Быстрый поиск

Дипломная работа: Диагностика отказов системы регулирования уровня в баке

изоляция отказа: определение локализации отказа т.е. определение того, какой датчик или исполнительный механизм неисправен;

идентификация отказа: оценка размера и типа или природы отказа.

Сравнительная значимость этих трех задач явно субъективна, однако, выявление необходимо для любой практической системы, что так же важно как и изоляция. С другой стороны, идентификация отказа, тоже несомненно полезна, хотя может быть не самой важной задачей, если включает в себя действия по реконфигурации. Поэтому, в литературе, диагностика отказов очень часто рассматривается как их выявление и изоляция.

2.2. Диагностика отказов, основанная на принципе аналитической избыточности

С начала 1970-х годов проблеме диагностики и изоляции отказов динамических процессов стали уделять все большее внимание. Было изучено и разработано большое количество методологий основанных на физической и аналитической избыточности.

Широко распространены традиционные подходы диагностики отказов, основанные на методах «аппаратной (или физической)» избыточности, которые используют дополнительные наборы датчиков, исполнительных механизмов, компьютеров и программного обеспечения для измерения и/или управления отдельными переменными. Основные недостатки этих методов аппаратной избыточности – дополнительное оборудование и стоимость технического обслуживания, а так же дополнительное пространство, требуемое для размещения оборудования.

В схемах аналитической избыточности, результирующее различие формируется из проверки на непротиворечивость различных переменных, называемых рассогласованиями. Рассогласование должно быть равно нулю, когда система работает нормально, а при отказе в системе, должно отличаться от нуля. Это свойство рассогласования используется для определения того, есть отказ в системе или нет.

Аналитическая избыточность предполагает использование математических моделей системы, за которой осуществляется мониторинг и, следовательно, часто рассматривается как метод диагностики отказов, основанный на моделях.

Проверка на непротиворечивость в аналитической избыточности обычно выполняется посредством сравнения измеряемого сигнала с оценкой. Оценка формируется математической моделью, рассматриваемой системы. Сравнение позволяет использовать рассогласования, вычисляемые как разница между измеряемым сигналом и соответствующим сигналом, формируемым математической моделью. Поэтому, диагностика отказов, основанная на моделях определяется как определение отказов системы из сравнения доступных измерений системы с априорной информацией, представленной математической моделью системы, посредством формирования рассогласований и их анализа.

Рассогласование индикатор отказа, основанный на разнице между измерениями и вычислениями на основе модели.

На практике, наиболее часто используемый метод диагностики – это наблюдение за уровнем (или трендом) рассогласования и принятие необходимых мер в случае превышения рассогласованием установленного порога. Этот метод сравнения с граничным (пороговым) значение (метод геометрического анализа) очень прост в использовании, однако он имеет несколько серьезных недостатков.

Первый недостаток заключается в том, что при наличии шума, вариаций входа и изменений режима работы исследуемого процесса возможно возникновение ложных отказов.

Это не простая проблема. Так как методы диагностики отказов, основанные на моделях, проектируются для выявления любых отличий между поведением реальной системы и модели, то предполагается, что сигнал разницы связан с отказом. Тем не менее, этот же сигнал разницы может реагировать на несоответствие модели или шум измерений, которые могут быть выявлены как отказы, что приведет к ложной тревоге. Эта проблема – предмет исследований в области «надежных» методов, в которых особое внимание уделяется отделению отказов от ошибок, связанных с неточностью модели. С другой стороны, доступность «хорошей» модели исследуемой системы может значительно улучшить выполнение диагностики, минимизируя ложные тревоги.

Второй недостаток связан с тем, что один отказ может вызвать превышение граничных значений многих сигналов системы, как в случае многих отказов, поэтому изоляцию отказов выполнить очень трудно.

Этот метод имеет некоторые преимущества по сравнению с методом физической избыточности. В основном это связано с экономическим и практическим аспектами. Метод аналитической избыточности не требует дополнительного оборудования – это его основное преимущество. Основные недостатки метода связанны с необходимостью использования точной модели реальной системы, получить которую достаточно трудно.

На рисунке 2.1 изображена концепция аналитической избыточности.

Рис. 2.1. Схема аналитической избыточности

2.3. Основные принципы диагностики отказов, основанной на использовании моделей

2.3.1. Метод диагностики отказов, основанный использовании моделей

Диагностика отказов, на основе использования моделей, может быть определена как выявление, изоляция и характеристика отказов компонентов системы посредством, сравнения доступных измерений системы с априорной информацией, представленной математической моделью системы.

Отказы выявляются посредством установки фиксированных или изменяющихся порогов на сигналы рассогласования, формируемые на основе различия действительных измерений и их оценок, определяемых с использованием модели процесса.

Количество рассогласований может быть выбрано таким образом, чтобы каждый сигнал рассогласования был чувствителен одному отказу, происходящему в определенном месте системы. После того как рассогласование превысило пороговое значение, проводится анализ рассогласования для выполнения изоляции отказа.

На рисунке 2.2 представлена общая логическая блок-схема диагностики системы, на основе использования моделей.

Рис. 2.2. Структура диагностики отказов, основанной на моделях

Рассматриваемая система диагностики содержит два основных блока: формирование рассогласования и оценка рассогласования (принятие решения). Эти блоки могут быть описаны следующим образом:

1. Формирование рассогласования: этот блок формирует сигналы рассогласования с использованием доступных входов и выходов, системы за которой осуществляется мониторинг. Эти рассогласования (или симптомы отказа) должны выступать индикаторами возникновения отказа в системе. Они должны быть равны нулю или близки к нему по величине при отсутствии отказов, и значительно отличаться от нуля при наличии отказов. Это значит, что в идеальных условиях, рассогласованию характерна независимость от входов и выходов процесса.

2. Оценка рассогласования (принятие решения): Этот блок проверяет рассогласования на вероятность отказов и принимает решение, которое затем применяется для определения того, какой отказ произошел. Блок оценка рассогласования, представленный на рисунке 2.2, может выполнять простой пороговый тест (геометрический метод) мгновенной величины или скользящего среднего рассогласования. С другой стороны, он может содержать статистические методы, т.е. обобщенное тестирование отношения правдоподобия или тестирование отношения вероятностей.

2.3.2. Диагностика отказов при работе системы

Диагностика отказов, основанная на моделях рассматривается в основном как диагностика, которая осуществляется во время работы системы. Причиной этого является то, что информация о входе и выходе системы, необходимая для диагностики, основанной на моделях, доступна только во время работы системы. Связь между системой диагностики отказов (или наблюдением) и циклом управления представлена на рисунке 2.3.

Информация, используемая для диагностики – это измеряемый датчиком выход и вход исполнительного механизма. Измерение выхода обычно необходимо для управления по обратной связи, тогда как вход исполнительного механизма требуется для управления действиями, формируемыми контроллером, которые обычно выполняются в микропроцессоре. Поэтому, для выполнения диагностики отказов, обычно, необходимость в дополнительных аппаратных ресурсах отсутствует, за исключением требуемой дополнительной производительности компьютера.

Рис. 2.3. Диагностика отказов в замкнутом цикле

Из рисунка 2.3 можно увидеть, что модель системы, необходимая для диагностики, основанной на моделях, является моделью системы без обратной связи, так как мы рассматриваем систему в цикле управления. Причиной этого является то, что информация о входе и выходе системы, требуемая для диагностики, основанной на моделях, связана с системой без обратной связи. Поэтому, при проектировании схем диагностики нет необходимости рассматривать контроллер. Это соответствует принципам теории управления по причине того, что диагностика отказов может трактоваться как задача наблюдения. Так как вход исполнительного механизма считается доступным, то безразлично система работает в открытом цикле или в закрытом. Задача диагностики при этом одна и та же.

В случаях, когда вход исполнительного механизма u(t) не доступен, для диагностики можно использовать соответствующие команды uc(t). В этому случае, используемая модель представляет собой взаимосвязи между командами uc (t) и измеряемым выходом y(t) и является замкнутой моделью. В этом случае контроллер играет важную роль при проектировании схем диагностики. Надежный контроллер может уменьшить чувствительность к воздействию отказов и очень затруднить диагностику. Эта проблема рассматривалась многими исследователями. Лучшее ее решение одновременное проектирование схем диагностики отказов и контроллера.

2.3.3. Моделирование систем с отказами

Первый шаг в методе диагностики, основанном моделях, состоит в выполнении математического описания рассматриваемой системы, которое так же описывает все возможные случаи отказов. Будем рассматривать линейные динамические системы со многими входами и выходами. В случае нелинейных систем, можно рассматривать линеаризованную в рабочей точке модель.

Как было отмечено ранее, мы будем рассматривать диагностику отказов для модели системы без обратной связи. В целях моделирования система без обратной связи может быть разделена на три части: исполнительные механизмы, динамика системы и датчики (рисунок 2.4).

Рис.2.4. Система без обратной связи

Динамика системы, представленной на рисунке 2.4 может быть описана моделью в переменных состояния:

(2.1)

где - вектор состояния системы, - вектор входного сигнала с исполнительного механизма, - фактический (не доступный) выходной вектор системы; А, В, С - известные матрицы системы соответствующих размерностей.

Рис. 2.5. Динамика системы

Когда происходит отказ компонента в системе (рисунок 2.5), динамическая модель системы может быть описана так:

. (2.2)

Отказ компонента представляет случай, когда изменение некоторых условий в системе приводит к невыполнению динамических отношений, например, утечка в баке в системе двух баков. В некоторых случаях, отказ может быть выражен как изменение параметров системы. Например, при изменении в i-ой строке и j-ом столбце матрицы А, динамика системы может быть описана так:

, (2.3)

где - это j-ый элемент вектора и - это n-мерный вектор с нулевыми элементами, кроме ‘1’ в i-том элементе.

Вообще говоря, реальный выход системы непосредственно не доступен, для его измерения используются датчики. Этот случай отказа изображен на рисунке 2.6 и математически может быть описан следующим образом (при пренебрежении динамикой датчиков):

, (2.4)

где - вектор отказа датчика.

Рис. 2.6. Датчики, выход и измеряемый выход

Правильно выбрав вектор , мы можем описать все случаи отказов датчиков. Когда выходной датчик показывает фиксированную величину (скажем ноль), вектор измерения y(t)=0 и вектор отказа = - yR(t). С другой стороны, когда датчики подвержены мультипликативному отказу, измерение становится , а вектор отказов может быть переписан так =.

Так же верно, что обычно действительный сигнал с исполнительного механизма системы часто не доступен. это реакция исполнительного механизма на команду (при пренебрежении динамикой исполнительного механизма) (рисунок 2.6):

, (2.5)

где - вектор отказа исполнительного механизма, а - известная команда управления. Подобно случаю отказа датчика, могут быть рассмотрены так же различные ситуации для функции отказа .

Рис. 2.7. Исполнительный механизм, вход и регулирующее воздействие

В случае, если вход системы неизвестен (т.е. в неконтролируемых системах), для измерения входа исполнительного механизма может быть использован входной датчик (рисунок 2.8). Датчик может быть представлен следующей моделью:

, (2.6)

. (2.7)

Рис. 2.8. Датчик входа

Когда в системе действуют всевозможные отказы датчиков, ее компонентов и исполнительных механизмов, ее модель может быть представлена следующим образом:

(2.8)

Рассматривая общий случай модель системы со всевозможными отказами может быть описана следующей моделью в переменных состояния:

(2.9)

где - вектор отказов, каждый элемент которого (i=1,2,…g) соответствует отдельному отказу. С практической точки зрения, неразумно делать дальнейшие предположения о характеристиках отказов, считая при этом их неизвестными функциями времени. Матрицы R1 и R2 известны как матрицы распределения отказов, представляющие воздействие отказов на систему. Вектор u(t) – это вход исполнительного механизма и или измеряемое управляющее воздействие (actuation), вектор y(t) – измеряемый выход. Оба вектора считаются известными при диагностике. В литературе по диагностике отказов векторы u(t) и y(t) просто называются входными и выходными векторами системы, за которой осуществляется мониторинг.