Upload
phamdang
View
245
Download
0
Embed Size (px)
Citation preview
Diagnostyka,
wiadomości
podstawowe
Podstawowe pojęcia:
Diagnostyka
z gr.: diagnostikós oznacza "umiejący rozpoznawać„
To nauka początkowo wiązana głównie z medycyną –
nauka o sposobach rozpoznawania chorób.
Diagnostyka techniczna
Nauka zajmująca zagadnieniami bieżącej i przewidywanej
oceny stanu technicznego maszyny, urządzenia poprzez
badanie własności procesów roboczych i towarzyszących pracy
maszyny, a także poprzez badanie własności wytworów
maszyny.
Diagnostyka procesów przemysłowych
Nauka zajmująca się zagadnieniami wykrywania i
lokalizowania defektów i uszkodzeń w procesach
przemysłowych - całej instalacji technicznej, jej poszczególnych
komponentach, a także urządzeniach pomiarowych oraz
elementach wykonawczych i regulacyjnych.
Diagnostyka,
wiadomości
podstawowe
Podstawowe pojęcia:
Proces diagnostyczny
czynność, w wyniku przeprowadzenia której na drodze
przetworzenia informacji o obiekcie diagnozowania następuje
określenie lub estymacja jego stanu, wykrywane i lokalizowane
są defekty i / lub uszkodzenia.
Obiekt
urządzenie lub zbiór urządzeń technologicznych i procesów w
nich zachodzących (system); często wraz ze zbiorem urządzeń
automatyki sterujących tymi procesami.
Defekt
niedopuszczalne odchylenie co najmniej jednej cechy lub
zmiennej opisującej proces; powoduje pogorszenie jakości
działania systemu.
Uszkodzenie
trwała niezdolność systemu lub jego komponentu do
wypełniania wymaganych zadań w założonych warunkach
eksploatacyjnych.
Diagnostyka,
wiadomości
podstawowe
Podstawowe pojęcia:
Symptom
zmiana wielkości obserwowanej poza jej normalny zakres
wartości; jest nośnikiem informacji o możliwych defektach lub
uszkodzeniach obiektu.
Sygnał
przebieg dowolnej wielkości fizycznej, będącej nośnikiem
informacji.
Detekcja defektu / uszkodzenia
Wykrycie defektu / uszkodzenia.
Lokalizacja defektu / uszkodzenia
Określenie jego miejsca wystąpienia.
Identyfikacja defektu / uszkodzenia
Określenie rozmiaru i charakteru jego zmienności w czasie.
Analiza defektu / uszkodzenia
Określenie jego źródła i zebranie wiedzy w celu
przeciwdziałania mu.
Diagnostyka,
wiadomości
podstawowe
Podstawowe pojęcia:
Redundancja analityczna
użycie kilku, niekoniecznie opartych na tych samych
przesłankach, sposobów wyznaczania wielkości
współpanującej proces, przy czym jedna z metod ma postać
modelu w formie analitycznej.
Model ilościowy
zbiór zależności wiążących zmienne i parametry systemu
pozwalający opisać ilościowe zachowanie się systemu
(ilościowy przebieg procesu).
Model jakościowy
zbiór zależności wiążących zmienne i parametry systemu
pozwalający opisać jakościowe zachowanie się systemu (reguły
logiczne, klauzule).
Model diagnostyczny
zbiór zależności wiążących specyficzne wielkości wejściowe –
symptomy, ze specyficznymi wielkościami wyjściowymi -
defektami; relacja przyczynowo – skutkowa.
Diagnostyka,
wiadomości
podstawowe
Podział defektów z uwagi na ich przebieg w czasie:
a) nagłe (skokowe)
b) w stanie początkowym (dryfujące)
c) przerywane
f
t
f
t
f
t
a)
b)
c)
Diagnostyka,
wiadomości
podstawowe
Ze względu na pozyskiwanie informacji o obiekcie
diagnozowanym proces diagnozowania można
podzielić na fazy:
a) mierzenie – pozyskiwanie informacji o wartościach
badanych wielkości;
b) sprawdzanie – pozyskiwanie wiadomości o stosunku
wartości badanych do odniesienia;
c) wnioskowanie – pozyskiwanie wiadomości o
relacjach pomiędzy zbiorem uzyskanych wyników
sprawdzeń, a zbiorem rozróżnialnych stanów
obiektu.
Diagnostyka,
wiadomości
podstawowe
Dwuetapowość procesu diagnostycznego:
a) detekcja;
b) lokalizacja;
dwuetapowość procesu lokalizacji:
a) szybkie wygenerowanie wiarygodnych diagnoz
dla układów zabezpieczeń – mała
szczegółowość rozróżniania uszkodzeń,
uwzględniająca wymagania układów
zabezpieczających; baza danych
diagnostycznych wykorzystywana na tym etapie
wnioskowania projektowana jest w sposób
zapewniający dużą wiarygodność przy możliwie
najkrótszym czasie wnioskowania;
b) dokładne określenie miejsca, rodzaju i
rozmiaru uszkodzenia; rozpatrywany jest pełen
zbiór możliwych uszkodzeń, a baza danych
diagnostycznych opracowywana jest w sposób
zapewniający maksymalną wiarygodność i
dokładność.
Diagnostyka,
wiadomości
podstawowe
Fazy procesu diagnostycznego
DETEKCJA
LOKALIZACJA diagnozy
sygnały
pomiarowe
sygnały
sterujące
sygnały symptomy
Diagnostyka,
wiadomości
podstawowe PROCES
ETAP DRUGI
LOKALIZACJI
DETEKCJA
USZKODZEŃ
UKŁADY
ZABEZPIECZEŃ
ETAP PIERWSZY
LOKALIZACJI diagnozy wstępne
duża wiarygodność i szybkość
wnioskowania diagnozy ostateczne duża wiarygodność i dokładność
wnioskowania
Struktura dwuetapowego algorytmu lokalizacji uszkodzeń
Diagnostyka,
wiadomości
podstawowe
poziom 3
urządzenia
wykonawcze
i pomiarowe
Fisher
poziom 2
elektroniczne moduły systemu
sterującego
poziom 1
komunikacja
Fisher
proces,
komponenty
DIAGNOSTYKA W UKŁADACH AUTOMATYKI
Diagnostyka,
wiadomości
podstawowe
SPECYFIKA DIAGNOSTYKI PROCESÓW PRZEMYSŁOWYCH
Obiekty diagnozowania to złożone instalacje technologiczne
w przemyśle chemicznym, energetycznym, hutniczym itp..
Bardzo duża liczba możliwych „uszkodzeń”.
Wykorzystanie wyłącznie danych roboczych – brak możliwości
zakłócania przebiegu procesu.
Realizacja diagnostyki na bieżąco w trakcie trwania procesu.
Brak danych pomiarowych dla stanów awaryjnych.
Awarie występujące po raz pierwszy powinny być rozpoznawane.
W systemach DCS i SCADA dostępne są duże zbiory danych
pomiarowych przydatnych do budowy modeli.
Diagnostyka,
wiadomości
podstawowe
PROBLEMY DIAGNOSTYKI PROCESÓW PRZEMYSŁOWYCH
Sprzeczność między dążeniem do wczesnego wykrywania
małych uszkodzeń a fałszywymi alarmami.
Niepewność symptomów.
Uzyskanie wysokiej rozróżnialności uszkodzeń.
Niepewność relacji uszkodzenia – symptomy.
Uszkodzenia wielokrotne.
Dynamika powstawania symptomów.
Zmiany zbioru zmiennych pomiarowych i struktury obiektu.
Niejednakowy stopień wiedzy o różnych częściach obiektu
diagnozowania – potrzeba integracji różnych metod.
Konieczność dekompozycji i diagnozowania
zdecentralizowanego.
Diagnostyka,
wiadomości
podstawowe
Przyczyny i skutki występowania defektów i uszkodzeń
Pętla „dodatniego”
sprzężenia generacji
Stany
nienormalnej
pracy
obiektu
Mogą powodować: • straty ekonomiczne,
• skażenie środowiska,
• zagrożenie ludzkiego
zdrowia i / lub życia.
Są wywoływane: • uszkodzeniami -
duża złożoność systemu -
- jego starzenie się,
- czynniki losowe,
• błędami obsługi -
złożoność systemu.
Nagromadzenie
informacji
alarmowych
Przeciążenie
informacyjne
operatorów
Diagnostyka,
wiadomości
podstawowe
Jak projektować systemy nadzoru procesów
Co wolno operatorowi procesu?
Pod jakim warunkiem operator może to zrobić?
Diagnostyka,
wiadomości
podstawowe
Zakres diagnostyki procesów przemysłowych
ERP (ang. Enterprise Resource Planning)
Planowanie Zasobów Przedsiębiorstwa
Układy wykonawcze i pomiarowe
Warstwa automatyki
Zarządzanie
MES
APS
ERP
APS (ang. Advanced Planning System)
System Zaawansowanego Planowania
MES (ang. Manufacturing Execution Systems)
Systemy Realizacji Produkcji.
Charmonogra-
mowanie prac
remontowych
. podejścia
Okresowe przeglądy oraz prace remontowe
Przerwanie eksploatacji w celu przeprowadzenia przeglądu i
niezbędnych prac remontowych - wiąże się z dużymi stratami
produkcyjnymi oraz znacznymi kosztami prac remontowych.
Wydłużanie okresu między remontami może doprowadzić do
awarii maszyn i urządzeń, a w przypadku niebezpiecznych
instalacji technologicznych wręcz do katastrofy.
t
T T T
Charmonogra-
mowanie prac
remontowych
. podejścia
Remonty na podstawie bieżącej oceny stanu
- strategia przeprowadzania remontów na podstawie bieżącej
oceny stanu technicznego obiektu.
Warunek konieczny - realizacja monitorowania stopnia degradacji
aparatów technologicznych oraz prognozowanie czasu do
osiągnięcia stanu krytycznego.
t T2 T1 T3
System monitorowania stopnia degradacji
i prognozowania czasu do stanu krytycznego
Charmonogra-
mowanie prac
remontowych
.
Czy prędkość degradacji
stanu technicznego jest
stała?
Stałe interwały
międzyremontowe
Czy istnieją wiarygodne
symptomy zbliżania się do stanu
krytycznego?
Czy remont wyprzedzający
osiągnięcie stanu
krytycznego jest
uzasadniony ekonomicznie?
Czy istnieją efektywne narzędzia
diagnostyczne i procedury
monitorowania stanu
technicznego?
Remonty planowane
w oparciu
o stan techniczny
Praca do awarii
N N
N
N T
T
T
T
T
Diagnostyka,
wiadomości
podstawowe
Podział metod diagnostycznych:
1. inwazyjne;
2. nieinwazyjne.
Podział eksperymentów diagnostycznych:
1. czynne;
2. bierne.
Sterowanie / regulacja a systemy diagnostyki
zakłócenia
zadajnik regulator obiekt /
proces
układy nastawcze /
wykonawcze
układy pomiarowe
–
+
parametry
zakłócenia
zadajnik sterownik obiekt /
proces
układy nastawcze /
wykonawcze
parametry
Obiekty
diagnostyczne
Taśmociąg – opis działania systemu
Urządzenie pozwalające na dwukierunkowy transport elementów
pomiędzy dwoma stanowiskami roboczymi (dolnym i górnym).
Urządzenie pracuje w trybie automatycznym, w którym to po naciśnięciu
przez operatora przycisku sterującego znajdującego się u dołu / góry
urządzenia wykonuje przetransportowanie elementu z dołu do góry / z
góry na dół. Ruch wykonywany jest tak długo, aż element zostanie wykryty
przez odpowiedni czujnik obecności przedmiotu (górny / dolny).
Urządzenie wyposażone jest w Przycisk Stopu Awaryjnego pozwalający na
zatrzymanie pracy urządzenia poprzez jego wciśnięcie.
Napęd stanowi silnik elektryczny.
Obiekty
diagnostyczne
Taśmociąg – lista potencjalnych defektów obiektu
1. Uszkodzenie / defekt silnika.
2. Zerwanie się taśmy transportującej.
3. Zaklinowanie się taśmy transportującej – ślizganie się na rolkach.
4. Uszkodzenie dolnego czujnika obecności przedmiotu.
5. Uszkodzenie górnego czujnika obecności przedmiotu.
6. Uszkodzenie dolnego przycisku sterującego.
7. Uszkodzenie górnego przycisku sterującego.
8. Uszkodzenie przycisku PSA.
9. Uszkodzenie syreny / lampki sygnalizacyjnej.
10. Uszkodzenie PLC.
11. Brak prawidłowej komunikacji.
Obiekty
diagnostyczne
Zbiornik – opis działania systemu
Obiekt pozwalający na rezerwowe gromadzenie zasobów cieczy.
Zadaniem układu sterowania jest utrzymywanie
zadanej ilości (poziom) cieczy w zbiorniku.
Układ zasilany jest przez pompę
o stałej wydajności. Dodatkowo
pomiędzy wejściem do zbiornika,
a pompą umieszczony jest zawór
odcinający, sterowany dwustanowo.
Ze zbiornika ciecz może być odbierana -
- charakter stochastyczny procesu.
Czujnik poziomu służy
do identyfikacji stopnia (poziom)
napełnienia zbiornika.
Obiekty
diagnostyczne
Zbiornik – lista potencjalnych defektów obiektu
1. Uszkodzenie /defekt pompy.
2. Uszkodzenie / defekt miernika poziomu.
3. Przytkanie przepływów – rury.
4. Uszkodzenie / defekt zaworu.
5. Pęknięcie zbiornika.
6. Uszkodzenie syreny /
/ lampki sygnalizacyjnej.
7. Uszkodzenie PLC.
8. Nieprawidłowa komunikacja.
Detekcja
uszkodzeń
. Metody detekcji defektów
Metody bazujące na kontroli parametrów zmiennych procesowych: • Metody kontroli ograniczeń wartości zmiennych procesowych:
– Kontrola przekroczeń granicznych;
– Kontrola trendów;
– Kontrola wartości zmiennych binarnych.
• Metody analizy sygnałów: – Analiza statystyczna sygnałów;
– Analiza spektralna sygnałów;
– Wykorzystanie modeli sygnałów do predykcji ich wartości.
Metody bazujące na kontroli związków między zmiennymi
procesowymi: • Metody wykorzystujące proste związki między sygnałami:
– Wykorzystanie redundancji sprzętowej;
– Kontrola sygnałów sprzężeń zwrotnych;
– Kontrola relacji między wartościami zmiennych;
– Kontrola zgodności kierunków zmian sygnałów.
• Metody wykorzystujące modele analityczne: – Detekcja z wykorzystaniem modeli fizycznych;
– Detekcja z wykorzystaniem modeli liniowych typu wejście–wyjście;
– Detekcja z wykorzystaniem obserwatorów stanu;
– Detekcja na podstawie identyfikacji on–line.
Metody wykorzystujące modelowanie jakościowe i neuronowe: – Detekcja z wykorzystaniem modeli jakościowych w postaci reguł typu
jeśli-to;
– Detekcja z wykorzystaniem modeli rozmytych;
– Detekcja z wykorzystaniem modeli neuronowych.
Detekcja
uszkodzeń
.
Metody bazujące na kontroli parametrów
zmiennych procesowych.
Metody kontroli ograniczeń wartości zmiennych
procesowych.
Kontrola przekroczeń granicznych (wiarygodności – dla zmiennych analogowych)
Polega na umownym przyjęciu dla poszczególnych sygnałów,
wartości traktowanych jako graniczne i sprawdzaniu, czy
wartości sygnałów mierzonych na obiekcie znajdują się w
przedziale wyznaczonym przez przyjęte granice. Jeżeli
podczas testu wartości sygnałów znajdują się poza przyjętymi
granicami oznacza to nieprawidłowy przebieg procesu.
Granica alarmowa
Granica bezpieczeństwa
Alarm Zadziałanie blokady
Diagnoza
t
Uszkodzenie
y
zakres
zmian
wielkości
fizycznej
np. 3000 obr/min
zakres zmian
wielkości
pomiarowej
np. 3600 obr/min
zakres zmian
sygnału
pomiarowego
np. 10 V
Uszkodzenie
Detekcja
uszkodzeń
.
Metody bazujące na kontroli parametrów
zmiennych procesowych.
Metody kontroli ograniczeń wartości zmiennych
procesowych..
Kontrola trendów
Wnioskowanie o stanie diagnozowanego obiektu opiera się o
kontrolę szybkości zmian wartości sygnałów. Kontroli
dokonuje się poprzez porównanie dwóch wartości. Pierwszą
jest zmiana testowanego sygnału mierzona na obiekcie.
Obliczana jest jako różnica wartości aktualnej i poprzedniej
pomiaru. Drugą jest zmiana testowanego sygnału
przewidziana lub wyznaczona dla stanu bez uszkodzenia
obiektu.
Detekcja
uszkodzeń
.
Metody bazujące na kontroli parametrów
zmiennych procesowych.
Metody kontroli ograniczeń wartości zmiennych
procesowych.
Kontrola wartości zmiennych binarnych
Metoda ta zasadza się na sprawdzaniu efektów wywołanych
celową zmianą wartości binarnego sygnału sterującego
(testującego) w układzie wykonawczym. Niepojawienie się
określonego, z góry przewidzianego efektu tego działania
stanowi symptom wystąpienia uszkodzenia. Aktualny stan
pracy układu wykonawczego sygnalizowany jest binarnie.
Detekcja
uszkodzeń
.
Metody bazujące na kontroli parametrów
zmiennych procesowych.
Metody analizy sygnałów.
Analiza statystyczna sygnałów
Analiza sygnału to działanie, w wyniku którego otrzymuje się
zbiór cech sygnału, którymi jest on opisany.
Sygnał (wynik pomiaru wielkości fizycznej) powinien być
opisany odpowiednim modelem matematycznym, który
umożliwi opis obserwowanych zjawisk.
Sygnał deterministyczny posiada matematyczny model
(umożliwiający jednoznaczne odtworzenie sygnału) opisany
funkcją czasu, częstotliwości lub położenia o wartościach
rzeczywistych lub zespolonych.
Sygnał stochastyczny jest opisywany przez zbiór pojedynczych
wyników obserwacji jakiegoś zjawiska.
Analizę statystyczną przeprowadza się najczęściej dla
sygnałów losowych. Podstawowymi cechami opisującymi
statystyczne właściwości sygnałów są:
• wartość średnia sygnału,
• wariancja,
• odchylenie standardowe.
Detekcja
uszkodzeń
.
Metody bazujące na kontroli parametrów
zmiennych procesowych.
Metody analizy sygnałów.
Analiza spektralna sygnałów
Analiza spektralna zwana także analizą widmową pozwala na
określenie cech ilościowych i jakościowych sygnału na
podstawie badania widma sygnału.
Bazuje na modelach sygnału w dziedzinie czasu, dla których
sygnał reprezentowany jest przez szereg Fouriera. W modelu
tym właściwy sygnał złożony jest ze składowych
harmonicznych. Celem opisu amplitud, oraz faz składowych
harmonicznych rozpatruje się je jako zespolone funkcje
okresowe postaci:
Wyniki analizy najczęściej przedstawia się w postaci
wykresów zmienności w funkcji częstotliwości:
• amplitudy,
• gęstości mocy.
f
tjtetx tj
2
)sin()cos()(
Detekcja
uszkodzeń
.
Metody bazujące na kontroli parametrów
zmiennych procesowych.
Metody analizy sygnałów.
Wykorzystanie modeli sygnałów do predykcji ich wartości
Posiadając model matematyczny sygnału można wyliczyć
wartość sygnału w każdej chwili czasu, także przyszłej.
Ścisłe modele matematyczne występują dla sygnałów
deterministycznych.
Dla sygnałów losowych model w postaci procesu stochastycznego
pozwala na wyznaczenie z pewnym prawdopodobieństwem wartości
sygnału w zadanej chwili czasu.
Możliwość wyznaczenia dokładnej lub z pewnym
prawdopodobieństwem przybliżonej wartości sygnału
badanego w przyszłości na bazie jego modelu, umożliwia
przeprowadzenie procesu wnioskowania o zbliżającym się
defekcie.
Detekcja
uszkodzeń
.
Metody bazujące na kontroli parametrów
zmiennych procesowych.
Metody bazujące na kontroli związków między
zmiennymi procesowymi.
Metody wykorzystujące proste związki między sygnałami.
Wykorzystanie redundancji sprzętowej
Umożliwia detekcję i lokalizację uszkodzeń w torach
pomiarowych oraz regulatorów.
Może zostać zachowana ciągłość pracy systemu w przypadku
awarii.
Detekcja
uszkodzeń
.
Metody bazujące na kontroli parametrów
zmiennych procesowych.
Metody bazujące na kontroli związków między
zmiennymi procesowymi.
Metody wykorzystujące proste związki między sygnałami.
Kontrola sygnałów sprzężeń zwrotnych
Sygnał sprzężenia zwrotnego niesie informację o wyjściu
całego, bądź części układu objętej sprzężeniem zwrotnym.
Podając na układ ze sprzężeniem zwrotnym sygnał sterujący,
oczekujemy zmniejszenia wartości błędu sygnału
regulowanego.
Jeżeli pomimo działań regulatorów wartość błędu w układzie
nie zmienia swojej wartości lub rośnie, może to oznaczać
wystąpienie uszkodzenia w układach wykonawczych lub
układach regulacji występujących w pętli sprzężenia
zwrotnego.
Detekcja
uszkodzeń
.
Metody bazujące na kontroli parametrów
zmiennych procesowych.
Metody bazujące na kontroli związków między
zmiennymi procesowymi.
Metody wykorzystujące proste związki między sygnałami.
Kontrola relacji między wartościami zmiennych
Metodę tą można zastosować w przypadku znajomości relacji
ilościowych pomiędzy wartościami zmieniających się
sygnałów. Znajomość takiej relacji umożliwia wyliczenie
ilościowej zmiany wartości jednego sygnału na podstawie
znajomości ilościowej zmiany wartości innych sygnałów
powiązanych z nim znanymi relacjami. Wykrycie zmian
testowanego sygnału o wartości innej niż wynikająca z relacji
między zmianami znanych sygnałów może być symptomem
wystąpienia uszkodzenia.
Detekcja
uszkodzeń
.
Metody bazujące na kontroli parametrów
zmiennych procesowych.
Metody bazujące na kontroli związków między
zmiennymi procesowymi.
Metody wykorzystujące proste związki między sygnałami.
Kontrola zgodności kierunków zmian sygnałów
Metoda ta uwzględnia relacje odnośnie trendów powiązanych
ze sobą sygnałów. Powiązanie pomiędzy sygnałami polega na
zmianie kierunku jednego sygnału dla zmiany kierunku
innego sygnału lub grupy sygnałów.
Metoda opiera się na znajomości powiązań co do zgodności
kierunków zmian sygnałów testowanych ze znanymi.
Pojawienie się zmiany kierunku testowanego sygnału w
stronę przeciwną niż wynikająca z analizy zależności
pomiędzy sygnałami może stanowić o wystąpieniu defektu.
Detekcja
uszkodzeń
.
Metody bazujące na kontroli parametrów
zmiennych procesowych.
Metody bazujące na kontroli związków między
zmiennymi procesowymi.
Metody wykorzystujące modele analityczne.
Detekcja z wykorzystaniem modeli fizycznych
Residua generowane na bazie zwykle nieliniowych modeli
(opis diagnozowanego procesu technicznego w postaci
równań ruchu, równań bilansowych, równań energetycznych,
itp.) wynikających z równań fizycznych opisujących obiekt są
zwykle najbardziej pewne, jednak uzyskanie modeli dla
złożonych obiektów jest często niemożliwe. Dodatkową
trudnością jest identyfikacja parametrów takiego modelu.
Metody te powinna cechować wrażliwość na defekty i
nieczułość na naturalne zakłócenia w procesie, szumy
pomiarowe, itp.
OBIEKT
DIAGNOZOWANY
MODEL
FIZYCZNY
wartości wartości
residuum +
-
zadane otrzymane
wartości
wyliczone
zakłócenia
Schemat układu detekcji wykorzystującego model fizyczny.
Detekcja
uszkodzeń
.
Metody bazujące na kontroli parametrów
zmiennych procesowych.
Metody bazujące na kontroli związków między
zmiennymi procesowymi.
Metody wykorzystujące modele analityczne.
Detekcja z wykorzystaniem modeli liniowych typu wejście–wyjście
Opiera się na opisie układu w postaci równań zgodności
(parzystości). Uzyskany w ten sposób model jest liniowy i
przedstawia się go w postaci transmitancyjnej.
Dla obiektu opisanego:
oraz modelu w postaci:
generowanie residuów może odbywać się w układach:
)(
)(
)(
)()(
sL
sM
sx
sysG
)(
)(
)(
)()(
sM
sL
sx
sysG
M
M
M
MM
OBIEKT
DIAGNOZOWANY
MODEL OPISANY
TRANSMITANCJĄ
wejście wyjście
residuum +
-
)(
)()(
sM
sLsG
M
MM
zakłócenia
y
M
u
M
y
u
Układ opisany zależnością 1.
OBIEKT
DIAGNOZOWANY
wejście wyjście
residuum +
-
zakłócenia
u
M
y
u
)(sLM
)(sMM
Układ opisany zależnością 2. 1. ( ) ( ) ( ) ( )Mr s y s G S u s
2. ( ) ( ) ( ) ( ) ( )M Mr s y s M s u s L s
Detekcja
uszkodzeń
.
Metody bazujące na kontroli parametrów
zmiennych procesowych.
Metody bazujące na kontroli związków między
zmiennymi procesowymi.
Metody wykorzystujące modele analityczne.
Detekcja z wykorzystaniem obserwatorów stanu
Residua generowane są na podstawie analizy zmian
niemierzalnego wektora stanu odtwarzanego przez
obserwator lub jako różnice pomiędzy sygnałami wyjściowymi
mierzonymi i wyliczanymi z modelu obiektu. Zastosowanie tej
metody wymaga znajomości opisu obiektu w postaci równań
w przestrzeni stanu.
OBIEKT
DIAGNOZOWANY
MODEL OPISANY
RÓWNANIAMI STANU
wejście wyjście
residuum
+
-
zakłócenia
yM uM
y u
OBSERWATOR
)()(
)()()(
^
^
txCty
tuBtxAtx
^
x
+
-
Detekcja
uszkodzeń
.
Metody bazujące na kontroli parametrów
zmiennych procesowych.
Metody bazujące na kontroli związków między
zmiennymi procesowymi.
Metody wykorzystujące modele analityczne.
Detekcja na podstawie identyfikacji on–line
Identyfikacja służy do oszacowania parametrów modelu,
które są podstawą do wyliczenia fizycznych współczynników
obiektu.
Residua generowane są jako różnice pomiędzy wartościami
nominalnymi współczynników, a określonymi na drodze
identyfikacji.
Metody te stosuje się dla obiektów dobrze określonych.
Fizyczne współczynniki obiektu wynikają z opisania obiektu
równaniami różniczkowymi w postaci:
w zapisie tym oznaczenia są następujące:
y(n)(t) – n-ta pochodna po czasie sygnału y(t);
C – sygnał stanowiący sumę sygnałów uszkodzeń
oddziałujących na wejście i wyjście.
(1) ( ) ( )
1 0 1 1( ) ( ) ... ( ) ( ) ( ) ... ( )n m
n my t a y t a y t b u t b u t b u t C
Detekcja
uszkodzeń
.
Metody bazujące na kontroli parametrów
zmiennych procesowych.
Metody bazujące na kontroli związków między
zmiennymi procesowymi.
Metody wykorzystujące modele analityczne.
Detekcja na podstawie identyfikacji on–line
OBIEKT
DIAGNOZOWANY
IDENTYFIKACJA
PARAMETRÓW
MODELU
zakłócenia
WYLICZENIE
FIZYCZNYCH
PARAMETRÓW
OBIEKTU
PORÓWNANIE
PARAMETRÓW
WYLICZONYCH Z
NOMINALNYMI
DECYZJA O
STANIE
OBIEKTU
wejście wyjście
u y
Detekcja
uszkodzeń
.
Metody bazujące na kontroli parametrów
zmiennych procesowych.
Metody bazujące na kontroli związków między
zmiennymi procesowymi.
Metody wykorzystujące modelowanie jakościowe i
neuronowe.
Detekcja z wykorzystaniem modeli jakościowych w postaci reguł typu jeśli-to
Metoda naśladująca proces myślowy człowieka. Detekcja
uszkodzeń polega na sprawdzaniu reguł formułowanych w
postaci zależności logicznych.
Część pierwsza to teza zaczynająca się słowem jeśli.
Następnie występuje deklaracja zmiennych i określenie ich
logicznych powiązań. Operatorami określającymi relacje
między sygnałami są operatory: i, lub, oraz negacja sygnału.
W końcowej fazie podejmowana jest decyzja diagnostyczna.
Rozpoczyna się ona słowem to, po czym następuje zapis
wniosków wynikających ze spełnienia wcześniej określonych
relacji.
Detekcja
uszkodzeń
.
Metody bazujące na kontroli parametrów
zmiennych procesowych.
Metody bazujące na kontroli związków między
zmiennymi procesowymi.
Metody wykorzystujące modelowanie jakościowe i
neuronowe.
Detekcja z wykorzystaniem modeli rozmytych
Modele rozmyte obiektu diagnozowanego tworzone są
najczęściej we wstępnej fazie eksploatacji obiektu. Model
rozmyty obiektu stanowi baza reguł w postaci
wielowymiarowej tablicy decyzyjnej.
Generowanie sygnałów wyjściowych modelu składa się z
trzech etapów: proces rozmywania sygnałów, proces
wnioskowania, proces ostrzenia sygnału.
W celu zmniejszenia wpływu szumów pomiarowych i
niedokładności modelowania wprowadza się zamiast
progowej oceny wartości residuum ocenę rozmytą. r U N
r [%]
100 0
1 Zbiór wartości
lingwistycznych:
U – stan uszkodzenia;
N – stan normalny.
OBIEKT
DIAGNOZOWANY
MODEL
wartości wartości
residuum +
-
zadane otrzymane
wartości
wyliczone
zakłócenia
Detekcja
uszkodzeń
.
Metody bazujące na kontroli parametrów
zmiennych procesowych.
Metody bazujące na kontroli związków między
zmiennymi procesowymi.
Metody wykorzystujące modelowanie jakościowe i
neuronowe.
Detekcja z wykorzystaniem modeli rozmytych
sygnały wejściowe
OBIEKT
MODEL
ROZMYTY
OBIEKTU
ROZMYTY
ALGORYTM
DECYZYJNY
residuum
wartość ostra
y
yM
decyzja
+
-
residuum
wartość
rozmyta
lub ostra
Detekcja
uszkodzeń
.
Metody bazujące na kontroli parametrów
zmiennych procesowych.
Metody bazujące na kontroli związków między
zmiennymi procesowymi.
Metody wykorzystujące modelowanie jakościowe i
neuronowe.
Detekcja z wykorzystaniem modeli neuronowych
Zastosowanie sieci neuronowych w detekcji uszkodzeń może
być dwojakie.
Sztuczna sieć neuronowa może pełnić funkcję klasyfikatora
stanów obiektu.
Sztuczna sieć neuronowa może także posłużyć jako model
obiektu.
OBIEKT
KLASYFIKATOR
NEURONOWY
zmienne
procesowe klasyfikacja stanu
Sieć neuronowa jako klasyfikator stanu na bazie wartości zmiennych procesowych.
Detekcja
uszkodzeń
.
Metody bazujące na kontroli parametrów
zmiennych procesowych.
Metody bazujące na kontroli związków między
zmiennymi procesowymi.
Metody wykorzystujące modelowanie jakościowe i
neuronowe.
Detekcja z wykorzystaniem modeli neuronowych
OBIEKT
MODEL
(w szczególności)
NEURONOWY
sygnały wejściowe
residuum
KLASYFIKATOR
NEURONOWY
klasyfikacja stanu
UCZENIE
wejścia / wyjścia obiektu
UCZENIE
baza stanów
+
-
Detekcja
uszkodzeń
. Metody detekcji defektów
Metody bazujące na kontroli parametrów zmiennych procesowych: • Metody kontroli ograniczeń wartości zmiennych procesowych:
– Kontrola przekroczeń granicznych;
– Kontrola trendów;
– Kontrola wartości zmiennych binarnych.
• Metody analizy sygnałów: – Analiza statystyczna sygnałów;
– Analiza spektralna sygnałów;
– Wykorzystanie modeli sygnałów do predykcji ich wartości.
Metody bazujące na kontroli związków między zmiennymi
procesowymi: • Metody wykorzystujące proste związki między sygnałami:
– Wykorzystanie redundancji sprzętowej;
– Kontrola sygnałów sprzężeń zwrotnych;
– Kontrola relacji między wartościami zmiennych;
– Kontrola zgodności kierunków zmian sygnałów.
• Metody wykorzystujące modele analityczne: – Detekcja z wykorzystaniem modeli fizycznych;
– Detekcja z wykorzystaniem modeli liniowych typu wejście–wyjście;
– Detekcja z wykorzystaniem obserwatorów stanu;
– Detekcja na podstawie identyfikacji on–line.
Metody wykorzystujące modelowanie jakościowe i neuronowe: – Detekcja z wykorzystaniem modeli jakościowych w postaci reguł typu
jeśli-to;
– Detekcja z wykorzystaniem modeli rozmytych;
– Detekcja z wykorzystaniem modeli neuronowych.
Lokalizacja
uszkodzeń
. Metody lokalizacji defektów
Metody bazujące na relacji symptomy-defekty wynikającej z
redundancji sprzętowej obiektu: − redundancja K z N.
Metody oparte na relacji symptomy-defekty wyprowadzanej ze
struktury modeli analitycznych: − banki obserwatorów;
− residua strukturalne.
Metody wymagające określenia relacji symptomy-defekty przez
eksperta: − metody wykorzystujące związek między symptomami i defektami w
postaci funkcji logicznej i reguł jeśli – to;
− metody drzew diagnostycznych;
− metody wykorzystujące binarną macierz diagnostyczną;
− metody bazujące na rozmytej relacji diagnostycznej;
− metody wykorzystujące pojęcie systemu informacyjnego do opisu relacji
diagnostycznej.
Metody wymagające określenia relacji symptomy-defekty w fazie
uczenia: − klasyczne metody rozpoznawania wzorców;
− zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do klasyfikacji stanów
obiektu.
Lokalizacja
uszkodzeń
. Redundancja K z N
Metody bazujące na relacji symptomy-defekty
wynikającej z redundancji sprzętowej obiektu.
Najprostszą i najmniej kosztowną odmianą redundancji
sprzętowej typu K z N jest redundancja typu 2 z 3. Pozwala
ona na wykrycie defektu pojedynczego. Zastosowanie
redundancji sprzętowej typu K z N umożliwia wykrywanie
defektów wielokrotnych o krotności będącej różnicą N – K.
Lokalizacja
uszkodzeń
. Banki obserwatorów
Metody oparte na relacji symptomy-defekty
wyprowadzanej ze struktury modeli analitycznych
Jest to metoda redundancji analitycznej. Opiera się na
analizie zbioru residuów generowanych przez układy detekcji
uszkodzeń.
Metoda ta polega na stworzeniu zbioru (banku)
obserwatorów, w którym każdy obserwator jest wrażliwy na
jeden defekt, a nie wrażliwy na pozostałe.
Wyodrębnia się banki obserwatorów konstruowane
specjalnie do identyfikacji defektów czujników pomiarowych,
elementów wykonawczych oraz komponentów układu.
Na podstawie generowanego przez bank obserwatorów
wektora zawierającego binarne wartości residuów
podejmowana jest decyzja o lokalizacji uszkodzenia.
Lokalizacja
uszkodzeń
.
Metody oparte na relacji symptomy-defekty
wyprowadzanej ze struktury modeli analitycznych
Residua strukturalne uzyskiwane są na drodze wymnożenia
residuów generowanych przez układy detekcji uszkodzeń
przez ściśle określone funkcje wymierne. Odpowiedni dobór
wymiernych funkcji ma na celu zapewnienie rozróżnialności
uszkodzeń. Tak uzyskane residua strukturalne odznaczają
się niewrażliwością na niemierzalne sygnały wejściowe.
Decyzja o defektach podejmowana jest na postawie binarnej
macierzy diagnostycznej. W macierzy tej występuje
przyporządkowanie każdej wartości residuów strukturalnych
odpowiadających im sygnatur uszkodzeń.
Stosunkowo łatwe jest zamodelowanie w równaniach
zgodności zależności residuów od defektów czujników i
elementów wykonawczych. Trudności nastręcza modelowanie
defektów komponentów instalacji technologicznej.
Pominięcie w tablicy decyzyjnej defektów komponentów
instalacji technologicznej może prowadzić do błędnego
wnioskowania w przypadku ich wystąpienia.
Residua strukturalne
Lokalizacja
uszkodzeń
. metody wykorzystujące związek między
symptomami i defektami w postaci funkcji
logicznej i reguł jeśli – to
Metody wymagające określenia relacji
symptomy-defekty przez eksperta Sygnały wejściowe stanowią binarne wartości symptomów.
Sygnał wyjściowy wskazuje na wystąpienie określonego
uszkodzenia lub podzbioru uszkodzeń. Funkcja logiczna
może w ogólnym przypadku łączyć binarne symptomy
generowane różnymi metodami W metodzie tej może być
zastosowana również wielowartościowa reprezentacja
wartości symptomów.
Operatorami łączącymi binarne wartości symptomów są
ogólnie znane operatory logiki dwuwartościowej. Zalicza się
do nich operatory i, lub, oraz negację. Proces wnioskowania
polega na sprawdzeniu prawdziwości konkluzji poprzez
sprawdzenie wartości binarnych zmiennych wejściowych
stanowiących tezę testowanej reguły.
Każda diagnoza stanowi odrębną funkcję logiczną. Wynika z
tego możliwość zaprojektowania funkcji decyzyjnych tylko dla
wybranych defektów.
Lokalizacja
uszkodzeń
. metody drzew diagnostycznych
Metody wymagające określenia relacji
symptomy-defekty przez eksperta
Zapisanie procedury diagnostycznej w postaci drzewa
diagnostycznego polega na przypisaniu węzłom drzewa
poszczególnych testów, a gałęziom wyników testów. Zapisana
w ten sposób procedura jest procedurą sekwencyjną
testowania obiektu.
START
t1
t2
t3
t5
0 1
1 0
0
1
t6 0
0 0
0
1
1
t7
t8 1
t9
d1 d2 d3
d4
d5
oznaczenia:
ti – i-ty test;
0, 1 – wynik testu;
di – i-ta diagnoza.
t4
Przykładowa struktura drzewa decyzyjnego.
Lokalizacja
uszkodzeń
. metody wykorzystujące binarną macierz
diagnostyczną;
rozmyta relacja diagnostyczna
Metody wymagające określenia relacji
symptomy-defekty przez eksperta Binarną macierz diagnostyczną można przedstawić w postaci
tablicy. Element aij macierzy przyjmuje wartość równą 1 w
przypadku wykrycia przez i-ty test j-tej awarii.
Określana jest za pomocą: zbioru testów: T = { ti }, i = 1…I
oraz zbioru defektów: D = { dj }, j = 1…J.
Sprzężenia pomiędzy testami i defektami przyjmują wartości:
0 – gdy przeprowadzenie testu ti nie wskazuje na
występowanie defektu dj;
1 – gdy przeprowadzenie testu ti wskazuje na występowanie
defektu dj.
Macierz taka ma postać:
Jddd
ij
I
a
t
t
t
MBD
..
2
1
21
:
Lokalizacja
uszkodzeń
. metody wykorzystujące pojęcie systemu
informacyjnego do opisu relacji diagnostycznej
Metody wymagające określenia relacji
symptomy-defekty przez eksperta
Mianem systemu informacyjnego określa się system
gromadzący, przetwarzający i przechowujący dane. Przyjęcie
wielowartościowej reprezentacji wartości symptomów prowadzi
do opisu relacji diagnostycznej w postaci systemu
informacyjnego.
Podstawą każdego systemu informatycznego jest baza wiedzy.
Baza wiedzy powstaje na drodze jej wypełniania wiedzą
pozyskaną na temat diagnozowanego obiektu.
Lokalizacja
uszkodzeń
. klasyczne metody rozpoznawania wzorców
Metody wymagające określenia relacji
symptomy-defekty w fazie uczenia
Zastosowanie metod rozpoznawania wzorców (obrazów)
wynika z pewnej własności obrazów stanu obiektu.
Zakłada się większą bliskość obrazów odpowiadających temu
samemu stanowi obiektu, w stosunku do obrazów
oznaczających inny stan obiektu. Własność taką obserwuje
się pomimo występowania błędów pomiarowych i wpływu
różnych czynników losowych.
Klasyczna metoda rozpoznawania obrazów polega na
wydzieleniu cech (wartości mierzonych zmiennych
procesowych, wartości residuów) oraz ich klasyfikacji celem
określenia stanu obiektu.
Określenie w przestrzeni cech, obszarów odpowiadających
stanom (normalny, uszkodzenie) obiektu umożliwia
identyfikację poszczególnych stanów obiektu.
Lokalizacja
uszkodzeń
. klasyczne metody rozpoznawania wzorców
Metody wymagające określenia relacji
symptomy-defekty w fazie uczenia
W metodach minimalno-odległościowych definicja funkcji
przynależności oparta jest na pojęciu odległości w
przestrzeni. Oblicza się odległość wektora cech
klasyfikowanego obrazu od wszystkich wektorów
znajdujących się w ciągu uczącym. Stan obiektu
charakteryzowany przez element ciągu uczącego , dla
którego wartość funkcji przynależności jest największa
stanowi wynik klasyfikacji.
Ilustracja metody minimalnoodległościowej.
w0
w1
y2
y1 w2
l,min
Lokalizacja
uszkodzeń
. klasyczne metody rozpoznawania wzorców
Metody wymagające określenia relacji
symptomy-defekty w fazie uczenia
W metodach uogólnionych wzorców funkcja przynależności
sprowadza się do określenia zawierania się nieznanego
obiektu opisanego wektorem cech, w obszarze wzorca i-tej
klasy. W najprostszym przypadku wzorzec można utożsamiać
z odpowiednim podzbiorem ciągu uczącego.
F1(y1, y2) > F2(y1, y2)
F2(y1, y2) > F1(y1, y2)
w0
w1
y2
y1
Rozdzielenie dwuwymiarowej przestrzeni parametrów na obszary odpowiadające klasom.
Lokalizacja
uszkodzeń
. zastosowanie sztucznych sieci neuronowych
do klasyfikacji stanów obiektu
Metody wymagające określenia relacji
symptomy-defekty w fazie uczenia Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w diagnostyce
może być dwojakie. Sztuczna sieć neuronowa może być
zastosowana w celu stworzenia modelu diagnozowanego
obiektu lub pełnić rolę klasyfikatora defektów obiektu.
Lokalizacja
uszkodzeń
. Metody lokalizacji defektów
Metody bazujące na relacji symptomy-defekty wynikającej z
redundancji sprzętowej obiektu: − redundancja K z N.
Metody oparte na relacji symptomy-defekty wyprowadzanej ze
struktury modeli analitycznych: − banki obserwatorów;
− residua strukturalne.
Metody wymagające określenia relacji symptomy-defekty przez
eksperta: − metody wykorzystujące związek między symptomami i defektami w
postaci funkcji logicznej i reguł jeśli – to;
− metody drzew diagnostycznych;
− metody wykorzystujące binarną macierz diagnostyczną;
− metody bazujące na rozmytej relacji diagnostycznej;
− metody wykorzystujące pojęcie systemu informacyjnego do opisu relacji
diagnostycznej.
Metody wymagające określenia relacji symptomy-defekty w fazie
uczenia: − klasyczne metody rozpoznawania wzorców;
− zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do klasyfikacji stanów
obiektu.
Charmonogra-
mowanie prac
remontowych
. podejścia
Okresowe przeglądy oraz prace remontowe
Przerwanie eksploatacji w celu przeprowadzenia przeglądu i
niezbędnych prac remontowych - wiąże się z dużymi stratami
produkcyjnymi oraz znacznymi kosztami prac remontowych.
Wydłużanie okresu między remontami może doprowadzić do
awarii maszyn i urządzeń, a w przypadku niebezpiecznych
instalacji technologicznych wręcz do katastrofy.
t
T T T
Charmonogra-
mowanie prac
remontowych
. podejścia
Remonty na podstawie bieżącej oceny stanu
- strategia przeprowadzania remontów na podstawie bieżącej
oceny stanu technicznego obiektu.
Warunek konieczny - realizacja monitorowania stopnia degradacji
aparatów technologicznych oraz prognozowanie czasu do
osiągnięcia stanu krytycznego.
t T2 T1 T3
System monitorowania stopnia degradacji
i prognozowania czasu do stanu krytycznego
Charmonogra-
mowanie prac
remontowych
.
Czy prędkość degradacji
stanu technicznego jest
stała?
Stałe interwały
międzyremontowe
Czy istnieją wiarygodne
symptomy zbliżania się do stanu
krytycznego?
Czy remont wyprzedzający
osiągnięcie stanu
krytycznego jest
uzasadniony ekonomicznie?
Czy istnieją efektywne narzędzia
diagnostyczne i procedury
monitorowania stanu
technicznego?
Remonty planowane
w oparciu
o stan techniczny
Praca do awarii
N N
N
N T
T
T
T
T