автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.16, диссертация на тему:Разработка методик и элементов для экспертно-диагностической системы маслонаполненного оборудования

На правах рукописи

ДАВИДЕНКО Ирина Васильевна

РАЗРАБОТКА МЕТОДИК И ЭЛЕМЕНТОВ ДЛЯ ЭКСПЕРТНО-ДИАГНОСТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ МАСЛОНАПОЛНЕННОГО ОБОРУДОВАНИЯ

Специальность 05.13.16 - Применение вычислительной техники,

математического моделирования и математических методов в научных исследованиях (по отраслям наук)

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Екатеринбург 1998

Работа выполнена на кафедре "Автоматика и управление в технических системах" Уральского государственного технического университета.

Научный руководитель -Научный консультант -

Официальные оппоненты :

Ведущая организация -

доцент, кандидат технических наук Голубев В.П.

Действительный член АИН РФ, заслуженный деятель науки и техники РФ, профессор, доктор технических наук Лисиенко В.Г.

Действительный член МАИ, профессор, доктор технических наук Гольдштейн С.Л.; кандидат технических наук Кузякин В.И.

АО "Уралэлектротяжмаш", г. Екатеринбург.

Защита состоится 29 мая 1998 года в 15 часов в аудитории Р-237 на заседании специализированного совета К.063.14.13 Уральского государственного технического университета по адресу: 620002, г. Екатеринбург, УГТУ-УПИ, РТФ, ул. Мира, 32.

Отзывы на реферат в двух экземплярах, заверенные печатью, просим направлять по адресу : 620002, Екатеринбург, ул. Мира 19, Ученый совет Уральского государственного технического университета.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке УГТУ.

Автореферат разослан "_" апреля 1998 г.

Ученый секретарь

специализированного совета, /0

кандидат технических наук Морозова В. А.

-.С/;

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы

Надежность работы электроэнергетической системы, зависит от работоспособности маслонаполненного оборудования, составляющего самую многочисленную и дорогостоящую группу электрооборудования.

Отказ в работе оборудования сопровождается материальными потерями от разрушений самого оборудования, от ущерба причиненного аварией и, что более существенно, от нарушения электроснабжения потребителей.

Увеличение единичных мощностей оборудования приводит при его отказе к увеличению материальных потерь.

Заметна тенденция к переходу от профилактического ремонта на ремонт оборудования по его техническому состоянию, что позволяет экономить средства на ремонт, сократить потери от отключения оборудования на период ремонта, уменьшить отрицательное влияние человеческого фактора.

Необходимость наиболее полного использования ресурса оборудования объясняется и ростом его стоимости.

В настоящее время растет опасность аварийности из-за повсеместного (в том числе и за рубежом) старения парка оборудования - приближение к концу срока эксплуатации, оговоренного производителями.

Перечисленные причины ставят проблемы точной (качественной) оценки состояния и прогнозирования работоспособности маслонаполненного оборудования на одно из первых мест в системе обслуживания.

Появление проблемно ориентированных экспертно-диагностических систем в энергетике связано с тем, что точная и своевременная диагностика оборудования является далеко нетривиальной задачей, требующей не только знаний и определенных психологических качеств от персонала, но и богатый практический опыт.

Помимо сказанного, актуальность темы диссертации определяется ее связью с планами Министерства энергетики РФ на протяжении 1994-97 гг. (приказ №1, приложение 17 «Перечень научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ, подлежащих финансированию из внебюджетного фонда НИОКР»)

Цель работы : разработка методических и программно-алгоритмических средств экспертной системы для осуществления точной диагностики маслонаполненного оборудования и получения закономерностей, характеризующих процессы в оборудовании с помощью математических методов.

Достижение поставленной цели связывается в диссертации с решением следующих задач :

- создание модели экспертно-диагностической системы маслонаполненного оборудования на структурно-функциональном и информационном уровнях с учетом выявленной специфики предметной области;

- синтез логико-математических моделей описания состояния оборудования и правил продукции для распознавания его состояний по результатам выбранных видов измерений на основе формализации знаний по диагностике;

- разработка комплекса методик для многоаспектной диагностики оборудования и графической модели для оценки его состояния;

- разработка элементов и методик, позволяющих получить закономерности, характеризующие процессы в оборудовании, на основании анализа статистических данных с помощью математических методов;

- реализация экспертно-диагностической системы оценки состояния маслона-полненного оборудования.

Методы исследования : теория множеств, реляционное исчисление, предикатная логика, теория вероятности, методы математической статистики, теория распознавания образов.

Научная новизна

Созданы модели подсистем экспертно-диагностической системы на структурно-функциональном и информационном уровнях с учетом выявленной специфики предметной области.

Получены логико-математические модели, отражающие состояние объекта на основе результатов измерений.

Систематизированы и формализованы знания, существующие по диагностике маслонаполненного оборудования, в виде правил продукций.

Разработана методика принятия общего заключения о состоянии объекта на основе совокупности моделей, отражающих его состояние при многоаспектной диагностике.

Предложена и обоснована модель, отражающая состояние оборудования в виде графического образа, и методика синтеза классов состояния оборудования на основе статистических данных.

Практическая ценность

Предложен вариант организации базы знаний для многоаспектной диагностики оборудования в условиях недостоверной и неполной информации, изменения состояния объекта во времени и учета предыдущих состояний.

Предложены дополнительные критерии оценки результатов храмотогра-фического анализа растворенных в масле газов для тестовой диагностики оборудования и рассчитаны предельные значения параметров, характеризующие переход оборудования из группы "нормально работающих" в "группу риска" дифференцированно по классам напряжения, конструктивным особенностям для региона Урала.

С помощью разработанной методики синтеза классов состояния оборудования на основании фактов повреждений высоковольтных вводов получены описания образов 12 различных дефектов, расширяющие возможности их диагностики.

Проведен анализ причин повреждаемости трансформаторов и вводов по АО "Свердловэнерго" за восемь лет с помощью разработанных средств обработки статистических данных.

Разработанная экспертно-диагностическая система реализована на языке программирования, включая ее подсистемы.

Апробация работы

Доклады на научно-технических конференциях по методам и средствам оценки состояния маслонаполненного оборудования, проводившихся в 1996 и 1997 гг. в Кирове, Москве, Санкт-Петербурге, Новочеркасске, Екатеринбурге.

В АО "Свердловэнерго" проведена аттестация ЭДС по всем случаям вывода из работы и последующего вскрытия оборудования за период с 1995 по 1997 гг.

Тестировалось 23 отказа трансформаторов и 37 повреждений вводов.

ЭДС эксплуатируется на предприятиях семи энергосистем.

Публикации

По теме диссертации опубликовано 17 работ.

Положения, выноснмые на защиту

Структурно-функциональная модель экспертно-диагностической системы маслонаполненного оборудования, учитывающая выявленную специфику предметной области .

Логико-математические модели, отражающие состояние объекта на основе результатов выбранных видов измерений в условиях недостоверной и неполной информации, в условиях изменения состояния объекта во времени и учета предыдущих состояний.

Формализация знаний по диагностике маслонаполненного оборудования в виде правил продукции с целью распознавания состояния оборудования на основе логико-математических моделей.

Модель, отражающая состояние оборудования, в виде графического образа и методика распознавания его состояния по предложенной модели.

Методика синтеза описаний классов состояния объектов на основе статистических данных в виде разработанной модели.

Методика принятия общего заключения о состоянии оборудования по совокупности моделей, отражающих его состояние при многоаспектной диагностике.

Вариант организации структуры и механизма логического вывода, используемый базой знаний для многоаспектной диагностики оборудования с учетом выявленной специфики предметной области.

Структура н объем работы

Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, заключения, списка используемой литературы, трех приложений. Общий объем работы -194 страницы, из них - 172 страницы основного текста, содержащего

26 рисунков, 24 таблицы. Список литературы состоит из 90 наименований. В приложение помещены документы о внедрении и аттестации экспертно-диагностической системы.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность темы диссертационной работы и отмечаются проблемы, существующие в сложившейся системе контроля состояния маслонаполненного оборудования.

В первой главе дается описание состояния дел в выбранном направлении исследования.

Сделан обзор современных видов измерений и испытаний, на основании которых осуществляется диагностика состояния маслонаполненного оборудования. Раскрываются достоинства и недостатки видов измерений, приводится спектр диагностируемых с их помощью дефектов, отмечается применяемость к разным типам маслонаполненного оборудования, возможность проведения испытаний без отключения оборудования из работы.

На основании рассмотренных современных видов измерений можно достаточно полно диагностировать состояние маслонаполненного оборудования, а именно: состояние твердой и жидкой изоляции; состояние магнитной системы; дефекты обмоток; дефекты устройства защиты масла; дефекты РПН.

Сделано обобщение материала в виде схемы взаимосвязи видов измерений и обнаруживаемых на их основании дефектов.

Из рассмотренных видов измерений произведен выбор измерений и параметров для построения эффективной системы диагностики маслонаполненного оборудования. Предпочтение отдавалось видам измерений более надежным, информативным, охватывающим широкий спектр обнаруживаемых дефектов, с возможностью ранней диагностики и проведения измерений без отключения оборудования. При этом учитывалась реально сложившаяся ситуация на предприятиях энергетики.

Проведен анализ известных в настоящее время отечественных и зарубежных экспертных систем (ЭС) по диагностике маслонаполненного оборудования.

Отмечены тенденции развития ЭС этого направления. Рассмотрены достоинства и недостатки систем, использующих различные подходы к организации контроля состояния оборудования, в том числе и систем "ON-LINE мониторинга" (непрерывного контроля параметров под рабочим напряжением).

Дано краткое описание четырех отечественных и трех зарубежных ЭС. Сопоставлены их диагностические и функциональные возможности. При этом внимание обращалось на типы анализируемого маслонаполненного оборудования, виды измерений, результаты которых интерпретирует база знаний, применяемые методы интерпретации результатов хроматографического анализа масла, количество распознаваемых состояний оборудования.

В результате изучения возможностей существующих экспертных систем были отмечены такие недостатки, как диагностика, носящая характер тестирования, узкий диапазон идентификации дефектов, слабо развитая диагностика высоковольтных вводов, слабые функциональные возможности систем.

По итогам исследования предметной области были сформулированы задачи диссертации.

Во второй главе рассматривается модель созданной экспертно-диагностической системы (ЭДС) на структурно-функциональном и информационном уровнях. Выделены принципы и операции проектирования системы.

Проведено исследование предметной области (ПО), выявлена ее специфика, определены категории используемой информации и круг задач, решаемый службами и персоналом энергосистемы, отвечающим за надежную работу оборудования. Подчеркнуты следующие особенности, которые необходимо учитывать при проектировании экспертных систем данного направления:

- работа с недетерминированным набором параметров - в условиях неполной и неточной информации;

- учет истории объекта и динамики происходящих в нем процессов;

- многоаспектная диагностика - интерпретация результатов нескольких видов измерения и несколькими методиками диагностики;

- необходимость сделать общее заключение о состоянии оборудования на основании решений, полученных в ходе интерпретации результатов различных видов измерений с помощью разных методик диагностики;

- немонотонный вывод - возможность пересмотра заключения о состоянии оборудования по мере получения новой информации;

- необходимость средств математической обработки статистических данных -для проверки истинности существующих и получения новых знаний по диагностике оборудования;

- решение системы должно выдаваться в виде: вид дефекта, степень его развития, рекомендации персоналу по дальнейшим действиям (в т. ч. необходимый набор дополнительных измерений и дата их проведения).

С учетом выявленных структурных, иерархических связей и специфики ПО разработана модель экспертно-диагносгической системы маслонаполненного оборудования, состоящая из 6 подсистем, содержащих 37 модулей, включающих 100 блоков (рис.1). Дано функциональное назначение блоков, модулей, подсистем, рассмотрено их информационное и функциональное взаимодействие.

БД

"Ь

СБД

СИ

пмпи

I т

ТСПД тод

пои

тз

СПТИ

|ППТИ

сс ^Д сд |^од

Т т_I_т

АВП

пи I

смпи

АМ

(эи

БНЗ I

щ

ипп

к

БЗ

Рис. 1 .Модель экспертно-диагностической системы маслонаполненного оборудования

База данных состоит из информации четырех категорий и сервисного модуля:

БД =< сс, сд, пда, ода, сбд >,

где СС - сервисные справочники;

СД - справочные данные по структуре энергосистемы; ПДр - паспортные данные по оборудованию;

ОдД - оперативные данные испытаний и измерений по оборудованию; СБД - модуль сервиса БД;

] - количество типов оборудования; 1 - количество видов измерений. Деление базы данных на модули по типам оборудования и видам измерения, использование кодирующих справочников дает возможность работы ЭДС с распределенной базой данных при делении в разрезе видов измерений, типов оборудования и структурных подразделений.

Подсистема предварительной подготовки и тестирования информации (ППТИ) учитывает расчетно-логический характер механизма вывода экспертной системы, работу с системой пользователей нескольких категорий и функционирование в условиях недостоверной информации:

ППТИ =< ТОД1, ПОД1, ТСПД, тз, спти>,

где ТОД1 - модуль тестирования оперативных данных ¡-го вида измерения; ПОД1 - модуль предварительной обработки оперативных данных ¡-го вида измерения;

ТСПД - модуль тестирования справочных и паспортных данных;

ТЗ - модуль тестирования знаний;

СПТИ - модуль сервиса ППТИ.

База знаний состоит из девяти модулей:

БЗ =< БНЗ^, БОДь БЛДь ИППр, ГИ], ОИ]\ ПДКь ОПР, СБЗ >,

где БНЗ^ - библиотека нормативных значений; БОД] - библиотека образов дефектов; БЛД] - библиотека локализации дефектов;

ИППД - модуль интерпретации состояния объекта с помощью правил продукции;

ГИ] - модуль графической интерпретации состояния объекта;

0 И] - модуль общей интерпретации состояния объекта; ПДК] -модуль прогнозирования следующей даты контроля; ОПР - модуль объяснения принятых решений;

СБЗ - модуль сервиса БЗ;

1 - количество видов измерений; j - количество типов оборудования.

Модульная и иерархическая организация базы знаний отражает необходи мость учета немонотонности области логического вывода и объединения уси лий совокупности диагностических методов, построение логического вывода I учетом недетерминированного пространства признаков.

В ЭДС встроена подсистема мониторинга и планирования испытаний и изме рений (ПМПИ), так как ее функции тесно связаны с оценкой состояния маслона полненного оборудования. ПМПИ состоит из следующих модулей:

ПМПИ= < СИ|1, ПЩ, ЭИя, АВЦр, АМ^, СМПИ >,

где СИр - справочник видов измерений; ПИД - модуль плановых измерений; ЭИр - модуль экстренных измерений;

АВЦр - модуль автоматической верстки ежегодных планов проведения измерений;

АМ_ц - модуль автоматического мониторинга; СМПИ - модуль сервиса ПМПИ; 1 - номер вида измерения; j - номер типа оборудования.

Для получения новых декларативных и процедурных знаний на основе эмпи рических фактов в ЭДС интегрирована подсистема приобретения знанш (ППЗ), автоматизирующая научные исследования в этом направлении :

ППЗ =< ГВП, РМСиТВ, СОКС, РВКиР, СПЗ>,

где ГВП - генератор выборок параметров;

РМСиТВ - модуль расчета характеристик математической статистики и теории вероятности;

СОКС - модуль синтеза описаний классов состояния объекта; РВКиР - модуль расчета весовых коэффициентов и ранжирования; СПЗ модуль сервиса ППЗ.

Подсистема анализа браковок и отказов оборудования (ПАБО), осуществляе анализ деятельности электротехнической службы энергосистемы и поддсржк стратегического планирования ее работы, имеет следующую структуру:

ПАБО = < АБ, АО, КС, АБО, АОО, АУП, САБО >,

где АБ - данные актов браковки оборудования, выведенного из работы персоналом по результатам проведенных испытаний и измерений с целью обследования и ремонта;

АО - данные актов отказов оборудования, вышедшего из эксплуатации в результате аварий;

КС - классификационные справочники; АБО - модуль анализа браковок оборудования;

АОО - модуль анализа отказов оборудования; САБО - модуль сервиса ПАБО.

Сервисные блоки подсистем осуществляют интерфейс с пользователем, выдают результаты обработки информации в текстовом и графическом видах.

В третьей главе систематизированы и формализованы знания по диагностике маслонаполненного оборудования в виде логико-мтематических моделей описания состояний оборудования и правил продукции для распознавания его состояний на основе результатов измерений.

Рассматриваются знания по диагностике силовых трансформаторов, автотрансформаторов и высоковольтных вводов по шести видам измерений (хроматографическому анализу растворенных в масле газов, сокращенному анализу масла, диэлектрическим характеристикам изоляции, потерям в опыте холостого хода, омическим сопротивлениям обмоток, сопротивлению короткого замыкания). По каждому виду измерения рассматриваются параметры и утверждения, на которых строится диагностика, формулы, используемые для подготовки оперативных данных к анализу, разрабатываются способы формирования описания состояния диагностируемого объекта в пространстве признаков по данному виду измерения, описываются алгоритмы идентификации состояния объекта.

Предложенные логико-математической модели, описывающие состояние оборудования, имеют следующую общую структуру:

0={Р1,...,Р1, Б,,.„А, У1г...,У„ Б, Ы, Т},

где I - количество параметров измерения;

Р|, 8Г,\'1,\¥,, Б, Я, Т- координаты признакового пространства (¡=1,0: Р- характеризуют текущее состояние параметра измерения; Я- характеризуют соотношения между параметрами,

п - количество контролируемых соотношений; V- характеризуют динамику изменения параметра по отношению к предыдущему измерению;

\¥ - характеризуют динамику изменения параметра измерения по отношению к базовому замеру ( заводскому либо измерению при приемо-сдаточных испытаниях);

Э - описывает характер происходящих в оборудовании процессов по предыдущему диагнозу;

Я - свидетельствует либо о мере развития дефекта, либо о проведенных эксплуатационных мероприятиях по предыдущей рекомендации; Т - показывает категорию возраста оборудования в зависимости от срока эксплуатации.

Для каждого вида измерения и типа оборудования определены критерии, определяющие переход оборудования из одного класса состояния в другой, а также критерии оценки результатов измерения на достоверность.

и

В соответствии с критериями признакам могут быть присвоены следующн значения : 0 - нет отклонений от нормального состояния эксплуатации 1 - возникло допустимое отклонение параметра; 2 - возникло опасное отклонена параметра; 3 - недостоверный замер параметра; 4 - возникло критическое откло нение параметра; х - признак не измерялся.

Данный набор значений приведен для параметров с естественным изменением ] одну сторону. Если параметр имеет ограничения как сверху, так и снизу, то числ< дискретных значений, присваиваемых признаку, увеличивается.

Каждая из разработанных логико-математических моделей, связывающих состояние оборудования с результатами измерения, имеет свои особенности.

Например, при интерпретации диэлектрических характеристик оборудования предложен механизм, повышающий достоверность анализируемой информации -схема, трансформирующая одно признаковое пространство в другое с учетом вероятностных показателей. Данный прием может использоваться для исключения не диагностируемых ситуаций в случаях возникновения противоречий в анализируемых данных при определении одних и тех же параметров по разным схемам измерения.

Результаты измерения четырех параметров, характеризующих изоляцию оборудования, по каждой из пяти схем измерения после предварительной обработки данных преобразуются в значения шести признаков (11-16) и поступают на вход узлов первого уровня (рис. 2).

Схема!

СхемаЗ

Схема2

Схема4

Схема5

Описание объекта в признаковом пространстве

Рис.2. Схема трансформации признакового пространства для повышения достоверности описания состояния объекта

Сигнал на выходе узлов, рассчитывается по формуле

1„ =тах(1к= тЛ*^) г= ТдЛ

где к= 1,5 - номер схемы; п= 1,6 - номер узла первого уровня;

- коэффициент, учитывающий степень доверия к схеме и узлу (первые три схемы имеют больший вес); г - номер линии, г = 1,11;

и- число линий, подходящих к узлу от одной схемы, равное числу фиксированных значений, присваиваемых п-му признаку;

V - переменная, описывающая принадлежность признака одному из фиксированных г состояний У=1, иначе - У=0.

На вход узлов второго уровня поступают сигналы от узлов первого уровня. Во втором уровне узлов продолжается трансформация описания объекта по формуле

где р= 1,4 - номер узла второго уровня; I -количество выходов узлов первого уровня, соединенных с входами узлов второго уровня;

Р - коэффициент, учитывающий опасность дефекта, имет тем больший вес, чем о более опасном состоянии говорит значение признака. На выходе узлов второго уровня получаем описание объекта О ={0!, 02, 03, 04} по четырем характеристикам изоляции на языке признаков.

Разработаны словари классов состояния оборудования (диагнозы, описывающие вид дефекта, степень его развития) и словари рекомендации персоналу (необходимые эксплуатационные мероприятия, в т. ч. набор измерений, проводимый для уточнения характера, места, степени развития, опасности повреждения).

Установление диагноза по анализируемому оборудованию и выбор необходимой в данном случае рекомендации происходит с помощью правил продукции. Правила продукции модулей ИПП базы знаний имеют вид:

если РРЙ, то Ц ).

Левые части продукции описывают область признакового пространства измерения Ьго вида, соответствующую дефекту О правой части :

РРог<р11>Х01. <Р„>.Ь02.... <р,>.Шп„

где п - мерность признакового пространства;

рш - переменные, соответствующие координатным осям пространства; L0 - логическое выражение, состоящее из констант, скобок и логических операторов из множества: {AND, OR, NOT, <, >, =, <, >, .

Необходимые в данной ситуации действия обслуживающего персонала -рекомендации, определяются либо в тех же продукциях, что и диагноз, либо дополнительными правилами продукций.

Процедура распознавания заключается в подстановке значений координат признакового пространства, описывающих объект 0={о||,...,о1Г}, вместо соответствующих переменных в логические выражения РРС; левых частей продукций и вычисление этих выражений. Распознавание состояния оборудования произойдет, как только будет найдено выражение, дающее при вычислении значение "Истина", правая часть найденной продукции будет соответствовать нужному диагнозу (рекомендации)

№ (РРП;)=.Т., TNEN диагноз -> О, (V,).

Каждый из модулей ИПП имеет свои особенности в подходах к распознаванию, классах описываемых состояний объекта и выдаваемых эксплуатационных рекомендаций.

Приведен алгоритм распознавания повреждения по результатам измерений активных сопротивлений обмоток, имеющий свою специфику, позволяющую исключить тавтологию как в диагнозах, так и в рекомендациях персоналу. Используемая в БЗ машина вывода носит расчетно-логический характер. Формализованные таким образом знания по диагностике маслонаполненного оборудования хранятся в БЗ в девяти самостоятельных модулях интерпретации состояния оборудования. Характеристики модулей приведены в таблице.

Таблица

Характеристики модулей ИПП БЗ

Диагностика на основе измерений Кол-во параметров измерений Мерность пространства признаков Кол-во правил продукции Кол-во дефектов Кол-во рекомендаций

Вид оборудования Т В Т В Т В Т В Т В

Хроматографический анализ растворенных в масле газов 7 7 26 30 49 21 22 14 17 10

Физико-химический анализ масла 10 И 17 19 34 22 19 19 23 15

Диэлектрические характеристики изоляции 20 7 30/4 7 54 64 22 21 20 17

Потери холостого хода 7 9 25 12 7

Сопротивление короткого замыкания 49 - 49 32 _ 27 _ 5 _

имические сопротивления обмоток 75 75x12 - 56 - 18 - 8

Обозначения: Т - трансформаторы; В- высоковольтные вводы.

В четвертой главе разрабатываются методики для многоаспектной диагностики оборудования и предлагается графическая модель, отражающая его состояния. Отмечается достоинство методов диагностики оборудования с помощью графических моделей по результатам хроматографического анализа растворенных в масле газов (ХАРГ) - отсутствие нераспознаваемых ситуаций. Рассматриваются такие известные методы, как треугольник Дюваля, открытые треугольники Дорненбурга и Стритматера, диаграмма состава газов, относительно максимального, используемая в Японии. Отмечены и недостатки этих методов: малый спектр распознаваемых состояний, нет зоны нормальной эксплуатации оборудования, трудно судить о скорости развития дефекта (последние возникают из-за построения моделей в относительных единицах).

Предложена и обоснована графическая модель, устраняющая перечисленные недостатки. Состояние оборудования описывается вектором, полученным в координатном пространстве путем откладывания по осям координат значения концентрации газов ( в ррш) : водорода (Н2), метана (СН4), ацетилена (С2Н2), этилена (С2Н4), этана (С2Н6), окиси углерода (СО), двуокиси углерода (С02). Концентрации СО и С02 откладываются в масштабе 1 : 50.

Диагностика оборудования с помощью предложенной модели заключается в сравнении образа, описывающего состояние анализируемого объекта с образами, описывающими дефекты в оборудовании, и нахождении наиболее похожего образа. Разработан алгоритм распознавания состояния оборудования с помощью графических образов дефектов, учитывающий возможность появления двух дефектов, перерастания одного вида дефекта в другой, степень опасности и вероятность их возникновения, характерность определенных газов для различных дефектов, а также неточность исходной информации.

Ключевым моментом в методике является выражение меры отличия:

I

£¡=(1,7) Ку1(Ху1-Х;)2,

где у - номер класса состояния;

У - количество распознаваемых классов состояния оборудования, у= Т,У;

X; - координата соответствующего ¡-го газа вектора, описывающего состояние

объекта;

Ху; - координата соответствующего ьго газа у-вектора, описывающего класс состояния оборудования;

Ку] - весовой коэффициент важности 1-го газа для у-класса дефекта, учитывающий информативность признака. Введено понятие и предложен вариант определения "меры родства", позволяющей считать меры отличия для различных классов типовых дефектов одинаковыми (учитывая неточность ХАРГ, наличие дефектов разного характера и т.п.).

В сложных системах распознавания, когда для описания объекта используются физически неоднородные признаки, имеющие различный характер информации, бывает целесообразно создать несколько распознающих модулей, работающих с однородными признаками. Параллельное распознавание различными модулями, использующими единые признаки, возникает при необходимости использования нескольких подходов к распознаванию.

Разработана методика, позволяющая аккумулировать усилия нескольких методов распознавания и видов измерения и сделать общее заключение о состоянии оборудования.

На первом этапе проводим классификацию диагнозов (К ¡), выдаваемых различными модулями распознавания 0={0а1,...,0ат, Оь, Ос, Оа, О,, по надклассам состояний оборудования (группируются классы состояния, свидетельствующие об одинаковых процессах в трансформаторе) в разрезе разных методик диагностики измерений одного вида и в разрезе разных видов измерений:

К^Фйп)-^,,,,,,,

где т - количество методик диагностики, ш= 1,и; 1 - количество видов измерения, ¡= 1,Р; к-количество распознаваемых надклассов состояний по конкретному виду измерения.

Составляем массив 80 общих заключений, состоящий из I элементов -предложений, описывающих состояния оборудования. Применяем процедуру голосования, при которой рассматриваем поочередно каждый обобщенный диагноз в ¡к и все элементы массива Б° общих заключений. Сумма голосов Б J по Б0 заключению об объекте на основе Р диагнозов подсчитывается по формуле

Яг^-о-*^,,^), и,

где VI - голоса видов измерений, участвующих в диагностировании объекта; \Yljj - коэффициент, учитывающий приоритет ¡-вида измерения для диагностирования .¡-состояния;

\V2ji - коэффициент уверенности сопутствующих и косвенных указаний н; состояние объекта;

Я: - процедура определения коэффициентов.

Определяем заключения, набравшие наибольшее количество голосов

8'={б£8| ®= тах(8)}.

Утверждения Б' ранжируем с учетом степени опасности дефекта и вероятности его возникновения

11агщ:(8') Б".

Матрица сценариев МБ=[ХхУ] (х,у= 1,1) выполняет преобразование массива заключений Б" в итоговое заключение о состоянии объекта Я, в зависимости от значения признака гшху, находящегося на пересечении х-строки и у-столбца матрицы :

м^къ.,, ел->(]*!),

где тзху ="&": утверждения 8Х" и Б/ не противоречат друг другу => общее заключение будет составлено из двух утверждений Б/ и 5у"; Ш5ху ="х" либо ='У': утверждения 8Х" и Бу" подтверждают друг друга => общее заключение будет соответствовать более общему утверждению; утверждения Б/ и Бу" противоречат друг другу => выбирается утверждение о более опасном, вероятном дефекте.

Рассмотрены организация структуры БЗ и используемый в ней механизм логического вывода при многоаспектной диагностике оборудования с учетом выявленной специфики предметной области (рис. 3). Применяемый механизм вывода носит расчетно-логический характер.

Входная информация поделена на три категории : оперативные данные -результаты последних испытаний и измерений диагностируемого оборудования; история жизни - данные его предыдущих измерений; паспортные данные.

Подсистема предварительной обработки и тестирования информации готовит оперативные данные к анализу: выполняет необходимые расчеты; проводит тщательную всестороннюю проверку поступающей информации на достоверность; формирует пространство признаков, описывающих состояние объекта согласно логико-математическим моделям.

Далее осуществляется тестовая диагностика : полученное описание состояния объекта в пространстве признаков сравнивается с описаниями областей признакового пространства, описывающих эксплуатацию оборудования без повреждений, дифференцировано по типам оборудования, видам измерения, класса напряжения, конструкции, хранящимся в библиотеке нормативных значений. Если выявляется отклонение от области нормальной эксплуатации, то осуществляется более глубокая диагностика - распознавание состояния объекта с помощью правил продукции, находящихся в модулях ИПП.

ИШ1 выдают решения в виде: диагноз О, и рекомендации персоналу V,.

В трудно распознаваемых ситуациях, для подтверждения диагноза производится распознавание состояния объекта по результатам ХАРГ с помощью блока графической интерпретации (ГИ). ГИ определяет наиболее близкий к образу анализируемого объекта класс состояния О из библиотеки графических образов дефектов, содержащей описания классов состояний в виде координат вектора.

База данных

Оперативные данные по видам измерений

Г

Данные предыдущих измерений

Данные паспортные, | приемо-сдаточных) измерений

Л

Предварительная обработка параметров

Формирование пространства признаков

Подсистема предварительной

подготовки и тестирования информации

Сообщение о характере ошибки Соответствующие рекомендации

Библиотека нормативных

База знаний

Библиотека классов состояния в пространстве признаков I и рекомендаций \

Библиотека графических образов классов состояний 1

Библиотека локализации дефектов

Распознавание состояния объекта в графической интерпретации

Дефект не обнаружен Назначение следующего измерения с нормально! периодичностью

Модуль вывода общего заключения о состоянии объекта

X

Нахождение аналогий. Объяснение решений.

Назначение даты следующего измерения.

Составление протокола результатов /диагностики объекта.

]

Рис.3. Организация базы знаний при многоаспектной диагностике состояния объект

Результаты распознавания состояния объекта модулями ИПП и ГИ поступают в модуль общей интерпретации (ОИ), дающий общее заключение о состоянии диагностируемого объекта. Контроль состояния парка оборудования осуществляется с помощью основных видов измерения, не требующих отключения оборудования. Для подтверждения, локализации, уточнения характера и степени опасности назначаются дополнительные измерения - проводимые на отключенном оборудовании. По мере поступления новой информации диагноз может пересматриваться, т.е. используется немонотонный вывод.

После вывода общего заключения назначается следующая дата контроля.

По желанию пользователя из библиотеки локализации дефектов подбираются случаи, аналогичные анализируемому, выдается набор сообщений, показывающий моменты, повлиявшие на принятие решения.

Пятая глава посвящена разработке элементов автоматизации научных исследований с целью получения закономерностей, характеризующих процессы в оборудовании.

Так как знания по диагностике высоковольтного оборудования во многом базируются на статистических наблюдениях, в ЭДС интегрированы подсистемы приобретения знаний (ППЗ) и подсистема анализа браковок и отказов оборудования (ПАБО), позволяющие получать знания первого рода ( критерии для интерпретации данных, а также связи между ними) для БЗ из знаний второго рода - эмпирических фактов, с помощью развитых средств, базирующихся на методах математической статистики.

В главе подробно рассматриваются функции модулей и блоков ППЗ, реализованные в них методики, приведены примеры использования ППЗ.

Одним из таких примеров является усовершенствованная методика расчета предельных параметров. Определены виды функций плотности распределения вероятности наблюдаемых значений параметров, при которых у существующей методики (РД.34.46.302-89) возникают ошибки завышения и занижения граничных значений. Предложены меры, позволяющие минимизировать эти ошибки. Для исследования процессов старения в оборудовании предлагается функция математического ожидания значений параметров по времени.

Предложены и обоснованы критерии выбора "порога опасности" и "порога повреждаемости". С помощью перечисленных статистических функций, реализованных в подсистеме ППЗ, на основе данных нескольких энергосистем Урала, по базе данных за 22 года, проведены расчеты предельных значений концентраций газов с учетом класса напряжения и вида защиты масла для трансформаторов, класса напряжения и марки масла для вводов.

Большое внимание уделено методике синтеза моделей дефектов на основе анализа статистических фактов. На подготовительном этапе анализируется вся собранная совокупность фактов с целью разработки априорного словаря классов состояния 0={01,..., £2,} и априорного словаря признаков состояния Х={х1,...,х-Ч}. Полученные различаемые описания состояния оборудования классифицируются по надклассам С={0|,...,0К} по одинаковому характеру

протекающих в оборудовании процессов {вк сй|кеК}. Затем все известные факты повреждений оборудования классифицируются по описаниям обнаруженных при вскрытии дефектов из актов браковок и отказов в соответствии с разработанным словарем классов состояния {□ ]сА |]е.1}.

Описанием и переопределением классов состояния занимается модуль синтеза описаний классов состояния объекта 11113, который реализует следующий алгоритм.

1. Делается выборка фактов по интересуемому классу О ] состояния (дефекту), взятому из априорного словаря описания классов.

2. В пределах изучаемой выборки фактов дефектов определяются границы изменения значений п-параметра (максимальное Аш" и минимальное Аш'" значение концентраций газов).

3. Интервал изменения значений х„ параметра разбивается на М квантов (М зависит от величины выборки и предполагаемого закона ее распределения), и находятся значения границ квантов Ашшах и Атга1п (т - номер интервала; ш=1,М).

4. Рассчитывается Рп;п - вероятность попадания п - параметра в каждый из ш - интервалов.

5. Выбирается интервал ш с максимальной вероятностью наблюдений для п-параметра и определяются значения параметра Аш-шах и Аш-га1П на границе этого интервала, среднее значение на интервале х^-, затем рассчитывается его математическое ожидание 0(хп)

Р.™ =тах(Рп); Рт1 ->т' хпт-=(Ашта,+Ат-т'п)/2

<^(Хп)=^т=(1)М)(Рпт*хш11)-

6. Повторяются шаги 2,4,5 для выборки из N эмпирических фактов для каждого п-параметра.

Таким образом, получаем образ дефекта, соответствующий определенному классу состояния объекта, описанный в признаковом пространстве состояний 7-мерным вектором с координатами, равными математическому ожиданию значения по каждому параметру(газу)

ах={а(х!).....а(хк)}.

Находится сумма средних значений параметров всех газов по интервалу с максимальной вероятностью

7. Каждый хроматографический анализ, составляющий выборку фактов повреждений, пересчитываем в относительные единицы - процент содержания п -газа от суммы концентраций всех газов

УХпКхп/£„-(ш(х>.))х100-

8. Повторяются шаги с 2-го по 7-й с массивом данных в относительных единицах. В результате получаем образ дефекта, описанный 7-мерным вектором с координатами, равными математическому ожиданию значения по каждому параметру в относительных единицах

Оаг{а(у,),..,а(ук)}. Нормируем процентное значение координат образа :

о'(у„)=(а(уп)/Е„=(1,К)(а(уп)))хЮО и переходим от относительных единиц координат (%) к абсолютным (ррш):

=а'(у„)*хР(+1,

в итоге получаем искомый образ дефекта:

(О, )={х1ар...,х^}.

Тестирование полученного нового образа на непротиворечивость уже имеющимся знаниям осуществляется в несколько приемов:

- проверка соответствия полученного класса состояния своему надклассу;

- проверка на минимальную меру отличия от переопределяемого образа, содержащегося в БЗ;

- сравнение значений дисперсии параметров нового образа со значениями дисперсии соответствующих параметров одноименного образа, хранящегося в БЗ.

На основании актов повреждений вводов АО "Свердловэнерго", собранных за последние 10 лет, были отобраны 98 фактов аварий и вскрытий вводов при их ремонте. Учитывая конструкцию ввода и опыт эксплуатации, изучив собранные факты, составлен словарь классов распознаваемых состояний вводов с описанием признаков дефекта и причин его возникновения.

С помощью модуля синтеза описаний классов состояния объекта 11113, получены описания 12 классов состояния высоковольтных вводов.

Дано подробное описание функций и модулей подсистемы анализа браковок и отказов оборудования. Приведены примеры, иллюстрирующие результаты работы (ПАБО) - таблицы и графики отказов трансформаторов по причинам и по годам; таблицы и графики браковок высоковольтных вводов по причинам, годам, классам напряжения.

На основании полученных результатов проведен анализ причин повреждаемости трансформаторов и вводов АО "Свердловэнерго" за последние восемь лет, отмечены тенденции повреждаемости оборудования, сделан сравнительный анализ браковки вводов по классам напряжения.

Проведенный анализ повреждаемости позволил переопределить ранжирование вероятности возникновения дефектов, сделанное первоначально на основе экспертных оценок.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

Результатом диссертационной работы является создание и внедрение экспертно-диагностической системы, осуществляющей точную, надежную оценку состояния маслонаполненного оборудования.

Основные результаты, полученные при выполнении исследования, заключаются в следующем.

1. Разработаны структурно-функциональные и информационные модели экспертной системы для диагностики оборудования с учетом выявленной специфики предметной области.

2. Созданы логико-математические модели, отражающие состояние оборудования на основе результатов измерений, и формализованы в виде правил продукции знания по его диагностике.

3. Предложена модель, отображающая состояние оборудования на основе результатов ХАРГ в виде графического образа. Создан алгоритм распознавания класса состояния оборудования по графическому образу.

4. Разработана методика синтеза класса состояния оборудования на основе статистических данных. По этой методике получены описания 12 образов повреждений высоковольтных вводов.

5. Решена задача вывода общего заключения о состоянии оборудования по совокупности моделей, описывающих его состояние при многоаспектной диагностике.

6. Создан алгоритм работы модульной иерархической базы знаний в условиях недостоверной, неполной информации, изменения состояния оборудования во времени и учета его истории.

7. Предложены критерии оценки состояния оборудования по предельным значениям параметров и рассмотрены пути их получения. Определены предельные значения концентраций газов, характеризующие переход оборудования в "группу риска ", дифференцированные по классам напряжения и конструктивным особенностям для региона Урала.

8. Разработаны подсистемы анализа браковок и отказов оборудования и получения знаний, позволяющие получать закономерности, характеризующие процессы в оборудовании на основании статистических данных с помощью математических методов. Проведен анализ причин повреждаемости трансформаторов и вводов по АО "Свердловэнерго" за восемь лет.

9. Разработанная экспертная система реализована в алгоритмах и на языке программирования, внедрена на предприятиях семи энергосистем.

Созданная экспертная система позволяет осуществлять точную и надежную диагностику состояния маслонаполненного оборудования, что подтверждено результатами аттестации, проведенной АО "Свердловэнерго" (достоверность выдаваемых диагнозов - 96%).

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Голубев В.П., Давиденко И.В. Экспертная система диагностики развивающихся дефектов в изоляции маслонаполненного электрооборудования //Системы радиоэлектроники, связи и управления: Тезисы докладов региональной научно-технической конференции. Екатеринбург: УПИ, 1992. С.46.

2. Экспертно -диагностическая система оценки состояния высоковольтных вводов / Давиденко И.В., Комаров В.И., Голубев В.П., Осотов В.Н. // Информационный листок №776-95 Свердловского центра научно-технической информации. Екатеринбург: ЦНТИ, 1995. С. 1-4.

3. Экспертно-диагностическая система оценки состояния силовых трансформаторов / Давиденко И.В., Голубев В.П., Комаров В.И., Осотов В.Н. // Информационный листок №785-95 Свердловского центра научно-технической информации. Екатеринбург: ЦНТИ, 1995. С.1-4.

4. Давиденко И.В., Голубев В.П. Нахождение критериев оценки состояния высоковольтных вводов 110-500 кВ по хроматографическому анализу газов // Системы радиоэлектроники, связи и управления: Тезисы докладов региональной научно-технической конференции. Екатеринбург: УГТУ, 1995. С.12-13.

5. Давиденко И.В., Голубев В.П. Оценка состояния высоковольтных вводов с помощью диаграммы состава газов // Системы радиоэлектроники, связи и управления: Тезисы докладов региональной научно-технической конференции. Екатеринбург: УГТУ, 1995. С. 13-14.

6. Давиденко И.В., Голубев В.П. Распознавание аномальных состояний высоковольтных вводов, применяемое в экспертно- диагностической системе II Новые информационные технологии в исследовании дискретных структур: Сб. докладов всероссийской конференции. Екатеринбург: УрО РАН, 1996. С.190-193.

7. Экспертно - диагностическая и информационная система оценки состояния высоковольтного электрооборудования / Давиденко И.В., Голубев В.П., Комаров В.И., Осотов В.Н. // Информационный листок №1031-96 Свердловского центра научно-технической информации. Екатеринбург: ЦНТИ, 1996. С.1-4.

8. Давиденко И.В. Особенности структуры экспертно- диагностической и информационной системы оценки состояния высоковольтного оборудования (ЭДИС) // Информационные технологии, системы управления и электроника: Тезисы докладов всероссийской научно-технической конференции. Екатеринбург: УПИ, 1997. С.43-45.

9. Давиденко И.В. Средства приобретения новых знаний в экспертно- диагностической и информационной системы оценки состояния высоковольтного оборудования // Информационные технологии, системы управления и электроника: Тезисы докладов всероссийской научно-технической конференции. Екатеринбург: УПИ, 1997. С.46-47.

10. Давиденко И.В. Средства экспертной и информационной системы (ЭДИС) как инструментальная поддержка стратегического планирования предприятия энергетики // Информационные технологии, системы управления и электроника: Тезисы докладов всероссийской научно-технической конференции. Екатеринбург: УПИ, 1997. С.45-46.

11. Структура экспертно-диагностической и информационной системы оценки состояния высоковольтного оборудования / Давиденко И.В., Голубев В.П., Комаров В.И., Осотов В.Н. // Электрические станции: Ежемесячный производственно-технический журнал. 1997. № 6. С.25-27.

12. Давиденко И.В. Особенности многоаспектного анализа состояния высоковольтного оборудования // Современные проблемы оценки состояния и обслуживания маслонаполненного оборудования: Сб. докладов Научно-практического семинара. С-Пб. 1997. С.34-42.

13. Давиденко И.В. Синтез описаний классов состояния объекта на основе статистических наблюдений, используемый в экспертно-диагностической системе // Информационные технологии и электроника: Тезисы докладов второй всероссийской студенческой научно-технической конференции. Екатеринбург: УПИ, 1997.

14. Давиденко И.В., Голубев В.П. Выбор методов измерений для экспертной оценки состояния маслонаполненного оборудования // Информационные технологии и электроника : Тезисы докладов второй всероссийской студенческой научно-технической конференции. Екатеринбург: УПИ, 1997.

15. Свидетельство К' 970280 об официальной регистрации программы для ЭВМ. Экспертно-диагностическая и информационная система диагностики высоковольтного оборудования "Альбатрос" / И. В. Давиденко. Зарегистрировано РосАПО 18.06.97. Опубликовано : Информационный билютень официальной регистрации программ для ЭВМ, БД, топологических интегральных микросхем. Выпуск 2 (20). Москва, 1997.

16. Давиденко И.В. Экспертно-диагностическая и информационная система оценки состояния высоковольтного оборудования // Современные отечественные и зарубежные разработки в электроэнергетике: Сб.М.:

АО "Информэнерго". 1997. С.37-39

17. Давиденко И.В. Методика принятия решения для вывода общего заключения о состоянии силового трансформатора при многоаспектном анализе // Известия вузов. Электромеханика. 1998. № 2.

Подписано в печать 24.04.98 Формат 60x84 1/16

Бумага типографская Офсетная печать Усл. п. л. 1,39

Уч.- изд. л. 1.33_Тираж 100 Заказ 96_Бесплатно_

Издательство УГТУ. 620002, Екатеринбург, Мира, 19

АО "Свердловэнерго". 620151, Екатеринбург, Ленина, 3 8

ВВЕДЕНИЕ.

1.АНАЛИЗ СОВРЕМЕННЫХ СИСТЕМ ДИАГНОСТИКИ И ВИДОВ ИЗМЕРЕНИЙ, СЛУЖАЩИХ ДЛЯ ОЦЕНКИ СОСТОЯНИЯ МАСЛОНАПОЛНЕННОГО ОБОРУДОВАНИЯ.

1.1. Анализ систем по диагностике маслонаполненного оборудования.

1.2. Описание объектов диагностирования.

1.2.1. Силовые трансформаторы.

1.2.2. Высоковольтные маслонаполненные вводы.

1.3. Обзор современных видов измерений, характеризующих состояние маслонаполненного оборудования.

1.4. Выбор видов измерений и параметров для построения эффективной системы диагностики маслонаполненного оборудования.

1.5. Выводы.

1.6. Задачи, решаемые в диссертации.

2.РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ ЭКСПЕРТНО-ДИАГНОСТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ НА СТРУКТУРНО-ФУНКЦИОНАЛЬНОМ И ИНФОРМАЦИОННОМ УРОВНЯХ.

2.1.Исследование предметной области с целью выявления особенностей, которые необходимо учитывать при разработке экспертных систем оценки состояния мас,покаполненного оборудования

2.2.Разработка модели системы и ее элементов.

2.2.1. База данных.

2.2.2. Подсистема предварительной подготовки и тестирования информации.

2.2.3. База знаний

2.2.4. Подсистема мониторинга и планирования испытаний и измерений

2.2.5. Подсистема приобретения знаний.

2.2.6. Подсистема анализа браковок и отказов оборудования.

2.3.Выводы

3. РАЗРАБОТКА ЛОГИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ОПИСАНИЯ СОСТОЯНИЯ ОБОРУДОВАНИЯ И ПРАВИЛ ПРОДУКЦИИ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ ЕГО СОСТОЯНИЙ

НА ОСНОВЕ РЕЗУЛЬТАТОВ ИЗМЕРЕНИЙ.

3.1.Диагностика на основе результатов хроматографического анализа растворенных в масле газов.

3.1.1. Диагностика трансформаторов.

3.1.2. Диагностика вводов.

3.2.Диагностика на основе результатов сокращенного анализа масла.

3.2.1. Диагностика трансформаторов.

3.2.2. Диагностика вводов.

3.3.Диагностика на основе результатов измерения диэлектрических характеристик

3.3.1. Диагностика трансформаторов.

3.3.2. Диагностика вводов.

3.4.Диагностика на основе результатов опыта холостого хода.

3.5.Диагностика на основе результатов измерения активных сопротивлений обмоток.

3.6. Диагностика на основе результатов измерения сопротивления короткого замыкания.

3.7.Выводы

4. РАЗРАБОТКА МЕТОДИК ДЛЯ МНОГОАСПЕКТНОЙ ДИАГНОСТИКИ ОБОРУДОВАНИЯ И ГРАФИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ЕГО СОСТОЯНИЯ.

4.1 .Разработка графической модели состояния оборудования на основании хроматографического анализа растворенных в масле газов.

4.2.Разработка методики распознавания состояния оборудования по графическим моделям дефектов.

4.3.Разработка методики принятия решения для вывода общего заключения о состоянии оборудования при его многоаспектном анализе.

4.4.Организация модульной иерархической базы знаний.

4.5.Выводы.

5. РАЗРАБОТКА ЭЛЕМЕНТОВ АВТОМАТИЗАЦИИ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ С ЦЕЛЬЮ ВЫЯВЛЕНИЯ ЗАКОНОМЕРНОСТЕЙ, ХАРАКТЕРИЗУЮЩИХ ПРОЦЕССЫ В ОБОРУДОВАНИИ.

5.1.Подсистема приобретения знаний.

5.2.Нахождение критериев оценки состояния оборудования по предельным значениям параметров.

5.3.Методика синтеза описания классов состояния объекта на основе статистики фактов повреждений оборудования.

5.4.Подсистема анализа браковок и отказов оборудования.

5.5 Выводы.

Появление проблемно-ориентированных экспертно-диагностических систем в энергетике связано не столько с экспансией новых информационных технологий, сколько с целым рядом технических, экономических и организационных причин, а также тенденциями в энергетике.

Точная диагностика состояния маслонаполненного оборудования на основе данных эксплуатационных испытаний и измерений, как фактор повышения надежной, безаварийной работы оборудования, всегда была актуальна и приобретает все большую значимость. Это связано с несколькими причинами.

Во-первых, повсеместно (в том числе и за рубежом) наблюдается старение парка оборудования. Например, силовые трансформаторы, проработав по 20-30 лет приблизились к концу срока эксплуатации, оговоренному производителями. В связи с этим, встает вопрос : можно ли продолжать эксплуатацию состарившегося оборудования, если - да, то до какого времени ?

Во-вторых, заметна тенденция к переходу от профилактического ремонта на ремонт оборудования по его техническому состоянию, что позволяет экономить средства на ремонт, сократить потери от отключения оборудования на период ремонта, уменьшить отрицательное влияние человеческого фактора. Желательно выводить оборудование в ремонт и для замены в оптимальные сроки, (при состояниях, предшествующих критическим.)

В-третьих, увеличение единичных мощностей оборудования приводит при его отказе к увеличению материальных потерь от разрушений самого оборудования, причем, при авариях к стоимости оборудования добавляется ущерб причиненный аварией, нередко сопровождаемых пожарами, взрывами (ущерб причиненный аварией зачастую превышает стоимость оборудования) и, что более существенно, от нарушения электроснабжения потребителей. Ущерб от недоотпуска электроэнергии может достигать несколько десятков тысяч рублей в сутки.

В-четвертых, рост стоимости оборудования приводит к необходимости наиболее полного использования его ресурса. Например, силовой трансформатор стоит от 1,5 до 3,5 миллионов рублей, высоковольтный ввод -от 18 до 30 тысяч рублей (в ценах 1998 г).

В-пятых, развитие энергетических систем приводит к возрастанию количества оборудования, а следовательно, к возрастанию объема работ и потока информации о состоянии оборудования, приходящегося на обслуживающий персонал, что может приводить к увеличению ошибок по вине персонала. В "АО Свердловэнерго" в настоящее время эксплуатируется более 600 трансформаторов на напряжения 110-500 киловольт и около 8000 высоковольтных вводов на напряжения 110-500 киловольт.

В-шестых, точная и своевременная диагностика оборудования является далеко нетривиальной задачей, требующей не только знаний и определенных психологических качеств от персонала, но и богатый практический опыт.

Исторически, в силу ряда причин, сложилось так, что в вопросах диагностики лидируют 3-4 энергосистемы России: АО "Свердловэнерго", АО "Ленэнерго", АО "Пермьэнерго", и столичные исследовательские институты: ВЭИ, ВНИИЭ, ОРГРЭС, где работают признанные опытные специалисты-эксперты по диагностике оборудования. Использование этого опыта призвано снизить ошибки персонала и повысить надежность и качество принимаемых решений.

В настоящее время, в некоторых энергосистемах образовались специальные подразделения, занимающиеся вопросами диагностики электрооборудования, что подчеркивает актуальность задач диагностики.

Перечисленные причины ставят проблемы точной (качественной) оценки состояния и прогнозирования работоспособности энергетического оборудования на одно из первых мест в системе обслуживания.

К основным видам электрооборудования высокого напряжения (наиболее крупному (мощному), многочисленному и дорогостоящему), от работоспособности которого в значительной мере зависит надежная работа энергосистемы, относится маслонаполненное оборудование : силовые трансформаторы, автотрансформаторы, маслонаполненные реакторы, высоковольтные вводы, масляные выключатели, измерительные трансформаторы тока и напряжения, вольтодобавочные трансформаторы.

В перечисленных типах оборудования, имеющих изоляцию масло-барьерного или бумажно-маслянного типа, появление и развитие дефектов, а так же условия работы изоляции, имеют ряд общих закономерностей, поэтому диагностика маслонаполненного оборудования представляет собой самостоятельную задачу.

Все маслонаполненное оборудование периодически выводится из эксплуатации и подвергается профилактическим испытаниям, которые регламентируются соответствующими нормативными документами. Однако сложившаяся система профилактических испытаний и известные методы диагностики оборудования не достаточно эффективны так как : -традиционные методы профилактических испытаний и измерений, как правило, не позволяют выявить зародившиеся дефекты на ранних стадиях их развития;

- жестко регламентированный период между испытаниями по ряду дефектов превосходит время развития до отказа, ибо периодичность испытаний не согласована со скоростью развития дефекта;

- некоторые рекомендованные директивными документами нормы и методы устарели, так как были разработаны для ранее выпускаемого оборудования, не учитывают современное состояние электроаппаратостроения (снижение запасов прочности при проектировании оборудования и т.д.) и более высокую чувствительность современной измерительной аппаратуры;

- периодическое проведение плановых профилактических работ (испытаний и измерений, ремонтов), приводит к отключению работоспособного оборудования и потерям из-за его простоя.

Таким образом, разработка и усовершенствование экспертно-диагности-ческих систем маслонаполненного оборудования, с целью полученйя ранней й точной диагностики оборудования, как фактора повышения его надежности, приобретает все большую значимость в связи с вышеперечисленными причинами.

5.5.Выводы

Разработанны подсистема приобретения знаний (ППЗ) и подсистема анализа браковок и отказов оборудования (ПАБО), позволяющие получать знания первого рода (критерии для интерпретации данных, а также связи между ними) для БЗ из знаний второго рода - эмпирических фактов, с помощью развитых средств, базирующихся на методах математической статистики.

Подробно рассматриваются функции модулей и блоков ППЗ и ПАБО, реализованные в них методики, приведены примеры их использования.

Одним из таких примеров является усовершенствованная методика расчета предельных параметров. Определены виды функций плотности распределения вероятности наблюдаемых значений параметров, при которых у существующей методики (РД.34.46.302-89) возникают ошибки завышения и занижения граничных значений. Предложены меры, позволяющие минимизировать эти ошибки. Предложены и обоснованы критерии выбора "порога опасности" и "порога повреждаемости". По усовершенствованной методике на основе данных нескольких энергосистем Урала, по базе данных за 22 года, проведены расчеты предельных значений концентраций газов с учетом класса напряжения и вида защиты масла для трансформаторов, класса напряжения и марки масла для вводов.

Разработана и реализована в подсистеме ПЗ методика синтеза моделей дефектов на основе анализа статистических фактов. С помощью этой методики на основании 98 актов повреждений вводов АО "Свердловзнерго", собранных за последние 10 лет, составлен словарь классов распознаваемых состояний вводов с описанием признаков дефекта и причин его возникновения; получены 12 моделей дефектов высоковольтных вводов.

В качестве примеров, поясняющих работу подсистемы АБО, приведен анализ причин повреждаемости трансформаторов и вводов АО "Свердловзнерго" за последние 8 лет, на основании полученных результатов отмечены тенденции повреждаемости оборудования, сделан сравнительный анализ браковки вводов по классам напряжения.

Проведенный анализ повреждаемости позволил переопределить ранжирование вероятности возникновения дефектов, сделанное первоначально на основе экспертных оценок.

По мере пополнения статистических данных, разработанные средства, позволяют пополнять базу знаний новыми знаниями и уточнять уже существующие знания о диагностики оборудования (получать как более дифференцированные предельные значения параметров, так и новые модели дефектов, и т.п.), выявлять эффективные методы диагностики, оценивать применяемые в эксплуатации оборудования стратегии.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Для построения эффективной системы эксплуатационного контроля электрооборудования были изучены виды и контролируемые параметры измерений, на основании которых производится диагностика оборудования, и выбраны наиболее информативные.

Определены особенности и необходимые функции экспертно-диагностической системы (ЭДС) для электротехнической службы энергосистемы, а также, функции, и структура ее подсистем, их взаимодействие.

Созданы структурно-функциональные и информационные модели экспертной системы для диагностики оборудования с учетом выявленной специфики предметной области.

Систематизированы и формализованы знания по диагностике маслонаполненного оборудования (разработана база знаний), для этого изучены применяемые в России и за рубежом методики диагностики, нормативные документы, регламентирующие состояние оборудования, опыт работы экспертов-практиков в этой области.

Предложены способы описания состояния диагностируемого объекта в виде логико-математических моделей по каждому виду измерения, для этого выявлены связи между значениями параметров и техническим состоянием оборудования; определены значения параметров, характеризующие переход объекта из одного класса технического состояния в другой.

Составлены словарь классов состояния объекта и словарь выдаваемых персоналу рекомендаций по дальнейшим эксплуатационным мероприятиям.

Осуществлено распознавание класса состояния оборудования в виде правил продукций. Исходя из взаимосвязи изменений совокупности наблюдаемых параметров и технического состояния оборудования, правилами продукции определяется объем и периодичность испытаний, а также объем других эксплуатационных мероприятий по обслуживанию оборудования в том числе и ремонтов.

Предложена новая методика диагностики оборудования по результатам хроматографического анализа растворенных в масле газов, включающая:

- модель описания состояния диагностируемого оборудования в виде графического образа;

- алгоритм распознавания состояния оборудования по графическим образам классов состояния;

- методику синтеза классов состояния объектов на основе достоверно известных и расследованных фактов аварий и актов вскрытия оборудования.

С помощью предложенной методики получено описание 12 классов состояния высоковольтных вводов.

Решена задача вывода общего заключения о состоянии оборудования по совокупности моделей, описывающих его состояние при многоаспектной диагностике.

Предложен вариант работы машины логического вывода модульной иерархической базы знаний в условиях недостоверной, неполной информации, изменения состояния оборудования во времени и учета его истории.

Предложены критерии оценки состояния оборудования по предельным значениям параметров и рассмотрены пути их получения. Определены предельные значения концентраций газов, характеризующие переход оборудования в "группу риска ", дифференцированные по классам напряжения и конструктивным особенностям для региона Урала.

Разработаны подсистемы анализа браковок и отказов оборудования и получения знаний, позволяющие получать закономерности, характеризующие процессы в оборудовании на основании статистических данных с помощью математических методов. Проведен анализ причин повреждаемости трансформаторов и вводов по АО "Свердловэнерго" за восемь лет.

Разработанная ЭДС реализована, включая все ее подсистемы в алгоритмах и на языке программирования, включая варианты работы при делении на части по видам оборудования, видам измерения, структурным подразделениям с возможностью информационного обмена между частями [90].

Выработана технология обслуживания системы, предусматривающая работу нескольких категорий пользователей.

Проведена апробация ЭДС на производстве, по результатам эксплуатации проведено совершенствование технологии обслуживания и интерфейса.

ЭДС эксплуатируется на ряде предприятий семи энергосистем. Документы, подтверждающие внедрение приведены в прил.З.

В АО "Свердловэнерго" проведена аттестация ЭДС по всем случаям вывода из работы и последующего вскрытия оборудования за период с 1995 по 1997 гг. Тестировалось 23 отказа трансформаторов и 37 повреждений вводов. Результаты аттестации приведены в прил. 2.

Сделаны доклады на научно-технических конференциях по методам и средствам оценки состояния маслонаполненного оборудования, проводившихся в 1996 и 1997 гг. в Кирове, Москве, Санкт-Петербурге, Новочеркасске, Екатеринбурге.

Созданная экспертная система позволяет осуществлять точную pi надежную диагностику состояния маслонаполненного оборудования, что подтверждено результатами аттестации, проведенной АО "Свердловэнерго" (достоверность выдаваемых диагнозов - 96%).

Проведенная работа позволит тиражировать накопленный опыт в энергосистемах, не имеющих экспертов высокого класса.

1. Повышение надежности и эффективности контроля трансформаторов в эксплуатации // Сб. докладов международного семинара. Запорожье.: "ЗТЗ-Сервис", 1996. 240 с.

2. Компьютерная диагностика силовых трансформаторов/ Виноградова Л.В., Ларионов В.Н., Попов Г.В., Холстова И.А// Известия вузов. Электромеханика, N 1-2, 1997.

3. Методические указания по диагностике развивающихся дефектов по результатам хроматографического анализа газов, растворенных в масле силовых трансформаторов. РД 34,46.302-89. М.: СПО ОРГРЭС, 1989. 28 с. УДК 621.314.222.6(083.96).

4. Вштьттут Р., Рандокс М. Результаты контрольных испытаний изоляционных масел, применяемых в силовых трансформаторах // Бельгия. Laborelec.

5. Докл. 12-07 на сессии СИГРЭ. 1986. С. 61-72.

6. Rogers R.R. IEEE and IEC Codes to Interpret Incipient Faults in Transformers, Using Gas in Oil Analysis. IEEE Trans. Elect. Insul. EI-13(5):349. 1978.

7. Duval M. (Canada) Analyse des Gaz Dissous : Nouveaux Defis, Applicstions Nouvelles//Eleclra № 133. 1993. S 38-45.

8. Diagnosis of Oil-insulated Power Apparatus by using Neural Network Simulation / Vanegas O., Mizuno Y., Naito K., Ramiya T // IEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation. Vol. 4. No. 3. S. 290-299. June 1997.

9. Lin С. E., Ling J. M., Huang C. L. An Expert System for Transformer Fault Diagnosis Using Dissolved Gas Analysis // IEEE Transactions on Power Delivery. Vol. 8. No. 1. S. 231-235. January 1993.

10. Ding X., Yao E., Liu Y., Griffin P. J. ANN Based Transformer Fault Diagnosis Using Gas-in-oil Analysis //Proc. Amer. Power Conf. Vol. 57. S. 1096-1100. Chicago, 1995.

11. Вудвард P. Экспертные системы диагностики под напряжением оборудования подстанций IN SH E // Повышение надежности и эффективности контроля трансформаторов в эксплуатации: Докл. 3.2. международного семинара. Запорожье: "ЗТЗ-Сервис", 1996. С.70-81.

12. Таджибаев А. И., Монастырский А. Е. Диагностика маслонаполненного оборудования электрических станций и подстанций. СП6.СП6ГТУ 1997. 87 с.

13. Методическими указаниями по диагностике состояния изоляции высоковольтных вводов 110-750 кВ. М.:ПО "Союзатомэнсрго", 1990. 45 с,

14. Методические указаниями по диагностике состояния изоляции высоковольтных вводов 110-750 кВ. М. АО "Мосизолятор", 1994.15с.

15. Указания к "Методическими указаниями по диагностике состояния изоляции высоковольтных вводов 110-750 кВ, разработанных. М.: АО "Мосизолятор", 1994. 5 с.

16. Техническая диагностика и профилактика повреждений мощных трансформаторов/ Байер, Бройер, Флоттмайер, Кочнигг, Муллер, Нишвитц (ФР1 >7 Сессия СИ1РЭ. Доклад 12-13.11ариж. 1982.

17. ГТратт (Великобритания) Методы диагностики для трансформаторов, находящихся в эксплуатации // Сессия СИГРЭ. Доклад 12-06. Париж. 1986.

18. Dr. James, Е. Morgan and William Morse, Morgan Schaffer Corp. Dissolved Fault Gas Fnalysis Data a Practical Approach to Intrtpretaion of Results// 79th Annual Meeting, Technical Section, CPPA. B37-B40. 1996.

19. Анализ растворенных в масле газов и его использование при обслуживании трансформаторов/ Кавамура, Кавада, Андо, Ямаоко, Маэда, Такацу (Япония)// Сессия СИГРЭ. Доклад 12-05. Париж. 1986.

20. Филиппшнин В. Я., Туткевич А. С. Монтаж силовых трансформаторов. М.: Энергоиздат, 1981. 432 с.

21. Техника высоких напряжений. Учебник для студентов электроэнергетических и электротехнических специальностей вузов/ Под общей ред. Д.В. РазевичаМ.: "Энергия", 1976. 488 с.

22. Атабеков В.Б. Ремонт трансформаторов, электрических машин и аппаратов. М.: "Высш. школа", 1994. 383 с.

23. Юриков 11.А. Как работает электрическая изоляция. М.: "Энергия", 1972. 287 с.

24. Сви П.М. Контроль изоляции оборудования высокого напряжения. М: Энсргоатомиздат, 1988. 126 с.

25. Сви П.М. Методы и средства диагностики оборудования высокого напряжения. М.: Энергоатомиздат, 1992. 240 с.

26. Липштейн Р. А., Шахнович М. И. Трансформаторное масло. М.: Энергия, 1968.351 с.

27. Испытание мощных трансформаторов и реакторов/ Г. В. Алексеенко, А. К. Ашрятов, Е. В. Веремей, Е. С. Фрид. Выпуск 32. М.: Энергия, 1978. 520 с.

28. РД 16.363-87. Трансформаторы силовые. Транспортирование, разгрузка, хранение, монтаж и ввод в эксплуатацию. М.: СПО Союзтехэнерго, 1987. 31 с. УДК 621.314.222.6(083.96).

29. Современные проблемы оценки состояния и обслуживания маслонаполненного оборудования : Сборник статей /' Сост. А.Е.Монастырский и др. Выпуск 5. СПб.: ИЭИПК, 1997. 240 с.

30. Методы и средства оценки состояния энергетического оборудования. Сборник статей / Сост. А.Е.Монастырский и др. Выпуск 2. СПб.: ИЭИПК, 1996. 98 с.

31. Туркот В.Л. Оценка состояния трансформаторных масел по удельному объемному сопротивлению// Повышение надежности и эффективности контроля трансформаторов в эксплуатации: Докл. 5.3. международного семинара. Запорожье: "ЗТЗ-Сервис", 1996. С. 143-149.

32. Единые формы протоколов испытаний электрооборудования. Решение № Э-4783 М.: СПО ОРГРЭС, 1983. 78 с.

33. Экспертные системы на персональных компьютерах. Материалы семинара. М.: Общество "Знание" РСФСР, 1990. 140 с.

34. Экспертно -диагностическая система оценки состояния высоковольтных вводов / Давиденко И.В., Комаров В.И., Голубев В.П., Осотов В.Н// Информационный листок №776-95 Свердловского центра научно-технической информации. Екатеринбург: ЦНТИ, 1995. С. 1-4.

35. Экспертно-диагностическая система оценки состояния силовых трансформаторов / Давиденко И.В., Голубев В.П., Комаров В.И., Осотов В.Н// Информационный листок №785-95 Свердловского центра научно-технической информации. Екатеринбург: ЦНТИ, 1995. С. 1-4.

36. Сафонов В. О. Экспертные системы интеллектуальные помощники специалистов. СПб.: Знание, 1992. 30 с.

37. Вычислительные системы : Сборник научных трудов / Под ред. Н. Г. Загоруйко Новосибирск: РАН СО, 1992. 117 с.

38. Беляев И. П., Трофимов F,. А. Системы поддержки принятия решений. М,: Электроника, 1990. Ч. 1: "Интеллектуальные системы" 40 с.

39. Беляев И. П., Трофимов Е.А. Системы поддержки принятия решений. М.: Электроника, 1990. Ч. 2: "Информационные системы" 50 с.

40. Экспертные системы : Сб. научных трудов / Под ред. Б. М. Васильева. М.: Знание, 1990. 47 с.

41. Методы и средства информационной технологии в науке pi производстве: Сб. научных трудов / СПб.: РАН, 1992. 156 с.

42. Проблемы математического моделирования и экспертные системы : Сб. научных статей / Под ред. А. П. Ерттюва. М.Знание, 1990. 115 с.

43. Информационные технологии в научных исследованиях и испытаниях : Сб. научных трудов / Киев. : Института Кибернетики АН Украины, 1991. 70 с.

44. Гохман О.Г. Экспертное оценивание. Воронеж:. Воронежского университета. 1990. 151 с.

45. Hisao Kan, Teruo Miyamoto Proposals for and Improvement in Transformer Diagnosis Using Dissolved Gas .Analysis// IEEE Electrical Insulation Magasine, Vol.11. No 6. S. 15-21. December 1995.

46. WG 12-09. Dissolved Gas Analysis during Heat - Run Tests on Power Transformers// ElectraNo. 161. S.21-27. August 1995.

47. Нормы испытания электрооборудования. 5-е изд. М.: Атомиздат, 1978. 303с.

48. Проект методических указаний по эксплуатации трансформаторных масел. М.: ВНИИЭ, 1994. 34 с.

49. Проект норм испытания электрооборудования. М.: ВНИИЭ, 1995. 205 с.

50. Определение деформации обмоток крупных силовых трансформаторов/ Соколов В.В., Цурпал С.В., Конов Ю.С., Короленко В.В// Электрические станции.: Ежемесячный производственно-технический журнал. 1988. № 6. С.52-56.

51. Эксплуатационный формуляр Ц-02-88. Об измерениях сопротивления КЗ трансформаторов. М.: 1987. 10 с.

52. Давиденко И.В., Голубев В.П. Оценка состояния высоковольтных вводов с помощью диаграммы состава газов // Системы радиоэлектроники, связи и управления: Тезисы докладов региональной научно-технической конференции. Екатеринбург: УГТУ, 1995. С. 13-14.

53. Давиденко И.В. Методика принятия решения для вывода общего заключения о состоянии силового трансформатора при многоаспектном анализе // Известия вузов. Электромеханика. 1998. № 2.

54. Давиденко И.В. Особенности многоаспектного анализа состояния высоковольтного оборудования // Современные проблемы оценки состояния и обслуживания маслонаполненного оборудования: Сб. докладов Научно-практического семинара. С-Пб. 1997. С.34-42.

55. Вычислительные системы : Сборник научных трудов / Под ред. Н. Г.Загоруйко. Новосибирск: РАН СО, 1991. 178 с.

56. Анализ данных и знаний в экспертных системах : Сб. научных трудов / Научный ред. Н. Г.Загоруйко. Новосибирск: РАН СО, 1990. 164 с.

57. Таунсенд, Карл Фохт, Деннис. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ. М.: Знание, 1990. 210 с.

58. Гаврилова Г. А., Червинская К. Р. Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем. М.: Знание, 1992. 199 с.

59. Моделирование и экспертные системы: Межвузовский сборник научных трудов / Под ред. В.В. Нечаева. М.:МИРЭА, 1989. 148 с.

60. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике для научных работников и инженеров. М.: Наука 1970. 720 с.

61. Экспертные системы для персональных компьютеров: методы, средства, реализации: Справ.пособие/ Крисевич B.C., Кузьмич JI.A. и др. М.: Высшая школа, 1990. 197 с.

62. Лекции Всесоюзной школы по основным проблемам искусственного интеллекта и интеллектуальным системам/ Под ред. В.М. Поспелова / Минск, 1990. 200 с.

63. Шенк X. Теория инженерного эксперимента. М.: Мир 1972. 376 с.

64. Новицкий П.В., Зограф И.Л. Оценка погрешностей результатов измерений. Издание второе. Ленинград: Энергоатомиздат 1991. 300 с.

65. Олех, Партыга, Розевич. Диагностические испытания в практике эксплуатации трансформаторов высокого напряжения // ПНР, Докл. 12-12 на сессии СИГРЭ, 1982. С.98-103.

66. Тибо-Карбалейра, Аллэр, Делайе. Выявление повреждений и определение места его возникновения в трансформаторе // Франция, Докл. 12-01 на сессии СИГРЭ, 1982. С. 14-22.

67. Коршунов Ю.М. Математические основы кибернетики. Издание второе. М.: Энергия 1980. 422 с.

68. РД 34.20.801-93. Инструкция по расследованию и учету нарушений в работе электростанций, сетей и энергосистем. М.: СПО ОРГРЭС, 1993. 21 с.

69. Указания по заполнению актов расследования нарушений в работе электростанций, электрических и тепловых сетей, энергосистем и энергообъединений министерства энергетики и электрофикации СССР. М.:СПО ОРГРЭС, 1991. 105 с.