CC BY
18
УДК 621.31
ЛИНЕЙНО-ГАРМОНИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ В ДИАГНОСТИКЕ СОСТОЯНИЯ ОБОРУДОВАНИЯ В ДЕЙСТВУЮЩИХ ЭЛЕКТРОУСТАНОВКАХ
А П О
© М.И. Божков1, Т.Е. Минакова2, Т.А. Стрижова3
Национальный минерально-сырьевой университет «Горный», 199106, Россия, г. Санкт-Петербург, Васильевский остров, 21 линия, 2.
Исследуются способы дистанционного контроля характеристик объектов в действующих электроустановках. Выявлено, что разложение результатов измерения спектральных характеристик в гармонический ряд приводит к высоким погрешностям. Установлена причина таких погрешностей - нарушение условий Дирихле. Предложено дополнить ряд Фурье линейной функцией. Получена методика определения параметров такой линейной функции. Для оценки точности линейно-гармонического представления спектрального состава выполнены экспериментальные исследования спектра изделия. Приведен сопоставительный анализ экспериментальных данных с результатами модельного представления. Показано, что точность линейно-гармонической модели достаточна для решения задач дистанционного контроля и задач метрологии.
Ключевые слова: действующие электроустановки; разложение функции; погрешность; точность; гармонический ряд; идентификация.
LINEAR AND HARMONIC ANALYSIS IN EQUIPMENT CONDITION DIAGNOSTICS IN OPERATING ELECTRICAL INSTALLATIONS
M.I. Bozhkov, T.E. Minakova, T.A. Strizhova
National Mineral Resources University (Mining University), 2, 21st Line, Vasilievskiy Ostrov, St. Petersburg, 199106, Russia.
Having studied the methods to perform remote control of facility characteristics in operating electrical installations, the authors revealed that expanding the results of spectral characteristics measurements in a harmonic series leads to high errors that are due to the violation of the Dirichlet terms. It is proposed to add a linear function to the Fourier series. The methods to determine the parameters of this linear function are developed. Experimental studies of the product spectrum have been performed in order to assess the accuracy of the linear-harmonic representation of the spectral composition. A comparative analysis of experimental data and model results is provided. It is shown that the accuracy of the linear harmonic model is sufficient to solve the problems of remote control and Metrology tasks.
Keywords: operating electrical installations; expanding a function; error; accuracy, precision; harmonic series, identification.
Введение
Мониторинг состояния электрооборудования для определения текущего функционирования оборудования и прогнозирования срока его службы является одним из самых современных и перспективных направлений развития электроэнергетики. Наиболее распространенной задачей мониторинга в действующих электроустановках является дистанционный неразру-шающий контроль состояния проводнико-
вых, изоляционных и конструкционных материалов, компонентов машин и аппаратов. Предлагаемые системы диагностики и мониторинга представляют собой сложные многофункциональные аналитические системы [3, 4, 6, 7], другой вариант осуществления мониторинга - тепловизионный контроль [2, 5]. Аналитические системы диагностики являются дорогостоящими и достаточно сложными в эксплуатации, фактически их область использования - дорого-
1
Божков Михаил Иванович, кандидат технических наук, доцент кафедры электроэнергетики и электромеханики, тел.: 89217897309, e-mail: [email protected]
Bozhkov Mikhail, Candidate of technical sciences, Associate Professor of the Department of Power Engineering and Electromechanics, tel.: 89217897309, e-mail: [email protected]
2Минакова Татьяна Евгеньевна, кандидат технических наук, доцент кафедры электроэнергетики и электромеханики, тел.: 89046407511, e-mail: [email protected]
Minakova Tatiana, Candidate of technical sciences, Associate Professor of the Department of Power Engineering and Electromechanics, tel.: 89046407511, e-mail: [email protected]
3Стрижова Татьяна Анатольевна, кандидат технических наук, доцент кафедры электроэнергетики и электромеханики, тел.: 89119415575, e-mail: [email protected]
Strizhova Tatiana, Candidate of technical sciences, Associate Professor of the Department of Power Engineering and Electromechanics, tel.: 89119415575, e-mail: [email protected]
стоящее и уникальное оборудование. Достоинствами тепловизионного контроля являются бесконтактность, возможность использования оборудования под нагрузкой, дистанционность измерений, высокая информативность результатов исследований. Итогом такого контроля является тепло-грамма, фиксирующая не только отклонения в тепловом режиме работы оборудования, но и обладающая избыточной информативностью. Основной проблемой является выработка единого алгоритма и методики обработки теплограммы для определения состояния и мониторинга оборудования. Упрощенным видом тепловизора являются спектрометры.
Современные спектрографы также позволяют получить информацию о состоянии бесконтактным, неразрушающим способом. Поэтому актуальной является проблема обработки полученных датчиками данных и возможности определять в зависимости от результатов обработки данных реальное состояние электрооборудования. Особую актуальность задача приобретает в конвейерных производствах, в системах управления перемещением объектов. Дистанционный контроль требуется для технологий управления такими объектами, с которыми невозможно механическое взаимодействие контактных датчиков ввиду экстремальных воздействий, например, находящихся под напряжением токопрово-дящих частей, а также в высокотехнологичных производствах микроэлектронных изделий, особенно в нанотехнологиях и др. [2, 6].
Задачей исследования является разработка экономичного способа идентификации состояния объектов по спектральным характеристикам и характеристикам чувствительности датчиков.
Постановка задачи
В качестве альтернативного решения существующим системам диагностики предлагается использовать датчик спектрографа. Полученные спектрограммы в цифровом виде раскладываются в модернизированный ряд Фурье, что позволяет минимизировать ошибки при преобразовании
информации. По спектру излучения возможно определение материала электрооборудования, изменения состава материала и, следовательно, степень износа.
К техническому состоянию электрооборудования предъявляются достаточно высокие требования в части контроля и мониторинга усталости металла, износа контактов, токопроводов вследствие термических, динамических, климатических и других воздействий.
Разработан способ дистанционной идентификации состояния оборудования в действующих электроустановках (степени износа), а также идентификации объекта с заданными (шаблонными) спектральными характеристиками отражения или излучения в технологических процессах промышленных производств.
Методы испытаний
Анализ распространенных в современных технологических процессах способов дистанционного управления объектами позволяет установить следующее. Высокотехнологичные методы предполагают регистрацию спектральных характеристик объектов, то есть измерение в режиме реального времени распределения интенсивно-стей излучения или отражения в функции длины волны А, для этого чаще всего используется диапазон с нижней границей 0,2-0,4 мкм и верхней 0,8-1 мкм. Спектральный метод хорошо подходит для решения поставленной задачи. Однако традиционные спектрографы, спектрометры, спектрофотометры, позволяющие измерять интенсивность излучений в указанном диапазоне А, столь дороги, что затраты на их использование в технологических процессах промышленных производств (приобретение, монтаж, эксплуатация) приводят к неокупаемости и нерентабельности производств [2].
Спектральная характеристика может быть представлена как результат разложения в гармонический ряд Фурье. Однако понятно, что погрешность такой операции будет высокой. Действительно, спектральная характеристика как функция А не отвечает условиям Дирихле [1]. В частности,
значения интенсивности отражения на левой и правой границах диапазона А не совпадают численно друг с другом. Поэтому введем дополнительно линейную функцию от длины волны вида _//(х) = а/ • х + Ь с коэффициентами
„ (Лпах) ~1 (Лп1и) а1 =_
b = 0.
xmax xmin
Целесообразность и обоснованность введения функции Ъ(х) обусловлены тем, что вычитание такой функции из зависимости данных эксперимента о спектре объекта обращает исходные данные в функцию, которая отвечает условиям Дирихле. Следовательно, она теперь может быть представлена гармоническим рядом Фурье с любой наперед заданной точностью:
f (x) = — + ^ (an • cos nx + bn ■ sin n ■ x); (1)
2 n=1
ao =■
am
1 Г
- f f (x)dt; (2)
ж J
-ж
1 Ж
— I f (x)■ cosmxdt, m = 1,2,... ; (3)
77" J
1 Ж
bm =~ I f(x)■ sinm■ xdt, m = 1,2,... (4) ж J
В целях применимости предложенной методики исследована зависимость погрешности аппроксимации экспериментально полученного спектра объекта линейно-гармоническим рядом в зависимости от числа учитываемых гармоник (членов ряда Фурье одной кратности аргумента). Результаты исследования приведены в таблице.
-ж
ж
ж
Погрешности разложения экспериментальной спектральной характеристики
Число гармоник ряда Фурье Амплитуды гармоник Средняя погрешность
косинусоидальная синусоидальная
1 -0,036694854 -0,007544815 3,96%
2 -0,006895065 -0,04140526 2,52%
3 0,025988274 -0,000127576 1,87%
4 -0,001988306 0,019622916 1,34%
5 -0,012935454 -0,001251574 1,15%
6 0,000315431 -0,010941673 0,91%
7 0,0082879 0,001011139 0,8%
8 -0,000775432 0,006722954 0,76%
9 -0,006636308 -0,001216115 0,7%
10 0,000889407 -0,006536407 0,6%
11 0,005433259 0,000836082 0,5%
12 -0,000551821 0,003558956 0,47%
13 -0,003157161 -0,000936825 0,45%
14 0,001267087 -0,003209484 0,44%
15 0,003650987 0,00101817 0,40%
16 -0,001075222 0,002485946 0,38%
17 -0,002099956 -0,00100592 0,42%
18 0,000865523 -0,00302113 0,43%
19 0,003362577 0,000630892 0,39%
20 -0,00118664 0,002683981 0,37%
21 -0,002037598 -0,001332573 0,37%
22 0,001264398 -0,002396875 0,38%
23 0,002941593 0,001179685 0,45%
24 -0,001501723 0,002730271 0,38%
25 -0,002271678 -0,001139593 0,361%
Экспериментальная спектральная характеристика объекта и ее разложение в линейно-гармонический ряд
Распределение интенсивности отраженного спектра представлено нормированным. В качестве нормы использовано единичное значение его максимума. Значение постоянной составляющей ряда Фурье составило 0,61468 относительных единиц (о.е.). Величина a¡, численно равная тангенсу угла наклона f (x), составила 0,0014346.
Результаты эксперимента и их обсуждение
Обоснование способа выполнено на основании авторских результатов измерения интенсивности отражения оптического сигнала объекта, изготовленного из чугуна. Его спектральная характеристика, приведенная на рисунке, получена экспериментально. В эксперименте использован спектрофотометр модели Colormunki, выпускаемой серийно швейцарской фирмой X-Rite. Датчики прибора сопряжены с компьютером. Измерение выполнялось под управлением прикладного программного обеспечения DispCal GUI и операционной системы Windows.
Такой достаточно простой алгоритм обработки цифрового сигнала датчика могут осуществлять микропроцессорные
устройства релейной защиты и автоматики (МУРЗ) с гибкой логикой, в конструкции которых предусмотрена возможность соединения с дополнительными датчиками и обработка поступающей от них информации в соответствии с настраиваемой логикой МУРЗ [4].
Заключение
1. Разложение спектральной характеристики объекта, традиционно требующее сотни пар табличных данных, заменяется двумя параметрами линейной функции, а так же одной парой амплитуд гармонических компонент ряда Фурье. Погрешность такого метода не превышает 4%.
2. Разработанный способ может применяться как для задач дистанционного контроля, так и для метрологических задач. Способ обеспечивает погрешности измерений достаточные для метрологических целей.
3. Увеличение числа гармонических составляющих до шести повышает класс точности измерения до 1 , что соответствует приведенной погрешности в 1%. А при учете одиннадцати гармоник погрешность снижается до 0,5%.
Статья поступила 01.12.2015 г.
Библиографический список
1. Бессонов Л.А. Теоретические основы электротехники. Электрические цепи: учебник. 10-е изд. М.: Гардарики, 2002. 638 с.
2. Божков М.И., Минакова Т.Е., Минаков В.Ф. Способ идентификации технических объектов по спектральным характеристикам // Актуальные вопросы современной науки: материалы XIII Междунар. науч.-практ. конф. М.: Изд-во «Спутник+», 2011. С. 415-418.
3. Буркхардт С., Маасс Г., Синюхин С. Новый подход к автоматизированному оптическому контролю качества поверхности в процессах производства алюминия // Цветная металлургия. 2013. № 5. С. 37-43.
4. Генин В.С., Козлов В.В., Фельдман С.О. Диагностический мониторинг в распределительных сетях //
Электротехника. 2015. № 2. С. 35-40.
5. Завидей В.И., Печенкин В.И., Каланчин С.В. Возможности применения тепловизионного контроля для диагностики технического состояния силовых трансформаторов // Энергоэксперт. № 6. 2011. С. 64-68.
6. Программно-аппаратный комплекс удаленного мониторинга и анализа энергетических параметров / А.В. Ляхомский, Е.Н. Перфильева, А.В. Кычкин, Н. Генрих. М.: Электротехника, 2015. № 6. С. 13-19.
7. Разработка комплекса методов исследования структуры и свойств упрочненных материалов и поверхностных слоев / В.А. Александров, Л.Г. Петрова, Т.П. Лохова, Л.П. Шестопалова // Упрочняющие технологии и покрытия. 2007. № 4. С. 44-56.
УДК 621.311
О ПОНЯТИЯХ «БЕЗОПАСНОСТЬ» И ИХ СООТНОШЕНИИ © М.А. Дубицкий1, Н.Ю. Снопкова2
Иркутский национальный исследовательский технический университет, 664074, Россия, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83.
Рассмотрены такие понятия, как безопасность объекта, безопасность субъекта, производственная безопасность, экологическая безопасность, энергетическая безопасность и национальная безопасность. Проблема обеспечения безопасности субъекта не ограничивается рассмотрением вопросов, требующих изучения при обеспечении безопасности объектов. Показано соотношение проблем обеспечения безопасности субъекта, безопасности объекта, промышленной безопасности, экологической безопасности, энергетической безопасности и национальной безопасности. Проблема обеспечения национальной безопасности включает в себя все ранее перечисленные проблемы обеспечения безопасности.
Ключевые слова: безопасность объекта, субъекта; производственная безопасность; экологическая безопасность; энергетическая безопасность; национальная безопасность; электроэнергетические системы.
ON «SECURITY» CONCEPTS AND THEIR CORRELATION M.A. Dubitsky, N.I. Snopkova
Irkutsk National Research Technical University, 83 Lermontov St., Irkutsk, 664074, Russia.
The paper treats the concepts of facility security, subject security, industrial security, environmental security, energy security and national security. The problem of ensuring security of a subject goes far beyond the issues requiring some research when providing facility security. The correlation between the problems of ensuring subject security, facility security, industrial security, environmental security, energy security and national security is shown. The problem of national security provision includes all the previously mentioned security concerns.
Key words: facility/subject security; industrial security; environmental security; energy security; national security; electric power systems.
Введение. В настоящее время известны различные содержания понятия «безопасность». Оно относится как к объектам (например, к объектам энергетиче-
ского комплекса), так и к субъектам (личности, обществу, государству). Многообразие понятий «безопасность» обусловлено и различным составом угроз, учитываемых
1Дубицкий Михаил Александрович, кандидат технических наук, доцент кафедры электрических станций, сетей и систем, тел.: 89025779502, e-mail: [email protected]
Dubitsky Mikhail, Candidate of technical sciences, Associate Professor of the Department of Electric Power Stations, Networks and Systems, tel.: 89025779502, e-mail: [email protected]
2Снопкова Наталья Юльевна, старший преподаватель кафедры электрических станций, сетей и систем, тел.: 89500826391, e-mail: [email protected]
Snopkova Natalia, Senior Lecturer of the Department of Electric Power Stations, Networks and Systems, tel.: 89500826391, e-mail: [email protected]
