Содержание к диссертации
Введение
1. Анализ современных систем диагностики и видов измерений, служащих для оценки состояния маслонаполненного оборудования 8
1.1. Анализ систем по диагностике маслонаполненного оборудования 8
1.2. Описание объектов диагностирования 17
1.2.1. Силовые трансформаторы 17
1.2.2. Высоковольтные маслонаполненные вводы 22
1.3. Обзор современных видов измерений, характеризующих состояние маслонаполненного оборудования 24
1.4. Выбор видов измерений и параметров для построения эффективной системы диагностики маслонаполненного оборудования 34
1.5. Выводы 38
1.6. Задачи, решаемые в диссертации 39
2. Разработка модели экспертно-диагностической системы на структурно-функциональном и информационном уровнях 40
2.1.Исследование предметной области с целью выявления особенностей, которые необходимо учитывать при разработке экспертных систем оценки состояния ма.слокаполненного оборудования 40
2.2.Разработка модели системы и ее элементов 46
2.2.1. База данных 46
2.2.2. Подсистема предварительной подготовки и тестирования информации 51
2.2.3. База знаний 54
2.2.4. Подсистема мониторинга и планирования испытаний и измерений 56
2.2.5. Подсистема приобретения знаний 58
2.2.6. Подсистема анализа браковок и отказов оборудования 59
2.3.Выводы 62
3. Разработка логико-математических моделей описания состояния оборудования и правил продукции для распознавания его состояний на основе результатов измерений 63
3.1.Диагностика на основе результатов хроматографического анализа растворенных в масле газов 63
3.1.1. Диагностика трансформаторов 63
3.1.2. Диагностика вводов 68
3.2. Диагностика на основе результатов сокращенного анализа масла 71
3.2.1. Диагностика трансформаторов 71
3.2.2. Диагностика вводов 75
3.3.Диагностика на основе результатов измерения диэлектрических характеристик 77
3.3.1. Диагностика трансформаторов 77
3.3.2. Диагностика вводов 84
3.4. Диагностика на основе результатов опыта холостого хода 88
3.5.Диагностика на основе результатов измерения активных сопротивлений обмоток 92
3.6. Диагностика на основе результатов измерения сопротивления короткого замыкания 98
3.7.Выводы 103
4. Разработка методик для многоаспектной диагностики оборудования и графической модели его состояния 104
4.1 .Разработка графической модели состояния оборудования на основании хроматографического анализа растворенных в масле газов 104
4.2. Разработка методики распознавания состояния оборудования по графическим моделям дефектов 110
4.3.Разработка методики принятия решения для вывода общего заключения о состояшш оборудования при его многоаспектном анализе 115
4.4.Организация модульной иерархической базы знаний 121
4.5.Выводы 127
5. Разработка элементов автоматизации научных исследований с целью выявления закономерностей, характеризующих процессы в оборудовании 128
5.1.Подсистема приобретения знаний 128
5.2.Нахождение критериев оценки состояния оборудования по предельным значениям параметров 131
5.3.Методика синтеза описания классов состояния объекта на основе статистики фактов повреждений оборудования 142
5.4.Подсистема анализа браковок и отказов оборудовать 152
5.5 Выводы 163
Заключение 164
Библиографический список 166
Приложение
- Обзор современных видов измерений, характеризующих состояние маслонаполненного оборудования
- Подсистема предварительной подготовки и тестирования информации
- Диагностика на основе результатов сокращенного анализа масла
- Разработка методики распознавания состояния оборудования по графическим моделям дефектов
Введение к работе
Появление проблемно-ориентированных экспертно-диагностических систем в энергетике связано не столько с экспансией новых информационных технологий, сколько с целым рядом технических, экономических и организационных причин, а также тенденциями в энергетике.
Точная диагностика состояния маслонаполненного оборудования на основе данных эксплуатационных испытаний и измерений, как фактор повышения надежной, безаварийной работы оборудования, всегда была актуальна и приобретает все большую значимость. Это связано с несколькими причинами.
Во-первых, повсеместно (в том числе и за рубежом) наблюдается старение парка оборудования. Например, силовые трансформаторы, проработав по 20-30 лет приблизились к концу срока эксплуатации, оговоренному производителями. В связи с этим, встает вопрос : можно ли продолжать эксплуатацию состарившегося оборудования, если - да, то до какого времени ?
Во-вторых, заметна тенденция к переходу от профилактического ремонта на ремонт оборудования по его техническому состоянию, что позволяет экономить средства на ремонт, сократить потери от отключения оборудования на период ремонта, уменьшить отрицательное влияние человеческого фактора. Желательно выводить оборудование в ремонт и для замены в оптимальные сроки, (при состояниях, предшествующих критическим.)
В-третьих, увеличение единичных мощностей оборудования приводит при его отказе к увеличению материальных потерь от разрушений самого оборудования, причем, при авариях к стоимости оборудования добавляется ущерб причиненный аварией, нередко сопровождаемых пожарами, взрывами (ущерб причиненный аварией зачастую превышает стоимость оборудования) и, что более существенно, от нарушения электроснабжения потребителей. Ущерб от недоотпуска электроэнергии может достигать несколько десятков тысяч рублей в сутки.
В-четвертых, рост стоимости оборудования приводит к необходимости наиболее полного использования его ресурса. Например, силовой трансформатор стоит от 1,5 до 3,5 миллионов рублей, высоковольтный ввод -от 18 до 30 тысяч рублей (в ценах 1998 г).
В-пятых, развитие энергетических систем приводит к возрастанию количества оборудования, а следовательно, к возрастанию объема работ и потока информации о состоянии оборудования, приходящегося на обслуживающий персонал, что может приводить к увеличению ошибок по вине персонала. В "АО Свердловэнерго" в настоящее время эксплуатируется более 600 трансформаторов на напряжения 110-500 киловольт и около 8000 высоковольтных вводов на напряжения 110-500 киловольт.
В-шестых, точная и своевременная диагностика оборудования является далеко нетривиальной задачей, требующей не только знаний и определенных психологических качеств от персонала, но и богатый практический опыт.
Исторически, в силу ряда причин, сложилось так, что в вопросах диагностики лидируют 3-4 энергосистемы России: АО "Свердловэнерго", АО "Ленэнерго", АО "Пермьэнерго", и столичные исследовательские институты: ВЭИ, ВНИИЭ, ОРГРЭС, где работают признанные опытные специалисты-эксперты по диагностике оборудования. Использование этого опыта призвано снизить ошибки персонала и повысить надежность и качество принимаемых решений.
В настоящее время, в некоторых энергосистемах образовались специальные подразделения, занимающиеся вопросами диагностики электрооборудования, что подчеркивает актуальность задач диагностики.
Перечисленные причины ставят проблемы точной (качественной) оценки состояния и прогнозирования работоспособности энергетического оборудования на одно из первых мест в системе обслуживания.
К основным видам электрооборудования высокого напряжения (наиболее крупному (мощному), многочисленному и дорогостоящему), от работоспособности которого в значительной мере зависит надежная работа энергосистемы, относится маслонаполненное оборудование : силовые трансформаторы, автотрансформаторы, маслонаполненные реакторы, высоковольтные вводы, масляные выключатели, измерительные трансформаторы тока и напряжения, вольтодобавочные трансформаторы.
В перечисленных типах оборудования, имеющих изоляцию масло-барьерного или бумажно-маслянного типа, появление и развитие дефектов, а так же условия работы изоляции, имеют ряд общих закономерностей, поэтому диагностика маслонаполненного оборудования представляет собой самостоятельную задачу.
Все маслонаполненное оборудование периодически выводится из эксплуатации и подвергается профилактическим испытаниям, которые регламентируются соответствующими нормативными документами. Однако сложившаяся система профилактических испытаний и известные методы диагностики оборудования не достаточно эффективны так как : -традиционные методы профилактических испытаний и измерений, как правило, не позволяют выявить зародившиеся дефекты на ранних стадиях их развития;
жестко регламентированный период между испытаниями по ряду дефектов превосходит время развития до отказа, ибо периодичность испытаний не согласована со скоростью развития дефекта;
некоторые рекомендованные директивными документами нормы и методы устарели, так как были разработаны для ранее выпускаемого оборудования, не учитывают современное состояние электроаппаратостроения (снижение запасов прочности при проектировании оборудования и т.д.) и более высокую чувствительность современной измерительной аппаратуры;
- периодическое проведение плановых профилактических работ (испытаний и измерений, ремонтов), приводит к отключению работоспособного оборудования и потерям из-за его простоя.
Таким образом, разработка и усовершенствование экспертно-диагности-ческих систем маслонаполненноґо оборудования, с целью получения ранней и точной диагностики оборудования, как фактора повышения его надежности, приобретает все большую значимость в связи с вышеперечисленными причинами.
Обзор современных видов измерений, характеризующих состояние маслонаполненного оборудования
Надежность оборудования высокого напряжения в значительной мере определяется работоспособностью изоляции. Основной объем диагностики относится к контролю изоляционных конструкций. Процессы старения изоляции, вызванные химическими, тепловыми, механическими и электрическими воздействиями, а также зарождение и развитие дефектов связаны с изменением характеристик как отдельных компонентов изоляции, так и конструкции в целом. В качестве изоляции используются твердые материалы (например, целлюлоза) и жидкие - трансформаторное масло.
Масло в высоковольтных изоляционных конструкциях играет двоякую роль. С одной стороны оно является одной из изолирующих компонент, а с другой стороны - средой, контактирующей со всеми внутренними конструктивными элементами оборудования. Поэтому определение физико-химических характеристик масла позволяет определить его собственную работоспособность, состояние твердой изоляции, а также состояние меди и железа, по сути масло является информационной средой. 1-Хроматографический анализ растворенных в масле газов (ХАРГ). С помощью ХАРГ в оборудовании можно обнаружить три группы дефектов: перегревы токоведущих соединений (износ и перегорание контактов ПУ, ослабление и нагрев, замыкание контактных соединений обмоток) и элементов конструкции остова (повышенный нагрев от магнитных полей рассеяния, образование КЗ контуров); дефекты твердой изоляции, вызванные перегревом и электрическими разрядами, старение твердой изоляции; электрические разряды в масле (частичные разряды, искровые и дуговые разряды) [32, 33].
Эта методика является наиболее эффективной как при выявлении развивающихся дефектов, так и при оценке общего состояния оборудования и должна применяться для всех видов оборудования. ХАРГ проводится без отключения оборудования. 2-Физико-химический анализ масла (ФХАМ).
По физико-химическим характеристикам масла судят: о состоянии масла - старении, загрязнении, увлажнении, деструкции масла; о состоянии твердой изоляции - деструкции, увлажнении, загрязнении; о нарушении герметичности в устройстве защиты масла [33, 34]. 3-Определение влажности масла.
Влажность масла связана как с процессами старения бумажной изоляции, так и может свидетельствовать: о нарушении герметичности ввода;- о нарушении устройств защиты масла трансформаторного оборудования; об увлажнении целлюлозной изоляции оборудования. 4- О п р е д е ле н и е тангенса угла диэлектрических потерь масла.
Тангенс угла диэлектрических потерь масла - характеризует наличие в масле полярных веществ или молекул, распадающихся на ионы . Этот параметр может указывать на изменение изоляционных свойств самого масла: загрязнение масла, в том числе и продуктами разложения твердой изоляции, металлами их: солями; - увлажнение масла, а также, косвенно, на увлажнение твердой изоляции. Информативность физико-химических характеристик масла, влажности масла и тангенса угла диэлектрических потерь с учетом сравнительной простоты отбора проб масла в эксплуатации позволяет рекомендовать эти измерения для всех видов оборудования. ФХАМ проводится без отключения оборудования [18]. 5-Измерение диэлектрических характеристик. Измерения комплексной проводимости, емкости и, особенно, тангенса угла диэлектрических потерь при рабочем напряжении являются достаточно информативными параметрами при диагностике оборудования с бумажно-масляной изоляцией. С помощью этих измерений можно диагностировать : - загрязнение, увлажнение изоляции, местное разрушение разрядами; - пересыхании изоляции, ее дефекты и старение; - ухудшение характеристик масла. Эти измерения могут рекомендоваться для всех видов оборудования. Часть параметров диэлектрических характеристик измеряется без отключения оборудования (высоковольтные вводы, измерительные трансформаторы тока). 6-Опыт холостого хода. Изменение мощности магнитных потоков при опыте холостого хода (XX)-потёрь XX, может сигнализировать: - о старении магнитной системы; - о повышенных нагревах, вызванных нарушением изоляции пластин магнитопровода, (слабая опрессовка, плохой контакт); - об образовании токопроводящих замкнутых контуров в магнитопроводе (короткозамкнутые витки в стержнях магнитопровода). Опыт холостого хода может рекомендоваться для всех видов трансформаторов (для трансформаторов тока, напряжения и вольтодобавочных снимается вольт-амперная характеристика, аналогичная по значению опыту холостого хода). Данное измерение выполняется на отключенном оборудовании. 7-Измерение сопротивлений обмоток постоянному току. Измерение сопротивлений обмоток постоянному току позволяют проверить: - качество соединений и паек, имеющихся в обмотках (ослабление болтовой затяжки соединений токоведущих частей); - качество контактов в переключающих устройствах РПН и ПБВ (ослабления контактного соединения, загрязнение, окисление, повреждение контактов) [33]; - обрыв в цепи обмотки (обрыв в параллельных проводах обмотки); - межвитковое замыкание катушек обмоток. Данный вид измерения проводится для всех видов трансформаторного оборудования и масляных выключателей с отключением оборудования из работы [35, 36]. 8-Измерение сопротивления короткого замыкания. Изменение сопротивления короткого замыкания (ZK3) является основным параметром характеризующим деформацию обмоток, говорящем о степени деформации.
Причиной деформации могут быть ослабление прессовки обмоток или протекание по ним больших токов (например, токов внешних коротких замыканий). К числу опасных дефектов относятся осевые смещения отдельных катушек и радиальные их деформации. Изменение взаимного расположения катушек меняет их взаимную индуктивность и, следовательно, сопротивление короткого замыкания. Измерение сопротивления короткого замыкания проводится на отключенном оборудовании и применяется в силовых трансформаторах, вольтодобавочных трансформаторах, автотрансформаторах [33]. 9-Измерение низковольтными импульсами. Измерение низковольтных импульсов основано на осциллографировании тока переходного процесса в обмотках трансформатора при приложении коротких импульсов низкого напряжения. Снятая осциллограмма (дефектограмма) сравнивается с осциллограммой, снятой при вводе трансформатора в эксплуатацию (нормограммой) [33]. Импульсное дефектографирование обмоток позволяет определять динамическую устойчивость обмоток, степень их деформации. Измерение низковольтными импульсами проводится на отключенном оборудовании и применяется в силовых трансформаторах, вольтодобавочных трансформаторах, автотрансформаторах. В отличии от измерения сопротивления короткого замыкания диагностирование по измерениям низковольтными импульсами в эксплуатации ограничено, так как разные по характеру дефекты могут дать похожие дефектограммы [1]. 10-Измерение индуктивности обмоток.
Подсистема предварительной подготовки и тестирования информации
Недостоверность информации возникает из-за несоблюдения технологии проведения испытаний и измерений, невнимательности персонала, несовершенства методов и аппаратуры измерений. На основании ложных данных может быть принято неправильное решение. Цена ошибок и первого рода (ущерб причиненный аварией) и второго рода (ущерб от недоотпуска электроэнергии) велика, поэтому необходимо внести в структуру ЭДС подсистему предварительной подготовки и тестирования информации (ПТИ): где ПОДі - модуль предварительной обработки оперативных данных і-того блока измерения; ТОДІ - модуль тестирования оперативных данных і-того блока измерения ; ТСПД - модуль тестирования справочных и паспортных данных; ТЗ - модуль тестирования знаний; СПТИ - модуль сервиса ПТИ. Модуль сервиса ПТИ осуществляет просмотр и печать результатов тестирования информации. Модуль предварительной обработки оперативных данных і-того блока измерения производит подготовку оперативных данных к анализу : сравнение с результатами испытаний на заводе или при монтаже оборудования, отслеживание динамики изменений параметров и соотношений между ними, для этого осуществляется, например, приведение параметров к одной температуре, вычисление скоростей изменения параметров и т.п.
Так как большое значение для правильного принятия решения имеет достоверность оперативных данных ( результатов испытаний и измерений), система должна осуществлять тщательную всестороннюю проверку поступающей оперативной информации. Модуль тестирования оперативных данных состоит из следующих блоков, отражающих его функции: где і - номер блока измерения; k- номер параметра блока измерения (количество контролируемых параметров для каждого блока разное); ДДПік - блок достоверности диапазона приведения - учитывает погрешности приведения, возникающие при расчете изменений одних параметров, на основе изменений других параметров; ДНЗік - работа блока тестирования значений параметров на соответствие диапазону наблюдаемых значений основана на том, что контролируемые параметры принимают значения из определенного известного диапазона в зависимости от класса напряжения и мощности оборудования; СТік - блок соответствия тенденциям тестирует на непротиворечивость уже имеющимся в базе данных фактам: следит соответствует ли тенденция изменения параметра изменениям связанными с процессами старения оборудования или наблюдаемым ранее процессам, происходящим в данном объекте (развитие повреждения); СЗУік - блок соответствия эксплуатационным условиям следит соответствует ли характер изменения значений параметров изменениям эксплуатационных условий; СКСік- блок соответствия корреляционным связям тестирует соответствует ли характер изменения значения параметра изменениям остальных параметров, с учетом корреляционных связей параметров.
Так как с системой должны работать несколько человек: производители испытаний и измерений, инженеры-химики, инженеры по диагностике, руководители служб, то могут возникать ошибки из-за несогласованности действий при кодировании, внесении, корректировке информации, при объединении данных сетевых предприятий и т. д. Ошибки такого рода выявляет модуль тестирования справочных и паспортных данных, который состоит из следующих блоков: где ДНЗ - работа блока тестирования данных на соответствие диапазону наблюдаемых значений основана на том, что значения паспортных данных и данные заводских, приемо-сдаточных испытаний и измерений пршшмают значения из определенного известного диапазона в зависимости от класса напряжения и мощности оборудования; ПИ- блок тестирования полноты внесенной информации проверяет внесен ли необходимый для диагностики минимум информации (класс напряжения оборудования, некоторые особенности конструкции, базовые значения параметров и т.д.); ТИ- блок контроля тавтологии информации; ПКИ - блок соблюдения правил кодировки информации. При работе ЭДС возникает необходимость в корректировке или добавлении знаний. Естественно, вносимые изменения необходимо проконтролировать на непротиворечивость уже имеющимся фактам: где НД - контроль изменений библиотеки нормативных данных основан на проверке тавтологии информации, соответствия диапазону наблюдаемых значений, полноты внесенной информации; ОД - контроль изменений библиотеки образов дефектов основан на проверке полученных графических образов на непротиворечивость и соответствие своим классам и надклассам по величине меры отличия (см. главу 5); П- контроль изменений предикатов, продукций осуществляет : - поиск тавтологий продукций; - проверку на непротиворечивость (если уже есть описание данного дефекта, то проверяется: - не противоречит ли описание признакового пространства новой продукции уже существующим описаниям для данного дефекта; - не соответствует ли описанному признаковому пространству другой дефект; - не перекрывает ли его описание в признаковом пространстве другие классы состояния; - поиск дефектов, неописанных в признаковом пространстве, или описанных, но не названных областей в признаковом пространстве;
Диагностика на основе результатов сокращенного анализа масла
Диагностика по результатам сокращенного анализа строится на следующих утверждениях.
Наименьшее допустимое предельное и нормальное пробивное напряжение в эксплуатации для трансформаторов в зависимости от класса напряжения указано в табл.3.4 [33]. Снижение Unp масла происходит вследствие увлажнения и загрязнения масла.
Температура вспышки масла может снизиться не более чем на 5" С по сравнению с предыдущим анализом [60, 61J. В нормально работающих трансформаторах 1всп из-за испарения легких фракций немного увеличивается. При термическом разложении масла (крекинге) tBcn снижается. В качестве диагностического параметра она применяется для выявления процессов, связанных с интенсивным локальным тепловым воздействием, наличием мощных электрических разрядов, разрушением масла дугой и т. п. [33].
Кислотное число (характеризует наличие в масле низкомолекулярных кислот) в эксплуатации должно быть не более 0.1 мг на 1 г масла [60].
Реакция водной вытяжки (характеризует содержание водорастворимых кислот) в эксплуатации должно быть не более 0.01 мг на 1 г масла [60, 61]. Увеличение КОН и РВВ связано с накоплением в масле продуктов его окисления из-за старения масла, может указывать на образование шлама в масле (осадок, образующийся при окислении смол и ароматических соединений, содержащихся в масле). Агрессивные водорастворимые кислоты вызывают коррозию металлических деталей [33].
Тангенс угла диэлектрических потерь масла в эксплуатации для трансформаторов в зависимости от класса напряжения должен быть не более предельных значений, указанных в табл.3.4 [62]. Увеличение tgOM может быть из-за загрязнения масла, в том числе и продуктами разложения твердой изоляции, металлами, их солями; из-за увлажнения масла, а также, косвенно, указывает на увлажнение твердой изоляции. Повышение tgM в процессе эксплуатации может быть вызвано растворением в нем лаков и других материалов, применяемых в конструкции.
Температурную зависимость tg8M снимают обычно (при подозрении на дефект) на подъеме и спаде температуры в точках 20-50-70-90-70 С. Если величина tg6M в одной и той же точке при спаде температуры ниже, чем при подъеме, это может быть связано с явлением самоочистки масла (выпадение продуктов старения, растворенных в масле, в виде осадка в процессе нагрева) [34].
Содержание воды в масле в эксплуатации не должно превышать 20 г/т для трансформаторов класса напряжения выше 35 кВ и 40 г/т для класса напряжения 35 кВ. Увеличение содержания воды в масле может быть связано с нарушением устройств защиты масла трансформаторного оборудования; увлажнением целлюлозной изоляции оборудования и процессами старения изоляции. Содержание воды в масле связано с температурным режимом, сезонными колебаниями.
Содержание механических примесей в масле в эксплуатации не должно превышать 32 г/т. Рост количества механических примесей характеризует загрязнение масла продуктами разложения твердой изоляции, металлами, их солями; имеет корреляционную связь с пробивным напряжением [60].
Для описания состояния жидкой изоляции трансформатора формируется признаковое пространство С1-С17, в котором признаки принимают дискретные значения: 0 - игнорировать при анализе; 1 - нормальный режим работы; 2 - 4 -анормальный режим работы. Определены следующие условия формирования каждого из признаков. Для описания трансформатора с точки зрения результатов сокращенного анализа масла составляется вектор, отражающий его состояние в 17-мерном пространстве признаков С= {С1,... ,С 17}.
Модуль интерпретации состояния трансформатора по результатам сокращенного анализа масла представлен в базе знаний 34 правилами продукции типа: если PPQ, то (Q, v).
Левые части продукции описывают различаемые состояния объекта в признаковом пространстве: где сп - переменные, соответствующие координатным осям признакового пространства; LO - логическое выражение, состоящее из констант, скобок и логических операторов из множества: {AND, OR, NOT, , , =, , , Ф).
Правые части продукции описывают: характер, место и тяжесть предполагаемого повреждения (диагноз Q) и необходимые в данной ситуации действия обслуживающего персонала по дальнейшей эксплуатации, ремонту оборудования, объему дополнительных измерений (рекомендации v). Диагноз и необходимая рекомендация даются с учетом истории оборудования, отраженной в признаковом пространстве координатами: С10-С17.
Правила продукции распределены по кластерам в следующем порядке -сначала правила, определяющие достоверность измерения, потом определяющие нормальное состояние объекта, затем правила, определяющие дефекты в порядке убывания опасности дефектов (соответствует обратному порядку дефектов, в словаре дефектов диагностируемых по сокращенному анализу масла). Модуль интерпретации состояния трансформатора по результатам сокращенного анализа масла распознает 19 дефектов и выдает 23 различные рекомендации. Словари распознаваемых состояний оборудования и рекомендаций персоналу по дальнейшим действиям приведены в прил. 1.
Для распознавания состояния трансформатора координаты вектора С={С1,...,С17} подставляются вместо соответствующих переменных в логические выражения PPQ левых частей продукций. Распознавание состояния оборудования произойдет, как только будет найдено выражение, дающее при вычислении значение "Истина", правая часть найденной продукции будет соответствовать нужному диагнозу и рекомендации:
Необходимые в данной ситуации действия обслуживающего персонала -v рекомендации, определяются либо в тех же продукциях, что и диагноз, либо дополнительными правилами продукций.
Разработка методики распознавания состояния оборудования по графическим моделям дефектов
Процесс проектирования алгоритмов распознавания состоит из цепи следующих основных задач: - разработка априорного словаря признаков, необходимых для описания состояний объекта; - разработка априорного словаря классов распознаваемых состояний; - разбиение априорного пространства признаков на области, соответствующие классам априорного словаря классов состояний объекта; - разработка алгоритма распознавания, обеспечивающего отнесение состояния объекта к тому или иному классу состояния или их совокупности. Первая задача была решена в предыдущем разделе при разработке графической модели - в словарь признаков вошли : водород (Н2), метал (СН4), ацетилен (С2Н2), этилен (С2Н4), этан (С2Н6), окись углерода (СО), двуокись углерода (С02), сумма газов (СхНу). Пренебрегая ошибками измерения будем считать названные признаки детерминированными - принимающими конкретные числовые значения, которые могут рассматриваться в качестве координат вектора в признаковом 8-мерном пространстве. Разработка априорного словаря классов распознаваемых состояний и разбиение пространства признаков на области, соответствующие классам априорного словаря классов состояний высоковольтных вводов подробно описаны в разделе 5.3.
Решение этих задач проводилось на основании изучения достоверной информации результатов вскрытия высоковольтных вводов, содержащейся в актах повреждения оборудования. Подсистемой получения знаний было синтезировано 12 описаний классов состояния высоковольтных вводов. Для трансформаторов словарь классов распознаваемых состояний был составлен на основании отчета о НИР Всероссийского научно-исследовательского института электроэнергетики [1]. Описание классов состояния трансформаторов в признаковом пространстве составлено путем творческой адаптации материала, изложенного в статьях [14, 33] японских специалистов, к отечественным трансформаторам. Описание образов дефектов приводится только в относительных единицах ( % от общей суммы газов), так как для синтеза описания классов состояния трансформаторов (по методике, описанной в разделе 5.3) пока не хватает статистических данных. Описания образов распознаваемых классов состояния как для трансформаторов так и для вводов хранятся в библиотеке образов дефектов (БОД). В данном разделе предстоит разработать алгоритм распознавания, обеспечивающий отнесение состояния объекта к тому или иному классу состояния или их совокупности [66]. Состояние распознаваемого объекта, описывается графическим образом, представленным на рис.4.4. Определение к какому классу дефектов отнести состояние анализируемого объекта происходит в детерминированной трактовке в два этапа (рис.4.5). На первом этапе распознавание проводится в относительных единицах (%). Значения координат диагностируемого оборудования и классов состояния из БОД пересчитываются по формуле: 1. Определяются меры отличия диаграммы, описывающей состояние диагностируемого объекта от диаграмм, представляющих классы типовых дефектов по следующей формуле : где у - номер класса состояния из библиотеки образов дефектов, у= T,Y; Y - количество распознаваемых классов состояния оборудования в БОД; ХІ - координата соответствующею і-го газа на диаірамме, описывающей состояние объекта; Хуі - координата соответствующего і-го газа на у-диаграмме газов, описывающей класс состояния оборудования; Kyi - весовой коэффициент важности і-го газа для у-класса дефекта, учитывающий информативность признака. Коэффициенты Ку1 определяются путем экспертной оценки, причем, сумма : - для всех у-классов состояния должна быть одинаковой. 2. После вычисления всех мер отличия выбираем три минимальных значения: 3. Вводим величину "мера родства" (dF), позволяющую считать меры отличия Fy для различных классов типовых дефектов одинаковыми. Это решение учитывает погрешность измерешія при определеніш концентраций газов и неустойчивость распознавания различных классов состояния.
Причинами неустойчивого распознавания могут быть : - наличие сразу нескольких дефектов; - наличие некоторого "фона", связанного с эксплуатационными причинами (доливка некачественного масла, более жесткий режим работы оборудования, плохая дегазация па заводе-изготовителе и т.д.); - перерастание одного вида дефекта в другой (частичные разряды средней интенсивности со временем сопровождаются нагревом, интенсивные частичные разряды по мере развития могут привести к пробою остова и т.д.) - развитие (усугубление) одного и того же дефекта, и, таким образом, переход от одного класса состояния в другой (развитие слабых частичных разрядов в интенсивные, развитие умеренного нагрева в сильный и т.д.) Для определения "меры родства" вычисляем меры отличия между выбранными в пункте 2 классам состояния: где у={(1,2); (1,3); (2,3)} - сочетания выбранных классов состояния. Мера родства между выбранными классами состояния находится по формуле: 4. Определяем есть ли классы типовых дефектов "одинаково похожие" на образ диагностируемого объекта. Для этого выбираем классы, для которых выполняется неравенство: где у={(1,2); (1,3); (2,3)} - сочетания выбранных классов состояния. Получаем одинаково похожие на образ, диагностируемого объекта, классы состояния F". Если равенство не выполняется ни для одной пары классов, то выбираем класс с минимальной мерой отличия F , и на этом процесс распознавания заканчивается. На втором этапе распознавание проходит в абсолютных единицах. 5. Одинаково похожие классы состояния проверяются по сумме газов СхНу на выполнение неравенства: где z , h - сочетания одинаково похожих классов состояния - {(1,2); (1,3); (2,3)}. Если неравенство не выполняется, то выбираем наиболее похожий класс состояния по мипималыюму расстоянию от координаты СхНу распознаваемого образа до координаты СхНу рассматриваемых классов: и на этом процесс распознавания заканчивается.
