OPERATIONAL IDENTIFICATION OF THE SHIP’S POWER PLANT TECHNICAL CONDITION FOR SOLVING PROBLEMS OF PREVENTIVE MANAGEMENT

Possible approaches to solving the problem of operational identification of the technical condition of ship power plants are considered. It is shown that the means of technical diagnostics used on modern ships are intended only for effective maintenance and repair of power equipment and they are not adapted for timely provision of information on the technical condition of the ship’s power plant necessary to ensure preventive management in abnormal operating modes. The definition of operational identification of the technical condition as a process of technical diagnostics of a ship’s power plant for the purposes of preventive and emergency management of its technical condition is given. The provision is substantiated that the means of technical diagnostics should not only identify the inoperable state of the elements of the ship’s power plant, but also predict its functioning mode after the shutdown of the inoperable generator unit and provide information to the warning control equipment about the necessary adjustment of external conditions to ensure its trouble-free transition to a partially operational state. It is shown that, unlike existing diagnostic tools, the goal-setting of operational identification of the technical condition of a ship’s power plant dictates the need to take into account such an important factor as the rate of the controlled parameter change, to determine the probable time for this factor to reach its maximum permissible value. The necessity of mandatory identification of inoperable elements of a ship’s power plant and the implementation of control actions aimed at eliminating an emergency situation until the overload of operable units and disabling them by means of protection is substantiated. It is established that the information obtained as a result of identification will allow the decision-making preparation system to formulate recommendations to the maintenance personnel and the preventive protection system about the necessary impacts on the ship’s power plant in order to exclude emergency situations. The main reasons for the overload of the ship’s power supply system are analyzed, algorithms for the practical solution of the problem of operational identification of the technical condition of the ship’s power plant for cases related to the overload of serviceable machines due to the shutdown of inoperable units are developed.

ship power plant, operational identification, preventive protection, technical condition, generator set, operational area, preventive management

1. Saushev A. V. System approach to ensure performance of marine and coastal electrical systems during operation / A. V. Saushev, S. E. Kuznetsov, A. B. Karakayev // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. - IOP Publishing, 2018. - Vol. 194. - Is. 8. - Pp. 082037. DOI: 10.1088/1755-1315/194/8/082037.

2. Саушев А. В. Анализ методов диагностики аппаратов высокого напряжения / А. В. Саушев, Д. А. Шерстнев, Н. В. Широков // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. - 2017. - Т. 9. - № 5. - С. 1073-1085. DOI: 10.21821/2309-5180-2017-9-5-1073-1085.

3. Kolodenkova A.Integrated approach to processing diagnostic data based on heterogeneous cognitive models / A. Kolodenkova, S. Vereshchagina, V. Vereshchagin // 2020 Moscow Workshop on Electronic and Networking Technologies (MWENT). - IEEE, 2020. - Pp. 1-5. DOI: 10.1109/MWENT47943.2020.9067433.

4. Wu Y. Incipient winding fault detection and diagnosis for squirrel-cage induction motors equipped on CRH trains / Y. Wu, B. Jiang, Y. Wang // ISA transactions. - 2020. - Vol. 99. - Pp. 488-495. DOI: 10.1016/j.isatra.2019.09.020.

5. Lazakis I. Increasing ship operational reliability through the implementation of a holistic maintenance management strategy / I. Lazakis, O. Turan, S. Aksu // Ships and Offshore Structures. - 2010. - Vol. 5. - Is. 4. - Pp. 337-357. DOI: 10.1080/17445302.2010.480899.

6. Yang Y. Fault and safety protection of ship power station / Y. Yang, Z. Jin // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. - IOP Publishing, 2020. - Vol. 446. - Is. 4. - Pp. 042056. DOI: 10.1088/1755-1315/446/4/042056.

7. Ивлев М. Л. Технология применения виртуальных приборов для комплексной диагностики судового электрооборудования / М. Л. Ивлев, И. В Кузнецов, Д. Н Семёнов, А. В. Чирцов // Вестник МГТУ. Труды Мурманского государственного технического университета. - 2017. - Т. 20. - № 4. - С. 723-728. DOI: 10.21443/1560-9278-2017-20-4-723-728.

8. Ignatenko A. V. Electric-Energy Systems of Dynamic-Positioning Drilling Vessels / A. V. Ignatenko, S. E. Kuznetsov // Russian Electrical Engineering. - 2018. - Vol. 89. - Is. 2. - Pp. 85-92. DOI: 10.3103/S1068371218020074.

9. Saushev A. Preventive protection of marine electrical power system from the transition of generating sets to motoring mode / A. Saushev, N. Shirokov // E3S Web of Conferences. - EDP Sciences, 2021. - Vol. 244. - Pp. 08007. DOI: 10.1051/e3sconf/202124408007.

10. Саушев А. В. Основы управления состоянием электротехнических систем объектов водного транспорта: моногр. / А. В. Саушев. - СПб.: Изд-во ГУМРФ им. адм. С. О. Макарова, 2015. - 215 с.

11. Саушев А. В. Диагностирование состояния электротехнических систем в пространстве параметров их элементов / А. В. Саушев, Н. В. Широков // Вестник государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. - 2016. - № 2 (36). - С. 143-156. DOI: 10.21821/2309-5180-2016-8-2-143-156.

12. Широков Н. В. Метод исключения омонимичных областей в предупредительном управлении электротехнической системой / Н. В. Широков // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. - 2020. - Т. 12. - № 2. - С. 390-401. DOI: 10.21821/2309-5180-2020-12-2-390-401.

13. Широков Н. В. Предупредительное управление судовой электроэнергетической системой при отказе источников электроэнергии / Н. В. Широков // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. - 2019. - Т. 11. - № 2. - С. 396-405. DOI: 10.21821/2309-5180-2019-11-2-396-405.

14. Широков Н. В. Превентивная защита судовой электроэнергетической системы с параллельно работающими генераторными агрегатами / Н. В. Широков // Научно-технический сборник Российского морского регистра судоходства. - 2021. - № 62-63. - С. 121-130.

15. Захаров Н. А. Место и роль оператора в эргатической системе / Н. А. Захаров // Автоматизация в промышленности. - 2020. - № 1. - С. 20-23. DOI: 10.25728/avtprom.2020.01.03.

16. Tyrva V. O. Anthropomorphic Control over Electromechanical System Motion: Simulation and Implementation / V. O. Tyrva, A. V. Saushev, O. V. Shergina // 2020 International Russian Automation Conference (RusAutoCon). - IEEE, 2020. - Pp. 374-379. DOI: 10.1109/RusAutoCon49822.2020.9208070.

17. Benderius O. The Best Rated Human-Machine Interface Design for Autonomous Vehicles in the 2016 Grand Cooperative Driving Challenge / O. Benderius, C. Berger, V. M. Lundgren // IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. - 2017. - Vol. 19. - Is. 4. - Pp. 1302-1307. DOI: 10.1109/TITS.2017.2749970.

18. Alizadeh D. Vessel trajectory prediction using historical automatic identification system data / D. Alizadeh, A. A. Alesheikh, M. Sharif // Journal of Navigation. - 2021. - Vol. 74. - Is. 1. - Pp. 156-174. DOI: 10.1017/S0373463320000442.

19. Wang T. Autonomous decision-making scheme for multi-ship collision avoidance with iterative observation and inference / T. Wang, Q. Wu, J. Zhang, B. Wu, Y. Wang // Ocean Engineering. - 2020. - Vol. 197. - Pp. 106873. DOI: 10.1016/j.oceaneng.2019.106873.

20. Tu E. Exploiting AIS Data for Intelligent Maritime Navigation: A Comprehensive Survey From Data to Methodology / E. Tu, G. Zhang, L. Rachmawati, E. Rajabally, G. B. Huang // IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. - 2017. - Vol. 19. - Is. 5. - Pp. 1559-1582. DOI: 10.1109/TITS.2017.2724551.

21. Епихин А. И. Модуль диагностики двигателя внутреннего сгорания в системе поддержки принятия решений экипажем танкера-газовоза / А. И. Епихин // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Морская техника и технология. - 2017. - № 4. - С. 31-39. DOI: 10.24143/2073-1574-2017-4-31-39.

22. Полковникова Н. А. Алгоритмы системы поддержки принятия решений для идентификации неисправностей главного судового двигателя / Н. А. Полковникова, А. К. Полковников // Эксплуатация морского транспорта. - 2019. - № 1 (90). - С. 110-128. DOI: 10.34046/aumsuomt90-17.

23. Григорьев А. В. Разработка научно-образовательного лабораторно-тренажерного комплекса судовых систем электродвижения и гребных электрических установок нового поколения / А. В. Григорьев, Р. Р. Зайнуллин, С. М. Малышев // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. - 2016. - № 4 (38). - С. 203-210. DOI: 10.21821/2309-5180-2016-84-203-210.

24. Magid S. I. Topical issues of simulation construction development in modern electric power engineering / S. I. Magid, E. N. Arkhipova, I. S. Zagretdinov // Thermal Engineering. - 2015. - Vol. 62. - Is. 14. - Pp. 1017-1027. DOI: 10.1134/S0040601515140086.

25. Никоноров А. Н. Разработка учебно-исследовательской АСУТП энергоблока с парогазовой установкой / А. Н. Никоноров, И. К. Муравьев, Е. Д. Маршалов, Т. Е. Муравьева // Автоматизация в промышленности. - 2021. - № 2. - С. 38-43. DOI: 10.25728/avtprom.2021.02.07.

26. Navas de Maya B. Application of card-sorting approach to classify human factors of past maritime accidents / B. Navas de Maya, H. Khalid, R. E. Kurt // Maritime Policy & Management. - 2021. - Vol. 48. - Is. 1. - Pp. 75-90. DOI: 10.1080/03088839.2020.1754481.

27. Белов О. В. Методология анализа и контроля безопасности судна как сложной организационно-технической системы / О. В. Белов // Вестник Камчатского государственного технического университета. - 2015. - № 34. - С. 12-18. DOI: 10.17217/2079-0333-2015-34-12-18.

28. Coraddu A. Determining the most influential human factors in maritime accidents: A data-driven approach / A. Coraddu, L. Oneto, B. N. de Maya, R. Kurt // Ocean Engineering. - 2020. - Vol. 211. - Pp. 107588. DOI: 10.1016/j.oceaneng.2020.107588.

29. Ivanova M. Analysis of Power Outages and Human errors in the Operation of Equipment in Power Grids / M. Ivanova, R. Dimitrova, A. Filipov // 2020 12th Electrical Engineering Faculty Conference (BulEF). - IEEE, 2020. - Pp. 1-5. DOI: 10.1109/BulEF51036.2020.9326058.

30. Kondrateva O. E. Analysis of the Applicability of Key Risk Assessment Methods for Solving Problems of Reducing Accidents at Energy Facilities / O. E. Kondrateva, M. K. Romashov, O. A. Loktionov // 2021 3rd International Youth Conference on Radio Electronics, Electrical and Power Engineering (REEPE). - IEEE, 2021. - Pp. 1-5. DOI: 10.1109/REEPE51337.2021.9388031.

31. Bao Y. Impact analysis of human factors on power system operation reliability / Y. Bao, C. Guo, J. Zhang, J. Wu, S. Pang, Z. Zhang // Journal of Modern Power Systems and Clean Energy. - 2018. - Vol. 6. - Is. 1. - Pp. 27-39. DOI: 10.1007/s40565-016-0231-6.

32. Saushev A. Rapid identification of the technical condition of a marine electric power system / A. Saushev, N. Shirokov A. Butsanets // Journal of Physics: Conference Series. - IOP Publishing, 2021. - Vol. 2061. - Is. 1. - Pp. 012032. DOI: 10.1088/1742-6596/2061/1/012032.

33. Saushev A. Preventive Protection of Ship’s Electric Power System from Reverse Power / A. Saushev, N. Shirokov, S. Kuznetsov // International Scientific Conference Energy Management of Municipal Facilities and Sustainable Energy Technologies EMMFT 2019. EMMFT 2019. Advances in Intelligent Systems and Computing. - Springer, Cham, 2021. - Vol. 1258. DOI: 10.1007/978-3-030-57450-5_33.