Краткое описание автоматизированной системы диагностики

Вид материала

Подобный материал:

Краткое описание автоматизированной системы диагностики.

-------------------------------------------------------------------

Стационарные (встроенные) системы диагностики, осуществляющие контроль параметров и мониторинг работоспособности по жестким алгоритмам тестового или функционального диагностирования не обладают достаточной гибкостью, чтобы предоставить специалистам всеобъемлющую техническую информацию необходимую для определения реального состояния и возможности продления ресурса тонкостенных конструкций РК и АТ.

Общепризнанный экспертный подход в настоящее время часто не обеспечивает главный показатель качества диагностирования оборудования: полноту обнаружения и глубину поиска дефектов, хотя применяемые при испытаниях методики в достаточной мере совершенны. Попытки субъективного анализа экспериментальных данных с использованием оргалептических методов контроля оборудования могут приводить к ошибкам двоякого рода: неверным усечениям важной информации или ошибочным сохранениям случайных сбоев информации.

Анализ применяемых методов и средств диагностики тонкостенных конструкций выявил целесообразность разработки и внедрения методик структурно-параметрической идентификации при оценке состояния объектов РК и АТ. Для проведения идентификации может быть использован универсальный мобильный диагностический комплекс, разрабатываемый исполнителями в течении последних нескольких лет на базе компьютера "NoteBook".

По результатам наблюдений сигналов на входе и выходе контролируемых элементов ТК при различных режимах испытаний (контроля), системой формируется банк математических моделей, необходимых для определения состояния, основных технических характеристик и закономерностей, присущих диагностируемому объекту с отсеиванием второстепенных признаков.

Этот процесс изучения реакции элементов ТК РК и АТ на различные воздействия с выявлением влияния различных несовершенств конструкций (дефектов) и представляет собой процесс идентификации.

На первом этапе решается задача структурно-параметрической

идентификации (СПИ) семейства частных моделей объекта исследования.

Постановка задачи СПИ моделей исследуемого объекта подробно описана в [1-5]. По результатам идентификации семейства частных моделей формируется банк математических моделей, проводится их анализ с учетом многокритериальных требований реальных ситуаций. По результатам анализа дается заключение о достаточности информации, о качестве данных и их надежности, о наличии дефектов и необходимости рассширения исследований с проведением повторных замеров (испытаний), а также подготавливаются требуемые данные для оценки состояния элементов ТК РК и АТ интерпретирующими ГЭС.

ТК РК и АТ и их функциональные узлы (в дальнейшем объекты) являются стационарными и имеют вход u и выход x с аддитивной, не зависящей от входного сигнала помехой e. Задача идентификации объекта поставлена как задача отыскания модели x = f(u,с), аппроксимирующей N пар наблюдений (u,x) по некоторому критерию близости. Аппроксимация осуществляется за счет выбора размерности m модели и значения вектора с, а также класса функций, к которому принадлежит f(*,*).

Для большинства диагностируемых объектов используется линейная регрессионная модель

x = Z(u) c, (1)

где Z(u) - вектор-функция регрессии.

- знак транспонирования.

Ряд объектов ТК РК и АТ, имеющих сложную функциональную связь между входом и выходом, не удается описать моделью вида (1). Для их описания разработаны модели следующего вида:

x = Z(u,b) с, (2)

где b - вектор дополнительных параметров;

- знак транспонирования.

Модель (2) может быть рассмотрена как некоторый аналог

сплайн-аппроксимации, обладающая рядом преимуществ по сравнению с

моделью вида (1).

Для нахождения вектора-параметров модели с и b применен следующий алгоритм. При фиксированном значении вектора b модель (2)

может рассматриваться как модель (1). Известными методами находится

среднеквадратичная погрешность S, соответствующая заданному значению b.

Таким образом, определяется функция S = S(b), которая

минимизируется по b. Найденный, таким образом, вектор b и соответствующий ему вектор с являются искомыми вектор-параметрами

модели (2).

Для численной характеристики качества работы объекта вводится

понятие интегральной степени исправности объекта (ИСИ). Под ИСИ

объекта понимается часть точек (u,x), полученных по результатам

обработки данных измерений, которые будут принадлежать эталонной зоне

допуска на технологический разброс. На основе полученной модели

объекта и доверительного интервала для прогноза индивидуальных

значений выхода объекта получена формула для вычисления интегральной

степени исправности объекта.

Точность оценки технического состояния объекта во многом зависит

от качества результатов измерений [6,7]. Необходимость в надежном и быстром обнаружении резко выделяющихся (искаженных) результатов

измерений диктуется требованием получения неискаженной модели

диагностируемого объекта. Поэтому в разработанных алгоритмах СПИ используются правила, основанные на приемах робастной статистики, обеспечивающие обнаружение и исправление ошибочных результатов

измерений. В основу их положен так называемый Н - алгоритм Хьюбера

[6]. Дальнейшее развитие методов предобработки данных связывается с

использованием более универсальных алгоритмов Хампеля [7].

Применение системы АСД, обладающей гибкой (перестраиваемой)

структурой программно - аппаратных средств и универсальными (с точки

зрения описания объектов) алгоритмами обработки экспериментальных

данных:

- уменьшит трудозатраты и сократит время проведения испытаний

и выявления дефектов ТК РК и АТ;

- повысит точность измеpения паpаметpов, хаpактеpизующих техническое состояние элементов ТК РК и АТ;

- обеспечит объективность оценки результатов исследования (будут сформированы математические модели адекватно описывающие реальное состояние элементов ТК РК и АТ);

- обеспечит сквозной метрологический контроль характеристик

датчиков и системы и учет их погpешностей при оценке технического состояния ТК РК и АТ;

- создаст предпосылки перехода к научно-обоснованному планированию

объемов регламентных и диагностических работ, необходимых для определения возможности продления ресурса ТК РК и АТ.

Экономическая эффективность АСД достигается за счет автоматизации

всех основных этапов испытаний, контроля и диагностирования, улучшения условий труда технического персонала, смещение деятельности специалистов в сторону интеллектуальных областей, как за счет уменьшения объема многократно повторяющихся операций при получении, обработке и анализе результатов испытаний, так и за счет качественного изменения этих операций с помощью эффективных алгоритмов автоматизированных испытаний.

Наибольшая эффективность применения АСД будет достигнута при проведении поисковых экспериментов, направленных на получение экспресс-оценок технических характеристик, в том числе на стадии разработки и освоения новых образцов оборудования с высокими требованиями к их техническому уровню диагностики.

В настоящее время система АСД разработана и используется для диагностики состояния систем регулирования и защиты сложных агрегатов

(паровых турбин) и неразрушающего контроля тонкостенных конструкций (предохранительных мембран для атомных энергостанций) [8-10].

Состав комплекса АСД:

- микропроцессорное устройство сбора данных (УСД) c энергонезависимой памятью;

- компьютер "NoteBook" с инсталлированным диалоговым программным комплексом;

- комплект датчиков перемещения, давления, тензоакустики и др.

Режимы работы:

- стационарный (управление режимами испытаний с клавиатуры

компьютера);

- автономный (управление режимами испытаний с клавиатуры УСД).

Функциональные возможности АСД:

- автоматизация испытаний и неразрушающий контроль элементов

ТК РК и АТ;

- формирование перечня контролируемых параметров и характеристик

объекта (в том числе и эталонных) и базы знаний системы;

- получение и обработка результатов испытаний с возможностью

оперативного варьирования параметрами базы данных (знаний) системы;

- представление результатов испытаний и обработки в графической и

текстовой форме;

- подготовка данных для интерпретирующих ГЭС с целью формирования

заключения о техническом состоянии объекта на основе сравнительного

анализа расчетных и эталонных данных;

- хранение результатов испытаний и обработки в архиве системы для

мониторинга состояния элементов ТК РК и АТ;

- автоматизированная метрологическая аттестация УСД и датчиков.

Технические характеристики УСД.

1. Число аналоговых измерительных каналов ................ 24

2. Рабочий диапазон входных аналоговых сигналов, В ....... 5

3. Время записи входной информации, мсек/канал не более .. 0,15

4. Число программируемых режимов работы УСД............... 25

5. Мощность потребляемая от сети, Вт не более ............ 25

6. Габариты, мм не более ..........................300х200х80

7. Вес, кг не более ...................................... 3

Список литературы к главе.

1.Технические средства диагностирования: Справочник: В.В. Клюев,

П.П. Пархоменко и др.- М.: Машиностроение, 1989.- 672с.

2. Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления.- М.: Мир,

1975.- 676с.

3. Гроп Д. Методы идентификации систем.- М.: Мир,1979.- 294с.

4. Нудельман П.Я. Полиномные синтезаторы частотных и временных

характеристик.- М.: Связь,1975.-128с.

5. Беликов Н.В. и др. Об определении частотных характеристик

полимеров методом самонастраивающейся модели //В кн."Методы и приборы

для механических испытаний полимерных материалов".- Ростов-на-Дону,1979г.

6. Хьюбер Дж.П. Робастность в статистике: Пер.с англ.- М.: Мир,

1984.- 304с.

7. Робастность в статистике: Пер.с англ./Хампель Ф., Рончетти Э.,Рауссеу П.- М.: Мир, 1989.- 512с.

8. Автоматизированная система диагностирования технического

состояния автоматического регулирования и защиты паровых турбин АЭС

// Каталог тематической выставки " Совершенствование организации и

технологии проведения ремонтов оборудования электростанций".- Москва:

СПО ОРГРЭС, 1991, с.5.

А.С. N 1636706 (СССР). Система для проведения испытаний

турбины, Сапотницкий А.Я., Беликов Н.В., БИ 1991 г. N 11.

10. Разработка диагностического комплекса по контролю

технического состояния САРЗ паровых турбин К-1000-60/1500-1,

К-750-65/3000 ПОАТ ХТЗ: Отчет о НИОКР (заключительный) / НИИ механики

и прикладной математики Ростовского государственного университета

(НИИМ и ПМ РГУ); Руководитель Беликов Н.В.; N ГР 01.9.10005898,

инв.N 029.10009117 - Ростов-на-Дону, 1990г. - 26с.; библиогр.: 9.

Blog

Краткое описание автоматизированной системы диагностики