Программное средство диагностики электродвигателя машинного агрегата методом спектрального анализа высших гармонических составляющих тока и напряжения
Подходы к обеспечению надежности электродвигателя машинного агрегата на основе спектрального анализа высших гармонических составляющих тока и напряжения. Основные признаки систем диагностики, их место в общей классификации программного обеспечения.
Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
Вид | статья |
Язык | русский |
Дата добавления | 07.03.2019 |
Размер файла | 191,4 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Размещено на http://www.allbest.ru/
Программное средство диагностики электродвигателя машинного агрегата методом спектрального анализа высших гармонических составляющих тока и напряжения
Современное предприятие нефтегазовой отрасли представляет собой сложный технологический комплекс, оснащенный дифференциальным технологическим оборудованием, задействованным в технологических процессах. Непрерывность и безопасность технологических процессов во многом зависит от технического состояния оборудования и, как следствие, надежность всего технологического комплекса определяется их работоспособностью [2].
Как показывает практика, основная доля отказов оборудования нефтегазовой отрасли приходится на машинные агрегаты. Значительная часть аварийных остановок машинных агрегатов происходит из-за повреждения электродвигателей. В производстве внезапный выход из строя двигателя может привести к непоправимым последствиям.
Ранее обнаружение дефектов на работающем электрооборудовании предупредит внезапную остановку производства в результате аварии, значительно снизит затраты на ремонт электрооборудования и увеличит срок его службы.
В настоящее время актуальным остается вопрос обеспечения необходимого уровня надежности электродвигателей машинных агрегатов на основе использования современных методов, средств и систем диагностики. Система технической диагностики должна включать в себя регулярный мониторинг технического состояния электродвигателей, включенных в единую базу данных (БД), поиск дефектов, повреждений, определение степени опасности дефектов, оценку остаточного ресурса оборудования и формирование отчетов с указанием перечня профилактических работ.
Диагностика - это процесс тестирования компонентов оборудования с целью определения текущего состояния агрегата и сравнения этих показателей с эталонным оборудованием. Обобщенно, в зависимости от признака, классификация диагностических систем представлена схемой [1] (рис. 1).
Рис. 1. Схема классификации диагностических систем
программный электродвигатель напряжение
Рассмотрим подробнее основные классифицирующие признаки систем диагностики.
По виду диагностического эксперимента выделяют два вида: тестовый и функциональный.
Тестовое диагностирование позволяет проверить техническое состояние оборудования по тестовому воздействию на нее. По тесту проверяются параметры системы и ее элементов и причины их отклонения от заданных значений. Такая диагностика способствует не только предупреждению развития различных дефектов, но и их появлению.
Также к недостаткам тестовой диагностики можно отнести временную приостановку работы электродвигателя, отсутствие возможности защитного отключения оборудования во время его работы (для предотвращения полного выхода его из строя) и контроля ненормальных режимов работы оборудования.
Функциональная диагностика - установление, изучение и измерение параметров состояния технических систем в штатных и аварийных ситуациях для обеспечения заданных условий их функционирования, ремонта, а также для предсказания и предотвращения аварий. В функциональной диагностике основное внимание уделяется измерению параметров рабочих процессов (давление, температура, скорость, обороты) и сопоставлению их с эталонами. При штатных и аварийных режимах измеряемыми параметрами состояния технических систем оказываются размеры и расположение дефектов, деформации и напряжения, вибрации и пульсации, структура и свойства материалов. По изменениям этих параметров делается заключение об опасности перехода систем в предельные состояния и наступления аварий.
Функциональная диагностика экономически более предпочтительна, так как не требует остановки электрооборудования. Функциональная диагностика оборудования позволяет обнаружить большинство дефектов, влияющих на ресурс, задолго до его отказа.
По виду диагностического сигнала выделяют следующие методы диагностики.
Методы вибродиагностики. Суть методов заключается в анализе вибрационных параметров в различных точках электродвигателя. К вибрационным параметрам относятся виброперемещение, виброускорение и виброскорость. Регистрации подлежат как действующие (среднеквадратичные) значения, так и пик-фактор. Вибродиагностика позволяет определять дефекты подшипникового узла, эксцентриситета и в меньшей степени - дефекты обмотки статора. Главными недостатками вибродиагностики являются необходимость использования специализированных виброакустических датчиков, сложность их установки и сложность интерпретации результатов.
Методы тепловизионного контроля позволяют достаточно точно определять состояние подшипниковых узлов электрических машин. В качестве датчиков температуры могут быть использованы бесконтактные инфракрасные пирометры. Это позволяет их использовать при отсутствии непосредственного доступа к диагностируемой машине. Однако для контроля внутренних повреждений изоляции машины они непригодны, т.к. закрытое исполнение приводов не позволяет использовать бесконтактные датчики.
Методы, основанные на анализе содержания железа в масле, широко применяются для диагностики механических узлов приводов. Однако эти методы определяют состояние механизма по косвенным признакам, что не позволяет своевременно выявить развивающиеся повреждения.
Методы диагностики состояния изоляции широко используется при диагностике электрооборудования. Как правило, их использование возможно только при отключенном питающем напряжении. Таким образом, исключается диагностика работающих машин в реальном времени в нормальном режиме их работы.
Методы спектрального анализа. Большое распространение получили также методы спектрального анализа, в которых в качестве диагностических параметров используют значения амплитуды отдельных гармонических составляющих вибрационного сигнала. Это позволяет с высокой степенью достоверности определять состояние различных элементов двигателя. Наличие в спектре тока двигателя характерных частот определенной величины свидетельствует о наличии повреждений электрической и / или механической части электродвигателя и связанного с ним механического устройства.
Спектральный метод основан на анализе взаимосвязи генерируемых двигателем электропривода параметров высших гармоник токов с техническим состоянием и режимами работы оборудования [3]. В отличие от других методов диагностики, спектральный метод позволяет определять как механические, так и электрические повреждения машинных агрегатов, осуществлять удаленный контроль технического состояния оборудования, поэтому этот метод может быть положен в основу перевода на эксплуатацию по техническому состоянию. Данный метод обладает рядом преимуществ и в наибольшей степени отвечает критериям точности, эффективности и простоты инструмента диагностики состояния оборудования. Изменения режимов работы и технического состояния машинных агрегатов с электрическим приводом отражаются в изменении спектрального состава и динамики генерируемых двигателем электропривода высших гармонических составляющих (ВГС) токов и напряжений. Степень искажения формы кривых токов и напряжений гармоническими составляющими оценивается коэффициентом искажения синусоидальности кривой тока КI и напряжения КU. Параметры ВГС - амплитуда, фаза, частота, сдвиг по фазе между соответствующими гармониками токов и напряжений и сдвиг по фазе относительно основной гармоники, содержат информацию о техническом состоянии оборудования и режимах работы.
По уровню автоматизации различают экспертные и автоматические системы диагностики. В первом случае решение о техническом состоянии объекта принимает человек (эксперт) на основе результирующего отчета, во втором - техническая система, как правило, компьютерная программа.
В настоящий момент решение задач диагностики электродвигателей машинных агрегатов невозможно без применения персональных компьютеров и соответствующего программного обеспечения [4].
В общей классификации программного обеспечения диагностические программные средства относятся к экспертным системам, входящим в состав прикладного программного обеспечения специального (профессионального) назначения (рис. 2).
Рис. 2. Фрагмент классификации программного обеспечения
Прикладное программное обеспечение специального (профессионального) назначения - совокупность программ для решения узких задач и профессиональных задач различных предметных областей (производства, архитектуры, строительства).
Экспертная система - это система искусственного интеллекта, построенная на основе высококачественных специальных знаний о некоторой предметной области. Экспертные системы - один из немногих видов систем искусственного интеллекта, которые получили широкое распространение и практическое применение в решении профессиональных задач. Существуют экспертные системы по производству, инженерному делу, информатике, космической технике, математике, медицине, метеорологии, промышленности, сельскому хозяйству, управлению, физике, химии, электронике, юриспруденции и так далее [7].
Экспертные системы выполняют диагностирование, используя описания ситуации, поведения или знания о конструкции компонентов, чтобы установить вероятные причины неправильно функционирования диагностируемой системы.
Диагностические программные средства взаимодействуют с данными, вводимыми пользователем (полученные с датчиков), обрабатывают их, выявляют неисправности (если таковые имеются) и предлагают порядок действий по их устранению. В настоящее время многие диагностические системы разрабатываются для приложений, входящих в состав измерительных приборов (программно-аппаратного комплекса), используемых при обслуживании промышленного оборудования.
На российском рынке широко представлены программные средства диагностики промышленного оборудования, в основе которых заложены акустические, вибрационные либо тепловые методы диагностики. Среди них можно выделить Aurora-2000 [6](системы диагностики вращающегося оборудования, реализующая все функции современной системы обслуживания по техническому состоянию. Для работы программы необходим замер виброскорости, который производится виброметром. Разработчик: Вибро-Центр), VibroMedia[9] (мощного инструмента для ручного анализа спектров, мониторинга, формирования отчетов по контролируемому оборудованию. Разработчик: ТСТ), Ресурс-UF2Plus[8] (программное обеспечение, предназначенное для формирования запроса и приема данных от измерителей показателей качества, их первичную математическую обработку и сохранение всех полученных данных в файлах собственного формата. Разработчик: Энерготехника).
На текущий момент на российском рынке нет полноценного программного средства диагностики электродвигателя машинного агрегата методом спектрального анализа ВГС тока и напряжения, позволяющего выполнять ведение БД эталонного оборудования; проведение оценки текущего состояния агрегата; определение его дефектов; остаточного ресурса и формирование результирующих отчетов.
В общем случае диагностика выполняется с поэтапным использованием нескольких программных продуктов:
· Ресурс-UF2Plus для снятия параметров ВГС токов и напряжений и проведения первичной математической обработки;
· «Диагностика взрывозащищенных машинных агрегатов по значениям параметров гармонических составляющих токов и напряжений электропривода» (разработанная на кафедре ЭАПП Филиала ФГБОУ ВПО Уфимского государственного нефтяного технического университета в городе Салават[5]) для обработки экспериментальных и диагностических данных и последующей выдачи заключения о техническом состоянии электродвигателя;
· MS Excel 2013 для проведения промежуточной математической обработки и графического представления результатов диагностики.
На основе анализа функциональных возможностей программных средств, описанных выше можно сформулировать основные требования, предъявляемые к полноценному программному средству диагностики электродвигателя машинного агрегата методом спектрального анализа ВГС тока и напряжения для предприятий нефтегазовой отрасли.
Требования к программному средству диагностики электродвигателя машинного агрегата методом спектрального анализа ВГС тока и напряжения
Наименование программного средства: «Диагностика электродвигателя машинного агрегата методом спектрального анализа ВГС тока и напряжения».
Назначение: диагностирование дефектов электрооборудования на основе данных измерительных приборов, прогнозирование качества и срока его службы, анализ и формирование рекомендаций по продлению срока службы оборудования.
Область применения: предприятия нефтегазовой отрасли с развитой электроэнергетической системой.
В основе программного средства используется метод спектрального анализа ВГС тока и напряжения для определения дефектов электродвигателя машинного агрегата. В алгоритме расчета для определения дефектов электродвигателя планируется использовать искусственные нейронные сети.
Предназначение программы «Диагностика электродвигателя машинного агрегата методом спектрального анализа ВГС тока и напряжения»:
· ведение БД электродвигателей машинных агрегатов предприятия;
· контроля текущего технического состояния электродвигателя машинного агрегата с мониторингом динамики развития неисправностей (дефектов);
· прогнозирование срока эксплуатации оборудования без ремонта;
· формирование отчетов о текущем состоянии и необходимых регламентных и ремонтных работах электродвигателя машинного агрегата, их объеме и сроках проведения.
Основными функциями программы является:
· ведение БД электродвигателей машинных агрегатов;
· ведение оценки текущего состояния агрегата;
· определение его дефектов;
· определение остаточного ресурса оборудования;
· формирование результирующих отчетов.
Структура программного средства состоит из нескольких модулей (рис. 3).
программный электродвигатель напряжение
Рис. 3. Структура программного средства «Диагностика электродвигателя машинного агрегата методом спектрального анализа ВГС тока и напряжения»
1. «Личный кабинет» - модуль содержит информацию об операторе, выполняющем диагностику. Доступ к функциям системы разграничен и осуществляется через авторизацию по логину / паролю.
2. «Паспорт электродвигателя» - модуль предназначен для ввода, хранения паспортных данных электродвигателей, расчета их начального и предельного состояния с применением спектрального анализа, построения лепестковых диаграмм паспортного состояния электродвигателя.
3. «Диагностика электродвигателя» - модуль обеспечивает ввод данных с измерительных приборов (вручную либо файлом загрузки), спектральный анализ ВГС тока и напряжения, сравнение его с паспортными данными, определение дефектов электродвигателя и построение лепестковых диаграмм текущего состояния электродвигателя.
4. «Паспорт дефектов электродвигателя» - содержит пополняемую базу дефектов электродвигателя с указанием категории, диапазона действия и необходимых мер профилактики. Записи базы необходимы для формирования результатов смежных модулей.
5. «Прогноз ресурса электродвигателя» - модуль анализирует результаты проведенных измерений и прогнозирует остаточный ресурс диагностируемого электродвигателя.
6. «Отчетность» - итоговый модуль, оперирующий данными всех модулей системы для формирования PDF-отчетов.
Каждый модуль снабжен справочной информацией.
Выделяют три категории пользователей информационной системы: администратор (А), инженер (И), оператор (О).
Полномочия пользователей представлены в таблице.
Разграничение полномочий пользователей
Пользователь Модуль |
Администратор |
Инженер |
Оператор |
|
«Личный кабинет» |
В1 |
В2 |
В2 |
|
«Паспорт электродвигателя» |
В |
В |
П1 |
|
«Диагностика электродвигателя» |
В |
В |
В |
|
«Паспорт дефектов электродвигателя» |
В |
В |
П |
|
«Прогноз ресурса электродвигателя» |
В |
В |
В |
|
«Отчетность» |
П |
П |
П |
1 В-ведение данных, П - просмотр данных, 2 Ведение личных данных, кроме категории пользователя
Программное средство «Диагностика электродвигателя машинного агрегата методом спектрального анализа ВГС тока и напряжения» должно обеспечивать взаимодействие с пользователем посредством единого пользовательского интерфейса, а также использовать функции авторизации пользователя, 3 режима работы (создание, изменение, просмотр данных), загрузку внешних файлов с результатами измерений, считывание / запись данных в БД.
В работе рассмотрен вопрос обеспечения надежности электродвигателя машинного агрегата на основе спектрального анализа ВГС тока и напряжения, выявлены основные классификационные признаки систем диагностики, определено их место в общей классификации программного обеспечения и проанализированы программные средства диагностики промышленного оборудования, представленные на российском рынке.
Проделанная работа позволила сформулировать основные требования, предъявляемые к программному средству диагностики электродвигателя машинного агрегата методом спектрального анализа ВГС тока и напряжения.
На основе полученных данных и смоделированного алгоритма расчета будет разработано полноценное программное средство диагностики технического состояния электродвигателя машинного агрегата методом спектрального анализа ВГС тока и напряжения, которое может быть применимо на предприятиях нефтегазовой отрасли для обнаружения дефектов и снижения расходов на ремонт электрооборудования.
Библиография
1. Коньков А.Ю. Основы технической диагностики локомотивов: уч. пособие. Хабаровск: Изд-во ДВГУПС, 2007. 98 с.
2. Миронова И.С. Интегральные параметры для оценки технического состояния двигателей электропривода машинных агрегатов нефтегазовых производств промышленности / И.С. Миронова, М.Г. Баширов, Э.Ф. Касимова // Газовая промышленность [Электронный ресурс]: Электрон. журн. 2011. №3. - URL: http://www.science-education.ru/97-4667
3. Седунин А.М. Контроль технического состояния двигателей на основе спектрального анализа потребляемого тока эксплуатации / А.М. Седунин, Д.О. Афанасьев, Л.Г. Сидельников // Нефтегазовое дело [Электронный ресурс]. - URL: http://testslg.ru/images/pdf/16_kontroltoka.pdf
4. Чурагулов Д.Г., Насыров Э.М. Анализ языков программирования для разработки комплексного программного продукта диагностики электродвигателя машинного агрегата. Т. 2 / Актуальные проблемы науки и техники: материалы VIII Международной научно-практической конф. молодых учёных: в 3-х т. / редкол.: Исмаков Р.А. и др. Уфа: Изд-во УГНТУ, 2015. С. 66-69.
5. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2012661419 «Диагностика взрывозащищенных машинных агрегатов по значениям параметров гармонических составляющих токов и напряжений электропривода», 14.12.2012.
6. URL: http://vibrocenter.ru/demo/aurora.pdf (дата обращения: 10.11.2015)
7. URL: http://wiki.mvtom.ru/index.php/Экспертная_система (дата обращения: 11.01.2016)
8. URL: http://www.entp.ru/software/UF2Plus (дата обращения: 17.12.2015)
9. URL: http://www.ndtural.ru/razdel.html? ci=30&gc=4&ir=3895 (дата обращения: 17.12.2015)
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Історія машинного перекладу як науково-прикладного напряму. Теорія машинного перекладу. Особливості використання систем, орієнтованих на персональні комп’ютери. Напрямки розвитку та застосування машинного перекладу. Приклади систем машинного перекладу.
реферат [21,5 K], добавлен 19.02.2011Основы биометрической идентификации. Возможность использования нейросетей для построения системы распознавания речи. Разработка программного обеспечения для защиты от несанкционированного доступа на основе спектрального анализа голоса пользователя.
дипломная работа [2,8 M], добавлен 10.11.2013Схема простого сетевого источника питания постоянного тока с транзисторным стабилизатором. Измерение относительной нестабильности выходного напряжения блока питания. Влияние значения коэффициента передачи тока базы транзистора на величину напряжения.
лабораторная работа [1,6 M], добавлен 04.02.2013Методики сбора и анализа сведений по сетевым принтерам Загорской ГАЭС; ввод полученной информации в базу данных оборудования и оргтехники на базе программного обеспечения Hardware Inspector. Изучение автоматизированных систем мониторинга и диагностики.
отчет по практике [30,0 K], добавлен 20.07.2012Разработка программного обеспечения автоматической системы научных исследований (АСНИ) в интегрированной среде программирования Borland C++ Builder 6.0, работающего в среде ОС Windows, позволяющего осуществлять управление процессом спектрального анализа.
курсовая работа [569,3 K], добавлен 05.03.2009Методика исследования и анализа средств аудита системы Windows с целью обнаружения несанкционированного доступа программного обеспечения к ресурсам вычислительных машин. Анализ угрозы информационной безопасности. Алгоритм работы программного средства.
дипломная работа [2,9 M], добавлен 28.06.2011Постановка проблемы надежности программного обеспечения и причины ее возникновения. Характеристики надежности аппаратуры. Компьютерная программа как объект исследования, ее надежность и правильность. Модель последовательности испытаний Бернулли.
реферат [24,8 K], добавлен 21.12.2010Теоретические основания анализа компьютерного программного обеспечения. Анализ основных ведущих компаний по производству программному обеспечению для управления проектами, таких как Primavera, Spider Project, Open Plan Professional и Microsoft Project.
курсовая работа [33,3 K], добавлен 11.05.2014Программное обеспечение как продукт. Основные характеристик качества программного средства. Основные понятия и показатели надежности программных средств. Дестабилизирующие факторы и методы обеспечения надежности функционирования программных средств.
лекция [370,1 K], добавлен 22.03.2014Моделирование системы массового обслуживания. Анализ зависимости влияния экзогенных переменных модели однофазной одноканальной СМО на эндогенные переменные. План машинного эксперимента множественного регрессионного анализа и метода наименьших квадратов.
лабораторная работа [107,5 K], добавлен 15.06.2010Современные методологические проблемы разработки и внедрения программного обеспечения ERP систем. Основные концептуальные подходы к методологии разработки и внедрения программного обеспечения. Исследование методологии ASAP: ее сильные и слабые стороны.
дипломная работа [4,3 M], добавлен 29.04.2011Среднеквадратические значения напряжения и тока как одни из параметров периодических сигналов. Специфические особенности использования аппроксимационного подхода для определения квазидетерминированных сигналов и метрологического анализа результатов.
диссертация [3,7 M], добавлен 04.06.2017Виды машинного обучения, его основные задачи и методы. Подходы к классификации: логистическая регрессия, наивный байесовский классификатор, стохастический градиентный спуск, K-ближайший сосед, дерево решений, случайный лес, метод опорных векторов.
курсовая работа [436,9 K], добавлен 14.12.2022История автоматизированного перевода. Современные компьютерные программы перевода. Сфера использования машинного перевода. Формы организации взаимодействия человека и ЭВМ в машинном переводе. Интерредактирование и постредактирование машинного перевода.
курсовая работа [30,0 K], добавлен 19.06.2015Анализ методов оценки надежности программных средств на всех этапах жизненного цикла, их классификация и типы, предъявляемые требования. Мультиверсионное программное обеспечение. Современные модели и алгоритмы анализа надежности программных средств.
дипломная работа [280,5 K], добавлен 03.11.2013Запросы клиента по области возможных запросов к серверу. Программа для прогнозирования поведения надежности программного обеспечения на основе метода Монте-Карло. Влияние количества программ-клиентов на поведение программной системы клиент-сервера.
контрольная работа [705,3 K], добавлен 03.12.2010Общие сведения о программном средстве по моделированию работы электродвигателя, его функциональное назначение. Описание логической структуры программного обеспечения. Вызов программы modelDPR52, ее загрузка, входные и выходные данные. Листинг программы.
курсовая работа [420,0 K], добавлен 28.05.2012Изучение различных видов тестирования программного обеспечения. Выявление в программной системе скрытых дефектов до того, как она будет сдана заказчику. Тестирование методом черного ящика. Требования, предъявляемые к процессу тестирования больших систем.
курсовая работа [3,0 M], добавлен 19.11.2009Создание автоматизированной системы диагностики конструктивных дефектов на основе акустических сигналов. Структурная схема автоматизированной системы. Методика анализа звукового сигнала. Алгоритм сравнения полученных данных с помощью модуля Diag.
курсовая работа [658,5 K], добавлен 14.07.2012Классификация генераторов пилообразного напряжения со стабилизаторами тока, их применение. Разработка алгоритма и программы функционирования устройства. Результаты эмуляции программы в пакете VMLAB, анализ временных соотношений и оценка погрешностей.
курсовая работа [903,7 K], добавлен 25.12.2010