Automatyka - zastosowania, metody i narzędzia, perspektywy na studiach I stopnia specjalności: Automatyka i systemy sterowania

Transkrypt

1 Automatyka - zastosowania, metody i narzędzia, perspektywy na studiach I stopnia specjalności: Automatyka i systemy sterowania Metody i narzędzia diagnostyki procesów dr inż. Michał Grochowski m.grochowski@eia.pg.gda.pl kiss.pg.mg@gmail.com tel: Strona (tymczasowa): -

2 Wykorzystane w prezentacji materiały: Venkatasubramanian, V., Rengaswamy, R., Kavuri, S.N. and Yin, K., A review of process fault detection and diagnosis: Part I, Part II, Part I. Computers and Chemical Engineering 27, Korbicz, J., Kościelny, J, Kowalczuk, Z., Cholewa, W. Diagnostyka procesów. Modele, metody sztucznej inteligencji, zastosowania. Wydawnictwa Naukowo Techniczne, Warszawa 2002; Ardakanian i Martin-Bordes, Proceedings of the 2nd Regional Workshop on Water Loss Reduction in Water & Sanitation Utilities 2009; Blanke M.,Kinnaert,M., Lunze, J., Staroswiecki M. Diagnosis and Fault-Tolerant Control. Springer- Verlag, 2006; Krotowski, A. Systemy wizyjne do optycznej inspekcji procesów przemysłowych wykorzystujące zaawansowane metody rozpoznawania obrazu ze szczególnym z uwzględnieniem metod inteligentnych. Praca magisterska, Promotor: dr inż. M. Grochowski; Sikora, M., Grochowski, M. Wykorzystanie sieci neuronowych do diagnostyki poprawności wykonania płytek drukowanych. Pomiary Automatyka Robotyka 2/2011

3 Przykłady awarii/anomalii: w systemach wodociągowych Stosunkowo prosta diagnostyka

4 Przykłady awarii/anomalii: w systemach wodociągowych Przykład pęknięcia będącego źródłem wycieku o natężeniu Q=100m3/h źródło: Ardakanian i Martin-Bordes, 2009

5 Przykłady awarii/anomalii: w systemach wodociągowych Straty wody Niemcy (1999) Dania (1997) Finlandia (1999) Szwecja (2000) Hiszpania Wlk. Brytania Słowacja (1999) Francja (1997) Włochy (2001) Rumunia (1999) Czechy (2000) Irlandia (2000) Węgry (1995) Słowacja (1999) Bułgaria (1996) % zużycia wody Seul (Korea Hong Kong Phnom Penh Taszkent Wientian (Laos) Karaczi Ułan Bator Katmandu Ho Chi Minh Dhaka Kuala Lumpur Dżakarta Delhi Kolombo (Sri Manila % zużycia wody

6 Przykłady awarii/anomalii: w systemach rafineryjnych VARIABLES/SENSORS INCLUDED IN PCA MODEL CATALYST COOLER MONITORING TI BOILER FEED WAT ER PDR Steam Drum STEAM TI FC REGENERATOR CROSS SECTION TEMPERATURE INDICATORS INCLUDED IN PCA MODEL (CATALYST COOLER) CATALYST COOLERS D A C CATALYST COOLERS B źródło: S. Joe Qin. Process Chemometric Techniques and Applications. Department of Chemical Engineering The University of Texas at Austin

7 Przykłady awarii/anomalii: łożysk

8 Przykłady awarii/anomalii: układów elektronicznych źródło: Sikora i Grochowski 2011

9 Przykłady awarii/anomalii: inne przykłady

10 Przykłady awarii/anomalii: inne przykłady

11 Przykłady awarii/anomalii: inne przykłady źródło: Krotowski, A. 2008

12 Przykłady awarii/anomalii: inne przykłady źródło: Krotowski, A. 2008

13 Przykłady awarii/anomalii: inne przykłady źródło: źródło: wp-content/uploads/2012/01/potassiumspectrum-of-ecg-changes.jpg

14 Przykłady awarii/anomalii: inne przykłady źródło:

15 Przykłady awarii/anomalii: inne przykłady opencv-lane-vehicle-track programming/lane-detection-with-opencv-and-c/ sequoia.ict.pwr.wroc.pl/ ~witold/aiarr/ 2009_projekty/semafory

16 Przykłady awarii/anomalii: inne przykłady

17 Przykłady awarii/anomalii: inne przykłady

18 Rozpoznawanie twarzy Metoda Resize Najprostsza z metod. Polega na kolejnej redukcji wymiaru danych opisujących zdjęcie (skala odcieni szarości, wyrównywanie histogramem, binaryzacja, siatka redukcyjna) Proces skalowania obrazów: oryginalnego (a) do obrazu w skali szarości (b) o wymiarach 32x32 pikseli (c) o wymiarach 16x16 pikseli (d) źródło: Sikora M. Inteligentny system rozpoznawania twarzy w czasie rzeczywistym implementacja sprzętowa. Praca magisterska, 2012.

19 Rozpoznawanie twarzy

20 Rozpoznawanie twarzy Metoda Length Metoda bazuje na obliczaniu odległości pomiędzy charakterystycznymi punktami twarzy człowieka. Do poprawnego zadziałania tej metody musimy z wynikiem pozytywnym odnaleźć na twarzy danej osoby takie elementy jak: obydwoje oczu, nos oraz usta. Przy wyszukiwaniu ww. elementów najlepiej skorzystać z estymatora Haar a. L1 L3 L2 źródło: Sikora M. Inteligentny system rozpoznawania twarzy w czasie rzeczywistym implementacja sprzętowa. Praca magisterska, 2012.

21 Rozpoznawanie twarzy Metoda Length Posiadając odnalezione te elementy przystępujemy do obliczenia środka każdego z nich. Następnie obliczana jest odległość pomiędzy środkiem każdego z tych elementów. W celu uniezależnienia wyników od odległości od kamery, a jedynie od kształtu ludzkiej twarzy należy obliczyć stosunki tych odległości. L1 L2 Wykorzystanie trzech zależności: L1/L2; L1/L3; L2/L3. L3 źródło: Sikora M. Inteligentny system rozpoznawania twarzy w czasie rzeczywistym implementacja sprzętowa. Praca magisterska, 2012.

22 Rozpoznawanie twarzy Metoda LBPH Sterowania Automatyka - zastosowania, metody i narzędzia, perspektywy Przykład transformacji twarzy metodą Local Pattern Binary Histogram w różnych warunkach oświetleniowych źródło: Dokumentacja OpenCV

23 Rozpoznawanie twarzy Metoda LBPH Sterowania Automatyka - zastosowania, metody i narzędzia, perspektywy Na podstawie: Pietikäinen M.; Hadid A.; Zhao G.; Ahonen T.; "Computer Vision Using Local Binary Patterns", Machine Vision Group, University of Oulu, Finland, 2011 Jako klasyfikator do analizy zdjęć w dziedzinie LBPH, dzieli się obraz na pewną liczbę obszarów i wykorzystuje się porównywanie histogramów. Histogramy zapisane w postaci wektora, o kolejnych elementach będących liczbami pikseli w danym zakresie intensywności, mogą być porównywane w prosty sposób, za pomocą metody Najbliższego Sąsiada. Niekiedy stosuje się także bardziej zaawansowane techniki, jak PCA czy LDA w celu przeniesienia histogramu do innej przestrzeni. źródło: Dokumentacja OpenCV

24 Rozpoznawanie twarzy Metoda LBPH Główną ideą algorytmu jest sumowanie lokalnej struktury zdjęcia poprzez porównywanie każdego piksela z jego sąsiedztwem. Wybierany jest środkowy piksel kwadratowego obszaru (w wersji podstawowej 3x3 pikseli), a jego sąsiedztwo jest poddawane progowaniu. W zależności od tego, czy dany sąsiadujący piksel jest większy od progu, czy nie, przyjmuje wartość 1 lub 0. Następnie odczytuje się liczbę binarną zapisaną dookoła środkowego piksela. Dla ośmiu pikseli sąsiadujących istnieje 256 kombinacji, zwanych Local Binary Patterns. Sposób analizy ramek 3x3 w metodzie LBPH źródło: Hewitt R. How OpenCV s Face Tracker Works, SERVO Magazine, 2007

25 Rozpoznawanie twarzy Metoda Eigenfaces Pierwszą fazą algorytmu jest przygotowanie zbioru zdjęć uczących. Przykładowy zbiór składający się z M=21 zdjęć, o rozmiarach: 100x120 pikseli

26 Rozpoznawanie twarzy Metoda Eigenfaces Kolejną fazą algorytmu jest przekonwertowanie zbioru zdjęć uczących do skali odcieni szarości.

27 Rozpoznawanie twarzy Metoda Eigenfaces Następnie należy obliczyć zdjęcie, będące średnią arytmetyczną wszystkich zdjęć uczących. Ostatnim etapem przygotowywania próbek jest odjęcie od wszystkich zdjęć zdjęcia średniego.

28 Rozpoznawanie twarzy Metoda Eigenfaces Algorytm Dla omawianego przykładu, zbiór dwudziestu wybranych twarzy własnych wygląda następująco: Dla analizowanego przykładu, takie podejście redukuje rozmiar macierzy kowariancji poddanej PCA z 12000x12000 do 20x20. Spośród wektorów własnych, 20 wektorów wystarcza (???) do wiernego (???) przedstawienia obrazu twarzy.

29 Przykładowa twarz i jej wektor wag utworzona przy wykorzystaniu 20 twarzy własnych Rekonstrukcja twarzy polega na odpowiednim przemnożeniu poszczególnych elementów wektora wag przez odpowiadające twarze główne oraz dodaniu twarzy średniej. Przykładowa twarz i jej wektor wag utworzona przy wykorzystaniu 20 twarzy własnych Rekonstrukcja twarzy polega na odpowiednim przemnożeniu poszczególnych elementów wektora wag przez odpowiadające twarze główne oraz dodaniu twarzy średniej. Na podstawie: Błaszkowski P. Wykrywanie, rozpoznawanie i śledzenie ruchomych obiektów poprzez niezależną platformę monitorującą, przy wykorzystaniu sztucznych sieci neuronowych. Praca magisterska, 2013;

30 Przyczyny i skutki stanów awaryjnych/uszkodzeń/anomalii systemów: Przyczyny Skutki Technologiczna złożoność systemu Sprzętowa złożoność systemu Informatyczna złożoność systemu Błędy operatorów Przeciążenie informacyjne operatorów/systemu Oszczędności Niewidoczne gołym okiem skutki uszkodzeń Maskowanie uszkodzeń przez system pomiarowy Stany awaryjne, anormalne Straty ekonomiczne Straty wizerunkowe Skażenie środowiska Uszczerbki na zdrowiu; zagrożenie życia

31 Przykłady awarii/anomalii pęknięcie rury w systemie wodociągowym: Uszkodzenia (lub ich symptomy) bardzo często są niewidoczne nieuzbrojonym okiem Przebieg ciśnienia w węźle pomiarowym oraz dopływających przepływów, przed i w trakcie wycieku o wielkości ok. 1m3/h (1000 l/h). Na szaro zaznaczono okres trwania wycieku źródło: Nowicki, 2010

32 Co będziemy rozumieli przez diagnozowanie Diagnozowanie (rozpoznawanie stanów) traktowane będzie jako proces wykrywania i rozróżniania uszkodzeń obiektu w wyniku zbierania, przetwarzania, analizy i oceny sygnałów diagnostycznych. W zależności od rodzaju obiektu i posiadanej wiedzy na jego temat, wynikiem diagnozowania może być szczegółowa identyfikacja uszkodzenia lub jedynie określenie klasy stanu. Na podstawie: Korbicz i inni, 2002

33 Podział obszarów diagnostyki: Diagnostyka Maszyn Procesów

34 Podział obszarów diagnostyki: Diagnostyka maszyn Zajmuje się oceną stanu urządzeń mechanicznych poprzez badania bezpośrednie ich własności i badania pośrednie procesów towarzyszących funkcjonowaniu tych urządzeń, tzw. procesów resztkowych. Procesy resztkowe mogą mieć charakter mechaniczny, elektryczny, termiczny itp. Szczególną rolę odgrywają procesy wibroakustyczne (drganie, hałas) one najczęściej są wykorzystywane do pośredniej oceny stanu obiektów. Na podstawie: Korbicz i inni, 2002

35 Podział obszarów diagnostyki: Diagnostyka procesów (przemysłowych) Zajmuje się rozpoznawaniem zmian stanów tych procesów, gdzie procesy przemysłowe rozumiane są jako ciąg celowych działań realizowanych w ustalonym czasie przez określony zbiór maszyn i urządzeń przy określonych dostępnych zasobach. Jako przyczyny zmian stanów rozpatrywane są uszkodzenia i inne zdarzenia destrukcyjne. Zadaniem diagnostyki procesów przemysłowych jest wczesne wykrywanie i dokładne rozpoznanie (rozróżnianie) powstających uszkodzeń. Zdarzenia destrukcyjne, takie jak zużycie traktowane są jako pewien rodzaj uszkodzenia, które powinno być wykryte i rozpoznane po przekroczeniu pewnej wartości. Na podstawie: Korbicz i inni, 2002

36 Podział obszarów diagnostyki: Diagnostyka Maszyn Procesów Metody inteligencji obliczeniowej Teoria grafów Automatyka Wiedza Branżowa Informatyka EKF Wielowymiarowe analizy statystyczne Łańcuchy Markowa Diagnostyka techniczna Drzewa uszkodzeń

37 Podstawowe pojęcia: d zakłócenia u wejścia OBIEKT y wyjścia Opis obiektu dynamicznego uwzględniający uszkodzenia f uszkodzenia Schemat obiektu dynamicznego uwzględniający uszkodzenia x ( t) y( t) f [ x( t), u( t), d( t), g[ x( t), u( t), d( t), f f ( t)] ( t)]

38 Podstawowe pojęcia: Stan obiektu Sterowania Automatyka - zastosowania, metody i narzędzia, perspektywy Stan obiektu/procesu rozumie się jako przynależność do jednego ze zdefiniowanych stanów (np. normalny, zakłóceniowy, awaryjny, ale też: wzmożonych opadów deszczu, oblodzonej nawierzchni ). Stan obiektu/procesu złożonego jest najczęściej określony poprzez zbiór stanów elementów/podzespołów/procesów składowych danego obiektu. Zmiana stanu obiektu może nastąpić wskutek wystąpienia jego uszkodzenia, zużycia oraz innych zdarzeń powodujących inne od zakładanego funkcjonowanie obiektu. Na podstawie: Korbicz i inni, 2002

39 Podstawowe pojęcia: Uszkodzenie obiektu Jako uszkodzenie (fault) rozumiemy każde zdarzenie powodujące pośrednio bądź bezpośrednio niepożądaną zmianę pracy obiektu/procesu. Przykłady uszkodzeń (poza typowymi!!): wyciek wody w sieci dystrybucji wody pitnej, zakłócenie pracy biologicznej oczyszczalni ścieków poprzez dopływ ścieków skażonych metalami ciężkimi, pojawienie się pasożytniczych reakcji w procesie np. fermentacji, brak/przekłamanie danych pomiarowych, niepoprawny skład surowców wejściowych do danego procesu, błędne sterowanie kolumną destylacyjną. Na podstawie: Korbicz i inni, 2002

40 Podstawowe pojęcia: Rozróżniamy następujące klasy uszkodzeń i/lub anomalii: Zmiany parametrów (skompensowanych/zastępczych) w modelu Najczęściej w modelowanych procesach/obiektach występują zjawiska o wyższym stopniu złożoności niż opisują to modele; Czasami wpływ nie ujętych przez model procesów się ujawnia - często pod wpływem nieanalizowanych wcześniej warunków; To implikuje zmiany np. dynamiki modelu, najczęściej w stanach przejściowych. Zmiany strukturalne Zmiany parametrów modeli spowodowane np. zużyciem, czy fizycznym zepsuciem (korozja, zarastanie rur, zatkanie zaworu, wyciek wody, uszkodzenie regulatora, błędy w przepływie informacji ). Uszkodzenia/dysfunkcje/awarie czujników i urządzeń wykonawczych Uszkodzenia czujników lub urządzeń wykonawczych mogą spowodować uszkodzenie obiektu czy też doprowadzenie procesu do niepożądanego stanu (nawet krytycznego). Na podstawie: Venkatasubramanian i inni, 2002

41 Miejsce diagnostyki procesów w strukturze sterowania Algorytm sterujący Akomodacja uszkodzeń Diagnostyka uszkodzeń Sterowanie nadzorujące d f r Regulator u OBIEKT y Schemat systemu sterowania tolerującego uszkodzenia

42 Pożądane cechy systemów diagnostycznych: Na podstawie: Venkatasubramanian i inni, 2002 Szybka detekcja i diagnoza System powinien szybko wykrywać i diagnozować uszkodzenie; Szybkie wykrywanie uszkodzeń i tolerowanie zmian w procesach podczas ich normalnej pracy są najczęściej w sprzeczności; System zaprojektowany żeby wykrywać nagłe zmiany będzie bardzo czuły na zakłócenia o dużej częstotliwości, szumy itp. dużo fałszywych alarmów; Problem analogiczny do znanego z teorii sterowania kompromisu pomiędzy krzepkością a jakością sterowania. Zdolność do izolacji/wyodrębnienia uszkodzenia (Isolability) Zdolność do precyzyjnego wskazania konkretnego uszkodzenia (w warunkach idealnych); Niestety warunków idealnych nie ma (zakłócenia, szumy, niepewności w modelach itp ); Systemy o wysokiej zdolności do rozróżniania uszkodzeń najczęściej słabo dają sobie radę z niepewnością modeli i odwrotnie; Należy znaleźć kompromis. Krzepkość Pożądane jest aby system był odporny na szumy i niepewności; Pożądane jest aby jakość działania systemu zmieniała się stopniowo a nie nagle i gwałtownie; Konieczne jest odpowiednie ustawienie progów czułości systemu.

43 Pożądane cechy systemów diagnostycznych: Na podstawie: Venkatasubramanian i inni, 2002 Zdolność do identyfikacji nowych stanów/zdarzeń/uszkodzeń (Novelty identifiability) Minimalnym wymaganiem dla systemu diagnostycznego jest stwierdzenie czy obiekt/proces działa w stanie normalnym (bezzakłóceniowym) czy też zakłóceniowym; Jeżeli w zakłóceniowym to czy stan ten jest spowodowany poprzez znane uszkodzenie/zakłócenie czy też jakieś nowe; Najczęściej jest wystarczająca ilość danych do zamodelowania stanu normalnej pracy obiektu, ciężko jest natomiast zamodelować wszelkie możliwe stany uszkodzeniowe; Wymaga się aby system co najmniej wskazał że wykryto nowe uszkodzenie (i się go nauczył) a nie zaklasyfikował go (błędnie) do jakiegoś istniejącego stanu. Estymacja błędu klasyfikacji Praktycznym wymogiem jest oszacowanie a priori błędu klasyfikacji; Zwiększa to możliwość wyboru podjęcia decyzji operatorowi procesu (plusy i minusy). Adaptowalność Zdolność systemu do adaptacji do zmieniających się warunków otoczenia; Zdolność systemu do wykorzystywania nowych informacji.

44 Pożądane cechy systemów diagnostycznych: Na podstawie: Venkatasubramanian i inni, 2002 Zdolność systemu do tłumaczenia skutków uszkodzenia (Explanation facility) Zdolność systemu do wnioskowania na temat możliwych skutków wystąpienia danego uszkodzenia czy zdarzenia; Zdolność do wykrywania wielu uszkodzeń (Multiple fault identifiability) Jest to cecha niezwykle pożądana ale bardzo trudna do spełnienia w przypadku dużych systemów; W systemach nieliniowych kolejne uszkodzenia mają wpływ synergetyczny na ich skutki co powoduje trudności w ich rozróżnianiu. Stopień złożoności modeli Czas, nakład pracy a dokładność modeli. Powinien być jak najmniejszy dla konkretnego zastosowania. Wymagania obliczeniowe oraz gromadzenia danych Zdolność do działania w czasie rzeczywistym (operacje numeryczne); Zdolność do gromadzenia danych.

45 Proces diagnozowania: Na podstawie: Venkatasubramanian i inni, 2002 Bardzo ważnymi składnikami procesu diagnozowania są: wiedza a priori o procesie/obiekcie zastosowana technika uczenia/optymalizacji. Generalnie można patrzeć na proces diagnozowania jako na szereg transformacji i odwzorowań dokonywanych na danych pomiarowych

46 Proces diagnozowania: Przestrzeń pomiarów stanowią pomiary x 1, x 2,, x N bez jakiejkolwiek wiedzy a priori o nich; Przestrzeń cech jest przestrzenią punktów y 1, y 2, y i, gdzie y i jest i-tą cechą otrzymaną jako funkcja pomiarów wykorzystująca wiedzę a priori o nich (o rozpatrywanym problemie). Na tym etapie pomiary są przetwarzane z wykorzystaniem wiedzy procesowej, w ten sposób aby, wyciągnąć z niego jak najwięcej użytecznych cech potrzebnych w procesie diagnostyki; Przestrzeń decyzji jest przestrzenią punktów d 1, d 2, d K, gdzie K oznacza liczbę decyzji otrzymanych na podstawie odpowiednich transformacji przestrzeni cech. Transformacja z przestrzeni cech do przestrzeni decyzji jest najczęściej procesem optymalizacji (wynikiem uczenia); Przestrzeń klas jest zbiorem indeksów c 1, c 2,, c M, gdzie M oznacza numer klasy oznaczającej rodzaj uszkodzenia (łącznie ze stanem bezuszkodzeniowym), do której należą analizowane pomiary. Przestrzeń pomiarów (Measurement Space) Przestrzeń cech (Feature Space) Przestrzeń decyzji (Decision Space) Przestrzeń klas (Class Space) [x 1, x 2, x 3,, x N ] [y 1, y 2, y 3,, y i ] [d 1, d 2, d 3,, d K ] [c 1, c 2,, c M ] źródło: Venkatasubramanian i inni, 2002

47 Proces diagnozowania: Tworzenie przestrzeni cech: Wybór cech (Feature selection); Wybieramy najważniejsze (naszym zdaniem) z dostępnych pomiarów; Ekstrakcja cech (Feature extraction) Proces polegający na transformacji przestrzeni pomiarów w przestrzeń cech o mniejszym rozmiarze, np. poprzez odnalezienie jakichś relacji pomiędzy zmiennymi. Jeżeli odnajdziemy takie relacje, dalej w procesie diagnostyki będziemy używać jednej zmiennej zamiast np. 2. do reprezentacji danej zależności. Przestrzeń pomiarów (Measurement Space) Przestrzeń cech (Feature Space) Przestrzeń decyzji (Decision Space) Przestrzeń klas (Class Space) [x 1, x 2, x 3,, x N ] [y 1, y 2, y 3,, y i ] [d 1, d 2, d 3,, d K ] [c 1, c 2,, c M ] źródło: Venkatasubramanian i inni, 2002

48 Przykład: Sterowania Automatyka - zastosowania, metody i narzędzia, perspektywy Dane są: 4 sensory: x 1, x 2, x 3, x 4 ; 2 klasy uszkodzeń: c 1 oraz c 2, które należy rozróżnić; Załóżmy że uszkodzenie 1 zakłóca czujnik 1 i 2 i że uszkodzenie 2 zakłóca czujnik 2 i 3; Załóżmy, że x 1ss, x 2ss, x 3ss, x 4ss ; oznaczają wartości czujników w stanach ustalonych; Najprostszą transformacją z przestrzeni pomiarów do przestrzeni cech jest pominiecie czujnika x 4 ; Transformacja z przestrzeni cech do przestrzeni decyzji [d 1 d 2 d 3 ] może wyglądać tak: IF abs(y i - x iss )>T THEN d i =1, ELSE d i =0; Ostatnia transformacja z przestrzeni decyzji do przestrzeni klas może wyglądać tak: IF (d1 AND d2) THEN c1 IF (d2 AND d3) THEN c2 Przestrzeń pomiarów (Measurement Space) Przestrzeń cech (Feature Space) Przestrzeń decyzji (Decision Space) Przestrzeń klas (Class Space) [x 1, x 2, x 3, x 4 ] [y 1, y 2, y 3 ] = [x 1, x 2, x 3 ] [d 1, d 2, d 3 ] [c 1, c 2 ] źródło: Venkatasubramanian i inni, 2002

49 Przestrzeń pomiarów, przestrzeń cech - ilustracja: Przestrzeń pomiarów : [x] [x,sin(x)] Przestrzeń cech Zredukowana przestrzeń cech źródło: Nowicki i Grochowski, 2011

50 Etapy procesu diagnozowania: Fazy diagnozowania obiektów (FDD Fault Detection and Diagnosis): Detekcja uszkodzenia (fault detection) Wykrycie, zauważanie powstania uszkodzenia w obiekcie i określenie chwili detekcji. Lokalizacja/wyodrębnienie uszkodzenia (fault isolation) Określenie rodzaju, miejsca i czasu wystąpienia uszkodzenia. Identyfikacja uszkodzenia (fault identification) Określenie rozmiaru i charakteru zmienności uszkodzenia w czasie. (źródło: Korbicz i inni, 2002) Dodatkowo przy sterowaniu odpornym (FTC Fault Tolerant Control) Kompensacja zakłóceń (fault accomodation) Rekonfiguracja systemu sterowania (control reconfiguration)

51 Schemat procesu podejmowania decyzji w FTC: Algorytm sterujący Akomodacja uszkodzeń Diagnostyka uszkodzeń Sterowanie nadzorujące d f r Regulator u OBIEKT y Schemat systemu sterowania tolerującego uszkodzenia

52 Etapy procesu podejmowania decyzji w sterowaniu FTC: Trajektoria referencyjna Wyjście Stan bezuskodzeniowy Czas Trajektoria rzeczywista Moment uszkodzenia Detekcja uszkodzenia Izolacjaidentyfikacja uszkodzenia System pracuje normalnie Nastąpiło uszkodzenie ale nie zostało jeszcze wykryte; System sterowania powinien co najmniej zachować ograniczoność sygnału wyjścia Wykryto uszkodzenie ale nie jest jeszcze znany jego rodzaj i miejsce; Regulator dokonuje rekonfiguracji tak aby odzyskać jak największą jakość sterowania Uszkodzenie zostało wyizolowane i zidentyfikowane; Regulator dokonuje ostatecznej rekonfiguracji; Odzyskuje maksymalną możliwą jakość sterowania.

53 Etapy procesu podejmowania decyzji w sterowaniu FTC: Przykład Pompa P powoduje napływ cieczy q p do Zbiornika 1 (Z1); u(t) określa prędkość pompy; u jest zdeterminowane przez wyłącznik bezpieczeństwa chroniący przed przelewem Z1; Wejściem do systemu są pozycje zaworów V a i V 12 ; W normalnym stanie pracy układu (bezuszkodzeniowym) V a jest zamknięty a zawór V 12 jest używany do sterowania poziomem cieczy w Z2 utrzymywania poziomu na zadanym poziomie; V 12 jest używany do napełnienia i opróżniania Z2, Z1 jest zbiornikiem retencyjnym który jest napełniany do h max (wyłącznik awaryjny wyłącza wtedy pompę); V a jest używany jedynie podczas awarii; Rozważane są dwa typy uszkodzeń: Wyciek z Z1, powodujący q l ; Zablokowanie zaworu V 12 w pozycji zamkniętej. Zbiornik 1 System dwóch zbiorników źródło: Blanke i inni, 2006 Zbiornik 2

54 Problemy: Sterowania Automatyka - zastosowania, metody i narzędzia, perspektywy Etapy procesu podejmowania decyzji w sterowaniu FTC: Celem sterowania jest utrzymywanie poziomu cieczy w Z2 niezależnie od wystąpienia uszkodzeń; Rozważ możliwości wykrycia uszkodzeń przy różnych wariantach opomiarowania: q M, q M, h 1, h 2 q M, h 1, h 2, q p. Zbiornik 1 Zbiornik 2 Zaproponuj sposób kompensacji uszkodzenia; Zaproponuj sposób rekonfiguracji systemu sterowania. System dwóch zbiorników źródło: Blanke i inni, 2006

55 Etapy procesu podejmowania decyzji w sterowaniu FTC: Detekcja uszkodzenia (Fault detection) Ustalenie czy nastąpiło uszkodzenie i kiedy. Wyodrębnienie uszkodzenia (Fault isolation) Ustalenie która z części systemu jest uszkodzona. Zbiornik 1 Zbiornik 2 Identyfikacja uszkodzenia (Fault identification) Ustalenie np. rozmiaru wycieku (czasu, kształtu ). System dwóch zbiorników źródło: Blanke i inni, 2006

56 Etapy procesu podejmowania decyzji w sterowaniu FTC: Kompensacja uszkodzenia (Fault accomodation) W przypadku wycieku banalne - przy założeniu że pompa ma wystarczającą moc, tylko że. Zbiornik 1 Zbiornik 2 Rekonfiguracja systemu sterowania (Control reconfiguration) W przypadku awarii zaworu musimy użyć zaworu V a. Powinno to nastąpić automatycznie, natychmiast po identyfikacji uszkodzenia. System dwóch zbiorników źródło: Blanke i inni, 2006

57 Klasyfikacja algorytmów diagnostycznych Metody diagnostyki Wykorzystujące modele Wykorzystujące dane pomiarowe

58 Klasyfikacja algorytmów diagnostycznych Schemat diagnozowania z wykorzystaniem modeli procesu U - wejścia F - uszkodzenia PROCES Y - wyjścia Model obiektu Generacja residuów R - Residua Klasyfikator R S Ocena wartości residuów S - Sygnały diagnostyczne Relacja S F Lokalizacja uszkodzeń F - Uszkodzenie źródło: Korbicz i inni, 2002

59 Klasyfikacja algorytmów diagnostycznych Schemat diagnozowania z detekcją bez wykorzystania modeli procesu U - wejścia F - uszkodzenia PROCES Y - wyjścia Klasyfikator UUY S Generacja sygnałów diagnostycznych S - Sygnały diagnostyczne Relacja S F Lokalizacja uszkodzeń F - Rodzaje uszkodzeń źródło: Korbicz i inni, 2002

60 Klasyfikacja algorytmów diagnostycznych Diagnostyka jako proces rozpoznawania wzorców F - uszkodzenia U - wejścia PROCES Y - wyjścia X zmienne procesowe Ekstrakcja sygnałów diagnostycznych Sygnały diagnostyczne Obrazy wzorcowe dla uszkodzeń Klasyfikacja Rodzaje uszkodzeń źródło: Korbicz i inni, 2002

61 Przykład detekcja i identyfikacja uszkodzeń łożysk tocznych silnika indukcyjnego źródło: Use of neural networks in diagnostics of rolling-element bearing of the induction motor. L.Swędrowski, K.Duzinkiewicz,M.Grochowski,T.Rutkowski. V Międzynarodowy Kongres Diagnostyki Technicznej Kraków Przykłady uszkodzeń łożysk

62 i [A] i [A] i c [A] i [A] i b [A] i a [A] Sterowania Automatyka - zastosowania, metody i narzędzia, perspektywy Diagnostyka jako proces rozpoznawania wzorców Przykład detekcja i identyfikacja uszkodzeń łożysk tocznych silnika indukcyjnego 2 i a (t) t [sec] i (t) b i (t) t [sec] i (t) c t [sec] Prądy zasilania silnika trójfazowego t [sec] i (t) t [sec] Clark vector curve i = f(i ) Transformacja Clarka i [A] Wektory Clarka

63 i [A] i [A] i [A] Sterowania Automatyka - zastosowania, metody i narzędzia, perspektywy Diagnostyka jako proces rozpoznawania wzorców Przykład detekcja i identyfikacja uszkodzeń łożysk tocznych silnika indukcyjnego Clark vector curve i = f(i ) Uszkodzenie pierścienia wewnętrznego Clark vector curve i = f(i ) i [A] Uszkodzenie kulki Uszkodzenie pierścienia zewnętrznego Clark vector curve i = f(i ) i [A] i [A]

64 i [A] Sterowania Automatyka - zastosowania, metody i narzędzia, perspektywy Diagnostyka jako proces rozpoznawania wzorców Przykład detekcja i identyfikacja uszkodzeń łożysk tocznych silnika indukcyjnego Neuronowy system diagnostyczny 2.5 Clark vector curve i = f(i ) i [A] Wektory Clarka Sztuczna sieć neuronowa Nieuszkodzone Uszkodzone Uszkodzenie wewnętrznego łożyska Uszkodzenie zewnętrznego łożyska Uszkodzenie kulki

65 Diagnostyka jako proces rozpoznawania wzorców Przykład detekcja i identyfikacja uszkodzeń łożysk tocznych silnika indukcyjnego Neuronowy system diagnostyczny Dane wejściowe (Wektory Clarka) Silnik indukcyjny wyjścia (wskaźnik uszkodzenia<-1, 1>) Model neuronowy 0 sprawny silnik Model neuronowy 1 uszkodzenie pierścienia zewnętrznego Model neuronowy 2 uszkodzenie pierścienia wewnętrznego Model neuronowy 3 uszkodzenie kulki

66 Klasyfikacja algorytmów diagnostycznych Metody diagnostyki Wykorzystujące modele Wykorzystujące dane pomiarowe Ilościowe Jakościowe Jakościowe Ilościowe Obserwatory EKF Przyczynowo skutkowe Abstraction hierarchy Sieci neuronowe Parity Space Digrafy Qualitative Physics Systemy ekspertowe QTA Qualitative trend analysis Statystyczne Drzewa uszkodzeń Strukturalne Funkcjonalne PCA/PLS Klasyfikatory statystyczne źródło: Venkatasubramanian i inni, 2002

67 Klasyfikacja algorytmów diagnostycznych: Metody ilościowe wykorzystujące modele Obserwatory Filtry Kalmana Parity Space

68 Metody ilościowe wykorzystujące modele Parity space (Parity equations równania zgodności) Podejście wykorzystujące obserwatory i/lub Filtry Kalmana Podejście poprzez estymację parametrów

69 Metody ilościowe wykorzystujące modele Banki obserwatorów Urządzenia wykonawcze Proces Czujniki pomiarowe Obserwator 1 Obserwator 2 Decyzje logiczne Obserwator n

70 Metody ilościowe wykorzystujące modele Podsumowanie: W diagnostyce stosuje się modele typu wejście-wyjście, modele w przestrzeni stanu, modele fenomenologiczne, modele częstotliwościowe Modele fenomenologiczne są rzadko używane ze względu na trudności z uzyskaniem odpowiednio dokładnych modeli i z dużym obciążeniem obliczeniowym przy ich wykorzystaniu; Najbardziej popularnymi modelami w tej grupie są modele wejście-wyjście oraz modele w przestrzeni stanu; Posiadając model, najczęściej w procesie diagnozowania występują dwa kroki: Generacja residuów (redundancja analityczna ); Wybór odpowiedniej reguły podejmowania decyzji. W stanie bezuszkodzeniowej pracy systemu, residua powinny oscylować wokół zera. Wystąpienie uszkodzenia zmienia relacje pomiędzy zmiennymi co powoduje powstanie niezerowych wartości residuów; Wykorzystywane modele mogą być typu white box lub black box co implikuje późniejszą zdolność do izolacji uszkodzeń; Większość modeli diagnostycznych jest liniowa lub wymaga linearyzacji w punkcie pracy.

71 Ogólna charakterystyka modeli i ich wykorzystania do diagnostyki: Podsumowanie: Schematy diagnozowania w tym podejściu najczęściej sprowadzają się do estymacji zmiennych stanu i parametrów, filtracji, adaptacyjnej filtracji itp. Często tworzone są banki obserwatorów przystosowanych do wykrywania konkretnego uszkodzenia; Najbardziej efektywnymi modelami wydają się być Filtry Kalmana (rozszerzone); Najważniejszą zaletą podejścia z wykorzystaniem modeli ilościowych jest fakt iż posiadamy duża kontrolę i przejrzystość procesu diagnozowania; Największą wadą jest praktyczna ograniczoność do modeli liniowych i pewnej klasy modeli nieliniowych.