CC BY
9
УДК 622.691
РАЗРАБОТКА СТРУКТУРЫ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ СВЯЗЕЙ В ЭЛЕКТРОТЕХНИЧЕСКИХ И ЭЛЕКТРОМЕХАНИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ БАЛАНСИРОВКИ И ЭЛЕКТРОХИМИЧЕСКОЙ
ЗАЩИТЫ
В.В. Дмитриев
Разработана методология формирования структуры (функциональных связей в электротехнических и электромеханических системах балансировки и электрохимической защиты, диагностики и управления с использованием информационной, структурной и временной избыточности. Установлено их влияние на вероятность эффективности функционирования на основе нейронной сети, выполняющей функцию модели измеряемых и управляемых потоков, а также реакции его на изменение состояния анализирующих элементов и измерительных и управляющих систем при известных контролируемых параметров, что позволяет получить цифровую модель указанных потоков. На основании анализа использования нейронной сети с применением соответствующего математического аппарата осуществляется моделирование режимов работы конструктивных схем контроля и управления.
Ключевые слова: система балансировки, электрохимическая защита, нейронная сеть.
Повышение эффективности функционирования как электротехнических устройств, так и систем контроля, диагностики и управления позволяет использование информационной, структурной и временной избыточностей [1].
При этом вероятность снижения эффективности функционирования как электротехнических устройств контроля и управления, так и систем контроля и управления уменьшается на величину
ДРси = И=1 А/<Г (1)
сси (7СИ
Конструируемые и регулируемые параметры электротехнических устройств контроля и управления и систем контроля и управления
РсИ = № ¿си = в^ЬШв;
-в -в Г (2)
рСИ = 1 - Д0 /¿^М^Ж тси = (ДГ1 - в ¡¡¡"^шв-,
д
В формулах (2) интеграл /0 си (3(6)(10 = показывает, насколько ослабевает связь между эффективностью функционирования элементов и системы в целом. Она зависит от времени перехода «вход-выход» 0СН и функции распределения его длительности Р(0)сШ.От функции распределения зависит и сложность расчётов. Одновременно со структурной избыточностью при определении эффективности функционирования элементов и системы в целом, обеспечивающей требуемый уровень достоверности
103
измеряемых контролируемых параметров и управляющих воздействий, применяются информационные и временные избыточности, где fs (3(6)d6 = SBH отображает степень взаимосвязи между контролируемыми параметрами и управляющими воздействиями при временной избыточности [2]. Информационная избыточность позволяет управлять процессом влияния структурного и временного резервирования на эффективность функционирования элементов и измерительной и управляющей систем в целом. Надёжность уровня функционирования систем контроля и управления может быть повышена за счёт использования избыточности, которая определяется коэффициентом готовности кгн, исходя из структуры взаимоувязанных элементов и систем контроля и управления
где qH - требуемый уровень надёжности определяемый допустимой величиной длительности перехода «вход-выход»; - допустимое время простоя, определяемое допустимой длительностью переходного процесса «вход-выход».
Поскольку формирование управляющих воздействий распределением контролируемых параметров и эффективностью использования электротехнических устройств контроля и управления, устанавливаемое на основе нейронной сети, выполняет функцию модели измеряемых и управляемых потоков, а также реакции его на изменение состояния анализирующих элементов и измеряемых и управляющих систем при известных контролируемых параметрах, то это позволяет получить цифровую модель указанных потоков.
На основании анализа использования нейронной сети с применением соответствующего математического аппарата осуществляется моделирование режимов работы конструктивных схем контроля и управления [1].
В качестве нейронной сети в данном случае может быть выбрана адаптивная сеть нечеткого вывода (ANFIS), которая позволяет использовать при своем обучении не только статистическую информацию, но и качественную информацию о поведении моделируемой системы, представленной в виде нечетких продукционных правил Такаги-Сугено, и, кроме того, может быть достаточно просто реализована и обучена в системе MATLAB.
ANFIS - это аббревиатура Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System - адаптивная сеть нечеткого вывода, предложенная Янгом. Архитектура данной нейронечеткой сети изоморфна нечеткой базе знаний.
Типовые процедуры обучения нейронных сетей могут быть применены для настройки ANFIS-сети, так как в ней используют только дифференцируемые функции. Обычно применяется комбинация градиентного спуска в виде алгоритма обратного распространения ошибки и метода наименьших квадратов. Алгоритм обратного распространения ошибки настраивает параметры антецедентов правил, т.е. функций принадлежности.
104
Методом наименьших квадратов оцениваются коэффициенты заключений правил, так как они линейно связаны с выходом сети. Каждая итерация процедуры настройки выполняется в два этапа. На первом этапе на входы подается обучающая выборка, и по невязке между желаемым и действительным поведением сети итерационным методом наименьших квадратов находятся оптимальные параметры узлов. На втором этапе остаточная невязка передается с выхода сети на входы, и методом обратного распространения ошибки модифицируются параметры узлов. При этом найденные на первом этапе коэффициенты заключений правил не изменяются. Итерационная процедура настройки продолжается, пока невязка превышает заранее установленное значение.
Таким образом, предложена методология формирования топологии и структуры системы измерений контролируемых параметров и управляющих воздействий для эффективного функционирования газопроводов, опирающаяся на методы системного подхода теорий линейных систем, надёжности нейтральных сетей и избыточностей. Предложенная методология позволяет установить АФ - аппаратную функцию электротехнических устройств контроля технического состояния газопроводов и эффективные режимы их работы и управления ими [3].
На основании анализа использования нейронной сети с применением разработанного математического аппарата проведено моделирование режимов работы электротехнических и электромеханических систем балансировки газораспределительных сетей и электрохимической защиты газопроводов и системы их диагностики в комплексе с использованием приложения Ма1ЬаЬ SimPowerSystems.
На рис. 1 изображена структура измерительно-информационного управляющего модуля - ИИУМ, который включает датчики измеряемых параметров системы диагностики Д1_ДМ, коммутатор К, через который датчики подключены к аналогово-цифровому преобразователю АЦП, источник системы питания, узел формирования напряжения ФН, который вырабатывает ряд напряжений, необходимых для работы узлов ИИУМ, и может модулировать синхроимпульсы ВСИ для запуска АЦП и синхронизации работы нескольких ИИУМ, расположенных в различных частях контролируемых объектов газораспределительных сетей и электрохимической защиты газопроводов. Внутренний генератор ИИУМ формирует токовые импульсы, которые задают скорость выдачи последовательного кода с выхода АЦП. М - микропроцессор с устройством кодирования УК - преобразует двоичный последовательный код с выхода АЦП в сигнал, в котором «0» и «1» представлены импульсами разной длительности. КС - канал связи (интерфейс) и компьютер К, где происходит визуализация, имеются результаты обработки поступающей информации и в комплексе реализуются
105
системы диагностики и формирование управляющих воздействий на исполнительные элементы ИЭ систем управления режимами работы электротехническими и электромеханическими устройствами балансировки газораспределительных сетей и электрохимической защиты газопроводов, переходными процессами систем и сетей. Способ кодирования и его реализация представлены на рис.2 [4], а система управления давлением -на рис. 3.
Дь-.Д
Коммутатор
ВСИ
АЦП МП КС (И)
ФН
К
ИЭ
Рис. 1. Структура измерительно-информационного управляющего модуля
Рис. 2. Способ кодирования (а) и его реализация(б)
106
Рис. 3. Система управления давлением газа и эффективностью электрохимической защиты газопроводов: 1 - стальной газопровод; - слой электрохимической защиты изоляции; 3 - слой изоляции
с рабицей; 4 - датчик давления; 5 - реактивно-вентильный электродвигатель комбинированного регулятора давления газа; 6 - регулятор давления газа; 7 - катодная защита от коррозии; 8 - источник питания постоянным током с регулятором тока;
9 - маршрутизатор для распределения на разные участки трубопровода в зависимости от агрессивности почвы и формирования блуждающих токов, регулирования различных плотностей катодного
тока
Рациональная структура функциональных связей конструктивной схемы (см. рис. 1, 2) обеспечивает в комплексе требуемый уровень эффективности функционирования систем диагностики, электротехнических и электромеханических систем балансировки газораспределительных сетей и электрохимической защиты газопроводов, который реализуется системой управления давлением газа и эффективностью электрохимической защиты газопроводов газовых распределительных сетей (см. рис.3).
Список литературы
1. Грязев М.В., Степанов В.М., Дмитриев В.В. Системный подход при формировании топологии и структуры измерений конструктивных параметров и управляющих воздействий для эффективного функционирования газопроводов // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2016. Вып. 12. Ч. 3. С. 64-70.
107
2. Шпиганович А. А. Научно-технические основы анализа функционирования систем электроснабжения: монография. Липецк: Изд-во ЛГТУ, 2012. 99 с.
3. Ваганов М.А., Казаков В.И., Москалец О. Д. Системный подход в теории оптических спектральных измерений // Датчики и системы. 2016. №1. С.10-15.
4. Соколовский А. А., Отчерцов А.В., Моисеев В.В. Оптоэлектрон-ная измерительная система для удаленных аналоговых датчиков // Датчики и системы. 2015. №12. С.34-38.
Дмитриев Вячеслав Валентинович, ген. директор, dvitriev. vv@kalugaoblgaz. ru, Россия, Калуга, ОАО «Газпром газораспределение Калуга»
DEVELOPMENT OF THE STRUCTURE OF FUNCTIONAL BINDINGS IN ELECTRICAL AND ELECTROMECHANICAL BALANCING SYSTEMS AND ELECTROCHEMICAL
PROTECTION
V.V. Dmitriev
The methodology of forming the structure of functional connections in electrical and electromechanical systems of balancing and electrochemical protection, diagnostics and control using information, structural and temporal redundancy is developed. Their influence on the probability of efficiency offunctioning on the basis of a neural network fulfilling the function of a model of measured and controlled flows is established. The reaction of the system to the change in the state of the analyzing elements is revealed under known controlled parameters, one hundredths can provide a digital model of these flows. Based on the analysis of the neural network with the use of the corresponding mathematical apparatus, the modeling of the operation modes of the design control and control schemes.
Key words: balancing system, electrochemical protection, neural net.
Dmitriev Vyacheslav Valentinovich, general director, dvitriev. vv@kalugaoblgaz. ru, Russia, Kaluga, JSC "Gazprom gas distribution Kaluga»
