Содержание к диссертации
ВВЕДЕНИЕ 7
V. Актуальность развития тепловизионного метода контроля и диагностики оборудования локомотивов при обслуживании и ремонте.. 15
Анализ работы локомотивного парка ОАО «РЖД» по Восточному региону 15
Техническое состояние, обследование и ремонт локомотивного парка. 17
Техническое состояние локомотивного парка 17
Система технического обслуживания и ремонта локомотивов, технологическое обеспечение ремонтного производства 18
Технология диагностики на ПТО 19
Система контроля и диагностики «ДОКТОР - 030zm» 21
Тепловой метод неразрушающего контроля и диагностики
как перспективный для оборудования электровозов 26
1.5.1. Основы метода. 26
1.5 2. Области применения метода. 30
1.5.3. Актуальность применения метода для диагностики
состояния электровозного парка 31
1.6. Использование ТНК для управления техническим состоянием
электрооборудования 33
Перспективы внедрения безразборной диагностики машин подвижного состава и обслуживания с учетом фактического состояния. 34
Методология управления техническим состоянием машинного оборудования. Определение технического состояния машин без останова и разборки 36
Использование результатов термоконтроля в системе ОФС. 42
1.7. Цель и задачи исследования. 46
2. Применение тепловизионного контроля и диагностики для опреде
ления технического состояния электровозов 48
Исследование возможности применения метода ТНКиД для диагностики оборудования электровозов 48
Необходимость дополнительной обработки и анализа тепло-
визионной информации 61
2.3. Методики обследования с использованием метода ТНКиД
для электрического и механического оборудования электро
возов 70
Активный тепловой метод неразрушающего контроля (метод тепловой волны) 70
Тепловизионный контроль контактных соединений при техническом обслуживании и ремонте 72
Тепловизионный контроль состояния обмоток полюсов тяговых электродвигателей при ремонте 74
Тепловизионный контроль тяговых трансформаторов 15
Определение внутренних дефектов некоторых узлов электромашинного оборудования 77
2.4: Задачи увеличения производительности и автоматизации об
работки информации в ТНКиД. 81
2.4.1. Метод распознавания и обработки мелких и нетермо-
контрастных узлов на термограмме 81
2.4.2. Автоматизация сбора диагностической информации... 87
2.5. Выводы по главе 2 89
Разработка термо-оптической системы контроля оборудования и
алгоритма сопоставления видео- и термоизображений 90
Моделирование системы формирования изображений для сенсоров 90
Описание алгоритма формирования изображения в различных типах сенсоров 93
Определение соответствия изображений, полученных термо-
и фотокамерой 102
Определение зависимости коэффициентов матрицы проективного преобразования отрасстояния до сцены. 105
Практическая реализация методики аппроксимации коэффициентов проективной матрицы для некоторых термооптических систем 107
Прямое определение внешних параметров камеры 117
Экспериментальная проверка метода прямого определения внешних параметров 123
Выводы по главе 3 127
4. Информационное и программное обеспечение автоматизирован
ной системы тепловизионного контроля и мониторинга 129
Основные положения технологии автоматизированной системы ТНКиД оборудования электровозов 129
Определение информационных потребностей системы тепловизионного контроля и мониторинга 135
Проектирование базы данных для системы термомониторинга оборудования локомотивов 140
4.3.1. Логическое проектирование базы данных 145
4:3.2. Физическое проектирование базы данных 146
4.4. Основные аспекты разработки программного обеспечения
системы тепловизионного контроля и мониторинга оборудо
вания электровозов 149
Назначение и общие сведения о программном обеспечении 149
Основные функциональные требования к программному обеспечению и его особенности 151
Алгоритм выполнения некоторых операций в рамках автоматизированной системы термоконтроля и мониторинга оборудования локомотивов 156
4.5. Программный модуль по обработке термограмм, проведению
мониторинга и диагностики в ручном режиме 164
4.6. Выводы по главе 4 171
5 Разработка алгоритмов автоматизации сопоставления изображений 173
Автоматическое определение контрольных точек с учетом особенностей изображения. 174
Выбор контрольных точек-кандидатов с использованием корреляционных методов 176
Функция нормированной кросс-корреляции яркостной компоненты изображения. 176
Дополнительные характеристики изображения на основе локального контраста. 178
Экспериментальные исследования применимости предложенных характеристик. 181
5.3. Определение корректности выбранных точек с использова
нием метода проективных инвариантов 186
Проективный инвариант. 188
Использование проективного инварианта для проверки корректного сопоставления характерных точек 190
Метод проверки корректности сопоставления характерных точек. 193
5.3.4. Экспериментальная проверка предложенного метода... 197
5.4. Выводы по главе 5 199
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 200
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 202
СПИСОК УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ
Введение к работе
Одной из приоритетных задач в промышленности и на транспорте является повышение надежности и продление срока эксплуатации оборудования за счет качественного технического обслуживания, а также снижение затрат на производство и ремонт агрегатов. Распространены дефекты и отказы электрического оборудования, часто являющегося наиболее важным для обеспечения работы сложной промышленной системы в целом. Неисправности электрооборудования приводят к большим материальным и временным издержкам, как в процессе ремонта, так и при восстановлении нормального цикла производства. При этом затраты на диагностику дефекта иногда составляют до 40% от общей суммы расходов. Наиболее затратной, в том числе по времени, является диагностика дефектов электроконтактного оборудования, ввиду необходимости анализа большого количества плотно расположенных контактных групп, сборок, токоведущих цепей. Обеспечение качественной и бесперебойной работы электрооборудования зависит от большого количества параметров, среди которых можно выделить влияние внешней среды, регулярность и виды нагрузок, воздействие случайных факторов (человеческий фактор) и т.д. При этом в наиболее сложных условиях эксплуатируются транспортные системы (подвижной состав), поскольку на них оказывают влияние экстремальные изменения климатических условий; интенсивность нагрузок на транспортную систему также подвержена влиянию множества факторов, среди которых одну из главных ролей. играет человеческий фактор. С учетом этого, конструкция транспортного оборудования при разработке оптимизирована с точки зрения максимальной надежности и запаса прочности, однако при износе оборудования надежность работы системы в целом снижается, особенно при достижении сроков эксплуатации, сравнимых со сроком средней наработки на отказ. Данная ситуация в большой степени характерна для тягового подвижного состава (электровозов и тепловозов), более 70% которых превысили допустимый ресурс эксплуатации.
По статистике, более половины случаев брака, отцепок, неплановых ремонтов электровозов связаны с дефектами электрического оборудования. Издержками этого является нарушение графика движения поездов, значительные расходы на неплановые ремонты, а также снижение безопасности перевозок. Преобладающее количество (около 70 %) дефектов электрического оборудования проявляется после проведения планового технического обслуживания (ТО), что делает актуальной проблему экспресс-контроля и диагностики развивающихся дефектов оборудования при проведении ТО и обкаточных испытаний
после ремонтов. Поскольку процесс проведения технического обслуживания, как и ремонта, строго регламентирован по времени, крайне важно использовать методы, позволяющие выполнить обследование за предельно малый срок с одновременным сохранением качества выполнения операций, что можно осуществить с помощью автоматизации процессов контроля и диагностики. Эти мероприятия, наряду с внедрением бортовых систем контроля и диагностики состояния узлов и систем электровозов, позволят поэтапно внедрить систему обслуживания по фактическому состоянию (ОФС).
Одним из эффективных, интенсивно развивающихся в настоящее время методов, является тепловизионный метод неразрушающего контроля и диагностики (ТНКиД). Основным средством бесконтактного измерения в рамках данного метода являются термокамеры, регистрирующие распределение температуры по поверхности оборудования (приблизительно соответствующей видеокадру) и отображающие тепловые характеристики исследуемых объектов в виде изображения в условных цветах.
Наряду с зарубежными учеными в области термографии (Ллойд Дж., Госсорг Ж.) [55, 23], в нашей стране большой вклад в развитие тешювизион-ного метода внесли такие ученые, как А.В. Лыков К.Ф. Фокин, О.Е. Власов, Ф.В. Ушков В.А. Дроздов, И.Б. Левитин, М.М. Мирошников, В.Е. Канарчук, В.А. Григорьев и др. [54, 73,45, 28, 33].
Современная школа исследователей в области термодиагностики представлена такими крупными учеными как О.Н. Будадин, А.И. Потапов, В.И. Калганов, В.В. Клюев, В.Н. Фелинов, В.П. Вавилов, А.Г. Климов, Т.Е. Троицкий-Марков, М.И. Щербаков, С.А. Бажанов, А.В. Крюков и др. [11, 12, 13, 8,79,14,75,76].
В последнее время ряд российских разработок, выполненных в Московском «Технологическом институте «ВЕМО», «Томском НИИ интроскопии» и Северо-Западном Государственном техническом университете (С.Петербург), а также оригинальные разработки российских ученых и изобретателей (ООО «ИРТИС») определили основные направления развития те-пловизионного метода в нашей стране.
Большой эффект дает использование теплового метода контроля и диагностики (в сочетании с методами вибродиагностики, трибодиагностики и др.) при контроле технического состояния машинного и электрического оборудования.при переводе.его на систему ОФС. Общая концепция системы ОФС представлена в работах Н.Н. Смирнова, И.А. Ицковича, Е.Ю. Барзило-
вича, В;А. Игнатова, А.В. Лукьянова, И.М. Сиднеева, В.Ф. Воскобоева и др. [7, 6, 32, 40, 123, 84, 44, 61]. Контроль температурных характеристик оборудования (наряду с другими параметрами) позволит управлять техническим состоянием оборудования на основе данных мониторинга, ранней диагностики дефектов и прогноза их развития. Решение этих задач для транспортных систем, как одних из самых сложных, позволит реализовать обслуживание по фактическому состоянию для стационарных промышленных систем, находящихся в заметно более щадящих условиях эксплуатации.
В железнодорожной отрасли ТНКиД находят все большее применение в энергетике, контроле контактной сети, температуры букс. Однако для диагностики состояния электрооборудования локомотивов этот метод бесконтактного измерения температурных характеристик не применялся. Это объясняется тем, что электровоз представляет собой сложную систему, состоящую из большого количества узлов и сборок компактно размещенного электрического оборудования, причем преимущественно в высоковольтной зоне. Распознавание и диагностика оператором большого количества контактных групп, соединений, деталей попадающих в область термокадра, затруднено и занимает значительное время (особенно это касается трудноразличимых на термокадрах объектов с малым тепловым контрастом). Также практически невозможно проводить мониторинг подобных узлов с целью выявления неявных дефектов, поскольку стандартное программное обеспечение приборов для этой цели не предусмотрено, а осуществление процедуры мониторинга вручную приводит к существенному (иногда неоправданному) увеличению трудоемкости процесса. Решение задачи контроля состояния электрического оборудования электровозов может быть найдено путем создания термо-оптических систем с синхронным получением термо- и видеокадров контролируемых объектов с последующей совместной автоматизированной обработкой получаемой информации.
Задачи совмещения и совместной обработки видео- и тепловизионной информации могут быть выполнены с применением элементов теории обработки изображений, изложенных в работах таких ученых как Б. Хорн, У. Прэтт, К. Фукунага, Э Патрик, Дж. Ту, Б.Н. Вапник, К Вехраген, а также более современными исследованиями Н. С. Longuet-Higgins, Т.'.М. Strat, R. Hartley, J. L. Mundy, A. Zisseraian, A. Goshtasby [19,17,86,88,74]. Дальнейшая обработка информации с применением алгоритмов мониторинга и диагностики в рамках единого программного комплекса позволит более полно использовать возможности метода ТНКиД и вывести диагностику электрооборудования на качест-
венно иной уровень. Исходя из вышеизложенного, можно утверждать, что развитие исследований, направленных на создание программно-аппаратной опти-ко-тепловизионной автоматизированной системы мониторинга и диагностики, является актуальной научно - технической задачей, требующей своего решения.
Целью диссертационной работы является решение задачи повышения эффективности технического обслуживания и ремонта электрооборудования промышленных предприятий и транспортных систем за счет использования тепловизионного метода неразрушающего контроля и диагностики, а также разработка математического, алгоритмического и программного обеспечения для автоматизации обработки тепловизионной информации.
Необходимость достижения указанной в диссертационной работе цели обусловила постановку и решение следующих задач:
Обоснование эффективности использования тепловизионного метода контроля в задачах повышения эффективности диагностики электрооборудования при внедрении в промышленности и на транспорте системы обслуживания и ремонта оборудования с учётом фактического состояния.
Повышение качества и достоверности тепловизионного метода контроля и диагностики, идентификации деталей на термограммах за счет совмещения оптического и тепловизионного каналов получения информации и создания термо-оптической системы.
Разработка концепции и программных модулей автоматизированной системы тепловизионного мониторинга и диагностики электрооборудования.
Разработка математического и алгоритмического обеспечения в задачах автоматического совмещения базового и текущих изображений системы термомониторинга электрооборудования.
Методы исследований. При решении поставленных задач использованы методы системного анализа для формирования концепции автоматизированной тепловизионной диагностики и совместной обработки видео- и термоизображений, элементы теории теплопроводности, организации баз данных, проективной геометрии и геометрической оптики, регрессионного и корреляционного анализа.
Научную новизну диссертации представляют следующие результаты, которые выносятся на защиту:
1. Концепция термо-оптической системы с синхронной регистрацией тер-мо- и видеокадров, а также метод их совместной обработки и калибровки сенсоров системы.
Методы, алгоритмы и программные модули, реализующие систему автоматической обработки термограмм для извлечения, сохранения и мониторинга температурных характеристик контролируемых деталей и оценки их технического состояния в различных режимах эксплуатации электрооборудования.
Методы и алгоритмы согласования базового и текущих изображений для выполнения автоматического тепловизионного мониторинга электрооборудования промышленных предприятий и транспортных систем.
Практическое значение работы состоит в том, что на основе выполненных исследований: доказана эффективность использования тепловизионной диагностики промышленного и транспортного электрооборудования (на примере оборудования электровозов); предложена методика проведения тепловизионной экспресс-диагностики и выявления явно выраженных дефектов; предложены схема термо- оптической системы и метод повышения качества и достоверности тепловизионного контроля и диагностики дефектов электрооборудования путем сопоставления видео- и термоизображений; предложена концепция, разработаны алгоритмы и программные модули автоматизированной системы тепловизионного мониторинга и диагностики, обеспечивающие возможность повышения качества и производительности периодических обследований электрооборудования промышленных предприятий и транспортных систем.
Разработанные методы, алгоритмы и программные модули могут найти широкое применение, как в научных исследованиях, так и при решении ряда практических задач в различных отраслях промышленности.
Реализация результатов подтверждена «Актом об использовании результатов НИР по разработке методов тепловизионного контроля оборудования локомотивов, созданию алгоритмов и программных модулей автоматизации обработки термограмм», утверждена НЗТ ВСЖД.
Достоверность разработанных методик и эффективность технических решений подтверждена экспериментальными исследованиями.
Апробация работы. Основные положения диссертации и ее результаты докладывались и обсуждались на II международной конференции «Проблемы механики современных машин» (г. Улан-Удэ, 2003 г.); Всероссийской конференции с международным участием «Инфокоммуникационные и вычислительные технологии и системы» (г. Улан-Удэ, 2003 г.); международной научно-технической конференции «Надежность-2003», (г.Самара, 2003 г.); 7-ой Международной конференции «Цифровая обработка сигналов и ее применение», (Москва, 2005 г.); Всероссийской научной конференции с междуна-
родным участием «Ресурсосберегающие технологии на железнодорожном транспорте», (г. Красноярск,, 2005 г.); Международного симпозиума по три-бофатике (Иркутск, ИрГУПС, 2005); X Байкальской всероссийской конференции «Информационные и математические технологии в науке, технике и образовании» (Иркутск, ИСЭМ СО РАН, 2005 г.); заседаниях кафедры «ТиПМ» ИрГУПСа (2004 г., 2005 г.); совещании с участием, НЗТ ВСЖД, посвященном внедрению методик вибро- и термодиагностики (2005 г.); совещании с участием технического руководства локомотивного департамента ОАО «РЖД» в локомотивном депо «Иркутск-сортировочный» (2005 г.).
Публикации. Результаты исследований изложены в 16 опубликованных научных работах (статьи, доклады на конференциях).
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка используемой литературы из 139 наименований и четырех приложений. Общий объем работы 212 страниц.
В первой главе приведено обоснование постановки задачи разработки аппаратного и программного обеспечения автоматизированного тепловизи-онного контроля и мониторинга электрооборудования для промышленного оборудования и транспортных систем на примере оборудования электровозов. Поэтому в ней а) проанализировано состояние работы локомотивного * хозяйства на основе статистических данных для как для отрасли в целом, так и для Восточного региона, в том числе статистика по отказам электрического, оборудования; б) исследована технология проведения технического обслуживания электровозов на стационарных ПТО депо; в) оценены имеющиеся на сегодняшний день методы и средства контроля и диагностики электрического оборудования; г) предложено использовать тепловизионный метод как перспективный для контроля состояния электрического оборудования, особенно панелей, сборок, контактных групп, токоведущих шин и т.д.; д) предложено использовать ТНКиД для управления техническим состоянием оборудования внедрении элементов ОФС в систему ПНР; е) сформулированы цель и задачи исследования.
Во второй главе приведено исследование возможностей метода ТНКиД для различных типов оборудования (главным образом, электрооборудования) электровозов. Определены особенности использования метода, связанные со спецификой обследуемых устройств и узлов. Предложено несколько перспективных методик для контроля состояния некоторых важнейших типов оборудования электровозов. Сформулированы ограничения и не-
достатки метода, а также пути их устранения и задачи повышения производительности метода с помощью автоматизации технологии тепловизионного мониторинга и диагностики за счет разработки программно-аппаратного комплекса. Особенность комплекса состоит в совмещении двух каналов получения информации - оптического и тепловизионного для качественного улучшения процесса диагностики с возможностью обработки информации «в реальном времени».
В третьей главе для осуществления согласования оптических и тепло-визионных изображений, а также контроля состояния интересующих диагноста узлов, предложена математическая модель камеры как идеальной системы с точечной апертурой и алгоритм устранения искажений, вызванных оптической подсистемой камеры. Приведен алгоритм калибровки обоих приборов (термо- и видеосенсора) с последующим использованием полученных калибровочных параметров в рамках модели. Приведен алгоритм преобразования изображений, исходя из исчисления коэффициентов проективной матрицы в зависимости от расстояния до сцены (решение проблемы параллакса). Также получен алгоритм прямого преобразования трехмерных внешних координат, с учетом исчисленных внешних и внутренних параметров камеры, а также исчисленной поправки для преобразования между системами координат сенсоров. Использование данных о внутренних параметрах сенсора в рамках метода также позволяет решить проблему параллакса. Проведена экспериментальная проверка представленных алгоритмов.
В главе четыре для разработки автоматизированной системы тепловизионного неразрушающего контроля и мониторинга, а также согласования ее с ранее разработанной аппаратной частью, выполнены следующие исследования:
определены информационные потребности системы, для чего проанализировано качество диагностических обследований на ПТО, определены задачи системы и совокупность данных, необходимая для ее корректной работы;
спроектирована и создана база данных для системы контроля и мониторинга электрооборудования;
разработана концепция полнофункционального варианта программного обеспечения с возможностью проведения контроля и мониторинга и диагностики «в реальном времени»;
разработаны тестовые программные модули, в которых реализованы ос-
новные положения автоматизированной системы, включая контроль и мониторинг узлов, однако без предварительной обработки изображений в автоматическом режиме.
В пятой главе для обеспечения работы системы в автоматическом режиме в реальном времени, а также проведения операций калибровки разработан алгоритм совмещения контрольного и базового изображений. Для этого:
предложено использование характерных особенностей одного типа для обоих изображений с тем, чтобы сформировать начальный массив контрольных точек или использовать предварительно нанесенные искусственные метки с дополняющей информацией в виде контрольных точек;
реализовано обнаружение «кандидатов» в регистрируемом изображении на совпадение с эталонной областью в базовом изображении с помощью корреляционных алгоритмов по яркостной и дополнительным характеристикам;.
получен метод анализа обнаруженных «кандидатов» на регистрируемом изображении и поиска наиболее похожих пар контрольных точек на контрольном и базовом изображениях с использованием теории проективных инвариантов.
В заключении приведены основные результаты работы. В приложении 1 приведена информация по нормам ТО и ТР локомотивов, а также областям применения ТНКиД.
В приложении 2 приведена технология проведения ТО для некоторых узлов электровоза.
В приложении 3 приведена структура разработанной базы данных, а также список пунктов меню и команд программы.
В приложении 4 представлен акт об использовании результатов НИР и документы, подтверждающие актуальность применения системы на производстве.
