Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Современное состояние систем мониторинга автономных и резервных ДЭС 8
1.1. Анализ направлений развития систем управления объектами электроэнергетики 8
1.2. Анализ интеллектуальных систем мониторинга ДЭС. 11
1.3. Анализ контроллеров систем управления дизель-генераторами систем электроснабжения 15
1.4. Современная оценка технического состояния дизельных двигателей автономных электростанций... 22
1.5. Исследование диагностируемых систем и выбор диагностических параметров двигателя 30
1.6. Постановка научной задачи и частные задачи исследования 37
1.7 Выводы 38
ГЛАВА 2. Информационная модель дизельных двигателей электроагрегатов автономных электростанций 40
2.1. Анализ систем дизельных двигателей и их режимов работы, как информационных подсистем 40
2.2. Моделирование процессов пуска дизельного двигателя 49
2.3. Планирование и методика организации экспериментального исследования работы дизельного двигателя в условиях пуска 56
2.4. Разработка алгоритмического обеспечения функционирования ИСУМ 70
2.5 Выводы 88
ГЛАВА 3. Разработка методики создания баз данных информационной системы управления и мониторинга дизельных двигателей автономных электростанций 90
3.1. Выбор методики описания предметной области базы данныхИСУМ 90
3.2. Разработка модели анализа предметной области ИСУМ 94
3.3. Разработка методики моделирования предметной области базы данных ИСУМ 100
3.4. Выводы 109
ГЛАВА 4. Разработка методики построения канонической структуры базы данных -ИСУМ ПО
4.1. Разработка методики анализа информационных структур базы данных ИСУМ и их графов 110
4.2. Разработка методики нормализации информационных структур и построения канонической структуры базы данных ИСУМ 121
4.3. Разработка методики определения типов информационных элементов и построения базы данных ИСУМ 124
4.4. Оценка эффективности применения методического аппарата построения ИСУМ
4.5. Выводы 132
Заключение 134
Список
Литературы 136
Приложение а анализ информационных характеристик работы дизельного двигателя по режиму пуска 145
Приложение б алгоритмы управления дизельными двигателями дэс 152
Приложение в программное обеспечение функционирования исум 165
- Анализ контроллеров систем управления дизель-генераторами систем электроснабжения
- Планирование и методика организации экспериментального исследования работы дизельного двигателя в условиях пуска
- Разработка методики моделирования предметной области базы данных ИСУМ
- Разработка методики нормализации информационных структур и построения канонической структуры базы данных ИСУМ
Введение к работе
В настоящее время основными автономными и резервными источниками электрической энергии являются дизельные электрические станции (ДЭС). Высокая эффективность применения ДЭС как для стационарных, так и для мобильных установок и в ближайшем будущем делает их незаменимыми при обеспечении электроэнергией ответственных потребителей в различных режимах работы. Но в тоже время существует ряд причин, ограничивающих дальнейшее развитие ДЭС. К таким причинам относятся в первую очередь технические ограничения применяемых элементов и узлов ДЭС. Возможности современной элементной позволяют создавать системы, обладающие максимальным набором функций. Одним из основных элементов ДЭС является система автоматического управления (САУ) дизель-генератором (ДГ) в общем, и дизельным двигателем ДГ в частности. Существующие САУ ДГ, выполненные на релейной элементной базе, обладают низкой надёжностью и низкими массогабаритными показателями, возможности усовершенствования подобных систем практически исчерпаны.
Поэтому, одним из эффективных путей повышения технической готовности ответственных потребителей является совершенствование САУ ДГ, которое выражается в переходе на микропроцессорные системы с соответствующим информационным и программным обеспечением. Использование микропроцессоров в САУ ДГ позволит создать на их базе информационные системы управления и мониторинга объектов (ИСУМ), интегрированные с ЭВМ, что может повысить эффективность процессов управления ДЭС в целом. При этом одной из основных проблем является разработка алгоритмов функционирования и организация информационного обеспечения ИСУМ.
В связи с этим, разработка информационно-алгоритмического обеспечения системы автоматического управления ДГ представляется актуальной задачей.
Целью работы является разработка методического аппарата по созданию системы управления и мониторинга электроагрегатов дизельных электростанций с улучшенными эксплуатационными показателями.
При этом основными задачами исследования являются следующие:
Анализ современного состояния вопросов проектирования систем управления дизельными двигателями электростанций.
Выбор и обоснование диагностируемых систем дизельных двигателей для построения ИСУМ.
Разработка информационной модели дизельных двигателей электроагрегатов.
Разработка методики исследования, моделирования и анализа предметных областей ИСУМ.
Разработка методики создания баз данных ИСУМ дизельных двигателей.
Научная новизна результатов работы заключается в следующем:
проведен анализ информационных характеристик двигателя внутреннего сгорания как информационного объекта по каналу управления пуском;
разработана информационная модель дизельных двигателей в различных режимах работы;
разработана методика создания баз данных ИСУМ, позволяющая оптимизировать процедуры получения баз данных по значениям параметров объектов управления;
разработаны алгоритмы управления двигателем внутреннего сгорания в режимах пуска, останова и контроля параметров работы двигателя с улучшенными эксплуатационными характеристиками.
Научная и практическая значимость результатов исследования состоит в том, что:
методика исследования, моделирования и анализа предметных областей ИСУМ может быть использована при разработке перспективных
САУ электростанций для выбора и обосновании диагностических параметров двигателей;
разработанная информационная модель дизельных двигателей, может являться базой для создания универсальной системы управления, реализующей принципы адаптивного управления объектами автономной электроэнергетики.
Основные научные результаты, выносимые на защиту:
Информационная модель дизельного двигателя как объекта управления по каналу управления пуском.
Алгоритмическое обеспечение функционирования ИСУМ.
Методика исследования, моделирования и анализа предметных областей ИСУМ.
Методика создания канонических баз данных ИСУМ.
Достоверность полученных результатов, сформулированных в диссертации, подтверждается корректностью принятых допущений, использованием апробированного математического аппарата и отдельных методик работы на практике.
Результаты диссертационной работы реализованы и используются в перспективных работах ДОАО Электрогаз ОАО Газпром, РКЦ г. Сочи ГУ Банка России по Краснодарскому краю и научно-исследовательской работе Краснодарского высшего военного училища (военного института) имени генерала армии СМ. Штеменко.
Основные научные результаты докладывались на научно-технических конференциях в Краснодарском военном авиационном институте и на научно-технических конференциях Краснодарского высшего военного училища.
Основное содержание и результаты работы изложены в 7 научных статьях, 2 тезисах к докладам и 1 отчете по НИР.
*
j*
7 Диссертационная работа состоит из введения, четырёх глав, заключения и приложений, список использованной литературы включает 89 наименований.
8 1. СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ МОНИТОРИНГА АВТОНОМНЫХ И
РЕЗЕРВНЫХ ДЭС
1.1. Анализ направлений развития систем управления объектами электроэнергетики
Одна из актуальных задач, стоящих в современной электроэнергетике -это своевременный контроль и эффективное управление работой энергетических объектов.
Решение задачи управления режимами работы электроагрегатов представляет значительные трудности ввиду необходимости обработки больших объёмов информации в короткие промежутки времени при значительной изменяемости алгоритмов управления на различных этапах отладки, внедрения и эксплуатации оборудования. Это обусловлено сложностью режимов работы и технологических схем. Следовательно, разработка и внедрение систем мониторинга во всех режимах требует решения ряда сложных научных и технических задач конкретного и общего характера, как в области совершенствования электрооборудования и оптимизации технологии, так и в области средств управления и методов их применения.
Важнейшим фактором для управления объектами электроэнергетики является возможность гибкого и оперативного изменения логики работы системы управления путём изменения или модификации алгоритмов управления, а также увеличения их количества. Это позволяет непрерывно наращивать и расширять функции системы управления путём поэтапного решения подзадач, достигнутых современным уровнем развития науки и техники. Одновременно облегчается работа с системой управления в процессах разработки, отладки, внедрения и эксплуатационной проверки на объекте управления.
Вторым важным фактором является возможность реализации синхронизированных процедур управления и контроля по значительным группам параметров и исполнительных органов. Это позволяет вести
9 одновременно ряд параллельных независимых или взаимосвязанных процессов с высокой точностью и оперативностью управления.
Третьим важным фактором является возможность реализации оптимального представления конкретной и обобщенной информации о ходе процесса человеку-оператору для облегчения его труда. При этом важнейшим моментом является улучшение связи оператора с объектом управления, повышение эффективности работы человека на оборудовании и предоставление ему функций дополнительного контроля не только над работой электроагрегата, но и системы автоматического управления (САУ). Также появляется возможность проведения теоретических и экспериментальных исследований объекта и системы управления на основе более полной и объективной информации о фактическом состоянии объекта исследования. В данном контексте все увеличивающееся значение принимают интеллектуальные системы управления или системы поддержки принятия решений.
Перечисленные факторы обуславливают необходимость рационального использования в системах управления электроагрегатами всех наиболее современных технических средств, включая как традиционные (локальные регуляторы или подсистемы управления, логические автоматы, функциональные группы), так и средства вычислительной техники (информационные, информационно-вычислительные или управляющие машины, микроконтроллеры, микропроцессоры). В каждом конкретном случае принципы, структура и выбор технических средств для построения САУ электроагрегатом определяется сложной совокупностью технико-экономических факторов, которые позволяют наилучшим образом, с наивысшей эффективностью реализовать выполнение всех задач, возложенных на САУ.
Развитие современных электронных систем управления (СУ) идет по нескольким направлениям [6, 13, 14, 15, 16, 28, 44, 55, 70, 71, 72, 77, 81].
Первое направление - увеличение числа контролируемых параметров и повышение точности их измерения. Это позволяет приблизить регулировки двигателя к оптимальным с учетом особенностей режима работы двигателя и внешних условий. Увеличение числа контролируемых переменных связано с разработкой новых и совершенствованием существующих датчиков для их измерения. Ведутся активные работы в этом направлении, разработаны новые оригинальные методы измерений содержания кислорода в отработавших газах (ОГ), расхода воздуха, картерных газов и т.д. [65]. Вместе с тем, увеличение числа датчиков приводит к повышению стоимости систем и снижению их надежности [71].
Второе направление - разработка адаптивных САУ с обратной связью по выходным параметрам.
К таким системам, получившим широкое распространение, относятся системы стабилизации стехиометрического состава смеси по сигналам датчиков содержания кислорода в ОГ и системы ограничения опережения зажигания по началу детонации. В этих системах за счет использования датчиков и логических операций удается обеспечить определенную адаптацию управления двигателями к ряду изменяющихся условий. В этом направлении осуществляется интенсивный поиск других параметров, которые можно было бы использовать в СУ с обратной связью [72].
Третье направление - совершенствование исполнительных устройств.
Совершенные комплексные СУ выполняют сложные функции, используя информацию, поступающую от большого числа датчиков. Благодаря высокому быстродействию микропроцессорной техники появилась возможность многие функции, выполнявшиеся ранее аппаратными средствами, реализовать за счет программного обеспечения. В случае применения микропроцессорной техники появляется возможность создать САУ, полностью удовлетворяющие требованиям 4-й степени автоматизации.
За последний период, в связи с внедрением в производство современных средств вычислительной техники роль автоматических систем
управления на цифровой элементной базе существенно возрастает при одновременном снижении её стоимости [72]. В этих условиях имеет большое значение накопление различных теоретических и практических знаний по технологии, по объектам управления, по элементам общего и специального математического обеспечения, по элементам оборудования и средствам вычислительной техники, по методике построения, разработки и внедрения в опытную и промышленную эксплуатацию, по результатам эксплуатации объектов автоматизации. Составной частью общего и специального математического обеспечения является алгоритмическое обеспечение.
Разработка оптимальных алгоритмов является трудоемкой и сложной задачей. При этом эффективное использование программ затрудняется большой объемностью и индивидуальностью алгоритмов, их нестабильностью в структуре и в функциональном содержании, что особенно характерно для процедур непосредственного логического управления, при которых реализуется большое количество разнообразных операций контроля и управления на объекте и в программной структуре.
В последнее время значительные усилия прилагаются для разработки интеллектуальных систем управления или систем поддержки принятия решений. Подобные системы позволяют перейти на существенно иной уровень управления объектами.
1.2. Анализ интеллектуальных систем мониторинга ДЭС
Известно, что в области развития систем искусственного интеллекта
(ИИ), или иначе систем, основанных на знаниях, большую работу проводят
такие известные учреждения как DARPA, корпорации AT&T, Intel, General
Electric, Sharp, Hitachi, Siemens и др.
В тоже время в мире накоплено достаточно большое число наработок
по ИИ и готовых систем, применяющих в своей основе знания о какой либо
предметной области [23, 26, 33, 53, 62, 84, 86, 87].
12 Типичным представителем систем на базе искусственного интеллекта являются логико-лингвистические системы управления.
Необходимость создания таких систем объяснялась тем, что в настоящее время в сферу автоматизации оказались вовлеченными объекты столь сложной структуры, что традиционные методы теории управления для них оказались либо мало эффективны, либо непригодны по следующим причинам:
Не все цели управления объектом могут быть выражены в виде количественных соотношений.
Между рядом параметров, оказывающих влияние на процесс управления, не удается установить точных количественных зависимостей.
В многошаговых процессах управления содержание каждого шага не может быть заранее однозначно определено.
Существующие способы описания объектов и протекающих в них процессов приводят к столь громоздким конструкциям, что их практическое использование не представляется возможным.
В результате для построения моделей таких объектов управления приходится отказываться от классических методов теории управления и переходить к таким моделям, в которых решающее значение имеют тексты на естественном языке, т. е. к логико-лингвистическим моделям.
Военное научное агентство DARPA, крупнейший в мире финансист исследований по ИИ, считает, что современное оружие немыслимо без подходов ИИ (преимущественно нейронных технологий, нечетких экспертных систем и интеллектуальных решателей), позволяющих с помощью относительно малых ресурсов получать достаточно точные результаты, для нахождения которых классическими методами численной математики потребовались бы мощности суперкомпьютеров.
С другой стороны, рынок бытовых роботов и интеллектуальных домашних устройств уже сегодня приносит немалую прибыль, поэтому и другие коммерческие компании занимаются исследованиями по ИИ [83].
Надо отметить, что основная часть реально используемых систем обычно создается с привлечением различных технологий ИИ, что позволяет существенно повысить качество конечного результата.
Экспертные системы. Основной акцент в современных экспертных системах (ЭС) делается на принятии оперативных решений в реальном масштабе времени. Коммерческие ЭС контролируют крупные промышленные процессы, принимают решения по результатам показаний сотен периферийных устройств, управляют большими сетями, распределенными СУБД, подсказывая оператору, как поступить в сложной обстановке, а в критических ситуациях, требующих немедленного решения, берут управление на себя. Достаточно активно развивается и такое направление, как автоматическое накопление знаний, снимающее с человека рутинную работу по качественному анализу различных процессов. Практически все современные системы поиска данных представляют собой ЭС[16, 18].
В коммерческих продуктах применяются более гибкие подходы -нечеткие технологии (когда вместо обычной двоичной логики "да-нет" используется логика с бесконечным числом состояний), Bayesian-сети, учитывающие вероятности перехода узлов в другие состояния, и т. д. [10, 16]
Так например, система MOBAL дает возможность строить модель понятия в терминах логических правил и фактов, позволяя с помощью языка поиска похожих объектов Query-by-Similarity в сочетании с нечеткой логикой создавать очень гибкие системы хранения и обработки информации.
Интеллектуальный решатель C-PRS (Procedural Reasoning System in С), написанный на стандарте ANSI С, используется NASA, в авиапромышленности, в системах управления перевозками и мобильными роботами [88]. Он переносим, очень компактен и с помощью кроссплатформенных компиляторов допускает встраивание практически в любое оборудование.
Группа адаптивных систем корпорации Microsoft трудится над совершенствованием технологии Office Assistant, которая позволяет отслеживать поведение пользователя и подсказывать ему правильные действия в запутанных ситуациях [5, 85].
Специалистами Харьковского Государственного Университета разработан программный комплекс для экспертного количественного решения математических задач - ELEX. Он состоят из экспертной системы и программы, имитирующей моделирование поведения средств измерений во времени. Экспертная система позволяет проводить интерактивную экспертизу для определения типа распределения плотности вероятности случайной величины. Она содержит информацию о 19 типах распределений случайных величин [16].
Специалистами Российского НИИ ИТ и АП разработан комплекс ЭКО, предназначенный для создания статических экспертных систем и наиболее успешно применяющийся для создания экспертной системы диагностики (технической и механической), эвристического анализа, (риска, надежности и т.д.), качественного прогнозирования, и также обучения. На основе комплекса ЭКО разработано более 100 прикладных экспертных систем, таких, как:
Система поиска одиночных неисправностей в ПК.
Оценка состояния гидротехнического сооружения, и ряд других систем как зарубежного, так и отечественного производства.
В целом, следует отметить, что в области совершенствования систем на базе искусственного интеллекта прослеживаются следующие тенденции.
1. Продолжается совершенствование алгоритмов обучения и классификации в масштабе реального времени, обработки естественных языков, распознавания изображений, речи и сигналов, а также создание моделей интеллектуального интерфейса, подстраивающегося под пользователя. Среди основных прикладных задач, решаемых с помощью нейронных сетей, - финансовое прогнозирование, поиск и шифрование
15 данных, диагностика систем, контроль за деятельностью сетей, создание эффективных методов синхронизации работы нейронных сетей на параллельных устройствах.
2. Автономное и адаптивное поведение компьютерных приложений и робототехнических устройств затрагивают практические проблемы самосборки, самоконфигурирования и самовосстановления систем, состоящих из множества одновременно функционирующих узлов. Основные направления развития - выработка стандартов, открытых архитектур, интеллектуальных оболочек, языков сценариев/запросов, методологий эффективного взаимодействия программ и людей.
1.3. Анализ контроллеров систем управления дизель-генераторами систем электроснабжения
Современные контроллеры систем управления (СУ) дизель-генераторами (ДГ) являются микропроцессорными устройствами, выполняющими функции управления в ручном, автоматическом или тестовом режиме. Из зарубежных производителей контроллеров СУ наиболее известны следующие: AKSA, DSE, «F.G.Wilson», Bernini, Cummins Engine Co., «Siemens», концерн «Lovato», и другие, из отечественных - ОАО ПО «Элтехника» (г. Санкт-Петербург) и ГЖП «Энергохолдинг» (г.Москва). Основные принципы построения контроллеров ДЭС состоят в следующем
[7].
Контроллер DSE 501 компании Deep Sea Electronics, Великобритания,
предназначен для ручного пуска и остановки двигателя ДГ с помощью
выключателя на передней панели. При неисправности контроллер
автоматически останавливает двигатель с указанием причины. Контроллер
DSE 560 той же компании служит для автоматического пуска и управления
ДГ, которое может быть выбрано из 3-х положений (СТОП, АВТОМАТ,
РУЧНОЕ) выключателя на передней панели устройства. Имеющийся в
контроллере DSE 560 графический дисплей, позволяющий контролировать
напряжение и ток генератора, а также основные параметры двигателя. Кроме того, в контроллере предусмотрена возможность настройки входов для использования аварийных сигналов или настройки областей значений контролируемых функций, а также возможность выбора последовательности процедур управления, уставок таймеров (с помощью порта 8080 для Windows.
1. Выбор последовательностей процедур управления, таймеров и аварийных сигналов, которые могут быть предложены изготовителем с использованием порта 8080 для Windows.
Контроллер DSE Р704 фирмы Deep Sea Electronics предназначен для автоматического пуска и управления ДГ и индикации неисправностей двигателя с помощью светодиодов, расположенных на передней панели блока, осуществления автоматического переключения нагрузки и сигнализации о состоянии схемы электропитания при помощи светодиодов, расположенных на мнемосхеме. В контроллере предусмотрена возможность перепрограммирования параметров настройки СУ.
Типичным примером продукции фирмы AKSA (Турция) служит контроллер А 820, предназначенный для выполнения автоматического пуска и управления, а также управления ДГ в автоматическом, ручном и тестовом режимах работы.
Для однофазных дизель-генераторов компания WILSON (США) предлагает программируемую систему автозапуска с возможностью перепрограммирования системы автоматики после введения объектов в эксплуатацию.
Генераторные установки от фирмы Cummins Engine Со. (США) на базе дизельных и газовых двигателей оснащены СУ, обеспечивающими контроль основных параметров ДГ, автоматическую параллельную работу без дополнительных, громоздких систем синхронизации и распределения нагрузки, а также системами удаленного мониторинга и управления с персонального компьютера.
Концерн Lovato, Италия, выпускает панели ручного управления, устанавливающиеся на раме ДГ, и панели автоматического управления, предназначенные для настенного или напольного монтажа. Они содержат измерительные приборы, сигнальные светодиоды с мнемосхемами и элементы управления ДГ.
Контроллер GENCON II Pro производства данного концерна имеет следующие особенности:
Отображение параметров работы установки на экране дисплея. Возможность удалённого управления и мониторинга через порт RS232 или RS485. Функция автотеста. Параллельная работа установки с любым источником электроэнергии (сеть, другой ДГ, источник бесперебойного питания (ИБП) и пр.). Возможность параллельной работы ДГ различных мощностей. Функция мягкого появления сети (отсутствует кратковременное прекращение электроснабжения нагрузки при появлении сети).
Все ДГ серии «Perkins» (Великобритания) оснащены современной электронной СУ, обеспечивающей его нормальную эксплуатацию и контроль за основными параметрами. Имеется следующая номенклатура пультов управления:
Пульты управления серии «1001» этой компании с ручным запуском от ключа на пульте управления. Эти пульты входят в стандартную комплектацию ДГ.
Пульты управления серии «2001» с ручным и автоматическим запуском.
Пульты управления модернизированные, серии «4001» и «400IE» с ручным и автоматическим запуском.
В СУ серий «2001», «4001» и «400IE» автоматический запуск и останов ДГ выполняется от устройства дистанционного управления, что делает удобным использование такого ДГ в качестве резервного.
Пульты управления серии «6000» с ручным и автоматическим запуском, синхронизируют работу нескольких ДГ между собой или с
. 18 электрической сетью, с которой они могут находиться в параллельной работе. Пульт управления серии «6000» обладает самым широким набором функций и интерфейсных возможностей. На дисплей пульта управления выводятся данные о состоянии генератора, двигателя, основные параметры сети (всего 29 показателей), а также обеспечивается полная информатизация как корпоративной, так и удаленной сети.
Пульты управления серий «4001» и «400IE» могут быть оснащены дистанционными панелями управления и оповестителями работы ДГ. Эти дистанционные панели дублируют действие установленных на пульте управления индикаторных ламп останова и указания неисправностей при наступлении аварий или состояния тревоги. Для приспособления СУ к конкретным условиям эксплуатации ДГ имеется широкий ассортимент различного дополнительного оборудования к базовой комплектации СУ.
Панель управления дизель-генераторами фирмы WFM Generators, (Италия) которая входит в группу компаний YAMA Group, располагается на раме ДГ, оснащена контрольно-измерительными приборами, индикаторами, устройствами защиты и позволяет контролировать более 10 параметров ДГ, осуществлять дистанционное управление и контроль за его работой, останавливать ДГ при наступлении аварийной ситуации.
Контроллер ВЕ21 компании Bernini (Италия) обеспечивает выполнение функций контроля параметров основной сети по одной из фаз с выдачей сигнала на подключение нагрузки к исправному источнику электроэнергии.
Кроме этого, данный контроллер выполняет традиционные функции по управлению электростанцией и контролю параметров двигателя и генератора с выдачей сигнализаций о критических и аварийных режимах. Контроллер построен на базе микропроцессора (производства Motorola) и обеспечивает высокую точность измерений. Обмен информацией между контроллером и управляемыми устройствами осуществляется через 6 релейных выходов, 8 цифровых и 5 аналоговых входов. К тому же контроллер имеет 28 программируемых параметров, счетчик моточасов, цифровую калибровку
19 входных сигналов, 8 режимов отображения информации на дисплее и 14 стандартных сообщений.
Контроллер ВЕ2000 представляет собой модуль, обеспечивающий контроль параметров основной сети по 1 или 3 фазам одновременно и выдающий сигнал на запуск генераторного устройства при обнаружении отказа в основной сети.
Отображение информации производится с помощью трех трехпозиционных цифровых дисплеев. Последовательный интерфейс RS232, примененный в данном контроллере, обеспечивает управление ДГ с использованием компьютера. Выбор значения 10 программируемых параметров позволяет адаптировать микрокод, заложенный в память контроллера под любой тип ДГ. BE 2000 монтируется в шкаф управления, который обеспечивает его защиту от воздействия окружающей среды.
Интегральные контроллеры InteliLite AMF20 и InteliLite AMF25 компании Bernini предназначены для работы с ДГ, использующимися в резервном режиме. Они удовлетворяют всем имеющимся требованиям, предъявляемым к контроллерам, обеспечивающих контроль параметров сети, включая изменение конфигурации под конкретные требования заказчика и обеспечение полного контроля за работой ДГ и его защиту при авариях. Контроллеры InteliLite снабжены графическим дисплеем, отображающим цифровую и графическую информацию, обладают селективной сигнализацией и защитой при аварийных ситуациях.
Контроллеры имеют различные программируемые входы и выходы, в них предусмотрены функции предпускового подогрева и охлаждения двигателя, RS232 последовательный интерфейс для удаленного управления и мониторинга. Параметры контроллеров устанавливаются с помощью клавиатуры на панели или с использованием персонального компьютера.
Контроллеры серии InteliSys компании Bernini являются наиболее совершенными устройствами как с точки зрения функциональных возможностей самой СУ, так и связей с периферийными датчиками и
20 приборами. Они способны осуществлять функции синхронизации и распределения нагрузки, а также управлять электростанциями с когенерацией тепла. Расширение возможностей ввода информации по аналоговым и цифровым входам за счет подключения дополнительных модулей дает возможность построить на базе такого контроллера разветвленную систему, управляющую десятками электроагрегатов одновременно, осуществляющую распределение мощности, автоматический запуск и останов двигателей по мере роста и падения потребления электроэнергии.
В контроллерах InteliSys предусмотрен Интернет-мост (IG-IB) обеспечивающий:
поддержание связи через Интернет или ЛВС;
управления группой генераторных установок через Интернет;
предупредительной сигнализацией о состоянии генераторных установок.
ПКП «Энергохолдинг», производит блоки контроля и автоматики (БКА) предназначенные для контроля состояния питающей сети, защиты потребителей электроэнергии от повышенного (пониженного) напряжения, а также для автоматического запуска электростанции в том случае, если напряжение питающей сети находится за допустимыми пределами. Конструктивно БКА состоит из главного процессорного блока, контакторов питающей сети и генератора, автоматов защиты зарядного устройства аккумулятора и самого автоматического зарядного устройства. Главный процессорный блок позволяет программировать границы контролируемых параметров и таким образом адаптировать БКА к различным условиям эксплуатации.
Аппаратные возможности контроллера ТЕ 803, выпускаемого ОАО ПО «Элтехника» существенно расширены по сравнению со своими предшественниками серии ТЕ 802. В частности, оснащение блоков управления ТЕ 803 коммуникационными портами позволяет осуществлять
21 удаленный мониторинг объектов управления. К основным характеристикам контроллера ТЕ 803 можно отнести следующие:
хранение всей информации об объектах в базе данных с временной привязкой;
отображение текущих характеристик СЕТИ и ГЕНЕРАТОРА;
отображение текущего состояния объекта в виде активных элементов мнемосхемы;
регистрация и хранение до 1000 последних событий, происходивших на ДГ;
визуальная и звуковая сигнализация аварийных сигналов и режимов работы ДГ;
возможность дистанционного изменения алгоритма работы ДГ;
защита от несанкционированного доступа к изменению алгоритма работы ДГ.
В целом, анализ современных контроллеров систем управления дизель-генераторами позволяет сделать следующие выводы:
1. Большинство контроллеров могут быть использованы в модульном
построении иерархических систем управления разветвленной сетью ДГ и
имеют развитые средства графического отображения информации (дисплеи
на графических табло и мнемосхемы) о собственных параметрах и
параметрах электрической сети.
2. В возможности контроллеров заложена настройка
(программирование) входов, выходов для использования аварийной
сигнализации или областей значений различных функций, а также
предусматривается изменение последовательности выполнения процедур
управления и аварийных сигналов.
3. Конструктивное исполнение контроллеров СУ примерно идентично
для различных производителей и осуществляется в виде печатных плат, одна
из которых представляет собой устройство сопряжения с ДГ, а на другой
22 располагается микропроцессор, запоминающие и некоторые другие устройства, в частности мультиплексоры преобразования данных.
4. Все современные контроллеры можно разделить на два типа. Первые
являются устройствами ручного пуска, остановки и автоматической защиты
ДГ с индикацией неисправностей. Вторые предназначены для
автоматического пуска и управления и способны управлять ДГ как в ручном
и автоматическом, так и в тестовом режиме.
В большинстве контроллеров автоматического управления и некоторых контроллеров ручного пуска и остановки запрограммирована возможность выполнения мониторинга ДГ и возможность сопряжения с выносными системами мониторинга на базе персональных ЭВМ.
Контроллеры СУ некоторых производителей могут оснащаться дистанционными панелями управления и оповестителями работы ДГ.
7. В некоторых контроллерах предусматриваются элементы
адаптивного поведения, которые заключаются в самонастройке и изменении
конфигурации под конкретные требования объекта управления. Причем на
данный момент количество программируемых параметров самонастройки
редко превышает десять значений [15, 16].
1.4. Современная оценка технического состояния дизельных двигателей автономных электростанций
Требуемая эксплуатационная надежность работы дизельных электроагрегатов обеспечивается с помощью проведения технического обслуживания и ремонта по их фактическому техническому состоянию. Своевременное и качественное выполнение мероприятий мониторинга технического состояния предупреждает появление неисправностей и отказов в работе, увеличивает срок службы оборудования и обеспечивает высокий уровень эксплуатационной надежности [4, 29, 35, 37, 38, 49, 50, 51, 52, 53, 58, 61,79].
В тоже время, в эксплуатационной практике имеют место случаи возникновения неисправностей или отказов в работе дизельных двигателей, не отработавших гарантийный срок. Основная причина - невысокое качество мониторинга технического состояния, которое не позволяет определить истинное техническое состояние и не дает конкретного ответа о требуемом объеме выполняемых работ.
В зависимости от глубины диагностирования методы контроля технического состояния двигателя обеспечивают определение:
Общего технического состояния (интегральная оценка).
Технического состояния отдельных систем, элементов, узлов или деталей (дифференциальная оценка).
Периодичность и качество контроля технического состояния должны способствовать выявлению закономерностей изменения технического состояния двигателей во времени.
Оценка общего технического состояния дизеля может быть получена такими методами как:
Топливно-мощностным методом.
По уровню шума и вибраций работающего двигателя.
По состоянию картерного масла.
Взаимосвязь между расходом топлива и эффективной мощностью устанавливается аналитически, а затем производится сравнение полученного результата с полем допуска при помощи массового (весового) или объемного способов.
Широкое применение находит метод диагностирования дизелей с помощью анализа состояния картерного масла. При этом по интенсивности и химическому составу продуктов износа судят о степени износа сопряженных деталей, по изменению состава присадок в масле, накоплению полимеров и продуктов сгорания, а также ряду других показателей косвенно оценивают качество работы дизеля в целом. Такие существующие способы анализа картерного масла, как спектральный анализ, феррография, рентгеновская
24 дефектоскопия, телевизионная микроскопия являются дорогостоящими, трудоемкими и производятся в лабораторных условиях.
В особую группу необходимо выделить диагностические параметры, характеризующие качество рабочего процесса в каждом цилиндре и техническое состояние сопряженных деталей.
Контроль качества рабочего процесса в каждом цилиндре двигателя можно осуществить с помощью как прямых, так и косвенных параметров рабочего процесса. К прямым диагностическим параметрам относят: среднее индикаторное давление, максимальные давления сжатия и сгорания, скорость нарастания давления и индикаторный коэффициент полезного действия. Косвенными диагностическими параметрами являются температура и химический состав отработавших газов. Измерение прямых параметров рабочего процесса в цилиндрах двигателя сопряжено с трудностями аппаратурной реализации и с низкой контролепригодностью современных быстроходных дизелей. Широкое применение безинерционной измерительной аппаратуры затруднено в связи с низкой надежностью датчиков, работающих при больших изменениях давления и температуры газов, а также отсутствия мест для их установки. Последнее требует изменения конструкции выпускаемых двигателей. Поэтому для оценки качества протекания рабочих процессов в отдельных цилиндрах наибольшее распространение получили косвенные диагностические параметры.
Цикличность рабочего процесса в поршневых машинах приводит к импульсному истечению отработавших газов, температура которых изменяется в значительных пределах в течение малого промежутка времени. На температуру отработавших газов отдельных цилиндров многоцилиндрового двигателя оказывает влияние работа других цилиндров. Поэтому измерение приходится проводить не в выпускном коллекторе, а в выхлопных патрубках или выхлопных окнах. Для измерения температуры пульсирующего газового потока в настоящее время наибольшее распространение получил контактный метод, где в качестве приемников
25 температуры используются термопары или проволочные сопротивления. Другие методы, основанные на использовании теплового излучения, ионизации газов, акустической проводимости, ослабления радиоактивного потока, мало пригодны из-за трудности их реализации и низкой точности.
По результатам химического анализа и определения оптической плотности отработавших газов судят о качестве протекания рабочего процесса в цилиндрах двигателя и одновременно интегрально характеризуют техническое состояние цилиндро-поршневой группы (ЦПГ), газораспределительной и топливной аппаратуры. Так, превышение от номинального значения окиси углерода на 0,1% по объему, а частиц сажи на 1,1% позволяет судить о нарушениях в работе топливной аппаратуры, механизма газораспределения, об износе и закоксовывании поршневых колец, а увеличение паров воды на 0,5% по объему - о нарушениях герметичности в системе охлаждения. Применимость метода в условиях эксплуатации ограничена в связи с отсутствием мест установки газоанализаторов и дымомеров.
Для определения технического состояния подшипниковых узлов коленчатого вала используют зависимость расхода масла через сопряжение вал - подшипник. Расход масла измеряют калибратором при строго определенной температуре, нагрузке двигателя и частоте вращения коленчатого вала. Снижение давления ниже нормы свидетельствует об увеличении зазоров между шейками коленчатого вала и вкладышами подшипников. Однако этим методом невозможно определить изношенность отдельных подшипников, так как калибратор дает оценку суммарной неплотности всех подшипников вала дизеля. Давление масла может упасть и по другим причинам, например, из-за неисправности масляного насоса, снижения вязкости масла и т.д.
Определить техническое состояние ЦПГ двигателя или отдельных ее деталей возможно по расходу картерных газов. Увеличение неплотностей гильзопоршневой группы вызывает повышение расхода газов,
26 прорывающихся в картер и давление в картере. Для оценки расхода газов используют расходомер, который устанавливают на маслозаливную горловину двигателя. Для диагностирования ЦІ 11' по параметру давления газов в маслозаливной горловине устанавливают датчик пульсаций давления. С увеличением неплотностей в цилиндре амплитуда давления газов возрастает. Но расход и давление картерных газов не является достаточно стабильными и могут колебаться при нормальной степени износа ЦПГ, что препятствует широкому применению этих методов.
Для определения технического состояния таких элементов цилиндропоршневой группы как гильзы цилиндров, поршни, поршневые кольца используют расход картерного масла на угар, который зависит от теплового, скоростного и нагрузочного режимов работы двигателя, состояния сальников, уровня масла, степени разжижения его топливом и т.д. Целесообразно применять этот метод для определения предельных состояний износа деталей ЦПГ. При своей простоте он не получил широкого развития из-за утечек масла через неплотности, а также ввиду неучитываемых потерь масла при низкой культуре эксплуатации.
Техническое состояние систем топливоподачи, смазки и охлаждения определяющим образом влияют на работоспособность ДВС. В настоящее время техническое состояние системы топливоподачи в основном оценивают по герметичности этой системы, отсутствии паровоздушных пробок и характеристик топливных насосов и фильтров. Обобщенными показателями технического состояния системы смазки принято считать такие параметры как температура, давление и расход масла в главной магистрали, физико-химические свойства масла, производительность масляного насоса, степень засорения полнопоточного фильтра. Техническое состояние систем охлаждения характеризуются их герметичностью и точностью поддержания теплового состояния дизеля на всех режимах работы. Состояние отдельных элементов системы охлаждения определяют по величине теплового напора охлаждающей жидкости между выходами и входами этих элементов, а также
27 по величинам разряжения и гидравлических потерь в соответствующих точках системы.
О величинах электрохимической коррозии и кавитационных разрушениях элементов системы охлаждения судят по результатам полярографического или спектрального анализа воды. Все эти методы объединяет достаточно точное получение информации о той или иной системе, но с другой стороны, малая надежность средств диагностирования и неопределенность в оценке состояния двигателя в целом, ограничивают их использование на практике.
В последние годы при отказе от обслуживания и ремонта техники по плану, её вывод в ремонт на практике осуществляется тремя основными способами [61, 88, 89]:
Работа до отказа.
Вывод техники в ремонт по результатам экспертных оценок.
Вывод техники в ремонт по результатам диагностики и прогноза состояния.
Но значительный экономический эффект дает только третий способ, который позволяет:
- сократить время, объем ремонта и количество запасных частей не
менее чем на треть;
- уменьшить число внезапных отказов в десятки раз;
-сократить убытки из-за простоев в несколько раз.
Для данного способа необходима полная диагностика объекта, причем желательно обнаруживать все дефекты, влияющие на ресурс, задолго до отказа, чтобы подготовиться к ремонту. Эффективная диагностика, как показала практика, для дизель-генераторных установок, возможна по параметрам их вибрации [19, 88, 89]. При этом, колебательные силы возникают непосредственно в месте появления дефекта, а машина "прозрачна" для их передачи. Вибрация содержит максимальный объем диагностической информации, так как проходит через все системы
28 электроустановки. Кроме того, диагностировать можно на месте, без разборки и остановки оборудования.
Такие общепризнанные методы как контроль температуры, анализ смазки и другие при правильном подходе практически не требуются - их заменяет анализ вибрации [88, 89].
Но глубокая диагностика машин и оборудования по вибрации - это не только методы диагностики и аппаратура для измерения и анализа процессов. Есть еще две обязательные составные части:
База данных по измерениям большого количества оборудования в течение длительного времени с возможностью оперативно получать любые данные и проводить их анализ.
Способы принятия диагностических решений.
Существуют два направления в решении второй части с применением систем искусственного интеллекта. Одно направление - обучаемый искусственный интеллект, где обучение проводит сначала разработчик системы, затем пользователь дополняет систему нужными ему правилами. Второе направление - самообучаемая (адаптивная) система с жесткими алгоритмами обучения, заданными разработчиками.
По первому направлению идут почти все фирмы, разрабатывающие системы диагностики. По второму — фирма ВАСТ (Ассоциация предприятий "Виброакустические Системы и Технологии") г. Санкт-Петербург. И лишь в последние годы появились ее последователи. Это самое сложное направление, но зато такие системы дают реальный диагноз и прогноз сразу после их приобретения.
В настоящее время в мировой практике используется три основных вида систем мониторинга и диагностики машин по вибрации [88, 89]:
Переносные системы.
Стендовые системы.
Стационарные системы.
Система мониторинга в любом ее исполнении должна иметь четыре
29 основных подсистемы:
Измерительные датчики и средства связи.
Средства анализа сигналов.
Средства хранения данных и их отображения, как правило, персональный компьютер.
Пакет программ для мониторинга (подсистема обращения к базам данных, отображения результатов анализа, сравнения с порогами, построения трендов).
Если система мониторинга должна выполнять диагностические функции, она должна включать в себя подсистему принятия диагностических решений. Это может быть:
Эксперт.
Оператор, использующий экспертные подсистемы.
Подсистема искусственного интеллекта, выполняющая функции эксперта (самостоятельная экспертная система).
Как правило, использование переносных систем связано с установкой датчиков на объекте на время измерения. Но в недоступных местах датчики могут устанавливаться стационарно, а линии связи - выводиться в доступное оператору место. Преимущество переносной системы диагностики заключается в возможности увеличивать количество точек контроля вибрации до необходимого (на каждом узле), за счет увеличения интервалов между измерениями. Эти интервалы определяются длительностью долгосрочного прогноза и, как правило, составляют несколько дней или недель.
Отличительная особенность стендовой системы мониторинга - группа датчиков, устанавливаемая во все необходимые точки контроля машины на время измерения и анализ диагностических сигналов по выбираемым оператором алгоритмам и соответствующим командам оператора. Обычно стендовые системы используются либо на время испытаний машины, например, для ее выходного контроля, либо для периодического
обследования машин, устанавливаемых на специальный стенд. В последнем случае система мониторинга является составной частью стенда, а диагностика производится с построением эталона по группе одинаковых машин.
Особенность стационарных систем мониторинга состоит в том, что вся работа системы происходит автоматически, в том числе и планирование измерений и их проведение, и анализ сигналов, и все дальнейшие операции мониторинга. Однако, в системе может не хватать количества датчиков для того, чтобы измерить вибрацию каждого узла, и поэтому в стационарной системе может не быть подсистемы глубокой диагностики. Поэтому в состав стационарной системы может входить и переносной прибор для проведения дополнительных (к обязательным мониторинговым измерениям вибрации) измерений других сигналов для обеспечения глубокой диагностики машины.
Стоимость переносных систем не превышает 1-2% от стоимости диагностируемых машин, и такая же сумма уходит на приобретение и установку датчиков вибрации в недоступных местах, стоимость стационарных систем мониторинга может доходить до 10-20% от стоимости машины. Именно по этой причине стационарные системы мониторинга чаще всего ставятся на наиболее ответственное оборудование.
1.5. Исследование диагностируемых систем и выбор диагностических параметров двигателя
Задача выбора измеряемых параметров состоит в выборе из множества принципиально возможных параметров некоторого ограниченного количества для исследования информативности признаков сформированных на этих параметрах. Затем.на основании информативности признаков выбирается окончательный состав измеряемых параметров, которые в дальнейшем используются для диагностирования технического состояния [35].
Номенклатура объектов диагностирования дизелей, прямых (структурных) и измеряемых диагностических параметров, связанных со структурными приведена в табл. 1.5.1.
Для упрощения алгоритма работы диагностической системы, а следовательно, для снижения ее стоимости необходимо свести к минимуму количество диагностических параметров. При этом необходимо получить такой объем диагностической информации, с помощью которого можно было бы различать элементы с различной степенью изменения технического состояния наилучшим образом.
Таблица 1.5.1 Объекты и основные параметры диагностирования
дизелей
Продолжение таблицы 1.5.1
Продолжение таблицы 1.5.1
Продолжение таблицы 1.5.1
Неопределенность в выявлении неисправностей при задании элементарных проверок дизельного двигателя, ограничивает применение данного метода минимизации. Более приемлем для практического использования метод сокращения объема диагностических параметров на основе информационного критерия, определяемого по значениям оценочных энтропии (степень неопределенности) отдельных систем двигателя. Информация относительно системы двигателя получается с помощью наблюдения за другой, связанной с ней системой сигналов (параметров). Среднюю величину этой информации, или информативность параметров относительно основной системы можно определить из равенства:
JA(B) = H(A)-H(A/B), (1.1)
гд&ЩА) -начальная энтропия отдельной системы двигателя Л;
35 ЩА/В) - энтропия отдельной системы А после того, как она определена параметром В. Для удобств проведения вычислений выражение (1.1) можно представить в виде:
" т Р(А В )
^)=ZXWiog2^^, (,2)
где P(AiBj)- вероятность наступления /-го состояния системы А приу'-том значении параметра В; P(Aj) - вероятность наступления /-го состояния системы Л; P(Bj) - вероятность наступленияу-го значения параметра В.
При определении таким методом наиболее информативного параметра необходимо установить оптимальное количество исследуемых параметров и систем, влияющих на техническое состояние двигателя. Для выбора параметров из табл. 1.5.1 будем руководствоваться следующими соображениями:
диагностируемый двигатель должен подвергаться минимальным механическим доработкам не снижающим его надежность;
диагностические данные должны сниматься обслуживающим персоналом;
полученные данные должны быть пригодны к дальнейшей обработке на ЭВМ;
диагностическая информация должна быть максимальной при любой методике проведения испытаний и сниматься без разборки двигателя при его функционировании;
применяемая аппаратура должна быть надежна портативна и дешева.
С рассматриваемой точки зрения сузим множество диагностических параметров до предлагаемого подмножества:
параметры смазочного масла и элементов системы смазки;
параметры вибрационных и шумовых характеристик, создаваемых взаимодействием кинематических пар;
параметры пульсаций давлений протекающих рабочих процессов;
частота и степень неравномерности вращения коленчатого вала двигателя.
Обозначим их значения для каждого параметра By, B2j, B3j, B4j, а вероятности их наступления P(Bjj), P(B2J), P(B3J), Р(В4).
Обозначим исправное состояние каждой из системе/, а неисправное - А2.
Наиболее информативным признается параметр, имеющий большее значение JA{B).
Значения вероятностей определялись на основании статистических данных, с помощью методов математической статистики. Результаты исследований параметров на информативность сведены в табл. 1.5.2.
Таблица 1.5.2. Значения информации JА (В)
Из табл. 1.5.2 видно, что наибольшей информативностью обладают параметры смазочного масла и элементов системы смазки ДВС.
Таким образом, построение процесса диагностирования двигателя ДЭС чаще всего связано с исследованием его системы смазки как системы несущей наибольший объем информации о техническом состоянии агрегата, и системы непосредственно влияющей на его работоспособность. Для дальнейшего выбора измеряемых параметров необходимо проанализировать существующие способы и средства диагностирования технического состояния двигателей по параметрам элементов системы смазки.
37
1.6. Постановка научной задачи и частные задачи исследования.
На современном этапе к факторам, определяющим перспективы
развития информационных систем управления и мониторинга технического
ф состояния дизельных двигателей электростанций относятся следующие:
Во-первых, принятия государством новой технической политики, предопределяющей необходимость обеспечения техническими и программными средствами этих систем такого качества, которые позволят выполнять возложенные на них сложные задачи контроля, управления и обеспечивать их объединение в большие системы.
Во-вторых, жесткие экономические ограничения на создание и эксплуатацию информационных систем управления и мониторинга (ИСУМ) объектов электроэнергетики.
Следовательно, разработка ИСУМ и их элементов требует решения ряда научно-методических и научно-технических задач связанных с разработкой универсальных структур как самих ИСУМ, так и баз данных,
# которые позволяют разрабатывать базы знаний для подобных систем. Также
требуется решать задачи по " разработке эффективных алгоритмов
функционирования ИСУМ и методик синтеза и оптимизации баз данных
ИСУМ.
В настоящее время разработка баз данных для ИСУМ возможна с
# использованием систем управления базами данных (СУБД) и CASE-сред.
Разработка различных структур БД и их нормализация производится с
использованием подходов и методов теории множеств, теории графов, щ
теории оптимизации и реляционной алгебры.
Исходя из вышеизложенного, общая научная задача представляется следующим образом:
Разработка научно-методического аппарата для создания информационных систем управления и мониторинга дизельных двигателей
# автономных электростанций.
38 Поставленная научная задача предполагает решение частных научных задач исследования:
1. Анализ современного состояния вопросов проектирования систем
управления дизельными двигателями электростанций.
Выбор и обоснование диагностируемых систем дизельных двигателей для построения ИСУМ.
Разработка математического и алгоритмического обеспечения функционирования ИСУМ.
Разработка методики исследования, моделирования и анализа предметных областей ИСУМ.
5. Разработка методики создания баз данных ИСУМ.
1.7. Выводы
Анализ и обобщение данных источников информации в области технического диагностирования дизельных двигателей показал, что до настоящего времени нет разработанных рациональных способов и средств оценки технического состояния дизельных двигателей электростанций.
Исследование и сравнительный анализ диагностических параметров ДВС на информативность позволил определить наиболее информативную систему двигателя - систему смазки, позволяющую получить обобщенную оценку технического состояния двигателя в целом.
Процесс проектирования ИСУМ должен заключаться в проведении комплекса работ по исследованию, расчетам и конструированию с целью получения необходимой технической и программной документации для создания системы, удовлетворяющей заданным требованиям.
ИСУМ как многоуровневая иерархическая система, обеспечивающая автоматическое управление и мониторинг состояния узлов и агрегатов дизельных двигателей автономных электростанций на основе данных, получаемых непосредственно от датчиков, является предметной областью соответствующей БД и описывается ею.
5. Техническое, технологическое и метрологическое обеспечение
ИСУМ накладывает ограничения на структуру БД ИСУМ.
6. Отсутствие разработанных принципов организации ИСУМ
дизельными двигателями автономных электростанций выявило объективную
необходимость создания научно-методического аппарата для разработки
подобных систем с последующим решением ряда научно-технических задач,
по проектированию, внедрению и сопровождению баз данных и
специализированного математического и программного обеспечения.
Анализ контроллеров систем управления дизель-генераторами систем электроснабжения
Современные контроллеры систем управления (СУ) дизель-генераторами (ДГ) являются микропроцессорными устройствами, выполняющими функции управления в ручном, автоматическом или тестовом режиме. Из зарубежных производителей контроллеров СУ наиболее известны следующие: AKSA, DSE, «F.G.Wilson», Bernini, Cummins Engine Co., «Siemens», концерн «Lovato», и другие, из отечественных - ОАО ПО «Элтехника» (г. Санкт-Петербург) и ГЖП «Энергохолдинг» (г.Москва). Основные принципы построения контроллеров ДЭС состоят в следующем [7]. Контроллер DSE 501 компании Deep Sea Electronics, Великобритания, предназначен для ручного пуска и остановки двигателя ДГ с помощью выключателя на передней панели. При неисправности контроллер автоматически останавливает двигатель с указанием причины. Контроллер DSE 560 той же компании служит для автоматического пуска и управления ДГ, которое может быть выбрано из 3-х положений (СТОП, АВТОМАТ, РУЧНОЕ) выключателя на передней панели устройства. Имеющийся в контроллере DSE 560 графический дисплей, позволяющий контролировать напряжение и ток генератора, а также основные параметры двигателя. Кроме того, в контроллере предусмотрена возможность настройки входов для использования аварийных сигналов или настройки областей значений контролируемых функций, а также возможность выбора последовательности процедур управления, уставок таймеров (с помощью порта 8080 для Windows.
1. Выбор последовательностей процедур управления, таймеров и аварийных сигналов, которые могут быть предложены изготовителем с использованием порта 8080 для Windows.
Контроллер DSE Р704 фирмы Deep Sea Electronics предназначен для автоматического пуска и управления ДГ и индикации неисправностей двигателя с помощью светодиодов, расположенных на передней панели блока, осуществления автоматического переключения нагрузки и сигнализации о состоянии схемы электропитания при помощи светодиодов, расположенных на мнемосхеме. В контроллере предусмотрена возможность перепрограммирования параметров настройки СУ.
Типичным примером продукции фирмы AKSA (Турция) служит контроллер А 820, предназначенный для выполнения автоматического пуска и управления, а также управления ДГ в автоматическом, ручном и тестовом режимах работы.
Для однофазных дизель-генераторов компания WILSON (США) предлагает программируемую систему автозапуска с возможностью перепрограммирования системы автоматики после введения объектов в эксплуатацию.
Генераторные установки от фирмы Cummins Engine Со. (США) на базе дизельных и газовых двигателей оснащены СУ, обеспечивающими контроль основных параметров ДГ, автоматическую параллельную работу без дополнительных, громоздких систем синхронизации и распределения нагрузки, а также системами удаленного мониторинга и управления с персонального компьютера. Концерн Lovato, Италия, выпускает панели ручного управления, устанавливающиеся на раме ДГ, и панели автоматического управления, предназначенные для настенного или напольного монтажа. Они содержат измерительные приборы, сигнальные светодиоды с мнемосхемами и элементы управления ДГ.
Контроллер GENCON II Pro производства данного концерна имеет следующие особенности:
Отображение параметров работы установки на экране дисплея. Возможность удалённого управления и мониторинга через порт RS232 или RS485. Функция автотеста. Параллельная работа установки с любым источником электроэнергии (сеть, другой ДГ, источник бесперебойного питания (ИБП) и пр.). Возможность параллельной работы ДГ различных мощностей. Функция мягкого появления сети (отсутствует кратковременное прекращение электроснабжения нагрузки при появлении сети).
Все ДГ серии «Perkins» (Великобритания) оснащены современной электронной СУ, обеспечивающей его нормальную эксплуатацию и контроль за основными параметрами. Имеется следующая номенклатура пультов управления:
Пульты управления серии «1001» этой компании с ручным запуском от ключа на пульте управления. Эти пульты входят в стандартную комплектацию ДГ.
Пульты управления серии «2001» с ручным и автоматическим запуском.
Пульты управления модернизированные, серии «4001» и «400IE» с ручным и автоматическим запуском.
В СУ серий «2001», «4001» и «400IE» автоматический запуск и останов ДГ выполняется от устройства дистанционного управления, что делает удобным использование такого ДГ в качестве резервного.
Пульты управления серии «6000» с ручным и автоматическим запуском, синхронизируют работу нескольких ДГ между собой или с электрической сетью, с которой они могут находиться в параллельной работе. Пульт управления серии «6000» обладает самым широким набором функций и интерфейсных возможностей. На дисплей пульта управления выводятся данные о состоянии генератора, двигателя, основные параметры сети (всего 29 показателей), а также обеспечивается полная информатизация как корпоративной, так и удаленной сети.
Пульты управления серий «4001» и «400IE» могут быть оснащены дистанционными панелями управления и оповестителями работы ДГ. Эти дистанционные панели дублируют действие установленных на пульте управления индикаторных ламп останова и указания неисправностей при наступлении аварий или состояния тревоги. Для приспособления СУ к конкретным условиям эксплуатации ДГ имеется широкий ассортимент различного дополнительного оборудования к базовой комплектации СУ.
Планирование и методика организации экспериментального исследования работы дизельного двигателя в условиях пуска
Модель позволяет получить информацию о процессах, протекающих в объекте; рассчитать характеристики объекта, т. е. анализировать и проектировать их; получать информацию, которую можно использовать для управления моделируемым объектом.
Математической моделью дизельного двигателя может служить совокупность соотношений вида:
Y =f(Xu Uj, Zv), где Х\, — совокупность значений входных контролируемых и управляемых параметров (і = \,к); Ц - совокупность значений контролируемых, но неуправляемых параметров (у = \,т ); Zv - совокупность не контролируемых и неуправляемых параметров ( v = 1, п ).
Для получения математической модели, выражающей зависимость числа оборотов коленчатого вала дизеля при пуске от ряда влияющих на этот параметр факторов, применим интерполяционную задачу.
Блок-схема интерполяционной задачи представлена на рис.2.3.1.
Следуя порядку действий при составлении математической модели определим количество факторов х\ и оценим степень их влияния на исследуемый параметр. Для этого рассмотрим схему, представленную на рис.2.3.2.
Представленная схема содержит в своём составе большинство значимых для протекания успешного пуска параметров и отображает их взаимосвязь между собой и величиной числа оборотов коленчатого вала. На схеме (рис.2.3.2) приняты следующие обозначения: стрелка, направленная вверх обозначает увеличение рассматриваемого параметра; соответственно направление стрелки вниз обозначает уменьшение рассматриваемого параметра.
Стрелки, объединяющие между собой параметры, обозначают направления взаимовлияния. Направления перехода между графическим обозначением числа оборотов и графическими обозначениями рабочих процессов указаны однонаправленными стрелками. Двунаправленная стрелка, соединяющая между собой графическое обозначение процесса увеличения числа оборотов коленчатого вала и блока, содержащего химико-технологические свойства смазочного масла, моменты стартера, сопротивления прокручиванию, напряжение аккумуляторных батарей и значение температуры стенок цилиндра, обозначает взаимовлияние этих Рассмотрение рабочих процессов дизельного двигателя позволяет значительно сократить перечень параметров (факторов), которые оказывают влияние на величину пусковой частоты вращения двигателя. К таким факторам (примечание: исследуются рабочие процессы в первых циклах, которые характеризуются наибольшими отклонениями показателей рабочих процессов от установившихся значений) следует отнести: величину максимального углового ускорения коленчатого вала (dco/dT)max, момент стартера Tsg, вязкость масла и, момент сопротивления прокручиванию Tfg, напряжение аккумуляторных батарей Ua6, температуру стенок камеры сгорания tcr, величину коэффициента тепловыделения х, массу паров топлива в момент воспламенения сп.т, значение давления рс и температуры Тс в конце процесса сжатия.
Определение массы паров топлива, образовавшейся в камере сгорания за время ПЗВ, основывается на подсчёте количества и размеров всех капель распыленной порции топлива и характеризуется некоторой общей закономерностью в виде кривых распыливания - так называемых кривых частот или кривых сумм [56, 58, 76]. Среди аналитических зависимостей, аппроксимирующих кривые распределения капель по размерам и позволяющих давать количественную характеристику дисперсности структуры, наиболее известны уравнение Розена - Рамлера
Выполненный А. С. Лашевским анализ указанных трёх аппроксимаций показал, что, хотя формула Розена — Рамлера несколько предпочтительней, ни одна из них не удовлетворяет до конца всем предъявляемым требованиям, даже наиболее удачное уравнение Нукияма - Танасавы. Для нахождения постоянных коэффициентов А, В, С, к этого уравнения необходимы трудоёмкие вычисления средних статистических величин, моментов и критериев согласия. Предложено [59] применительно к форсункам дизелей использовать упрощенное уравнение Нукияма - Танасавы: где г/с— радиус капли топлива, гш - капля топлива начального радиуса.
Рассмотренные уравнения (2.12), (2.13) и (2.14) позволяют сделать вывод о том, что значительное влияние на процессы сгорания в дизелях оказывает величина сп.т, которая в свою очередь определяется тем количеством топлива, которое испаряется в камере сгорания за ПЗВ. Обратясь к схеме взаимовлияния параметров рабочего процесса при пуске двигателя (рис.2.3.) можно сделать вывод о том, что величина сп.т существенно влияет на максимальное угловое ускорение коленчатого вала и таким образом на величину предельной пусковой частоты вращения коленчатого вала.
Разработка методики моделирования предметной области базы данных ИСУМ
Под словом «полное множество» подразумевается, что в нем объединены входные и выходные параметры объектов автоматизации ИСУМ.
Заключительным этапом аналитико-множественного описания предметной области ИСУМ является выделение множества пользователей и описание взаимосвязей между элементами {F,H,P,0,V}. Для уменьшения размерности информационных структур выделим три основные группы пользователей: это администраторы pi, группа пользователей осуществляющая сбор информации р2 (операторы ИСУМ), группа осуществляющая обработку информации (аналитики).
Далее необходимо определить взаимосвязи между элементами предметной области ИСУМ. Данные о том как соотносятся элементы множеств {F,H,P,0,V} предметной области ИСУМ представлены в таблицах ниже.
Объектам автоматизации соответствуют (описываются) информационные элементы, которые являются в общем случае либо параметрами выходных и входных данных устройств, либо характеристическими, описательными полями других объектов. Эти соответствия представлены в таблице 3.6. Данным пользователя соответствуют различные автоматизируемые функции и общие задачи обработки данных. Для модели описываемой предметной области БД ИСУМ эти соответствия представлены в таблице 3.7. Каждая автоматизируемая функция использует ряд задач обработки данных, которым соответствуют определенные объекты автоматизации. Для 102 модели предметной области БД ИСУМ эти соответствия представлены в таблице 3.8. Для аналитического описания семантики системы опишем ее с помощью булевых матриц смежности [27] которые описывают соответствующие отношения R между компонентами предметной области. Элементы данных матриц равны 1, если между соответствующими компонентами имеется отношение (взаимосвязь), и равны 0, в противном случае. Определим следующие виды отношений: Г/ (F,H) — отношение «функции-задачи(процедуры)». Каждый кортеж отношения ri определяет использование конкретной функцией определенных задач (процедур) обработки данных. В нашем случае: В матрице FH не существует ни строк, ни столбцов с поэлементной суммой равной 0. Это означает: 1. Не существует функций, которым не соответствует хотя бы одна задача (процедура) обработки данных т.е.: Р(Н) VI,I = 1,...,P(F): Ay (3.19) 2. Не существует задач, которым не соответствует хотя бы одна автоматизируемая функция т.е.: P(F) У/-,у = 1,...,Р(Я): Д, 0 /=1 (3.20) г2 (FfO) — отношение «функции-объекты». Каждый кортеж отношения г2 характеризует принадлежность элемента управления той или иной функции. В нашем случае имеем :
Разработка методики нормализации информационных структур и построения канонической структуры базы данных ИСУМ
Под нормализацией информационных структур понимается процесс приведения их к виду, обеспечивающему минимальную избыточность и дублируемость данных и связей, а также спецификацию типов информационных элементов групп (ключей и атрибутов) [27].
С целью обеспечения минимальной избыточности хранимых данных требуется выявить множество дублируемых элементов в анализируемых структурах. Две группы с1гі,и d"j будем считать семантически связанными, если 122 Отсюда информационный элемент d/Ю является дублируемым в группах d3j,u dy, если di eH HCcFjnHfcfj), (4.17) где Ну - подмножество пересечения множеств H(cf,-) И H(dy). Аналогично определяется наличие дублируемых элементов в трех, четырех и т.д. группах. Допустимость исключения дублируемого элемента определяется в результате анализа путей доступа между группами, в которых он появляется, на основании матрицы семантической достижимости групп Аг= агу . Дублируемые элементы исключаются из всех групп, кроме одной, в том случае если рассматриваемые группы связаны одним из возможным путей доступа. Этот случай соответствует наличию в матрице Аг элементов ayf=...=a%=...= а?пт , для dzh d ,..., dp, d%,..., dzm, dz„, лежащих на одном пути доступа. Исключение дублируемых элементов может быть осуществлено в любой из выделенных связанных групп. Если нет ограничений на выбор группы, то дублируемые элементы исключаются из групп нижележащих уровней, а единственный элемент остаётся в группе имеющей, высший уровень. Такая стратегия обеспечивает снижение времени поиска данного элемента из корневой группы при ответах на запросы пользователей.
При исключении дублируемых в группах элементов данных на графе G(D,U) исключаются взаимосвязи, ведущие в группы, из которых исключен рассматриваемый элемент.
В нашем случае все множества информационных элементов пересекаются по пустому множеству ({ ф). Это означает, что в информационная структура БД ИСУМ не содержит дублируемых элементов.
Помимо существования дублируемых элементов в исходной информационной структуре пользователя в ней возможно наличие избыточных взаимосвязей между группами. Избыточная взаимосвязь между парой групп dZi,n dy существует в том и только в том случае, если имеется дуга (i, j) соединяющая группы dzt и dy, и путь, проходящий через некоторое множество других групп. Дуга (i, j) является избыточной и может быть удалена из рассматриваемой информационной структуры.
Удаление найденных избыточных связей производится разработчиком БД с учетом важности и частоты использования связей. Выявление избыточных связей между группами осуществляется на основе анализа матриц путей доступа между группами, формируемых из соответствующей исходной матрицы смежности путем ее возведения в степень X = 2,3,..., Ьг.], где Ьг - максимальное число групп в информационной структуре. Матрицы путей Вг(к) представляют собой квадратные матрицы, проиндексированные по обеим осям множеством групп 6гЮд , а записи hjjk 2 , стоящие на пересечении і-й строки и j-ro столбца матрицы означает число различных путей длины X , ведущих из группы dSj в группу dy. Отсутствие путей длины X между группами i,j фиксируется записью ЪуХ=0. Каждая из полученных матриц Вг( ) сравнивается и исходной матрицей Вг . В том случае, когда в матрице Вг имеется элемент Ьг;/=1, а в матрице Вкг(Х) соответствующий элемент Ьг,у , а связь ( d „ dy ) является избыточной. Удаление конкретной связи ( dzІ, dy) соответствует замене элемента Ьг,у=1 на элемент 1/,/=0.
При X 4 мы получили невырожденные матрицы, в которых элементами являются 0 и 1. При X =4 мы получили вырожденную (нулевую) матрицу. Во всех остальных случаях мы также получим вырожденные матрицы. Таким образом, в информационной структуре не содержится избыточных связей, т.к. элементы информационной структуры попарно соединены не более одной связью (значения 1 или 0 в соответствующих строках и столбцах).
В результате использования рассмотренных выше процедур упорядочения и исключения дублируемых элементов и избыточных взаимосвязей формируется структурированная матрица смежности Вс и соответствующий ей граф к-й информационной структуры Gc(D,U) . Таким образом, матрица Вс и граф Gc не содержат дублируемых элементов в группах данных и избыточных взаимосвязей между группами. В нашем случае матрица В и соответствующий ей граф G(D,U) остаются без изменений.
