Содержание к диссертации
Введение
1. Анализ и современное состояние диагностирования оборудования электровозов в системе ремонта 7
1.1 Анализ развития систем диагностирования тягового подвижного состава и пути ее совершенствования 7
1.2 Методы совершенствования диагностирования электровозов за рубежом 22
1.3. Выводы 29
2. Определение лимитирующего элемента тягового электродвигателя (ТЭД). методика его диагнострирования 30
2.1 Методика определения лимитирующих элементов с использованием статистической классификаци 30
2.2 Определение лимитирующего элемента ТЭД 35
2.3 Обеспечение средствами технической диагностики ТЭД электровозов 43
2.4 Обоснование диагностического параметра лимитрирующего узла ТЭД 51
2.5 Слоистая расчетная модель электрической машины 57
2.6 Расчет магнитного поля возбуждения в системе полюс-междуполюсная зона ТЭД 64
2.7 Обработка диагностического параметра ТЭД
посредством вейвлет-анализа 71
2.8 Распознавания состояний ТЭД электровозов 77
2.9 Выводы 81
3. Моделирование и расчет диагностического параметра ТЭД 82
3.1 Имитационное моделирование магнитного поля расчетного участка ТЭД 82
3.2 Моделирование процесса обработки сигнала посредством вейвлетанализа 88
3.3 Моделирование нейронной сети 92
3.4 Выводы 98
4. Система контроля технического состояния тягового электродвигателя электровоза 99
4.1 Разработка и экспериментальная проверка системы диагностики ТЭД по параметрам магнитного поля 99
4.2 Определение достоверности полученных результатов 109
4.3 Выводы 114
5. Технико-экономическое обоснование внедрения результатов работы 115
5.1 Выбор методики расчета экономической эффективности капитальных вложений 115
5.2 Оценка эффективности внедрения системы контроля технического состояния ТЭД колесно-моторного блока электровозов .. 117
5.3 Вывод 122
Заключение 123
Библиографический список 124
Приложения
- Методы совершенствования диагностирования электровозов за рубежом
- Обеспечение средствами технической диагностики ТЭД электровозов
- Моделирование процесса обработки сигнала посредством вейвлетанализа
- Оценка эффективности внедрения системы контроля технического состояния ТЭД колесно-моторного блока электровозов
Введение к работе
Актуальность работы. В настоящее время необходима разработка мероприятий, направленных на повышение надежности и сокращение затрат, связанных с эксплуатацией подвижного состава железных дорог России.
С целью повышения надежности функционирования грузовых электровозов необходимо иметь достоверные сведения о техническом состоянии оборудования. Поэтому следует сосредоточить особое внимание на таких элементах, которые ограничивают пробег электровозов между ремонтами, с последующими рекомендациями по их техническому содержанию.
К данной категории элементов относится тяговый электродвигатель (ТЭД), значит, разработка методов и средств диагностирования ТЭД в рамках системы технического содержания электровозов на основе контроля фактического состояния является актуальной научно-технической задачей.
Диссертационная работа подготовлена на основании научно-исследовательских работ, выполненных автором на кафедре «Электрический железнодорожный транспорт» СамГУПС при непосредственном участии автора в период с 2000 по 2009 годы. Исследования проводились в соответствии с основными положениями одобренной Правительством РФ «Транспортной стратегии Российской Федерации» и «Программой создания и освоения производства новых локомотивов в 2004-2010 г.г.», утвержденной ОАО «Российские железные дороги».
Цель исследования. Целью работы является совершенствование оценки технического состояния ТЭД электровозов за счет диагностирования по параметрам магнитного поля.
Для достижения указанной цели в диссертации поставлены следующие научно-технические задачи:
Выполнить анализ методов и средств диагностирования оборудования электровозов;
Разработать методику и выявить наиболее значимый элемент ТЭД, обосновать его диагностический параметр;
Предложить модель и выполнить моделирование диагностического параметра наиболее значимого элемента ТЭД;
Разработать схему и алгоритм работы системы технического диагностирования, состояния ТЭД по параметрам магнитного поля и выполнить ее экспериментальную проверку.
Выполнить технико-экономическую оценку результатов работы.
Методы исследования. В работе использованы методы теории надежности, статистической классификации, вейвлет-анализа, методы математической статистики, теории планирования эксперимента, теории неиросистем. Для обработки статистических и экспериментальных данных и в процессе моделирования использовались пакеты программ Microsoft Excel, MathLab, FemLab и др. Результаты математического моделирования подтверждены экспериментами, проведена их корректировка.
Научная новизна:
Усовершенствована методика определения лимитирующих элементов за счет применения весовых коэффициентов;
Разработана методика оценки состояния ТЭД при помощи системы контроля напряженности магнитного поля и предложен алгоритм обработки контрольно-измерительной информации с применением вейвлет-анализа.
Практическая ценность.
Разработанная система контроля технического состояния ТЭД
рекомендована для использования:
на заводах по производству и ремонту электровозов;
в локомотивных депо в процессе технического содержания электровозов;
в учебном процессе специальности 190303 - Электрический транспорт железных дорог.
Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, 5 глав, заключения, списка использованных источников и приложений. Материалы диссертации содержат 132 страницы основного текста, 11 таблиц, 44 рисунка и 6 приложений на 12 страницах. Список использованных источников содержит 135 наименований. Общий объем работы 144 страницы.
Методы совершенствования диагностирования электровозов за рубежом
Качество функционирования подвижного состава определяется его эксплуатационными показателями, надежностью и ремонтопригодностью. Поэтому основные усилия при конструировании и эксплуатации подвижного состава направлены на уменьшение износа отдельных узлов и деталей. Использование в конструкции подвижного состава новых элементов существенно влияет на технологию ремонта, снижение расходов на плановые ремонты, а также значительное увеличение межремонтных пробегов или сроков между соответствующими ремонтами и осмотрами [26].
При замене планово-предупредительного ремонта подвижного состава (по плану) на коррективный (ремонт по состоянию) предполагается обязательное внедрение современных методов диагностики для точного определения состояния деталей и узлов подвижного состава.
Измерение параметров сложных механических систем без демонтажа во многих случаях затруднено. Поэтому применяются методы косвенного определения износов отдельных узлов и агрегатов с использованием диагностики.
Бортовая диагностика развивается по двум направлениям, с одной стороны, машинисту локомотива постоянно предоставляется информация о возникающих неисправностях и мерах, которые следует предпринять по их ограничению, а с другой, - полученная информация накапливается для классификации неисправностей при заходе в депо, с последующей заменой неисправной детали. Эффективные информационные системы, например, DIANA (Германия) или TORNAD (Франция), позволяют получать информацию для всего подвижного состава с целью снижения до минимума его простоя при техническом содержании и ремонте.
В техническом обслуживании и ремонте подвижного состава одной из основных тенденций стало то, что компании-изготовители уделяют все большее внимание послепродажному обслуживанию своей продукции в течение всего срока службы. В результате существенно улучшаются технико экономические характеристики, повышаются надежность и эксплуатационная готовность подвижного состава [71, 131].
Создание информационных технологий будущего является приоритетным направлением в железнодорожной отрасли Европы и США.
Особое внимание уделяется мониторингу технического состояния подвижного состава, то есть совмещению возможностей системы обнаружения дефектов и системы автоматической идентификации подвижного состава [80], что позволяет организовать систему ТОР подвижного состава, исходя из фактического состояния его компонентов.
Заслуживают внимание система автоматического контроля вагонов ACES (Австралия), осуществляющая проверку технического состояния вагонов по десяти параметрам, и система слежения за узлами и деталями подвижного состава ОССТ компании ВНР Iron ORE (Австралия) [80]. Система ОССТ ведет историю каждого ответственного элемента вагона с указанием случившихся повреждений, сроков и объемов проведенных ремонтов, номеров вагонов, на которые элемент устанавливался. Это создает предпосылки для прогнозирования поведения того или иного компонента в эксплуатации, а на основе этих прогнозов планируются загрузка производственных ремонтных мощностей, материально-технического обеспечения, закупка новых узлов и деталей по мере приближения завершения срока службы.
Большой интерес представляет собой система ТОР подвижного состава четвертого поколения Лондонского метрополитена [105], которая состоит из трех основных составляющих, объединенных открытой компьютерной сетью с системой поддержки TOP (MSS): информационно-управляющей системы (MIS) для оценки поведения подвижного состава в эксплуатации на основе базы данных о случившихся неисправностях и выполненных ремон гных работах; модели непрерывного прогнозирования для упреждающего выявления возможных неисправностей; экспертной системы комплексной технической диагностики.
По прибытии поезда в депо собирается и обрабатывается вся информация об его состоянии для составления перечня неисправностей.
Бортовой компьютер поезда дополнительно к обнаруженным при осмотре дефектам выдает достаточный объем данных для прогнозной оценки в MSS скрытых неисправностей. Когда перечень неисправностей определен, разрабатываются меры по устранению неисправностей, составляется график проведения ремонтных работ. Нужно отметить, что экспертные системы имеют особое значение для диагностики подвижного состава и проверки его эксплуатационной готовности [77].
Обеспечение средствами технической диагностики ТЭД электровозов
Информацию о контролируемом параметре можно получить на одном из плановых ремонтов или технических обслуживании, а также при техническом диагностировании, выполняемом в промежутках между ремонтами, на которых производится полное восстановление работоспособности элементов ТЭД. По результатам ряда замеров контролируемого параметра для нескольких последовательных измерений можно построить реализацию износа данного узла.
Различают два основных варианта системы ТОР: по наработке, когда объект изымается из эксплуатации при достижении определенной наработки, заданной заранее; по состоянию, когда объект ставят в ремонт только в случае отказа какого-либо узла или если его состояние близко к отказу.
Каждый из этих вариантов имеет как преимущества, так и недостатки, и различаются они только той ролью, которую играет техническое диагностирование в системе ТОР.
Преимуществом обслуживания по наработке является то, что оно позволяет объединять ремонтные операции различного оборудования и таким образом снижать продолжительность простоя в ремонтах; осуществлять долговременное планирование программы и объема ремонтов различного вида; планировать поставку необходимых запасных частей и материалов. Недостаток обслуживания по наработке заключается в том, что в процессе выполнения планового ремонта (ПР) или технического обслуживания (ТО) осуществляется демонтаж назначенного к ремонту оборудования независимо от его технического состояния. Вмешательство же в работу нормально функционирующего оборудования может не только не улучшить, но и ухудшить его техническое состояние, так как возникнут приработочные отказы. Это, в свою очередь, приведет к необходимости проведения дополнительных неплановых ремонтов, увеличению простоя локомотива в ремонтах.
Роль технической диагностики в системе ремонта по наработке сведена к минимуму. Простейшие контрольно-измерительные приборы и устройства используются, в основном, при проведении предремонтных и послеремонтных испытаний.
При техническом обслуживании и ремонте по состоянию объем и периодичность ремонтных операций определяются фактическим техническим состоянием оборудования, которое постоянно или периодически контролируется с помощью средств технического диагностирования. Операции по замене, регулировке и восстановлению в этом случае назначают при обнаружении неработоспособного оборудования или его предотказного состояния.
Такое проведение ремонта позволяет уменьшить число отказов, вносимых в процессе ТОР, регулировки, демонтажа и монтажа оборудования. Оказывается возможным экономить запасные части, так как уменьшаются необоснованные замены узлов и деталей, повышается степень использования оборудования.
Испытательные, наладочные и диагностические стенды в значительной степени определяют уровень оснащенности локомотивного депо. При ремонте современных локомотивов 50-75% всего объема" приходится на контрольно-диагностические и регулировочные операции. Но даже при столь высоких трудовых затратах не всегда удается обеспечить достаточный уровень надежности локомотивов. Анализ работы основных депо [21] показывает, что при отсутствии специальных диагностических средств требуется в 1,47 нормы времени обслуживания на ТО-2, чтобы неисправность была устранена.
В настоящее время в депо имеются разнообразные диагностические наладочно-испытательные стенды для многих видов оборудования, в числе которых тяговые электродвигатели, автотормоза, электрические аппараты, системы управления, механическое оборудование. Постепенно стенды автоматизируются. Во многих случаях в составе этих комплексов имеются персональные компьютеры в качестве информационно-управляющей подсистемы. В системе управления депо диагностические стенды обеспечивают получение объективной информации о техническом состоянии ЭПС. Одновременно стенды могут выполнять наладочные и ремонтные функции.
Основная тенденция в этой области — создание информационно-управляющих вычислительных комплексов на базе ПЭВМ, с появлением которых переход к автоматизированной системе технического диагностирования (АСТД) существенно ускоряется. Испытательные стенды и станции также становятся новым и очень важным для депо видом автоматизированного рабочего места (АРМ).
Сегодня технологию диагностирования оборудования локомотивов с использованием ПЭВМ и дистанционно управляемых цифровых измерительных приборов следует считать наиболее прогрессивной.
В отличие от действующей системы планово-предупредительного ремонта система ремонта по техническому состоянию должна включать следующее: 1) средства контроля основных узлов и деталей ЭПС. Эти средства контроля дают возможность регулярно передавать информацию о соответствии измеряемых параметров установленным нормативам; 2) применение ЭВМ для сбора, хранения и анализа традиционной и новой объективной информации о техническом состоянии узлов каждого локомотива; 3) использование ЭВМ для управления техническим состоянием на всех уровнях на основе анализа собранной информации, прогнозирования остаточного ресурса и определения рациональной периодичности и объема ТО и ТР для каждого локомотива.
Перед началом очередных ТО и ТР собирается информация об указанных параметрах с помощью технических средств контроля и диагностирования технического состояния. Эта информация вводится в ЭВМ, сравнивается с предыдущими замерами и установленными нормативами. По результатам этого анализа определяется объективно необходимый объем ремонтных работ для восстановления ресурса узлов, который выдается ремонтникам для исполнения. После окончания ремонта повторяются операции измерения параметров с их анализом на ЭВМ и оцениваются результаты проведенного оздоровления, а также прогнозируются сроки постановки на ТО или ТР по основным узлам.
Моделирование процесса обработки сигнала посредством вейвлетанализа
В качестве исходного сигнала был применен сигнал, полученный в результате моделирования. Для имитации помех, которые могут иметь место от наводок сети, нелинейности параметров, магнитных и электрических полей ТЭД, применен дискретный сигнал синусоидальной формы частотой переменного тока промышленной частоты смешанный с белым шумом.
На входе устройства установлен дидактический фильтр белого шума, осуществляющий четырехуровневое разложение сигнала.
Далее установлен "band-stop" фильтр с частотой 50 Гц для устранения наводок от сети переменного тока, характеристики которого показаны на рис. 3.10. Сигнал необходимо преобразовать и выделить информативную часть, что достигается при помощи блока «Saturation».
Результирующий сигнал поступает в блок вейвлет-анализа «Wavelet Subsystem», структура которого изображена на рис. 3.11. В данном подблоке используется S-функция cwd 1 tool системы выполняющая непрерывное вейвлет-преобразование. сигналов. В ходе обучения должно быть достигнуто снижение общей ошибки обучения до заданного уровня.
Результатом моделирования явилось обработка сигнала (удаление шума, фильтрация и выделение полезной части), что показано на рис.3.13.
Сигналы, получаемые с датчиков после фильтрации и оцифровки подвергаются вейвлет преобразованию при помощи выбранного ранее вейвлета Морле. При этом необходимо отметить, что появляется возможность выявления отклонения сигнала и влияния его на процесс в целом. В качестве примера вейвлет преобразований представлена обработка сигналов, полученных с исправного ТЭД (приложение 4) и с двигателя, имеющего межвитковое замыкание (приложение 5). Здесь произведена обработка сигнала на различных масштабах а = 32, 64, 128, 256. Как видно из анализа на больших масштабах картина становится несколько размытой и несколько нечеткой, поэтому в дальнейшем для последующей обработки сигнала был выбран масштаб а=32. Результатом вейвлет преобразования является матрица коэффициентов для различных масштабов, представленная цветовой картиной для лучшего восприятия и визуализации, которая в дальнейшем будет являться образом для обработки нейронной сетью.
На вход сети поступает вектор входа с 38400 элементами; вектор выхода содержит 32 элемента, некоторые равны 1, а остальные - 0. Кроме того, сеть должна быть способной распознавать в условиях действия шума. Предполагается, что шум - это случайная величина со средним значением 0 и стандартным отклонением, меньшим или равным 0.2.
Для работы нейронной сети требуется 32 входа и 26 нейронов в выходном слое. Для решения задачи выбираем двухслойную нейронную сеть с логарифмическими сигмоидальными функциями активации в каждом слое. Такая активация выбрана потому, что диапазон выходных сигналов для этой функции определен от 0 до 1, и это достаточно для того чтобы сформировать значения выходного вектора. Структурная схема такой нейронной сети представлена на рис. 3.14.
Скрытый слой имеет 100 нейронов. Такое число нейронов выбрано на основе опыта и разумных предположений. Если при обучении сети возникнут затруднения, то можно увеличить количество нейронов этого уровня. Сеть обучается так, чтобы сформировать единицу в единственном элементе вектора выхода, позиция которого соответствует номеру дефекта, и заполнить остальную часть вектора нулями. Однако наличие шумов может приводить к тому, что сеть не будет формировать вектора выхода, состоящего точно из единиц и нулей. Поэтому по завершении этапа обучения выходной сигнал обрабатывается М-функцией сотрет., которая присваивает значение 1 единственному элементу вектора выхода, а всем остальным -значение 0.
Чтобы создать нейронную сеть, которая может обрабатывать зашумленные векторы входа, следует выполнить обучение сети, как на идеальных, так и на зашумленных векторах. Сначала сеть обучается на идеальных векторах, пока не будет обеспечена минимальная сумма квадратов погрешностей. Затем сеть обучается на 10 наборах идеальных и зашумленных векторов. Две копии свободного от шума образа используются для того, чтобы сохранить способность сети классифицировать идеальные векторы входа. К сожалению, после того, как описанная выше сеть обучилась классифицировать сильно зашумленные векторы, она потеряла способность правильно классифицировать некоторые векторы, свободные от шума. Следовательно, сеть снова надо обучить на идеальных векторах. Это гарантирует, что сеть будет работать правильно, когда на ее вход будет передан идеальный образ. Обучение выполняется с помощью функции trainbpx, которая реализует метод обратного распространения ошибки с возмущением и адаптацией параметре скорости настройки.
Сеть обучается в отсутствие шума с максимальным числом циклов обучения 5000 либо до достижения допустимой средней квадратичной погрешности, равной 0,1 (рис. 3.15).
Оценка эффективности внедрения системы контроля технического состояния ТЭД колесно-моторного блока электровозов
При расчете экономического эффекта использованы положения методики [76]. Система контроля технического состояния ТЭД предназначена для мониторинга и диагностики тяговых двигателей ТЛ-2К электровозов ВЛ-10. Основными результатами, которые позволяет получить система является следующая информация: классификация состояния ТЭД, т. е. определение состояния исправное или нет (с указанием вида неисправности), на основании полученных показаний датчиков напряженности магнитного поля в контрольных точках; выдача рекомендаций по устранению возможных неисправностей и срок проведения следующей диагностики.
Система состоит из блока диагностики и комплекта датчиков, устанавливаемых в ТЭД электровоза. Для условий Кбш. ж.д. блоки диагностики поставляются в локомотивные депо Кинель, Пенза, Дема, причем в депо Дема - 2 комплекта (т.к. оно является базовым депо для электровоза ВЛ-10); датчиками оборудуются все электровозы Кбш. ж.д. Основная доля экономического эффекта, создается за счет предотвращения аварийных ситуаций, связанных с отказом ТЭД в эксплуатации, и сокращения затрат на соответствующий неплановый ремонт по восстановлению работоспособности ТЭД [121]. При практической оценке экономической эффективности реализации проекта необходимо учитывать возможное влияние на определяемые показатели эффективности факторов, не обусловленных реализацией данного проекта, с целью их корректного учета. Настоящий расчет выполнен для условия отсутствия влияния на результаты реализации рассматриваемого проекта результатов осуществления возможных организационно-технических и других мероприятий, включая реализацию других и иных проектов. Годовой экономический эффект Пч в результате внедрения системы определяется по формуле: ж.д., обусловленная внедрением системы контроля технического состояния ТЭД в локомотивных депо Кинель, Пенза, Дема; Нпр - налог на прибыль, формирующуюся в результате экономии эксплуатационных расходов при внедрении системы (составляет 24% от стоимости системы).
Суммарная экономия годовых эксплуатационных расходов, обусловленная внедрением системы, АЭГ определяется по формуле: где Э„р - годовая экономия средств, связанное с уменьшением числа неплановых ремонтов ТЭД, тыс. руб.; Сует - затраты по установке датчиков на ТЭД, тыс. руб."; Стор - расходы на техническое содержание внедряемой системы, тыс. руб.; А0 - амортизационные отчисления на полное восстановление внедряемой системы, тыс. руб.; Ним - налог на имущество, тыс. руб. Фот - фонд оплаты труда работников занятых проведением контроля состояния ТЭД (включая единый социальный налог и сумму страховых платежей от несчастных случаев на производстве), тыс. руб. Годовая экономия средств за счет сокращения расходов, связанных с отказом ТЭД , Энр составляет где \j/ = 0,9 - доля выявления неисправностей при помощи внедряемой системы; 5 = 0,85 - доля отказов ТЭД в эксплуатации по причине нарушения характеристик и целостности магнитной системы; N =120 - среднегодовое количество неплановых ремонтов ТЭД ТЛ-2К по Кбш. ж.д. (локомотивные депо Кинель, Пенза, Дема); С„р - затраты связанные с неплановым ремонтом ТЭД, руб; Затраты на неплановый ремонт ТЭД складываются из стоимости таких работ как выкатка и подкатка (смена) колесно-моторного блока (КМБ), разборка и сборка КМБ, ремонт ТЭД: где Ссм = 238,70 руб. - стоимость выкатки и подкатки (смены) КМБ; СрС = 234,20 руб. - стоимость разборки и сборки КМБ; Срем = 16 732,66 руб. - стоимость ремонта ТЭД в объеме ТР-3. Подставим значение Снр по (5.4) в (5.3) и получим следующее:
Затраты на монтаж датчиков системы, определяются по формуле: где 8 - число ТЭД на электровозе ВЛ-10, N3 - эксплуатируемый парк электровозов ВЛ-10 Кбш. ж.д.; Ц- стоимость установки комплекта датчиков, руб.; У = 0,5 - годовая доля выполнения процесса монтажа. Вычислим значение Суст согласно (5.6): Расходы на техническое содержание внедряемой системы составляют 2% от стоимости блоков диагностики (4 комплекта), т.к. устанавливаемые в ТЭД датчики обслуживания не требуют: где р = 0,02 - среднегодовой процент от первоначальной балансовой стоимости оборудования внедряемого оборудования; пбд = 4 - количество блоков диагностики внедряемой системы; Пбд = 50 тыс. руб. — стоимость блока диагностики. Тогда согласно (5.7) получим следующее значение Стор :
