Содержание к диссертации
Введение
1. Состояние и актуальные задачи тепловизионного контроля электрического и машинного оборудования локомотивов при обслуживании и ремонте 13
1.1. Анализ отказов электрического оборудования локомотивов на Восточно-Сибирской железной дороге 13
1.2. Методы теплового контроля и диагностики машинного и электрического оборудования электровозов при техническом обслуживании и ремонте
1.2.1. Имеющиеся в депо средства контроля механического и электрического оборудования 21
1.2.2. Методы и средства теплового контроля, применяемые при техническом обслуживании и ремонте эектровозов 23
1.3. Современное состояние технических и программных средств теп ловизионного контроля, мониторинга и диагностики оборудования 30
1.3.1 Существующие классы тепловизоров, тепловизионных систем и их характеристики 32
1.3.2 Программное обеспечение тепловизоров 33
1.3.3 Применение тепловизионных систем на железной дороге 34
1.3.4 Перспективы и проблемы применения термо- оптического метода контроля для диагностики технического состояния электровозов
1.4. Разработка системы термодиагностики как элемента концепции обслуживания по фактическому состоянию 42
1.5. Цель изадачи исследования 45
2. Разработка термо- оптической системы контроля оборудования и алгоритмов сопоставления фото- и термоизображений 46
2.1. Системный подход к разработке структуры комплекса тепловизи онного контроля и технологии ремонта электровозов 46
2.1.1 Подсистемы тепловизионного контроля электровозов и их комплексирование 47
2.1.2 Структура комплекса тепловизионного контроля оборудования электровозов 55
2.1.3 Системный подход к корректировке технологий ремонта на основе данных термодиагностики 56
2.2. Анализ совмещения изображений с использованием существую щих алгоритмов
2.3. Метод совмещения, основанный на эпиполярной геометрия двух изображений 66
2.3.1. Методика покоординатного выравнивания эпиполярных прямых 68
2.3.2. Задачи минимизации контрольного соотношения 71
2.3.3. Методика сопоставления точек контрольного и базового изображений 74
2.3.4. Поиск точек-кандидатов на контрольном изображении 79
2.4. Использование стереопары для определения расстояния до плос кости съемки 82
2.4.1. Модель стереоскопической системы, состоящей из двух цифровых фотоаппаратов 83
2.4.2. Определение пространственных координат точек сцены двумя камерами 86
2.4.3. Алгоритмы совмещения термо- и фотоизображений с использованием стереопары в концепции автоматизированного термомониторинга 92
2.5. Выводы по главе 2 93
3. Разработка комплекса тепловизионнои диагностики оборудования электровозов 95
3.1. Разработка термо- оптического устройства 95
3.1.1. Методика калибровки термо- оптического устройства 97
3.1.2. Разработка программного обеспечения для совмещения термо- и фотоизображений 99
3.2. Разработка методов тепловых испытаний электровозов при техни ческом обслуживании и ремонте 101
3.2.1. Выбор режимов тепловых испытаний оборудования электровозов 101
3.2.2. Классификация деталей электровозов по теплофизическим характеристикам 105
3.2.3. Разработка рекомендаций по определению оптимального времени нагрева оборудования электровозов 109
3.2.4. Разработка методов тепловых испытаний 121
3.3. Разработка методов термо- оптического контроля электрооборудования электровозов 125
3.3.1. Определение относительных и абсолютных температурных норм для диагностируемого оборудования электровоза 125
3.3.2. Создание рекомендаций по допустимой температуре и коэффициентам излучения контролируемого оборудования... 129
3.4. Выводы по главе 3 131
4. Исследование температурных полей оборудования электровозов во время движения 132
4.1. Определение зависимости температуры нагрева электрооборудования от параметров движения и работы электровоза 132
4.1.1. Необходимость применение многофакторного анализа 132
4.1.2. Множественный регрессионный анализ 136
4.1.3. Экспериментальная проверка множественного регрессионного анализа 140
4.2. Кластерный анализ данных температуры нагрева электрообору дования 143
4.2.1. Анализ методов и алгоритмов кластеризации 143
4.2.2. Применение кластеризации данных температуры нагрева во время движения методами К-средних и ЕМ-алгоритмом 148
4.2.3. Экспериментальное сравнение предложенных методов кластеризации 152
4.3. Выводы по главе 4 160
5. Исследование оптического метода определения по ложения букс движущегося поезда относительно комплекса инфракрасного контроля температуры 161
5.1. Оценка качества ориентации приемников ИК - излучения 161
5.1.1. Анализ структуры, принципа функционирования и причин неподтвержденных показаний системы КТСМ 161
5.1.2. Анализ ориентации болометра КТСМ и зоны максимального тепловыделения буксового узла 166
5.1.3. Оценка качества сканирования поверхности буксового узла с помощью визуального компьютерного моделирования 170
5.2. Предложения по повышению качества контроля буксовых узлов
при движении поезда 175
5.2.1. Оптимальные углы ориентации приемников инфракрасного излучения 175
5.2.2. Использование оптических датчиков расстояния в средствах диагностики подвижного состава на базе КТСМ 177
5.2.3. Компьютерное моделирование и экспериментальная проверка работы оптического бесконтактного датчика в системе КТСМ 181
5.3. Выводы по главе 5 186
Заключение 187
Список литературы
- Методы и средства теплового контроля, применяемые при техническом обслуживании и ремонте эектровозов
- Подсистемы тепловизионного контроля электровозов и их комплексирование
- Разработка программного обеспечения для совмещения термо- и фотоизображений
- Анализ ориентации болометра КТСМ и зоны максимального тепловыделения буксового узла
Введение к работе
Актуальность темы. В современных условиях все большее значение приобретают методы оценки технического состояния оборудования в промышленности и на транспортных объектах (ТрО), а также планирование ремонтов поврежденных агрегатов по их результатам. Транспортными объектами называются объекты железнодорожного (электровозы, тепловозы, электропоезда), автомобильного, водного и воздушного транспорта. У всех ТрО есть общие составляющие: двигатели, механизмы преобразования движения, движители, системы управления, высоковольтные и низкозольные электрические схемы. В качестве ТрО для исследований выбран электровоз и его инфраструктура (система эксплуатации, технического обслуживания и ремонта). Задачами стратегического направления научно-технического развития ОАО «РЖД» до 2015 г. являются повышение безопасности движения поездов, реорганизация системы технического обслуживания и ремонта подвижного состава, в том числе на основе развития и использования современных методов и средств диагностики.
Электрическое оборудование электровозов эксплуатируется в экстремальных климатических условиях, а его неисправности приводят к большим материальным и временным издержкам. По статистике, более половины внеплановых ремонтов электровозов связаны с дефектами электрического оборудования. Диагностика дефектов электрического оборудования является одной из технически сложных операций ввиду необходимости анализа большого количества плотно расположенных контактных групп, панелей, сборок, токоведущих цепей и аппаратов.
Поскольку процесс проведения технического обслуживания 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 внедрения современных методов безразборного контроля и диагностики. Инфракрасная термография играет все более важную роль при техническом обслуживании и ремонте энергетического и теплового технологического оборудования предприятий. Этот метод целесообразно использовать и при контроле оборудования электровозов, так как он позволяет без соприкосновения с объектом выявлять чрезмерно нагретые механические и электрические компоненты, которые предшествуют отказам.
Термодиагностика состояния электрического и механического оборудования электровозов до последнего времени не применялась, так как электровоз представляет собой сложную систему, состоящую из большого количества компактно расположенных узлов и сборок электрического оборудования (преимущественно в высоковольтной зоне). Распознавание и диагностика большого количества деталей, попадающих в область термокадра, затруднено и занимает значительное время. Решение задачи контроля состояния электрического оборудования электровозов может быть найдено путем создания термо-оптических систем с синхронным получением термо- и фотоизображений контролируемых объектов с последующей совместной обработкой получаемой информации.
Целью диссертационной работы является разработка методов и средств совместной обработки термо-оптической информации в задачах диагностики технического состояния для повышения эффективности обслуживания и ремонта транспортных объектов (на примере электровозов).
Для достижения указанной в диссертационной работе цели необходимо решить следующие задачи:
Обоснование эффективности тепловизионного метода контроля, применение системного подхода к анализу составляющих, разработке структуры комплекса тер-мо-оптического контроля и метода управления техническим состоянием транспортных объектов на основе данных термодиагностики.
Повышение достоверности идентификации деталей и производительности тепловизионного метода контроля за счет совмещения тепловизионных и оптических каналов информации, разработка математического и алгоритмического обеспечения в задачах автоматизированного совмещения термо- и фотоизображений.
Разработка методов активного теплового контроля и испытаний оборудования электровозов на основе его классификации по параметрам теплофизических характеристик.
Разработка методики обработки термо-оптической информации и выявления зависимости распределения температуры от параметров работы оборудования электровозов при их движении.
Исследование и визуальное моделирование совместной работы штатной системы инфракрасного (ПК) контроля температуры букс (КТСМ) и дополнительно установленного оптического датчика положения букс с целью повышения качества и достоверности теплового контроля букс при движении поезда.
6. Разработка, опытно-промышленное апробирование и внедрение термо
оптического комплекса тепловизионного контроля при обслуживании и ремонте
электрооборудования электровозов с учетом фактического состояния.
Методы исследований. При решении поставленных в диссертационной работе задач использовались методы системного анализа для формирования концепции автоматизированного термо-оптического комплекса совместной обработки термо-птической информации, методы проективной и эпиполярной геометрии, регрессионного, корреляционного, кластерного анализа, методы теории теплопроводности и теории вероятностей. При моделировании использовался программный продукт MATLAB 7.5, некоторые вычисления выполнены с помощью системы символьной математики MathCad 14.
Научную новизну диссертации представляют следующие результаты, которые выносятся на защиту:
1. Системный подход к анализу составляющих, разработке структуры комплекса термо- оптического контроля и метода управления техническим состоянием транспортных объектов на основе данных термо диагностики.
2. Математическое и алгоритмическое обеспечение на основе методов эпиполяр-ной и проективной геометрии, экспериментальное и визуальное моделирование в задачах совместной обработки термо-оптической информации, автоматизированного совмещения термо- и фотоизображений.
3. Методы активного теплового контроля и испытаний оборудования электровозов на основе его классификации по параметрам теплофизических характеристик.
4. Методика обработки термо-оптической информации и выявления зависимости распределения температуры от параметров работы оборудования электровозов при их движении.
Практическое значение работы состоит в том, что на основе выполненных исследований предложены варианты исполнения термо-оптических устройств (ТОУ), алгоритмы совместной автоматизированной обработки термо- и фотоизображений, в том числе с использованием стереопары. Разработаны и предложены методы тепловых испытаний электровозов и термодиагностики дефектов. Предложено запатентованное техническое решение дополнительного оснащения существующей системы ИК-контроля температуры букс (КТСМ) оптическим датчиком точного определения положения букс с целью повышения качества контроля, а проведенное визуальное и физическое моделирование доказало его эффективность.
Разработанные методики, алгоритмы, программные модули и конструкции ТОУ могут найти широкое применение как в научных исследованиях, так и при решении ряда практических задач в различных отраслях промышленности.
Реализация результатов подтверждена «Актами внедрения» по договору с ВСЖД НИОКР №ДТ/1008р/07 от 10.05.2007 г. «Термо-оптическое устройство и технология термодиагностики дефектов электрооборудования электровозов на ранней стадии перегрева (при техническом обслуживании (ТО) и текущем ремонте (ТР))», с внедрением результатов в ТЧР-2 ст. Нижнеудинск в ноябре 2007 г. Термо-оптические комплексы в 2010 г. поставлены также в локомотивные ремонтные депо: Иркутск-Сортировочный, Улан-Удэ, Зима, Новая Чара (Договор поставки №ДДРТ/490р/10 от 28 мая 2010 г. между ВСЖД - филиала ОАО «РЖД» и ИрГУПС). Методы комплексной вибро-термодиагностики мотор-вентиляторов предложены и реализованы также в НИОКР №ДТ/544р/08 «Разработка и внедрение комплекса входного виброконтроля и диагностики дефектов мотор-вентиляторов электровозов при их ремонте с учетом фактического состояния».
Достоверность результатов, полученных в диссертационной работе, подтверждена экспериментальной проверкой основных положений, созданием опытного образца термо-оптического устройства и его программного модуля, а также сопоставлением аналитических исследований с результатами, полученными при численном моделировании.
Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на III и IV международных конференциях "Про-
блемы механики современных машин" (Улан-Удэ, 2006, 2009); всероссийской научной конференции молодых ученых "Наука. Технологии. Инновации" (Новосибирск, 2006); международной конференции "Актуальные проблемы и перспективы развития транспортного комплекса России" (Новосибирск, 2007); I международном симпозиуме "Innovation & Sustainability of Modern Railway" (Nanchang, China, 2008); III международном конгрессе "Design and Modelling of Mechanical Systems" (Hammamet, Tunisia, 2009); III международной научно-технической конференции "Современные методы и приборы контроля качества и диагностики состояния" (Могилев, 2009); XV Байкальской Всероссийской конференции "Информационные и математические технологии в науке и управлении" (Иркутск, 2010); II международном симпозиуме "Innovation & Sustainability of Modern Railway " (г. Иркутск, 2010).
Публикации. Результаты исследований изложены в 17 научных работах, из которых 1 патент на изобретение, 1 свидетельство о регистрации программы для ЭВМ и 5 статей в изданиях, рекомендованных ВАК.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка используемой литературы из 164 наименований и трех приложений. Общий объем работы - 221 страница, из них 197 страниц основного текста, включая 17 таблиц и 127 рисунков.
Методы и средства теплового контроля, применяемые при техническом обслуживании и ремонте эектровозов
Наибольший процент по отцепкам и неплановым ремонтам (43%) составляют дефекты электроконтактных соединений и электроаппаратуры. Рхли включить сюда соответствующие дефекты ТЭД и вспомогательных машин, то общая доля таких дефектов составит 63% от совокупного количества (включая непроизводственные) браков электровозов. Таким образом, наиболее уязвимой частью локомотивного парка на сегодняшний день являются электрические узлы и агрегаты.
Даже при реализации намеченных темпов модернизации парка и поставок новых локомотивов, перевозки в ближайшие 7 лет будут выполняться, в основном, устаревшими электровозами, выработавшими установленный срок службы. Необходимо принятие действенных мер по поддержанию требуемого уровня эксплуатационной надежности парка до его модернизации и последующей замены на новые локомотивы.
Одним из эффективных, интенсивно развивающихся в настоящее время методов является метод теплового контроля (ТК) и диагностики, в частности, тепловизи-онного контроля. Большинство из приведенного выше электрического, гидравлического и механического оборудования может эффективно контролироваться и диагно IX
стироваться с использованием тепловизионного метода. Эффект от внедрения данного тепловизионного метода - предотвращение случаев отказов и сокращение затрат на неплановые ремонты электрооборудования локомотивов, сокращение простоев локомотивов при проведении внеплановых ремонтов.
1.2. Методы теплового контроля и диагностики машинного и электрического оборудования электровозов при техническом обслуживании и ремонте
Согласно вышеприведенным данным, доля дефектов электрического оборудования в совокупности достигает 50 %. Таким образом, наиболее важным в плане обеспечения качества перевозочного процесса и безопасности движения является необходимость обеспечить безаварийную работу электрической аппаратуры электровозов после очередного ТО. На сегодняшний день диагностика локомотива на ПТО проводится следующим образом [30, 43, 117].
Пункт технического обслуживания локомотивов располагается в закрытом помещении с двумя или тремя путями, на каждом из которых возможна установка одного или двух локомотивов.
Крышевое оборудование. Проверяется вручную работа токоприемников на подъем и опускание. Изоляторы крышевого оборудования осматриваются. Изоля торы с повреждением глазури или сколами более 15 % пути возможного перекрытия напряжением заменяются. Полиэтиленовые рукава со следами электроожогов и трещинами заменяются. Токопроводящие шины, шунты осматриваются. Осматриваются главный выключатель, блокировки, пружины; проверяется крепление подводящих проводов и шин. Проверяется состояние разъединителя, нелинейного резистора и изоляторов.
Электрические аппараты. Проверяется отсутствие повреждений аппаратов, состояние контактов, блокировок крепежных деталей, надежность крепления то-коведущих шин, гибких шунтов, проводов и контактных деталей, а также подвижных частей. Дугогасительные камеры контакторов главного контроллера снимаются, производится осмотр контакторов. Поверхность контактов должна быть зачищена от подгаров и оплавлений. Проверяется состояние щеточно-коллекторного узла электродвигателя привода ЭКГ-8Ж. Реле, панели реле и распределительные щиты осматриваются. Проверяется надежность крепления реле и подводящих проводов, целостность предохранителей, наличие пломб. Электрические аппараты и измерительные приборы кабин машиниста осматриваются. В зимних условиях работы проверяется состояние оборудования для электроотопления вагонов пассажирских поездов. Замеряется сопротивление изоляции электрической цепиэлектроотопления вагонов, которое должно быть не менее 2 МОм.
О выполнении ТО-2 и устранении неисправностей, отмеченных машинистами, а также о техническом состоянии локомотива и качестве ухода за ним со стороны локомотивных бригад мастер ПТОЛ делает запись в журнале технического состояния локомотива. Для анализа надежности узлов локомотивов и контроля работы слесарей ПТОЛ мастера ведут книгу регистрации дополнительных работ при производстве ТО-2 (форма ТУ-29).
Усложнение конструкции современных локомотивов может привести к снижению их надежности. Чтобы не допустить этого, приходится увеличивать надежность каждого аппарата, узла, прибегать к их дублированию, защите и т.д. Все это требует увеличения объема контрольных работ для повышения качества и эффективности ТО и ТР. Исследования показывают, что из общего количества операций ТО более 50% приходится на контрольные работы, около 30%- на крепежные, около 15%- на регулировочные и до 5%- на смазочные. В то же время около 25% времени ТО затрачивается на локализацию дефектной области (выявление неисправного узла или агрегата), около 40%- на поиск дефекта внутри этой области и только 35%-на восстановление (ремонт) отказавшего элемента. Поэтому столь актуальна разработка совершенных методов и средств диагностики.технического состояния оборудования, узлов и агрегатов локомотивов.
Использование многих совершенных методик для диагностики оборудования на ПТО ограничивается фиксированным и малым временем для проведения этой операции. Это объясняется тем, что большинство методов требуют монтажа датчиков, регистрирующих контролируемые физические параметры.
Потому основным способом диагностики остаются тактильно-визуальные освидетельствования (органолептический контроль). Данная технология является субъективной, поэтому контроль состояния большого количества контактных соединений дает малый процент выявления дефектов оборудования на пунктах ПТОЛ.
В данной ситуации выходом является применение современных средств экспресс-диагностики и встроенных систем диагностирования на базе микропроцессорной техники. Однако оснащение всех локомотивов встроенными системами чрезвычайно затратно, а в некоторых случаях и неосуществимо (контроль состояния контактных соединений, шин, катушек и пр.). Потому, целесообразно использовать различные методики экспресс-диагностики оборудования, применяемые в других отраслях промышленности, а также специализированные разработки для железнодорожного транспорта. Внедрение средств быстрой диагностики позволит повысить процент выявления скрытых, неявных дефектов, влияющих на безопасность движения. Затраты на оснащение такими средствами пунктов ПТО будут гораздо ниже, чем оснащение каждого электровоза встроенными системами диагностики.
Техническую диагностику можно разделить на параметрическую (контроль и диагностику по основным параметрам машин - силе тока, напряжению, мощности, давлению, расходу рабочей среды) и по сопутствующим параметрам (контроль и диагностику по параметрам потерь: вибрации, шуму, перегревам, утечкам рабочей среды, по анализу частиц износа). В первом случае контролируются параметры, создающие полезную работу и повышающие КПД, тогда как во втором контролируются параметры, уменьшающие полезную работу, снижающие КПД.
Подсистемы тепловизионного контроля электровозов и их комплексирование
Решение проблем совмещения термо- и фотоизображений трехмерных объектов очень сложно по ряду причин: - снимки, сделанные в ИК и оптическом областях электромагнитного спектра излучения, мало похожи и фиксируют разные физические явления: термоизображения показывают распределение тепловых нолей объектов, тогда как фотоснимки отображают видимые глазу предметы, отличающиеся цветом и коэффициентами отражения: - плоские изображения отображают трехмерные предметы, что обусловливает существенное различие в термо- и фотоизображениях даже для съемок одной и той же области, по выполненных под различными углами; - эффект глубины сцены приводит к появлению «лишних», по сравнению с эталонной термограммой. элементов или перекрытию необходимых для анализа деталей. которые лежат ближе к объективу на одной оптической оси с анализируемыми: - для съемок термо- оптическим устройством в условиях нестационарного положения (переносной вариант использования в электровозах) характерно отклонение поля зрения камеры от первоначально заданного (тремор рук), а также проективные искажения: - термограммы часто бывают слабоконтрастны ввиду равномерности нагрева анализируемых элементов и совпадения температур с температурой фона; - создание единой сборки (системы) тепловизор — фотоаппарат предполагает некоторое смещение их оптических осей, что требует принятия ряда мер компенсации этого фактора; - при невозможности синхронной (единовременной) съемки объектов контроля ИК и фотокамерами по ряду конструктивных причин требуется компенсировать взаимные смещения термо- и фотокамер, возникающие в короткий период между моментами получения термо- и фотоизображений.
Развитие диагностической техники и технологий сделало возможным осуществление перехода предприятий, эксплуатирующих машинное оборудование широкой номенклатурой, на систему обслуживания и ремонта по фактическому состоянию (ОФС) [65, 109]. Наиболее передовые отрасли промышленности, эксплуатирующие машинное оборудование непрерывного цикла (газовая, нефтяная, нефтехимическая, химическая и др.), имеющие возможность оснастить свои службы технической диагностики современными приборами и программами безразборного контроля (вибрационного, акустического, теплового и т.д.), постепенно переходят на систему ОФС, как наиболее отвечающую современным потребностям развития техники и промышленности. Однако на этом пути встречаются значительные трудности и нерешенные проблемы.
Дело в том, что система планово-предупредительного ремонта и обслуживания (ППР) за многие десятки лет хорошо отработана методически и, в целом, позволяла решать задачу поддержания заданного уровня исправности и работоспособности оборудования. Система ППР за более чем 60-летний срок эксплуатации локомотивов хорошо зарекомендовала себя и позволила увеличить межремонтный пробег электровозов в 2-3 раза [1]. В то же время, расходы на техническое обслуживание и ремонт (ТОР) локомотива [32] в течении срока его службы в 8-10 раз превышают его первоначальную стоимость. Что касается ремонтных производств, то значительная часть эксплуатационных затрат (6-18%), сравнимая по величине с прибылью локомотивных депо, определяется уровнем развития системы ТОР основного технологического оборудования.
Однако за последние десятилетия в связи с бурным развитием диагностической техники и информационных технологий система ППР перестала быть эффективной, так как, возникнув в 20-х - 30-х годах прошлого века, опиралась на использование средств контроля, известных в то время. Поэтому предприятиям, работающим по жестко регламентированной системе ППР, экономически не выгодно приобретать достаточно дорогие современные средства и технологии безразборного контроля и диагностики оборудования, так как их информация не может изменить периодичность и перечень регламентных работ ТОР, т.е. система ППР стала препятствовать техническому прогрессу. Достижения контрольно-диагностической техники и программного обеспечения по существу позволяют замкнуть обратной информационной связью о текущем состоянии механизмов и узлов систему технической эксплуатации тягового ПС. В системе ППР такой обратной связи в реальном времени по параметрам состояния машин не было, что естественно снижало эффективность процесса технической эксплуатации, делало его менее гибким [41, 63, 64]. Необходима была наработка статистики отказов, ее анализ и обобщение, чтобы принять то или иное решение по объему и периодичности ремонта группы машин ПС. Но даже одинаковые типы локомотивов работают в различных условиях, и поэтому принятые в системе ППР решения приводили к преждевременным ремонтам (и соответствующим потокам поелсремонтных отказов) или к отказам и внеплановым ремонтам в межремонтный период интенсивно эксплуатирующихся локомотивов.
Широкое внедрение малолюдных технологий, обеспечение гарантированного межремонтного пробега, уменьшение неплановых ремонтов и браков, сокращение трудоемкости операций ремонта и обслуживания подвижного состава делает особо актуальной проблему разработки концепции поэтапного перехода к системе обслуживания и ремонта с учетом фактического состояния. Наибольший прогресс здесь наблюдается в системе технической эксплуатации вагонов как менее сложных, по сравнению с локомотивами [40], что создает фундаментальные предпосылки к обслуживанию и ремонту вагонов с учетом фактического состояния.
Переход на обслуживание и ремонт локомотивов по фактическому состоянию ввиду их сложности и насыщенности силовыми и электромашинными агрегатами значительно сложен и требует развитой системы контроля и диагностики (бортовой, стационарной и периодической). Но как показали практические результаты, для внедрения принятой за рубежом технологии обслуживания по фактическому состоянию, наличия современной измерительной, диагностической и вычислительной аппаратуры недостаточно. Требуются нормативно-методические проработки, регламентирующие порядок поэтапного перехода от системы ППР к перспективной системе обслуживания по состоянию.
Например, вариантом системы ОФС для машинного оборудования химических и нефтехимиических производств является система планово-диагностического ремонта (система ПДР) [102]. Руководящий документ [102] устанавливает необходимые условия, порядок и этапы внедрения системы планово-диагностического ремонта, регламентирует организацию технического диагностирования, виды эксплутационной и ремонтной документации, используемой для определения технического состояния и состояния эксплуатации. В РД подробно описаны две разновидности системы ПДР, первая из которых (ПДР-І) является переходной от системы ППР и отличается гибким планированием сроков обслуживания и ремонта по результатам диагностических проверок, а вторая (ПДР-II) является системой с более глубоким развитием стратегии обслуживания по состоянию, основной особенностью которой является планирование сроков диагностических проверок и выполнения ТОР на основе их данных (с отменой плановых работ по обслуживанию). Виды и объемы работ по различным формам обслуживания и ремонта назна
Разработка программного обеспечения для совмещения термо- и фотоизображений
Для определения соответствия между двумя изображениями существует много методик [37, 46, 60, 61, 62, 140, 141]. Обычно определяются опорные точки на изображениях, после чего определяются функции преобразования изображений.
Функции преобразования изображений используются для описания геометрических различий между двумя изображениями, имеющими одинаковое или похожее содержание. Наличие координат точки и функции преобразования позволяет определить координаты аналогичной точки на другом изображении. Здесь используются термины базового и контрольного изображений. Обычно базовое изображение бывает дано и не претерпевает никаких изменений. Контрольное изображение может быть получено из базового или бывает дано, но нуждается в преобразовании геометрии, чтобы совпасть с базовым. Функции преобразования для трансформации изображений определяются с использованиехм набора контрольных точек с известными координатами, которые могут быть выбраны вручную или автоматически {control points). Для случая, когда существует только базовое изображение, а функции преобразования формируют контрольное изображение, данная операция называется image warping. Когда же оба изображения даны, и контрольное изображение деформируется для совпадения с базовым, такой процесс называется image registration.
Основная особенность - при линейных преобразованиях прямые линии на изображении остаются таковыми, может измениться масштаб, угол между координатными осями, выполнена операция поворота системы координат и т.д.
Метод проективных преобразований
Одним из широко применяемых методов для преобразования изображений являются проективные преобразования, описанные в работах [46, 126, 130, 146]. Для глобальных нелинейных преобразований область применения - устранение искажений, неравномерно распределенных по площади кадра. Для сравнительно небольших искажений, например, дисторсии, можно применить двумерные полиномиальные преобразования. Для более сложных случаев существуют методики поверхностных сплайнов, глобальных мультиквадратичных преобразований. В работе [46] говорится, что для изображений, которые формируются камерами-обскурами, достаточно проективных преобразований. Для реализации предложенных алгоритмов по устранению дисторсии изображений, совмещению изображений с двух сенсоров и возможности использования полиномиальной аппроксимации зависимости коэффициентов матрицы проективных преобразований от расстояния, необходимо использовать контрольные точки — пары точек, совпадающих на двух сравниваемых изображениях, иногда также называемых метками (landmarks).
На рис. 2.8 представлено схематичное изображение системы регистрации термо- фото- изображений (внизу показан тепловизор, вверху - фотоаппарат). В точках С] и С2 показаны центры проекций. CjOj и С202 - оптические оси камер, пер пендикулярные плоскости проекции. Оптические оси камер пересекаются с плоскостями щ и я? для фотокамеры - в точках Oj и О], для тепловизора в точках 02 и 0 2. Пунктирными линиями обозначены углы зрения. Расстояние между центрами проекции двух камер, обозначенное /, постоянно, благодаря его наличию, в системе существует параллакс - угол, образованный лучами, проведенными из оптических центров камер до какой-нибудь точки на объекте визирования. Наличие параллакса обусловливает различие и искажение формы в получаемом изображении для одной и той же сцены для различных камер.
Число степеней свободы при проекционных преобразованиях принимают равным 8, часто переменную ш и коэффициент а33 для удобства принимают равным 1.
Оператором с помощью курсора задаются координаты 4 идентичных точек (х,у) на фото- и термо- изображениях объектов лежащих в одной плоскости (4x2 =
8 координат для каждого изображения). Решая уравнения и полагая 0) = АЗЗ = 1, находятся коэффиценты преобразования, с помощью которых определяется положение координат (х ,уг) остальных точек фото- и термоизображений.
Таким образом, минимально допустимое число контрольных точек для вышеперечисленных операций равно 4 на каждом изображении, максимальное же количество строго не регламентировано, однако целесообразно использовать как можно больше, для того, чтобы иметь возможность снизить влияние случайных ошибок в определении координат контрольных точек. В работе [46] сделана попытка точной аппроксимации значений коэффициентов проективного преобразования в пределах заданного диапазона расстояний с помощью кривых, задаваемых с использованием полиномов.
Однако, при совмещении данным методом изображений наблюдалось несовпадение маркеров до 5 пикселей для некоторых контрольных точек. Это объясняется неточным определением координат контрольных точек. Ошибка в определении величины коэффициентов полиномов начинает накапливаться при отклонении от исследованного диапазона (выход за границы диапазона, существенное влияние нарушения угла визирования, и т.д.). Таким образом, возможно появление значительного отклонения предсказанных значений коэффициентов от действительного преобразования.
Метод перспективных преобразований
Для увеличения точности выше изложенного метода можно воспользоваться методом, основанным на перспективной проекции как основе оптического формирования изображений. Аффинное преобразование соответствует параллельной проекции и может использоваться только как модель для оптического формирования изображений в пределах малого поля зрения.
Если центры двух камер совпадают, то точки на плоскостях изображения обеих камер переводятся друг в друга перспективным преобразованием плоскости. В этом случае преобразование точек между изображениями не зависит от формы 3-х мерной сцены, а зависит только от взаимного положения плоскостей изображений.
Расстояние между сенсорами обозначено /, а расстояния до начала координат, соответственно, d и d". Эти расстояния могут быть выражены в векторной Рассматривается система из 2-х сенсоров (фотосенсора и термосенсора), собственные системы координат которых на рис. 2.9 обозначены, соответственно, o x y z п o"x"y"z". форме, где (t],t 2,t 3) — d , {t],t"2,t"3)- d". Углы поворота (углы Эйлера) будут, соответственно, (JS, , її и of, ", її . Оба сенсора между собой зафиксированы жестко, т.е. между двумя системами . координат существует однозначное преобразование, которое не зависит от расположения всей системы относительно внешней системы координат. То есть расположение начала координат второго сенсора (тепловизора) относительно первого сенсора в системе координат первого сенсора может быть выражено постоянным радиус-вектором. Иначе величина радиус-вектора в системе координат первого сенсора может быть выражена в виде \Atl, At2, At3 ).
Разности углов Эйлера также будут фиксированы АщА ,А к, здесь А угол нутации, А к - прецессии, А СО - угол чистого вращения.
Таким образом, для того чтобы знать положение в пространстве системы координат второго сенсора, достаточно знать углы Эйлера по отношению к системе координат первого сенсора, а также радиус-вектор по отношению к системе координат первого сенсора. Для первого сенсора надо знать углы Эйлера и радиус-вектор по отношению к внешней системе координат.
Алгоритм определения поправок следующий: если система сенсоров располагается в любом ином положении, кроме начального (калибровочного), определяют матрицу внешних параметров, после чего получают вектора внешних параметров. После этого для вычисления положения второй камеры в изменившихся условиях необходимо добавить исчисленную ранее поправку и пересчитать обратно в матрицу внешних параметров [AR, At] размерности (3 х 4), где R - матрица поворота камер, t - вектор смещения камер.
В представленном алгоритме решена задача позиционирования системы сенсоров без использования какой-либо информации, кроме координат контрольных точек, находящихся на плоскости съемки. В этом в то же время состоит и главное ограничение алгоритма, поскольку при отсутствии информации о наблюдаемых точках невозможно определить положение сенсоров, относительное или абсолютное. Для решения данной задачи необходима информация о локализации предмета (плоскости) съемки в том или ином виде. Чтобы привязать координаты сенсоров к реальным координатам, потребуется ввести по какому-либо измерению действительные (внешние) значения координат.
Анализ ориентации болометра КТСМ и зоны максимального тепловыделения буксового узла
Для определения соответствия пространственных координат точек сцены по полученным изображениям, используя стерео-фотопару предложен, следующий алгоритм: 1) Определяем относительные положения фотокамер друг относительно друга. Фотокамеры должны быть жестко скреплены на известном расстоянии друг от друга и находятся на одном уровне. 2) Одну из камер (первая) помещаем в центр глобальных координат, ее углы поворота и наклона равны нулю, и вектор сдвига относительно начала координат тоже равен нулю. 3) Определяем положение второй камеры относительно первой тремя параметрами переноса и тремя параметрами вращения. Учитывая внутренние параметры фотокамер, определяем матрицу томографии второй камеры. 4) Определяем пространственные координаты точки, решая полученную систему уравнений методом наименьших квадратов.
Чтобы проверить работу и оценить точность вычисления предложенного алгоритма, написана программа в среде MatLab и проведен численный эксперимент, заключающийся в следующем. Матрица внутренних параметров была принята из результатов работы [48], фокусное расстояние до объекта равно 1,45 метра. Расстояние между контрольными точками равно 0,06 метра или 72 пикселя, разрешение снимков - 1200x1600 пикселей. В итоге получены удовлетворительные данные по определению соответствия трехмерных координат точек между стереопарой.
Результаты ошибки вычисления координат точек объекта представлены на рис. 2.25. Синим цветом обозначены исходные точки объекта, а красным цветом точки, полученные в результате работы программы. Координаты точек даны в метрах. Построена гистограмма распределения ошибки рис. 2.26. Значения распределения ошибки по результатам 40 экспериментов: 1) Количество корректно сопоставленных точек по координате Xравно 55, по координате У равно 60, по Z равно 70. 2) Количество точек, определенных с погрешностью 0,5 процента, по оси X равно 13, по оси Гравно 11, по оси Zpaeno 30. 3) Количество точек, определенных с погрешностью более 1 процента, по X равно 27, по оси Yравно 29. Количество точек с данной ошибкой составляет не более одной третьей от общего числа. Plot errors
Как видно из результатов, метод корректен и перспективен для использования при сопоставлении изображений для сенсоров с фиксированной базой. Предложенный алгоритм при наличии информации о взаимном расположении камер стереопары друг относительно друга позволяет восстанавливать пространственные координаты точек сцены с достаточной точностью. Искусственно смоделированный шум при определении координат точек на изображениях был распределен по нормальному закону с СКО = 1 пиксель. Ошибка определения координат по предложенному алгоритму составила менее 1% для 60% точек на расстоянии съемки от 0,5 до 1,5 метров.
Дальнейшие исследования могут быть направлены на учет нелинейных искажений в оптике камеры, например, дисторсии и совместную калибровку стереопары и тепловизора с целью окончательной компоновки опытного образца термо- оптического устройства.
Использование стереопары совместно с тепловизором позволит реализовать алгоритмы автоматизированного сопоставления изображений, описанные в [46J, поскольку даст возможность вычислить пространственные координаты объекта диагностики. Однако недостатками для использования диагностом в электровозе такого устройства являются: - увеличенные габариты устройства ввиду необходимости выбора оптимальной базы стереопары и установке двух фотоаппаратов совместно с тепловизором; - утяжеление прибора, сложность конструкции; - необходимость точной фиксации фотоаппаратов друг относительно друга и относительно тепловизора; - необходимость дополнительной калибровки для учета параллакса между фотоаппаратами, тепловизором и стереопарой.
В предложенном выше способе термо- оптического контроля автоматизация реализуется только в процессе совмещения элементов тепловизионных и фотоизображений с целью распознавания явно перегретых деталей. Остальная обработка термограмм: сравнение текущих температур с допустимыми, учет индивидуальных коэффициентов излучения и предшествующих режимов работы ведется вручную, на основании нарабатываемого опыта и квалификации оператора. Данная технология термо- оптического контроля хотя и автоматизирована в части распознавания деталей на термоизображениях, однако достаточно трудоемка, т.к. операции заполнения системы мониторинга данными термоконтроля и сравнение полученных значений температур с нормативными значениями (с учетом индивидуальных коэффициентов излучения деталей) неавтоматизированы.
Проведенные исследования показали, что обеспечение высокой производительности при обработке больших массивов информации во время проведения периодических термоконтрольных работ при ТО и ТР невозможны без разработки и внедрения программного обеспечения автоматизированного термо- оптического мониторинга и ранней диагностики дефектов электрического и машинного оборудования [66, 67].
Поэтому возможно полностью автоматизировать процесс обработки термограмм, обладающих большим массивом полезной диагностической информации [46, 61, 67]. Алгоритм автоматизации термоконтроля и мониторинга следующий (рис.2.27): 1. Производится фотосъемка сцен (базовых фотокадров) на которых выделяются объекты контроля (области на базовых фотокадрах). Последние заносятся в базу данных деталей контроля с указанием нормативных значений температуры и коэффициентов излучения. 2. При текущих термообследованиях производится термо- и фотосъемка тех же сцен с контролируемыми деталями с помощью термо- оптического устройства. 3. После этого, с использованием программы автоматизации термоконтроля и мониторинга производится идентификация перегретых областей на термоизображении с заданными контролируемыми деталями на базовых фотокадрах. Идентификация перегретых областей производится по процедуре: - сопоставление перегретых областей на термокадрах с деталями (областями) на текущих фотокадрах; - сопоставление контролируемых деталей (областей) на базовых и текущих фотокадрах и определение текущей температуры контролируемых деталей.
Похожие диссертации на Методы и средства совместной обработки термо-оптической информации в задачах диагностики транспортных объектов
