автореферат диссертации по электротехнике, 05.09.03, диссертация на тему:Разработка алгоритмов диагностирования судового электрооборудования

и и 4 У -

ЛЕНИНГРАДСКИЙ ОРДЕНА ЛЕНИНА КОРАБЛЕСТРОИТЕЛЬНЫЙ

ИНСТИТУТ

На правах рукописи

СУДОВОГО ЭЛЕКТРООБОРУДОВАНИЯ

Специальность: 05.09.03 - Электромеханические комплексы и системы, включая их упрапление и регулирование

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Ленинград 1990 г.

) > .•■"' • ' /

Еабота выполнена в Ленинградском ордена Октябрьской Революции высшем инженерном морском училище им. адм. С.0.Макарова.

Научный руководитель: кандидат технических наук, доцент йШОВ В.А.

Официальные оппоненты: доктор технических наук.МОЗГАЛЕВСКИЙ A.B. кандидат технических наук, БАСКАКОВ Л'.В.

Ведущая организация:

ЦНИИМФ

Защита состоится " 19$/г. в № час.

на заседании специализированного совета Д 053.23.02 Ленинградского ордена Ленина Кораблестроительного института по адресу: 190008, Ленинград, Лоцманская ул. дом 3.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке института. Автореферат разослан

Ученый секретарь специализированного совета В.Ф.Диденко

»■и'ТиГг.;— { Актуальность проблемы. В материалах ХХУП съезда ЖЮС и

'ЛгГ;' {

, . "Основных направлениях экономического и социального развития

г'."«!

'„'^^рССК на 1981-1985 годы и на период .до 1990 года" поставлена "обеспечить создание и освоение серийного выпуска автоматических средств технической диагностики машин и оборудования, средств неразрушагощего контроля". Значительное внимание развитию средств технического диагностирования вызвано двумя важными факторами: необходимостью повышения безопасности использования технических объектов и введением рациональных методов технической эксплуатации, обеспечивагдих эффективное использование и поддержание исправного состояния технических систем. Особая важность скорейшего широкого внедрения систем диагностирования технических средств судна, в том числе и судового электрооборудования, объясняется спецификой работы флота: высокой ценой аварий, малочисленным обслуживающим персоналом, длительными рейсами, отдаленностью от ремонтных баз, высокой сложностью и степень*; автоматизации судовых электроэнергетических установок.

Интенсивное в последние годы развитие простейших переносных .диагностических приборов без должного внимания автоматическим распознающим средствам не способно окончательно решить вопрос оптимальной технической эксплуатации. Представляются необходимыми разработка и создание устройств и систем автоматического диагностирования и юс надежного, практически реализуемого алгоритмического обеспечения. Учитывал объективно существующие препятствия на пути скорого внедрения систем автоматического диагностирования, вызванные I) сложностью оснащения объектов диагностирования необходимыми датчиками в дос-

таточном ассортименте и требуемом количестве; 2) в ряде случаев недостаточной точностью или недостаточной надежностью имеювдхся измерительных преобразователей; 3) слабой изученностью проявлений некоторых отказов .диагностируемого оборудования, - представляется весьма актуальной задача разработки алгоритмов диагностирования, удовлетворительно работающих в условиях неточных измерений контролируемых параметров, при неполном доверии к имеяцейсы в распоряжении оператора информации.

Цель работы. Разработка и исследование методами имитационного моделирования статистических алгоритмов диагностирования судового электрооборудования, включающих алгоритмы распознавания и прогнозирования технических состояний объекта, обладающие меньшей по сравнению с классическими алгоритмами чувствительностью к неточности априорной и текущей информации. Разработка алгоритмов априорной оценки информативности выбранных диагностических параметров. Иллюстрация применения разработанных автором алгоритмов для диагностирования электрооборудования на примере генераторных агрегатов судовой электроэнергетической установки и электродвигателей приводов ответственных потребителей.

Методы исследования, фи разработке теш диссертационной работы использовался аппарат теории вероятности и математической статистики, теории распознавания образов, теории статистических решений, теории робастного обнаружения и оценивания, теории информации, а также методы имитационного моделирования на ЭВМ.

Научная новизна. В процессе решения поставленной задачи получены следующие основные научные результаты:

1. Проведен анализ существующих методов стабильного обнаружения и дана их классификация.

2. Определены рекомендации по выбору необходимых коэффициентов и порядка предложенных алгоритмов распознавания и краткосрочного прогнозирования для практических задач,

3. Предложены метода диагностирования генераторных агрегатов судовой электростанции и системы электродвигателей приводов ответственных потребителей су,дна, основанные на применении разработанных методов распознавания и краткосрочного прогнозирования технических состояний электрооборудования.

4. Сформулированы требования к системе технического диагностирования, реализующей предложенные алгоритмы.

5. Рассмотрены некоторые сопутствующие диагностическому процессу вспомогательные задачи, намечены пути их решения.

Внедрение результатов работы. Научные и практические результаты диссертационной работы использованы при разработке системы контроля и управления судовой электростанции транспортного судна проекта 16075, внедрены в учебный процесс Ленинградского института методов и техники управления (ЛШ1У), что подтверждено актами об использовании результатов диссертационной работы.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на:

- ежегодном научно-практическом семинаре "¡]роблемы технического диагностирования судовых энергомеханических и электроэнергетических систем", г. Ленинград, 1987 г.;

- научно-техническом семинаре "Современные методы технического диагностирования автоматизированного электропривода", г. Челябинск, 198? г.;

- семинаре-школе "Создание математического и программного обеспечения АСУ с использованием типовых программных средств", г. Москва, 1987 г.;

- научно-технической конференции профессорско-преподавательского состава ЛВШУ им. адм. С.О.Макарова, г. Ленинград, 1987 г.;

- семинаре аспирантов ЛВШУ им. адм. С.О.Макарова по проблемам математического моделирования, г. Ленинград, 1988 г.;

- всесоюзном семинаре "Распознавание и оптимальное управление развитием систем" (ЫГС-Х1П), п. Славское, Львовская обл., 1989 г.;

- - городском научном семинаре по проблеме "Распознавание образов", г. Риса, 1989 г.;

- УП всесоюзной научно-технической конференции "Проблемы комплексной автоматизации судовых технических средств", г. Ленинград, 1989 г.;

- заседании секции электрооборудования и электродвижения судов 1БНТ0ВТ, г«. Ленинград» 1989 г.;

- 4-й всесоюзной конференции "Математические методы распознавания образов", г. Рига, 1989 г.;

- заседании секции электромеханики и автоматики имени проф. В.И.Полонского Ленинградского Дома ученьк, г. Ленинград, 1989 г.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 7 печатных работ, результаты работы использованы в двух отчетах по НИР.

Структура и объем работы. Диссертационная работа изложена на 138 страницах машинописного текста, иллюстрируется рисунками и таблицами на I? страницах и состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы из 102 наименований и приложений на 77 страницах.

б

СОаШАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность теш, сформулированы цели и задачи исследований, отмечена научная новизна и практическая ценность результатов работы.

В первой главе диагностирование технических средств судна рассматривается как комплекс задач по контролю и прогнозированию их технических состояний, в которых каждому из технических состояний объекта ставятся в соответствие состояния одного или нескольких диагностических параметров. Для решения этих задач использован статистический подход, его выбор обусловлен возможностью учета вероятностного характера связей между диагностическими параметрами и различаемыми состояниями. Также важная особенность статистического подхода заключается в возможности учета диагностических параметров различной физической природы, то есть возможности синтеза типовых алгоритмов распознавания для различных диагностических параметров и различных объектов. Б рамках статистического подхода различаемые состояния объекта описьшаптся вероятностными распределениями диагностических параметров. Распознавание состояний заключается в проверке гипотез о принадлежности-наблюдаемой выборки вероятностному распределению диагностического параметра, соответствующему неисправному состоянию объекта против альтернативы - исправному. Для периодического контроля состояний объектов целесообразно использовать методы последовательного анализа, ¡.¡оказано, что основная трудность применения статистического подхода состоит в том, что на практике вид и параметры вероятностных распределений диагностических параметров не всегда достоверно известны, и одним из основных направлений его

развития в настоящее время является разработка алгоритмов, устойчивых к неточности априорной и текучей информации.

Рассмотрены традиционные пути преодоления априорной неопределенности, дана классификация робастных методов распознавания, предложен в качестве базового для разработки типовых алгоритмов распознавания несложный робастный метод, позволяющий задавать количественно степень доверия имеющимся исходным данным путем использования в модели недостоверно известного состояния <£- -загрязненного нормального распределения

где М I - выборочные характеристики недостаточно изученного распределения; <£, , /С - количественная и качественная характеристики робастности - коэффициенты модели. ]]риведены выражения для условных вероятностей различаемых состояний и проверяющих статистик - функций отношения правдоподобия, использующих модель £ -загрязненного нормального распределения при описании состояния одним и двумя диагностическими параметрами при различной степени статистической связи между ними, отмечена возможность использования модели в случаях как параметрической, тал и непараметрической априорной неопределенности. Для распознавания'состояний диагностических параметров, распределения которых существенно отличаются от нормальных, предложено использовать непараметрические алгоритмы, основанные на /т> -интервальном разбиении выборочного пространства. Эти алгоритмы обладают всеми преимуществами непараметрических алгоритмов, однако существенно превосходят знаковые по достоверности принимаемых решений. Для /Т) -интервальных обнаружителей приведен вид проверяющей статистики и правила расчета

пороговых значений в последовательной .диагностической процедуре.

Предложено использовать в диагностическом процессе адап-тивно-робастные процедуры. В таких процедурах на первом этапе распознавания используется робастная устойчивая модель, в дальнейшем параллельно распознаванию проводится параметрическая адаптация и параметры модели уточняются, уменьшается количественная характеристика робастности, в конце адаптации параметры модели уточнены, робастная модель приводится к классической за счет снижения коэффициента робастности до нуля. Для адаптивно-робастных процедур приведен рекомендуемый тип модели различаемых состояний, использующей распределения вида (I) для исходного описания обоих состояний, заданы правила изменения количественной характеристики робастности в уточняемой модели исправного состояния в функции убывающего в ходе адаптации среднеквадратического отклонения и правила обработки результатов измерений в ходе сбора априорной статистической информации и в адаптивных процедурах, в том числе и при наблюдении малой выборки.

Предложен подход к решению задачи краткосрочного прогнозирования технических состояний электрооборудования, предусматривающий использование в качестве исходной информации временного ряда функции отношения правдоподобия. Отмечено удобство предложенного метода, простота получения исходного временного ряда' в последовательной диагностической процедуре. В рамках общего подхода, допускающего некоторую недостоверность имеющейся априорной информации, показана необходимость использования для решения задачи прогнозирования алгоритмов, требующих небольшого объема исходных данных: непараметрических алгоритмов и алгорит-

ков экстраполяции. Рассмотрены возможности применения непараметрических алгоритмов разностных операторов и знаковых, предложены оригинальные ¡«параметрические алгоритмы дробных опе-ратсров и знаковые инерционные, показаны их преимущества и недостатки. Рассмотрены ступенчатые, линейные и параболические алгоритмы экстраполяции, приведен .евд их проверяющих статистик для интервала упреждения в три шага диагностической процедура.

' 1^едставлена задача априорной оценки информативности диагностических параметров, проведен анализ существующих методов её решения, предложен новый метод, основанный на вычислении и сравнении с заданным уровнем значения функции различимости распределений

^ РгЛ* М2 1 ;

где <Эъ , (¿^ - рассчитанные априори выборочные дисперсии различаемых распрзделений, М - разность между их средними значениями, функция различимости распределений вида (2) получена из расхождения Кульбака при описании различаемых распределен,^ нормальными плотностями. .При отличии различаемых распределений от нормальных проявляются её предельные свойства -функция различимости характеризует наихудшее возможное значение для заданных выборочных средних и дисперсий. Сказано, что функцию различимости распределений вида (2) удобно использовать также для определения дисперсии уточняемого распределения в адаптиБно-робастных процедурах и для характеристики степени априорной ошибки при моделировании параметрической неопределенности.

Показала необходимость моделирования диагностического процесса для уточнения значений робастных коэффициентов модели (I), для анализа еффективности робастного распознавания состояний, для выбора тша и коэффициентов алгоритма прогнозирования, для определения рекомендуемой нижней границы допустимых значений функции различимости распределений.

Вторая глава посвящена исследовании предложенных типовых алгоритмов диагностирования судового электрооборудования методами математического моделирования. Показано, что методы имитационного моделирования являются единственным возможным средством сравнительной оценки о>ффективкосги алгоритмов распознавания и прогнозирования технических состояний объекта в широком диапазоне варьирования степени и вида оиибки априорного описания.

Для оценки эффективности выбраны традиционные критерии минимального числа ошибочных решений и минимального числа ша-гоз до принятия решения в последовательной процедуре. Построение обобщенного критерия эффективности, суммирующего названные критерии с весовыми коэффициентами, признало нецелесообразным вследствие несоизмеримо различных последствий от ошибочного решения и от увеличенного числа шагов последовательного алгоритма до распознавания.

Для задания условий априорной неопределенности моделировалась ошибка исходного описания, выражавшаяся в несоответствии между априорно заданной моделью распределения параметра в,неисправном состоянии и распределением элементов описывающей то же состояние проверяющей выборки. В параметрическом случае использовался нормальный закон распределения, рас-

хождения между его параметрами для ожидаемого и истинного распределений составляли от 10-15 % по среднему и 10-100 % по среднеквадратическому отклонению, для численной характеристики степени априорной ошибки использовалась функция различимости распределений. В непараметрическом случае использовались гамма- и бета-распределения, дискретизованное нормальное распределение (имитация прохождения сигнала через АЦЯ с малым числом уровней дискретизации), нормальное распределение, засоренное выбросами (имитация сбоев измерителя).

В ходе исследования алгоритмов распознавания сравнивалась эффективность традиционных методов последовательного анализа, использующих классическую модель различаемых состояний и предлагаемых робастных методов, отличающихся применением в модели £ -загрязненного нормального распределения вида (I). По результатам экспериментов построены опытные зависимости критерии эффективности от коэффициента качественной характеристики робастности модели, а таете от информативности диагностического параметра и априорной недостоверности, выраженных функцией различимости распределений. Установлено, что наибольшей устойчивостью к ошибкам априорного описания обладают ро-бастные алгоритмы распознавания при выборе коэффициента качественной характеристики робастности модели (I) в пределах К = 3+5. Довольно ..резкое снижение качества распознавания, выражающееся, в первую очередь, в увеличении числа шагов последовательного алгоритма до принятия решения наступает при снижении информативности (2) диагностического параметра ндае значений J - 5-7.

Из рассмотренных алгоритмов прогнозирования в результате сравнительного анализа результатов экспериментов, определены

как наиболее эффективные по критерию минимального числа ошибочных решений линейные алгоритмы экстраполяции, их использование может быть рекомендовано .для практических задач.

Третья глава посвящена анализу прикладных вопросов разработки .диагностического обеспечения судового электрооборудования и иллюстрации применения предложенных типовых алгоритмов диагностирования непосредственно к судовым объектам.

Показано, что разработка методов и средств технического диагностирования для какого-либо класса широко применяемых на судах электрических машин не только служит решению задачи охвата диагностикой конкретных механизмов, в состав которых эти машины входят, но и является частью работы по созданию типового диагностического обеспечения элементов судового электрооборудования. Из широко представленных на судах электрических машин в качестве объектов диагностирования выбраны судовые синхронные генераторы, применяемые в качестве генераторов судовых электроэнергетических установок и судовые асинхронные короткозамкнутые электродвигатели, используемые практически во всех судовых электроприводах, включал электроприводы ответственных потребителей.

Отмечено, что разработка алгоритмического обеспечения задач .диагностики технического состояния судовых синхронных генераторов в настоящее время вызывает значительный интерес разработчиков систем автоматического управления электроэнергетических установок транспортных судов, в частности для серии ролкеров проекта 16091.

Для синхронного генератора и асинхронного электродвигателя рассмотрены статистические сведения об отказах, выделены

технические состояния, диагностирование которых целесообразно, перечни известных диагностических параметров минимизированы с учетом специфических, особенностей функционального диагностирования механизмов морского транспортного судна. Общие диагностические модели рассматриваемых объектов построены в наиболее иллюстрДть.\е>ном Б»«де таблиц неисправностей и графов связи параметров и состояний.

Приведены правила расчета неизмзряемых диагностических параметров, некоторые технические приемы и алгоритмы, способствующие рациональному вычислению их текущих значений.

Используемые диагностические параметры разделены на группы дискретных и непрерывных. Из первой группы выделены диагностические параметры, ставшие дискретными в результате прохождения пороговых устройств с перестраиваемыми уста вками, отмечена возможность и целесообразность статистических методов распознавания .для формализации определения уровней уставок.

Для непрерывных диагностических параметров рассмотрены модели различаемых состояний. Отмечено, что при исправном состоянии объекта температурные .диагностические параметры, как правило, описываются нормальным законом распределения, энергетические - нормальным и усеченным нормальным, вибрационные -законом Релея-Гайса или его частными случаями - законом Релея и нормальный. Определены условия и предложено простое правило проверки возможности аппроксимации закона Релея-Райса нормальным с достаточной для практики точностью. Приведены правша пересчета параметров отрицательно усеченного нормального распределения при его аппроксимации нормальным неусеченным. 1Ъ-казана возможность использования в модели различаемых состояний .для описания исправного состояния нормального закона,

либо закона Релея, либо любого другого априори известного закона распределения, неограниченного на области допустимых значений диагностического параметра. Для распознавания состояний диагностируемых объектов предложено использовать робастный метод, основанный на использовании модели (I), а при практически полном отсутствия статистической априори информации - пользоваться непараметрическим ГУ) -интервальным алгоритмом обнаружения.

Рассмотрен ряд требований к аппаратным средствам реализации рекомендуемых к использованию алгоритмов диагностирования, показано, что для реализации алгоритмов диагностирования можно использовать выпускаемые промышленностью программируемые контроллеры на базе микропроцессоров либо микро-ЭВМ. Рассмотрен ряд сопутствующих диагностическому процессу задач: определение требуемой периодичности опроса датчиков текущей диагностической информации, разработка методов защиты измерительной информации от сбоев измерителя и помех, разработка методов идентификации режимов работы объекта диагностирования, намечены пути их решений.

В приложениях приведены некоторые сведения из теории статистических решений; вспомогательные выводы и доказательства для § 1.4; оценка собственных ошибок имитационного моделирования; таблицы результатов имитационного моделирования; анализ устойчивости алгоритмов распознавания к априорной неопределенности; исследование алгоритмов краткосрочного прогнозирования; пример сбора априорной информации о параметрах закона распределения для диагностического параметра неравномерности линейных токов асинхронного электродвигателя при егс

'неисправном состоянии; пример последовательного диагностического процесса, основанного на использовании модели различаемых состояний вида (1.2); варианты программы имитационного моделирования и представления исходных данных, фрагменты распечатки результатов моделирования для одного из опытов, а также акты использования результатов диссертационной работы.

ЗАКЛШЕНИЕ

Основные результаты исследований, выполненных в диссертационной работе, могут быть сформулированы следующим образом:

1. Разработаны типовые алгоритмы, позволяющие е процессе диагностирования судового электрооборудования осуществлять статистическую проверку гипотез о состояниях диагностических параметров и краткосрочное прогнозирование состояния объекта в условиях неточной, недостоверной априорной статистической информации. Алгоритмы предназначены для применения в последовательной диагностической процедуре. Малая чувствительность алгоритмов к неточности задания исходных данных достигается использованием при описания различаем, состояний робастной Хыоберовской модели -загрязненного нормального распределения.

2. ¡¡редложен способ применения разработанных алгоритмов в диагностических процедурах, допускающих проведение параметрической адаптации к исправному состоянию. Способ предполагает проведение адаптивно-робастных диагностических процедур, в которых степень робастности алгоритма распознавания изменяется от максимальной в начале работы с объектом до нулевой

по окончании уточнения априорных данных в ходе адаптации.

3. Лредложен и обосновал метод априорной оценки информативности диагностических параметров. Метод основан на вычислении и сравнении с предельными устазками значения функции различимости распределений, полученной при интегрировании расхождения Кульбака и характеризующей близость различаемых распределений диагностических параметров.

4. Проведена комплексная проверка предложенных типовых алгоритмов методами математического моделирования. В результате:

- доказана существенно большая устойчивость к априорной неопределенности предложенных робастных алгоритмов распознавания по сравнению с классическим;

- определены правила выбора численных значений робастных коэффициентов для практических задач;

- проведено сравнение и обоснован выбор вида л порядка алгоритма прогнозирования.

5. применение предлагаемых типовых алгоритмов иллюстрировано решением задач диагностирования судового электрооборудования на примере генераторов судовой электроэнергетической установки и электродвигателей приводов ответственных потребителей судна. Для выбранных объектов, синхронных генераторов и асинхронных электродвигателей, рассмотрены данные об отказах, построены общие .диагностические модели и модели различаемых состояний непрерывных диагностических параметров, даны рекомендации по организации ,диагностических процедур.

6. Рассмотрены требования к аппаратным средствам реализации предложенных алгоритмов диагностирования. Выделены очередные актуальные задачи разработки алгоритмов диагностирования, намечены пути их решения.

По теме диссертации опубликованы следующие работы:

1. Кузьмин A.B., Лруссаков A.B. Опытные устройства системы диагностирования судовых технических средств. Экспресс-информация. Серия: Техническая эксплуатация флота. М.: ВНИЭРХ, 1988, № Б, с. 4-5.

2. Кузьмин A.B., Пруссаков A.B. Робастные алгоритмы распознавания состояний объектов управления. - В кн.: проблемы комплексной автоматизации судовых технических средств: Тез. докл. У(1 Всесоюзн. каучн.-техн. конф., Л., I9B9, с. 203-205.

3. Кузьмин A.B., Зайцев D.A. Некоторые способы функционального диагностирования короткозамкнутого ротора асинхронного электродвигателя. Экспресс-информация. Серия: Техническая эксплуатация флота. М.: ВНИЭРХ, 1989, № 7, с. 10-14.

4. Кузьмин A.B., И^лов И.М. Алгоритмы распознавания состояний диагностических параметров в условиях неопределенности. Швесгия ВУЗов. Приборостроение, 1989, № 10, с. 8-12.

5. Кузьмин A.B. Способ диагностирования судовых асинхронных электродвигателей. Экспресс-информация. Серия: Техническая эксплуатация флота. М.: ВНИЭРХ, 1989, № 9, с. 5-10.

6. Кузькин A.B., Щулов И.М. Робастный алгоритм распознавания состояний диагностических параметров. - В кн.: 1У Все-союзн. конференция "Математические методы распознавания образов". Тез. докладов в 6 частях. 4.6. Прикладные задачи распознавания. Rira: 1969, с. III-II3.

7. Кузьмин A.B., Щулов И.М. Алгоритмы робастного распознавания .динамических систем. - Киев, 1989 - Зс. - рукопись представлена инст. Кибернетики АН УССР им. В.М.Глуикова. Деп. в ВИНИТИ "22 11 октября 1990 г., №5442-В90