автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.16, диссертация на тему:Функциональная диагностика энергоустановок электростанций

УЩ 621.311 На правах рукописи

Г 0 - *'

| о ФЕВ

Кро.чин Геннадий Дмитриевич

ОУНКЩКЙШЪНЛЯ ДИАГНОСТИКА ЭНЕРГОУСТАНОВОК ЭЛНКГГОС1А1Ш?{Т1 ( иатеиатнчеспиэ модели и диагностический комплекс )

Специальность 05.13.16 - применение вычислительной технгеси,

математического моделирования и математических Методов в научных исследованиях (энергетика)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Новосибирск - 1997

РаСота выполнена в университете.

Новосибирском государственном техническом

Научный руководитель Официальные оппоненты:

Ведущая организация

доктор технических наук, профессор В.З.Манусов доктор технических наук, профессор Ю.Д.Григорьев доктор технических наук, профессор Л.А. Щеромов

АООТ "Сибтехэнерго" (г. Новосибирск)

Защита состоится диссертационного совета К 06^39 Л ней техническом университете.

>, 1997г. в ¿2.чассв на заседании при Новосибирском государствек-

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Новосибирского государственного технического университета.

Автореферат разослан

1997 Г.

Отзыв в одном экземпляре, заверенный гербовой печатью, просим направлять .по адресу; 630092, г.Новосибирск 92, пр.К.Маркса, 20, НГТУ, ученому секретарю диссертационного совета К 063.39.05.■

Ученый секретарь диссертационного совета, к.т.н., доцент

В.Е.Глааырин

- 3 -

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. Повышение надежности и эффективности ремонтного обслуживания энергоустановок электростанций на основе функциональной диагностики оборудования является одним из мощных средств.

Диагностика обеспечивает получение новых знаний не только в области управления технологическими процессами и технического обслуживания энергетических объектов/ но и в области прогнозирования и решения многих технико-экономических и других задач.

Важной проблемой, которую необходимо решать в процессе диагностирования функционируют« энергоустановок, является задача принятия решений о замене, ремонте и эффективном техническом обслуживании в условиях ограничений, нечеткой и расплывчатой, особенно в переменных релимач, информации и нечетким (также расплывчатым) заданием режимных параметров, часто без учета фактического состояния энергоустановок. Традиционно, в таких условиях, используются алгоритмы, базирующиеся на инженерных и энергетических методах расчета, позволяющих с ограниченной точностью оценивать энергетическую характеристику (ее ргсходно-балансовую часть), даже при невысоком качестве исходных данных.

Однако, в ряде практически ватшьи случаев, возникает необходимость оценки состояния энергоустановки по условиям внезапного снижения ее работоспособности и выполнения задаваемой нагрузки, а такяе локализации возникающих неисправностей и своевременного предупреждения отказов. Кроме того, алгоритмы статистического анализа, как правило, используют усредненные данные, что при переменных режимах не позволяет осуществлять моделирование дефектных состояний, снижает достоверность диагнозов и приводит к потере оперативности обработки данных из-за вынужденных остановов.

При моделировании диагностируемых процессов были отмечены различия, вызванные появлением переходных областей классов, которые принадлекат размытым множествам. Если в определенных, четко заданных режимах, классы состояния энергоустановок модно считать дихотомическими, с резко выраженными границами, то в переходных и резкопереход-ных режимах классы состояния следует рассматривать как нечеткие и размытые.

С другой стороны, необходимость оценивания готовности и риска выполнения задаваемого режима, в условиях предельного ресурсного

состояния, ограничений в техническом обслуживании оборудования, замены или восстановления■изношенных узлов и деталей, распознавания предотказовых состояний требует решения на основе новых подходов.

Целью работы является: разработка и применение математических моделей и методов для функциональной диагностики турбинно-генератор-ного оборудования и реализация их в диагностическом комплексе на ТЗС,

Методы исследования. Работа выполнена на основе методологии системного анализа и использования теорий: автоматического управления, исследования операций, распознавания образов, вероятностей и математической статистики , а также методов моделирования, оптимизации, принятия решений, нечетких множеств, разнообразных численных методов и машинного моделирования. Применены также традиционные методы энергетического баланса, термодинамические методы анализа и инженерные методы расчетов для элементов схемы энергоустановок.

Научная новизна работы определяется следующими результатами:

- теоретически обоснованы и исследованы алгоритмы и методы принятия решений, построенные на нечетких множествах и лингвистических переменных, для функциональной диагностики энергоустановок;

- разработана методика и алгоритм анализа и диагностики состояния энергоустановки и предложены нечеткие нелинейные модели диагностики и управления процессом разрежения в конденсаторе турбоустанов-ки;

- разработана методика и алгоритм выбора 'диагностических признаков и распознавания состояния энергоустановки по "похожести" в признаковом пространстве состояний энергоустановки;

. - разработан вариант выбора Практических рекомендаций по устранению дефектов в работе низкопотенциального комплекса энергоустановок тепловой электростанции;

- разработана методика формализации диагностических оценок эксплуатационного состояния оборудования и перевода их в превентивные управляющее воздействия в виде функций риска..

На аациту выносятся: 1. Алгоритмы моделирования принятия решений на основе нечетких множеств, применительно к энергоустановкам тепловых электростанций.

2. Авторская методика анализа и диагностики управления процессом разрежения в конденсаторе турбоустановок с использованием экспертной системы.

3. Алгоритм выбора диагностических признаков и распознавание состояния энергоустановки по набору этих признаков с помощью похожести.

4. Методика формализации диагностических оценок состояния и пе-резода их в превентивные управляйте воздействия в виде функций риска.

5. Концепция и структура диагностического комплекса SKA1S для функциональней диагностики турбогенераторного оборудования ТЭС.

Практическая ценность. Проведенные натурные исследования, полученные научные результаты и алгоритмы позволяют организовать функциональное диагностирование энергоустановок электростанций, способствующее созданию более обоснованной и эффективной стратегии технического оборудования. В совокупности с улучшением эксплуатации оборудования, предлагаемые алгоритмы способны функционировать в условиях минимальной априорной информации, позволят увеличить продолжительность работы оборудования.

Реализация результатов. Материалы диссертации получены при выполнении 4-х хоздоговорных НИР, с использованием разработанного программного обеспечения комплекса SKA IS.

Программное обеспечение диагностического комплекса S!<AIS, его алгоритмы и программы используются в центральном конструкторском бюро Гдавзнергоремонта, в Новосибирском отделении института Тепяоэ-лектропроект, на Новосибирской ТЭЦ-4 и Красноярской ТЗЦ-2. Материалы выполненных исследований используются в учебном процессе кафедр "Тепловые электрические станции" НГТУ и Петербургского энергетического института повышения квалификации руководят« работников (Новосибирский филиал)-. Использование результатов работы при реиении практических задач диагностики энергоустановок подтверждено тремя актами внедрения.

Апробация работы, основные положения и отдельные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на чаучно-техническом совещании "Оптимизации систем технического водоснабжения ТЭС и АЭС" (г. Зеленодольск, Кривсрсяскзя ГРЭС-2, 1981г.), на Всесоюзном научно-техническом совещании "Состояние и пути развития средств технической диагностики тепломеханического оборудования" (г. Москва, ВДНХ.1982г.), на Всесоюзном научно-техническом совещании "Опыт разработки, внедрения и эксплуатации АСУ ТП на ТЭЦ" (г.Минск, Зап.ВТК, 1991г.), на научно-технической конференций "Региональные проблемы энергетики Поволжья" (г.Саратов, СПИ, 1992г.), на 2-й и 3-й Мездународных научно-технических конференциях "Актуальные проблемы электронного приборостроения АЛЭП-94 и АЛЭП-96" (г.Новосибирск, НГТУ,1994,1996гг.), на межвузовском научном семинаре по проблемам теплоэнергетики (г.Еалаково,1994г.).

- Б -

структура и объем диссертаций.

Диссертация содержит 285 страниц машинописного текста, включая 62 рисунка и ? таблиц (8 страниц). Работа состоит из введения, иести глав, заключения, списка литературы из 212 наименований (на 20 страницах) и приложения (на 92 страницах).

краткое содержание диссертации

Во введении обосновывается актуальность теш диссертационной работы, формулируются цели и задачи исследования, перечисляются полученные результаты, дается краткая характеристика диссертации.

В первой главе приводится постановка задачи исследования, обзор современного состояния функциональной диагностики (ФД) и ее особенности для ситуации в энергетике России. Основное внимание уделено различным типам и направлениям развития ФД.энергоустановок как в России, так и за рубежом. Отмечена сложность положения с диагностикой на тепловых электростанциях, характеризующихся:

- сложными процессами и оборудованием;

- большой мощностью;

- сложными технологическими связями с значительным возвратными потоками;

- высокой производительностью оборудования;

- сложностью в управлении и контроля;

- опасными последствиями аварий;

- значительным влиянием на экологическую среду.

В этом случае центральной задачей при обнаружении и диагностике неполадки является определение природы самой неполадки развивающейся в "Механизме"(агрегате).

Проектный "срок жизни" каждой энергоустановки составляет не менее 30 дет. Работа Механизма-представляется в разрезе трех полей состояния во времени: колебательной!, температурном и режимном, образующих диагностические состояния. Диагностика дефекта или отказа осуществляется на основе анализа областей и ли пересечений в признаковом пространстве. В этой главе решается задача вибродиагностики.

Механизм представляется (с позиции, выбранной при диагностике) как преобразователь А параметров его технических состояний R, в параметры виброакустического сигдала V} :

(U} = A-{R) (1)

где {U} = {u„Uj)...,ull}-BeKTop признаков технического состояния объекта в П -мерном признаковом пространстве;

{К) = {г1,г2,...,гп) -мерный вектор параметров технического состояния.

Задачей виброакустической диагностики является получение зависимости, обратной (1):

{К}=Л-'{и> (2)

Известно, что модно представить Механизм в виде динамической системы с П степенями свободы:

[М][Х] + (К][Х]+ [С][Х]=[0] (3)

где М.РЩС] - симметричные П • П -матрицы коэффициентов инерции, демпфирования и жесткостей;

[X] и [О] - П -мерные вектора координат и действующих сил. При этом зависимость виброакустических характеристик агрегата от вида дефекта входит в уравнение (3) в неявном виде. В условиях функционирования энергетического агрегата (режим, электрическая нагрузка, продолжительность времени эксплуатации, произведенные конструктивные изменения) возмущающие воздействия и динамические характеристики Механизма являются ненаблюдаемыми параметрами. Однако вид и глубина развивающихся дефектов могут определяться только по выходным реакциям в местах установки датчиков. В результате диагностирование такой линейной многомерной системы с Р -входами и П -выходами, представленное уравнениями связи векторов входных воздействий во) = ЬО),— и выходных сигналовХО) = {1,(0.....*»(')},записывается в операторном виде:

Х(9 = Ь-О(0 (4)

где Ь - оператор системы.

Реакция Механизма ХД() на контролируемом выходе линейной системы представляется суперпозицией воздействий Р - возмуиащих сил и выражается с помощью интеграла Дгаачеля. Для дефекта, типа неуравновешенности ротора, в зоне низких частот, при которых Механизм начинает раскачиваться как единое целое, его поведение описывается следующим уравнением:

тх+кх+сх = Е(0 (5)

аналогом которого является ашшгеудно- частотная характеристика обычного осциллятора. Это упрощает математическую модель. В результате диагностирования значение дисбаланса мояет не зависеть от места ус-

- а -

тановки датчика. При этом амплитуда отклика на частоте вращения будет определяться величиной эксцентриситета " £ " по формуле

^тъм (6)

По величине отклонения амплитуды колебаний от нормы, на частоте воздействия дефекта, устанавливается диагноз. При одновременном воздействии нескольких дефектов, на разных чзстотах, структурная модель диагностики принимает вид (рис.1).

Рис.1. Структурная функциональная блок-схема системы вибродиагностики Механизма При корреляции различных воздействий на Механизм диагностическая модель (4) изменяется. В результате применения методов модуляции вынужденных и собственных колебаний для узлов Механизма можно формировать диагностические признаки с помощь» сравнительно простых моделей.

В сложных случаях, когда развивающийся дефект переводит механическую систему из класса линейных в класс нелинейных, диагностические (.'.одели усложняются. Механизм следует рассматривать уже как систему с распределении?,м параметрами.

Энергетические установки ТЗС представлены, как объекты диагностирования, с позиции'системного анализа. Получены модели для построения диагностических состояний по температурным и режимным парамет-

рам. Для решения рассмотренных выше задач разработан диагностический комплекс SKA1S. Назначением SKA IS является: контроль, анализ и слежение за изменением состояния энергоустановки, диагностика причин снижения экономичности и надежности, определение величины и риска происходящих в Механизме изменений, принятие решения на продолжение эксплуатации (с установлением ограничения по режиму и нагрузке).

Во второй главе выполнена постановка и репены задачи определения состояния и диагноза на основе изменения температурного и реким-ного полей. Выбрана математическая модель контроля состояния агрегата, оптимизированы диагностические процедуры. Для возможности использования статистической информации введена надежностная модель вида

где ТД),т0( - средние времена до появления дефекта и отказа,соответ-

X ,у - времена наступления дефектного и отказового состояний.

Функции распределения РДх) и О,(у) определены по ретроспективным данным, так как возникающие при работе энергоустановки дефекты практически трудно выявляются и обработка данных по дефектам еде не систематизирована.

В результате выполненных натурных диагностических исследований и обработки полученных данных по дефектам, установлены следующее три альтернативы:

1) с вероятностью Е>(0 дефект не возникает;

2) с вероятностью 8:(0 дефект возникает, но не приводит энергоустановку к отказу;

3) с вероятностью г?>(0 возникший дефект 'приводит Механизм (энергоустановку) к отказу.

При наличии большого количества ремонтируемых элементов появляется возможность обнаружить (и устранить) данный дефект, при условии соблюдения технологии ремонтных работ. . Относительная частота появления (и обнаружения) отказового дефекта равна

(7)

ственно:

(8)

где П - число обнаруживаемых дефектных элементов при установленной по системе ШР плановой периодичности равной Т N - число

ремонтируемых элементов; среднестатистическая интенсивность потока отказов из-за дефекта равна Л .

Определение или выбор диагноза, по полученному набору (вектору) диагностических признаков, распознавание их в пространстве состояний, а также анализ результатов и принятие решений по оценке состояния энергоустановки, осуществляется второй группой математических моделей, объединенных в модуль ОРТШШШ диагностического комплекса БШБ.

Программы модуля ОРТШШТОН работает по схеме - минимизация функции цели. Задачи математического программирования, в приложении к задачам функциональной диагностики энергоустановок решены в работе по следующему алгоритму (при четкой постановке):

1. Определяются область К исправного поведения Механизма и допустимые отклонения в виде вектора Л его параметров состояния.

2. Вводятся ограничения а (минимальные) и ь (максимальные) на компоненты вектора х параметров состояния

а Ь

(9)

3. Задается функция цели (возможно и нелинейная) ¿М

4. Ставится задача поиска такого хеЯ , для которого справедливо

10ф = тш(х) (10)

лей

Полученный вектор параметров состояния будет считаться допустимым, а вектор хеК. оптимальным, если

Для решения задачи минимизации используется комбинация методов случайного направленного поиска и сопряженных градиентов с преобразованием координат. Выбор направления поиска, с учетом определения изменения функции цели, выполняется с помощью метода случайных испытаний. При обнаружении окрестностей глобального минимума функции цели улучшение точки минимума достигается с помощью метода сопряженных градиентов.

Задача математического программирования при нечеткой постановке, в приложении к задачам функциональной диагностики энергоустановок, решена следующим образом.

При диагностике в реальном масштабе времени лицо принимающее решение (ЛПР) использует утверждения: " 2. должно быть в окрест-

ности Y "I Это является проявлением нечеткости в формулировании цели. Выражение " в окрестности ..." представлено в работе нечетким подмножеством X , определяемым отображающей функцией f :

f: X -» L

Здесь L - полная дистрибутивная решетка, а X - множество альтернатив. В результате принятия решения по одному из предполагаемых диагнозов возникает нечеткая обстановка в виде множества X -альтернатив с подмножествами,которые представляют в совокупности нечетко сформулированные критерии (цели и ограничения) или систему

(13)

(х,*;.....f„.L)

включающую целевые функции f(,,...,f0

При переборе всех возможных критериев и выборе наиболее предпочтительного диагноза, строится функция

0 = ^лГ,л/гл.....лГп (14)

Оптимум для этой функции будет соответствовать области X , элементы которой максимизируют диагноз D . Нечеткую постановку задачи будет определять тройка (X,D,L) • Оптимальное решение .определяется путем перебора диагнозов

D(Xn) = tupD(x) (15)

ХбХ

где - D=f0A,...,Af„ -нечеткие решения;

SUP обозначает операцию дизъюнкции ( V )• Таким образом,- задача минимизации решений, при выборе предположительного диагноза, из предлагаемых, сведена к задаче многокритериальной оптимизации.

В работе предложена методика анализа различных дефектов (эксцентриситет масс, перекос дисков на роторе, поломка рабочих лопаток, искривление оси ротора, неточность сборки соединительных муфт), вызывающих силовое и кинематическое возбуждение системы состоящей из валопровода, вращающегося с угловой скоростью со и опирающегося на N опорных устройств. В опорные устройства входят масляный слой подшипников скольжения и опоры (опоры включают статор, фундамент и основание энергоустановки).

Исследования изменения состояния разнотипных турбинных установок подтвердили пригодность использования метода коэффициентов по-

- 12 г

дезного действия в качестве диагностических признаков оценивания состояния. Ограничениями при этом являются верхние иди низшие пределы отклонения удельного расхода тепла от его гарантированного значения при номинальной нагрузке. Это позволило выявить доминирующие режимные и эксплуатационные факторы при управлении по оптимальной траектории изменения КПД, вести прогноз времени безотказной работы, подготовку обоснованных рекомендаций для вывода в капитальный ремонт оборудования на основе диагностики его состояния. Получена функциональная зависимость моделирующая основные подсистемы паротурбинной установки - проточной части, конденсатора и системы регенерации:

Н

где а^Л,,!),, - составляющие схемы термодинамического цикла и его КПД; К„ = Г(ак,]ГсЛ) -характеристическая функция идеализированного цикла; ■ Ь=1Л1,... - располагаемая работа 1 кг пара в турбоагрегате с числом цилиндров I

Генератор представляется цепочкой последовательно соединенных конструктивных элементов, диагностирование которых осуществляется с помощью диагностического комплекса БКА15 (в том числе: вибродиагностику, температурную диагностику и хроматографию). При этом эффективно используется и статный контроль. Состояние вращающихся механизмов (БМ) определено по их остаточному ресурсу. В качестве диагностической модели изменения состояния ВМ предложена модель обнаружения разладки

т' = 5ир^(»с)

где т - верхняя граница запаздывания в обнаружении момента раэ-ла?;: при заданном среднем времени Т = М(г0/|. <10> от начала наблюдения до подачи ложной тревоги; т = |»+ 1 ; Ч - момент подачи сообщения с разладке; М - символ

математического ожидания; момент разладки. Критерием, минимизирующим величину риска, является величина

где Ъ-РЦ^о] - вероятность разладки до начала наблюдения;

С - весовой коэффициент(при распределении момента Ь по геометрическому закону). Для решения модели разладки применен последовательный анализ А.Вайда (алгоритм кумулятивных сумм). Ограничениями при этом становится

предъявляемое требование быстрого обнаружения разладки, при заданной вероятности ложных тревог, устойчивость по отношению к помехам и простота при реализации. Алгоритм можно использовать в реальном времени. Принятие решения о состоянии объекта выполнено по методу Байе-са.

Сбор, анализ и обобщение информации о дефектах элементов энергетического оборудования, их причинах и признаках положены в основу классификационного атьбома "Дефекты-причины-признаки", выполненного с учетом особенностей энергообъектсв,

В третьей. главе произведен анализ характеристик технико-экономического состояния энергоустановок, в зависимости от различных целей диагностирования. При этом отмечены следующие подходы к контролю их технико-экономического состояния: в пространстве параметров, в пространстве сигналов, в пространстве состояний и в пространстве неопределенности (рис.2):

1. В пространстве параметров определяются текущие значения параметров и оценивается отклонение их от известного номинального, или установленного (нормативного) значения;

2. В пространстве сигналов проверяется отклонение выходных сигналов от теоретических значений;

3. В пространстве состояний определяется отклонение фактического состояния энергоустановки от базового значения и по величине отклонения устанавливается общее изменение состояния;

4. Пространство неопределенности устанавливается при сопоставлении состояний (базового с фактическим).

Выделены зоны необъяснимых отклонений и предложены нечетко выраженные (расплывчатые) признаки, порождаемые нечеткими (скрытыми) информационными сигналами. В каждом из перечисленных случаеъ энергоустановка считается функционирующей ненормально, с дефектами, если фактическое отклонение основных параметров превышает допускаемую техническими условиями (ТУ) на оборудование контрольную величину уставки.

В четвертой главе предложены методика и экспертная область диагностики энергоустановок ТЗС, построенные с применением методов распознавания образов и нечетких множеств. Основу используемых методов распознавания образов представляет понятие признакового пространства. С позиций системного анализа экспертная область дополняет систему технической диагностики.. Кроме отдельных обобщенных знаний специалистов об объекте и его свойствах, формализованных в Еиде формул, моделей, нормативно-справочной информации и прочего, она вносит

Функциональное Ъшгно&ыреЬанае

i

и

ñ^SAUpO&t Tpoupciame

Рис. 2 . Классификация мегодоб функционального диагностирования.

в исходную информацию принципиально новое качество, в том числе опыт и интуицию специалистов, в виде формализованных знаний по данной проблемной области. Поведение энергоустановки представлено в виде развернутой ео времени последовательности реакций системы на внешнее воздействие, выраженное некоторым набором признаков. Однако при диагнозе элементов и узлов энергоустановки близость по вероятным совокупностям признаков оказалась расплывчатой. Поэтому при определении "расстояния" между признаками при выборе диагноза используется "похожесть". Она позволила избавиться при диагнозе от ввода привычных весовых коэффициентов, при условии равноправия всех признаков диагностируемого агрегата. Образом названо множество состояний близких по "похожести" некоторому эталонному состоянию. Похожесть определяется по следующей формуле:.

М = Р(м) = 1 ¥.1/(1x4+1x1))] (19)

Здесь X, , У, - наборы значений признаков для диагностируемого и эталонного объектов, ближайший к которому устанавливается по максимуму значения коэффициента Р(Х,Ук) ;

. при известных для данного объекта СП -элементов и их эталонов У'; К3 = (-Ц],

Преимуществом новой меры распознавания является то, что в геометрической интерпретации результаты диагностирования энергоустановки, по получаемому значения "КЗ", представляют колебательную линию сравнения признака X с его эталоном У (рис.3,4; табл.1,2). Такую колебательную линию можно представлять на экране дисплея, выполнять сравнение по отклонениям этих линий и, в результате, осуществлять превентивные воздействия на функционирующую энергоустановку определяемых с учетом.степени риска.

При моделировании различных состояний энергоустановки получены разные классы состояний, котерые можно считать дихотомическими, с резко выраженными границами. А в резко переходных и резкопеременных режимах классы состояния получались нечеткими и даже размытыми (т.е. расплывчатыми). Размытость определяет степень нормы (или отклонения) анализируемой переменной (диагностируемого симптома), либо важность этой переменной для данного состояния энергоустановки.

Разработан алгоритм представления знаний экспертов-диагностов о преддефектных плохо формализуемых (размытых) состояниях элементов низко-потенциальной части турбоустановки, в виде . набора нечетких продукционных правил " ЕСЛИ ... ТО ... ", построены функции

ш 10

0.7$-0,5"

Рис. 3 Изменение относительного внутреннего к.п.д.

турбоустановки в зависимости от времени эксплуатации и уровня технического обслуживания

= 10 * , по данным Техэиерго.БЭРНДКБ),

Рб = У.0О

' —ЬЖо — 4-дёго---~

Распознаваемая "похожесть" (|?£») диагностируемого состояния турбоустановки в зависимости от различных параметров-признаков.

Таблица I

Сравнение язкенеййя фактического состояния турбоустановкл Т-100-130 ТШ ст.В 7 Новосибирской ТЗЦ-4 о гарантийным по критерии "похожесть" С(?3) перед и после капитальным ремонтом 1934 г. Реыш работы - конденсационный.

0> я О, Л/, 0МИ 12 1>Г у/Г Тт

3 03 а и Вт нПа т/ч "С Мь/ч -

а и 110,0 0,0049 480,0 5,6 •16000 8918 1,00

о 105,3 0,0054 481,8 14,3 12570 8925 0,79

& о И 0,0 82,9 0,0054 371,4 10,3 8249 8978 0,59

О« С! И о. 62,6 0,005В 313,9 7,7 5965 9082 0,61

«Г и сЗ азд 0,0121 330,8 24,7 15300 8818 0,52

о Й о 85,7 0,0059 339,7 22,2 15900 6843 0,64

VI) е (У о, 78,0 0,0052 323,6 22,2 14420 8819 0,67

Е* СО 71,1 0,0)56 289,0 24,3 15603 8687 0,61

«3 о и 82,3 0,0061 332,7 17,1 15700 8Й2Э 0,66

Таблица 2

Сравнение изменения фактического состояния турбоустансвки Т-100-130 ТМЗ ст. 11 7 Новосибирской ТЗЦ-4 с гарантийным по критерию "яохожссгб" (КЗ) я"весу" параметров-признаков (ВЕНД ). Режим работы - коцденсациоишй.

а , /НСМ Л/э П «ОМ Гг ЭГ з'йг 1<С Ч'т !\5 те НА

К! с Л Е-- М о мВт НПа г/ч "С нЧч КДж. - ^ще/к&г-н

Ц С й п) о к 51 110,0 0,0049 430,0 5,8 16000 8918 1,00 -

01 Я 3 О Ен С1 (11 г§ н с л 3 с *э> 78,6 74,6 81,6 68,5 79,5 0,0061 0,0052 0,0059 0,0056 0,0121 332,7 323.6 339.7 289,0 330.8 17.1 22.2 22,2 24,3 24,7 Г5726 15652 15648 14863 15441 6830 8819 8843 8887 " 8818 0,66 0,65 0,64 0,61 0,52 0,52/10,05 0,61/15,9 0,39/14,2 0,92/10,9 0,63/15,9

принадлежности для выбора того или иного диагноза, составлены нечеткие нелинейные модели диагноза состояния и управления процессом разрежения в конденсаторе турбоустановки на основе нечетких множеств. Функция принадлежности (ФП) при диагнозе состояния является обобщением определения характеристической функции множества, принимающей только значения О или 1, а степень принадлежности, необходимая при выборе диагноза, является (по Л.Заде) субъективной мерой принимаемого решения. Такая интерпретация ФП позволяет успешно использовать ее для "гибкого" представления отдельных видов исходной диагностической информации, ФП может быть представлена и в веде оценки неопределенной ситуации, когда имеющаяся информация о ней частично определенная. Формирование ФП неопределенной ситуации апробировано на примере диагностики разрежения в конденсаторе турбоустановки в различных условиях эксплуатации, а также предремонтных и послере-монтных состояний. Составлены нечеткие продукционные правила типа "ЕСЛИ ... ТО ...". Например, для конденсатора турбины: "ЕСЛИ ТЕМПЕРАТУРНЫЙ НАПОР ВЫСОКИЙ, 70 УВЕЛИЧИТЬ РАСХОД ОХЛАВДАКЩЕЙ ВОДЫ, ЕСЛИ ЭТО ПОЗВОЛЯЕТ ЦИРКУЛЯЦИОННАЯ (20)

СИСТЕМА Й НАСОСЫ.ИНАЧЕ ПРОИЗВЕСТИ ЧИСТКУ КОНДЕНСАТОРА". Интерпретация ваключения, высказанного экспертом для данной ситуации с применением нечетких множеств, получается по (20) следующей: ВЫСОКИЙ = 0,85/4° + 0,8/5° + 0,6/10° + 0,5/12° + 0,4/15° + .+ 0,2/20°.+0,1/25°. Процедура получения нечеткого результата вывода В' с использованием данных наблюдения А' и внания эксперта А~*~В представляется в виде

В'=А'»Й.=;А'»(А-+В> (21)

Здесь символ • является композиционным правилом (правило свертки)) нечеткого вывода, стрелка —- нечеткой импликацией,Я - нечеткое множество на произведении X * V полного пространства предпосылок X и полного пространства заключений У

Число нечетких правил для разрабатываемой экспертной системы ФД энергоустановок - незначительное, Это существенно облегчает приобретение знаний от эксперта, упрощает отладку экспертной системы и построение ее с хорошим соотношением стоимость/производительность.

Разработаны алгоритм и процедуры принятия нечетких решений в 'многокритериальной среде для оценивания состояния при ФД энергоустановок (на примере конденсатора турбины). Общая функция решения при ФД кмеет вид:

В=аТ(к)=шк1Т(Е>

кеа

Здесь символ ~ - называется оператором размытия (fuz2l.fiег).

Построена нечеткая модель регулирования разрешения в конденсаторе турбоустановки на основе нечеткой логики. Нечеткая модель управления с помощью функций принадлежности позволяет представлять субъективные нечеткие понятия, свойственные человеку, описывать профессиональные знания квалифицированного оператора и реализовать управление, аналогичное тому, которое он обычно выполняет. Определяемые при этом максимальные вероятности выхода значений любого из экс-плуатациоиных параметров за его допустимые пределы образуют поле функций риска эксплуатации Механизма

^«тахОМ (23)

где Р, - вероятность выхода за допустимые пределы I -го эксплуатационного параметра для ] -го агрегата (элемента? узла Механизма). При анализе работы функционирующих энергоустановок получены характеристики его надежности и представлены в виде:

гею=<ги и ско^-с-* (24)

Здесь Р0(0 - вероятность безотказной работы Механизма за Бремя 4 ;

0(0- вероятность события для элемента энергоустановки, который должен отказать за время 1 . Причем <3= /-£(£) ; М1) - интенсивность отказов за время 1

.¡т (25)

р0(0 л-

Определены: вероятность перехода из работоспособного состояния в неработоспособное, вероятность безотказной работы и, как следствие этого, значение коэффициента готовности диагностируемой энергоустановки:

ц + Я. ц + Х (26)

где |1(0 = р - сопз1 - интенсивность восстановления элемента за

время 1 .

В пятой главе приведены характеристики исходной информации для

ФД энергоустановок электростанции (рис.5). Введены и описаны новые понятия, используемые далее при ФД энергоустановок: неопределенность, неразличимость, размытость и предпочтимость. Описаны информационные зоны, в пределах которых используются выбранные диагностические признаки. Представлены зоны полной и частичной неопределенности Р (V/ ) и детерминированных показателей Э (W ) и Рг (V/ ) (соответственно, прогноз предельной мощности ТГ; эффективность работы ЗС и разрежение в конденсаторе турбины). В качестве меры размытости применен показатель принадлежности JU-L (X ) .характеризующий степень принадлежности признака X к I -му образу. Знание степени принадлежности необходимо при установлении диагноза. Размытость появляется у границ между образами (внешняя размытость) и внутри образов между их элементами (внутренняя размытость).

В работе принято в качестве образа - отображение объекта наблюдения на пространство признаков, характеризуемое близостью классифицируемых объектов по выделяемым, в качестве классификационных признаков, свойствам. При этом отдельному образу соответствует элемент фактор-множества -2 отображений X ,. характеризующихся совокупностью признаков, иди описанием подмножества

Между неопределенностью и размытостью определена общность, как показателя недостаточности знания оператора, его осведомленности, наблюдаемости об объекте (Механизме) и явлениях, протекавших в нем.

Разработан диагностический комплекс и программное обеспечение -SKAIS, как ноЬое средство Для получения информации о действительном состоянии энергоустановки, активном 'использовании предложенных математических моделей и методов. SKA1S обеспечивает качественную обработку и использование всех форы 'информации с целью максимального ее использования при ЕЫбсре рациональных ренений и определении диагнозов состояния функционирующих энергоустановок.

В шестой главе дана структура комплекса £Д - SKAIS ("СИСТЕМА КОНТРОЛЯ АНАЛИЗА И СЛЕШЖЯ"), представляющая собой (рис.6) управляемый в диалоговом режиме комплекс диагностических процедур, проводимых на работающем агрегате, позволяющих на ранней стадии (с использованием экспресс-испытаний) диагностировать причины снижения экономичности и надежности, определять величину и опасность происшедших изменений и оценивать степень риска от продолжения дальнейшей эксплуатации. Искусственный интеллект SKAIS на основе накопления "опы-

s »>

я В

ÍP ЧЭ

îÇ 9

ГЧ >

?! Й

Q. У

-t; 5>

ьтз i.!-?

сГЧ Cj Pg ^

—_ IP

\ /

1

£

»'1 ft /

|1 кз

Si далэк^гаАоэ//

и ч

Sí I

Ь

и s

îs b

^ 0

4 £

í Q.

Рис. 6

Подсистема диагностики состояния энергоустановки в контуре управления электростанции

та" и "самообучения" с базой знаний (рпс.7) обеспечивает диагностический контроль состояния, анализ и распознавание аварийных ситуаций в энергоустановках и моделирование принятия реиений о выходе из создавшейся ситуации.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ

1. Разработана концепция функциональной диагностики энергоустановок электростанций, заключающаяся в использовании:

1.1. классификации состояний (дефектное, отказовсе, предоткаэо-вое, явное, скрытое, неявное, зарсэдгящееся);

1.2. математических моделей и методов для определения неполадок (дефектов) протекающих в Механизме;

1.3. статистики о работе энергоустановки за "время жизни";

1.4. эвристических знаний о энергоустановках ТЗС.

2. Разработаны математические модели:

2.1. идентификации дефектных состояний (скрытых и явных);

2.2. оптимизации состояний и выбора наилучшего из наихудших;

2.3. обработки и анализа информации (текущей, вероятностной и нечеткой);

2.4. принятия управляющих решений по эффективному использованию энергоустановки.

3. Разработан диагностический комплекс н необходимое программное обеспечение БКА13, позволивший проводить:

3.1. контроль, анализ и слежение за изменением состояния энергоустановок;

3.2. диагностику неполадок.

Комплекс БКАТЭ прошел опытное использование на энергоустановках типов Т-100-130 и К-50-90. Система 5КА1Б показала возможность универсального использовали на энергоустановках различных типов. Создана экспертная система на алгоритмах нечеткой логики, апробированная при диагностике агрегатов низкопотенциального комплекса "ГЭС.

4. Разработан "Альбом дефектов" с рекомендация;®, позволяющими идентифицировать причины неполадок.

5. Практическое использование полученных концепции диагностики и разработанных моделей в учебном Процессе показало их целесообразность для подготовки и переподготовки специалистов по эксплуатации и ремонту знергооборудования ТЗС.

ИХ ° разрежении

о конденсаторе

U3 О присасах ScSbyXQ

/73 О тенпгрзГурисн

Напарь_

Щ о tzo&pço-Te retiAoneJatbaay

иг. о рединках ситуациях

US о ustfefiGjMsx

I

t

1 tu

î?

Матрицы Ъ ем er вой

ЦЬ о&измся »

elf V-ï'i i

é j

H I

w з _ -

e 4

7 & i 1

i 1

s 4 - 1

i

jS г 1

»

/ i

X I

■Значения CFf

IU3 ° U-!>Me*e/<ui(

о pscxèba

Ь S ti

öS!

Aíí eXiffsmuiitx

i e; * J л f

V Í i I «3 to ¥ :v g s Si *}

0

S 7 s

£

S 1

% î

3

г i

* 1

ê>

€.F - kj>»pf>-r '¿bdTi>t-y>nc.c7u //3 -цстьчник ¿e/Cr¿fUV

7

Стругтура бази знан^.

Основные положения диссертации отражены в работах.

1. Крохин Г.Д. Распознавание образов при диагнозе элементов и узлов турбинной установки ТЗС.//С6-К науч.тр."Физико-технические и экологические проблемы теплоэнергетики".Новосибирск,НГТУ,1993,с.3-7.

2. Крохин Г.Д. Диагностика состояния турбинной установки ТЗС (Постановка задачи).//Сб-к науч.тр."Физико-технические и экологические проблемы теплоэнергетики".Новосибирск,НГТУ,1993, с. 7-11.

3. Крохин Г.Д. Математическая модель расчета и диагноза вакуума турбинных установок ТЭС.//С6-К науч.тр."Физико-технические и экологические проблемы теплоэнергетики".Новосибирск,НГТУ, 1993, с.11-17.

4. Крохин Г.Д. Проблемы получения достоверной информации при диагностике функционального состояния энергоустановок.//Труды второй международн.науч.-техн.кокф. "Актуальные проблемы электронного приборостроения АПЭП-94, в 7-ми т. Новосибирск, НГТУ, 1994, том 1, с. 207-213.

5. Крохин Г.Д., Овчинников Ю.В. Паровые и газовые турбины ТЕС и АЗС. Новосибирск, НГТУ, 1995, с. 122.

6. Крохин Г.Д., Овчинников Ю.В., Быков В.В. Разработка системы контроля, анализа и слежения за изменением технического состояния теплоэнергетического оборудования Красноярскзнерго. Разработка базы данных о техническом состоянии оборудования: Отчет о НИР. N ГР 01.9.30001507. Новосибирск, НГТУ, 1992, С. 73.

7. G.Krochiri, M.Suprunenko, V.Manusov. Pattern recognition in Qia-nosis of a State of electric Power Station enersy units.//Actus! Problems of electronic Instrument englneering - APEIE-QG, in 11 Vollmes. Novosibirsk, 1996, V.S, pp. 39-40.

8. Крохин Г.Д., Супруненко М.Я. Диагностика состояния энергоустановок ТЭС (постановка экспериментов).//Труды третьей международн. науч. -техн. конф. ¡"Актуальные проблеьы электронного приборостроения АПЭП-96, в 11-ти т., тем 5, с. 105-111.

9. Крохин Г.Д., {¿анусов1 В. 3. Применение нечетких моделей при диагностике состояния энергетических установок.//Труды третьей международн.науч. -техн.конф. : "Актуальные проблемы электронного приборостроения АПЭП-96, в 11-ти т., том 5, С. 41-43.

10. Крохин Г.Д. Программа решения проблема диагностики энергетического оборудования.//Материалы межвузовского научного семинара по проблемам теплоэнергетики.Саратов.СГТУ,1996, с.21-25.