автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Управление тепловизионным мониторингом в системах тягового электроснабжения

На правах рукописи

СТЕПАНОВ Андрей Дмитриевич

УПРАВЛЕНИЕ ТЕПЛОВИЗИОННЫМ МОНИТОРИНГОМ В СИСТЕМАХ ТЯГОВОГО ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ

Специальность 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка

информации

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Иркутск - 2006

Работа выполнена в ГОУ ВПО «Иркутский государственный университет путей сообщения» Федерального агентства железнодорожного транспорта

Научный руководитель:

доктор техн. наук, профессор Крюков Андрей Васильевич

Официальные оппоненты:

доктор техн. наук, профессор Краковский Юрий Мечеславович

доктор техн. наук, профессор Ковалев Геннадий Федорович

Ведущая организация:

ГОУ ВПО Иркутский государственный технический университет (ИрГТУ)

Защита состоится 2 марта 2006 г. в 12 часов на заседании диссертационного совета Д 218.004.01 при Иркутском государственном университете путей сообщения по адресу: 664074, г. Иркутск, ул. Чернышевского, 15.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Иркутского государственного университета путей сообщения.

Автореферат разослан 1 февраля 2006 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

/Мб А

I ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ

Актуальность темы. Системы тягового электроснабжения (СТЭ) содержат большое количество устройств, длительная эксплуатация которых без надлежащего диагностирования технического состояния может привести к выходу их из строя и значительному материальному ущербу. Для реализации эффективного диагностирования устройств тягового электроснабжения необходимы современные методики и технические средства контроля.

Решение задач диагностирования электрооборудования СТЭ может быть выполнено на основе тепловизионных обследований (ТВО). Цель ТВО - сократить объем, продолжительность и стоимость ремонтных работ, увеличить межремонтные сроки и повысить надежность работы СТЭ за счет выявления локальных дефектов. Инфракрасный контроль, осуществляемый с помощью современных высокочувствительных портативных тепловизоров, позволяет при минимальных финансовых затратах, за короткое время, без вывода оборудования из работы проверять надежность контролируемого объекта, выявлять дефекты на ранней стадии их развития, сокращать затраты на техническое обслуживание за счет прогнозирования сроков и объема ремонтных работ.

В системах тягового электроснабжения термография может применяться по всему циклу распределения и потребления электроэнергии: от тяговых подстанций до электрооборудования подвижного состава. Термограмма быстро и четко укажет на возникшие неполадки задолго до того, как они превратятся в крупные эксплуатационные проблемы.

В настоящее время при проведении тепловизионного обследования ставят в основном задачи выявления участков локального теплового перегрева, обусловленного потенциальными дефектами, и при их обнаружении считают задачу выполненной. Это сужает рамки ТВО и не позволяет использовать инфракрасную технику в полной мере. Превратить ТВО в полноценный способ технического диагностирования можно на основе разработки математических методов и компьютерных технологий обработки результатов обследований.

Целью диссертационной работы является создание методики управления тепловизионным мониторингом в системах тягового электроснабжения магистральных железных дорог на основе применения современных математических методов и компьютерных технологий.

Методы исследования основаны на применении многомерного статистического анализа, нечеткой классификации, современных информационных технологий. •

Впервые получены, составляют предмет научной новизны и выносятся на защиту следующие результаты:

1. Разработана методика математической обработки результатов те-пловизионных обследований систем тягового электроснабжения, основанная на использовании многомерных статистических методов; показано, что число дефектов, выявляемых в результате ТВО на тяговых подстанциях (ТП), зависит от годового расхода электроэнергии на тягу поездов, коэффициента загрузки трансформаторов, числа повреждений, зарегистрированных в ретроспективе, и отработанного ресурса оборудования.

2. Проведен системный анализ факторов, влияющих на эффективность тепловизионных обследований электрооборудования систем тягового электроснабжения.

3. Создана методика выделения объектов с экстремальными уровнями дефектности при тепловизионном мониторинге тяговых подстанций на основе применения процедуры многокритериальной оптимизации.

4. Разработана методика оперативной оценки температур электрооборудования ТП, базирующаяся на имитационном моделировании систем тягового электроснабжения в фазных координатах.

5. Предложена методика управления тепловизионным мониторингом, обеспечивающая повышение достоверности термографических обследований электрооборудования тяговых подстанций.

Практическая ценность. Внедрение результатов диссертационных исследований позволяет достичь следующих результатов:

• повысить эффективность тепловизионного диагностирования устройств тягового электроснабжения;

• вырабатывать обоснованные управленческие решения по результатам ТВО;

• выявлять факторы, влияющие на повреждаемость электрооборудования;

• снизить величину ущербов от аварий;

• повысить надежность СТЭ и систем электроснабжения нетяговых потребителей.

Реализация и внедрение результатов работы. Основные результаты диссертационной работы в виде программного обеспечения для ЭВМ, рекомендаций и практических разработок переданы в филиал «ВосточноСибирская железная дорога» ОАО «РЖД».

Материалы диссертации используются в учебном процессе в Иркутском государственном университете путей сообщения.

Апробация работы. Основные результаты, изложенные в диссертации, докладывались и обсуждались на научно-технической конференции Братского государственного технического университета, г. Братск, 2002 г.; на семинаре в рамках международной выставки «Энергосбережение и энергосберегающие технологии», Иркутск, 2004 г.; на УП Международной

выставке - конгрессе «Энергосбережение и энергоэффективность - 2004» и V Всероссийском совещании «Энергоэффективность, энергосбережение и энергетическая безопасность регионов России», г. Томск, 2004 г.; на международной конференции «Energy saving technologies and environment», 2004 г., Иркутск; на Всероссийской конференции с международным участием «Ресурсосберегающие технологии на железнодорожном транспорте», Красноярск, 2005 г.; на международных научных конференциях творческой молодежи «Научно-техническое и экономическое сотрудничество стран АТР в XXI веке», Хабаровск, 2003,2005 гг.

Структура работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка и одного приложения.

При работе над диссертацией автор пользовался научными консультациями канд. техн. наук, доцента Закарюкина В.ГТ.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертации, новизна и перспективность использования системного подхода для решения задачи управления тепловизионным мониторингом в Системах тягового электроснабжения магистральных железных дорог, ^формулированы цель и основные задачи исследований, определена научная и практическая ценность работы. Приведено краткое содержание диссертации.

В первой главе проведен системный анализ факторов, влияющих на эффективность тепловизионных обследований электрооборудования тяговых подстанций. Показано, что, несмотря на Интенсивное развитие термографических методов, методологическая база ТВО электрооборудования СТЭ проработана недостаточно, задерживается выработка единых технических требований. Несмотря на большой объем экспериментальных данных, они не обобщены, что снижает эффективность обследований. Задача технической диагностики, связанная с прогнозированием, до настоящего времени практически не решается. Возникающие при этом проблемы связаны со следующими факторами: несовершенная система тепловизионного мониторинга, в рамках которой ТВО проводят без накопления и анализа данных, не создаются алгоритмы и технологии сбора и статистической обработки результатов ТВО; недостаточное развитие диагностических моделей, позволяющих прогнозировать поведение сложного оборудования.

При ТВО традиционно используются следующие понятия:

• AT - превышение температуры, определяемое как разность между измеренной температурой нагрева и температурой окружающего воздуха;

• 5Т - избыточная температура, определяемая как превышение измеренной температуры контролируемого узла над температурой аналогичных узлов других фаз, находящихся в одинаковых условиях;

кд АТ,„

- коэффициент дефектности, представляющий собой

отношение измеренного превышения температуры контактного соединения ДТКС к превышению температуры, измеренному на целом участке шины (провода) ДТШ, отстоящем от контактного соединения на расстоянии не менее 1 м.

Для тяговых подстанций критерий избыточной температуры имеет ограниченное применение, так как вследствие однофазной тяговой нагрузки наблюдается значительная несимметрия токов по фазам. Наиболее эффективным критерием при ТВО электрооборудования ТП является коэффициент дефектности. Дополнительный положительный фактор при применении кд состоит в том, что данный параметр теоретически не зависит от величины протекающего тока. Для этого параметра в диссертации получено следующее аналитическое выражение

^ + К-к^тш^шл/^

2ршл/Х

1

К-к-Дв

л/Мк 4ркл/Х

где рш, рк - удельные электрические сопротивления шины и контактного соединения (КС); ктш, кт - коэффициенты теплоотдачи шины и КС; Рш -площадь поперечного сечения шины; 8К, 8Ш - площади боковых поверхностей единицы длины шины и КС; X - коэффициент теплопроводности КС; Як - электрическое сопротивление 2 КС.

На основе анализа математических моделей, предложенных в работах А.Б. Власова, показано, что развитие дефекта контактного соединения, приводящего к значительному возрастанию сопротивления, может происходить за несколько месяцев. Поэтому периодичность ТВО электрооборудования ТП, регламентируемая нормами (один раз в три года) является явно недостаточной.

-6 -4 -2 0 2 4 б

Рис. 1. Зависимость кд от погрешности в определении температуры

Кроме того, в первой главе приведены результаты экспериментальных исследований влияния коэффициента излучения на точность ТВО. Термограммы снимались с помощью тепловизора марки ТН5104, а измерения фактической температуры проводились на основе контактного термометра СОМАЯК. Эксперименты выполнялись для медных и алюминиевых КС. Эксперименты показали, что при задании коэффициента излучения в пределах от 0,7 до 0,9 для медных шин и от 0,74 до 0,8 для алюминиевых погрешность в определении температуры лежит в пределах -5 .. .+5 °С. Такая погрешность не окажет существенного влияния на выявление аварийных КС, характеризующихся значительными превышениями температуры. Однако если истинный кд лежит в пределах от 1 до 1,5, то неточное задание коэффициента излучения может привести к неправильным выводам о дефектности КС. Данный факт подтверждается кривой изменения кд в зависимости от погрешности в определении температуры (рис. 1), построенной для следующих условий эксперимента: шина нагрета до 30 °С; КС до 35 °С; температура окружающей среды равна 20 °С.

Вторая глава посвящена результатам полевых исследований, выполненных в 2002...2005 гг. на объектах Восточно-Сибирской железной дороги. В 2002...2004 гг. автором проведен!^"комплексные тепловизион-ные обследования электрооборудования тяговых подстанций. Диаграмма, иллюстрирующая итоги диагностирования электрооборудования ТП с разбивкой по уровням напряжения, представлена на рис. 2.

Рис 2 Диаграмма дефектов электрооборудования

Выявленные в результате ТВО дефекты неравномерно распределяются по видам оборудования, уровням напряжения и дистанциям электроснабжения (ЭЧ). Многомерный и сложный характер распределений числа дефектов затрудняет принятие обоснованных управленческих решений по результатам проведенных ТВО и формирование стратегии дальнейших обследований. Поэтому эффективное решение задач управления тепловизи-

онным мониторингом требует применения современных математических методов и компьютерных технологий.

В этой же главе представлены результаты тепловизионных обследований пассажирских вагонов, проведенные в вагонном депо станции «Иркутск - пассажирский». Термографирование показало, что тепловизионный метод позволяет достичь следующих результатов:

• оперативно проводить натурное обследование объекта;

• выявлять возможные технологические неисправности стыков панелей, их заполнений, оконных и дверных проемов;

• определять фактические тепловые потери ограждающих конструкций.

В последнем параграфе этой главы приведены результаты выполненных автором комплексных термографических обследований Северо-муйского тоннеля. Цель обследований состояла в оценке теплового режима сооружения и выявлении температурных аномалий. Получено 545 инфракрасных снимков таких аномалий. Термограммы для наиболее сильных аномалий преобразованы в объемные диаграммы (рис. 3), оси X и У которых представляют пространственные координаты, а по оси Ъ отложены значения температур. Для построения таких диаграмм было разработано программное обеспечение с использованием лицензированного пакета МаЛсас! 11. Полученные результаты использовались при комплексной оценке технического состояния сооружения.

Третья глава посвящена созданию методики математической обработки результатов тепловизионных обследований электрооборудования.

На первом этапе проведен разведочный анализ данных. С этой целью построены матричные графики, а также графики рассеяния, поверхностей и линий уровня. Пример матричного графика показан на рис. 4. Изучение этих графиков позволило сделать вывод о том, что данные о дефектах по различным распределительным устройствам (РУ) тяговых подстанций группируются в три области. Поэтому для дальнейшего анализа были применены процедуры кластерного анализа.

04« 1я- - •

«в ^ 1!:|||*'. . I : , .

5 * • * • •" 27 «В В : ; • '

• • • ... . 35 «0 1.

• «• II• . 1 • • I«.. II,.;. .• . \ : : ' ■ вь_

Рис. 4. Матричный график.

Классификация массива данных проведена на базе метода к-средних. Данный метод основан на алгоритме, использующем понятие центра тяжести. Исходная информация о классифицируемых объектах представлена матрицей «объект-свойство», столбцы которой задают точки 5-мерного евклидова пространства. В результате анализа совокупность из 65 ТП разделена на 3 непересекающихся кластера (рис. 5).

Рис. 5. Классификация на основе метода к-средних Информация о выполненной классификации может использоваться при разработке стратегий проведения дальнейших ТВО. Следует отметить,

что, несмотря на размытость факторного пространства, из совокупности объектов четко выделяется кластер с повышенным уровнем дефектности. Требование нахождения однозначной кластеризации элементов исследуемой проблемной области является достаточно жестким, особенно при решении слабо структурируемых задач, к которым относится задача классификации результатов ТВО тяговых подстанций. Методы нечеткой кластеризации ослабляют это требование. Ослабление осуществляется за счет введения в рассмотрение нечетких кластеров и соответствующих им функций принадлежности, принимающих значения из интервала 0... 1 (рис. 6).

Процедура нечеткой классификации учитывает размытость факторного пространства и потому дает более естественное разбиение исследуемого множества на отдельные кластеры, чем алгоритм к-средних. Тем не менее, объекты, входящие в кластер с повышенным уровнем дефектов, практически пересекаются.

Функции принадлежности

Первый кластер """Второй кластер Третий кластер

Рис б Нечеткая классификация (сортировка по функции принадлежности к первому

кластеру)

Полученные результаты позволяют получить важную информацию о статистических закономерностях проявления дефектов на диагностируемых объектах. Данные о центрах кластеров (рис. 7) дают возможность выработки рациональной стратегии осуществления дальнейшего тепловизи-онного мониторинга электрооборудования. Так, например, при ТВО тяговых подстанций, входящих в первый кластер, особое внимание следует обращать на электрооборудование РУ 110-220 кВ, а для второго кластера наиболее проблемными являются распределительные устройства 0,4 кВ.

Для определения факторов, от которых зависит число дефектов, выявляемых на тяговых подстанциях при ТВО, был проведен множественный регрессионный анализ.

110- ^¡¡Й 220 кВЖ§Ж 44% §ШШ 35 кЕ 6% 0,4 кВ 22% с^ТЧ <т„ \ > ■¿¿¿Ш 6-10 кВ 6% 1'У ^27,5 кВ 22% 110-220 кВ 1/ЙВРК 27,5 квГ - Ло,4 кВ 25% V у*9% 6-10 кВ*^^^ 13% 11 КВ 27,5 кВХ^Ц^^б-Ю кВ 25% 25%

Первый кластер Второй кластер Третий кластер

Рис. 7 Распределение дефектов по РУ для центров кластеров (типичных представителей)

В качестве влияющих факторов выбраны следующие параметры:

• средний отработанный ресурс оборудования Тр, годы;

• число зарегистрированных дефектов в прошлом (за период 1993...2002 гг.);

• мощность тягового трансформатора 8Н, кВА;

• расход электроэнергии на тягу Щ, млн. кВт-ч.

На первом этапе математической обработки результатов ТВО осуществлялась проверка соответствия результатов измерений закону нормального распределения. Расчеты выполнялись применительно к суммарному числу дефектов Ы1К на отдельной ТП. В результате было выявлено, что гипотеза нормальности для анализируемого распределения не может быть принята. Поэтому было выполнено преобразование исходных данных по следующим формулам:

Ьтек=101ёМКк; Ц„к=1018АУТк; Р„

ЬТк — 101ЕТРК; кзк —

10008нк

Для преобразованных исходных данных гипотеза нормальности распределения может быть уверенно принята и при их анализе можно корректно применять метод наименьших квадратов.

Исходная система уравнений для определения коэффициентов множественной регрессии может быть представлена так:

ХВ = ЬЕ, (1)

где X - матрица значений всех рассматриваемых факторов;

В = [Ь0 Ь, Ь2 Ь3 Ь„р - вектор искомых коэффициентов;

Регрессионная зависимость строится в следующем виде

Ч = Ь0 + Ь,ЬЖТ + Ь2к3 + ЬзЬ^, + Ь4ЬТ.

На основании соотношения (1) записывается система нормальных уравнений:

хтхв=хтьг.

Тогда вектор коэффициентов может быть найден из следующего выражения:

в=(хтх)"'хть1.

В результате расчетов с помощью лицензионного пакета МаЛСАИ 11 получено, что В = [-13,4 0,87 -5,88 0,07 0,581х.

Проверка значимости регрессионной зависимости проведена по Р-критерию Фишера. В результате установлено, что полученная регрессионная зависимость статистически значимо описывает анализируемые данные. Таким образом, построены значимые регрессионные зависимости числа дефектов на ТП от расхода ЭЭ на тягу поездов, среднегодового коэффициента загрузки трансформаторов, числа повреждений, зарегистрированных в ретроспективе, и отработанного ресурса оборудования.

Для выявления ТП с максимальным и минимальным уровнем дефектов на каждом РУ выполнена процедура многокритериальной оптимизации по векторному критерию

N=(N1 N2 N3 N4 N5), Ы^шш, ] = где И, - число дефектов на РУ 0,4 кВ; - число дефектов на РУ 6-10 кВ; N3 - число дефектов на РУ 27,5 кВ; N4 - число дефектов на РУ 35 кВ; И5 - число дефектов на РУ 110-220 кВ.

Для решения задачи вводятся следующие операции предпочтения и неразличимости для векторов:

операции предпочтения

№)>-№), М^оы'-0, к = ПЗ; №)ч№), К'1» <к = 1775;

® К К ® * "

операции неразличимости

о N , если не выполняются условия к = 1...5 и

к = ПЗ.

На основе этих операций построены множества Парето для условий минимизации и максимизации.

Для сужения множеств Парето проведена скаляризация векторного критерия

к=!

где коэффициенты \ определяют относительную «величину опасности» повреждений на различных РУ тяговой подстанции. Действительно, де-

фекты, возникающие на распредустройствах различного напряжения, могут приводить к разным последствиям. Так, дефекты в РУ 27,5 и 110 - 220 кВ могут приводить к авариям, связанным с задержками в движении поездов. Дефекты в РУ 6 - 10 - 35 кВ могут приводить к отключению районных потребителей электроэнергии. Дефекты на стороне 0,4 кВ, как правило, не сопровождаются существенным ущербом. Для объективного задания параметров проведен экспертный опрос среди ведущих специалистов службы Э ВСЖД - филиала ОАО «РЖД». По данным опроса составлена обратно-симметричная матрица шкалирования вН (табл. 1).

Таблица 1

27 кВ 220-110 кВ 6-10 кВ 35 кВ 0,4 кВ

27 кВ 1,00 3,00 4,00 5,00 5,00

110 кВ 0,33 1,00 2,00 4,00 4,00

6-10 кВ 0,25 0,50 1,00 2,00 2,00

35 кВ 0,20 0,25 0,50 1,00 1,00

0,4 кВ 0,20 0,25 0,50 1,00 1,00

Найдено максимальное собственное значение матрицы БН, равное =5,086. Индекс согласованности экспертных суждений определен по формуле

5,086-5

IS - ~n

= 0,021

n-1 5-1

Так как IS значительно меньше 0,1, степень согласованности суждений можно считать высокой.

В результате скаляризации векторного критерия выделены объекты с максимальным и минимальным уровнем дефектности. К аналогичному результату приводит и процедура лексикографической оптимизации, не требующая свертки векторного критерия.

В четвертой главе описано программное обеспечение, разработанное в рамках диссертационной работы для обработки результатов теплови-зионных обследований, а также представлена методика оперативной оценки температур электрооборудования ТП, базирующаяся на имитационном моделировании систем тягового электроснабжения в фазных координатах, реализованном на базе программного комплекса Fazonord, созданного в ИрГУПСе.

Для решения задачи создания базы (БД) результатов ТВО был разработан программный продукт ElStaGraph. В основу архитектуры программы положена концепция электронной карты железнодорожной магистрали. При ее создании использовались инструментальные средства Apache -MySQL - PHP. Главное окно программы ElStaGraph показано на рис. 8.

"1,ш ' ' ' * «чАиШЙаа & Мши •ш' ш

Рис. 8 Главное окно программы Е^шСтгарЬ

Основное назначение программы состоит в обработке, визуализации и хранении информации о проведенных тепловизионных обследованиях. Данные о ТВО представляются в виде термограмм дефектных узлов и их цифровых фотографий, таблиц распределения дефектов по РУ и ЭЧ, графиков и гистограмм, полученных в результате математической обработки, описанной выше.

Одним из наиболее дорогостоящих и ответственных элементов СТЭ являются силовые трансформаторы: тяговые (ТТ) и районные понизительные (РПТ). Многие из этих трансформаторов отработали нормативный ресурс. Процедуры оценки состояния изношенных трансформаторов находятся на пути становления. В дистанциях электроснабжения филиалов ОАО «РЖД» имеется современная вычислительная техника, которая может обеспечить соответствующую информационную поддержку персоналу, связанному с процессом функционирования тяговых трансформаторов и РПТ. Для обработки большого объема сложной, неопределенной, неоднозначной, противоречивой и эвристической информации необходимы специальные информационные системы (ИС), оказывающие пользователям поддержку в принятии решений. Достаточно эффективная ИС должна включать реляционную базу данных, продукционную базу знаний и экспертную систему. В рамках диссертационной работы создан один модуль экспертной системы (ЭС), обеспечивающий повышение эффективности обработки результатов тепловизионного диагностирования силовых трансформаторов тяговых подстанций. В модуле сконцентрирован много-

и

летний опыт выявления дефектов в трансформаторах на основе результатов термографирования.

Режимы работы электрооборудования СТЭ характеризуются значительной нестационарностью и существенной несимметрией. Эти факторы существенно затрудняют проведение ТВО. Повысить эффективность термографических обследований возможно путем предварительного имитационного моделирования режимов работы диагностируемой СТЭ с определением температур токоведущих частей. В диссертационной работе предложена методика оперативного оценивания температурного режима токоведущих частей на основе использования программного комплекса имитационного моделирования РагопоМ. Суть методики состоит в следующем. На основе информации, полученной из информационной системы ГИД (график исполненного движения) и модели СТЭ ВСЖД, созданной в ИрГУПСе, производится моделирование режима СТЭ. В результате определяются токи и температуры токоведущих частей для тяговой подстанции, на которой производится ТВО. Данные о токораспределении по отдельным фазам и оценочные значения температур токоведущих частей позволят повысить точность диагностирования и уменьшить число ложных диагнозов, связанных с неравномерной загрузкой фаз.

В результате выполненных в диссертации исследований и разработок может быть предложена система управления тепловизионным мониторингом СТЭ, структурная схема которой представлена на рис. 9. Система включает четыре основных блока:

• предварительная подготовка к ТВО;

• оперативная подготовка к проведению измерений;

• выполнение термографирования;

• математическая обработка результатов ТВО.

На этапе предварительной подготовки осуществляется анализ информации, полученной в результате математической обработки результатов предыдущих обследований, и производится прогнозирование уровня дефектности на основании модели множественной регрессии, описанной выше.

Этап оперативной подготовки осуществляется непосредственно на объекте (тяговой подстанции) и включает оценку токораспределения по фазам и температур токоведущих частей на основе имитационного моделирования по данным ГИД.

На третьем этапе осуществляется непосредственное термографиро-вание с использованием результатов, полученных на этапах 1 и 2, а также рекомендаций, сформулированных в первой главе диссертационной работы.

Рис.9. Система управления тепловизионным мониторингом

На четвертом этапе производится математическая обработка результатов ТВ О с помощью методов и алгоритмов, предложенных в рамках диссертационных исследований.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

Результатом работы является решение важной научно-технической проблемы управления тепловизионным мониторингом в системах тягового электроснабжения, что способствует повышению технико-экономических показателей магистральных железных дорог, надежности СТЭ и безопасности движения поездов, а также позволяет снизить ущербы от аварийных ситуаций.

На основе комплекса теоретических и экспериментальных исследований получены следующие основные результаты:

1. Предложена методика математической обработки результатов те-пловизионных обследований систем тягового электроснабжения, основан-

ная на использовании многомерных статистических методов. Показано, что число дефектов на тяговых подстанциях (ТП), выявляемых в результате ТВО, зависит от годового расхода электроэнергии на тягу поездов, коэффициента загрузки трансформаторов, числа повреждений, зарегистрированных в ретроспективе, и отработанного ресурса оборудования.

2. Выполнен системный анализ факторов, влияющих на эффективность тепловизионных обследований электрооборудования систем тягового электроснабжения.

3. На основе применения процедуры многокритериальной оптимизации разработана методика выделения объектов с экстремальными уровнями дефектности при тепловизионном мониторинге тяговых подстанций.

4. Разработан программный продукт Е^аСтгарЬ, предоставляющий специалистам служб и дистанций электроснабжения железных дорог широкие сервисные возможности для хранения, обработки и визуализации информации о проведенных тепловизионных обследованиях электрооборудования.

5. Создан модуль экспертной системы (ЭС), в котором сконцентрирован многолетний опыт выявления дефектов в трансформаторах на основе результатов термографирования; внедрение ЭС в практику проведения ТВО позволит повысить эффективность обработки результатов тепловизи-онного диагностирования силовых трансформаторов тяговых подстанций.

6. Предложена методика оперативного оценивания температурного режима токоведущих частей на основе использования программного комплекса имитационного моделирования Рагопогё, разработанного в Ир-ГУПСе.

7. Предложена методика управления тепловизионным мониторингом, обеспечивающая повышение достоверности термографических обследований электрооборудования тяговых подстанций.

8. Практическое использование разработанных методик, алгоритмов и программного обеспечения позволит повысить эффективность теплови-зионного диагностирования устройств электроснабжения магистральных железных дорог; вырабатывать обоснованные управленческие решения по результатам ТВО; выявлять факторы, влияющие на повреждаемость электрооборудования; повысить надежность СТЭ и систем электроснабжения нетяговых потребителей.

СПИСОК РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Закарюкин В.П., Крюков A.B., Степанов А.Д. Экспериментальная проверка математических моделей электрических систем, построенных на основе фазных координат // Вестник ИрГТУ. - Иркутск, 2004. - №4 -С. 152-157.

2. Степанов А.Д. Тепловизионная диагностика электрооборудования предприятий железнодорожного транспорта // Труды третьей международной научной конференции творческой молодёжи «Научно-техническое сотрудничество стран АТР в XXI веке». - Хабаровск: ДВГУПС. 2003. - Т. 1. - С. 233-236.

3. Крюков A.B., Степанов А.Д. Выделение объектов с экстремальными уровнями дефектности при тепловизионном мониторинге тяговых подстанций // Материалы всероссийской научно-технической конференции с международным участием «Ресурсосберегающие технологии на железнодорожном транспорте» - Красноярск: Изд-во «Гротеск», 2005. -С. 179184.

4. Крюков A.B., Степанов А.Д. Статистическая обработка результатов тепловизионных обследований тяговых подстанций // Труды четвёртой международной научной конференции творческой молодёжи «Научно-техническое и экономическое сотрудничество стран АТР». - Хабаровск: ДВГУПС, 2005. - Т. 1. - С. 174-178.

5. Асташин С.М., Степанов А.Д. Программный комплекс для анализа результатов тепловизионных обследований тяговых подстанций // Труды четвертой международной научной конференции творческой молодежи «Научно-техническое и экономическое сотрудничество стран АТР». Хабаровск: ДВГУПС, 2005. - Т. 1. - С. 210-212.

6. Крюков A.B., Степанов А.Д. Тепловизионное диагностирование в системах тягового электроснабжения // Материалы Всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Повышение эффективности производства и использования энергии в условиях Сибири». -Иркутск: ИрГТУ, 2005. - С. 63-68.

7. Крюков A.B., Степанов А.Д. Математическая обработка результатов тепловизионных обследований // Материалы межрегиональной научно практической конференции «Энергоэффективность, энергосбережение и энергетическая безопасность регионов России» - Томск: Томский ЦНТИ, 2004.-С. 111-116.

8. Крюков A.B., Лукьянчук Р.В. Степанов А. Д. Тепловизионная диагностика электрооборудования на предприятиях железнодорожного транспорта // Тр. Братского гос. техн. ун-та, Братск: БрГТУ. - 2002. - Т. 1.-С. 44-46.

9. Асташин С.М., Крюков А.В., Степанов А.Д. Компьютерная обработка результатов тепловизнонных обследований тяговых подстанций // Сборник материалов Всероссийской студенческой олимпиады научно-практической конференции и выставки студентов, аспирантов и молодых учёных «Энерго- и ресурсосбережение. Нетрадиционные и возобновляемые источники энергии». - Екатеринбург: УГТУ-УПИ, 2004. - С.26-29.

10. Крюков А.В., Степанов А.Д. Регрессионный анализ результатов тепловизнонных обследований тяговых подстанций // Информационные системы контроля и управления на транспорте. Автоматизация технологических процессов в промышленности и на транспорте: Сборник научных трудов. - Иркутск: ИрГУПС, 2005. - Вып. 13. С. 56-62

11. Крюков А.В., Степанов А.Д. Исследование влияния коэффициента излучения на результаты тепловизнонных обследований // Информационные системы контроля и управления в промышленности и на транспорте: Сборник научных трудов. - Иркутск ИрГУПС, 2005. - Вып. 13. - С 6368

12. Крюков А.В., Степанов А.Д., Асташин С.М. Компьютерная визуализация результатов тепловизнонных обследований // Proceedings of the International conference 29-31 March 2004, Irkutsk. - Irkutsk: Irkutsk state transport university-Technological educational institution of Athens. - Irkutsk, 2004.-P. 234-240.

13. Крюков E. А. Степанов А. Д. Построение трехмерных диаграмм температурных полей // Proceedings of the International conference 29-31 March 2004, Irkutsk. - Irkutsk: Irkutsk state transport university - Technological educational institution of Athens.- Irkutsk, 2004. - P. 192- 196.

Подписано в печать 27.01.2006. Формат 60x84У; Бумага офсетная. Печать трафаретная. Гарнитура Times. Усл. печ. л 1,12 Уч.-изд. л. 1,2 Тираж 120 экз Заказ № 109

Отпечатано в Глазковской типографии. 664039, г.Иркутск, ул. Гоголя, 53.Тел. 38-78-40.

i,

I

*

I

I

I

ь

I

ДжбА

w ~ 3 0 51

ВВЕДЕНИЕ.

1 СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ ФАКТОРОВ, ВЛИЯЮЩИХ НА ЭФ- 14 ФЕКТИВНОСТЬ ТЕПЛОВИЗИОННОГО МОНИТОРИНГА.

1.1 Вводные замечания.

1.2 Факторы, влияющие на эффективность тепловизионного обследования

1.3. Факторы, влияющие на работу контактных соединений в электроустановках тяговых подстанций

1.4 Экспериментальное исследование влияния коэффициента излучения на точность ТВО.

2 РЕЗУЛЬТАТЫ ТЕПЛОВИЗИОННОГО ДИАГНОСТИРОВАНИЯ ОБЕКТОВ ЖД ТРАНСПОРТА

2.1 Диагностирование тяговых подстанций.

2.2 Диагностирование пассажирских вагонов.

2.3 Диагностирование искусственных сооружений ЖД транспорта

3 МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА РЕЗУЛЬТАТОВ ТЕПЛО-ВИЗИОННЫХ ОБСЛЕДОВАНИЙ.

3.1 Оценивание параметров распределения по выборке.

3.2 Преобразование распределения к нормальному.

3.3 Предварительный анализ данных.

3.4 Кластерный анализ результатов тепловизионного диагностирования

3.5 Использование процедуры нечеткой классификации.

3.6 Анализ ретроспективных данных о повреждениях на ТП.

3.7 Регрессионный анализ результатов тепловизионного обследования

3.8 Выделение объектов с экстремальными уровнями дефектности.

4 ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДЛЯ ОБРАБОТКИ РЕЗУЛЬТАТОВ ТВО.

4.1 Программный продукт ElStaGraph.

4.2 Экспертная система для обработки результатов ТВО трансформаторов

4.3 Оценивание состояния устройств электроснабжения для целей ТВО

4.4 Система управления тепловизионным мониторингом

Основные результаты работы.

Системы тягового электроснабжения (СТЭ) содержат большое количество устройств, длительная эксплуатация которых без надлежащего диагностирования технического состояния может привести к выходу их из строя и значительному материальному ущербу [5, 25, 68, 79, 90]. Для реализации эффективного диагностирования устройств тягового электроснабжения необходимы современные методики и технические средства контроля.

Решение задач диагностирования электрооборудования СТЭ может быть выполнено на основе тепловизионных обследований (ТВО). Цель ТВО - сократить объем, продолжительность и стоимость ремонтных работ, увеличить межремонтные сроки и повысить надежность работы СТЭ за счет выявления локальных дефектов. Инфракрасный контроль, осуществляемый с помощью современных высокочувствительных портативных тепловизоров, позволяет при минимальных финансовых затратах, за короткое время, без вывода оборудования из работы проверять надежность контролируемого объекта, выявлять дефекты на ранней стадии их развития, сокращать затраты на техническое обслуживание за счет прогнозирования сроков и объема ремонтных работ [9, 10.23, 30, 33, 34, 38. 41, 54, 56,58,59, 65, 92.117].

В системах тягового электроснабжения термография может применяться по всему циклу распределения и потребления электроэнергии: от тяговых подстанций до электрооборудования подвижного состава. Термограмма быстро и четко укажет на возникшие неполадки задолго до того, как они превратятся в крупные эксплуатационные проблемы.

В настоящее время при проведении тепловизионного обследования ставят в основном задачи выявления участков локального теплового перегрева, обусловленного потенциальными дефектами, и при их обнаружении считают задачу выполненной. Это сужает рамки ТВО и не позволяет использовать инфракрасную технику в полной мере. Превратить ТВО в полноценный способ технического диагностирования можно на основе разработки математических методов и компьютерных технологий обработки результатов обследований.

Целью диссертационной работы является создание методики управления тепловизионным мониторингом в системах тягового электроснабжения магистральных железных дорог на основе применения современных математических методов и компьютерных технологий.

Методы исследования основаны на применении многомерного статистического анализа, нечеткой классификации, современных информационных технологий.

Впервые получены, составляют предмет научной новизны и выносятся на защиту следующие результаты:

1. Разработана методика математической обработки результатов теплови-зионных обследований систем тягового электроснабжения, основанная на использовании многомерных статистических методов; показано, что число дефектов, выявляемых в результате ТВО на тяговых подстанциях (ТП), зависит от годового расхода электроэнергии на тягу поездов, коэффициента загрузки трансформаторов, числа повреждений, зарегистрированных в ретроспективе, и отработанного ресурса оборудования.

2. Проведен системный анализ факторов, влияющих на эффективность теп-ловизионных обследований электрооборудования систем тягового электроснабжения.

3. Создана методика выделения объектов с экстремальными уровнями дефектности при тепловизионном мониторинге тяговых подстанций на основе применения процедуры многокритериальной оптимизации.

4. Разработана методика оперативной оценки температур электрооборудования ТП, базирующаяся на имитационном моделировании систем тягового электроснабжения в фазных координатах.

5. Предложена методика управления тепловизионным мониторингом, обеспечивающая повышение достоверности термографических обследований электрооборудования тяговых подстанций. 4

Практическая ценность. Внедрение результатов диссертационных исследований позволяет достичь следующих результатов:

• повысить эффективность тепловизионного диагностирования устройств тягового электроснабжения;

• вырабатывать обоснованные управленческие решения по результатам

ТВО;

• выявлять факторы, влияющие на повреждаемость электрооборудования;

• снизить величину ущербов от аварий; i ,

• повысить надежность СТЭ и систем электроснабжения нетяговых потребителей.

Реализация и внедрение результатов работы. Основные результаты диссертационной работы в виде программного обеспечения для ЭВМ, рекомендаций и практических разработок переданы в филиал «Восточно-Сибирская железная дорога» ОАО «РЖД».

Материалы диссертации используются в учебном процессе в Иркутском государственном университете путей сообщения.

Во введении обоснована актуальность темы диссертации, новизна и перспективность использования системного подхода для решения задачи управления тепловизионным мониторингом в системах тягового электроснабжения магистральных железных дорог. Сформулированы цель и основные задачи исследований, определена научная и практическая ценность работы. Приведено краткое содержание диссертации.

В первой главе проведен системный анализ факторов, влияющих на эффективность тепловизионных обследований электрооборудования тяговых подстанций. Показано, что, несмотря на интенсивное развитие термографических методов, методологическая база ТВО электрооборудования СТЭ проработана недостаточно, задерживается выработка единых технических требований. Несмотря на большой объем экспериментальных данных, они не обобщены, что снижает эффективность обследований. Задача технической диагностики, связанная с прогнозированием, до настоящего времени практически не решается. Возникающие при этом проблемы связаны со следующими факторами:

• несовершенная система тепловизионного мониторинга, в рамках которой ТВО проводят без накопления и анализа данных, не создаются алгоритмы и технологии сбора, а также статистической обработки результатов ТВО;

• недостаточное развитие диагностических моделей, позволяющих прогнозировать поведение сложного оборудования.

При ТВО традиционно используются следующие понятия:

• превышение температуры, определяемое как разность между измеренной температурой нагрева токоведущей части и температурой окружающего воздуха;

• избыточная температура, определяемая как превышение измеренной температуры контролируемого узла над температурой аналогичных узлов других фаз, находящихся в одинаковых условиях;

• коэффициент дефектности, представляющий собой отношение измеренного превышения температуры контактного соединения к превышению температуры, измеренному на целом участке шины (провода), отстоящем от контактного соединения на расстоянии не менее 1 м.

В диссертации показано, что для тяговых подстанций критерий избыточной температуры имеет ограниченное применение, так как вследствие однофазной тяговой нагрузки наблюдается значительная несимметрия токов по фазам. Наиболее эффективным критерием при ТВО электрооборудования ТП является коэффициент дефектности. Дополнительный положительный фактор при применении этого коэффициента состоит в том, что данный параметр теоретически не зависит от величины протекающего тока. Для доказательства этого положения в диссертации получено аналитическое выражение для коэффициента дефектности.

На основе анализа математических моделей, предложенных в работах А.Б. Власова, показано, что развитие дефекта контактного соединения, приводящего к значительному возрастанию сопротивления, может происходить за несколько месяцев. Поэтому периодичность ТВО электрооборудования ТП, регламентируемая нормами (один раз в три года) является явно недостаточной. 6

Кроме того, в первой главе приведены результаты экспериментальных исследований влияния коэффициента излучения на точность ТВО [46]. Эксперименты выполнялись для медных и алюминиевых контактных соединений (КС). Эксперименты показали, что при задании коэффициента излучения в пределах от 0,7 до 0,9 для медных шин и от 0,74 до 0,8 для алюминиевых погрешность в определении температуры лежит в пределах -5 . .+5 °С. Такая погрешность не окажет существенного влияния на выявление аварийных КС, характеризующихся значительными превышениями температуры. Однако если истинный коэффициент дефектности лежит в пределах от 1 до 1,5, то неточное задание коэффициента излучения может привести к неправильным выводам о дефектности КС.

Вторая глава посвящена результатам полевых исследований, выполненных в 2002.2005 гг. на объектах Восточно-Сибирской железной дороги [2, 43, 50, 80]. В 2002.2004 гг. автором проведены комплексные тепловизионные обследования электрооборудования 65 тяговых подстанций.

Выявленные в результате ТВО дефекты неравномерно распределяются по видам оборудования, уровням напряжения и дистанциям электроснабжения. Многомерный и сложный характер распределений числа дефектов затрудняет принятие обоснованных управленческих решений по результатам проведенных ТВО и формирование стратегии дальнейших обследований. Поэтому эффективное решение задач управления тепловизионным мониторингом требует применения современных математических методов и компьютерных технологий.

В этой же главе представлены результаты тепловизионных обследований пассажирских вагонов, проведенные в вагонном депо станции «Иркутск - пассажирский». Термографирование показало, что тепловизионный метод позволяет достичь следующих результатов:

• оперативно проводить натурное обследование объекта;

• выявлять возможные технологические неисправности стыков панелей, их заполнений, оконных и дверных проемов;

• определять фактические тепловые потери ограждающих конструкций.

В последнем параграфе этой главы приведены результаты выполненных автором комплексных термографических обследований Северомуйского тоннеля. Цель обследований состояла в оценке теплового режима сооружения и выявлении температурных аномалий. Получено 545 инфракрасных снимков таких аномалий. Термограммы для наиболее сильных аномалий преобразованы в объемные диаграммы [51]. Для построения таких диаграмм было разработано программное обеспечение с использованием лицензированного пакета Mathcad 11. Полученные результаты использовались при комплексной оценке технического состояния сооружения.

Третья глава посвящена созданию методики математической обработки результатов тепловизионных обследований электрооборудования [2, 42, 45, 47.49].

На первом этапе проведен разведочный анализ данных. С этой целью построены матричные графики, а также графики рассеяния, поверхностей и линий уровня. Изучение этих графиков позволило сделать вывод о том, что данные о дефектах по различным распределительным устройствам (РУ) тяговых подстанций группируются в три области. Поэтому для дальнейшего анализа были применены процедуры кластерного анализа.

Классификация массива данных проведена на базе метода k-средних. Данный метод основан на алгоритме, использующем понятие центра тяжести. Исходная информация о классифицируемых объектах представлена матрицей «объект-свойство», столбцы которой задают точки 5-мерного евклидова пространства. В результате анализа совокупность из 65 ТП разделена на 3 непересекающихся кла-стера^

Информация о выполненной классификации может использоваться при разработке стратегий проведения дальнейших ТВО. Следует отметить, что, несмотря на размытость факторного пространства, из совокупности объектов четко выделяется кластер с повышенным уровнем дефектности. Требование нахождения однозначной кластеризации элементов исследуемой проблемной области является достаточно жестким, особенно при решении слабо структурируемых задач, к ко8 торым относится задача классификации результатов ТВО тяговых подстанций. Методы нечеткой кластеризации ослабляют это требование. Ослабление осуществляется за счет введения в рассмотрение нечетких кластеров и соответствующих им функций принадлежности, принимающих значения из интервала 0.1.

Процедура нечеткой классификации учитывает размытость факторного пространства и потому дает более естественное разбиение исследуемого множества на отдельные кластеры, чем алгоритм k-средних. Тем не менее, объекты, входящие в кластер с повышенным уровнем дефектов, практически пересекаются.

Полученные результаты позволяют получить важную информацию о статистических закономерностях проявления дефектов на диагностируемых объектах. Данные о центрах кластеров дают возможность выработки рациональной стратегии осуществления дальнейшего тепловизионного мониторинга электрооборудования. Так, например, при ТВО тяговых подстанций, входящих в первый кластер, особое внимание следует обращать на электрооборудование РУ 110-220 кВ, а для второго кластера наиболее проблемными являются распределительные устройства 0,4 кВ.

Для определения факторов, от которых зависит число дефектов, выявляемых на тяговых подстанциях при ТВО, был проведен множественный регрессионный анализ.

В качестве влияющих факторов выбраны следующие параметры:

• средний отработанный ресурс оборудования;

• число зарегистрированных дефектов в прошлом (за период 1993.2002 гг.);

• мощность тягового трансформатора;

• расход электроэнергии на тягу поездов.

На первом этапе математической обработки результатов ТВО осуществлялась проверка соответствия результатов измерений закону нормального распределения. Расчеты выполнялись применительно к суммарному числу дефектов на отдельной ТП. В результате было выявлено, что гипотеза нормальности для анализируемого распределения не может быть принята. Поэтому было выполнено 9 логарифмическое преобразование исходных данных. Для преобразованных исходных данных гипотеза нормальности распределения может быть уверенно принята и при их анализе можно корректно применять метод наименьших квадратов.

Проверка адекватности регрессионной зависимости проведена по F-критерию Фишера. В результате установлено, что полученная регрессионная зависимость статистически значимо описывает анализируемые данные. Таким образом, построены значимые регрессионные зависимости числа дефектов на ТП от расхода ЭЭ на тягу поездов, среднегодового коэффициента загрузки трансформаторов, числа повреждений, зарегистрированных в ретроспективе, и отработанного ресурса оборудования.

Для выявления ТП с максимальным и минимальным уровнем дефектов на каждом РУ выполнена процедура многокритериальной оптимизации по векторному критерию. Для решения задачи введены операции предпочтения и неразличимости для векторов. На основе этих операций построены множества Парето для условий минимизации и максимизации. Для сужения множеств Парето проведена скаляризация векторного критерия. Для этого введены весовые коэффициенты, определяющие относительную «величину опасности» повреждений на различных РУ тяговой подстанции. Действительно, дефекты, возникающие на рас-предустройствах различного напряжения, могут приводить к разным последствиям. Так, дефекты в РУ 27,5 и 110 - 220 кВ могут приводить к авариям, связанным с задержками в движении поездов. Дефекты в РУ 6 - 10 - 35 кВ могут приводить к отключению районных потребителей электроэнергии. Дефекты на стороне 0,4 кВ, как правило, не сопровождаются существенным ущербом. Для объективного задания весовых коэффициентов проведен экспертный опрос среди ведущих специалистов службы электрификации и электроснабжения ВСЖД - филиала ОАО «РЖД». По данным опроса составлена обратно-симметричная матрица шкалирования. Найдено максимальное собственное значение этой матрицы и определен индекс согласованности экспертных суждений. Так как этот индекс оказался значительно меньше 0.1, то степень согласованности суждений можно считать высокой.

В результате скаляризации векторного критерия выделены объекты с максимальным и минимальным уровнем дефектности. К аналогичному результату приводит и процедура лексикографической оптимизации, не требующая свертки векторного критерия.

В четвертой главе описано программное обеспечение, разработанное в рамках диссертационных исследований для обработки результатов ТВО [2, 3, 51, 91], а также представлена методика оперативной оценки температур электрооборудования ТП, базирующаяся на имитационном моделировании систем тягового электроснабжения в фазных координатах, реализованном на основе программного комплекса Fazonord, созданного в ИрГУПСе [90].

Для решения задачи создания базы (БД) результатов ТВО был разработан программный продукт ElStaGraph. В основу архитектуры программы положена концепция электронной карты железнодорожной магистрали. При ее создании использовались инструментальные средства Apache - MySQL - PHP.

Основное назначение программы состоит в обработке, визуализации и хранении информации о проведенных тепловизионных обследованиях. Данные о ТВО представляются в виде термограмм дефектных узлов и их цифровых фотографий, таблиц распределения дефектов по РУ и ЭЧ, графиков и гистограмм, полученных в результате математической обработки, описанной выше.

Одним из наиболее дорогостоящих и ответственных элементов СТЭ являются силовые трансформаторы: тяговые (ТТ) и районные понизительные (РПТ). Многие из этих трансформаторов отработали нормативный ресурс. Процедуры оценки состояния изношенных трансформаторов находятся на пути становления. В дистанциях электроснабжения филиалов ОАО «РЖД» имеется современная вычислительная техника, которая может обеспечить соответствующую информационную поддержку персоналу, связанному с процессом функционирования тяговых трансформаторов и РПТ. Для обработки большого объема сложной, неопределенной, неоднозначной, противоречивой и эвристической информации необходимы специальные информационные системы (ИС), оказывающие пользователям поддержку в принятии решений. Достаточно эффективная ИС должна включать и реляционную базу данных, продукционную базу знаний и экспертную систему. В рамках диссертационной работы создан один модуль экспертной системы (ЭС), обеспечивающий повышение эффективности обработки результатов тепловизионного диагностирования силовых трансформаторов тяговых подстанций. В модуле сконцентрирован многолетний опыт выявления дефектов в трансформаторах на основе результатов термографирования.

Режимы работы электрооборудования СТЭ характеризуются значительной нестационарностью и существенной несимметрией [35, 90]. Эти факторы существенно затрудняют проведение ТВО. Повысить эффективность термографических обследований возможно путем предварительного имитационного моделирования режимов работы диагностируемой СТЭ с определением температур токоведущих частей. В диссертационной работе предложена методика оперативного оценивания температурного режима токоведущих частей на основе использования программного комплекса имитационного моделирования Fazonord [90]. Суть методики состоит в следующем. На основе информации, полученной из информационной системы ГИД (график исполненного движения) и модели СТЭ ВСЖД, созданной в ИрГУПСе, производится моделирование режима СТЭ. В результате определяются токи и температуры токоведущих частей для тяговой подстанции, на которой производится ТВО. Данные о токораспределении по отдельным фазам и оценочные значения температур токоведущих частей позволят повысить точность диагностирования и уменьшить число ложных диагнозов, связанных с неравномерной загрузкой фаз.

В результате выполненных в диссертации исследований и разработок может быть предложена система управления тепловизионным мониторингом СТЭ. Система включает четыре основных блока:

• предварительная подготовка к ТВО;

• оперативная подготовка к проведению измерений;

• выполнение термографирования;

• математическая обработка результатов ТВО.

На этапе предварительной подготовки осуществляется анализ информации, полученной в результате математической обработки результатов предыдущих обследований, и производится прогнозирование уровня дефектности на основании модели множественной регрессии, описанной выше.

Этап оперативной подготовки осуществляется непосредственно на объекте (тяговой подстанции) и включает оценку токораспределения по фазам и температур токоведущих частей на основе имитационного моделирования по данным ГИД.

На третьем этапе осуществляется непосредственное термографирование с использованием результатов, полученных на этапах 1 и 2, а также рекомендаций, сформулированных в первой главе диссертационной работы.

На четвертом этапе производится математическая обработка результатов ТВО с помощью методов и алгоритмов, предложенных в рамках диссертационных исследований.

При работе над диссертацией автор пользовался научными консультациями канд. техн. наук, доцента Закарюкина В.П.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

Результатом работы является решение важной научно-технической проблемы управления тепловизионным мониторингом в системах тягового электроснабжения, что способствует повышению технико-экономических показателей магистральных железных дорог, надежности СТЭ и безопасности движения поездов, а также позволяет снизить ущербы от аварийных ситуаций.

На основе комплекса теоретических и экспериментальных исследований получены следующие основные результаты:

1. Предложена методика математической обработки результатов тепловизи-онных обследований систем тягового электроснабжения, основанная на использовании многомерных статистических методов. Показано, что число дефектов на тяговых подстанциях (ТП), выявляемых в результате ТВО, зависит от годового расхода электроэнергии на тягу поездов, коэффициента загрузки трансформаторов, числа повреждений, зарегистрированных в ретроспективе, и отработанного ресурса оборудования.

2. Выполнен системный анализ факторов, влияющих на эффективность теп-ловизионных обследований электрооборудования систем тягового электроснабжения.

3. На основе применения процедуры многокритериальной оптимизации разработана методика выделения объектов с экстремальными уровнями дефектности при тепловизионном мониторинге тяговых подстанций.

4. Разработан программный продукт EIStaGraph, предоставляющий специалистам служб и дистанций электроснабжения железных дорог широкие сервисные возможности для хранения, обработки и визуализации информации о проведенных тепловизионных обследованиях электрооборудования.

5. Создан модуль экспертной системы (ЭС), в котором сконцентрирован многолетний опыт выявления дефектов в трансформаторах на основе результатов термографирования; внедрение ЭС в практику проведения ТВО позволит повысить эффективность обработки результатов тепловизионного диагностирования силовых трансформаторов тяговых подстанций.

146

6. Предложена методика оперативного оценивания температурного режима токоведущих частей на основе использования программного комплекса имитационного моделирования Fazonord, разработанного в ИрГУПСе.

7. Предложена методика управления тепловизионным мониторингом, обеспечивающая повышение достоверности термографических обследований электрооборудования тяговых подстанций.

8. Практическое использование разработанных методик, алгоритмов и программного обеспечения позволит повысить эффективность тепловизионного диагностирования устройств электроснабжения магистральных железных дорог; вырабатывать обоснованные управленческие решения по результатам ТВО; выявлять факторы, влияющие на повреждаемость электрооборудования; повысить надежность СТЭ и систем электроснабжения нетяговых потребителей.

1. Х.Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Етоков И.С. и др. Прикладная статистика: классификация и снижение размерности. М.: Финансы и статистика, 1989. -607 с.

2. А.Бажанов С.А. Инфракрасная диагностика электрооборудования распределительных устройств. М.: НТФ "Энергопрогресс", 2000. - 76 с.

3. Бей Ю.М., Мамошин P.P. Тяговые подстанции. М: Транспорт, 1986,319 с.

4. Берман В.И., Феськов Е.М., Юркевич В.М. Новый способ оценки сопротивлений контактных соединений II Промышленная энергетика. 1999. -№6. -С.24-32.

5. Бойченко В.И., Дзекцер Н.Н. Контактные соединения токоведущих шин. -М.: Энергия, 1978.

6. Бойченко В.И., Дзекцер Н.Н. Контактные соединения токоведущих шин. -Я.: Энергия, 1978. -144 с.

7. Вавилов В.П. Тепловые методы неразрушающего контроля: Справочник. М.: Машиностроение, 1991. - 240 с.

8. Ю.Власов А.Б. Прогнозирование долговечности контактных соединений по данным тепловизионной диагностики //Электротехника, 2003. №12. — С. 2734.

9. Власов А. Б. Тепловизионная диагностика в энергетике: достижения и проблемы // Электрика. 2002.- № 12. С. 27-32.

10. Власов А.Б, Джура А.В. Оценка параметров надежности контактных соединений по данным тепловизионного контроля И Электротехника. 2002.- № 6.-С.2-5.

11. Власов А.Б. Определение гамма процентного ресурса контактных соединений по данным тепловизионной диагностики //Электротехника.2003. - №8. - С. 25- 28.

12. А. Власов А.Б. Методология обследования контактных соединений IIЭлектрика, 2002. -№7. С.36- 40.

13. Власов А.Б. Методы статистической обработки данных тепловизионного контроля // Электрика. 2002. -№10. С. 32 -36.

14. Власов А.Б. Обработка и анализ данных тепловизионного контроля // Электротехника. 2002-№ 7,- С.37-43.

15. М.Власов А.Б. Приведение данных тепловизионного контроля к единому критерию // Электрика. 2001. -№12. С. 24- 28.

16. Власов А.Б. Расчет эксплуатационных показателей надежности контактных соединений с помощью тепловизионного контроля // Электротехника. 2002. -№8.

17. Власов А.Б. Тепловизионный контроль или диагностика? // Электротехника. 2002.-№ 11.

18. Ю.Власов А.Б. Тепловизионный метод контроля физических параметров высоковольтных вводов II Электротехника. 1994.- №4. С. 34-40.

19. Власов А.Б. Факторный анализ показателей надежности контактных соединений по данным тепловизионного контроля // Электротехника. 2003. № 4. -С. 51-55.

20. Власов А.Б., Джура А.В. Анализ данных тепловизионного контроля149электрооборудования в Колэнерго // Электрические станции. 2002.- № 7. -С. 4750.

21. Госсорг Ж. Инфракрасная термография. Основы, техника, применение.-Ф М.: Мир, 1988.- 415 с.

22. Гусев А.Ф. Исследование трения и переходного сопротивления электроконтактных материалов//Сб. науч. тр.: -Калинин, 1989. С.64-69.

23. Давыдова И.К., Попов Б.И., Эрлих В.М. Справочник по эксплуатации тяговых подстанций и постов секционирования. М.: Транспорт, 1974.

24. Демкин Н.Б., Короткое М.А., Шевченко А.С. Влияние циклически меняющихся нагрузок на контактное электросопротивление. Калинин.: КГУ, 1976. -С. 55-58.

25. Дзещер Н.Н., Висленев Ю.С. Многоамперные контактные соединения. ® -Л.: Энергоатомиздат, 1987.

26. Долин А.П., Плис А.И., Бессонов С.А. К определению допустимых рабочих токов шин с болтовыми соединениями.// Электричество. М.: -№6. -1991. -С. 69-73.

27. Драгун В.Л., Филатов С.А. Тепловизионные системы в исследованиях тепловых процессов. М.: Наука и техника, 1989. - 175 с.

28. Дроздов В.А., Сухарев В.И. Термография в строительстве. М.: Строй-Ф издат, 1987. - 240 с.

29. ЪХ.Жежеленко И.В. Высшие гармоники в системах электроснабжения промпредприятий. —М.: Энергоатомиздат, 1994. -272 с.

30. Жежеленко И.В., Саенко Ю.Д. Взаимное сопротивление электрических сетей на частотах гармоник // Изв. Вузов СССР. Энергетика. -№2. -1989. С.26-28.

31. Жуков А. Г., Горюнов А. И., Кальфа А.А. Тепловизионные приемники и их применение.- М.: Сов. радио, 1983. 114с.ф 34. Журавлев А.Н., Попов Г.В. Технология тепловизионного контроля в диагностике силовых трансформаторов //WWW. TransforMamopbi.ru.

32. Закарюкин В.П., Крюков А.В., Степанов А.Д. Экспериментальная проверка математических моделей электрических систем, построенных на основе фазных координат // Вестник ИрГТУ. Иркутск, 2004. -№4-С. 152-157.

33. Измайлов В.В. Влияние повышенных температур на надежность электрических контактов IIСб. науч. тр.: -Калинин, 1988. -С. 45-50.

34. Измайлов В.В., Митюрев А.А. Влияние температурных деформаций на работу контактных соединений токоведущих шин //Сборник научных трудов. — Киев: КГУ, 1987. -С. 63-69.

35. Капарчук В.Е., Чигринец А.Д. Бесконтактная тепловая диагностика машин.- М.: Машиностроение, 1987. -160 с.

36. Клейп А.А., Щеглов Н.В. Методы и средства диагностики изоляции высоковольтного оборудования. Новосибирск: НГТУ, 2000. - 74 с.

37. Криксу нов JI.3., Падалко Г. А. Тепловизоры: Справочник.- Киев: Техника, 1987. -166 с.

38. АХ.Криксунов JI.3. Справочник по основам инфракрасной техники. — М.: Сов. радио, 1978. 400 с.

39. Крюков A.B., Лукьянчук P.B., Степанов А.Д. Тепловизионная диагностика электрооборудования на предприятиях железнодорожного транспорта НТр. Братского гос. техн. ун-та. Том 1. -Братск: БрГТУ, 2002.- С. 44-46.

40. Кудрин Б.И. Введение в технетику. Томск: Томск, ун-т, 1993. -552 с.152

41. Леонепков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuz-zyTECH. БХВ - Петербург, СПб.: 2003. -736 с.

42. Ллойд Д. Системы тепловидения. М.: Мир, 1978. -410 с.

43. Львовский Е.Н. Статистические методы построения эмпирических формул. М.: Высшая школа, 1988. - 239 с.

44. Масленников Д.С., Константинов А.Г., Осотов В.Н. и др. О теплови-зионном контроле электротехнического оборудования// Электрические станции. 1985.-№11.-С. 73-75.

45. Ы.Мерл В. Электрический контакт. Теория и применение на практике. — М.: Госэнергоиздат, 1962. -81 с.

46. Методические указания по применению приборов инфракрасной техники. М.: ОРГРЭС, 1995. - 396 с.

47. Методы и средства оценки состояния энергетического оборудования. Вып. 13. Современные проблемы инфракрасной термографии. СПб.: ПЭИПК, 2004.-103 с.

48. Мохов В.Н. Об измерении переходных сопротивлений в высоковольтном оборудовании //Энергетик. №8. -1997. -С. 24.

49. Ногин В.Д., Протодьяконов И.О., Евламниев НИ. Основы теории оптимизации. М.: Высшая школа, 1986. - 384 с

50. Объем и нормы испытания электрооборудования. М.: Энас, 1998.

51. Основные положения методики инфракрасной диагностики электрооборудования и ВЛ. РД 153.-34.0-20.363-99,- М: ОРГРЭС,200.- 144 с.

52. Острейко В.Н. Ширина разделяющих пазы перешейков в электрических контактных сварных соединениях // Электротехника. -№1. -1998. -С.26-27.

53. Поляков B.C. Применение тепловизионных приемников для выявления дефектов высоковольтного оборудования // Методические указания по контролю оборудования тепловизорами. — Л.: ЛИПКЭн, 1990.

54. Попов В.М. Теплообмен в зоне контакта разъемных и неразъемных соединений. — М.: Энергия, 1971. 216 с.

55. Правила устройств электроустановок. М: Эиергоатомиздат,2002.654 с.

56. Прохорский А.А. Электрические станции и подстанции.- М: Транспорт, 1972.-552 с.

57. Растригин JT.A. Современные принципы управления сложными объектами. -М: Сов. радио, 1980. -232 с.

58. Реутт Е.К., Саксопов И.Н. Электрические контакты. М.: Воениздат, 1971. -215 с.

59. И.Сазыкин В.Г. Информационная поддержка внешнего исследования силовых трансформаторов // Промышленная энергетика, 2002. -№1. С.18-25.

60. Сальникова М.К. Анализ потерь электроэнергии в контактных соединениях электрических сетей // Тр. Братского гос. техн. ун-та.-Том. 1. -Братск: БрГТУ, 2002. -С.51-56.

61. Сальникова М.К. Влияние показателей качества на работу многоамперных электрических контактов // Материалы 21 научно-технической конференции. Братск: БрИИ, 2000. -С. 32-33.

62. Сальникова М.К. Математическая модель процесса старения электрических контактов// Тр. Братского государственного индустриального института. Материалы 20 научно-технической конференции. —Братск: БрИИ, 1999. —Т.2. — С.29-31.

63. Сальникова М.К. Математическое моделирование многоамперных контактных соединений для расчета дополнительных потерь электроэнергии в электрических сетях. Дисс. канд. техн. наук. Братск: БрГТУ, 2003. — 158 с.

64. Сальникова М.К. Математическое моделирование многоамперных электрических контактов// Тр. Братского гос. техн. ун-та .—Том 1—Братск: БрГТУ, 2002.-С.56-61.

65. Сальникова М.К. Построение многоуровневой математической модели многоамперных электрических контактов// Электрификация металлургических предприятий Сибири. Вып.8. -Томск: Изд-во Томск, гос. ун-та, 1999. -С. 64-75.

66. Справочник по электрическим аппаратам высокого напряжения / Н. М. Адонъев и др. Л.: Энергоатомиздат, 1987. 544 с.

67. Трофимов Г.Г., Сысоев В.В. Частотные характеристики активного сопротивления распределительных элементов электрических сетей. // Изв. Вузов СССР. Электромеханика. -М9. -1982. С.1103-1106.

68. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Статистический анализ данных на компьютере. -М.: ИНФРА-М, 1998. -528 с.

69. Френкель Я.И. Теория электрических контактов между металлами // ЖЭТФ, 1946. -№16. -Вып.4. -С.316-334.

70. Хольм Р. Электрические контакты. М.: Изд-во иностр. лит., 1961.-461с.

71. Чернявская Л.Ф., Сальникова М.К. Контактные соединения электрических сетей// Тр. Братского индустриального института: Материалы 19 научно-технической конф. -Братск: БрИИ, 1998. -С.192-193.

72. Шикин Е.В., Чхартишвили А.Г. Математические модели и методы в управлении. -М.: Дело, 2002. 440 с.

73. Шпиганович A.M., Косолапое А.Б. Оценка безотказности вентильных разрядников путем предупреждения развития дефектов на ранней стадии //Электрика. 2003. №7.

74. Ш.Юркевич В.М. Основы электрической теории контактных соединений //Электротехника -№2. -1999. -С. 50-56.155

75. Юркевич В.М. Электрическое сопротивление и электрические соотношения для контактного соединения ИЭлектротехника -№8. -1999. -С. 42-50.

76. Ayers, Wayne A. "Nonintrusive Infrared Testing of High-Voltage Switch-gear." Materials Evaluation. Vol. 49, No. 5. Columbus, OH: American Society for Nondestructive Testing (May 1991): p. 561-562, 564-565.

77. Department of JMTR Project. JMTR Handbook. Tokyo, Japan: Japan Atomic Energy Research Institute (1994): p 5-14.

78. Electric Utility Service Water SystemReliabilily Improvement. TR-10-154-1.Palo Alto, CA: Electric Power Researchlnstitute (July 1993).

79. Grover, P.E. and R.J. Seffrin. "Infrared Inspection of Boilers and Process Heaters." Materials Evaluation. Vol. 49, No. 10. Columbus, OH: American Society for Nondestructive Testing (October 1991):p 1272-1274.

80. Guilheim, D., M. Chaterier, M. Chappuis, J. Koski and J. Watkins. "Power Deposition to the Facing Components in Tore-Spra." Journal of Nuclear Materials. Vol. 176 and 177. Amsterdam, Netherlands: Elsevier Science (April 1994): p 240244.

81. Ishii, Т., M. Eto, T. Inagaki and Y. Okamoto. "Measurement of Radiosity Coefficient by Means of an Infrared Radiometer." Japanese Heat Transfer. Vol. 21, No. 1. Silver Spring, MD: Scripta Technica (January 1992): p 39-48.

82. JAERI, Naka Fusion Research Establishment. "Annual Report of Naka Establishment." JAERI-Review. Issue 98-019 (1998).

83. Kaplan, H. and P. Zayicek. "Differential Infrared Thermography Applied to Power Generation Facilities — A Case History." ASNT Fall Conference and Quality157

84. Testing Show Dallas, TXJ. Columbus, OH: American Society for Nondestructive Testing (October 1995): p 140-143.

85. Mac Namara, N. and P.A. Zayicek. "Evaluation of IR Technology Applied to Cooling Tower Performance." Thermosense XXI. SPIE Proceedings, Vol. 3700. Bel-lingham, WA: International Society for Optical Engineering (April 1999): p 252-267.

86. Mader, D.L. 'Smart' Infrared Thermograph for Distribution Systems. ASNTFall Conference and Quality Testing Show Dallas, TXJ.Columbus, OH: American Society for Nondestructive Testing (October1995): p 144-146.

87. Okamoto, Y. and T. Inagaki. Remote Sensing Thermal Image Method Tokyo, Japan: Corona Publisher (1995): p. 146-173.

88. Rayl, R.R. "Transmission Line Infrared Procedures." ASNTs Infrared Thermography Topical Conference Cleveland, ОН. Columbus, OH: American Society for NondestructiveTesting (June 1997): p. 117-127.

89. Shepard, S.M. et al. "Thermal Wave NDE of Pipelines, Storage Tanks, andPressure Vessels." Paper presented atASNT International Chemical andPetroleum1.dustry InspectionTechnology IV Topical Meeting,Houston, Texas, June 1995. Unpublished.

90. Snell, J. "Improving the Results of Thermographic Electrical Inspections." ASNT1996 Fall Conference and Quality Testing Show Paper Summaries Seattle, WA., Columbus, OH: American Society for Nondestructive Testing (1996): p. 36-38.

91. Teich, A.C. "Thermography for Power Generation and Distribution." Materials Evaluation. Vol. 50, No. 6. Columbus, OH: American Society for Nondestructive Testing (June 1992): p. 658, 660, 662.