CC BY
7ЭНЕРГОЭФФЕКТИВНОСТЬ И ЭНЕРГОСБЕРЕЖЕНИЕ
Для цитирования: Суханкин Г.В. Оценка и прогноз работоспособности технического объекта в системах VBA и SciLab // Grand Altai Research & Education / Nauka i obrazovanie Bol'sogo Altaâ: сетевое издание». 2018. выпуск 2 (9). [Электронный ресурс] URL: http://rectors.altstu.rU/ru/periodical/archiv/2018/2/articles/2 1.pdf (Дата доступа: 22.10.2018 г.) DOI 10.25712/ASTU.2410-485X.2018.02.03
УДК 621.313.048:631.371
ОЦЕНКА И ПРОГНОЗ РАБОТОСПОСОБНОСТИ ТЕХНИЧЕСКОГО ОБЪЕКТА В СИСТЕМАХ VBA И SCILAB
Г.В. Суханкин
ФГБОУ ВО «Алтайский государственный технический университет им. И.И. Ползунова» (г. Барнаул, Россия) gen195@mail.ru
Текущее состояние технического объекта характеризуется множеством диагностических признаков (ДП):
где ' - текущее состояние технического объекта,у - количество диагностических параметров [1, 2].
Состояния технического объекта располагаются в двух непересекающихся областях, одна из которых соответствует работоспособному состоянию, другая - неработоспособному. Верхняя граница работоспособной области соответствует наилучшему или номинальному состоянию объекта, нижняя граница - допустимому уровню работоспособности.
Текущая степень работоспособности технического объекта
] ! ! Щ= Ya>—*'ДОп|., (1)
I |Х;„ — ¿ = 1
1^-iH ^"¿ДОП
где а - весовой коэффициент признака
j
^ a-i = 1,
а
¿=1
■Х'доп - допустимое значение '-го признака, хгн - номинальное или наилучшее значение '-го признака [3]. В настоящей работе алгоритм (1) подвергся модификации. Для этой цели в алгоритм определения текущего состояния работоспособности введено нормирование ДП по следующей формуле:
где хтах - максимально возможное значение входного вектора, -
минимально возможное значение входного вектора, х - текущее значение входного вектора, х\ - нормализованное значение входного вектора. Наилучшее состояние ДП соответствуют нулю, наихудшее - единице. Формула (1) позволяет по первым двум точкам строить прогнозную кривую работоспособности для любого ДП. Таким образом, выражение для оценки текущей работоспособности выглядит следующим образом:
где Ж! - степень работоспособности в пределах 0 - 1, причём 0 - наихудшее, 1 -наилучшее состояние работоспособности, у - число признаков. Изменение состояния технического объекта во времени:
где I(t) - детерминированная, а R(t) - случайная составляющая процесса. Решение задачи прогнозирования сводится к подбору аппроксимирующей формулы, например, по методу наименьших квадратов, что и реализовано в системе SciLab.
Алгоритм определения текущей работоспособности технического объекта для нескольких ДП в кодах VBA приведён ниже, а с учётом прогнозирования его состояния в виде блок-схемы на рисунок 1.
Private Sub CommandButton1_Click() Ввод весов ДП Dim Dp(2) As Single For i = 0 To 8 Dp(i) = InputBox(" Введите значение x", i + 1) Cells(11, i + 2) = Dp(i)
Summa = 0 For j = 2 To 10
Summa = Summa + Cells(11, j) * (1 - Cells(12, j) Cells(112, j) = Summa Next j Cells(12, 12) = Summa End Sub
C(t) = D(t)+R(t),
Next i
Модельная схема оценки работоспособности технического объекта, реализованная в БшЬаЬ приведена на рисунок 2.
Ввод весовых коэффициентов а.
Ввод текущих значений х,
npueedt даапаз г mue X; к ону 0-1
Вычисление текущей работоспособности Щ
нет
Построение текущего тренда работоспособности ¡V,
нет
Построение итогового тренда работоспособности IV
конец
Рисунок 1 - Алгоритм оценки текущей и прогнозной работоспособности
объекта технического объекта
«Grand Altai Research & Education», Issue 2, 2018
(хм— (х>— |
1 - Блок чтение файла с экспериментальными данными, 2 - весовой коэффициент, 3 - блок на 3 диагностических признака Рисунок 2 - Модельная схема оценки работоспособности технического
объекта
Для интерполяции данных текущей работоспособности и оценки её прогноза технического объекта разработан блок интерполяции (рисунок 3). Интерполяция экспериментальных данных производилась методом наименьших квадратов с помощью кривой вида у = а-х +с на основе работы блока (рисунок 3).
Рисунок 3 - Блок интерполяции и прогнозирования работоспособности
технического объекта
Работоспособность технического объекта на примере асинхронного электродвигателя приведена на рисунках 4-6
льшого Алтая» выпуск 2 , 2018
Ось абсцисс - время работы изделия в часах, ось ординат - работоспособность
в норм. ед., сплошная линия - прогноз Рисунок 4 - Работоспособность технического объекта в «нормальных»
условиях
Ось абсцисс - время работы изделия в часах, ось ординат - работоспособность
в норм. ед., сплошная линия - прогноз Рисунок 5 - Работоспособность технического объекта в условиях повышенной
влажности
«Grand Altai Research
Ось абсцисс -время работы изделия в часах, ось ординат - работоспособность в
норм. ед., сплошная линия - прогноз Рисунок 6 - Работоспособность технического объекта в условиях повышенной
влажности и температуры
На основе вышеизложенного разработан диагностический комплекс по определению состояния асинхронных электродвигателей. Он показал высокую эффективность в оценке их остаточного ресурса, работоспособности и прогнозировании состояния.
Литература
1. Суханкин, Г.В. Диагностическая система оценки состояния технического объекта на основе обучающейся нейронной сети. [Текст] / Г.В. Суханкин // Вестник алтайской науки. - 2012. - №2. - С 143-147.
2. Суханкин, Г.В. Нейронная модель остаточного ресурса электрической машины. [Текст] / Г.В. Суханкин // Вестник алтайской науки. - 2012. - №2. - С 140-143.
3. Гуменюк, В.М. Надёжность и диагностика электротехнических систем [Текст]: учеб. пособие для вузов / В. М. Гуменюк. - Владивосток: Изд-во Дальневост. гос. техн. ун-та, 2010. - 218с.
Наука и образование Большого Алтая»
выпуск 2 , 2018
