Первичная обработка результатов испытаний энергетических объектов*

Вид материала

Документы

Содержание Виды экспериментов Определение периодов высокочастотного колебания

Подобный материал:

• Лекция 5  математические модели теории надежности. Статистическая обработка результатов, 74.69kb.
• Рабочая программа дисциплины «Радиоэкология и дозиметрия» Направление подготовки, 207.69kb.
• Истемах "человек-знак" (обработка результатов измерений, проведение расчетов, работа, 18.87kb.
• Тема доклада, 466.55kb.
• Лекции 3 Статистическая обработка результатов спортивных измерений, 40.29kb.
• Первичная обработка материалов нормативных наблюдений по механизированным монтажным, 13.93kb.
• Методические укания по сбору и обработки информации о наблюдении, 244.69kb.
• Темы рефератов для студентов стоматологического факультета (осенний семестр), 12.86kb.
• Методические рекомендации проведения энергетических обследований (энергоаудита) объектов, 660.83kb.
• Методика проведения эксперимента Регистрируемые показатели и их первичная обработка, 200.93kb.

Первичная обработка результатов испытаний энергетических объектов*¹

R.Ivanovski

Введение. Моделирование, в том числе, и имитационное, в качестве безальтернативного средства поддержки принятия решений продолжает расширять свою область практического применения. Одной из областей, в которых моделирование особенно востребовано, является энергетика. В этой важнейшей области трудно представить решение таких задач, как управление динамическими процессами без предварительного анализа свойств объектов управления на моделях. Применение моделирования в состоянии: гарантировать безаварийную эксплуатацию оборудования; снизить затраты на проведение стендовых и объектовых испытаний; упростить решение сложнейших проблем управления, связанных с обеспечением адекватных реакций на колебания режима нормального функционирования оборудования и на аварийные ситуации в целях обеспечения живучести и устойчивости системы. Для решения всех этих проблем необходимо знать динамические свойства объектов управления, которые должны трансформироваться в соответствующие математические и/или имитационные модели.

Наряду с аналитическими подходами к построению таких моделей широкое распространение там, где это возможно, получили натурные испытания. Результаты подобных испытаний требуют соответствующей обработки, которую можно условно подразделить на первичную и вторичную. На этапе первичной обработки осуществляется получение предварительной информации, связанной с особенностями используемых датчиков, с погрешностями фиксации данных испытаний, инструментальными и динамическими ошибками записывающих устройств. На этапе вторичной обработки такие предварительные данные служат основой формирования математических моделей, например, основой определения переходных характеристик динамических звеньев, входящих в исследуемый объект, с последующей аппроксимацией этих характеристик,. Если процедуры, связанные со вторичной обработкой, обсуждаются достаточно полно и широко, то первичной обработке уделяется недостаточное внимание, несмотря на важность, а, зачастую, и сложность используемых процедур.

В настоящем материале рассматривается первичная обработка результатов испытаний дизельгенератора судовой энергетической системы. Показывается рациональность использования систем компьютерной математики для предварительного формирования и апробации процедур первичной обработки.

Виды экспериментов. Эксперименты, которые проводятся в целях построения математических моделей динамических систем можно подразделить на активные и пассивные.

При активных экспериментах на вход динамического звена (или динамической системы) в его исходном установившемся состоянии подается стандартный сигнал (например, ступенчатый) и снимается реакция звена на это воздействие. После вторичной обработки, связанной, например, с получением и аппроксимацией переходной характеристики, формируется математическое описание (модель) звена. Амплитудные характеристики (значение ступенчатого воздействия) учитываются на этапе первичной обработки. Продолжительность активного эксперимента определяется динамическими свойствами звена (системы). Необходимыми условиями активных экспериментов служат: возможность автономной работы исследуемого звена в процессе эксперимента; наличие точек воздействия на звено и точек съема данных в реальной (или экспериментальной) установке. Ряд динамических звеньев в составе исследуемого объекта (например, механический регулятор паровой- или гидротурбины, дизельгенератора) не всегда можно выделить в качестве автономной части, активные эксперименты в таких случаях используются для построения укрупненных моделей, в которых в качестве объекта может выступать совокупность нескольких динамических звеньев. Например, при экспериментальном анализе динамических свойств турбогенератора как объекта управления, в качестве объекта может выступать замкнутая через механический регулятор система управления турбогенератора. Это означает возможность синтеза и реализации динамических корректоров, с помощью которых можно обеспечить получение необходимых динамических свойств подобной системы [1].

Пассивные эксперименты не требуют активного воздействия на элементы исследуемой динамической системы и заключаются в пассивном измерении входного и выходного сигналов исследуемого звена (системы). При этом система может не разделяться на совокупность автономных подсистем (звеньев). Единственное требование при проведении пассивных экспериментов — входные сигналы должны иметь заметную динамику, поскольку лишь изменчивость входного сигнала позволяет выявить динамические свойства звена. Результаты подобных экспериментов обрабатываются алгоритмами решения так называемой задачи «черного ящика». Технология построения математических моделей путем решения этой задачи разработана и описана в [2]. Необходимым условием пассивных экспериментов служит наличие точек съема входных и выходных сигналов звена в реальной (или экспериментальной) установке.

Эксперименты с моделями объектов (систем) позволяют осуществлять более глубокий анализ режимов свойств, например, на основе имитации случайных воздействий и усреднений по множеству «прогонов» модели. При этом может проводиться анализ как нормальных режимов работы, так и анализ аварийных режимов, исследование которых и их последствий в натурных условиях невозможен по очевидным причинам.

Рассмотрим в качестве примера условия и особенности натурного эксперимента с судовым дизельгенератором.

Пример. Анализу подлежала система регулирования частоты (числа оборотов вала) судового дизельгенератора, в состав которой входил дизельный двигатель с механическим регулятором и генератор с номинальным числом оборотов, равным 1500 об/мин. Динамические характеристики такого объекта исследовались при набросах и сбросах нагрузки. Фиксировались: параметры исходного установившегося режима, величина ступенчатого изменения нагрузки, сигналы датчика числа оборотов вала. Датчик имел зубчатое колесо, закрепленное на валу и электромагнит, ток обмотки которого в процессе вращения имел характер гармонических колебаний с периодом, пропорциональным числу зубцов колеса. Фрагмент таких колебаний представлен на рис. 1.



Рис. 1. Выходной сигнал датчика числа оборотов


При номинальном числе оборотов число периодов таких колебаний за 0.04с определяет число зубцов датчика. Зная число зубцов на валу объекта, по числу периодов за конкретное время можно определять число оборотов вала в переходном процессе после изменения нагрузки. Точному определению числа периодов мешает наличие случайных помех, хорошо заметное на рис. 1. Поэтому, при определении точек пересечения гармонической функции (см. рис. 1) оси абсцисс можно применить методы математической статистики. Учитывая практически линейный характер гармонического процесса в малой окрестности вокруг точки пересечения, для этих целей целесообразно применить методы построения простой линейной регрессии [3].

Прототип универсальной программы, позволяющей решать задачи рассмотренного типа, составлен в среде Mathcad. Процедура первичной обработки для описываемого случая предполагает: выделение информативной части массивов результирующих данных; определение точек пересечения гармоническим процессом (см. рис. 1) оси абсцисс; определение периодов колебательного процесса и их фильтрация; определение числа m зубцов зубчатого колеса датчика числа оборотов (для случая, когда параметры зубчатого колеса неизвестны) в исходном установившемся режиме; суммированием m периодов высокочастотного колебания (см. рис. 1) определение числа оборотов вала до и после появления возмущения в системе; построение переходного процесса, возникающего в результате изменения нагрузки. Кратко проиллюстрируем эти этапы.

Определение периодов высокочастотного колебания. На этом этапе определялись точки пересечения гармонического процесса с осью абсцисс. Разработанная циклическая процедура фиксирует момент смены знаков процесса (см. рис. 1), выделяет для него координаты нескольких точек до и после перехода, строит простую регрессию по этим точкам. Результат (момент времени, в который происходит пересечение) вычисляется по уравнению регрессионной прямой.



Рис. 2. Пример определения точки пересечения оси абсцисс

Фрагмент xmcd-файла, представленного на рис. 2, иллюстрирует эту процедуру. Регрессия строится по четырем точкам, ординаты которых содержатся в первом столбце матрицы z, а соответствующие абсциссы — в третьем столбце той же матрицы. Два последних столбца матрицы — матрица А системы четырех линейных алгебраических уравнений. Алгоритм метода наименьших квадратов, выделенный заливкой в рамке, позволяет вычислить два параметра (объединенные вектором r) уравнения линии регрессии. Отношение этих параметров дают точку пересечения Z линии регрессии и оси абсцисс.

Подобным образом определены все точки пересечения на информативном участке процесса, на основании чего получены значения отдельных периодов гармонического процесса. Точки пересечения (вектор Z), граничные точки периодов (вектор tt) и значения периодов (вектор f) на начальном участке процесса приведены на рис. 3.



Рис. 3. Результаты этапа первичной обработки

Сопоставление периодов с параметрами исходного установившегося режима позволило определить число зубцов основного элемента датчика: m = 112. Рис. 4 содержит график изменения локальных периодов гармонического процесса (см. рис. 1) в переходном режиме после наброса нагрузки в момент времени ~1.5c.

На рис. 5 приведен процесс изменения числа оборотов вала дизельгенератора от начального до нового установившегося уровня. Эти значения, показанные на рис. 5, свидетельствуют о статизме механического регулятора дизеля, значение которого можно определить по полученным данным.

Рассмотренная задача свидетельствует о высокой роли, которую играет первичная обработка результатов натурных экспериментов. Необходимые процедуры, которые сопровождают такую обработку информации, могут иметь достаточно высокую сложность и быть сопряжены с трансформацией значительных объемов данных.



Рис. 4. Изменение периодов колебательного процесса на выходе датчика



Рис. 4. Изменение числа оборотов вала при долевом набросе нагрузки


Литература

1. Ивановский Р.И., Сотников К.А. Разработка противоаварийного управления в электрических сетях на основе имитационных моделей. // Научно-технические ведомости СПбГПУ.2008. № 4, С. 131-137.
   
2. Ивановский Р.И. Компьютерные технологии в науке и образовании. Практика применения систем MathCAD Pro. М.: Высшая школа. 2003. - 432 с.
   
3. Ивановский Р.И. Теория вероятностей и математической статистики. Основы, прикладные аспекты с примерами и задачами в среде Mathcad. – СПб.: БХВ, 2008. –528 с.