Содержание к диссертации
Введение
1 Анализ методов и средств диагностирования электромеханических систем 8
1.1 Объекты и алгоритмы диагностики 8
1.2 Существующие методы диагностирования и современные системы диагностики 16
1.3 Технические средства реализации диагностических комплексов 28
1.4 Объект исследования 34
Выводы 39
2 Диагностика на основе логических модлей 43
2.1 Классические сети Петри и область их применения 44
2.2 Способы задания сетей Петри 45
2.3 Разновидности сетей Петри 49
2.4 Структура системы диагностирования 55
2.5 Критерий диагностирования ЭМС 66
Выводы 71
3 Разработка диагностических моделей 72
3.1 Построение виртуальной модели объекта диагностики 72
3.2 Построение эмулятора сетей Петри в Matlab 89
3.3 Программная среда для моделирования сетей Петри 101
Выводы 104
4 Исследование системы и техническая реализация диагностического комплекса 105
4.1 Определение диагностических параметров 105
4.2 Цензурирование экспериментальных данных 121
4.3 Экспериментальная установка 126
Выводы 137
Заключение 138
- Существующие методы диагностирования и современные системы диагностики
- Способы задания сетей Петри
- Построение эмулятора сетей Петри в Matlab
- Цензурирование экспериментальных данных
Введение к работе
Актуальность работы. Возрастающая сложность технических систем, обусловленная расширением круга решаемых ими технических задач, заметно обострила проблему работоспособности и качества электромеханического привода. Одним из путей сохранения показателей работоспособности ТС, и в частности ее электропривода является техническая диагностика.
Одним из направлений определения технического состояния электромеханических устройств являются компьютерные системы, в задачу которых входит получение информации от объекта и ее преобразование в форму удобную для формирования выводов и принятия решений. Структура подобной системы включает, с одной стороны, объект диагностики, с другой - некую модель поведения, описываемую каким-либо образом. Между ними устанавливается связь так, чтобы можно было получать информацию о всех параметрах объекта, либо о переменных, с традиционно используемых встроенных датчиков. В последнем случае преобразование информации связано с использованием методов идентификации для восстановления параметров, участвующих в оценке работоспособности. Естественно, что обеспечение процесса в реальном времени (РВ), то есть в темпе работы оборудования требует, чтобы модель была как можно проще и в то же время адекватно воспроизводила процессы, происходящие в диагностируемой системе, и позволяла сформировать весь необходимый объем информации, вплоть до принятия решения. Для решения такой задачи можно использовать модели логического типа, а использование таких моделей предполагает включение их параллельно диагностируемому устройству.
Оценка технического состояния в процессе эксплуатации дает возможность определить работоспособность всех систем в данный момент времени, выявить ее соответствие техническим требованиям и сделать заключение о возможности ее дальнейшей эксплуатации. Диссертационная работа направлена на разработку и совершенствование алгоритмов оценки состояния элементов и систем управления ТС, а в результате, на повышение эксплуатационной надежности и эффективности функционирования.
Целью диссертационной работы является повышение эффективности функционирования ЭМС, связанное с обеспечением работоспособности и заданных эксплуатационных характеристик на всем жизненном цикле работы оборудования на основе использования логических моделей, работающих параллельно оборудованию в РВ.
Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи:
1. Анализ существующих методов и средств диагностирования электромеханических приводов.
Построение математической модели процедуры оценки технического состояния на основе модификации сетей Петри.
Построение виртуальной и логической диагностических моделей электропривода постоянного тока для оценки пространства состояний.
Разработка эмулятора сетей Петри в среде Matlab.
Экспериментальное исследование и диагностирование электропривода (на примере привода ПРВП - 02), с использованием разработанных диагностических моделей и алгоритмов.
Методы исследований. При выполнении работы использовались математические методы теории информации, обеспечивающие комплексную оценку привода. Теория электропривода, автоматического управления использованы для получения количественных оценок параметров и математического описания работы систем непрерывного контроля. Основываясь на теории сетей Петри, реализованы алгоритмы формирования выводов и принятия решений.
Научная новизна работы заключается в:
оценке технического состояния ЭМС в режиме реального времени с использованием логических моделей реализованных на основе теории сетей Петри, модифицированных в соответствии с работой диагностируемой системы;
моделях, позволяющих выполнять оценку технического состояния ЭМС, при минимальном объеме измеряемой информации и заданном уровне декомпозиции;
структуре системы диагностирования, обеспечивающей фиксацию дефектов в реальном времени, с использованием эталонных моделей.
виртуальной модели, обеспечивающей получение диагностической информации с заданными характеристиками и глубиной диагностирования.
Практическая ценность работы состоит в:
методике диагностирования, заключающейся в повышении быстродействия при оценке неисправности, за счет использования в диагностическом комплексе логических моделей объекта диагностирования и фиксации дефектов в темпе работы оборудования;
возможности адаптации метода для других типов приводов и оборудования, логические модели которых построены на основе предлагаемой методики экспертной системы контроля и диагностики автоматизированного электропривода постоянного тока;
использовании виртуальной модели, адекватно отражающей процессы в реальном приводе, обеспечивающей оценку работоспособности и исправности электропривода и позволяющей выявлять отклонения от эталонных значений при сокращении времени на наладку и отыскание неисправностей.
Реализация работы. Результаты работы приняты к использованию на предприятии НПП «Энергоприбор», г. Владимир, а также при выполнении лабораторных работ по курсу «Компьютерная диагностика» на кафедрах «Автоматические и мехатронные системы» и «Автоматизация технологических процессов и производств».
Апробация работы.
Материалы диссертационной работы докладывались и обсуждались:
на XI Международной научно-практической конференции «Современные технологии в машиностроении», Пенза, 2007;
на IV Межотраслевой научно-технической конференции аспирантов и молодых ученых «Вооружение. Технология. Безопасность. Управление», ГОУ ВПО "КГТА им. В.А. Дегтярева", Ковров, 2009;
на Международной научно-технической конференции "Состояние и перспективы развития электротехнологии". XV Бенардосовские чтения", ИГЭУ, Иваново, 2009;
на конференции "Управление качеством машиностроительных технологических процессов формообразования", (серия: "Производство, Технология, Экология - ПРОТЭК"). Москва, МГТУ "Станкин", 2010. Основные положения диссертации, выносимые на защиту:
логические модели для оценки фактического состояния ЭМС;
эмулятор сетей Петри, реализованный средствами Matlab;
аналитическое описание модифицированной сети Петри для задач диагностирования;
программная среда.
Публикации. По теме диссертации опубликовано 12 работ, в том числе 2 в рецензируемых журналах, рекомендованных ВАК РФ, 2 свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ.
Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и приложений. Общий объем работы - 194 страниц машинописного текста, включая 80 рисунков, 14 таблиц, 4 приложения, библиографический список, состоящий 180 наименований.
Существующие методы диагностирования и современные системы диагностики
В статье [92] рассматривается подход к разработке тестовых методов контроля и диагностики приводов робототехнических систем, основанный на использовании результатов теории оптимального управления и теории динамических систем. Автор отмечает, что общий принцип тестового диагностирования состоит в том, что на проверяемый объект подается тестовое воздействие, и контроль осуществляется путем сравнения полученной реакции с номинальной. В данной работе показана стандартная структура системы тестового контроля, показанная на рис. 1. Тестовое воздействие рассчитывается заранее и формируется с помощью специального генератора. Тестовое воздействие может иметь некоторый стандартный вид (представлять собой гармонические сигналы, последовательность прямоугольных или треугольных импульсов и т.п.), либо рассчитываться на основе математической модели проверяемого объекта. В последнем случае появляется возможность улучшения качества контроля за счет учета особенностей динамики объекта.
Автор предлагает три группы методов тестового диагностирования изопериметрическое, терминальное и диагностирование по предельным циклам. Перечисленные подходы объединяет характер диагностического эксперимента. Во всех случаях привод возбуждается специально сконструированным тестовым сигналом, однако его параметры и структура остаются неизменными.
Теоретические и практические вопросы построения систем диагностики ЭМС станков и ПР рассматриваются в статье [39]. Автор разделяет диагностические системы на несколько видов, в зависимости от целей, для которых они предназначены: научные исследования, наладка, оперативная диагностика.
Реализация систем оперативной диагностики, т.е. циклического или непрерывного контроля состояния ЭМС, предполагает встраивание их в технологический процесс. Такие системы предназначены для сбора информации на всем жизненном цикле оборудования. Они должны обладать возможностью измерять любые координаты электромеханических систем, иметь структуру переносного устройства и развитое алгоритмическое и программное обеспечение как у стационарных систем диагностики. Технические средства оперативной диагностики образуют целый комплекс средств поддержания эффективности функционирования оборудования. Встроенные системы диагностики имеют многоуровневую систему связей в пределах участка, цеха или завода. Вся информация о состоянии ЭМС может быть выведена на специальное видеоконтрольное оборудование, установленное либо непосредственно на оборудовании, либо должно быть передано в центральную ЭВМ, обслуживающую участок, цех или завод. Последнее особенно важно в условиях полностью автоматизированного производства. Наличие диагностических устройств позволяет производить анализ будущего состояния оборудования. А это позволит вмешаться в процесс производства и предотвратить появление брака.
Далее автор отмечает, что реализация диагностических систем определяется не только функциональным назначением, но и видом исследуемых характеристик (статические или динамические), числом датчиков контроля параметров, методом их расположения и способом преобразования измерительной информации. Существенно и то, какая структура электропривода используется, и какой тип электрической машины. Справедливо указывается, что диагностика каждого из параметров предполагает определенный подход к формированию сигналов управления и получения информации о реакции на входные воздействия. Полученная при этом информация может быть использована не только для констатации состояния электропривода, но и позволяет, меняя параметры, получить оптимальные настройки, установить предельные значения характеристик, обеспечивающих устойчивые режимы работы. Для диагностики систем, работающих в реальном времени при большом объеме измерительной информации, единственным средством для реализации являются микропроцессорные устройства. При построении микропроцессорных систем диагностики приходится исходить не только из ранее приведенных соображений, но и учитывать число потоков информации (ввода и вывода) и форму ее представления, способ организации вычислительной части комплекса, способ организации интерфейса, способ записи и хранения информации, объем запоминающих устройств, структуру программного обеспечения и языки программирования, степень участия оператора в процессе диагностирования и т.д.
Стремление к теоретическому обобщению процесса диагностирования электропривода при ограниченной информации об его техническом состоянии предопределяет широкое использование формального описания (в аналитической, табличной, векторной или другой форме) электропривода, т. е. его математической модели диагностирования [110].
Наиболее распространенные способы математического описания, используемые при разработке и исследовании электроприводов (дифференциальные и разностные уравнения, структурные схемы), оказываются недостаточными для диагностирования, поскольку в явной форме не отражают процесс появления дефектов и их влияния на техническое состояние электропривода. Необходимы такие математические модели, которые наилучшим образом учитывали бы все стороны явлений, характерных для электропривода как объекта диагностирования. При этом в первую очередь требуются модели диагностирования отдельных элементов электропривода, без которых глубина диагностирования будет явно недостаточной, — электродвигателей, управляемых вентильных преобразователей, операционных усилителей, функциональных преобразователей и т.д.
Способы задания сетей Петри
В данном разделе рассмотрим классические сети Петри, опишем их область применения. Классические сети Петри используются для описания и изучения поведения дискретных динамических систем. Они обладают наилучшими возможностями для описания взаимосвязей и взаимодействий параллельно работающих процессов. Теория сетей Петри разработана немецким математиком Карлом-Адамом Петри в диссертационной работе «Взаимодействующие автоматы» в 1962 году, с тех пор она получила широкое распространение [159] и, по существу, превратилась в самостоятельную научную дисциплину, области применения которой непрерывно расширяются [160]. В настоящее время сетям Петри посвящена обширная отечественная и зарубежная литература [159, 161-170]. Как сказано в [171], построение моделей систем в виде сетей Петри связано со следующими действиями. 1. Моделируемые процессы (явления), совершающиеся в системе, описываются множеством событий и условий, которыми эти события определяют, а также причинно-следственными отношениями, устанавливаемыми на множестве «события-условия». 2. Определяются события - действия, последовательность наступления которых управляется состояниями системы. Состояния системы задаются множеством условий. 3. Условия могут выполняться и не выполняться. Только выполнение условий обеспечивает возможность наступления событий. 4. После того, как событие наступило, будет обеспечено выполнение других условий. В сетях Петри условия - это позиции, а события - переходы. По-следовательная реализация событий в системе отображается в сети в виде последовательного срабатывания ее переходов [172].
Сеть Петри является интеграцией графа и дискретной динамической системы. Она может служить, таким образом, и статической, и динамической моделью представляемого с ее помощью объекта [168].
Можно указать три эквивалентных способа задания сети Петри: аналитический, графический и матричный [159]. При этом следует отметить, что теория сетей Петри разрабатывалась рядом авторов. У них были различные мотивы и предпосылки. Вследствие такого разнообразия многие фундаментальные понятия были определены по-разному. В большинстве работ по сетям Петри различия только в обозначениях. Однако в некоторых случаях определения могут ограничить класс сетей Петри тем, что не допускаются кратные входные и выходные дуги, и существуют ограничения на форму переходов. То есть требуется, чтобы переходы имели непустые множества входных и выходных позиций или входные и выходные позиции перехода не должны совпадать (без петель). Но даже эти различия не имеют большого значения [172].
Течение процесса в сетях Петри отображается с помощью графических примитивов четырех типов: позиции, переходы, дуги и метки. Сеть представляет собой ассиметричный направленный (ориентированный) граф [173, 174] с двумя типами вершин - позициями и переходами, при этом дуги не могут соединять вершины одного типа, т.е. граф является двудольным. Множество позиций (обозначаются кружками) описывают состояния системы. Переходы (обозначаются планками) описывают условия изменения состояний [168].
Заметим, что сеть Петри неточно было бы называть просто графом. В [172] отмечается, что сеть Петри является мультиграфом, так как допускает существование кратных дуг от одной вершины графа к другой. Таким образом, сеть Петри - двудольный ориентированный мультиграф.
Условия-позиции и события-переходы связаны отношениями зависимости, которые отображаются с помощью ориентированных дуг. Выделяются входные позиции, которые направлены на некоторый переход и выходные позиции, на которые направлены дуги от переходов.
Для отражения динамических свойств в сетях Петри введено понятие маркировки (разметки) сети, которая реализуется с помощью так называемых маркеров (меток, фишек), размещаемых в позициях (изображаются точкой в кружке). Пример сети Петри с заданной маркировкой показан на рис. 2.1.
Состояние сети Петри формируется в результате выполнения условий реализации событий. Любой разрешенный переход может произойти, удалив несколько входных меток и установив метки в выходных позициях, что отражает изменение условий. Если числа входных и выходных дуг отличаются, число меток не сохраняется. Если разрешено более одного перехода, может произойти любой из них. Переход осуществляется, если выполнены все условия реализации данного события. Выполнение условий отображается помещением соответствующего числа меток в соответствующую позицию.
Построение эмулятора сетей Петри в Matlab
В результате применительно к вентильному электроприводу, создалась противоречивая картина. С одной стороны, широкая известность математического аппарата, используемого при разработке оптимальных алгоритмов диагностирования электромеханических систем [84, 89, 95, 100, 101], с другой -отсутствие конкретных алгоритмов диагностирования для большинства основных элементов и систем управления электроприводами, в частности вентильных преобразователей, регуляторов, датчиков, систем подчиненного регулирования электроприводов [62]. Сложившееся положение существенно ограничит решение задач диагностирования электропривода при переходе на микропроцессорное управление.
Многообразие функций, которые должны выполнять устройства диагностирования (измерение сигналов, анализ уровней, вынесение решений о техническом состоянии объекта, выдача информации о результатах диагностирования и т.п.), в совокупности с широким классом совместно работающих непрерывных и дискретных составляющих объектов диагностирования электропривода создают большие трудности при разработке и технической реализации средств диагностирования. Указанная проблема усугубляется и тем, что конструктивные решения, принятые для схем управления электроприводами, как правило, мало учитывают потребности их диагностирования, часто затрудняя доступ к наиболее информационным сигналам управления.
В этих условиях остро стоит вопрос о степени унификации, аппаратурном или программном способе реализации средств диагностирования, а также путях их сочленения с объектом диагностирования [41]. Во многих случаях специалисты в области диагностики ЭМС используют модели логического типа [37, 66]. Простота математических моделей логического типа является их преимуществом. Поэтому, при решении задач диагноза технического состояния сложных непрерывных объектов следует в первую очередь использовать модели логического типа и только при необходимости привлекать более сложные математические модели, стремясь использовать их не для объекта в целом, а только для некоторых его составных частей [ПО, 25].
Обычно реальные объекты допускают некоторые отклонения (в пределах допусков) от значений основных параметров. Поэтому оказывается целесообразным ввести понятие степени работоспособности, которое определяется по степени отклонения контролируемых параметров в пределах установленных допусков. Неисправность рассматривается как такое изменение структуры контролируемого объекта или параметров элементов, которое приводит к недопустимому снижению степени работоспособности или полной потере работоспособности объекта.
Реальные сложные системы могут иметь как большое число параметров, так и параметры, контроль которых оказывается довольно сложным [94]. Все это, естественно, затрудняет анализ работоспособности системы. При рассмотрении таких систем приходится ограничиваться, как правило, небольшим числом контролируемых параметров. Для выбора ограниченного числа контролируемых параметров всю совокупность параметров целесообразно упорядочить по степени их влияния на работоспособность системы [53, 61, 95].
Решение задачи определения работоспособности системы кроме выбора параметров для контроля требует установления границ допустимых изменений контролируемых параметров. Определить границы допустимых изменений контролируемых параметров можно, анализируя временные или частотные характеристики системы [80, 124] и пользуясь методами, изложенными в теории автоматического управления и регулирования. Однако этот путь требует предварительного получения этих характеристик, что связано в ряде случаев с большой вычислительной работой.
Альтернативой этого пути является метод малого параметра, использующий то обстоятельство, что условия работоспособности определяются ограничением областей допустимых перемещений корней характеристического уравнения системы. Возможности метода малого параметра позволяют установить непосредственно область допустимых изменений контролируемого параметра, соответствующих перемещениям корней характеристического уравнения системы внутри заданной области, определяемой условиями работоспособности системы.
При диагнозе технического состояния функционирующей системы ее работоспособность можно определять по результатам сравнения реакции системы с реакций эквивалентной модели, включаемой параллельно контролируемой системе [61, 89]. При построении таких моделей используются аналитические методы, а также аналоговая техника. В последнем случае необходима экспериментальная «подстройка» характеристик модели к соответствующим характеристикам исследуемой системы. Для определения динамических характеристик систем, как с постоянными, так и с переменными параметрами применяются также специализированные модели-фильтры. Они могут быть эффективно использованы для определения характеристик системы неизвестной структуры непосредственно в процессе ее функционирования. Их удобно применять при наличии в системе обратных связей, когда аналитические методы являются слишком сложными и не приводят к достаточно точным результатам.
Задачу диагностики непрерывных объектов можно свести к построению дифференциального уравнения, соответствующего полученной динамической характеристике [13,61]. В том случае, когда структура диагностируемой системы известна, определение дифференциального уравнения сводится к отысканию его коэффициентов. Если данных о структуре нет и не представляется целесообразным делать какие-либо априорные предположения, наиболее удобным для нестационарных систем оказывается отыскание системы дифференциальных уравнений первого порядка, позволяющей представить диагностическую систему в виде совокупности элементарных звеньев и, следовательно, определить структуру модели, изоморфной по поведению исследуемому оригиналу. Имеется значительное количество систем, в которых выход обладает малой «чувствительностью» к определенным (малым) изменениям внутренних параметров системы. В таких системах внутренние параметры, плавно достигнув некоторых «критических» значений, могут резко изменить выходные характеристики системы. Локализация подобных изменений параметров в системе производится с помощью специальных функций передач между определенными узлами системы на диаграмме прохождения сигналов.
Цензурирование экспериментальных данных
Для диагностики систем, работающих в реальном времени при большом объеме измерительной информации, единственным средством для реализации являются микропроцессорные устройства. При построении микропроцессорных систем диагностики приходится исходить не только из ранее приведенных соображений, но и учитывать число потоков информации (ввода и вывода) и форму ее представления, способ организации вычислительной части комплекса, способ организации интерфейса, способ записи и хранения информации, объем запоминающих устройств, структуру программного обеспечения и языки программирования, степень участия оператора в процессе диагностирования и т.д.
Стремление к теоретическому обобщению процесса диагностирования электропривода при ограниченной информации об его техническом состоянии предопределяет широкое использование формального описания (в аналитической, табличной, векторной или другой форме) электропривода, т. е. его математической модели диагностирования [110].
Наиболее распространенные способы математического описания, используемые при разработке и исследовании электроприводов (дифференциальные и разностные уравнения, структурные схемы), оказываются недостаточными для диагностирования, поскольку в явной форме не отражают процесс появления дефектов и их влияния на техническое состояние электропривода. Необходимы такие математические модели, которые наилучшим образом учитывали бы все стороны явлений, характерных для электропривода как объекта диагностирования. При этом в первую очередь требуются модели диагностирования отдельных элементов электропривода, без которых глубина диагностирования будет явно недостаточной, — электродвигателей, управляемых вентильных преобразователей, операционных усилителей, функциональных преобразователей и т.д.
Представление электропривода и его отдельных элементов математической моделью диагностирования в сочетании с электрическими исследованиями является наиболее ответственным этапом в процессе диагностирования электропривода.
Многообразие функций, которые должны выполнять устройства диагностирования (измерение контрольных сигналов, анализ их допустимых уровней, вынесение решений о техническом состоянии объекта, выдача информации о результатах диагностирования и т. п.), в совокупности с широким классом совместно работающих непрерывных и дискретных объектов диагностирования электропривода создают большие трудности при разработке и технической реализации средств диагностирования. Указанная проблема усугубляется и тем, что конструктивные решения, принятые для схем управления электроприводами, как правило, мало учитывают потребности их диагностирования, часто затрудняя доступ к наиболее информационным сигналам управления.
В этих условиях остро стоит вопрос о степени унификации, аппаратурном или программном способе реализации средств диагностирования, а также путях их сочленения с объектом диагностирования. Математические модели объектов диагностирования строятся на основании принципиальных, структурных, функциональных или логических схем исправных объектов [107].
Принципиальные электрические схемы являются основными и наиболее полно отражающими принцип работы объекта и взаимосвязь его составных элементов. Однако построение математических моделей объектов по их принципиальной схеме часто оказывается весьма громоздким из-за большого числа элементов схемы и сложности их функциональных взаимосвязей между собой. Определение текущих значений входных и выходных координат и технических состояний всех элементов может потребовать проведения такого числа их измерений с последующей обработкой, что исчезнет возможность получения результатов диагностирования объекта в реальном масштабе времени. К тому же и не все элементы принципиальной схемы могут представлять особый интерес с позиций их диагностирования, например резисторы, дроссели, имеющие высокие показатели надежности.
При всей своей сложности принципиальная электрическая схема объекта диагностирования представляет собой определенным образом составленное сочетание элементарных электрических цепей и функциональных узлов, в заданной последовательности выполняющих ряд типовых операций: измерение, усиление, размножение, передачу или блокировку сигналов, их сравнение или преобразование и т.п. Поэтому объект диагностирования целесообразно представлять в виде структурных или функциональных схем. Здесь могут быть выделены не только основные функциональные элементы объекта и пути передачи воздействий между ними, но и отражены конструктивные решения реального объекта, позволяющие решать вопросы практической реализации его диагностирования.
Один и тот же объект диагностирования может быть представлен различными (сложными или более простыми) функциональными связями. При этом следует учитывать такие показатели, как глубина поиска дефекта, характеризующая степень детализации места, причин и вида дефекта, удобство и возможность измерения входных и выходных сигналов компонент, конструктивные соображения и т. п.
Функциональная модель объекта диагностирования относится к типу наиболее распространенных моделей, охватывающих широкий класс реальных технических систем. При построении этой модели объект диагностирования подразделяют на некоторое число взаимосвязанных - элементов, обладающих свойствами находиться по крайней мере в двух различных технических состояниях (исправном и неисправном, работоспособном и неработоспособном и т. п.) и реагировать в исправном состоянии на воздействия со стороны других элементов.
