Содержание к диссертации
Введение
Глава 1 Анализ проблемы диагностирования и прогнозирования состояний сложных технических систем 16
1.1 Актуальность проблемы диагностирования и прогнозирования состояний сложных технических систем 16
1.2 Анализ методов диагностирования и прогнозирования 20
1.3 Состояние проблемы в области диагностирования и прогнозирования состояния электроустановок индукционного нагрева 39
1.4. Цель и задачи исследования 46
Выводы по главе 1 48
Глава 2 Разработка методологии построения системы диагностирования и прогнозирования для определения состояний сложных электротехнических систем 49
2.1 Системные принципы для разработки методологии диагностирования состояний сложных электротехнических систем 49
2.2 Выбор средств схемотехнического моделирования 56
2.3 Виртуальная модель электротехнической системы 64
Выводы по главе 2 77
Глава 3 Разработка моделей и алгоритмов диагностирования сложных электротехнических систем в штатных и нештатных режимах 78
3.1 Модели развития отказов в силовых схемах электротехнических систем . 78
3.2 Диагностические модели состояний силовых блоков электротехнических систем 89
3.3 Общая диагностическая модель состояний электротехнической системы 95
3.4 Синтез алгоритма поиска неисправностей в электротехнической системе 102
Выводы по главе 3 107
Глава 4 Реализация, синтез параметров и исследование экспертной системы диагностирования и прогнозирования состояний сложных электротехнических систем 108
4.1 Цели, задачи, структура и информационные ресурсы экспертной системы 108
4.2 Синтез классов состояний диагностических параметров электротехнической системы и формирование базы фактов 119
4.3 Формирование базы знаний 130
4.4 Определение параметров модели прогноза и времени сохранения работоспособности электротехнических систем 136
4.5 Исследования эффективности экспертной системы 146
4.6 Перспективы развития экспертной системы. 151
Выводы по главе 4 154
Заключение 156
- Актуальность проблемы диагностирования и прогнозирования состояний сложных технических систем
- Системные принципы для разработки методологии диагностирования состояний сложных электротехнических систем
- Модели развития отказов в силовых схемах электротехнических систем
- Синтез классов состояний диагностических параметров электротехнической системы и формирование базы фактов
Введение к работе
Актуальность темы
Электроустановки в настоящее время имеют самый широкий диапазон
технологического применения: индукционный нагрев, пондеромоторное
воздействие на расплавленный металл, плазменная и ионно-плазменная
технологии, магнитно-импульсные методы обработки и т.д. Во время
эксплуатации таких установок возникают как технологические перегрузки,
так и аварийные режимы. Аварийные режимы могут явиться следствием
аномального отклонения регулируемых или контролируемых координат
силовой схемы, нарушения алгоритмов работы системы управления,
искажения параметров напряжения сети по причине их скрытых или
катастрофических отказов. Решение задачи диагностирования и
прогнозирования функционального состояния таких объектов приобретает
повышенную актуальность. Можно сказать, что к настоящему времени
осознана необходимость диагностирования и прогнозирования
функционального состояния электротехнических систем (ЭТС) и притом в
той комплексно- системной постановке, которая обусловлена
принципиально значимыми накоплениями и изменениями, произошедшими в данной области. К ним можно отнести:
многообразие имеющихся принципов и методов решения
поставленных задач;
наличие достаточно развитого арсенала средств защиты и
практического опыта.
Вопросы общей теории технической диагностики изучались и разрабатывались в ИЛУ (под руководством П.П. Пархоменко и Е.С. Сагомоняна), в МАИ (под руководством В.В. Петрова, Ю.Е. Рузского, Е.И. Кринецкого, Ю.В. Любатова), в МЭИ (под руководством Ф.Е. Темникова), в МГТУ им. Баумана (под руководством Г.Н. Толстоусова), в ЛЭТИ (под
7 руководством А.В. Мозгалевского), в НКТБ «Вихрь» (г. Уфа) (под руководством Ю.М. Гусева) и др.
Развитие автоматизированных систем диагностирования дало новый импульс к их широкому распространению. Простота использования и высокая степень достоверности, достигаемая при автоматической постановке диагнозов, позволят снизить требования к квалификации персонала, обслуживающего электротехническую установку.
Системы диагностирования и прогнозирования обладают достаточной достоверностью для обеспечения перехода на обслуживание и ремонт по фактическому состоянию. Для обслуживания электротехнической установки индукционного нагрева оператор при наличии экспертной системы может обеспечить своевременное обследование всего парка оборудования. Хорошо налаженная работа диагностической службы, в свою очередь, приводит к получению значительного экономического эффекта за счет уменьшения числа внезапных отказов оборудования, переноса сроков ремонтов, снижения затрат на ремонты. Контроль и диагностика обследуемых агрегатов позволяют существенно улучшить и общее состояние эксплуатируемого оборудования за счет выявления и устранения мелких и средних дефектов, а также за счет своевременного определения причин дефектов с высокой степенью достоверности.
Для диагностирования оборудования необходимы простые в работе и надежные системы, позволяющие своевременно и достоверно получать результаты обследования, исключать замены еще работоспособных узлов и контролировать развитие дефектов при их наличии. Конечная цель - переход от обслуживания оборудования «по регламенту» к обслуживанию «по состоянию»,
С помощью таких систем можно осуществлять:
периодический или постоянный контроль состояния оборудования;
автоматическое диагностирование оборудования с указанием
неисправного узла и вида неисправности;
прогнозирование его нормального функционирования с выдачей
информации о времени сохранения работоспособности.
Анализ опубликованных работ в области диагностики состояния
электротехнических систем показал, что в системах данного класса
проводятся исследования оценки технического состояния
электродвигателей, трансформаторов, а вопросы анализа и прогнозирования состояния полупроводниковых вентилей находятся на стадии становления и не имеют широкого распространения. В настоящее время в электротехнических системах применяются в основном системы контроля и защиты. Поэтому задача разработки системы диагностирования и прогнозирования состояний ЭТС является актуальной.
Цель работы и задачи исследования
Целью исследования является разработка моделей, методов и программного обеспечения для проектирования систем диагностирования и прогнозирования состояний сложных электротехнических систем, являющихся основой для разработки экспертной системы диагностирования и прогнозирования состояний сложных электротехнических систем и применении полученных результатов при их проектировании.
Для реализации данной цели требуется решить следующие задачи:
1. Разработать методологию построения систем диагностирования и
прогнозирования состояний сложных электротехнических систем.
2. Разработать математические модели, включающие в себя:
модели функционирования сложной электротехнической системы в штатных и нештатных режимах работы;
диагностические модели состояний силовых блоков и общую диагностическую модель состояний электротехнической системы;
стохастическую модель для выделения классов состояний диагностических параметров электротехнической системы;
Выполнить синтез параметров настройки стохастических моделей выделения классов состояний и движения диагностических параметров объекта к границе рабочей области.
Разработать структуру экспертной системы диагностирования и прогнозирования состояний сложных электротехнических систем и функциональные модели, отражающие взаимодействие различных категорий пользователей с программным обеспечением.
Разработать программное обеспечение экспертной системы диагностирования и прогнозирования состояний сложных электротехнических систем.
Оценить эффективность, разработанной экспертной системы диагностирования и прогнозирования состояний сложных электротехнических систем при ее работе в различных условиях и дать практические рекомендации по построению систем данного класса.
Методы исследования
При решении поставленных в настоящей работе задач использованы методы системного анализа, теории искусственного интеллекта, структурный метод проектирования информационных систем, методы проектирования экспертных систем, теории вероятностей и математической статистики, а также метод анализа иерархии, теории информации, переменных состояния, наименьших квадратов, аналитические средства технического анализа. Использовались программные среды MatLab 6.0, Delphi 6.0.
Научная новизна результатов
1. Разработанная методология построения системы диагностирования и прогнозирования состояний сложных ЭТС состоит в том, что» используя
системный подход к данной проблеме, она позволяет рассмотреть в полном единстве задачи предпроектного обследования и проектирования, обеспечивая выполнение всей совокупности функций и задач защиты электротехнических систем.
2. Разработанные модели, включающие:
виртуальные модели исследования электромагнитных процессов, построенные с учетом действия внешних и внутренних воздействий, выполняющие исследование множества возможных состояний в штатных и нештатных режимах работы ЭТС;
диагностические модели состояний силовых блоков и общую диагностическую модель состояний электротехнической установки, определяющие минимальную совокупность диагностических признаков и точки съема диагностической информации;
стохастическую модель для выделения классов состояний диагностических параметров электротехнической системы, исследующую эксплуатационные допуски и определяющую на этой основе техническое состояние системы в текущий момент времени;
позволяют выполнить предпроектное обследование и проектирование экспертной системы диагностирования и прогнозирования состояний сложных электротехнических систем.
3. Структура экспертной системы, определяющей состояние сложных
ЭТС, организует процессы диагностирования и прогнозирования на основе
интеграции информационных потоков, используемых как для определения
текущего, так и для долгосрочного прогнозирования состояния системы.
Практическая ценность результатов
1. Предложена технология настройки параметров стохастических моделей выделения классов состояний и движения диагностических параметров объекта к границе рабочей области.
Разработано программное обеспечение, реализующее предложенные алгоритмы диагностирования и прогнозирования состояний сложных электротехнических систем.
Получены результаты анализа эффективности разработанной экспертной системы, позволяющие дать практические рекомендации по построению систем данного класса.
Перспективность предложенных алгоритмов и методик подтверждается актами их внедрения на ООО НПП «Курай» (г. Уфа), ОАО УЗАМ (г. Уфа), а также актом использования полученных результатов в учебном процессе Уфимского государственного авиационного технического университета.
Основания для выполнения работы
Диссертационная работа выполнена в период 2000-2003 гг. в межвузовской научно-исследовательской лаборатории "Управление в технических системах" кафедры технической кибернетики УГАТУ в рамках исследований по теме "Системы диагностирования и прогнозирования состояния сложных электротехнических систем".
На защиту выносятся:
1. Методология построения систем диагностирования и прогнозирования
состояний сложных электротехнических систем.
2. Математические модели, включающие в себя:
модель функционирования сложной электротехнической системы в штатных и нештатных режимах работы;
диагностические модели состояний силовых блоков и общую диагностическую модель состояний электротехнической системы;
стохастическую модель для выделения классов состояний диагностических параметров электротехнической системы;
Технология настройки параметров стохастических моделей выделения классов состояний и движения диагностических параметров к границе рабочей области.
Структура экспертной системы диагностирования и прогнозирования состояний сложных ЭТС и функциональные модели, отражающие взаимодействие различных категорий пользователей с ПО.
Программное обеспечение экспертной системы диагностирования и прогнозирования состояний сложных электротехнических систем.
Результаты оценки эффективности, разработанной экспертной системы диагностирования и прогнозирования состояний сложных электротехнических систем.
Апробация работы и публикации
Основные положения и результаты, полученные в диссертационной работе, докладывались на следующих научно-технических конференциях:
VII-международной научно-технической конференции студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика», Москва, 2001г.
Международной научно-технической конференции «Computer Science and Information Technologies», Уфа, 2001г.
III Всероссийской научно-технической конференции «Информационные технологии в науке, проектировании и производстве», Нижний Новгород, 2001г.
Третьей всероссийской научной internet-конференции «Компьютерное и математическое моделирование в естественных и технических науках», Тамбов, 2001г.
Международной молодежной научно-технической конференции «Интеллектуальные системы управления и обработки информации», Уфа, 2001г.
VIII-международной научно-технической конференции студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика», Москва, 2002г.
Девятой всероссийской межвузовской научно-технической конференции студентов и аспирантов «Микроэлектроника и информатика», Зеленоград, 2002г.
IX-международной научно-технической конференции студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика», Москва, 2003г.
V Международной молодежной научно-практической конференции «Человек и Космос», Днепропетровск, 2003г.
4-ой Международной конференции «Компьютерное моделирование 2003», Санкт-Петербург, 2003 г.
Международной научно-технической конференции «Computer Science and Information Technologies», Уфа, 2003 г.
Основные результаты диссертационной работы отражены в 14 публикациях, в том числе в виде 6 научных статей, в 7 материалах конференций (в 3 всероссийских, 8 международных научных изданиях, 2 статей в межвузовских научных сборниках, 3 публикаций выполненных на английском языке) и свидетельства о регистрации программы для ЭВМ.
Структура работы
Диссертационная работа изложена на 139 страницах машинописного текста и включает в себя введение, четыре главы основного материала, заключение; рисунки на 18 страницах;
библиографический список из 129 наименований на 11 страницах и четыре приложения на 40 страницах.
Содержание работы
В первой главе рассматривается актуальность проблемы создания экспертной системы диагностирования и прогнозирования состояний сложных электротехнических систем. Дан обзор существующих методов диагностирования и прогнозирования состояния сложных динамических систем. Проведен анализ существующих разработок в области диагностирования и прогнозирования состояний электротехнических систем, формулируются цель и задачи исследования, решению которых посвящена диссертационная работа.
Во второй главе разрабатывается методология построения системы
диагностирования и прогнозирования состояний сложных
электротехнических систем, основанная на системных законах и принципах. Методология рассматривает в полном единстве задачи предпроектнрго обследования и проектирования систем диагностики и прогнозирования, обеспечения выполнения всей совокупности функций и задач защиты электротехнических систем.
На основе метода анализа иерархий производится выбор пакета для схемотехнического моделирования электротехнической системы.
Разработана динамическая модель функционирования
электротехнической системы в штатных режимах,
В третьей главе проводится разработка моделей функционирования электротехнических систем в нештатных режимах. Анализ развития аварийных ситуаций показывает, что система диагностирования и прогнозирования состояний ЭТС целесообразна только для выявления постепенных отказов, вызванных старением и износом оборудования.
Разрабатываются диагностические модели состояний силовых блоков преобразователя, основанные на контроле значений токов и напряжений, протекающих через силовые вентили преобразователя.
Разрабатывается общая диагностическая модель состояний электротехнической системы, на основе ее структуры. На основе анализа логической модели электротехнической системы сформирован вектор диагностических параметров.
Получен оптимальный алгоритм поиска неисправностей элементов ЭТС.
В четвертой главе проектируется экспертная система диагностирования и прогнозирования состояний ЭТС. Разрабатывается структура экспертной системы, разрабатываются функциональные модели, отражающие взаимодействие различных категорий пользователей с ПО.
Разрабатывается стохастическая модель функционирования ЭТС для проведения статистических испытаний, необходимых для выделения основных классов состояний каждого диагностического параметра: работоспособное, напряженное и аварийное. Также разрабатывается модель ЭТС, позволяющая имитировать деградационные процессы в преобразователе.
На основе критерия наименьших квадратов решается вопрос выбора модели процесса приближения ЭТС индукционного нагрева к отказам.
Проводится анализ эффективности разработанной экспертной системы диагностирования и прогнозирования состояний ЭТС, путем оценки влияния потерь информации на качество принимаемых решений и оценки используемых ресурсов: временных, объемов памяти.
Проводится обзор основных направлений развития и модернизации разработанной экспертной системы диагностирования и прогнозирования состояний ЭТС.
Актуальность проблемы диагностирования и прогнозирования состояний сложных технических систем
Непрерывное усложнение технических объектов и рост степени автоматизации процесса управления выдвигают на первый план проблему оптимальной организации эксплуатации сложных технических объектов. Важную роль при этом отводят определению состояния объектов, которое вследствие воздействия внешних и внутренних факторов изменяется с течением времени. Знание состояния технических объектов в любой момент времени позволяет оператору использовать их оптимальным образом, то есть в кратчайшее время осуществить ремонт и тем самым повысить надежность объекта. Знание состояния объекта, а также характера его изменения оказывает моральное влияние на оператора, повышая уверенность в правильности принимаемых решений [68].
Разрешением всех вопросов, связанных с определением состояния технических объектов и характера его изменения с течением времени, занимается техническая диагностика [80]. Чтобы определить действительное состояние объекта, необходимо, с одной стороны, установить, каким способом определяется его состояние, а с другой стороны, решить, какие средства для этого потребуются.
Показатели действительного состояния объекта и его работоспособности в некоторый дискретный момент времени несут в основном информацию о функционировании объекта в прошлом и не позволяют сказать о поведении объекта в предстоящий период эксплуатации. Эффективность диагностирования существенно возрастает, когда при этом решается задача прогнозирования изменения состояния объекта в будущие моменты времени.
Необходимость предсказания изменения состояния технических объектов возникла в то время, когда степень сложности объекта стала опережать уровень качества и надежности элементов, на базе которых создавались объекты. Это приводило к тому, что объекты по длительности функционирования не удовлетворяли поставленным требованиям, и необходимо было осуществлять профилактические работы по восстановлению работоспособности объектов, время проведения которых требовалось определить. Необходимость в определении времени безотказной работы стала особенно острой, когда появились объекты, на которые возлагались весьма ответственные функции и цена отказа которых была достаточно высокой.
Основная идея проблемы прогнозирования заключается прежде всего в количественной оценке состояния или степени работоспособности объекта в интересующие моменты времени в будущем [8].
Прогнозирование - это ключевой момент при принятии решений в управлении. Конечная эффективность любого решения зависит от последовательности событий, возникающих уже после принятия решения. Возможность предсказать неуправляемые аспекты этих событий перед принятием решения позволяет сделать наилучший выбор, который, в противном случае, мог бы быть не таким удачным. Поэтому системы планирования и управления, обычно, реализуют функцию прогноза.
Целью прогнозирования является уменьшение риска при принятии решений. Прогноз обычно получается ошибочным, но ошибка зависит от используемой прогнозирующей системы. Предоставляя прогнозу больше ресурсов, можно увеличить точность прогноза и уменьшить убытки, связанные с неопределенностью при принятии решений. Стоимость прогноза увеличивается по мере того, как уменьшаются убытки от неопределенности. При некотором уровне ошибки прогнозирования затраты на прогнозирование минимальны. За некоторой точкой, дополнительные затраты на прогнозирование могут вовсе не приводить к повышению точности прогноза. Это связано с тем, что невозможно снизить среднюю ошибку прогнозирования ниже определенного уровня, не зависимо от того, насколько сложен примененный метод прогнозирования. Поскольку прогнозирование никогда не сможет полностью уничтожить риск при принятии решений, необходимо явно определять неточность прогноза. Обычно, принимаемое решение определяется результатами прогноза (при этом предполагается, что прогноз правильный) с учетом возможной ошибки прогнозирования. Поэтому прогнозирующая система должна обеспечивать определение ошибки прогнозирования, также как и само прогнозирование. Такой подход значительно снижает риск объективно связанный с процессом принятия решений. И все же прогнозирование это не конечная цель. Прогнозирующая система это часть большой системы управления и, как подсистема, она взаимодействует с другими компонентами системы, играя немалую роль в получаемом результате.
Существует множество ситуаций, где необходимо применение функции прогноза и одной из них является управление технологическим процессом, где прогноз является важной частью его системы управления. Наблюдая ключевые переменные процесса и используя их для предсказания будущего поведения процесса, можно определить оптимальное время и длительность управляющего воздействия. Например, некоторое воздействие в течение часа может повышать эффективность химического процесса, а потом оно может снижать эффективность процесса. Прогнозирование производительности процесса может быть полезно при планировании времени окончания процесса и общего расписания производства.
Системные принципы для разработки методологии диагностирования состояний сложных электротехнических систем
В основе любых научных исследований лежит методология, отражающая понимание явлений и процессов. При разработке такой методологии необходимо соблюдать известные системные принципы и закономерности [19, 42]. В основу методологии построения системы диагностирования состояний ЭТС положены следующие научные подходы:
Системный подход - исследование ЭТС осуществляется как исследование единой системы, состоящей из отдельных подсистем, связанных между собой и с элементами внешней среды, причем каждая из этих связей оказывает влияние на состояние ЭТС. Данный подход базируется на общесистемных принципах. Динамический подход — нацеливает на изучение изменения состояния ЭТС во времени, поскольку система является объектом непрерывного использования и диагностируется в рабочем режиме. Структурный подход - формирование структуры экспертной системы (ЭС) диагностирования и прогнозирования состояний ЭТС в соответствии со свойствами, которыми она должна обладать. Функциональный подход - предполагает рассмотрение процесса функционирования ЭС в целом в качестве результата, направленного на такое взаимодействие между компонентами системы, которое обеспечивает достижение ее глобальной цели, то есть постановки диагноза и осуществление прогноза сохранения работоспособного состояния. Эволюционный подход - рассматривает проблему построения ЭС диагностирования и прогнозирования состояний сложных ЭТС с точки зрения непрерывного развития системы, требующего постоянного пополнения БД и БЗ на основе накапливаемого опыта. Информационный подход - процесс автоматизированной постановки диагноза и осуществление прогноза рассматривается с точки зрения информационных потоков, циркулирующих в ней и необходимых для ее поддержания и оказывает значительное влияние на методологию построения ЭС, так как качество полученных в ней решений в значительной степени зависят от используемых информации и информационных технологий. Кибернетический подход - процесс постановки диагноза и прогноза работоспособности рассматривается с точки зрения эффективного и целенаправленного управления на основе обработки поступающей информации о состоянии элементов с датчиков ЭТС. Ситуационный подход - принятие решения о диагнозе осуществляется на основе обработки текущей информации с датчиков, принятие же решения о времени сохранения работоспособности принимается как на основе располагаемой текущей информации, так и накопленных ранее данных, хранящихся в архиве. В основу разрабатываемой системы диагностирования положены следующие системные принципы. Принцип системности - при принятии решений о состоянии ЭТС должны учитываться все факторы, влияющие на состояние как отдельных элементов ЭТС, так и связи между ними, а также взаимоотношения с окружающей средой.
Принцип декомпозиции - ЭТС относится к классу сложных систем, состоит из подсистем разных типов и обладает разнородными связями между ними. Так как сложность системы определяется ее структурой, то принципиальное значение имеет выделение основных структурных единиц (объектов) системы, их свойств и установление причинно-следственных связей между ними. Уровнями детализации в данном случае являются основные подсистемы установки. Организация диагностируемой системы с точки зрения деления ее на составляющие элементы должна осуществляться с учетом рабочих функций системы. Такое разбиение позволяет наиболее полно учесть особенности системы и предусмотреть операции по восстановлению ее работоспособности. Связь между основными элементами в ЭТС носит иерархический характер. Для такой связи характерно уплотнение информации при движении вверх по иерархии.
Принцип композиции - в системе с такой структурой выходная подсистема нормально функционирует, если она сама и все входящие в нее подсистемы работоспособны. Отказ в системе можно рассматривать в предположении, что он мог быть следствием других неисправностей. Отсюда, следует, что диагностирование системы должно проводиться по всем составляющим ее элементам. Система диагностирования будет эффективной лишь при условии, что она охватывает все элементы системы.
Принцип адекватности - реалистичность проводимых исследований, учитывающих все особенности процессов функционирования электротехнических систем для реализации адекватного реагирования на них систем диагностирования и прогнозирования и обеспечения их надежной и эффективной работы.
Принцип достоверности, полноты и своевременности информации — своевременность и точность представления, определения правил сбора, фиксации, обработки данных диагностирования и прогнозирования и достаточность для обеспечения решения всех задач, возникающих в процессе исследований и практических разработок различных аспектов проблемы диагностирования и прогнозирования состояния сложных электротехнических объектов. Принцип эффективности - обеспечение необходимой достоверности, актуальности, надежности, оперативности и низкой стоимости диагностирования и прогнозирования состояний сложных электротехнических объектов; Принцип адаптируемости - такая организация систем диагностирования и прогнозирования, при которой функции систем эффективно выполняются и при изменении структуры электротехнической системы; Принцип непротиворечивости - взаимосогласованность всех частей системы диагностирования и прогнозирования состояний сложных электротехнических объектов. Принцип унифицированности - способность обеспечения решения всего комплекса задач диагностирования и прогнозирования сложных электротехнических объектов; Принцип реализуемости - возможность реализации предлагаемых систем при современном состоянии техники.
Модели развития отказов в силовых схемах электротехнических систем
Можно выделить три основные причины, по которым вентильные преобразователи переходят в аварийные режимы работы [112]: ненормированное изменение параметров на входе и выходе вентильного комплекта; нарушение или ухудшение основных свойств вентилей; нарушения в работе системы управления и регулирования преобразователя. Традиционно аварийные режимы делят на две группы [80]: внутренние и внешние. Возникновение внутренних аварий связано с потерей силовыми полупроводниковыми приборами (СППП) их вентильных свойств и управляемости, а также со сбоями в работе системы управления. Так, если прибор потерял способность блокировать классификационное напряжение, он может быть пробит прикладываемым к нему обратным напряжением, и в выпрямителе развиваются внутренние короткие замыкания, являющиеся одним из наиболее тяжелых аварийных режимов. Увеличение времени выключения тиристора может не позволить ему восстановить за положенное время свои запирающие свойства, что при работе преобразователя в инверторном режиме приводит к опрокидыванию инвертора, или срыву режима инвертирования, а это также является тяжелой аварией. Такой вид аварий возникает в инверторе, если системой управления не будет выработан отпирающий импульс для вступающего в работу тиристора или же он поступит с недопустимой задержкой, или, наконец, тиристор просто окажется неспособным перейти во включенное состояние под действием данного импульса. Перенапряжения, возникающие в процессе перехода тока нагрузки с одного вентильного плеча на другое или при срабатывании запирающих вентили предохранителей, суммируясь с напряжением сети переменного тока, способны либо пробить тиристор обратным напряжением, либо самопроизвольно включить его в прямом направлении, что также приводит к развитию внутренних аварий.
При внутренних авариях, связанных с пробоем тиристоров одного из вентильных плеч, блокирование импульсов управления на начальном этапе может обладать защитными функциями и способно прервать аварийный процесс, если только неповрежденные тиристоры сохранили свои вентильные свойства.
Причины возникновения внешних аварий лежат вне пределов силовых цепей и системы управления вентильными комплектами. При этом своевременно не ликвидированные внешние аварии, как правило, приводят к развитию аварий внутренних. Если, например, выпрямитель во время рабочей перегрузки нагружен током, превышающим допустимый рабочий ток, температура структуры вентиля оказывается выше допустимой и возможен тепловой пробой прибора, приводящий к внутреннему короткому замыканию. Граничным случаем в подобной ситуации является глухое короткое замыкание на выходных зажимах выпрямителя. Токовая перегрузка инвертора, сопровождающаяся увеличением времени выключения тиристоров сверх допустимых значений, вызывает опрокидывание инвертора. Этот же вид аварии возможен и при уменьшении напряжения в сети переменного тока ниже допустимого уровня или при обрыве одной из фаз. Ранее уже отмечалось, что устойчивость преобразователей к перегрузкам обусловлена главным образом нагрузочной способностью СППП. Предельная же нагрузочная способность вентилей определяется, в конечном счете, их тепловым режимом [34], который, в свою очередь зависит от формы, длительности и частоты повторения импульсов анодного тока, параметров вентилей в состоянии высокой проводимости и их теплового сопротивления. Анализ аварийных режимов в этих условиях предполагает, во-первых, расчет токов аварийных перегрузок и, во-вторых, определение температуры структуры вентилей, нагруженных этими токами. Для наблюдения за развитием нештатных ситуаций при работе ЭТС необходимо разработать компьютерные модели развития аварийных режимов. Такие модели обладают наглядностью, показывая динамику развития повреждения, позволяют оценить скорость и последовательность развития аномальных процессов. Библиотека компонентов пакета Power System Block Set содержит управляемый ключ - элемент Breaker (рис. 3.1). Данный элемент обеспечивает включение и выключение цепи переменного тока и позволяет моделировать как обрыв, так и короткое замыкание цепи. В окне установки параметров ключа возможно задание паразитных сопротивлений во включенном RQ И выключенном Rs состояниях, емкости С$ ключа в закрытом состоянии, что позволяет моделировать эффекты, связанные с не идеальностью выключателя, а также начального состояния Initial State (0-открыт, 1-закрыт) и моментов смены состояний Switching times.
Синтез классов состояний диагностических параметров электротехнической системы и формирование базы фактов
Для решения задачи определения состояния ЭТС необходима входная оперативная информация, поступающая в систему и определяющая значения диагностических параметров. Эти показатели относятся к нижнему уровню дерева иерархий и отражают реальные характеристики объекта управления. Данные с датчиков передаются в ЭС. Результатом функционирования ЭС является определение состояния ЭТС. В качестве альтернативных состояний ЭТС принимаются: работоспособное (PC), напряженное (НС), аварийное (АС) состояния.
База знаний базируется на системе продукций. Правила (продукции) являются обобщением базы фактов, так как фиксируют зависимость одних фактов от других, наличие или отсутствие определенных свойств объектов. Совокупность правил вывода составляет базу правил. Выбор продукционной модели представления знаний определяется несколькими факторами [6]: подавляющая часть человеческих знаний может быть записана в виде продукций. системы продукций являются модульными. За небольшим исключением удаление или добавление продукций не приводит к изменениям в остальных продукциях. при необходимости системы продукций могут реализовать любые алгоритмы и, следовательно, способны отражать любое процедурное знание, доступное ЭВМ.
Знания об исходных данных задачи образуют раздел наблюдений базы знаний ЭС (база фактов), который определяет структуру и содержание вводимой информации — описание признаков и фактов, которые представлены областями их возможных значений (качественных, составных или числовых). Область возможных значений — знания о том, какая информация может быть получена в результате наблюдения и как она организована. Примерами наблюдений являются паспортные данные элементов и данные по классам состояний контролируемых элементов.
Алгоритмы интеллектуальной поддержки процесса диагностики в системе основаны на продукционных правилах и строятся таким образом, чтобы обеспечить проверку выдвинутых диагностических гипотез вне зависимости от количества и качества доступной актуальной информации. Реализация этого требования обусловливает необходимость изолированного анализа каждого отдельного признака с точки зрения диагностического заключения, в логическое обоснование которого он входит.
Логическую структуру принятия решения можно представить деревом решений, которое может быть получено на основании результатов декомпозиции дерева иерархий элементов ЭТС и подцелей по горизонтали в зависимости от альтернатив состояний каждой отдельной подсистемы и системы в целом. Здесь под целью понимается характеристика системы с точки зрения ее функционирования, то есть достижения системой определенного альтернативного показателя (рабочее состояние, напряженное состояние, авария). Дерево решений поставленной задачи приведено на рис, 4.11. В самых нижних узлах дерева располагаются факты, а в самых верхних - заключения, выводимые системой. Таким образом, цепочка вывода представляется в виде совокупности правил, поддерживающих заключение, и совокупности данных, на основании которых делается вывод. В данной ЭС заключение выводится с участием нечетких данных, с помощью специальной оценочной функции определяющей степень нечеткости всего заключения.
