Введение к работе
Актуальность работы. На сегодняшний день в горнодобывающих отраслях промышленности из-за значительного износа основного технологического оборудования возросло количество аварийных выходов его из строя. В частности, на некоторых разрезах Кузбасса степень изношенности экскаваторного парка достигает 80%. Высокая аварийность не только снижает экономические показатели, но и ухудшает уровень промышленной безопасности на предприятии.
Значительная доля аварийных остановов карьерных экскаваторов связана с неисправностями главных электроприводов. Для улучшения ситуации требуется перевод системы технического обслуживания электроприводов на обслуживание по фактическому техническому состоянию. При этом возникает необходимость в непрерывном мониторинге технического состояния электроприводов и использовании получаемой при этом информации для защиты и функциональной диагностики.
Разработка таких систем возможна на основе современных информационных технологий и является актуальной задачей. Ее решение позволит значительно повысить надежность и эффективность работы электроприводов экскаваторов.
Система диагностики при этом контролирует измеряемые сигналы и при выходе их за допустимые границы сигнализирует об этом. Однако не все параметры, определяющие техническое состояние электропривода, доступны прямому измерению. Например, для двигателей постоянного тока (ДПТ), являющихся центральным элементом электропривода экскаватора, недоступны для прямого измерения активные сопротивления и индуктивности обмоток якоря и возбуждения, взаимная индуктивность обмоток и др. Данная информация должна быть получена непосредственно в процессе работы экскаватора, так как значения параметров в значительной степени зависят от режимов нагружения и теплового состояния электродвигателей.
Для этих целей возможно использование динамической идентификации, заключающейся в определении в реальном времени текущих значений электромагнитных параметров и переменных величин ДПТ на основе компьютерной обработки информации, содержащейся в напряжениях и токах двигателя на базе его математической модели и математических методов оценивания.
Актуальность работы подтверждается тем, что она выполнялась при поддержке Министерства образования и науки Российской Федерации в рамках Федеральной целевой программы «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009-2013 годы (проект «Разработка энергоэффективных средств управления электроприводами горных машин с учетом особенностей динамических режимов их работы в рамках создания энергосберегающих систем распределения и потребления электроэнергии» - шифр 2011-1.2.2-226-011).
Цель работы – разработка методов, алгоритмов и программно-аппаратных средств для функциональной диагностики и защиты электроприводов карьерных экскаваторов, с целью повышения их надежности и эффективности.
Идея работы заключается в использовании искусственных нейронных сетей для создания системы диагностики и защиты, работающей на основе результатов динамической идентификации состояния двигателей главных электроприводов экскаватора.
Задачи исследований:
– провести анализ существующих методов диагностики электроприводов постоянного тока и математических методов оценивания параметров и состояния динамических систем;
– выбрать математическую модель ДПТ и преобразовать ее к виду, удобному для применения методов оценивания;
– разработать устойчивые и малочувствительные к шумам алгоритмы оценивания параметров и состояния ДПТ в реальном времени и программное обеспечение, реализующее полученные алгоритмы;
– разработать и создать испытательный стенд для практической проверки полученных методов;
– произвести проверку эффективности полученных алгоритмов на основе компьютерного моделирования и лабораторных экспериментов;
– разработать компьютерную диагностическую систему главных электроприводов карьерных экскаваторов и провести ее испытания на основе компьютерного моделирования и лабораторных экспериментов.
Методы исследований. Научные и практические результаты диссертационной работы получены с использованием следующих методов:
– теории обобщенной электрической машины для анализа процессов, протекающих в ДПТ;
– аналитических и численных методов решения дифференциальных и алгебраических систем уравнений;
– математических методов оценивания для создания алгоритмов идентификации параметров и состояния ДПТ в реальном времени.
– компьютерного моделирования динамических процессов в ДПТ с использованием полученных алгоритмов для оценивания параметров и состояния;
– лабораторных и промышленных испытаний полученных алгоритмов и реализующих их устройств.
Основные научные положения.
1. Разработанные методы, алгоритмы и программно-аппаратные средства обеспечивают устойчивое и малочувствительное к шумам оценивание параметров и переменных состояния электродвигателей постоянного тока в реальном времени.
2. Информация о параметрах и состоянии ДПТ, полученная с помощью динамической идентификации, может быть использована для создания и работы функциональной системы диагностики и защиты электроприводов карьерных экскаваторов.
3. На базе искусственной нейронной сети и методов оценивания возможно создание компьютерной диагностической системы главных электроприводов карьерных экскаваторов.
Научная новизна:
1. Разработаны методы, алгоритмы и программно-аппаратные средства для динамической идентификации двигателей постоянного тока, обеспечивающие устойчивое и малочувствительное к шумам оценивание параметров и переменных состояния в реальном времени.
2. Обоснована структура системы функциональной диагностики и защиты электропривода карьерных экскаваторов на базе методов динамической идентификации.
3. Выявлены диагностические признаки электроприводов постоянного тока карьерных экскаваторов.
4. Разработана компьютерная система функциональной диагностики и защиты электроприводов карьерных экскаваторов на основе искусственных нейронных сетей.
Практическая ценность работы состоит в том, что ее результаты могут быть использованы:
–для разработки наблюдающих устройств, необходимых для организации и функционирования современных систем управления, защиты и диагностики, а также для прогнозирования технического состояния электроприводов постоянного тока;
– для создания автоматизированных испытательных комплексов, предназначенных для определения истинных значений параметров, а также для оценки качества ДПТ после их изготовления и ремонта;
– для мониторинга технического состояния, диагностики и защиты электроприводов карьерных экскаваторов в процессе их работы.
Достоверность научных положений и выводов подтверждена результатами вычислительных экспериментов на ЭВМ, а также экспериментальной проверкой на испытательном стенде на кафедре электропривода и автоматизации Кузбасского государственного технического университета, а также результатами промышленных испытаний на электроприводах карьерных экскаваторов ОАО «Разрез Черниговский» и ОАО «Вахрушевский Угольный Разрез» в Кузбассе.
Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались на XII, XIII, XIV Международных научно-практических конференциях «Природные и интеллектуальные ресурсы Сибири» (г. Кемерово, 2008 г.; 2010 г.; 2012 г.), на ежегодных научных конференциях «Россия молодая» Кузбасского государственного технического университета (г. Кемерово, 2008-2012 гг.). Мобильный испытательный стенд отмечен Дипломом на XVIII Международной выставке «Уголь России и Майнинг» (г. Новокузнецк, 2011 г.) и золотой медалью на Международной выставке-ярмарке «Экспо-уголь» (г. Кемерово, 2012 г.).
Публикации. По результатам выполненных исследований опубликовано 13 печатных работ (в том числе 6 - в рекомендованных ВАК изданиях).
Личный вклад автора в работы, опубликованные в соавторстве, заключается в разработке методов, алгоритмов, программно-аппаратных средств для динамической идентификации ДПТ и разработке на этой основе системы функциональной диагностики и защиты электроприводов экскаваторов, а также в участии лабораторных и промышленных испытаниях.
Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, пяти разделов и заключения, изложенных на 161 страницах машинописного текста, содержит 60 рисунков, 13 таблиц и список литературы из 108 наименований.
