Математические модели идентификации технического состояния турбоустановок на основе нечеткой информации Крохин Геннадий Дмитриевич

Введение к работе

Применение функциональной и тестовой диагностики (далее, по тексту, технической диагностики) с мониторингом состояния оборудования приводит к повышению надежности и эффективности технического обслуживания энергоустановок электростанций. Это объясняется повышением качества информации и знаний эксплуатационно-обслуживающего персонала о работе энергоустановок, его предельных возможностей, снижением ограничений и рисков невыполнения задаваемых режимов, на основе своевременного обнаружения дефектов и предупреждения отказов в течение всего запланированного (30 лет или более) срока службы. Получаемые знания помогают достоверно прогнозировать "срок жизни" и работоспособность энергоустановок, определять их фактический (остаточный) ресурс до отказа с необходимой степенью вероятности и оценкой риска.

В представленной работе автор рассматривает, в основном, турбоустановки тепловых электростанций, [379, 380]. Турбостроительными и турбогенераторными заводами, ремонтно-наладочными и научно-исследовательскими организациями выполняется большая работа по повышению надежности и эффективности турбоустановок: увеличение наработки на отказ и межремонтного периода, повышение экономичности и коэффициента готовности. Показателем надежности отечественных турбин является назначенный ресурс их деталей, изготовленных из жаропрочных сталей. Он составляет сегодня, в среднем по России, 100 и 150 тыс. ч., причем большая часть работающих турбин типов К-160-130, К-210-130, К-300-240 уже наработали 150 тыс. ч., а турбины первых выпусков - более 150 тыс. ч., [1, 2]. Новым турбинам ТЭС и АЭС типа К-800-240-5, К-500-240-5 и меньшей мощности гарантируется очень высокий коэффициент готовности (0,98 и 0,97).

Соответственно, при расчетном, до 170 тыс.ч., ресурсе для деталей из жаропрочных сталей и продленном, до 5 - 6 лет, межремонтном периоде. Но отечественная энергетика не успела обновить парк энергетических машин современными высокоэффективными турбоустановками, поэтому уже сейчас можно наблюдать снижение надежности турбоустаноьок установленных еще в 1960-1970гг., [2, 3, 6, 8, 17]. Это связано с достижением расчетного срока службы (в том числе и продленного) у большинства турбин, а также с все более массовым привлечением крупных энергоблоков ТЭС к работе в переменной части графиков нагрузки (особенно турбоустановок типов Т и ПТ). Установленная мощность около 730 российских турбогенераторов мощностью 60-1200 МВт в 1997г. составила 108 тыс. МВт, из них 450 (что больше 60% от общего числа) общей мощностью 52 тыс. МВт проработало более 25 лет. К 2000г. доля таких турбогенераторов превысила по мощности 50%, [3, 8]. Мощность энергетики России уже сегодня не может надежно обеспечить ни требующегося роста промышленности, ни увеличивающихся потребностей жилищного хозяйства. Из 216 ГВт установленной мощности электростанций около 30 ГВт находится в изолированных регионах, около 15 — 20 ГВт — в ремонте или в стадии модернизации (парк выработавшего ресурс оборудования около 60%). В 2005г. при пиковом потреблении 150 ГВт резерв мощности не превышал 10%, а зимой 2006г. был еще меньше. Это объясняется тем, что, даже при ресурсе оборудования равном 50 лет, необходимо ежегодно менять не менее 4 ГВт мощностей, а в действительности за последние 15 лет менялось ежегодно менее 1 ГВт. Поэтому у нас не только физически и технологически устаревает все оборудование, но и практически все регионы страны становятся энергонедостаточными (кроме Средней Волги). Особенно ярко это видно на примерах Москвы, Санкт-Петербурга, Северного Кавказа, Тюмени, [из доклада академика О.Н. Фаворского «Об энергетике России в ближайшие 20-30 лет». //Вестник РАН, 2007, т. 77, №2, с. 121-132].

Аналогичная ситуация наблюдается и в промышленно развитых зарубежных странах, где количество оборудования, проработавшего уже более 25 лет, составило 50% и более, [3, 8]. Но в Китае за 20 лет планируется увеличить мощности с 550 до 950 ГВт! При этом только за последние два года в стране уже введено более 100 ГВт, то есть почти половина установленной мощности энергетики России (216 ГВт). В США также за 20 лет планируется прирост с 980 до 1460 ГВт! В Германии, США, Японии, Дании уже введены и эксплуатируются

энергоблоки 400-1000 МВт с температурой острого пара 570/570/570 С и давлением 31/9,1/2,6 МПа при КПД энергоблока нетто 46%! И эти параметры еще не предел для угольного энергоблока, [4]. Для сохранения мощности России, как державы, необходимо увеличить мощность электроэнергетики в ближайшие 20-30 лет до 320-350 ГВт, с переходом на новые параметры и, естественно, на новые конструкции и материалы для основного и вспомогательного оборудования.

Важным элементом эксплуатации и технического обслуживания турбоустановок является непрерывный контроль их рабочего состояния. Обнаружение возникших дефектов и предупреждение их на ранней стадии развития, а также своевременное принятие правильных решений по устранению дефектов до возникновения аварийной ситуации, при условии наличия необходимого количества достоверной информации, обеспечивают высокий коэффициент готовности, сокращение времени простоя, снижение затрат на ремонты, продление срока службы оборудования турбоустановок. Быстрое развитие контроля и диагностики как отрасли знаний вызвано общим изменением состояния оборудования, которое уже можно отнести по этапу эксплуатации к старению, из-за недостаточного обновления, [5, 8].

Высокая эффективность совершенствования систем контроля и диагностики отмечается институтом электроэнергетики США (EPRI), [3]. Так, например, по-

17
вышение готовности на 1% для турбогенератора мощностью

500МВт дает годовой экономический эффект в 1млн. долларов. Средний коэффициент готовности ТГ в США составляет 65%. Считается возможным увеличить его до 85%) за счет применения эффективных методов контроля состояния, особенно методов непрерывного контроля и уменьшения времени вывода из работы для общего обследования. Своевременная диагностика повреждений при эффективном контроле состояния (по расчетам специалистов фирмы Toshiba (Япония), может увеличить срок службы генератора на 40% нормативного, что, естественно, даст значительный экономический эффект), [3-6, 17-20]. Наиболее ненадежными узлами и системами турбоагрегатов являются (по данным АООТ «ОРГРЭС» [1,8], г. Москва):

1. Проточная часть - число отказов 9,7% (при времени на восстановление до 40% от общего времени, запланированного на капитальный ремонт);

2. Система регулирования - 23%, время на восстановление - 18%;

3. Парораспределение - 13%, время на восстановление - 8,5%;

4. Подшипники турбоагрегата - 16%, время на восстановление - 19,6%;

5. Система смазки — 8,3%, время на восстановление -5,2%;

6. Трубопроводы и арматура - 11,4%, время на восстановление - 4,1%;

7. Прочие узлы и детали турбоустановки - 10,4%, время на восстановление-11,1%.

Здесь, в пп. 2-7, время на восстановление основных узлов турбин ТЭЦ на докритические параметры пара дано в %, от нормативного времени выделяемого на капитальный ремонт.

О повреждаемости проточных частей турбин ТЭЦ «Центрэнерго», на период 2000г., представили следующую статистику причин:

- недостатки эксплуатации (число отказов) - 45.5%,
время на восстановление - 42.4%;

дефекты ремонта - 10,3%>, время на восстановление — 4.9%;

дефекты конструкции - 18.2%, время на восстановление - 12.1%;

- исчерпание ресурса - 26,0%, время на восстановление - 40.6%.
Отказы турбин, из-за недостатков эксплуатации, составили:

проточная часть - 27,3%;

подшипники- 18.1%;

маслосистема - 17.4%;

регулирование - 7.6%;

парораспределение — 12.8%;

трубопроводы и арматура - 9.4%;

прочие - 7.4%.

В целом уровень повреждаемости по элементам паровых турбин за 2000-2003гг. стабилен, [8]. Настораживающим фактором является рост различных видов повреждений эрозионного и коррозионного процессов, получивший на сегодня массовый характер по всему тепломеханическому оборудованию ТЭС.

Не лучшие показатели и у турбин инофирм Германии, США, Швейцарии, Японии [1, 6], работающих на старых параметрах рабочего тела. Таким образом, наибольший ущерб наносят энергоустановкам дефекты в элементах проточной части, при затрачиваемом на восстановление времени более 60% от общего времени на ремонт.

Для обнаружения, распознавания и анализа различных неисправностей в оборудовании и узлах турбоустановок используются наблюдения за отклонением от нормируемых ПТЭ (правила технической эксплуатации) эксплуатационных показателей и технических характеристик механизмов.

Считается, [3, 9-24], что современные специализированные и универсальные технические средства в измерительной и компьютерной технике, при соответствующем математическом и программном их обеспечении, способны моделировать все оцениваемые состояния оборудования, определить (но уже на моделях) плохо выявляемые дефекты и устранить неисправности, поставить доста-

точно точный диагноз и выполнить многосторонний анализ ошибок эксплуатации оборудования. На основе такого анализа можно выработать соответствующие мероприятия для выбора оптимальных режимов работы, способы предотвращения неполадок, составить рекомендации и технологии по необходимым модернизациям, ремонтным работам и срокам их выполнения. Ввиду этого особое значение приобретают экспертные системы, выполняющие в АСУ ТП диагностику и адаптируемые к технологическому процессу и эксплуатации энергоустановок, [25-31]. Техническая диагностика, в составе экспертной системы, способна значительно повысить работоспособность оборудования электростанции, его срок службы, эффективность технического обслуживания, снизить аварийность и, соответственно, безопасность, [8, 21, 32-44], что весьма существенно в условиях старения оборудования.

Большой вклад в решение проблем диагностики энергетических установок и оборудования тепловых электростанций внесли работы Аракеляна Э.К., Аркадьева Б.А., Барана Л.С., Барзиловича Е.Ю., Бененсона Е.И., Берлянда В.И., Биргера И.А., Бойко А.В., Борисовой Н.Н., Боришанского К.Н., Вощинина А.П., Гаскарова В.Д., Говорущенко Ю.Н., Гольдина А.С., Горелика А.А., Гуляева В.А., Дейча М.Е., Дуэля М.А., Дьякова А.Ф., Жуковского Г.В., Зарянкина А.Е., Зиле А.З., Золотарева А.А., Иванова В.А., Израилева Ю.Л., Ильина Л.Н., Ицко-вича Э.Л., Кальменса В.Я., Канцедалова В.Г., Кириллова И.И., Клера A.M., Клюева В.В., Ковалева И.А., Комарова Н.Ф., Косинова Ю.П., Костюка А.Г., Косяка Ю.Ф., Куменко А.И., Кулькова Э.И., Лазутина И.А., Лебедева В.А., Лейзе-ровича А.Ш., Мадояна А.А., Мозгалевского А.В., Олимпиева В.И., Орлика В.Г., Палагина А.А., Пархоменко П.П., Паули В.К., Перминова И.А., Поварова О.А., Райбмана Н.С., Розенберга С.Ш., Ротача В.Я., Рыжкова В.К., Рубина В.Б., Руно-ва Б.Т., Самойловича Г.С., Сафонова Л.П., Сахарова A.M., Соболенко Н.А., Сорокина Г.К., Склярова В.Ф., Трояновского Б.М., Трухния А.Д., Тягунова М.Г., Филиппова Г.А., Флос С.Л., Хоменка Л.А., Цветкова В.А., Шибера В.А.,

Шубенко-Шубина Л.А., Щербича В.И., Яницкого В.А. и многих других инженеров и ученых. Следует особенно выделить здесь ведущих отечественных ученых в области электроэнергетики, первыми применивших методы искусственного интеллекта и отметивших при этом эффективность нового направления в исследовании проблемы неопределенности информации в энергетике. Это Веников В.А., Мелентьев Л.А., Руденко Ю.Н., Попырин Л.С., Воропай Н.И., Гамм А.З., Шер И.А., Криворуцкий Л.Д., Голуб И.И., Клер A.M., Деканова Н.П., Макагонова Н.Н., Массель Л.В., Андрющенко А.И., Аминов Р.З., Оруд-жев Ф.Э., Экель П.Я., Попов В.А., Богатырев Л.Л., Манусов В.З. и др.

Современные системы диагностики дают больше качественной информации о текущем состоянии оборудования, чем штатный контроль. Оценивание и идентификация параметров и характеристик реальных процессов, при сравнении их с нормативными характеристиками, позволяют оценить получаемые отклонения и принять необходимые решения для повышения эффективности работы оборудования энергоустановок. Но только опыт оперативного персонала, его интеллектуальная способность помогают анализировать происходящие изменения и неполадки, обобщая и запоминая их с помощью ЭВМ в виде формализованных опыта и знаний и извлекать такие знания при необходимости принятия решений в условиях некорректности решаемых задач, [9, 12, 20, 21, 45-52, 345]. Поэтому представляется весьма целесообразной работа по повышению эффективности использования старых и созданию новых интеллектуальных методов и средств.

Для накопления, обобщения опыта и знаний (четких и нечетких) и их формализации о таких сложных механизмах, какими являются турбоустановки электростанций, особенно в условиях их старения и неполноты информации о ресурсе, необходимы интеллектуальные информационные системы, способные выполнять интеллектуализацию процедур поиска, управления и контроля технической системы, [53-56, 344, 347].

21 Актуальность проблемы.

Для энергетики в настоящее время характерна интенсификация использования мощностей и ресурсов установленного оборудования. Это может быть достигнуто на основе интеллектуальной диагностики эксплуатационного состояния и режимов использования оборудования. Рост степени ответственности принимаемых решений по времени вывода оборудования в ремонт ужесточил требования к качеству моделей идентификации, основой которых является информация, получаемая при диагностике состояния энергоустановок. Их выполнение в условиях старых форм технического обслуживания по системе НИР (планово-предупредительных ремонтов) стало неэффективным. Возникла проблема недостаточной адекватности диагностических моделей и моделей принятия решений о выводе турбоустановки в ремонт или снижении нагрузки, вследствие не использования нечеткой информации о состоянии оборудования, а также повышенной суммарной неопределенности, накапливаемой за время эксплуатации.

Различные направления в решении этой проблемы рассматривались следующим рядом авторов. Основы применения современных методов математического моделирования, прикладные методы теории систем и системного анализа, методы исследования операций, для исследования теплоэнергетических установок и ТЭС заложены в работах школы Сибирского энергетического института (Л.А. Мелентьев, Ю.Н. Руденко, Л.С. Попырин, СМ. Каплун, Ю.В. Наумов, А.З. Гамм, A.M. Клер, Н.Н. Новицкий). Оригинальные подходы к моделированию и исследованию теплоэнергетических установок развиты в работах ЦНИИКА (Ф.А. Вульман, Н.С. Хорьков), в ИТТМаш. Укр. АН (А.А. Шубенко-Шубин, А.А. Палагин). Выполнены исследования оперативного контроля работы энергоблоков, с целью разработки методов организации диагностического обеспечения основного и управляющего оборудования электростанций, АН УССР (В.Ф.Скляров, В.А. Гуляев, В.М. Чаплыга, М.А. Дуэль, Ю.М. Мацевитый, Б.Е. Патон, В.А. Яницкий), НПО ЦКТИ, НПО ЦНИИТмаш., ПО ЛМЗ (Л.А. Хоменок, А.Н. Ремезов, И.А. Ковалев, B.C. Шаргородский, С.Ш. Розенберг, В.И. Олимпи-

22
ев, Л.П. Сафонов, В.Г. Орлик), СЭИ (A.M. Клер, Н.П. Деканова,

Э.А. Тюрина), ВТИ (А.Ш. Лейзерович, В.Б. Рубин). ВТИ получен опыт разработки локальных подсистем диагностического контроля турбоустановок ТЭС (А.В. Мозгалевский, Д.В. Гаскаров, А.Ш. Лейзерович, Н.Ф. Комаров, Н.Н. Борисова). Проведены диагностические исследования неисправностей состояния энергооборудования (В.А. Яницкий, Н.Г. Барыкова, А.Б. Кузьмин, А.Д. Трух-ний, И.А. Перминов, В.Г. Орлик, А.А. Гординский, Л.С. Баран, A.M. Макаров, С.Ш. Розенберг, Л.А. Хоменок, В.Я. Гиршфельд, В.А. Цветков, Г.А. Уланов, Ю.П. Косинов, В.Г. Канцедалов, Г.П. Берлявский, В.Ф. Злепко). Определено состояние крупных ТГ (В.А. Алексеев, А.А. Палагин, А.В. Ефимов). Исследования современного состояния, проблем эксплуатации и путей обновления основного и вспомогательного оборудования ТЭС проведены НПО ЦКТИ и СЭИ (Л.А. Хоменок, А.П. Меренков, Л.В. Массель, A.M. Клер). Исследования по разработке и созданию новых методов и средств неразрушающего контроля, включая дистанционный контроль и прогнозирование долговечности металла оборудования ТЭС и АЭС, выполнены Юж. ВТИ (А.А. Мадоян, В.Г. Канцедалов, П.Б. Самойленко, Б.Р. Бродский, B.C. Гребенник, В.Ф. Злепко, Т.Г. Березина, Н.В. Бугай, И.И. Трунин). Исследования для разработки методик алгоритмического обеспечения систем централизованного контроля проведены Институтом проблем управления АН (И.М. Шенброт, Э.Л. Ицкович). Разработки измерительных информационных систем (ИИС) выполнены Институтом автоматики и электрометрии СО АН СССР (К.Б. Карандеев, Г.И. Кавалеров, СМ. Мандельштам, М.П. Цапенко, В.И. Рабинович, В.М. Ефимов). Алгоритмам переработки сигналов датчиков систем автоматического и централизованного контроля посвящены работы МЭИ (Ф.Е. Темников, А.С. Немировский, П.В. Новицкий, И.А. Зо-граф). Выполнены исследования НЭТИ для разработки экспертных систем анализа многофакторных объектов и формализации знаний (В.И. Денисов, И.А. Полетаева, В.И. Хабаров). Решение задач реального времени в электроэнергетике выполнено СЭИ (А.З. Гамм, Ю.Н. Кучеров, СИ. Паламарчук). МЭИ получен

опыт разработки инструментальной среды для построения интеллектуальной системы оперативной диагностики с использованием декларативных знаний и нечетких алгоритмов (Э.К. Аракелян, М.А. Панько). В последние десятилетия научный интерес направился на создание автоматизированных систем, предназначенных для повышения эффективности управления отдельно функционирующими энергоблоками и целыми ТЭС. Этому способствовало появление нового поколения средств информационно-измерительной техники - процессорных измерительных средств (ПрИС), в которых программируемая вычислительная мощность входит в состав измерительной цепи и участвует в получении результатов измерения. ПРиС - следствие компьютеризации измерений, проявляющейся в применении вычислительной техники для автоматизации управления функционированием и обработки результатов измерения, и для реализации части измерительной процедуры в числовой форме на программной основе (Г.Я. Мирский, Э.И. Цветков, J. Finkelstein, М. Клейн, Г. Морган, Л. Рабинер, Б. Го-улд, D. Driankov, G.J. Klir, G. Olsson). Исследования по выявлению эффективности введения автоматизированных систем комплексной технической диагностики в контур управления энергоблоков ТЭС и их разработки проведены ВТИ (А.Ш. Лейзерович, А.А. Гординский, A.M. Журавель), НПО ЦКТИ (Л.П. Сафонов, А.В. Антонович, A.M. Заводовский, О.Т. Ильченко, СВ. Яцкевич).

Однако, как показывает проведенный анализ, эта проблема не могла быть успешно решена без рассмотрения целостности теплоэнергетического процесса и турбоустановки как единого "механизма". В результате, создаваемая методология технического диагностирования не позволяла уменьшить неопределенность исходной информации о техническом состоянии турбоэнергоустановки. Это и определило научную и техническую проблему, которая решается автором в представленной диссертационной работе.

Данная диссертационная работа решает обозначенную проблему: построение интеллектуальных экспертных диагностических систем использующих

четкую и нечеткую информацию для диагностики сложных турбоэнерго-установок.

Объектом исследования настоящей работы являются диагностические процессы состояния функционирующих турбоэнергоустановок электростанций.

Предметом исследования является разработка и исследование интеллектуальных экспертных диагностических систем на основе вероятностных, четких и нечетких параметров технической диагностики.

Цель работы. Целью диссертационной работы является: повышение качества диагностики и идентификации технического состояния сложных турбоэнергоустановок на основе разработки методологии и моделей реализации интеллектуальных экспертных диагностических систем распознавания состояния с использованием четкой и нечеткой информации.

Задачи исследования:

8. Теоретический анализ представленных в научной литературе математических моделей технического состояния турбоустановок на основе технической диагностики.

9. Конструирование информационных моделей эксплуатационного и технического состояния турбоустановки с учетом анализа, систематизации и классификации, при экспертном, стохастическом, нечетком и четком подходах.

10. Разработка комплексной модели и алгоритма распознавания дефектных состояний турбоустановки с использованием нечеткой информации.

4. Структурирование модели интеллектуальной поддержки принятия ре
шений при оперативном управлении нестационарными режимами турбоустано
вок, с учетом нечеткой исходной информации.

5. Разработка модели и методов нечеткой идентификации, нечеткой оптимизации и нечеткого оптимального управления турбоустановки.

6. Разработка моделей определения области устойчивости и допустимости режимов турбоустановки при различных нагрузках, с использованием

25
нечеткой информации и нечетких знаний о состоянии.

7. Разработка моделей ресурса, надежности и долговечности турбоуста
новки с учетом нечеткой информации и нечетких знаний о состоянии.

8. Определение основных принципов методологии и средств реализации
интеллектуальных экспертных диагностических систем контроля и анализа
функционирования турбоэнергоустановок на основе повышения качества диаг
ностики и идентификации технического состояния в процессах эксплуатации с
учетом четкой и нечеткой информации.

9. Разработка интеллектуального диагностического комплекса
SKAIS («система контроля, анализа и слежения за изменением состояния тур
боустановки») для турбоэнергоустановок ТЭС (исследовательский вариант).

Методы исследований. Разработанные в диссертации научные положения базируются на системном подходе к исследованию турбоустановок, моделированию и идентификации на основе технической диагностики их состояния с целью увеличения срока эксплуатации, эффективности и надежности работы с учетом неопределенности исходной информации.

Для решения поставленных задач в диссертации применялись разнообразные математические методы с использованием натурного и имитационного экспериментов, а также методы термодинамического и энергетического анализа, теории вероятностей и математической статистики, исследования операций, математического моделирования, математического программирования, прикладные методы теории систем и системного анализа, теории управления, теории информации, теории искусственного интеллекта, теории оптимизации, теории надежности, теории решений, теории нечетких множеств, нечетких логик, теории графов и теории распознавания образов.

Научная новизна.

1. В диссертации впервые разработаны методологические основы и принципы нового для турбоэнергоустановок научного направления - интеллектуальные системы контроля и анализа функционирования турбоустановок на основе

26
повышения качества диагностики и идентификации технического

состояния в процессах эксплуатации с использованием экспертной, стохастической, четкой и нечеткой информации.

2. Сконструированы информационные модели эксплуатационного и тех
нического состояния турбоустановки для создания новой концепции "мягкого
регулирования" технического обслуживания турбоустановок с учетом времени
жизни в эксплуатации и отработке, и нечеткой информации.

3. Разработаны комплексная модель и алгоритм распознавания дефектных
состояний турбоустановок с использованием нечеткой информации.

4. Созданы модель и алгоритм интеллектуальной поддержки принятия решений при оперативном управлении нестационарными режимами турбоустановок с использованием нечеткой информации.

5. Разработаны модели технического обслуживания состояния турбоустановки, включая модели ресурса, надежности и долговечности турбоустановки с использованием нечеткой информации.

6. Разработаны алгоритм и управляющие правила нечеткого регулятора разрежения в конденсаторе турбоустановки.

7. Разработан и апробирован интеллектуальный программно-
вычислительный диагностический комплекс SKAIS («система контроля, анали
за и слежения за изменением состояния турбоустановки») для турбоэнергоуста-
новок ТЭС (исследовательский вариант).

Практическая значимость и реализация результатов.

Полученные автором результаты в развитии новой концепции «технического обслуживания эксплуатации турбоустановок по фактическому состоянию», подтверждают необходимость применения интегрированных подходов и методов, использующих информационное и вычислитечьное разнообразие как основное средство решения. Использование нечеткой информации и применение для ее формализации и обработки методологии искусственного интеллекта повышает качество моделей идентификации, прогнозирования, принятия решений и опти-

27
мизации при диагностике состояния и управления

турбоустановок. В результате, это позволит сформировать новую интеллектуальную (экспертную) среду, обеспечить представление объекта управления адекватной его состоянию моделью эксплуатации, встроенной в контур управления ТЭС. Решение этой проблемы - актуальная задача.

Использование разработанной автором методологии интеллектуального управления основанной на нечетких моделях идентификации состояния и технической диагностики механизмов ТЭС способствует увеличению срока службы оборудования, повышению его эффективности, надежности и готовности выполнять необходимый режим нагрузки, выработке на основе этого дополнительных электро - и теплоэнергии, и позволяют, в результате, получить народнохозяйственный эффект. Принятие эффективных решений и подготовленных рекомендаций для обслуживающего персонала ТЭС, при управлении энергетическими установками с помощью системы поддержки и мониторинга состояния в диагностическом комплексе SKAIS, обеспечивают производство электро - и теплоэнергии необходимого количества и качества. Это осуществляется за счет поддержки работоспособности, своевременного обнаружения неисправностей и предупреждения развития дефектов и отказов.

Предусмотрена возможность независимого применения результатов из разделов работы, а именно: разработанные математические модели и их характеристики в виде аналитических зависимостей, алгоритмы и рекомендации для решения отдельных задач управления и технического обслуживания турбоэнерго-установок, контроля состояния оборудования и определения его эффективности. Полученные результаты могут использоваться также в целом ряде задач: технико-экономического анализа, нормировании, оптимизации, управлении режимами и распределении нагрузки между агрегатами ТЭС, с учетом фактического состояния и ресурса турбоустановок. Особенно эффективно применение их для: принятия решений оценивания состояний при выводе в ремонт или модернизацию, определения оптимального межремонтного периода, разви-

28
тия и прогнозирования работоспособности на отдаленную

перспективу, определения и оценки ресурса и долговечности основных узлов, при техническом перевооружении, а также проектирования новых, модернизации или замене отработавших ресурс элементов и узлов турбоустановок.

Представление состояния механизма нелинейными моделями идентификации на интервалах времени эксплуатации позволяет обеспечить компактность и унификацию информационной базы и структуры элементов турбоустановок. Свойство адекватности предложенных моделей и их диагностируемости обеспечивает эффективное согласование данных, относящихся к разным иерархическим уровням и задачам управления, а также объемам вычислений для работы в режиме реального времени.

Предложенные модели состояния механизма в виде непрерывных во времени функций предоставляют возможность разработки качественно новых методов расчета, оценки и идентификации состояния турбоэнергоустановок на основе диагностики. При этом параметры теплоэнергетического режима и состояния турбоэнергоустановки также могут быть представлены функциями времени. Разработанные в диссертации методы и алгоритмы легли в основу базы знаний интеллектуального диагностического комплекса SKAIS, формирующего информационную и интеллектуальную базы о поведении турбоэнергоустановки и её элементов для решения задач прогнозирования и оперативного управления агрегатами ТЭС на основе диагностики, оценивания фактического состояния турбоустановок и их готовности.

Результаты оперативного прогноза состояния могут использоваться ДИС-ом ТЭС при ведении режима, оперативной оптимизации текущего режима, своевременном выводе агрегата в ремонт или введении ограничений при выполнении диспетчерского графика нагрузки.

Полученные средства интеллектуальной системы контроля и анализа функционирования для турбоустановок могут быть использованы и в других непрерывных производствах с идентичной технологией.

Научные результаты работы использованы институтом

«Новосибирсктеплоэлектропроект ОАО "Сибирский Энергетический Научно-Технический Центр"», при выполнении проектных работ по реконструкции и модернизации Новосибирских ТЭЦ, а также ЗАО "СибКОТЭС". Разработанные методы, алгоритмы и программы внедрены в ОАО "Новосибирскэнерго" Новосибирской ТЭЦ-4. Программный комплекс SKAIS является составной частью АСУ ТП Новосибирской ТЭЦ-5 и Нерюнгринской ГРЭС и находится в опытной эксплуатации, обеспечивая обслуживающий персонал по диагностике состояния турбоустановки Т-180/210-130 ЛМЗ. Проведены экспериментальные исследования диагностических моделей оценивания изменения параметров вибросостояния на надежность вращающихся агрегатов ТЭС, обслуживаемых ОАО "Сиб-энергоремонт". Используемые в работе статистические модели были апробированы автором: при разработке системы автоматизированного анализа технико-экономических показателей турбоагрегатов Иркутской ТЭЦ-10, при диагностических исследованиях турбоагрегатов Новосибирской ТЭЦ-4, Красноярской ТЭЦ-2 и Петропавловск-КамчатскойТЭЦ-1, а также разработке нормативных энергетических характеристик энергоустановок ряда ТЭС и ТЭЦ Сибири.

Основные методические положения, алгоритмы, программы и рекомендации, полученные в работе, а также 3 учебных пособия используются при выполнении научно — технических, курсовых и дипломных работ в НГТУ, курсах повышения квалификации руководящих работников и специалистов - энергетиков (НФ ПЭИ п.к.), ХФ ЦКБ "Энергоремонт", ЦКБ "Знергоремонт". Внедрение результатов в практику проектирования и эксплуатации подтверждено шестью Актами использования научно - исследовательской работы в теплоэнергетике.

Основные положения и результаты, выносимые на защиту:

1. Методологические основы и принципы нового для турбоэнергоустано-вок научного направления — интеллектуальные системы контроля и анализа функционирования турбоустановок на основе повышения качества диагностики

и идентификации технического состояния в процессах

эксплуатации, с использованием экспертной, стохастической, четкой и нечеткой информации.

2. Информационные модели эксплуатационного и технического состояния турбоустановки, для создания новой концепции "мягкого регулирования" технического обслуживания турбоустановок, с учетом времени жизни, в эксплуатации и отработке, при нечеткой информации.

3. Комплексная модель и алгоритм распознавания дефектных состояний турбоустановок, с использованием нечеткой информации.

4. Модель и алгоритм интеллектуальной поддержки принятия решений
при оперативном управлении нестационарными режимами, турбоустановок, с
использованием нечеткой информации.

5. Модели технического обслуживания состояния турбоустановки, включая модели ресурса, надежности и долговечности турбоустановки, с использованием нечеткой информации.

6. Алгоритм и управляющие правила нечеткого регулятора разрежения в. конденсаторе турбоустановки.

7. Интеллектуальный программно-вычислительный диагностический комплекс SKAIS («система контроля, анализа и слежения за изменением состояния турбоустановки») для турбоэнергоустановок ТЭС (исследовательский-вариант).

Апробация работы. Полученные результаты исследований докладывались и обсуждались: на научно-техническом совещании «Оптимизации систем технического водоснабжения ТЭС и АЭС» (г. Зеленодольск, Криворожская ГРЭС-2, 1981 г.); на Всесоюзном научно-техническом совещании «Состояние и пути развития средств технической диагностики тепломеханического оборудования» (г. Москва, ВДНХ, 1982г.); на Всесоюзном научно-техническом совещании «Опыт разработки, внедрения и эксплуатации АСУ ТП на ТЭЦ» (г. Минск, Зап. ВТИ, 1991г.); на научно-технической конференции «Региональные проблемы энергетики Поволжья» (г. Саратов, СПИ, 1992г.); на межвузовском научном се-

31
минаре по проблемам теплоэнергетики (г. Балаково,

1994г.); на 2-й, 3-й, 4-й и 5-й международной научно-технической конференции «Актуальные проблемы электронного приборостроения, АПЭП-94, 96, 98 и АПЭП-2000» (г. Новосибирск, НГТУ, 1994, 1996, 1998 и 2000 г.); на международной научно-технической конференции «Научные основы высоких технологий» (г. Новосибирск, НГТУ, 1997г.); на третьем и четвертом Сибирском конгрессе по прикладной и индустриальной математике, ИНПРИМ-98 и ИНПРИМ-2000 (г. Новосибирск, ИМ СО РАН, 1998 и 2000г.); на 30-м и 33-м теплоэнергетических коллоквиумах: «Турбомашины для ТЭС. Проблемы развития. Использование. Конструкции и результаты применения» и «Надежность теплоэнерго-установок в условиях либерализации рынка энергии» (г. Дрезден, Технический университет, Германия, 1998 и 2001г.); на 3-м и 4-м Русско-Корейском международном симпозиуме по науке и технике, KORUS'99 и KORUS'2000 (г. Новосибирск, НГТУ, 1999г. и г. Ульсан, Корея, 2000г.); на 7-м Европейском конгрессе по искусственному интеллекту и мягким вычислениям, EUFTT'99 (г. Аахен, Рейнско-Вестфальский технический университет, Германия, 1999г.); на международной научно-технической конференции «Информационные системы и технологии» ИСТ'2000 (г. Новосибирск, НГТУ, 2000г.); на международных конференциях CONTROL-2003, CONTROL-2005-и CONTROL-2008 «Теориями практика построения и функционирования АСУ ТП» (г. Москва, МЭИ (ТУ), 2003,

2005 и 2008г.); на второй международной научно-технической конференции
«Энергетика. Экология. Энергосбережение. Транспорт» (г. Тобольск, 2004 г.);
на международном конгрессе « IF AC WS ESC'06. ENERGY SAVING CON
TROL IN PLANTS AND BUILDINGS» (r. Bansko, Bulgaria, 2006г.); на научных
семинарах ФЭН и АВТФ НГТУ (г. Новосибирск, 1997, 2001, 2003 - 2008г.); на
научных семинарах кафедры АСУ ТП МЭИ (ТУ) (г. Москва, 2002 и 2008г.); на
научных семинарах и Секции Ученого совета ИСЭМ СО РАН (г. Иркутск, 2002,

2006 и 2008г.) и получили, положительную оценку.

Личный вклад соискателя. Автору принадлежат формулировки

и обоснование цели работы, выбор объектов исследования, постановки задач, методология и структурирование системы и выделение ее диагностических элементов, разработка моделей и алгоритмов, организация натурных экспериментов и анализ полученных результатов. Практически все эксперименты выполнены также при его личном участии.

Публикации. Результаты диссертационной работы опубликованы в 46 научных работах, в том числе: в 3-х учебно-методических пособиях, 23 докладах - на Международных научных конференциях, симпозиумах и конгрессах, и 11 статьях - в журналах, рекомендуемых ВАК РФ для опубликования научных результатов диссертаций на соискание ученой степени доктора наук. Отдельные результаты отражены в зарегистрированных в ВНИТЦ отчетах по НИР. В автореферате приведен список из 37 наиболее значимых работ по теме диссертации.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, шести глав и заключения; содержит 393 страницы машинописного текста и 4 приложения на НО страницах; работа иллюстрирована 103 рисунками; содержит 33 таблицы; список литературы на 33 страницах, включающий 380 наименований. В 4-х приложениях приведены отдельные результаты.практической реализации разработанных методов и методик, и Акты о внедрении работы.

В первой главе разработана и предложена концепция «мягкого регулирования» технического обслуживания турбоэнергоустановок ТЭС, с учетом «времени жизни» в эксплуатации и отработке. Новая концепция технического обслуживания и ее методология базируются на следующих принципах: - системности; мягкого регулирования; комплексности; прецессии (предшествование отказа).

Действие системного фактора, при котором система, как целое, устанавливает заданные требования своим компонентам, а сами требования предъявляются с позиции достижения целевой функции - увеличение времени функционирования турбоэнергоустановки, составляет основу цели диссертационной работы.

33
Принцип «мягкого регулирования», внедряемый автором в теп-

лоэнергетику и методы теории искусственного интеллекта, позволяют моделировать процесс изменения ресурса турбоустановки на основе получаемых знаний истинного состояния критических элементов агрегата и, соответственно, идентифицировать его в темпе on-line как непрерывный процесс, протекающий параллельно эксплуатации. "Мягкие" способы управления предполагают ускоренные приближенные расчеты, ориентированные на синтез законов управления объектами, для которых показатели качества и точности управления поддерживаются в заданном интервале. Непрерывная идентификация, проводимая в темпе процесса, будет обеспечивать адаптацию модели или параметров турбоустановки. Темпы развития механизма-турбоустановки на каждом этапе эксплуатации определяются темпами развития его элементов. Если развиваются только отдельные элементы, то темпы замедляются и дальше начинается развитие общей деградации, т.е. утрата всем* механизмом-его первоначальных функций и, в итоге, утилизация. Развитие и отмирание, до утилизации, особенно характерны для тепловых машин, как механизмов, перерабатывающих тепловую форму энергии в механическую. Это хорошо прослеживается по изменению КПД турбоустановки за время эксплуатации. Автором предложен новый подход к представлению турбоустановки в виде комплексного механизма. Работа такого механизма моделируется в разрезе четырех информационных полей состояния: колебаний, температур, режимов и времени. В этих полях на пересечениях и определяются диагностические состояния агрегата. В результате такого подхода, зарождающийся или развивающийся отказ в работе элементов или узлов турбоустановки представляется как явление прецессии, что позволяет распознавать весь процесс возникновения и развития дефекта до его критического значения. Приведение турбоустановки в оптимальное состояние выполняется¹ в соответствии.с целевой функцией - максимизацией выработки электроэнергии, от увеличения- срока службы, при допустимой, но безопасной для длительной эксплуатации турбо-

34
установки, перегрузке и минимизацией расходов на

техническое обслуживание, восстановление и ремонт.

Выполнены анализ источников информации, построение классификации четкой и нечеткой информации, алгоритма оценки неопределенностей, получаемых в процессе диагностики эксплуатации и технического обслуживания, влияния ее неполноты на решение задач диагностики, идентификации, прогнозирования, планирования и управления турбоэнергоустановок ТЭС. Представлена разработанная интеллектуальная экспертно-диагностическая система SKAIS («система' контроля, анализа и слежения за изменением состояния») в виде программно-диагностического комплекса (исследовательский вариант). Предлагаемая методология-дает возможность разработчику использовать при разработке моделей диагностики и идентификации состояний турбоэнергоустановки четкую и нечеткую информацию, а также размытые знания, получаемые экспертами при технической диагностике и эксплуатации турбоустановки. Полученная,система моделей представляет собой совокупность функционально интегрированных и информационно связанных подсистем формирования* работоспособности механизма по его состоянию, определению достоверности используемой- информации, выполнению оперативного и краткосрочного прогноза технического состояния и предупреждению отказов.механизма на базе нелинейных и нечетких моделей диагностики и идентификации технического состояния. Результаты краткосрочного прогноза используются при распознавании дефектов и предупреждении отказов в оперативном цикле управления энергоустановки. Предложены методика и алгоритм оценивания технического состояния турбоустановки. Во второй главе поставлены задачи идентификации технического состояния турбоустановки и выполнена оценка информации об изменении работоспособности турбоустановки за "время жизни" механизма: Впервые применены эвристическая информация (от экспертов) и неопределенности измеренных параметров, полученные в диагностических экспериментах. Для получения нечеткой информации решена задача формализации диагностического эксперимента с

35
помощью функционально- структурной модели диагностики

энергоустановки ТЭС, как основы методологии построения интеллектуальной системы контроля и анализа турбоустановок. Предложены методы оценки погрешностей измеряемых диагностических признаков, оценки их влияния на устанавливаемый диагноз, зависимости от технического и энергетического состояний агрегата, и чувствительности диагностической системы. Построено формализованное (в терминах теорий четких и нечетких множеств, и многозначной логики) информационное пространство, включающее подмножества из статистической информации и суммарной неопределенности информации о состоянии турбоустановки. Такие подмножества, или их комбинации, и соответствуют количеству и качеству информации о рассматриваемом объекте и, следовательно, достоверности и глубине диагноза. Предложены показатели технического состояния турбоустановки, применяемые при оценивании достоверности контроля и диагностики. В качестве меры оценивания впервые используется разработанный критерий «похожесть». С помощью критерия «похожесть» можно выполнять сравнения эталонных значений состояния, функционально или параметрически представляемых, с фактическими. Определены критерии чувствительности системы идентификации технического состояния турбоустановки и ее влияния на достоверность диагноза, основанные на определении потери информации при диагностировании агрегата в течение заданного интервала времени по оценке похожести состояний в выделенных классах состояния.

В третьей главе решается задача «оценивания состояния при диагностике турбоустановок», как задача распознавания образов, выделенных автором в процессе экспериментов. Впервые решены задачи распознавания дефектных состояний турбоустановки с использованием нечетких множеств в распознавании образов. Сформированы признаки нечетких образов для получения косвенных диагностических признаков через тени на подпространстве пространства описаний. Обработка исходных данных ведется с помощью SKAIS. Показано, что эта задача, применительно к механизмам ТЭС, идентична задаче распознавания

36
образов на рассматриваемом интервале идентифицируемого со-

стояния, а также в пространстве неопределенности через диагностические признаки (параметры), согласованным и сбалансированным с результатами измерений. Решена задача выбора и оценки информативных признаков. При этом вид функциональных связей задается нечеткими множествами, в соответствии с известными или оцениваемыми по критерию похожести признаками нечетких образов состояний механизма. Решение задачи сводится к определению параметров (включая коэффициенты решающих функций) для модели распознавания состояний, ресурса и долговечности турбоустановки, по фактическим значениям контролируемых и оцениваемых диагностических признаков на интервалах моделирования. Были использованы: алгоритм выбора (перебора и составления) оптимального набора признаков, построенного с помощью граф-модели диагностики; методы теории отношений, распознавания образов, дискриминантного аанализа, кластерного анализа и анализа эмпирических данных.

Четвертая глава посвящена применению методов теории нечетких множеств и нечетких логик, для построения моделей оценивания основных характеристик технического обслуживания турбоустановок ТЭС. Предложены нечеткие модели отказов турбоустановки, топологические модели механизма, кинетики и параметров отказа. Знания о причинно-следственном формировании отказа представлены в виде функций алгебры логики и логических моделей типа продукций. Обоснованы причины отказов, положенные в основу разрабатываемой экспертной системы поддержки решений задач диагностирования и прогнозирования ТЭС. Предложены методы идентификации параметров таких моделей в условиях неполноты и неоднородностей имеющейся исходной информации. Для оценки состояния функционирующих турбоустановок и управления ими в темпе процесса разработан алгоритм нечеткого регулятора, апробированный при управлении разрежения в конденсаторах турбины Т-100-130 ТМЗ. Для оценки результатов моделирования, при использовании нечеткой (размытой) исходной информации, выполняется проверка моделей на адекватность с

37
помощью новой меры «похожесть». Показано, что

ключевыми вопросами обеспечения корректности таких моделей является нечеткая идентификация параметров состояния механизма в пространстве неопределенности исходной информации, получаемой при технической диагностике в темпе реального времени. Предлагается учитывать неопределенности информации как неучтенные факторы модели идентификации состояний, параметров структуры, измерений выходного процесса, состояния механизма и т.д., как НЕ-факторы состояния. Обсуждаются вопросы построения моделей отказов турбоустановки и их прогнозирования с применением методов теории надежности и теории нечетких множеств. Описаны модели долговечности турбоустановки с помощью методов теории нечетких множеств. В предлагаемом варианте оценки долговечности турбоустановки в качестве количественного показателя долговечности принимается предельное время, после которого на ремонт агрегата затрачивается время значительно больше требуемого для выбранной стратегии технического обслуживания. Такое состояние агрегата будет предельным.

В пятой главе диссертации представлены подходы к моделированию задач технического обслуживания и ремонта, учитывающие фактическое состояние турбоэнергетического оборудования основанной на информации, получаемой в процессе технической диагностики, а также знания экспертов-диагностов и ремонтников. Получены нечеткие модели ресурса и надежности оборудования турбоустановки с использованием нечеткой информации. Размытые множества, размытые статистики, размытые ограничения, размытые цели и нечеткая оптимизация впервые применяются к задачам ремонта и технического обслуживания. Получены модельные зависимости, позволяющие оценить влияние различных стратегий ремонтов на надежность и ресурс турбоустановки, в зависимости от времени эксплуатации. Изложен многокритериальный подход, основанный на методах теории нечетких множеств и экспертных систем, с выделением в пространстве парето-оптимальных диагностических решений, что повышает адекватность условий моделирования диагностики турбоэнергоустановок. В

38
новой постановке используются известные прикладные методы

теории принятия решений, а также метод построения агрегированной функции полезности для решения задачи максимизации векторной функции. Выполнена постановка задачи нечеткого математического программирования (НМЛ) и показано, что любая задача НМЛ является задачей многокритериальной оптимизации, в которой можно представлять альтернативы, цели и ограничения в виде оптимизирующего множества. Выполнена постановка задачи оптимизации технического обслуживания агрегата по состоянию для предложенных автором структуры, траектории поведения системы и выбран закон управления, минимизирующий заданный критерий качества. В результате решения такой задачи получается оптимальная траектория гарантийной эксплуатации турбоустановки в продолжение всего нормативного срока жизни, включая и расходы на восстановление. Полученные модельные зависимости позволяют оценить влияние на надежность и ресурс стратегии ремонтов. При решении этой задачи выбирается такое управление, которое будет оптимальным по отношению к выбранному критерию качества. Для решения этой задачи используется метод обратной задачи теории оптимального управления. Ввиду возникающей неопределенности возможных решений из-за существенной неполноты информации об управляемой системе, автор рассматривает эту задачу впервые как задачу НМЛ и применяет для ее решения метод искусственного интеллекта — эвристический поиск анализа ситуаций. Впервые выполнено оценивание рисков принятии решений при использовании нечетких моделей диагностики состояния турбоустановок. При решении оценки состояния вводится параметр риска, но используемое нечеткое множество, отображающее поведение агрегата по его состоянию, аппроксимируется обычным множеством. Для аппроксимации нечеткого множества используется множество уровня, как образ интервала с определенной степенью принадлежности при ее обратном отображении.

В шестой главе диссертации представлены материалы разработки интеллектуальной экспертной диагностической системы турбоэнергоустановок ТЭС (ис-

39
следовательский вариант, выполненный под руководством и

при участии автора): диагностический комплекс SKAIS («система контроля, анализа и слежения за изменением состояния»); архитектура SKAIS; интеллектуальная база знаний SKAIS, включая продукционную систему, интерпретатор и программные модули; OPTIMIZATOR SKAIS. Назначением системы SKAIS является поддержание в исправном и работоспособном состояниях оборудования ТЭС за счет своевременного распознавания и предупреждения дефектов и отказов. Раннее распознавание дефектов будет способствовать развитию новой стратегии технического обслуживания турбоустановок на основе непрерывной диагностики состояния. Обнаружение и локализация развития дефектов помогут изменить сроки ремонтов, оптимизировать проведение ремонтных кампаний, повысить эффективность технического обслуживания за счет его интеллектуализации, увеличить срок службы оборудования, выработать дополнительные тепло - и электроэнергию. Представлены результаты расчетов эффективности работы, полученные при внедрении на ряде-тепловых электростанций. отрасли. ВПриложениях 1-4 даны.примеры и результаты использования SKAIS на ТЭС для¹ распознавания, предупреждения, и анализа дефектов в оборудовании и узлах турбоэнергоустановок, с применением в мониторингах:

1. состояния проточной части турбины в процессе эксплуатации и ремонта;

2. состояния конденсационной установки с оптимизацией управления разрежения;

3) диагностики, ремонта и технического обслуживания оборудования' ТЭС.
В Заключении сформулированы основные результаты выполненной работы

и предложены направления дальнейших исследований.

В Приложениях (1-4) содержатся примеры полученных результатов, вспомогательные и дополнительные материальг к ним, а также шесть Актов подтверждающие инженерное использование научно - исследовательской работы в теплоэнергетике.

Работа ' выполнена на энергетическом факультете и в

докторантуре факультета автоматики и вычислительной техники Новосибирского государственного технического университета, где сложилась признанная научная школа по исследованию, управлению и диагностике электро- и теплоэнергетического оборудования электростанций и других непрерывных технологических процессов и производств, широко применяющая в научных исследованиях методы современной математики, теории систем, системного анализа и искусственного интеллекта. Имена действующих сегодня ученых Кадомской К.П., Филипповой Т.А., Фишова А.Г., Манусова В.З., Китушина В.Г., Ноздрен-ко Г.В., Овчинникова Ю.В., Шалина А.И.', Губарева В.В: и других широко известны научной общественности. Тематика этой научной школы развивается в плотном контакте с такими организациями как ИСЭМ СО РАН, ОДУ Сибири, ОАО «Новосибирскэнерго», ОАО «СибЭНТЦ», ЗАО «СибКОТЭС»,. Иркутскэнерго, Красноярскэнерго, Томскэнерго, Кузбассэнерго, Якутскэнерго и другими, непосредственно осуществляющими исследования состояния и совершенствование функционирующих энергоустановок электростанций. Многие идеи, способы,, подходы и алгоритмы, возникающие в рамках отдельных научных коллективов, широко обсуждаются, обогащая и объединяя сотрудников.

Настоящая работа не могла быть выполнена без постоянной творческой поддержки и опоры на накопленный научный потенциал учеными энергетического факультета, АВТФ, факультета прикладной математики и информатики, а-также вне творческого взаимодействия с коллективами ОАО Новосибирскэнерго, Иркутскэнерго, Якутскэнерго, ЦКБ Главэнергоремонта (где автор начинал эту работу). Автор признателен сотрудникам факультетов ФЭН, ФПМ и И, и АВТФ НГТУ, кафедры АСУ ТП МЭИ'(ТУ), а также ОАО «Новосибирскэнерго», ОАО «СибЭНТЦ», ЗАО «СибКОТЭС», ОАО* "Сибэнергоремонт", института повышения квалификации руководящих работников и специалистов — энергетиков (НФ ПЭИ п.к.) и ОАО АК «Якутскэнерго» за содействие в выполнении работы.

41
Автор благодарен всем специалистам, взявшим на себя

труд ознакомления с работой и представившим свои замечания по ее содержанию и оформлению.

Автор выражает свою глубокую признательность научным консультантам профессорам Шалину Алексею Ивановичу [посмертно] и Грифу Михаилу Геннадьевичу, взявшим на себя труд по консультированию и рецензированию представляемой рукописи научной работы, внесшим множество уточнений и высказавшим важные замечания и пожелания.

Похожие диссертации на Математические модели идентификации технического состояния турбоустановок на основе нечеткой информации

Идентификация состояний многомерных объектов на основе адаптивных моделей нечеткого логического вывода Матасов Андрей Сергеевич

Синтез моделей индивидуального выбора на основе избыточности экспертной информацииЧерняева Светлана Николаевна

Синтез математических моделей и идентификация М-систем обработки информации и управленияПискунович Сергей Анатольевич

Модели, алгоритмы и программные средства идентификации для гидродинамических исследований скважин с учетом априорной информацииСергеев Павел Викторович

Математическое обеспечение контроля расхода теплоносителя в канале реактора РБМК на основе информации об азотной активности Овсянникова Наталья Владимировна

Методика выделения селеопасных участков на основе анализа аэрокосмической информацииСтепанов Дмитрий Владимирович

Моделирование и интеллектуализация управления поиском на основе агрегирования лингвистической и нечеткой информации Недикова Татьяна Николаевна

Методы и модели обработки информации в хранилищах данныхКузьмин Андрей Николаевич

Разработка структурно-параметрических моделей систем защиты информации объектов информатизации органов внутренних делТолстых, Ольга Владимировна

Модель скрытой передачи информации в каналах связи Жгун Татьяна Валентиновна