автореферат диссертации по кораблестроению, 05.08.05, диссертация на тему:Адаптивное управление судовым двигателем внутреннего сгорания с учетом диагностики его технического состояния

На правах рукописи

БУИ НГОК ХАИ

АДАПТИВНОЕ УПРАВЛЕНИЕ СУДОВЫМ ДВИГАТЕЛЕМ ВНУТРЕННЕГО СГОРАНИЯ С УЧЕТОМ ДИАГНОСТИКИ ЕГО ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ

Специальность 05.08.05 - Судовые энергетические установки и их элементы (главные и вспомогательные)

3 1 охт 2013

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

005536952

Астрахань - 2013

005536952

Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Астраханский государственный технический университет» (ФГБОУ ВПО «АГТУ») на кафедре «Электрооборудование и автоматика судов». Научный руководитель кандидат технических наук, доцент

Романенко Николай Геннадьевич доктор технических наук, профессор Надеев Альмансур Измайлович

Официальные оппоненты доктор технических наук, профессор

кафедры «Автоматизация технологических процессов и производств» МЭИ Волжского филиала

Шевчук Валерий Петрович

доктор технических наук, профессор кафедры «Эксплуатация водного транспорта» ФГБОУ ВПО

«Государственный университет морского и речного флота имени адмирала С.О. Макарова»

Овсянников Михаил Константинович

Ведущая организация ФБОУ ВПО «Волжская государственная

академия водного транспорта»

Защита состоится 14 ноября 2013 года в Ю00 часов на заседании диссертационного совета Д 307.001.07 при ФГБОУ ВПО «АГТУ» по адресу: 414056, г. Астрахань, ул. Татищева 16, главный учебный корпус, ауд. 313.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГБОУ ВПО «АГТУ». С авторефератом можно ознакомиться на сайте АГТУ http://www.astu.org

Отзывы на автореферат диссертации в двух экземплярах, заверенных печатью организации, просим направлять по адресу: 414056, г. Астрахань, ул. Татищева 16, ФГБОУ ВПО «АГТУ», диссертационный совет Д 307.001.07, тел. 8(8512)614190, e-mail: a.rubanl974@rnail.ru

Автореферат разослан «14» октября 201 Зг.

Учёный секретарь диссертационного совета, кандидат технических наук, доцент

А.Р. Рубан

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Аюуальность темы диссертации.

К одной из наиболее ответственных областей автоматизации на флоте относятся автоматизированные системы управления судовыми энергетическими установками, объединяющие системы управления главными дизелями и вспомогательными механизмами судна.

Автоматизация систем управления судовым двигателем внутреннего сгорания (СДВС) не всегда позволяет получить требуемые показатели качества управления, так как разработанные математическое и алгоритмическое обеспечение не учитывает фактического состояния оборудования и средств автоматизации.

В настоящее время существует множество средств, методов и систем получения информации о техническом состоянии (ТС) СДВС путём контроля параметров и диагностики ТС, однако все они имеют ряд ограничений и недостатков. Необходимо совершенствовать и разрабатывать новые технологии и способы эффективного адаптивного управления по текущему состоянию СДВС. На сегодня все, даже новейшие системы в сфере управления СДВС, в том числе на базе нейро-нечетких систем (ННС), не используют диагностику объекта в должной мере и, как следствие, не способны выявлять, устранять дефекты и неисправности, прогнозировать остаточный ресурс объекта управления (ОУ).

Одной из серьезных проблем использования систем диагностики в процессе адаптивного управления является большой объем, обрабатываемой информации, что не всегда удается выполнить в режиме реального времени. Одним из возможных решений проблемы является использование ННС. Нейронные сети занимают небольшой объем памяти, так как сохраняется лишь структура нейронной сети и матрицы весовых коэффициентов.

Принимая во внимание задачи экономии топливно-энергетических ресурсов, а также проблемы безопасности транспорта, связанные с отказоустойчивостью СДВС и систем их управления, можно сказать, что тема диссертационной работы, посвященная повышению быстродействия диагностических систем на основе применения ННС и интеграции подсистемы диагностики в систему управления СДВС, является актуальной.

Целью данной работы является разработка системы адаптивного управления СДВС с учетом диагностики его работоспособности на базе ННС.

Для решения поставленной цели в работе сформулированы и решены следующие задачи исследования:

1. Анализ существующих методов автоматизации, управления и диагностирования СДВС и выявление связанных с этим проблем.

2. Применение частных и обобщенного критерия качества диагностических параметров СДВС для определения степени работоспособности объекта.

3.Разработка математической модели и модели на базе ННС для определения степени работоспособности СДВС.

4. Разработка модели и алгоритмического обеспечения работы системы адаптивного управления СДВС с подсистемой диагностики его работоспособности на базе ННС.

Методы исследования. Методологической базой диссертации является исследования таких ученых, как Ю.П. Адлер., В.Н. Дианов, С.Ю., А.В.Барков., Чиркин, C.B. Головко, А.Н. Малявин и др.

В работе использованы теории управления, методы системного анализа и математического моделирования, математические методы планирования многофакторного эксперимента и регрессионного анализа, теории нечетких множеств и нейронной сети.

Основные положения, выносимые на защиту.

1. Метод оценки качества диагностирования СДВС по частным и обобщенному критерию качества на основе функций желательности Харрингтона.

2. Математические модели определения степени работоспособности СДВС по диагностическим параметрам с использованием методов планирования эксперимента.

3. Модель определения степени работоспособности СДВС на основе

ННС.

4. Модель и алгоритм системы адаптивного управления СДВС с подсистемой диагностики его работоспособности на базе ННС.

Достоверность результатов обеспечена применением обобщенного критерия качества объекта диагностирования по состоянию вибрации с помощью виброанализатора 795М.

Обоснованность подтверждена удовлетворительным совпадением результатов численного моделирования с результатами экспериментов.

Научная новизна. В рамках диссертационной работы были получены следующие основные результаты:

1. Предложена методика расчета частных и обобщенного критериев качества диагностических параметров СДВС на основе функций желательности Харрингтона.

2. Разработаны новые математические модели и модели на базе ННС для диагностирования степени работоспособности СДВС.

3. Разработана модель и алгоритмическое обеспечение работы системы адаптивного управления СДВС с подсистемой диагностики его работоспособности на базе ННС.

Практическая ценность:

1. Разработана методика расчета частных и обобщенного критериев качества диагностических параметров СДВС на основе функций желательности Харрингтона. Данная методика позволяет сократить время обработки информации с большим количеством сигналов.

2. Разработаны математические модели определения степени работоспособности СДВС на основе методов математического планирования эксперимента и на базе нечеткой логики, обеспечивающие более высокое качество диагностирования судовых двигателей и сократить время стоянки судна в порту.

3. Разработана модель и алгоритмическое обеспечение адаптивного управления частотой вращения вала СДВС, опирающиеся на непрерывное диагностирование его работоспособности, что позволяет повысить эффективность системы предотвращения аварий дизелей в море.

Личный вклад автора. Постановка научно- исследовательских задач и их решение, научные положения, выносимые на защиту, основные выводы и рекомендации диссертации принадлежат автору. Личный вклад в работах, опубликованных в соавторстве, отражен в диссертации и составляет не менее 50%.

Реализация и внедрение. Теоретические и практические результаты внедрены в ООО ПКФ «Фатом» при диагностировании судовых двигателей, а также используются в учебном процессе на кафедре «Электрооборудование и автоматика судов» ФГБОУ ВПО «АГТУ» при изучении дисциплин: «Интеллектуальные системы управления» и «Судовые автоматизированные электроэнергетические системы».

Апробация работы. Основные научные положения и результаты

диссертационной работы докладывались и обсуждались: на заседаниях кафедры «Электрооборудование и автоматика судов», заседаниях Ученого совета института «Морских технологий, энергетики и транспорта» ФГБОУ ВПО «АГТУ»; на семинаре: «Использование результатов фундаментальных научных исследований в судостроении и эксплуатации флота Юга России» (г. Астрахань 2010 г); на студенческой научно-технической конференции АГТУ (г. Астрахань 2010 г); на международной отраслевой научной конференции профессорско-преподавательского состава АГТУ (54 ППС) (г. Астрахань 2010 г); в 5-ой международной научно- практической заочной конференции «Энергетика и энергоэффективные технологии», (г. Липецк, 15-16 декабря

2011 г); на 5-ой Всероссийской научно-технической интернет конференций «Энергетика. Инновационные направления в энергетике.САЬБ- технологии в энергетике» (г. Пермский, 1-30 ноября 2011 г.); во Всероссийской молодежной научно-практической конференции с международным участием «Инженерная мысль машиностроения будущего» (г. Екатеринбург, апреля

2012 г).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 10 печатные работ, в том числе: 5 статьей в публикациях по перечню ВАК, 5 статей в материалах Международных и Всероссийских конференций.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, списка используемых источников и приложений. Основной текст содержит 150 страниц машинописного текста. Библиография -143 наименования.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы, сформулированы цель и задачи диссертационной работы, определены направления исследования. Показана научная новизна и практическая ценность диссертационной работы.

В первой главе проведен анализ существующих методов автоматизации, управления и диагностирования СДВС и выявление связанных с этим проблем. Такие системы могут лишь автоматически защищать двигатели от аварий путем перевода в режим с меньшей нагрузкой или прекращения их работы при превышении каким-либо из параметров критического значения. Это является существенным недостатком, так как потенциал современных систем управления СДВС на базе ННС не используется в полной мере, а диагностика осуществляется другими отдельными программными и аппаратными средствами. Отметим, что поставленная задача выполнима для данных систем, благодаря чему одна система сможет объединить в себе вышеперечисленные качества. Этой цели достигает данная работа посредством использования ННС для объединения и эффективного использования функции диагностики в системе управления СДВС.

В результате проведенного анализа, предлагается к разработке адаптивная система централизованного мониторинга управления СДВС с учетом его технического состояния (рисунок 1).

Рисунок 1- Общая схема адаптивной системы централизованного мониторинга управления СДВС с учетом его технического состояния

где: СЦУ - система централизованного управления; Д-датчики; ПП -первичные преобразователи; БЭД- база эксплуатационных данных; БНД-база нормативных данных; ННС- блок нейро - нечетких систем; КСТД-компьютерная система технического диагностирования; С- сигнализация,

БИ- блок индикации; РЧВ - регуляторы частоты вращения коленчатого вала; УП- установленные программы управления; ХТС- характеристика технического состояния.

Во второй главе предложена методика расчета частных и обобщенного критериев качества диагностических параметров СДВС на основе функций желательности Харрингтона (рисунок 2).

Одним из путей снижения объема диагностической информации, вводимой в систему и, соответственно, повышения быстродействия системы является применение обобщенного диагностического критерия качества.

В основе построения этой обобщенной функции лежит идея преобразования натуральных значений частных откликов в безразмерную шкалу желательности или предпочтительности. Шкала желательности относится к психофизическим шкалам.

Критерий качества преследует цель упрощения процесса обработки больших объемов диагностических данных, а также получения дифференцированной оценки технического состояния оборудования, в достаточной степени независимой от способа диагностики.

При технической эксплуатации СДВС число параметров обычно велико. Обработка такого большого объема в судовых условиях часто затруднена из-за отсутствия необходимых технических средств, кроме того, измерение ряда параметров связано с большим объемом вычислительных ресурсов. При этом необходимость получения решения в режиме реального времени выдвигает жесткие требования к быстродействию и точности измерений и вычислений, причем, обычно процесс математической обработки диагностической информации является достаточно сложным и объемным. С другой стороны параметры неодинаково влияют на оценку ТС объекта. Поэтому на практике ТС оценивают не по всем, а лишь по небольшому числу основных параметров. В качестве примера для расчетов методики выбраны параметры по состоянию вибрации подшипников двигателя.

Выбор параметров по вибрации опоры подшипника необходим по двум основным причинам. Первая состоит в том, что, как показывают выполнения автором эксперименты и замеры через опору вращения проходит основная часть вибрационной энергии от вращающихся узлов к неподвижным и именно ее анализ дает максимальную диагностическую информацию. Вторая заключается в возможности ранней диагностики подшипников по высокочастотной и ультразвуковой вибрации.

Идея использования функции желательности в качестве оценочного параметра заключается в том, что значение каждого из параметров диагностики у„ которых в задаче может быть сколько угодно много, переводится в соответствующую желательность Ь„,

Ьи = е или Ьц = ехр[-ехр(->/и)] (1)

Шкала желательности изменяется от 0 до 1:

-нежелательный уровень; 0<h<0,37 - удовлетворительный уровень; 0,37<h <0,63

- хороший уровень; 0,63 < h < 0,8

- отличный уровень. 0,8 <h< 1,0

После чего формируется обобщенная функция

желательности (Н),

представляющая собой среднее геометрическое желательностей отдельных оценочных

параметров

H=}Jhlh2h3 , (2)

где i - номер фактора

Для практической реализации методики получения обобщенного критерия качества использовались данные вибродиагностики подшипников судовых двигателей (с помощью метода оценки состояния по значениям параметра в частотных полосах). В результате расчетов (таблица 1) показано, что подшипник двигателя №2 (44 9,5/11) не имеет серьезных дефектов (0,63<Ноб<0,8), а подшипник двигателя №1 (6ЧН 15/18) имеет зарождающиеся дефекты (0,37<Ноб<0,63).

Таблица 1 - Желательности каждого из вибропараметров исследуемых подшипников и обобщенный критерий качества объекта_

№ Виброскорость Hv Виброперемещение Hs Виброускорение Нд Обобщенный критерий Н0Б

1 0,6256 0,5983 0.5879 0,6037

2 0,8365 0,8743 0,6546 0,7823

График на рисунке 3 иллюстрирует обобщенную желательность значений трех параметров вибрации на исследуемых уровнях частоты вибрации, что позволяет выделить характерные точки спектра для определения не только уровня работоспособности объекта, но и наличия конкретного типа дефекта

Рисунок 2- Номограмма желательности для перевода значения параметра у і -h. і

Рисунок 3- Значения общего уровня желательности в исследуемом диапазоне частот вибрации судовых дизелей

Достоверность предлагаемого метода была подтверждена практическими данными вибродиагностики судовых двигателей при диагностировании методом огибающей спектра вибрации подшипников с помощью виброанализатора 795М и обработанные в пакете «Конспект», в котором используется графический метод визуализации оценки качества: ■И, ©, о1. Результаты, полученные по этому методу, показаны в таблице 2 совпадают с результатами расчетов, полученными ранее.

Таблица 2- Визуализация оценки качества

Дата Время Установки Показания прибора Результат даагностжв, рекомендации Подш Смазка

А Э ЛВі (Ой«) (мм) (<1В) авш авс (¿в) (<в)

Наб. теп. двиг. АГТУ/Дизель «44 9,5/1¡»/Подшил 2012-04.« 1385 130 21 14 8 1130:45 Хорошее состояние подшипника, хорошее состояние смазки. Объект может эксплуатироваться. ©I ОС

.Ш теп. дсш. АГТУШшлъ «6ЧН15/18»Юодщш Зарождение дефектов подшипника, хорошее состояние смазки. Объект может эксплуатироваться. ©В .од УІ

2012/04,« 1480 150 21 19 9 14:5030

В третьей главе была построена математическая модель определения степени работоспособности СДВС. В условиях неполного знания механизма, изучаемого явления и большом количестве влияющих факторов, целесообразно применять методы математического планирования эксперимента.

В качестве математической модели принята нелинейная полиномиальная модель вида:

У = ъ0 + Xьвх1 + XЬох1х/ + Xь»х? '

где у — значение исследуемой функции, предсказанное уравнением; Ы, Ьп, Ьу — коэффициенты регрессии; х1, х] - факторы.

При построении интерполяционных моделей типа квадратичного полинома и числе факторов п<7 выбранным критериям оптимальности наиболее полно удовлетворяет ортогональный центрально-композиционный план второго порядка (ОЦКП).

Математическая модель, построенная по ОЦКП второго порядка в матричной форме, имеет вид:

R = b0 +

В1

в. х„

а 2 а

В3

в. X,

4

Ъи ьи

Xj • Х^

Ьп х2

х2

»33 X2

г>44 X2 Л4

(4)

где

хг критерии качества

Я- работоспособность объекта; Харрингтона, х2 — максимальный шум подшипника ёВш, х3 — собственный шум подшипника с!Вс, х4 — температура, Ь0 , В; , Ьу — коэффициенты уравнения регрессии.

Расчётные значения коэффициентов уравнения регрессии, полученные обработкой результатов многофакторного эксперимента, проведённого по ОЦКП:

-2,771 0,677

bQ = 46,58

В =

Ь =

( 0,456 N 0,773 1,454 v-0,488, Из (3)(4)(5) получено: R{xl, х,, х„ ) = 46,58 + 0,456.x, + 0,773х, +1,454д:3

0,677 -0,193 -1,677

3,578 1,677 3,072

-0,193 1,677 0,512 -1,125

-1,677 3,072 -1,125 1,263

(5)

- 0,488*, + 0,677х1х1 - 0,193х,х3 -

-1,677х,х, +1,671 хгх, + 3,072хгх4 -1,125х,хл - 2,77 Ц2 + 3, 578л:22 + 0,512х\ +1,263х4

Проверка по критерию Стьюдента выявила, что все коэффициенты являются значимыми.

Расчетное значение критерия Кохрена для математической модели степени работоспособности СДВС равно: в,, =0,125 < 0,29 (меньше табличного) опыты воспроизводимы и оценки дисперсий однородны.

Проверка математической модели по критерию Фишера (расчетное значение критерия Фишера значительно меньше допустимого: 0,295 < 0,482) подтвердила адекватность.

Типичные поверхности отклика полученной модели при различных изменениях параметров представлены на рисунке 4: где И(х1 ,х4) -зависимость степени работоспособности двигателя от изменения обобщенного критерия Харрингтона и температура подшипника, при фиксировании остальных факторов на основном уровне, ЩхЗ,х4) — зависимость степени работоспособности двигателя от изменения собственного шума и температура подшипника при фиксировании остальных факторов на основном уровне.

Рисунок 4 - Поверхности отклика полученной модели при различных изменениях параметров двигателя №1 (6ЧН 15/18)

На рисунке 5 представлены сечения поверхностей отклика полученных моделей при изменении одного из параметров двигателей.

Рисунок 5- Сечения поверхностей отклика математических полученных моделей двигателя 6ЧН 15/18 (а) и 44 9,5/11 (б)

Анализ полученных откликов математических моделей показывает, что увеличение какого-либо фактора приводит к уменьшению степени работоспособности двигателя, что подтверждает ее адекватность не только по критерию Фишера, но и по результатам предварительных экспериментов.

Далее была построена модель определения степени работоспособности СДВС на базе ННС.

Применение ННС становится все более актуальным, так как они способны обеспечить более высокую точность принятия решения. Основным преимуществом нечетких технологий является возможность достаточно простого решения задач, в которых есть аспект неопределенности и значительного количества факторов с широким диапазоном измерения. В этом случае модель нечеткого управления строится с учетом необходимости реализации всех этапов нечеткого вывода (рисунок 6).

Рисунок 6 - Архитектура компонентов процесса нечеткого управления

Процедура нечеткого вывода, выполненная системой МаНаЬ для разработанной нечеткой модели, выдает в результате значение выходной переменной «Степень работоспособности».

Для повышения точности определения степени работоспособности двигателя, построены две модели: определение степени работоспособности подшипника и определение работоспособности системы смазки.

Рассмотрена модель ННС для определения степени работоспособности подшипника двигателя (Ш). В качестве входных переменных использованы критерий качества Харрингтона (Н), максимальный (с1Вгл) и собственный (с!Вс) шумы подшипника, и его температура (Т1).

переменных [0.8 10 20 40] 12

Для получения результирующего нечеткого множества и выполнение процедуры дефаззификации в интерактивном режиме можно задавать различные сочетания входных переменных и получать значение работоспособности подшипника СДВС (рисунок 7).

Для оценки устойчивости полученной нечеткой системы в среде \latlab есть возможность просмотра поверхности нейро-нечеткого вывода, чем более гладкая получается поверхность, тем устойчивей система. Поверхность сгенерированной ННС представлена на рисунке 8.

Рисунок 8- Поверхность сгенерированной системы ННС

Данная поверхность ННС позволяет установить зависимость значений выходной переменной от значений входных переменных нечеткой модели. Получение подобных зависимостей может послужить основой для программирования контроллера или аппаратной реализации соответствующего нечеткого алгоритма в форме таблицы решений.

Аналогично построена модель ННС для определения работоспособности системы смазки (Я2). В качестве входных переменных гибридной сети использованы давление (Рм) и температура масла (Тм).

Для получения степени работоспособности объекта исследования в целом применим обобщенную степень работоспособности, которая задается

как среднее геометрическое степеней работоспособности объекта.

* = <6)

Для наглядности вычислений воспользуемся пакетом МаНаЬ БтиНпк. На рисунке 9 представлена модель вычисления работоспособности СДВС в целом.

Построена модель определения работоспособности СДВС на базе ННС с погрешностью 4,32 %.

0.9

20

«flftp 20 dBc

40

T1

->

0.45

Рм

100

Тм

Расчет R1

Product

Расчет R2

Г»

Sqrt

0.728 j

Рисунок -9 Модель вычисление степени работоспособности СДВС в Matlab

Simulink

В четвертой главе рассматривается реализация адаптивной системы управления СДВС с подсистемой диагностики работоспособности.

Испытания проводились на экспериментальной установке, включающей в себя дизель 6ЧН 15/18 с номинальной мощностью 110 кВт и частотой вращения 1500 об/мин(1); нагрузочное устройство дизеля -гидротормоз ЛЕ-4-45(2); системы, обслуживающие дизель; прибор измерения вибропараметров 795М(3,4); программное обеспечение в ноутбуке(5) и другие контрольно-измерительные приборы (рисунок!0).

Рисунок 10- Общая экспериментальная установка

14

Экспериментальная установка позволяет проводить испытания дизеля по скоростным характеристикам. В процессе проведения экспериментов параллельно снимались и записывались массивы данных, характеризующие поведение системы управления и ответные реакции объекта управления. Также был собран массив данных, характеризующий изменение расхода топлива и мощности, выдаваемой двигателем в процессе работы.

Для удобства восприятия условные обозначения сигналов с расшифровками сведены в таблицу 3.

Таблица 3- Параметры модели СДВС с подсистемой диагностики

№ Тип сигнала Наименование сигнала Переменная модели

1 вход обобщенный критерий качества Н

2 вход максимальный шум подшипника <1Вт

3 вход собственный шум подшипника авс

4 вход температура подшипника Тп

5 вход давление масла Рм

6 вход температура масла Тм

7 вход удельный расход топлива яе

8 вход крутящий момент двигателя Ме

9 вход расход топлива ОХ

10 выход развиваемая мощность двигателя р

11 выход частота вращения коленчатого вала п

Структура модели адаптивной системы СДВС с подсистемой диагностики К в среде Ма1;1аЬ представлена на рисунке 11.

он

й

о»

СЕН

Йс

СЕН-

Тз

СЕн>

Рк

0>Н

Ти

сеГ*

96

СЕТ*

іР

X

Р?о&сН

УесШг

0«ек ОбсгбЗй

ТоСовікЯ

-КБ

йзу

Т<

УзгіаЬІь ТітіОіІгу

-КЗ

Рисунок 11- Структура модели адаптивной системы СДВС с подсистемой диагностики Я в среде Ма^аЬ

Модель включает в себя следующие подсистемы: "Расчет R"-определение работоспособности СДВС; "Расчет п" - расчет оптимальной частоты вращения коленчатого вала и режим работы двигателя с учетом R; "Расчет Р"- расчет ограниченной мощности с учетом работоспособности двигателя; "Delay" - моделирование переменной задержки сигнала обратной связи с датчика положения коленчатого вала двигателя.

Графики ошибки для частоты вращения коленчатого вала и мощности на валу представлены на рисунках 13,14 соответственно, где по осям абсцисс отложено время в секунду, а по осям ординат величины ошибок, измеряемых в об/мин и кВт.

вржя(с)

WV'

Ф ХЩ v2»

Рисунок 13- Графики ошибки для выходной переменной, характеризующей

мощность двигателя

Оценка адекватности модели систем проводилась с помощью методов математической статистики. Результаты сравнения с реальной системой приведены в таблице 4.

Таблица 4 - Результаты сравнения с реальной системой

№ Выходная переменная Критические знач. Коэфф корреляции

коэфф корреляции Пирсона

1 Частота вращения 0,781 0,621

2 Мощность на валу 0,932 0,823

Коэффициенты корреляции меньше критического значения, взятого из таблицы, поэтому полученные результаты свидетельствует об отсутствии линейной корреляции выходного сигнала и величины ошибки, а также об отсутствии накапливающейся ошибки.

Расчет внешней скоростной характеристики (ВСХ) по Ме и Gt (рисунки 14,15) показал, что погрешность управления, полученная на основе модели с использованием нечеткой логики (кривая 2) и на основе экспериментальных данных (кривая 1) не превышает пяти процентов(3,35%), что удовлетворяет требованиям ГОСТа 10448-80.

1200 1000 800

Ht

и 600 2

400 -200 «

•о -

aso 5SO eso 7SO eso OSO 1050 USO 12SO 13SO 1Д50 1SSO _________п (оСУМИН)_______

Рисунок 14- ВСХ крутящего момента двигателя

-

Ч —" «

¡

........t " í X

------------ t і ■ 2

................ 1 1

Рисунок 1 5- ВСХ расхода топлива двигателя

Разработан алгоритм адаптивного управления частотой вращения СДВС с подсистемой диагностики (рисунок 16). Значения степени работоспособности двигателя были получены в ходе построения модели СДВС с использованием алгоритма нечеткого вывода Сугено.

Рисунок 16- Алгоритм адаптивного управления частотой вращения СДВС с подсистемой диагностики

Объединение систем управления и диагностирования позволит: сократить расходы на приобретение специальных средств диагностики; уменьшить затраты на привлечение дополнительного экспертного персонала, ремонтное обслуживание и время простоя оборудования, а значит, и судна в ремонте; обеспечить безотказную, долговременную и оптимальную работу СДВС; поможет избежать непредвиденных и аварийных ситуаций; снизить возможные ложные аварийные ситуации; пополнять базу знаний достоверными данными с последующим совершенствованием и универсализацией методов управления и диагностирования и повышением качества управления на основе этих знаний.

В заключении сформулированы основные выводы и результаты диссертационной работы.

В приложениях приведена база данных управления, диагностирования судовых дизелей и акты внедрения.

Основные выводы и результаты работы:

1. Проведен анализ методов и систем автоматизированного управления и диагностирования СДВС. Показано, что большой объем исходной информации приводит к усложнению систем и ограничению их быстродействия. Предложено в качестве снижения объема диагностической информации, вводимой в систему управления, использовать критерий качества, на основе функции желательности Харрингтона.

2. Разработаны частный и обобщенный критерии качества диагностических параметров СДВС на основе функций желательности Харрингтона. Предложенная методика представляет собой принципиальную основу нового метода обработки диагностической информации.

3. С использованием методов математического планирования эксперимента построена регрессионная математическая модель определения работоспособности СДВС.

4. Построены модели определения степени работоспособности СДВС на базе ННС, позволяющие рассчитывать уровень неисправности судовых дизелей.

5. Создана модель адаптивной системы управления СДВС с подсистемой диагностики. Погрешность модели в сравнении с экспериментальными данными составляет 3,35%, что удовлетворяет требованиям ГОСТа 10448-80. Применение функций диагностирования судовых дизелей позволит обнаруживать дефекты на ранней стадии и тем самым сократить время на определение неисправностей и ремонт.

6. Предложено реализовать нечеткую модель системы управления на базе микроконтроллера МС68НС12 с нечетким ядром семейства Motorola. Разработана программа реализации фаззи-ядра на языке нечеткого управления FCL.

Основное содержание диссертации отражено в следующих публикациях: в изданиях, рекомендованных ВАК РФ:

1. Буй Н.Х. Интеллектуальное управление СДВС с учетом диагностики состояния оборудования [Текст]/ А.И. Надеев, Н.Х. Буй, Ф.В. Свирепов// Вестник АГТУ. Сер.: морская техника и технология.-2011.-№ 1.-С.45-50. ISSN 2073-1574.

2. Буй Н.Х. Диагностика технического состояния судовых дизелей на основе интеллектуального анализа данных [Текст]/ А.И. Надеев, Н.Х. Буй, Ф.В. Свирепов// Вестник АГТУ. Сер.: морская техника и технология - 2011. — № 2. - С. 105-110. ISSN 2073-1574.

!Ч

І.

3. Буй Н.Х. Моделирование судового дизеля как объекта управления на базе нечеткой логики [Текст]/ |А.И. Надеев|, Н.Х. Буй, C.B. Головко, Ф.В.

Свирепов// Вестник АГТУ. Сер.: морская техника и технология.- 2012. - № 1. - С. 109-116. ISSN 2073-1574.

4. Буй Н.Х. Разработка модели судового двигателя внутреннего сгорания с подсистемой диагностики технического состояния на базе нечеткой логики [Текст]/ Н.Г Романенко, Н.Х. Буй, C.B. Головко, Ф.В. Свирепов// Журнал «Морские интеллектуальные технологии»- 2012. № 2. -С. 45-49. ISSN

5. Буй Н.Х. Моделирование судового дизеля как объекта управления на базе нечеткой логики [Текст]/ Н.Х. Буй // Вестник АГТУ. Сер.: морская техника и технология,-2012,-№2.-С. 45-50. ISSN 2073-1574.

в других изданиях:

6. Буй Н.Х. Повышение качества управления частотой вращения судового дизеля [Текст]/ Н.Х. Буй // Материалы 5-ой между - научно-практической заочной конференции «Энергетика и энергоэфективные технологии», (г. Липецк) Изд-во ЛГТУ-2012г. - С 112-116.

7. Буй Н.Х. Моделирование нечеткой системы управления частотой вращения СД [Текст]/ Н.Х. Буй // Материалы 5-ой Всероссийской научно-техникой интернет конференций «Энергетика. Инновационные направления в энергетике.САЬ8- технологии в энергетике» (г. Пермский, 1-30 ноября 2011г). Изд-во ПНИПУ 2012г. - С. 142-151.

8.Буй Н.Х. Разработка моделей степени работоспособности СДВС с применением нечеткого вывода [Текст]/ Н.Х. Буй // Материалы в конференции «Инженерная мысль машиностроения будущего» (г. Екатеринбург апреля 2012г). Изд-во: УрФУ-2012г. - С 226-229.

9. Буй Н.Х. Построение модели нейро-нечеткого вывода для определения технического состояния двигателя внутреннего сгорания по экспериментальным данным [Текст]/ Н.Г Романенко, Н.Х. Буй, C.B. Головко, О.Н. Кладов, A.B. Арапов // Материалы межвузовского сборника научных трудов «Электромеханика. Электротехнические комплексы и системы» (г. Уфа 2012г). Изд-во: УГАТУ. - С 51-56.

10. Буй Н.Х. Внедрение беспроводных каналов передачи данных для судовых систем диагностики [Текст]/ Н.Х. Буй, Ф.В. Свирепов // Материалы в сборнике научных трудов «Автоматизированные технологии и производства» (г. Магнитогорск 2013г). С.133-138.

Подписано в печать «11» октября 2013 г. Тираж 100 экз. Заказ № 682 Типография ФГБОУ ВПО «АГТУ», тел. 61-45-23 г. Астрахань, Татищева 16ж.

АСТРАХАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

На правах рукописи

СМ.ППЛ 7 4 С п Ч / иЧси I ^СЗисЛ

БУЙ НГОК ХАЙ

/

АДАПТИВНОЕ УПРАВЛЕНИЕ СУДОВЫМ ДВИГАТЕЛЕМ ВНУТРЕННЕГО СГОРАНИЯ С УЧЕТОМ ДИАГНОСТИКИ ЕГО ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ

Специальность 05.08.05 - Судовые энергетические установки и их элементы (главные и вспомогательные)

Диссертация на соискание ученой степени кандидата 1ехнических наук

Научный руководитель: кандидат технических

доцент Романенко Н.Г.,^ доктор технических наук

профессор [Надеев А.И

Астрахань - 2013

СОДЕРЖАНИЕ

Перечень использованных сокращений................................................. 5

Введение........................................................................................ 6

Глава 1 Анализ современных систем автоматизации, управления и диагностирования СДВС.................................................................. 11

1.1 Краткий исторический обзор развития систем автоматизированного управления и диагностирования С ДВС...................................... 11

1.2 Аналитический обзор современных методов и систем управления СДВС.................................................................................... 15

1.3 Выбор адаптивной системы управления СДВС с учетом диагностики технического состояния двигателя........................... 18

1.4 Основные методы оценки технического состояния........................ 23

1.4.1 Признаки, параметры и показатели технического состояния (работоспособности) СДВС................................................... 28

1.4.2 Диагностика СДВС по виброакустическим характеристикам...... 31

Выводы по первой главе..................................................................... 38

Глава 2 Методика расчета частных и обобщенного критериев качества диагностических параметров СДВС на основе функций желательности Харрингтона.................................................................................. 40

2.1 Частные функции желательности.......................................... 40

2.2 Обобщенная функция желательности....................................... 43

2.3 Практическая реализация методики для вибродиагностики СДВС 46

2.3.1 Контрольные точки измерения вибрации.............................. 48

2.3.2 Методы нормирования вибрации и распознавания ТС объекта.. 50

2.3.3 Обработка данных и результаты исследований....................... 51

Вывод по второй главе....................................................................... 58

Глава 3 Разработка модель определения степени работоспособности судового двигателя внутреннего сгорания........................................... 60

3.1 Математическая модель определения степени работоспособности СДВС............................................................................... 60

3.1.1 Обоснование выбранной модели........................................ 60

3.1.2 Статистический анализ полученных данных......................... 68

3.2 Разработка модели для определения степени работоспособности СДВС на основе нейро-нечетких систем................................... 74

3.2.1 Обзор использования нейро- нечетких систем в системе управления динамическими объектами.............................. 75

3.2.2 Построение модели для определения степени работоспособности СДВС.............................................. 80

3.2.3 Оценка точности модели................................................. 92

Выводы по третьей главе.................................................................... 94

Глава 4 Адаптивная система управления частотой вращения СДВС с учетом диагностики его работоспособности......................................... 95

4.1 Адаптивное управление качеством функционирования системы по состоянию объекта управления................................................ 95

4.2 Разработка адаптивной системы управления СДВС с учетом диагностики работоспособности на базе нечеткой логики.............. 105

4.2.1 Метод сбора и подготовки данных.................................. 105

4.2.2 Моделирование системы адаптивного управления частотой вращения СДВС с подсистемой диагностики работоспособности на основе экспериментальных данных............................................................................. 109

4.2.3 Оценка адекватности модели............................................ 117

4.3 Алгоритм адаптивного управления частотой вращения СДВС с учетом диагностики технического состояния оборудования........... 122

4.4 Аппаратная реализация системы управления СДВС...................... 126

Выводы по четвертой главе.................................................................. 134

Заключение....................................................................................... 135

Список использованных источников....................................................... 136

ПРИЛОЖЕНИЕ А.............................................................................. 151

ПРИЛОЖЕНИЕ Б.............................................................................. 153

ПРИЛОЖЕНИЕ В.............................................................................. 155

ПРИЛОЖЕНИЕ Г............................................................................. 156

ПРИЛОЖЕНИЕ Д.............................................................................. 158

ПРИЛОЖЕНИЕ Е.............................................................................. 160

Перечень использованных сокращений

АСУ СЭУ - автоматизированная система управления судовыми энергетическими установками

АСУ ТП - автоматизированная система управления технологическими процессами

БЭЗ - база экспертных знаний ММ - математическая модель ННС- Нейро- нечеткие системы ННВ - Нейро - нечеткого вывода HJ1 - нечеткая логика НС - нейронная сеть ОД - объект диагностирования ОУ - объект управления

ОЦКП - ортогональный центрально-композиционный план

СТД - системы технического диагностирования

СУБЗ - система управления базой знаний

СД - судовой двигатель (дизель)

СДВС - судовой двигатель внутреннего сгорания

СДУ - судовые дизельные установки

ТНВД - топливный насос высокого давления

ТС - техническое состояние

ЭБУ - электронный блок управления

ПО - программа обеспечения

УВК - управляющий вычислительный комплекс

FCL - Fuzzy Control Language (язык нечеткого управления)

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы диссертации:

К одной из наиболее ответственных областей автоматизации на флоте относятся автоматизированные системы управления судовыми энергетическими установками, объединяющие системы управления главными дизелями и вспомогательными механизмами судна.

Автоматизация систем управления судовым двигателем внутреннего сгорания (СДВС) не всегда позволяет получить требуемые показатели качества управления, так как разработанные математическое и алгоритмическое обеспечение не учитывает фактического состояния оборудования и средств автоматизации.

В настоящее время существует множество средств, методов и систем получения информации о техническом состоянии (ТС) СДВС путём контроля параметров и диагностики ТС, однако все они имеют ряд ограничений и недостатков. Необходимо совершенствовать и разрабатывать новые технологии и способы эффективного адаптивного управления по текущему состоянию СДВС. На сегодня все, даже новейшие системы в сфере управления СДВС, в том числе на базе нейро-нечетких систем (ННС), не используют диагностику объекта в должной мере и, как следствие, не способны выявлять, устранять дефекты и неисправности, прогнозировать остаточный ресурс объекта управления (ОУ).

Одной из серьезных проблем использования систем диагностики в процессе адаптивного управления является большой объем, обрабатываемый информации, что не всегда удается выполнить в режиме реального времени. Одним из возможных решений проблемы является использование ННС. Нейронные сети занимают небольшой объем памяти, так как сохраняется лишь структура нейронной сети и матрицы весовых коэффициентов.

Принимая во внимание задачи экономии топливно-энергетических ресурсов, а также проблемы безопасности транспорта, связанные с

отказоустойчивостью СДВС и систем их управления, можно сказать, тема диссертационной работы, посвященная повышению быстродействия диагностических систем на основе применения ННС и интеграции подсистемы диагностики в систему управления СДВС, является актуальной.

Целью данной работы является разработка системы адаптивного управления СДВС с учетом диагностики его работоспособности на базе ННС.

Для решения поставленной цели в работе сформулированы и решены следующие задачи исследования:

1. Анализ существующих методов автоматизации, управления и диагностирования СДВС и выявление связанных с этим проблем.

2. Применение частных и обобщенного критерия качества диагностических параметров СДВС для определения степени работоспособности объекта.

3. Разработка математической модели и модели на базе ННС для определения степени работоспособности СДВС.

4. Разработка модели и алгоритмического обеспечения работы системы адаптивного управления СДВС с подсистемой диагностики его работоспособности на базе ННС.

Методы исследования. Методологической базой диссертации является исследования таких ученых как Ю.П. Адлер., В.Н. Дианов, С.Ю., А.В.Барков., Чиркин, C.B. Головко, А.Н. Малявин и др.

В работе использованы теории управления, методы системного анализа и математического моделирования, математические методы планирования многофакторного эксперимента и регрессионного анализа, теории нечетких множеств и нейронной сети.

Основные положения, выносимые на защиту.

1. Метод оценки качества диагностирования СДВС по частным и обобщенному критерию качества на основе функций желательности Харрингтона.

2. Математические модели определения степени работоспособности СДВС по диагностическим параметрам с использованием методов планирования эксперимента.

3. Модель определения степени работоспособности СДВС на основе ННС.

4. Модель и алгоритм системы адаптивного управления СДВС с подсистемой диагностики его работоспособности на базе ННС.

Достоверность результатов обеспечена применением обобщенного критерия качества объекта диагностирования по состоянию вибрации с помощью виброанализатора 795М.

Обоснованность подтверждена удовлетворительным совпадением результатов численного моделирования с результатами экспериментов.

Научная новизна. В рамках диссертационной работы были получены следующие основные результаты:

1. Предложена методика расчета частных и обобщенного критериев качества диагностических параметров СДВС на основе функций желательности Харрингтона.

2. Разработаны новые математические модели и модели на базе ННС для диагностирования степени работоспособности СДВС.

3. Разработана модель и алгоритмическое обеспечение работы системы адаптивного управления СДВС с подсистемой диагностики его работоспособности на базе ННС.

Практическая ценность:

1. Разработана методика расчета частных и обобщенного критериев качества диагностических параметров СДВС на основе функций желательности Харрингтона. Данная методика позволяет сократить время обработки информации с большим количеством сигналов.

2. Разработаны математические модели определения степени работоспособности СДВС на основе методов математического планирования

эксперимента и на базе нечеткой логики, обеспечивающие более высокое качество диагностирования судовых двигателей и сократить время стоянки судна в порту.

3. Разработана модель и алгоритмическое обеспечение адаптивного управления частотой вращения вала СДВС, опирающиеся на непрерывное диагностирование его работоспособности, что позволяет повысить эффективность системы предотвращения аварий дизелей в море.

Личный вклад автора. Постановка научно- исследовательских задач и их решения, научные положения, выносимые на защиту, основные выводы и рекомендации диссертации принадлежат автору. Личный вклад в работах, опубликованных в соавторстве, показан в приложении диссертации и составляет не менее 50%.

Реализация и внедрение. Теоретические и практические результаты внедрены в ООО ПКФ «Фатом» при диагностировании судовых двигателей, а также используются в учебном процессе на кафедре «Электрооборудование и автоматика судов» ФГБОУ ВПО «Астраханский государственный технический университет» при изучении дисциплин: «Интеллектуальные системы управления» и «Судовые автоматизированные электроэнергетические системы».

Апробация работы. Основные научные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались: на заседаниях кафедры «Электрооборудование и автоматика судов», заседаниях Ученого совета института «Морских технологий, энергетики и транспорта» ФГБОУ ВПО «АГТУ»; на семинаре: «Использование результатов фундаментальных научных исследований в судостроении и эксплуатации флота Юга России» (г. Астрахань 2010 г); на студенческой научно-технической конференции АГТУ (г. Астрахань 4.2010 г); в международной отраслевой научной конференции профессорско-преподавательского состава АГТУ (54 ППС) (г. Астрахань 4.2010 г); в 5-ой международной научно- практической заочной конференции «Энергетика и энергоэффективные технологии», (г. Липецк 15-16 декабря 2011 г); в 5-ой

Всероссийской научно-технической интернет конференций «Энергетика. Инновационные направления в энергетике.САЬ8- технологии в энергетике» (г. Пермский 1-30 ноября 2011 г.); во Всероссийской молодежной научно-практической конференции с международным участием «Инженерная мысль машиностроения будущего» (г. Екатеринбург апреля 2012 г).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 10 печатные работ, в том числе: 5 статьей в публикациях по перечню ВАК, 5 статей в материалах Международных и Всероссийских конференций.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, списка используемых источников и приложений. Основной текст 150 страниц машинописного текста. Библиография -143 наименования.

Глава 1: Анализ современных систем автоматизации, управления и

диагностирования СДВС

Безопасность судоходства является важнейшим требованием к эксплуатации судна. Обеспечение безопасности судоходства в большой степени связана с надёжностью работы судового двигателя внутреннего сгорания (СДВС), которая в свою очередь зависит от их технического состояния. В процессе эксплуатации в результате воздействия различных факторов, режимов и условий работы исходное техническое состояние СДВС непрерывно ухудшается, возрастает вероятность возникновения отказов[83].

Значительный износ систем управления СДВС приводит к дополнительным потерям энергии, снижению надёжности функционирования, возрастанию рисков аварий и отказов. Надёжность СДВС во многом определяется не только уровнем качества изготовления, но и зависит от научно обоснованной эксплуатации, технического диагностирования [7,51,81].

В данной главе будут анализированы существующие методы автоматизации, управления и диагностирования СДВС и выявление связанных с этим проблем.

1.1 Краткий исторический обзор развития систем автоматизированного управления и систем диагностики СДВС

Средства и системы автоматизированного управления появились на флоте в конце 18 века, вместе с появлением на судах паровых машин и обеспечивали функции защиты паровых котлов и трубопроводов с помощью предохранительного клапана Дениса Папена [83].

Появление интегральных микросхем в 1958 г. и микропроцессоров в 1972г. привело к качественному изменению элементной базы судовых систем

автоматизированного управления судовых энергетических установок. Резкое снижение в 80-х годах 20 века стоимости элементной базы определило появление нового направления систем судовой автоматики - "интеллектуальных" систем управления [117].

Первая внедренная микропроцессорная САУ судовой энергетической установкой (СЭУ) выполняла следующие функции: контроль параметров технологических процессов СЭУ, предупредительная и аварийная сигнализация; автоматизированное управление судовой электростанцией; автоматическое управление пуском и работой главных двигателей и других вспомогательных механизмов СЭУ. Система была разбита на несколько подсистем, для каждой из которых был предусмотрен микропроцессор. Все микропроцессоры были объединены в общую сеть. Члены экипажа судна осуществляли связь с системой через терминалы с цветными дисплеями и клавиатурой. Важной функцией САУ сохранение текущих параметров СЭУ для составления отчетов и ведение вахтенного журнала.

Вместе с появлением микропроцессоров в САУ появились первые элементы программ, использующие интеллектуальные возможности новых микропроцессоров. Одной из первых стала компания "8ресТес Баптагк А/8"(Берген, Норвегия), производящая перевозку морем особо опасных грузов (взрывчатые вещества, бензин химические вещества и реагенты, и др.). Основным принципом разработки программного обеспечения стали:

- простота использования и минимизация обслуживания;

- обязательный самоконтроль;

- максимальный объем информации о параметрах технологических процессов;

- совместимость с другими программами и приложениями;

- ориентация на архитектуру и ресурсы стандартных ЭВМ;

- максимальная техническая поддержка.

Данные принципы разработки программ используют сегодня большинством производителей программных продуктов. Широкое внедрение компьютеров в работы по техническому обслуживанию и ремонту суднового оборудования и судов в целом потребовало создание технических и аппаратных средств, автоматически определяющих ткущее состояние и прогнозирование технического состояния судового обо�