CC BY
114
Надёжность и диагностирование технического состояния электроэнергетических...
Список литературы
1. Основы технической кибернетики: учеб. пособие для вузов/ Р.А. Сапожников [и др.]. М.: Высшая школа, 1970. 464 с.
2. Семенов М.В. Кинематические и динамические расчеты исполнительных механизмов. Л.: Машиностроение, 1974. 432 с.
3. Могендович Е.М. Гидравлические импульсные системы. Л.: Машиностроение, 1977. 216 с.
4. Вермишев Ю.Х. Основы управления ракетами, 1968. 320 с.
Пахомов Сергей Николаевич, зам. генерального директора - главный инженер, pakhomov_sn@mail.ru, Россия, Тула, ОАО «Газпром газораспределение Тула»
DETERMINA TION OF EFFICIENCY OF ELECTRIC-HEA TING REGULA TION SYSTEM OF PRESSURE CONTROL SYSTEM AT A DISTRIBUTION STATION
S.N.Pakhomov
Efficiency of electric-heating regulation system of pressure control system is considered.
Key words: pressure regulation, distribution station, electric-heating device.
Pakhomov Sergey Nikolaevich, the deputy director general - the chief engineer, pakhomov snamail.ru, Russia, Tula, JSC «Gazprom Gas Distribution Tula»
УДК 519.1: 621
ПРОГРАММНО-АППАРАТНЫЕ УСТРОЙСТВА ДИАГНОСТИРОВАНИЯ ЭЛЕКТРОМЕХАНИЧЕСКИХ СИСТЕМ
Г.И. Бабокин, В.М. Степанов, Д.М. Шпрехер
Предложено устройство, позволяющее в реальном масштабе времени решать задачи контроля технического состояния и прогнозирования остаточного ресурса электромеханических систем.
Ключевые слова: электромеханическая система, контроль технического состояния, прогноз остаточного ресурса.
Затраты на ремонт и техническое обслуживание электромеханического оборудования составляют значительную часть общих эксплуатационных затрат предприятий, добывающих и перерабатывающих полезные ископаемые. При этом их общая доля в процессе эксплуатации по мере
выработки ресурса оборудования возрастает. Поэтому особую важность имеют вопросы, связанные с оценкой текущего технического состояния используемого электрооборудования, своевременной диагностикой аварийных и предаварийных режимов его работы, оценкой остаточного ресурса.
Это повышает надежность электротехнических комплексов и при удовлетворительном техническом состоянии электрооборудования позволяет увеличить их ресурс. Повышение надежности достигается за счет раннего обнаружения дефектов и неисправностей, что позволяет устранить их во время технического обслуживания и исключить отказы во время работы. Повышение технического ресурса систем ответственного назначения обеспечивается за счет перехода к техническому обслуживанию по состоянию.
Оценка технического состояния производится на основе многофакторного анализа, причем состав признаков технического состояния или их весомость может меняться в зависимости от стадии развития дефекта и от срока службы оборудования. Решением этой проблемы может стать применение адаптивных программно-аппаратных устройств на основе искусственных нейронных сетей, которые позволят эффективно определять причину и виды повреждения, работать с зашумленными данными, избавляя от необходимости применения промежуточных электронных фильтров от помех или фильтрации математическими методами, а также адаптироваться к конкретному типу оборудования.
Переход на технологию обслуживания «по состоянию» позволяет контролировать реальное текущее техническое состояние электромеханических систем (ЭМС); уменьшить финансовые и трудовые затраты при эксплуатации; продлить межремонтный период и срок службы; сократить потребность в запасных частях; избавиться от внезапных остановок производства; планировать сроки и содержание технического обслуживания и ремонта. При эксплуатации с обслуживанием электрооборудования по фактическому состоянию контроль технического состояния выполняется с определенной периодичностью, а момент начала ремонта и объем восстановления определяются техническим состоянием электрооборудования. Задачами в данном случае являются установление и изучение признаков, характеризующих наличие дефектов для предсказания возможных отклонений в режимах работы обследуемых объектов. Для организации такого обслуживания необходимы аппаратные средства, позволяющие оценить состояние оборудования на данный момент времени, проследить изменение состояния за последнее время и осуществить прогноз на ближайшее будущее.
В качестве таких средств могут выступать программно-аппаратные устройства (комплексы) диагностирования. Их основным достоинством является распределенная система функциональных модулей, позволяющая
Надёжность и диагностирование технического состояния электроэнергетических...
приблизить устройства контроля и измерения к датчикам и источникам сигналов, уменьшая влияние помех и повышая точность измерений и достоверность контроля. В основе устройства лежит нейросетевой классификатор, который обеспечивает гибкую и стабильную базу знаний о классах возможных дефектов, эффективно оперирует с векторами данных большой размерности, обладает способностью адаптировать архитектуру сформированной сети к решению новых задач и дает возможность получить высокую достоверность.
Предлагаемый программно-аппаратный комплекс позволяет решать поставленные задачи в реальном масштабе времени: производит предварительную обработку сигналов, решает задачи контроля технического состояния и прогнозирования остаточного ресурса ЭМС. Структурная схема его аппаратной реализации приведена на рисунке.
С помощью измерительного блока (ИБ), состоящего из И-количества датчиков по числу измеряемых параметров (Д., / = 1,...И), устанавливаемых в различных точках контролируемого объекта - ЭМС, производят преобразование измеряемых величин в электрические сигналы, которые подают на входы коммутатора, выполненного в виде мультиплексора. Коммутатор по команде от блока управления (БУ) подключает последовательно на время канального интервала поочередно выходы каждого датчика ИБ к входу АЦП, в котором информация о значениях измеренных параметров преобразуется в цифровой код. С выхода АЦП цифровой отсчет о текущем значении каждого контролируемого параметра х. (?),. = 1,...И в момент времени ? поступает на вход блока обработки сигналов (БОС), который состоит из нейросетевого блока прогнозирования (НБП) и нейросетевого блока классификации (НБК) технических состояний ЭМС. В основе этих блоков лежит нейронная сеть в виде многослойного персептрона с сигмоидальными функциями активации для всех нейронов скрытого и выходного слоев.
Структурная схема аппаратной реализации системы диагностирования ЭМС
85
Размерность входного слоя НБП равна произведению количества контролируемых параметров ЭМС, умноженному на число отсчетов в течение периода основания прогноза. Размерность выходного слоя сети принимают равной числу параметров ЭМС, значения которых надо прогнозировать.
В НБК количество нейронов входного слоя равно количеству диагностируемых параметров, а число нейронов выходного слоя - числу классов технических состояний, которые надо классифицировать.
С выхода НБП предсказанные (прогнозированные) значения контролируемых параметров ЭМС, х^прогн^(Ь + 1),£ = 1, ...Ы в момент времени (7 +1) поступают на первый вход блока определения контролируемого параметра, который ближе всего к своему предельному значению (БОКП), а с него - на первый вход блока вычисления остаточного ресурса (БВОР).
На второй вход БОКП поступает сигнал с выхода БУ для согласования его работы
На второй и третий входы БВОР поступают соответственно сигналы с блока предельных значений контролируемых параметров (БПЗ), в котором хранятся данные о предельных и номинальных значениях контролируемых параметров, и с блока, который определяет время наработки функциональных блоков самой ЭМС (БОВН).
Если какое-либо предсказанное (прогнозное) значение любого из контролируемых параметров оказалось ближе всего к предельному, то по данному параметру осуществляется вычисление остаточного ресурса ЭМС в БВОР по формуле
если значение диагностируемого параметра увеличивается по формуле
Данное значение остаточного ресурса поступает на блок визуализации (БВ), если значение диагностируемого параметра уменьшается.
НБК по текущему вектору измеряемых параметров методом нейро-сетевой классификации ставит диагноз о текущем техническом состоянии (классе) ЭМС и передает эту информацию в БИ.
Для программной реализации предложенного устройства разработано специальное программное обеспечения (СПО) «ЭМС-НС». СПО составлено в среде Borland C++ Builder 6.0 и функционирует в операционной системе Microsoft Windows ХР или Microsoft Windows 7
Данный программно-аппаратный комплекс позволит значительно увеличить экономическую эффективность использования промышленных ЭМС и срок их службы в производстве путем проведения своевременного
t,
ост
t,
ост
[1].
Надёжность и диагностирование технического состояния электроэнергетических...
ремонта по данным прогнозирования, полученным в результате диагностики.
Список литературы
1. Шпрехер Д.М. Программа диагностирования технического состояния электромеханических систем («ЭМС-НС»). Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2010611531.Заявка №2010611531. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 16.02.2011г. М.: Федеральная служба по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам (РОСПАТЕНТ), 2011.
Бабокин Геннадий Иванович, д-р техн. наук, проф., зав. кафедрой, gibabokin-nov@yandex. ru, Россия, Новомосковск, Российский химико-технологический университет (Новомосковский филиал) им. Д.И. Менделеева,
Степанов Владимир Михайлович, д-р техн. наук, проф., зав. кафедрой, ener-gy@tsu.tula.ru, Россия, Тула, Тульский государственный университет,
Шпрехер Дмитрий Маркович, канд. техн. наук, доц., shpreher-d@yandex.ru, Россия, Новомосковск, Российский химико-технологический университет (Новомосковский филиал) им. Д. И. Менделеева
HARD WARE-SOFTWARE DEVICES DIAGNOSIS OF ELECTROMECHANICAL SYSTEMS
G.I. Babokin, V.M. Stepanov, D.M. Sprekher
The device, allowing in real time to solve the tasks of control of technical condition and prediction of residual life of electromechanical systems is proposed.
Key words: electromechanical system, condition monitoring, prediction of residual
life.
Babokin Gennady Ivanovich, doctor of technical sciences, professor, the head of chair, gibabokinnov@yandex. ru, Russia, Novomoskovsk, Russian Chemical-technological University (Novomoskovsk branch) named after D.I. Mendeleev,
Stepanov Vladimir Mikhailovich, doctor of technical sciences, professor, the head of chair, energy@tsu. tula. ru, Russia, Tula, Tula State University,
Shprekher Dmitry Markovich, candidate of technical sciences, docent, shpreher-d@yandex.ru, Russia, Novomoskovsk, Russian Chemical-technological University (Novomoskovsk branch) named after D.I. Mendeleev
