Содержание к диссертации
Введение
Состояние вопроса и обоснование актуальности исследований 11
1 Факторы, влияющие на изменение свойств гооляции в процессе эксплуатации 12
2 Технологии восстановления изоляции асинхронных электродвигателей 14
3 Модель жизненного цикла изоляции асинхронных двигателей 23
4 Задачи оптимизации параметров технологических процессов пропитки и сушки изоляции электродвигателей 28
5 Выводы 36
Теоретические исследования процессов пропитки и сушки изоляции и обоснование критериев оптимизации 38
1 Выбор критериев оптимизации параметров технологических процессов пропитки и сушки изоляции асинхронных двигателей 38
2 Формирование алгоритма выбора задачи оптимизации параметров процессов пропитки и сушки изоляции асинхронных двигателей 61
3 Выбор и обоснование моделей гоменения состояния гооляции на различных этапах её жизненного цикла 71
4 Выводы 83
Экспериментальные исследования параметров технологических процессов пропитки и сушки изоляции асинхронных электродвигателей 85
1 Исследование изменения величины обобщённого диагностического параметра в процессе пропитки и сушки изоляции электродвигателей 85
2 Исследование режимов работы промышленных установок, осуществляющих пропитку и сушку изоляции электродвигателей 91
3 Ускоренные лабораторные испытания изоляции асинхронных электродвигателей 99
4 Построение уравнений регрессионных зависимостей изменения состояния изоляции на различных этапах её жизненного цикла 113
5 Выводы 117
Разработка методики оптимизации параметров технологического процесса пропитки и сушки изоляции асинхронных электродвигателей 119
1 Методика выбора оптимального режима работы технологической установки, осуществляющей пропитку и сушку изоляции 120
2 Методика определения оптимального сочетания различных методов пропитки и сушки, используемых в технологическом процессе восстановления изоляции 127
3 Методика определения оптимального сочетания технологий пропитки и сушки изоляции с условиями эксплуатации асинхронных электродвигателей 134
4 Рекомендации по пропитке и сушке изоляции асинхронных электродвигателей 136
5 Выводы 145
Заключение 147
Литература
- Технологии восстановления изоляции асинхронных электродвигателей
- Формирование алгоритма выбора задачи оптимизации параметров процессов пропитки и сушки изоляции асинхронных двигателей
- Исследование режимов работы промышленных установок, осуществляющих пропитку и сушку изоляции электродвигателей
- Методика определения оптимального сочетания различных методов пропитки и сушки, используемых в технологическом процессе восстановления изоляции
Технологии восстановления изоляции асинхронных электродвигателей
Научная новизна исследований заключается в следующем: обоснована целесообразность разработки методики оптимизации, позволяющей определять оптимальное сочетание технологий пропитки и сушки юоляции АД с условиями их эксплуатации; создана модель жизненного цикла изоляции АД; обосновано использование обобщённого диагностического параметра изоляции в качестве технического критерия огптаушзации; созданы регрессионные модели изменения обобщённого диагностического параметра в зависимости от параметров режимов работы технологических установок пропитки и сушки изоляции асинхронных двигателей; построены регрессионные модели зависимости срока службы изоляции АД от условий эксплуатации и качества, обеспечиваемого её пропиткой и сушкой; разработана методика огпимизации параметров технологического процесса пропитки и сушки изоляции АД. эксплуатирующихся в сельскохозяйственном производстве, с точки зрения требований, предъявляемых к стоимости конечного продукта, качеству изделий, а также срокам протекания указанного процесса.
Практическая ценность работы. Предложенная модель жизненного цикла изоляции электродвигателей может быть использована в системных исследованиях по обеспечению эксплуатационной надёжности изоляции обмоток АД. Полученные регрессионные модели зависимости качества изоляции электродвигателей от параметров процесса её пропитки и сушки в сочетании с разработанной методикой оптимизации дали возможность определить рациональные режимы работы технологических установок по ремонту изоляции АД. На основе разработанных регрессионных моделей зависимости сро 9 ка службы изоляционной конструкции от факторов, характеризующих условия эксплуатации, и её качества может быть осуществлён прогноз времени безотказной работы изоляции АД в условиях сельского хозяйства. В сочетании с созданной методикой оптимизации эти модели позволяют выбрать значения параметров технологического процесса пропитки и сушки изоляции АД, использование которых является наиболее рациональным применительно к заданным условиям эксплуатации.
Реализация и внедрение результатов работы. Основные результаты работы использованы и внедрены на объектах агропромышленного комплекса и в других организациях Алтайского края. Рекомендации по пропитке и сушке изоляции АД, разработанные для конкретных условий ремонтного производства при использовании созданной методики оптимизации, внедрены на производственно-ремонтном предприятии АО «Алтайэнерго», АО «Барнаульский шинный завод» и АО «Завод синтетических волокон». Рекомендации по восстановлению работоспособности АД, работающих в условиях сельскохозяйственного производства, внедрены на ЗАО «Шадринское», крестьянских (фермерских) хозяйствах «Юг», «Луч», «Полюс» Калманского района, сельскохозяйственной артели (колхозе) «Первое мая», сельскохозяйственном производственном кооперативе «Советское», товариществе на вере «Горнов-ское» Косихинского района.
Результаты диссертационной работы использованы в учебном процессе на энергетическом факультете Алтайского государственного технического университета (АлтГТУ) им. И.И. Ползунова при чтении лекций и проведении лабораторных занятий по курсу «Монтаж и эксплуатация электроустановок».
Апробация работы. Основные положения работы были доложены, обсуждены и одобрены на Международной молодёжной научной конференции «Молодёжь - науке будущего» (Казань, 2000 г.), Международной молодёжной научной конференции «XXVI Гагаринские чтения» (Москва, 2000 г.), Всероссийской научно-технической конференции «Энерго- и ресурсосбережение. Нетрадиционные возобновляемые источники энергии» (Екатерин 10 бург, 2000 г.), I Всероссийской научно-практической конференции молодых учёных «Материалы и технологии XXI века» (Бийск, 2000 г.), 2-й Международной научно-практической конференции «Компьютер в современном мире» (Чита, 2000 г.), второй Всероссийской научно-технической конференции «Информационные технологии в науке, проектировании и производстве» (Нижний Новгород, 2000 г.), научно-практической конференции «Молодёжь - Барнаулу» (Барнаул, 2000 г.), XL научно-технической конференции Челябинского агроинженерного университета (Челябинск, 2000 г.), Второй Международной научно-технической конференции «Измерение. Контроль. Информатизация.» (Барнаул, 2001 г.), VII Международной научно-практической конференции «Современные техника и технологии» (Томск, 2001 г.) и ежегодных научно-технических конференциях студентов, аспирантов и профессорско-преподавательского состава АлтГТУ (Барнаул, 1999-2001 г.г.).
Формирование алгоритма выбора задачи оптимизации параметров процессов пропитки и сушки изоляции асинхронных двигателей
Основными предпосылками применения методов регрессионного анализа являются [ 172]: 1) результаты наблюдений Гь Уг,... ,Yn, выходной величины Yв точках факторных пространств являются независимыми, нормально распределенными случайными величинами; 2) выборочные оценки дисперсии должны быть однородны. Это означает, что дисперсия выходной величины (при проведении многократных наблюдений) в любой точке факторного пространства имеет одно и то же значение; 3) независимые переменные X измеряются с пренебрежимо малой ошибкой по сравнению с ошибкой в определении Y; 4) переменные/рр должны быть линейно независимыми. Поскольку данные условия в нашем случае выполнимы, то использова ние регрессионного анализа может иметь место.
Выбор порядка регрессионной модели является важной задачей. В нашем случае в результате обработки экспериментальной информации при минимальном её объёме предпочтительным является получение более точных моделей, которые напрямую зависят от исследуемых процессов. Гипотетически можно утверждать, что искомые зависимости сложны и могут быть описаны регрессионным уравнением второго порядка. В развернутом виде уравнение связи между выходным параметром Y и входными параметрами ХІ ищется в виде некоторого полинома — отрезка ряда Тейлора, в кото 83 рый разлагается неизвестная зависимостьдействительное значение выходной случайной величины: хь Xj— соответствующие входные переменные; bo, Ъи by, Ъи, - действительные значения коэффициентов уравнения; к - количество воздействующих факторов.
Повышение порядка уравнения регрессии нецелесообразно, поскольку произойдёт значительное увеличение количества его компонентов при несущественном росте точности модели.
Количество параметров моделей и их набор могут быть выявлены только при проведении отсеивающих экспериментов.
1. Проведённые в данной главе исследования показали, что использование ОДП Р позволяет упростить задачу оценки качества изоляции за счёт использования метода, позволяющего получать достоверную информацию о техническом состоянии изоляции.
2. В качестве технических критериев оптимизации наиболее удобно использование нормированных разностных диагностических параметров, определяющих в относительной форме изменение ОДП на различных этапах жизненного цикла.
3. Сформированные постановки задач оптимизации параметров технологического процесса пропитки и сушки изоляции АД позволяют использовать разные критерии оптимизации и выдвигать на первый план различные интересы эксплуатирующей и ремонтирующей электродвигатели организаций.
4. В настоящее время для описания процессов старения и восстановле 84 ния изоляции используются различные модели. Несмотря на их достоинства, они не могут использоваться в качестве целевой функции, поскольку далеко не во всех случаях описывают состояние изоляции в зависимости от необходимого перечня воздействующих факторов.
5. Основным способом создания моделей, которые могут быть целевыми функциями при оптимизации параметров технологических процессов пропитки и сушки изоляции АД, является проведение экспериментальных исследований с последующей обработкой их результатов с помощью методов регрессионного анализа.
Целью проведённых экспериментальных исследований является получение явного вида целевой функции. Для этого все эксперименты разделены на три группы: исследование динамики величины обобщённого диагностического параметра в процессе сушки и пропитки, исследование режимов работы технологических установок пропитки и сушки, а также ускоренные лабораторные испытания изоляции в процессе эксплуатации.
Исследование изменения величины обобщённого диагностического параметра в проессе сушки и пропитки изоляции электродвигателей
Получение кривых изменения величины Ч в ходе восстановительных мероприятий имеет важнейшее значение для задания временных границ при оптимизации режимов работы любой технологической установки. Это требование отражает необходимость принятия во внимания физико-химических изменений, имеющих место при протекании технологического процесса.
При исследовании динамики изменения 4х в ходе осуществления пропитки и сушки изоляции по скоростной электротермовакуумной технологии использовалась существующая промышленная установка СПВ-05ЭТ, эксплуатирующаяся на ПРП АО «Алтайэнерго». Эксперименты по изучению динамики изменения ОДП при применении традиционной технологии пропитки статоров электродвигателей погружением проводились на АО «БШЗ». Для моделирования установки, реализующей вакуумную технологию пропитки изоляции статоров, использовалась лабораторная установка СПВ-07ЭТ [173]. В качестве измерительных устройств в экспериментах использовались многофункциональное устройство диагностики изоляции АД ИЗК-01, разработанный на кафедре ЭПП Алтайского государственного технического уни 86 верситета доцентом Сташко В.И. и аспирантом Левачёвым А.В., и осциллограф.
Исследование динамики изменения величины ОДП проводилось для всех характерных этапов технологического процесса пропитки и сушки изоляции АД и наиболее распространённых методов, использующихся на этих этапах. Полученные кривые сушки до пропитки представлены на рисунке 3.1, пропитки - рисунке 3.2, сушки до пропитки - рисунке 3.3.
Кривые нагрева статоров перед пропиткой, приведённые на рисунке характеризуют лишь температурную зависимость щ. При этом никаких структурных изменений в изоляции АД не происходит. Значение Чщ определяется исключительно разностью температур, до которой нагревается статор. Вид кривых зависит только от скорости нагрева изделия. Для кривой 3 характерно также незначительное увеличение величины ОДП при вакуумном ударе вследствие изменения свойств рассматриваемой конструкции за счёт удаления воздуха.
При сушке изоляции на начальном этапе (во время нагрева статора) одновременно протекают два процесса: её нагрев и незначительное удаление влаги. Вследствие этого значение щ для начального участка кривых 2 и 4 несколько больше, чем у кривых 1 и 3. При конвекционной сушке в дальнейшем происходит равномерное удаление влаги из изоляции в связи с чем значение щ кривой 2 равномерно возрастает. Для сушки по скоростному электротермовакуумному методу характерно циклическое удаление влаги. Поэтому график 4 имеет скачки вверх в те моменты времени, когда производится вакуумный удар. В этот момент процесс протекает наиболее интенсивно, чем и вызвано такое резкое изменение значения ОДП.
Исследование режимов работы промышленных установок, осуществляющих пропитку и сушку изоляции электродвигателей
В общем виде динамическое программирование можно определить как метод оптимизации многошаговых процессов принятия решений, позволяющий указать пути решения целого класса экстремальных задач [113].
Необходимость принятия решений возникает тогда, когда производятся те или иные действия, например, та или физическая система переводится из одного состояния в другое посредством приложения управляющий воздействий или намечается последовательность формальный преобразований при поиске экстремума функции [113].
В нашем случае оптимальное сочетание технологий, применяемых на различных этапах процесса восстановления изоляции АД, будем искать при условии, что уже известны оптимальные режимы работы технологических установок для каждого метода на всех стадиях ремонта. Интересующий нас процесс принятия решений можно разбить на три шага: выбор метода сушки до пропитки; выбор метода пропитки и выбор метода сушки после пропитки. Пусть действия, совершаемые на ф-м шаге (1 0 3), характеризуется некоторой совокупность показателей ет, а состояние процесса к началу этого шага- параметрами (Тремт, Ч , 3peMm)=Ym. Обычно действия %ет не являются произвольными, а зависят от состояния Ym, которое возникло перед -ым шагом, то есть em=em(Ym)- В свою очередь значения параметров эффективности после следующего этапа технологического процесса будут определяться будут определяться принятым решением, то есть
Ym+\(em). Появляется идея провести оптимизацию поэтапно, анализируя
последовательно каждый шаг процесса в поисках наилучших вариантов его продолжения, чем определяется содержание метода, является возможность разбиения процесса принятия решений на ряд однотипных шагов или этапов, каждый из которых планируется отдельно, но с учётом результатов, полученных на других шагах [113].
В основе динамического программирования лежат два важных принципа. Первый, называемый принципом оптимальности, формулируется следующим образом: необходимо всегда обеспечить оптимальное (в смысле принятого критерия) продолжение процесса относительно уже достигнутого его состояния. Другими словами, решение на каждом последующем шаге должно приниматься с учётом результата, полученного на предыдущих шагах. Второй основной принцип утверждает, что природа задачи, допускающей использование метода динамического программирования, не меняется при изменении количества шагов. В этом смысле всякий конкретный процесс оказывается как бы вложенным в семейство подобных ему процессов и может рассматриваться с более широких позиций [113, 193].
Обобщая вышесказанное заметим, что для решения поставленной задачи оптимизации необходимо принять последовательно три оптимальных решений. Следовательно, последнее из этих решений должно быть оптимальным. Реализуя принцип оптимальности метод динамического программирования позволяет решить поставленные задачи, анализируя ход исследуемого процесса, начиная с момента его окончания и последовательно перемещаясь к его началу [193]. Недостатком метода динамического программирования является отсутствие единого алгоритма решения задач, в связи с чем необходимо основываясь на принципе оптимальности решая каждую задачу разрабатывать собственный алгоритм [113, 193].
В нашем случае параметр состояния системы является векторным, что несколько затрудняет решение поставленной задачи оптимизации в связи с тем, что возрастает количество возможных вариантов технологий и значений векторного параметра состояния системы. Некоторое упрощение задачи было достигнуто при её постановке, поскольку количество оптимизируемых критериев сокращено до одного, а на значения остальных наложены ограничения.
Другим упрощением решаемой задачи является то, что поиск оптимального сочетания методов сушки до и после пропитки и пропитки производится для какого-то определённого метода пропитки, а все остальные из рассмотрения исключаются.
Для решения поставленных задач необходимо указать также на некоторые математические преобразования. Основной сложностью является невозможность определения Ч в ходе осуществления технологических операций. Поэтому необходимо производить преобразования, позволяющие использовать для решения задачи вместо параметр хУт, описанные во втором разделе.
Для решения задачи оптимизации сочетания методов сушки до пропитки, пропитки и сушки после пропитки с использованием динамического программирования предложен алгоритм, приведённый на рисунке 4.2.
Предложенный алгоритм позволяет решать задачи всех трёх типов, рассмотренных выше. При этом в качестве исходных данных используются значения показателей качества процесса оптимальных режимов пропитки, сушки до и после пропитки.
Первоначально производится выбор метода пропитки изоляции, для которого в дальнейшем будут подбираться оптимальные методы сушки до и после пропитки (блок 2). В соответствии с производственной необходимостью, учётом требований к технологическому процессу выбирается соответствующая постановка задачи оптимизации (блок 3). После выбора стратегии минимизации времени ремонта при ограничении затрат на ремонт и величи-ны Ч1 производится отбор вариантов сушки после пропитки по условию ограничения затрат (блок 7). Определяются величины затрат, времени процесса и Т/ + (блок 10). Отбираются варианты по условию ограничения затрат на
ремонт (блок 13). С целью сокращения рассматриваемых вариантов производится выбор трёх вариантов с минимальным временем ремонта по совокупности пропитки и сушки после пропитки (блок 16). Рассчитываются значения времени ремонта, затрат и нормированного разностного диагностического параметра для сушки до пропитки, пропитки и сушки после пропитки (блок 19). Производится отбор вариантов, удовлетворяющих условиям ограничения затрат и величины ш+IV+V (блок 22). Из оставшихся вариантов выбирается один с наименьшим временем ремонта (блок 25).
Методика определения оптимального сочетания различных методов пропитки и сушки, используемых в технологическом процессе восстановления изоляции
Рассчитываются значения времени ремонта, затрат и нормированного разностного диагностического параметра для сушки до пропитки, пропитки и сушки после пропитки (блок 20). Производится отбор вариантов, удовлетворяющих условиям ограничения времени ремонта и величины III+IV+V (блок 23). Из оставшихся вариантов выбирается один, характеризующийся наименьшими затратами на ремонт (блок 26).
После выбора стратегии максимизации величины при ограничении затрат на ремонт и времени ремонта производится отбор вариантов сушки после пропитки по условиям ограничения затрат и времени ремонта (блок 9). Определяются величины затрат, времени процесса и jy+y (блок 12). Для совокупности сушки после пропитки и пропитки отбираются варианты по условиям ограничения затрат на ремонт и времени ремонта (блок 15). Для ограничения числа рассматриваемых в дальнейшем вариантов производится отбор трёх вариантов с максимальным іу+упо совокупности пропитки и сушки после пропитки (блок 18). Рассчитываются значения времени ремонта, затрат и нормированного разностного диагностического параметра для сушки до пропитки, пропитки и сушки после пропитки (блок 21). Производится отбор вариантов, удовлетворяющих условиям ограничения затрат и времени ремонта (блок 24). Из оставшихся вариантов выбирается один с наибольшей величиной m+IV+V (блок 27).
Для получения величины , характеризующую каждую из полученных оптимальных технологий необходимо произвести обратное преобразование в соответствии с формулами, приведёнными во втором разделе.
Методика определения оптимального сочетания технологий пропитки и сушки изоляции с условиями эксплуатации асинхронных электродвигателей
Метод сплошного перебора вариантов наиболее прост по реализации процедур сравнения. В случае решения задач с ограничениями он заключается в последовательном отборе вариантов, удовлетворяющих поставленным условиям. В соответствии с этими положениями разработан алгоритм оптимизации, приведённый на рисунке 4.3.
Первоначально рассчитываются значения срока службы и единого экономического критерия, которые характеризуют эффективность использования каждой технологии восстановления изоляции применительно к заданным условиям эксплуатации (блок 2). В качестве времени ремонта в последующих расчётах принимаются значения данного параметра, полученные при оптимизации сочетания методов на различных этапах процесса ремонта. Для дальнейшего решения задачи оптимизации производится выбор стратегии оптимизации, который обусловлен практической необходимостью выбора технологии (блок 3).
В случае выбора стратегии минимизации единого экономического критерия при ограничении срока службы и времени ремонта (блок 4) производится последовательный отбор вариантов по условиям ограничения времени ремонта (блок 7) и ограничения минимального срока службы (блок 10). Из оставшихся выбирается вариант с минимальным значением единого экономического критерия (блок 13).
В случае выбора стратегии максимизации срока службы при ограничении значений единого экономического критерия и времени ремонта (блок 5) производится последовательный отбор вариантов по условиям ограничения единого экономического критерия (блок 8) и ограничения времени ремонта (блок 11). Из оставшихся выбирается вариант с максимальным значением срока службы (блок 14).В случае выбора стратегии минимизации времени
Практическим воплощением результатов проведённых исследований является применение разработанных методик оптимизации для решения конкретных производственных задач. Основной проблемой при этом является использование при решении задач разумных ограничений. Основными требованиями, предъявляемыми к ограничениям в задачах оптимизации, является обеспечение законченности процесса и реальность решения задачи с использованием заданных ограничений. Приведённые ниже рекомендации разработаны на основе использования стратегии минимизации экономических критериев.
Исследование режимов работы производственного комплекса по пропитке обмоток погружением, эксплуатирующегося на ремонтном участке электроцеха ОАО «Барнаульский шинный завод», позволило разработать ряд рекомендаций, способствующих рационализации технологического процесса пропитки и сушки изоляции АД. Рекомендуемые режимы пропитки обмоток АД погружением приведены в таблице 4.1, а сушки до пропитки и после пропитки с использованием конвекционного метода, соответственно, в таблицах 4.2 и 4.3.
На Производственно-ремонтном предприятии АО «Алтайэнерго» исследовались режимы работы технологического установки СПВ-05ЭТ, функционирующей по скоростной электротермовакуумной технологии. Рекомендуемые режимы пропитки и сушки изоляции АД при использовании
