Стеклов Алексей Сергеевич. Модели и алгоритмы диагностирования и прогнозирования технических состояний судовых электроэнергетических систем в условиях эксплуатации

brief description

Стеклов Алексей Сергеевич. Модели и алгоритмы диагностирования и прогнозирования технических состояний судовых электроэнергетических систем в условиях эксплуатации: диссертация ... кандидата Технических наук: 05.09.03 / Стеклов Алексей Сергеевич;[Место защиты: ФГБОУ ВО «Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева»], 2017.- 170 с.

Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение
высшего образования НИЖЕГОРОДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ
им. Р.Е. Алексеева
На правах рукописи

СТЕКЛОВ АЛЕКСЕЙ СЕРГЕЕВИЧ
МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
ТЕХНИЧЕСКИХ СОСТОЯНИЙ СУДОВЫХ ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ СИСТЕМ В
УСЛОВИЯХ ЭКСПЛУАТАЦИИ
05.09.03 - Электротехнические комплексы и системы
Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук
Научный руководитель: д.т.н., профессор,
Титов Владимир Георгиевич
Нижний Новгород 2017 г.

2

Содержание
4 И
ВВЕДЕНИЕ………………………………………………………………………… 4
ГЛАВА 1 АНАЛИЗ СОВРЕМЕННЫХ МЕТОДОВ И СИСТЕМ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СУДОВЫХ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ УСТАНОВОК ……………………...8
1.1 Анализ современного уровня развития диагностического обеспечения судового энергетиче-ского оборудования…………………………………………………………………………………....9
1.2 Интеллектуальные системы диагностирования.………………………………………………..15
1.3 Существующие модели и методы прогнозирования технического состояния……………..19
1.4 Анализ проблем диагностирования и прогнозирования, состояние проблемы……………....27
1.5 Особенности судовых электроэнергетических систем с полупроводниковыми преобразова-телями……………………………………………………………………………………………… 29
Выводы по первой главе……………………………………………………………………………...37 ГЛАВА 2 РАЗРАБОТКА И ПОСТРОЕНИЕ СИСТЕМЫ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ ТЕХНИЧЕ¬СКОГО СОСТОЯНИЯ СЭЭС………………………………………………………………………..38
2.1 Судовые электроэнергетические системы как объект диагностирования……………………38
2.2 Специфические особенности диагностирования оборудования на судах…………………….39
2.3 Разработка структуры системы диагностики элементов СЭЭС……………………………….41
2.3.1 Основные неисправности и статистика отказов ГЭУ СЭЭС………………………………...42
2.3.2 Выбор диагностических параметров и разработка функциональных моделей
диагностирования элементов СЭЭС 48
2.3.3 Математическое описание элементов СЭЭС в системе диагностики технического состоя-
ния……………………………………………………………………………………………………..54
2.4 Разработка алгоритмов диагностирования элементов СЭЭС…………………………………64
2.5 Синтез алгоритмов диагностирования СЭЭС…………………………………………………..70 Выводы по второй главе……………………………………………………………………………...71 ГЛАВА 3 НЕЧЁТКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СТЕПЕНЕЙ РАБОТОСПОСОБНОСТИ ЭЛЕК-ТРООБОРУДОВАНИЯ СЭЭС……………………………………………………… 72

3.1 Анализ условий работоспособности электроэнергетического оборудования……………….73
3.2 Метод определения степени работоспособности……………………………………………….75
3.3 Нейро-нечёткий подход к моделированию степени работоспособности элементов СЭЭС …………………………………………………………………………………………… 78
3.4 Синтез нейро-нечетких моделей определения степени работоспособности СЭЭС………128
Выводы по третьей главе………………………………………………………… 129
ГЛАВА 4 ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ СЭЭС …………………..130

3
4.1 Прогнозирование степени работоспособности СЭЭС с помощью модели авто-регрессии
проинтегрированного скользящего среднего (АРПСС)………………………………………….131
4.2 Прогнозирование с помощью гибридной нейронной сети…………………………………..145
4.3 Оценка точности прогноза……………………………………………………………………...152
4.4 Разработка экспертной системы диагностирования и прогнозирования технического состоя¬ния СЭЭС……………………………………………………………………………………… 152
Выводы по четвертой главе………………………………………………………………………...157 ЗАКЛЮЧЕНИЕ……………………………………………………………………………………...158 Список принятых сокращений……………………………………………………………………..159 СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ……………………………………………….160 Приложение А……………………………………………………………………………………….168 Приложение Б………………………………………………………………………………………..170

4
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность работы. Обеспечение безопасности мореплавания является важнейшим требованием к эксплуатации судна. Это в большой степени связано с обеспечением надежности работы судовых комплексов, которая, в свою очередь, зависит от их технического состояния. В процессе эксплуатации, в результате воздействия различных факторов, режимов и условий ра¬боты, исходное техническое состояние электрооборудования непрерывно ухудшается, возрас¬тает вероятность возникновения отказов.
Значительный износ электрооборудования приводит к дополнительным потерям энер-гии, снижению надежности функционирования, возрастанию его аварийности и отказов [1].
В свою очередь, надежная работа и, в частности, судовых электроэнергетических систем обеспечивается целым комплексом мероприятий, среди которых важное место отводится диа-гностике ее технического состояния [2;3].
Большинство отказов, влияющих на безопасность эксплуатации судовых электроэнерге-тических систем, зарождаются и проявляются именно в процессе эксплуатации, что требует наличия эффективной бортовой системы диагностики, определяющей техническое состояния СЭЭС в режиме реального времени. Трудность проведения диагностики СЭЭС в автоматиче-ском режиме в процессе эксплуатации связана с высокой сложностью судовых электроэнерге-тических установок, обусловленной многопараметричностью, многосвязностью, нелинейно-стью протекающих в них процессов, многорежимностью применения, что требует значитель-ных машинных и временных ресурсов.
На сегодняшний день СЭЭС имеют системы контроля параметров, осуществляющие вы-дачу информации об отказах систем и агрегатов, а также о превышении либо понижении допу-стимых значений некоторых параметров. Эта информация поступает к экипажу посредством показаний бортовых приборов, световых индикаторов либо звуковых сигналов. В итоге суще-ствующие системы контроля параметров СЭЭС констатируют произошедший факт отказа, не давая возможности экипажу его предотвратить. В современных условиях такие системы явля-ются не достаточно эффективными. Таким образом, существует проблема создания новых бор-товых систем технической диагностики СЭЭС, способных эффективно распознавать зарожда-ющие отказы и осуществлять прогнозирование технического состояния СЭЭС хотя бы на вре-мя, достаточное для безопасного завершения рейса (похода).
Обоснование соответствия диссертации паспорту научной специальности 05.09.03. -«Электротехнические комплексы и системы». Диссертационная работа соответствует фор-муле специальности в части исследования самостоятельного электротехнического комплекса, в качестве которого, рассматриваются элементы судовой электроэнергетической системы, тре-

бующие диагностики и прогнозирования технического состояния.
Отраженные в диссертации научные положения, соответствуют области исследования специальности по пункту 4 - исследование работоспособности и качества функционирования электротехнических комплексов и систем в различных режимах при разнообразных внешних воздействиях (глава 2 и глава 3) и пункту 5 - разработка безопасной и эффективной эксплуата-ции, электротехнических комплексов и систем (глава 4).
Степень разработанности проблемы. На протяжении десятков лет в развитие теории, разработку задач и методов диагностирования и прогнозирования судового энергетического оборудования вносили свой вклад коллективы ученых: ЦНИИМФ, ФГУП “Крыловский госу-дарственный научный центр”, ВМА им. Н. Г. Кузнецова, ЛЭТИ, НПО “Аврора”, ЦНИИ СЭТ, ГУМРФ им. адмирала С. О. Макарова, СПбГМТУ, КамчатГТУ, АГТУ и др. Исследованиям в этой области посвящены работы: Akademia Morska Gdynia, Instytut Technologii Eksploatacji PIB, Norvegian Shiping, Bulletinof Mar. Soc. и др. Отметим, что проблема диагностики и прогнозиро-вания состояния СЭЭС, не решена и за рубежом. Несмотря на большую актуальность, постав-ленные задачи решаются медленно, так как, процессы износа и старения электротехнического оборудования достаточно сложно поддаются точному математическому описанию и зависят от многочисленных факторов и, кроме того, исследования надежности и диагностики элементов СЭЭС, связаны с необходимостью проведения натурных испытаний (в том числе и разрушаю-щих) на дорогостоящем действующем оборудовании [4-14].
Цель работы: разработка моделей и алгоритмов для диагностирования и прогнозирова-ния технических состояний судовых электротехнических систем и рациональной архитектуры экспертной системы диагностирования и прогнозирования технических состояний СЭЭС.
го о на
Для достижения поставленной цели в диссертации решаются следующие научные и практические задачи:
- выполнен обзор и анализ современного уровня развития диагностического обеспечения
судового энергетического оборудования;
- проведён экспертный анализ диагностических признаков, влияющих
надёжности элементов СЭЭС;

- разработаны модели и алгоритмы диагностирования элементов СЭЭС;
- разработаны нейросетевые модели определения степени работоспособности эле СЭЭС;
- предложен подход к прогнозированию степени работоспособности СЭЭС;
- разработана рациональная архитектура экспертной системы диагностирования гнозирования технических состояний СЭЭС.
Объект исследования - судовая электроэнергетическая система.

Предмет исследования - диагностирование и прогнозирование технических состояний СЭЭС в целом, так и их элементов.
Методы исследования. Для решения поставленных задач использован метод проекти-рования экспертных систем, аппарат нейронных сетей; применены методы теории графов, ал-гебры логики, нечетких множеств, теории надежности; общей теории электрических машин.
Научная новизна работы:
- проведён детальный анализ диагностических признаков влияющих на показатели надёжности элементов СЭЭС, отличающийся тем, что предусматривает экспертную оценку взаимного воздействия механических и электрических параметров друг на друга, показываю-щий, что работоспособность объекта следует оценивать не по показаниям отдельных парамет-ров, а по их совокупности;
- разработаны алгоритмы диагностирования, созданные на основе теории графов, отли-чающиеся от известных тем, что позволяют упростить последующую техническую реализацию системы оперативной диагностики СЭЭС, поскольку сокращается число элементов, требующих проверки их состояния, без уменьшения требуемой глубины диагностирования;
- разработаны модели определения степени работоспособности элементов СЭЭС, на ос-нове нейро-нечеткого вывода Мамдани входами которых являются переменные, соответствую-щие значениям диагностических параметров. Применение нейро-нечеткого вывода Мамдани позволило формализовать процедуру оценки технического состояния на базе ненадёжной и возможно неточной информации и обоснованно принимать решения по идентификации неис-правностей;
- впервые предложен подход, позволяющий с помощью модели авто-регрессии проинте-грированного скользящего среднего (АРПСС) прогнозировать степень работоспособности СЭЭС при различных значениях эксплуатационных факторов;
- разработана рациональная архитектура и алгоритм универсальной автоматизированной экспертной системы диагностирования и прогнозирования технических состояний СЭЭС, отли¬чающаяся использованием модуля прогнозирования степени работоспособности СЭЭС на ос¬нове оценки временного ряда с помощью модели авто-регрессии проинтегрированного сколь¬зящего среднего, позволяющая на ранней стадии оценить вероятность возникновения отказа.
Практическая значимость.
Предложенные алгоритмы диагностирования элементов СЭЭС представляют собой за-конченный продукт и могут быть интегрированы в программное обеспечение автоматической системы диагностики любой сложности.
Предложенные модели определения степени работоспособности элементов СЭЭС, могут служить основой для создания экспертной системы.

Разработанная структурная схема, алгоритм и подход к прогнозированию степени рабо-тоспособности, подготовлены для промышленной разработки системы диагностики с функцией прогнозирования в составе систем данного класса.
Материалы исследований используются в учебном процессе Нижегородского Государ-ственного Технического Университета им. Р.Е. Алексеева.
Реализация результатов работы. Результаты работы используются в виде методики оценки работоспособности элементов СЭЭС на ОАО Конструкторское бюро по проектирова-нию судов «Вымпел» г. Нижний Новгород.
Основные положения диссертации, выносимые на защиту.
Структура и алгоритмы диагностирования электротехнических объектов, позволяющие определять техническое состояние элементов СЭЭС.
Модели определения работоспособности элементов СЭЭС в зависимости от значений основных эксплуатационных факторов и компьютерные модели в Matlab Simulink.
Подход к прогнозированию технического состояния СЭЭС с помощью анализа времен-ных рядов.
Апробация результатов работы. Основные положения, результаты, выводы и рекомен¬дации диссертационной работы доложены, обсуждены и получили положительные отзывы на региональных, всероссийских и международных научно-технических конференциях: НТК «Ак¬туальные проблемы электроэнергетики» (г. Нижний Новгород, 2010, 2011, 2013, 2014, 2016, 2017 гг.); XVI Международной научно-практической конференции «Состояние и перспективы развития электротехнологии» (XVI Бенардосовские чтения) (г. Иваново 2011); XIX Междуна¬родной научно-практической конференции «Инновации в науке: применение и результаты» (г. Новосибирск, 2015); Новейшие достижения в науке и образовании: отечественный и зарубеж¬ный опыт Международная научно-практическая конференция (г. Смоленск, 2015); IX Между¬народной (XX Всероссийской) конференции по автоматизированному электроприводу АЭП-2016 (ICPDS' г. Пермь, 2016), Международной научно-практической конференции «Наука сего¬дня: проблемы и пути решения» (г. Вологда, 2017).
Публикации. По материалам диссертации опубликовано 17 работ, включая 1 статью в Scopus и 5 статей в периодических журналах, рекомендованных ВАК, 6 статей в материалах Международных и Всероссийских конференций.
Объем и структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырёх глав, заключения, списка литературы и приложений. Объем диссертации составляет 170 стра-ниц основного текста, 121 рисунок, список литературы включает 106 наименований.

bibliography

Выводы по четвертой главе:
1. Предложены подходы к прогнозированию степени работоспособности СЭЭС, позволя-ющие спрогнозировать степень работоспособности СЭЭС на определенный временной интер-вал.
2. Получены относительные ошибки прогнозирования не превышающие 5 % для гибрид-ной нейронной сети и 2 % для метода авто-регрессии проинтегрированного скользящего сред-него.
3. Разработана рациональная архитектура и алгоритм универсальной автоматизированной экспертной системы диагностирования и прогнозирования технических состояний СЭЭС, со-держащая модуль прогнозирования степени работоспособности СЭЭС на основе оценки вре-менного ряда с помощью модели авто-регрессии проинтегрированного скользящего среднего, позволяющая на ранней стадии оценить вероятность возникновения отказа.
4. Предложены интерфейсы модулей универсальной автоматизированной экспертной си-стемы “Диагностика” и “Прогноз”, предусматривающие сохранение результата и переход к ре-комендациям о проведении работ с оборудованием.
5. Предложены рекомендации по обслуживанию объекта в зависимости от спрогнозиро-ванной степени работоспособности:

- от 0 до 20% - уровень состояния «АВАРИЙНОЕ». Требуется вывод оборудования из строя, вследствие или для предотвращения аварии;
- от 20 до 40% - уровень состояния «ВЫВОД ИЗ СТРОЯ». Требуется техническое об-служивание (замена подшипников, проверка состояния изоляции и т.д.) возможен времен-ный вывод оборудования из строя;
- от 40 до 60% - уровень «ТО». Требуется техническое обслуживание (ревизия, осмотр, проверка состояния узлов), без вывода оборудования из строя;
- от 60 до 80% - уровень «КОНТРОЛЬ». Требуется дополнительная обработка данных по-лученных в ходе диагностики. Данный уровень подразумевает обработку данных для опре-деления возможных неконтролируемых в данный момент неисправностей, косвенно влия-ющих на значения контролируемых параметров;
- от 80 до 100 % - уровень «НОРМА». Система находится в рабочем состоянии, никаких дополнительных действий, кроме записи показаний системы не требуется.

158 ЗАКЛЮЧЕНИЕ В диссертационной работе решена задача создания моделей и методов диагностирования и прогнозирования судовых электроэнергетических систем в условиях эксплуатации. При этом получены следующие научные и практические результаты: 1. В результате работы был выполнен обзор и анализ современного уровня развития диа¬гностического обеспечения судового энергетического оборудования. Выявлено, что современ¬ные системы управления и мониторинга СЭЭС обладают рядом общих недостатков:
- отсутствуют прогнозирующие тренды технического состояния компонентов и СЭЭС в це¬лом;
- не в полной мере определены интервалы считывания параметров, отображающих техни¬ческое состояние.
2. Установлено, что доля отказов СЭЭС, вызвавших обесточивание судна, в среднем равна
23 % от общего числа отказов. Стоимость технико-экономических последствий отказов одна из
самых максимальных у синхронных генераторов. При этом 84,4 % отказов связано со статор-
ными обмотками СГ.
3. Проведён детальный анализ диагностических признаков влияющих на показатели
надёжности элементов СЭЭС, предусматривающий экспертную оценку взаимного воздействия
механических и электрических параметров друг на друга, показывающий, что работоспособ¬
ность объекта следует оценивать не по показаниям отдельных параметров, а по их совокупно¬
сти.
4. Разработаны алгоритмы диагностирования СГ, Тр, ПЧ, ГЭД глубиной до 24 элементов позволяющие упростить последующую техническую реализацию системы оперативной диагно¬стики СЭЭС, поскольку сокращается число элементов, требующих проверки их состояния, без уменьшения требуемой глубины диагностирования.
5. Предложены нейросетевые модели определения степени работоспособности элементов СЭЭС, позволяющие оценивать работоспособность судового электротехнического оборудова¬ния.
6. Предложены подходы к прогнозированию степени работоспособности СЭЭС, позволя¬ющие спрогнозировать степень работоспособности СЭЭС на определенный временной интер¬вал. Получены относительные ошибки прогнозирования не превышающие 5 % для гибридной нейронной сети и метода авто-регрессии проинтегрированного скользящего среднего.
7. Разработана архитектура и алгоритм универсальной автоматизированной экспертной системы диагностирования и прогнозирования основных рабочих параметров СЭЭС, позволя¬ющая на ранней стадии адекватно оценить растущую вероятность неисправности при измене¬нии входных параметров в режиме реального времени.