dr inż. Michał Grochowski

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, Politechnika Gdaoska 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 Płd.) 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 WATER 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, Politechnika Gdaoska 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 odnaleźd na twarzy danej osoby takie elementy jak: obydwoje oczu, nos oraz usta. Przy wyszukiwaniu ww. elementów najlepiej skorzystad z estymatora Haar a. L1 L3 L2 źródło: Sikora M. Inteligentny system rozpoznawania twarzy w czasie rzeczywistym implementacja sprzętowa. Praca magisterska, Politechnika Gdaoska 2012.

21 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

22 Rozpoznawanie twarzy Metoda Eigenfaces Algorytm Zbiór dwudziestu wybranych twarzy własnych

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

24 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

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

26 Podział obszarów diagnostyki: Diagnostyka Maszyn Procesów

27 Podział obszarów diagnostyki: Diagnostyka maszyn Zajmuje się oceną stanu urządzeo mechanicznych poprzez badania bezpośrednie ich własności i badania pośrednie procesów towarzyszących funkcjonowaniu tych urządzeo, tzw. procesów resztkowych. Procesy resztkowe mogą mied 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

28 Podział obszarów diagnostyki: Diagnostyka procesów (przemysłowych) Zajmuje się rozpoznawaniem zmian stanów tych procesów, gdzie procesy przemysłowe rozumiane są jako ciąg celowych działao realizowanych w ustalonym czasie przez określony zbiór maszyn i urządzeo 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 uszkodzeo. Zdarzenia destrukcyjne, takie jak zużycie traktowane są jako pewien rodzaj uszkodzenia, które powinno byd wykryte i rozpoznane po przekroczeniu pewnej wartości. Na podstawie: Korbicz i inni, 2002

29 Podział obszarów diagnostyki: Diagnostyka Maszyn Procesów Metody inteligencji obliczeniowej Teoria grafów Automatyka Wiedza Branżowa Informatyka EKF Wielowymiarowe analizy statystyczne Łaocuchy Markowa Diagnostyka techniczna Drzewa uszkodzeo

30 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)]

31 Podstawowe pojęcia: Stan obiektu Sterowania Automatyka - zastosowania, metody i narzędzia, perspektywy Stan obiektu/procesu rozumie się jako przynależnośd 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 nastąpid wskutek wystąpienia jego uszkodzenia, zużycia oraz innych zdarzeo powodujących inne od zakładanego funkcjonowanie obiektu. Na podstawie: Korbicz i inni, 2002

32 Podstawowe pojęcia: Uszkodzenie obiektu Jako uszkodzenie (fault) rozumiemy każde zdarzenie powodujące pośrednio bądź bezpośrednio niepożądaną zmianę pracy obiektu/procesu. Przykłady uszkodzeo (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

33 Podstawowe pojęcia: Rozróżniamy następujące klasy uszkodzeo 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 urządzeo wykonawczych Uszkodzenia czujników lub urządzeo wykonawczych mogą spowodowad uszkodzenie obiektu czy też doprowadzenie procesu do niepożądanego stanu (nawet krytycznego). Na podstawie: Venkatasubramanian i inni, 2002

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

35 Pożądane cechy systemów diagnostycznych: Na podstawie: Venkatasubramanian i inni, 2002 Szybka detekcja i diagnoza System powinien szybko wykrywad i diagnozowad uszkodzenie; Szybkie wykrywanie uszkodzeo i tolerowanie zmian w procesach podczas ich normalnej pracy są najczęściej w sprzeczności; System zaprojektowany żeby wykrywad 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. Zdolnośd do izolacji/wyodrębnienia uszkodzenia (Isolability) Zdolnośd 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 uszkodzeo najczęściej słabo dają sobie radę z niepewnością modeli i odwrotnie; Należy znaleźd kompromis. Krzepkośd Pożądane jest aby system był odporny na szumy i niepewności; Pożądane jest aby jakośd działania systemu zmieniała się stopniowo a nie nagle i gwałtownie; Konieczne jest odpowiednie ustawienie progów czułości systemu.

36 Pożądane cechy systemów diagnostycznych: Na podstawie: Venkatasubramanian i inni, 2002 Zdolnośd do identyfikacji nowych stanów/zdarzeo/uszkodzeo (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 ilośd danych do zamodelowania stanu normalnej pracy obiektu, ciężko jest natomiast zamodelowad 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 możliwośd wyboru podjęcia decyzji operatorowi procesu (plusy i minusy). Adaptowalnośd Zdolnośd systemu do adaptacji do zmieniających się warunków otoczenia; Zdolnośd systemu do wykorzystywania nowych informacji.

37 Pożądane cechy systemów diagnostycznych: Na podstawie: Venkatasubramanian i inni, 2002 Zdolnośd systemu do tłumaczenia skutków uszkodzenia (Explanation facility) Zdolnośd systemu do wnioskowania na temat możliwych skutków wystąpienia danego uszkodzenia czy zdarzenia; Zdolnośd do wykrywania wielu uszkodzeo (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. Stopieo złożoności modeli Czas, nakład pracy a dokładnośd modeli. Powinien byd jak najmniejszy dla konkretnego zastosowania. Wymagania obliczeniowe oraz gromadzenia danych Zdolnośd do działania w czasie rzeczywistym (operacje numeryczne); Zdolnośd do gromadzenia danych.

38 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 patrzed na proces diagnozowania jako na szereg transformacji i odwzorowao dokonywanych na danych pomiarowych

39 Proces diagnozowania: Przestrzeo pomiarów stanowią pomiary x 1, x 2,, x N bez jakiejkolwiek wiedzy a priori o nich; Przestrzeo 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, wyciągnąd z niego jak najwięcej użytecznych cech potrzebnych w procesie diagnostyki; Przestrzeo 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); Przestrzeo 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. Przestrzeo pomiarów (Measurement Space) Przestrzeo cech (Feature Space) Przestrzeo decyzji (Decision Space) Przestrzeo 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

40 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 przestrzeo cech o mniejszym rozmiarze, np. poprzez odnalezienie jakichś relacji pomiędzy zmiennymi. Jeżeli odnajdziemy takie relacje, dalej w procesie diagnostyki będziemy używad jednej zmiennej zamiast np. 2. do reprezentacji danej zależności. Przestrzeo pomiarów (Measurement Space) Przestrzeo cech (Feature Space) Przestrzeo decyzji (Decision Space) Przestrzeo 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

41 Przykład: Dane są: Sterowania Automatyka - zastosowania, metody i narzędzia, perspektywy 4 sensory: x 1, x 2, x 3, x 4 ; 2 klasy uszkodzeo: c 1 oraz c 2, które należy rozróżnid; 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 wyglądad 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 wyglądad tak: IF (d1 AND d2) THEN c1 IF (d2 AND d3) THEN c2 Przestrzeo pomiarów (Measurement Space) Przestrzeo cech (Feature Space) Przestrzeo decyzji (Decision Space) Przestrzeo 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

42 Przestrzeo pomiarów, przestrzeo cech - ilustracja: Przestrzeo pomiarów : [x] [x,sin(x)] Przestrzeo cech Zredukowana przestrzeo cech źródło: Nowicki i Grochowski, 2011

43 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 zakłóceo (fault accomodation) Rekonfiguracja systemu sterowania (control reconfiguration)

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

45 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 zachowad ograniczonośd sygnału wyjścia Wykryto uszkodzenie ale nie jest jeszcze znany jego rodzaj i miejsce; Regulator dokonuje rekonfiguracji tak aby odzyskad jak największą jakośd sterowania Uszkodzenie zostało wyizolowane i zidentyfikowane; Regulator dokonuje ostatecznej rekonfiguracji; Odzyskuje maksymalną możliwą jakośd sterowania.

46 Etapy procesu podejmowania decyzji w sterowaniu FTC: Przykład Pompa P powoduje napływ cieczy q p do Zbiornika 1 (Z1); u(t) określa prędkośd pompy; u jest zdeterminowane przez wyłącznik bezpieczeostwa 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 uszkodzeo: 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

47 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 uszkodzeo; Rozważ możliwości wykrycia uszkodzeo 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

48 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

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

50 Klasyfikacja algorytmów diagnostycznych Metody diagnostyki Wykorzystujące modele Wykorzystujące dane pomiarowe

51 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 uszkodzeo F - Uszkodzenie źródło: Korbicz i inni, 2002

52 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 uszkodzeo F - Rodzaje uszkodzeń źródło: Korbicz i inni, 2002

53 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 uszkodzeo Klasyfikacja Rodzaje uszkodzeń źródło: Korbicz i inni, 2002

54 Przykład detekcja i identyfikacja uszkodzeo 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 uszkodzeo łożysk

55 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 uszkodzeo 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

56 i [A] i [A] i [A] Sterowania Automatyka - zastosowania, metody i narzędzia, perspektywy Diagnostyka jako proces rozpoznawania wzorców Przykład detekcja i identyfikacja uszkodzeo 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]

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

58 Diagnostyka jako proces rozpoznawania wzorców Przykład detekcja i identyfikacja uszkodzeo 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

59 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 uszkodzeo Strukturalne Funkcjonalne PCA/PLS Klasyfikatory statystyczne źródło: Venkatasubramanian i inni, 2002

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

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

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

63 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 oscylowad wokół zera. Wystąpienie uszkodzenia zmienia relacje pomiędzy zmiennymi co powoduje powstanie niezerowych wartości residuów; Wykorzystywane modele mogą byd typu white box lub black box co implikuje późniejszą zdolnośd do izolacji uszkodzeo; Większośd modeli diagnostycznych jest liniowa lub wymaga linearyzacji w punkcie pracy.

64 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 byd Filtry Kalmana (rozszerzone); Najważniejszą zaletą podejścia z wykorzystaniem modeli ilościowych jest fakt iż posiadamy duża kontrolę i przejrzystośd procesu diagnozowania; Największą wadą jest praktyczna ograniczonośd do modeli liniowych i pewnej klasy modeli nieliniowych.

65 Klasyfikacja algorytmów diagnostycznych: Metody jakościowe wykorzystujące modele Modele przyczynowo skutkowe Drzewa uszkodzeo Digrafy

66 Klasyfikacja algorytmów diagnostycznych: Metody wykorzystujące dane pomiarowe Systemy ekspertowe QTA Analiza Składników Podstawowych - PCA Sieci neuronowe

67 Metody jakościowe wykorzystujące dane pomiarowe Systemy ekspertowe Głównymi składnikami systemów ekspertowych są: Pozyskiwanie wiedzy (knowledge acquisition); Wybór sposobu reprezentacji wiedzy; Kodowanie wiedzy w bazach wiedzy; Opracowanie procedur wnioskowania systemu; Zalety: Łatwośd implementacji; Przejrzystośd wnioskowania Zdolnośd do wnioskowania przy niepewności; Zdolnośd do tłumaczenia rozwiązania; Wady Operują w wąskich dziedzinach wiedzy; Są trudne w aktualizacji;

68 Metody ilościowe wykorzystujące dane pomiarowe SPC Główne narzędzia Sieci neuronowe, PCA, klasyfikatory Bayesa; Najczęściej metody ilościowe oparte o dane sprowadzają się do problemu klasyfikacji /rozpoznawania wzorców; Celem jest zaklasyfikowanie danych z procesu do jednego z predefiniowanych wzorców; Metody statystyczne zapoczątkowane zostały przez karty kontrolne szeroko stosowane do dziś; Obecnie prym wiodą SPC (Statistical Process Control) oraz coraz częściej SixSigma; x 3 RS PCA Wadą jest fakt operowania jedynie w przestrzeni jednowymiarowej nie uwzględniają ( nie widzą ) korelacji pomiędzy zmiennymi; pc 3 P C S W przestrzeniach wielowymiarowych operuje np. PCA. x 1 pc 2 pc 1 x 2

69 Metody ilościowe wykorzystujące dane pomiarowe Sieci neuronowe Jako klasyfikatory; Jako modele referencyjne; Jako systemy samouczące.

70 Podsumowanie: Porównanie różnych algorytmów diagnostyki procesów Pożądane cechy systemów diagnostycznych Obserwatory Digrafy Abstraction hierarchy Systemy ekspertowe QTA PCA Sieci neuronowe Szybka detekcja i diagnoza Ѵ?? Ѵ Ѵ Ѵ Ѵ Izolacja uszkodzenia Ѵ x x Ѵ Ѵ Ѵ Ѵ Krzepkośd Ѵ Ѵ Ѵ Ѵ Ѵ Ѵ Ѵ Identyfikacja nowych stanów? Ѵ Ѵ x? Ѵ Ѵ Błąd klasyfikacji x x x x x x x Adaptowalnośd x Ѵ Ѵ x? x x Tłumaczenie skutków x Ѵ Ѵ Ѵ Ѵ x x Wymagania modelowania? Ѵ Ѵ Ѵ Ѵ Ѵ Ѵ Gromadzenie danych i obliczenia Ѵ?? Ѵ Ѵ Ѵ Ѵ Wykrywanie wielokrotnych uszkodzeo Ѵ Ѵ Ѵ x x x x źródło: Venkatasubramanian i inni, 2002

71 Podsumowanie: Występuje wyraźna luka pomiędzy badaniami naukowymi a wykorzystaniem przemysłowym (łatwośd adaptowalności systemów, łatwośd implementacji, koszty, poziom kompetencji operatorów, brak wiary w skutecznośd metod. ); Najwięcej zastosowanych w przemyśle systemów diagnostycznych jest zbudowanych w oparciu o dane historyczne; Są one stosunkowo łatwe do implementacji; Wymagają niewielkiego wysiłku związanego z modelowaniem i niewielkiej wiedzy a priori o procesie; W przypadkach w których istnieją modele, są one przeważnie modelami statycznymi; Dokładne modele dynamiczne są najczęściej zbyt złożone (obliczenia) i zbyt niepewne (parametry); Najczęściej w zastosowaniach przemysłowych systemy diagnostyczne służą do wykrywania awarii czujników pomiarowych (chod to się bardzo szybko zmienia);

72 Podsumowanie: Spośród metod opartych o dane, najczęściej stosowane są algorytmy statystyczne (PCA). Powody: są łatwe do opracowania; doskonale spisują się w detekcji anomalii/uszkodzeo (gorzej w identyfikacji/izolacji); istnieje wiele dobrze funkcjonujących w przemyśle systemów diagnostycznych; Inne często stosowane metody to QTA (Qualitative trend analysis) oraz sieci neuronowe. Podejścia ilościowe z wykorzystaniem modelu są rzadko wykorzystywane (z wyjątkiem filtrów Kalmana) ponieważ: Większośd procesów jest nieliniowych; Większośd ilościowych modeli są modelami wejście wyjście i jeżeli są ograniczone do zależności liniowych to korzyści z ich stosowania są niewielkie w porównaniu do np. PCA Metody są tak dobre jak dostarczane im informacje ale różne z metod lepiej lub gorzej wykorzystują informacje różnego typu; Różne metody inaczej się spisują w różnych zastosowaniach, np. metody grafowe są znakomite w zagadnieniach tłumaczenia przyczyn/skutków uszkodzenia (Explanation facility), natomiast słabo się spisują w izolowaniu uszkodzeo; Żaden (!!!) z systemów diagnostycznych nie wypełnia wszystkich postulatów stawianych systemom diagnostycznym konieczne jest podejście hybrydowe; Najlepsze efekty przynosi synergiczne wykorzystywanie różnych podejśd i algorytmów.

73 Podsumowanie: Praktyka przemysłowa wskazuje że efektywne systemy diagnostyczne wykorzystują co najmniej trzy algorytmy: Szybka detekcja algorytmy oparte o dane np. PCA, sieci neuronowe; Wykrywanie trendów transformacja falkowa, QTA; Tłumaczenie zagadnieo przyczynowo skutkowe operatorom jakościowe metody z wykorzystaniem modeli. Bardzo ważną rolę odgrywa jakośd i ilośd posiadanych informacji. Kluczową sprawą jest optymalne rozmieszczenie sensorów (obserwowalnośd, wykrywalnośd, separowalnośd); Bardzo ważną rolę w procesie diagnozowania odgrywa przetwarzanie wstępne danych (usuwanie danych oddalonych, brakujących danych, trendów, szumów - metody od prostych po bardzo zaawansowane np. Data reconciliation); Postępuje coraz większa integracja systemów diagnostycznych z systemami sterowania, planowania, zarządzania.

74 Dziękuję za uwagę