Разработка цифрового двойника трехплунжерного гидравлического насоса

Авторы

  • Михаил Анатольевич Журавков Белорусский государственный университет, пр. Независимости, 4, 220030, г. Минск, Беларусь
  • Михаил Александрович Николайчик Белорусский государственный университет, пр. Независимости, 4, 220030, г. Минск, Беларусь
  • Иван Николаевич Карпович Белорусский государственный университет, пр. Независимости, 4, 220030, г. Минск, Беларусь
  • Александр Владимирович Полягошко Белорусский государственный университет, пр. Независимости, 4, 220030, г. Минск, Беларусь
  • Ю Гуанбин Харбинский политехнический университет, ул. Вест Дажи, 92, 150001, г. Харбин, Китай
  • Ма Ваньшэн Чунцинские насосные системы, ул. Цзиншэн роуд, 8, 400033, г. Чунцин, Китай

Ключевые слова:

цифровой двойник, плунжерный гидравлический насос, моделирование неисправностей, прогнозная модель

Аннотация

Представлен процесс разработки цифрового двойника триплексного плунжерного насоса. В его основу положена математическая модель, построенная на физических принципах работы рассматриваемого устройства. Модель учитывает рабочие параметры и взаимодействие компонентов внутри насоса. Для обучения системы прогнозирования использованы данные о трех ключевых типах неисправностей. Рассматриваемыми отказами являются утечки, закупорки входного канала и износ подшипника, а также их комбинации. Цифровой двойник позволяет выявлять характерные признаки зарождающихся отказов на ранней стадии и находить конкретную причину.

Биографии авторов

  • Михаил Анатольевич Журавков, Белорусский государственный университет, пр. Независимости, 4, 220030, г. Минск, Беларусь

    доктор физико-математических наук, профессор; заведующий кафедрой теоретической и прикладной механики механико-математического факультета

  • Михаил Александрович Николайчик, Белорусский государственный университет, пр. Независимости, 4, 220030, г. Минск, Беларусь

    кандидат физико-математических наук, доцент; ведущий научный сотрудник кафедры теоретической и прикладной механики механико-математического факультета

  • Иван Николаевич Карпович, Белорусский государственный университет, пр. Независимости, 4, 220030, г. Минск, Беларусь

    младший научный сотрудник кафедры теоретической и прикладной механики механико-математического факультета

  • Александр Владимирович Полягошко, Белорусский государственный университет, пр. Независимости, 4, 220030, г. Минск, Беларусь

    студент механико-математического факультета. Научный руководитель – М. А. Николайчик

  • Ю Гуанбин, Харбинский политехнический университет, ул. Вест Дажи, 92, 150001, г. Харбин, Китай

    доктор физико-математических наук; профессор школы мехатроники

  • Ма Ваньшэн, Чунцинские насосные системы, ул. Цзиншэн роуд, 8, 400033, г. Чунцин, Китай

    руководитель исследовательского отдела

Библиографические ссылки

  1. Parrott A, Warshaw L. Industry 4.0 and the digital twin: manufacturing meets its match. [S. l.]: Deloitte University Press; 2017. 18 p. (A Deloitte series on Industry 4.0, digital manufacturing enterprises, and digital supply networks).
  2. Liu M, Fang S, Dong H, Xu C. Review of digital twin about concepts, technologies, and industrial applications. Journal of Manufacturing Systems. 2021;58(part B):346 –361. DOI: 10.1016/j.jmsy.2020.06.017.
  3. Hananto AL, Tirta A, Herawan SG, Idris M, Soudagar MEM, Djamari DW, et al. Digital twin and 3D digital twin: concepts, applications, and challenges in Industry 4.0 for digital twin. Computers. 2024;13(4):100. DOI: 10.3390/computers13040100.
  4. Wang Z, Gupta R, Han K, Wang H, Ganlath A, Ammar N. Mobility digital twin: concept, architecture, case study, and future challenges. IEEE Internet of Things Journal. 2022;9(18):17452–17467. DOI: 10.1109/JIOT.2022.3156028.
  5. Bhatti G, Mohan H, Singh RR. Towards the future of smart electric vehicles: digital twin technology. Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2021;141:110801. DOI: 10.1016/j.rser.2021.110801.
  6. Zhuravkov MA, Nikolaitchik MA. Construction of mine elements digital twins. Mining Mechanical Engineering and Machine-Building. 2023;2:5 –14. Russian. EDN: ARDPNA.
  7. Zhuravkov MA, Nikolaitchik MA, Wang Z, Yu G. Fatigue life prediction of hoist drum-rail contact pair based on digital twin. Results in Engineering. 2025;26:105271. DOI: 10.1016/j.rineng.2025.105271.
  8. Andenyangtso NE, El-Suleiman A, Chollom TD, Yekini B. Development of a test stand for determining the technical condition of a plunger pump. FUW Trends in Science & Technology Journal. 2024;9(1):410 – 414.
  9. Lian Z, Liu Y, Lin T, Li L, Lei Z, Han C. Study on the fluid flow rule of five-cylinder plunger pump hydraulic end. Petroleum. 2018;4(4):457– 465. DOI: 10.1016/j.petlm.2017.11.001.
  10. Velikanov NL, Naumov VA, Koryagin SI. Characteristics of plunger pumps. Russian Engineering Research. 2018;38(6):428 – 430. DOI: 10.3103/S1068798X18060175.
  11. Karassik IJ, Messina JP, Cooper P, Heald CC. Pump handbook. 4th edition. New York: McGraw-Hill; 2007. 1632 p.
  12. Cadima EL. Fish stock assessment manual. Rome: FAO; 2003. XX, 161 p. (FAO fisheries technical paper; No. 393).
  13. Rivera DL, Scholz MR, Fritscher M, Krauss M, Schilling K. Towards a predictive maintenance system of a hydraulic pump. IFAC-Papers Online. 2018;51(11):447– 452. DOI: 10.1016/j.ifacol.2018.08.346.
  14. Green E, Taylor L. Development of a predictive maintenance framework for hydraulic systems using IoT and machine learning. International Journal of Mechanical Industrial and Control Systems Engineering. 2024;1(2):48 –53. DOI: 10.61132/ijmicse.v1i2.83.
  15. Box GEP, Hunter JS, Hunter WG. Statistics for experimenters: design, innovation, and discovery. 2nd edition. Hoboken: Wiley-Interscience; 2005. XVII, 633 p. (Wiley series in probability and statistics).
  16. Montgomery DC. Design and analysis of experiments. 9th edition. Hoboken: John Wiley & Sons; 2017. XV, 734 p.
  17. van Drongelen W. Signal processing for neuroscientists: an introduction to the analysis of physiological signals. Amsterdam: Academic Press; 2007. Chapter 6, Continuous, discrete, and fast Fourier transform; p. 91–105. DOI: 10.1016/B978-012370867-0/50006-1.
  18. Ma L, Jiang A, Jiang W. The intelligent diagnosis of a hydraulic plunger pump based on the MIGLCC-DLSTM method using sound signals. Machines. 2024;12(12):869. DOI: 10.3390/machines12120869.
  19. Patseika PG, Rouba YA, Smatrytski KA. On the approximation of conjugate functions and their derivatives on the segment by partial sums of Fourier – Chebyshev series. Journal of the Belarusian State University. Mathematics and Informatics. 2024;2:6 –18. EDN: ZITNRS.
  20. Lughofer E, Sayed-Mouchaweh M, editors. Predictive maintenance in dynamic systems: advanced methods, decision support tools and real-world applications. Cham: Springer; 2019. XIII, 567 p. DOI: 10.1007/978-3-030-05645-2.
  21. Patseika PG, Rouba YA. Fejer means of rational Fourier – Chebyshev series and approximation of function ${left| x right|^s}$. Journal of the Belarusian State University. Mathematics and Informatics. 2019;3:18 –34. Russian. DOI: 10.33581/2520-6508-2019-3-18-34.

Загрузки

Опубликован

2026-09-25

Как цитировать

[1]
Журавков, М. и др. 2026. Разработка цифрового двойника трехплунжерного гидравлического насоса. Журнал Белорусского государственного университета. Математика. Информатика. 2 (сен. 2026), 62–76.