Реферат на тему магістерської роботи
Розробка експертної системи діагностики роботи турбогенератора ТГВ-300 в умовах ТЕС
Зміст
Цілі та завдання створення системи
Вступ
Об'єктом дослідження є генератор на теплоелектростанції і його системи обслуговування [7].
Технічна діагностика - відносно нова галузь знань, швидко розвивається останнім часом з двох основних причин. По-перше, впровадження нових методів технічної діагностики значно підвищує ефективність профілактичного обслуговування. Це особливо важливо у зв'язку з відставанням числа персоналу, зайнятого ремонтом і профілактикою, від зростання обсягу встановленого обладнання. Становище ускладнюється тим, що для великих підстанцій значна частина основного обладнання використовується за межами номінального терміну служби. Підвищення ефективності профілактичного обслуговування в першу чергу повинно забезпечуватися переходом від планування ревізій та оглядів за строками до обслуговування, залежному від стану устаткування.
По-друге, застосування технічної діагностики, що використовує сучасні методи, підвищує надійність і готовність обладнання. Велике значення при цьому має технічно обгрунтоване профілактичне обслуговування.[Вгору]
Цілі та завдання створення системи
Для реалізації функції діагностики стану обладнання необхідне отримання і накопичення повної і достовірної інформації протягом усього періоду експлуатації енергетичного обладнання.
Основною метою створення системи є:
- отримання уяви про сучасний стан, тенденції розвитку наукових і практичних розробок по темі магістерської роботи;
- виявлення недоліків, невирішених питань у наявних розробках;
- поліпшення процесу прийняття рішень;
- фіксація перевищення параметром встановленого значення з видачею відповідного сигнали або команди;
- графічне відображення поточних параметрів у часі;
- обгрунтування рекомендацій щодо усунення відхилень;
- визначення причин виникнення ситуацій з видачею помилки.
Актуальність
Турбогенератор є основним компонентом теплоелектростанції. Він представляє з себе складну комплексну систему, в роботі якого може виникати безліч непередбачених ситуацій. Забезпечення безперервного експлуатаційного контролю турбогенераторів, а також їх допоміжних систем є основою надійної роботи цього технологічного обладнання.[Вгору]
Научная новизна
У даний момент не вирішена задача визначення причин виникнення ситуацій з видачею помилки. Є універсальний інструментарій, який важко реалізувати у вигляді прикладної експертної системи, в т.ч. через відмінностей у програмному, апаратному забезпеченні в різних системах. [Вгору]
Аналогічні дослідження
На сьогоднішній час існує велика кількість систем діагностики турбогенератора. Системи, які використовуються в Україну, не вирішують всі необхідні завдання діагностики.
- Прикладом може служити система «НЕПТУН», призначена для автоматизованого контролю та діагностики турбогенераторів та їх допоміжних систем з технологічних, електроенергетичним і вібраційним параметрами в процесі експлуатації. Система застосовується для діагностики турбогенераторів з воднево-водяним і повністю водяним охолодженням на заводі-виробнику, а також при реконструкції діючих енергоблоків ТЕС. Можливе використання системи для контролю турбогенераторів з повітряним охолодженням [8].
- Також на електростанціях використовується система контролю і діагностування генераторів СТК-ЕР. Інформація про виявлені відхилення від нормальної роботи і змінні звіти автоматично або за запитом оператора роздруковуються на принтері. Введення настроювальних параметрів: вибір каналу, тип перетворювача, що підключається параметра, діапазон вимірювання, значення установок і т.д. здійснюється з панельного комп'ютера і захищений паролем. Система дозволяє проводити експлуатаційний контроль, індикацію та реєстрацію технологічних параметрів генератора у базі даних системи. Також дозволяє виробляти періодичну або за запитом оператора-технолога реєстрацію параметрів генератора на паперовому або магнітному носіях. Здійснюється безперервний моніторинг генератора з наданням інформації у вигляді мнемосхем, таблиць параметрів, графіків залежності параметрів від часу, попереджувальних та аварійних повідомлень [9].
- Для покращення діагностики та прийняття рішення оператором на електростанції використовуються системи підтримки прийняття рішень персоналом. Система підтримки прийняття рішень - комп'ютерна автоматизована система, метою якої є допомога людям, що приймають рішення в складних умовах для повного і об'єктивного аналізу предметної діяльності. Системи підтримки прийняття рішень виконують ряд сервісних функцій по відображенню інформації в різній формі, включаючи і вибірку по запитам користувача. Основним недоліком розглянутих вище систем є відсутність інтелектуального аналізу інформації, що надходить. Всі представлені вище експертні системи можуть виявляти помилку, але не пояснювати причину її появи. При цьому число можливих відомих системі ситуацій обмежена, а при виникненні позаштатних ситуацій, інформація не може бути коректно оброблена, що істотно обмежує можливості систем технічної діагностики. Таким чином, для того щоб вирішити це завдання в даній роботі пропонується створення системи діагностики, що включає в себе інтелектуальний аналіз даних. [Вгору]
- впровадження нових методів технічної діагностики значно підвищує ефективність профілактичного обслуговування. Це особливо важливо у зв'язку з відставанням числа персоналу, зайнятого ремонтом і профілактикою, від зростання обсягу встановленого обладнання. Становище ускладнюється тим, що для великих підстанцій значна частина основного обладнання використовується за межами номінального терміну служби. Підвищення ефективності профілактичного обслуговування в першу чергу повинно забезпечуватися переходом від планування ревізій та оглядів за строками до обслуговування, залежному від стану обладнання;
- застосування технічної діагностики, що використовує сучасні методи, підвищує надійність і готовність обладнання. Велике значення при цьому має технічно обгрунтоване профілактичне обслуговування.
- Справочник по ремонту турбогенераторов / Под ред. Бекова Х.А., Барило В.В // М.: ИПКгосслужбы, ВИПКэнерго, 2006.-724 с.
- Алексеев Б.А. Определение состояний (диагностика) крупных турбогенераторов // М.:НЦ ЭНАС, 2001. 152 с.
- Система поддержки принятия решений – Wikipedia - свободная интернет-энциклопедия [Электронный ресурс]. Режим доступа: URL: http://ru.wikipedia.org/wiki/ Система_поддержки_принятия_решений.
- Lutz M. Learning Python: Powerful Object-Oriented Programming 2nd Edition // O'reilly press, 2009. - 726 c.
- Chandrasekaran B. Generic tasks in knowledge-based reasoning: High-level building blocks for expert system design // IEEE expert, 1986. - 25 с.
- Крупенин Н.В., Голубев А.В., Завидей В.И. Некоторые аспекты технологии проведения предремонтной и послеремонтной диагностики турбогенераторов - сайт фирмы Панатест - оборудования для неразрушающего контроля [Электронный ресурс]. Режим доступа: URL: http://www.panatest.ru/static?al=turbogen_diag
- Турбогенератор - Wikipedia - свободная интернет-энциклопедия [Электронный ресурс]. Режим доступа: URL: http://ru.wikipedia.org/wiki/турбогенератор
- Средства и системы компьютерной автоматизации [Электронный ресурс]. Режим доступа: URL: http://www.asutp.ru/?p=400015
- Системы технологического контроля параметров турбо- и гидрогенераторов на базе ПТК "СТК-ЭР" [Электронный ресурс]. Режим доступа: URL: http://www.rakurs.com/system/detail.php?ID=202
- Python Programming Language – Official Website [Электронный ресурс]. Режим доступа: URL: http://python.org
Загальна постановка проблеми
Технічна діагностика - відносно нова галузь знань, швидко розвивається останнім часом з двох основних причин:
Технічна діагностика є обов'язковою складовою в процесі експлуатації турбогенератора на теплоелектростанції (ТЕС). Забезпечення безперервного експлуатаційного контролю турбогенераторів, а також їх допоміжних систем є основою надійної роботи цього технологічного обладнання. Високий ступінь зносу діючого обладнання електричних станцій, низький коефіцієнт оновлення обладнання головних схем видачі потужності підвищує роль створення ефективної системи ремонту і технічного обслуговування, а також діагностики технічного стану таких дорогих об'єктів, до яких відносяться турбогенератори високої потужності [1,2,6].
Для впровадження методів нечіткої логіки необхідно здійснити перехід від детермінованою бази даних ситуацій до простору нечітких множин двійкових діагностичних ознак. Для цього необхідно провести логічну декомпозицію системи, в результаті якої отримаємо пересічні безлічі ситуацій M1, M2, ..., Mn. Декомпозиція дозволяє побудувати причинно-наслідкові залежності, що враховують перетину підмножин з коефіцієнтами достовірності можливих ситуацій, що описують простір станів при тій чи іншій декомпозиції. Ситуація описується у вигляді дерев. Вершини дерев частини ситуацій пов'язані з датчиками контролю реального стану об'єкта.
Безліч ситуацій представлені у вигляді графа підпорядкованості ситуацій. У цьому випадку експертна система породжує певну послідовність локальних завдань, що реалізують глобальне завдання системи. При певному зміну умов функціонування об'єкта відбувається зміна ступеня значущості (пріоритетів) окремих локальних задач при формуванні рішення глобальної задачі. Зміна ступеня значимості окремих локальних завдань породжує зміну черговості їх вирішення в процесі вирішення глобальної задачі. Локальні завдання, що входять до складу зазначених систем, повинні припускати можливість їх вирішення в різному порядку. В якості моделі таких завдань можливий функціонал, розв'язною відносно будь-якої підмножини своїх аргументів. Для кожної підмножини локального завдання 
існує така функція
, яка відображає підмножина 
на його доповнення
во множестве Х. Зроблене припущення означає, що кожна підмножина відображається функцією на підмножині всіх елементів, що залишилися
з множини Х щодо обраного підмножини . Формально зазначена умова має вигляд:
При такому підході сімейство всіх підмножин множини 
,відповідає сімейству відображають функцій
. Для всіх 
відповідна функція в умові (1) визначена своєю моделлю (математичної, логічної) з певним набором даних. Якщо припустити, що елементи якого-небудь підмножини є відомими величинами, які конкретизовані рішеннями попередніх по мережі локальних завдань, то згідно (1) можна обчислити значення елементів відповідного доповнення 
. Є відомими величинами, які конкретизовані рішеннями попередніх по мережі локальних завдань, то згідно (1) можна обчислити значення елементів відповідного доповнення...
Таким чином, декомпозиція забеспечує стуктурування області знань, яке дозволяє скоротити область пошуку на початковому етапі, надає можливість обгрунтованого вибору початку пошуку, забеспечує зв'язок у процесі пошуку причини між різними множинами ситуацій.
Також, технологиї, які використовуються при створенні нової системи, дозволяють створювати веб-інтерфейс до системи і використовувати сучасні сстему управління базми данних(СУБД). Для реалізації використовується мова програмування Для реализации используется Python та заснованна на ньму платформа Django для створення веб-додатків. Python [4, 10] це високорівневий мультипарадигмена мова програмування, шдеально підходяща для програмування задач, зв'язаних з математичною логікою і веб-додатками. Django дозволяє швидко та ефективно створювати відповідні стандартам веб-додатки різного ступеню складності. У якості СУБД використовується сучасна пост-реляційна СУБД PostgreSQL 9, яка дозволяє створювати насичені моделі данних для додатків. [Вгору]
Висновки
Тенічна діагностика турбогенератора це досить складна задача, яка залежить від великої кількості параметрів. Ефективна реалізація такої системи діагностики предполагає сторення великого справочника відомих системі станів і дій, які необхідно виконати при їх виникненні. Проте, при виникненні позаштатних ситуацій на турбогенераторі, використання такого підходу може бути неєфективним, тому, що детермінований Однако, при возникновении внештатных ситуаций на турбогенераторе, использование такого подхода может оказаться неэффективным, т. к. детерминированный справочник не может корректно диагностировать такие состояния.
Проаналізувавши існуючі методи, використовувані в системах діагностики, був запропонований перехід від детермінованою бази даних ознак до бази знань, що використовує інтелектуальні методи, зокрема апарат нечіткої логіки, що дозволить зняти обмеження числа можливих ситуацій і при виникненні позаштатних ситуацій, дозволить програмі обробити інформацію коректно, тим самим збільшуючи ефективність і розширюючи сферу застосування системи діагностики. Була розроблена структурна схема експертної системи, яка дозволяє вирішувати задачі діагностики турбогенератора за допомогою методів нечіткої логіки. Розроблена система дозволяє скоротити зону пошуку на початковому етапі, надає можливість обгрунтованого вибору початку пошуку, забезпечує зв'язок у процесі пошуку причини між окремими множинами можливих ситуацій.[Вгору]
Важливе зауваження: На момент написання даного реферату магістерська робота ще не закінчена. Остаточне завершення роботи відбудеться в грудні 2011 року. У найближчому майбутньому планується розробка, реалізація і тестування експертної системи.