R O Z D Z I A Ł V PODSTAWY DIAGNOSTYKI TECHNICZNEJ

... łatwiej sprzeciwi si pocztkowi ni kocowi... R O Z D Z I A Ł V PODSTAWY DIAGNOSTYKI TECHNICZNEJ 5.1 Wprowadzenie 5.2 Stany diagnostyczne maszyn 5.3 Obserwowalno maszyny 5.4 Noniki informacji o stanie maszyny 5.5 Podstawowe równanie diagnostyki 5.6 Modelowanie w diagnostyce 5.7 Metodologia diagnostyki 5.8 Model holistyczny maszyny 5.9 Klasyfikacja metod diagnozowania 5.10 Techniki diagnozowania 5.11 Podsumowanie Literatura

ROZDZIAŁ V PODSTAWY DIAGNOSTYKI 5.1 Wprowadzenie Diagnostyka techniczna to zorganizowany zbiór metod i rodków do oceny stanu technicznego (jego przyczyn, ewolucji i konsekwencji) obiektów technicznych (maszyn). Stan techniczny obiektu jest definiowany w kategoriach "jakoci" i bezpieczestwa jego działania, poprzez wektor miar bezporednich lub porednich. Miary bezporednie stanu technicznego obiektów mechanicznych to np.: wymiary geometryczne ich elementów, geometria współpracy par kinematycznych, trajektorie organów roboczych, charakterystyki wytenia materiału, itp, które okrela si jako cechy stanu obiektu. Miary porednie stanu technicznego, odzwierciedlajce zaawansowanie procesów zuycia i jako funkcjonowania obiektu, nosz nazw symptomów, czyli wielkoci mierzalnych współzmienniczych z cechami stanu technicznego. Symptomy, jako miary sygnałów (procesów) diagnostycznych s zorientowane uszkodzeniowo i wyznaczane s w oparciu o badanie procesów wyjciowych z funkcjonujcych obiektów. Poznanie stanu technicznego obiektu wymaga jednoznacznego skojarzenia cech stanu obiektu ze zbiorem miar i ocen generowanych procesów wyjciowych - czyli symptomów. Algorytmy przyporzdkowujce sobie oba zbiory cech - konstrukcji i symptomów - s podstaw tworzenia modeli diagnostycznych obiektów. Kade urzdzenie techniczne, w kadej chwili znajduje si w pewnym okrelonym stanie. Sekwencj czasow tych stanów mona rozpatrywa jako czas ycia (istnienia) urzdzenia. Destrukcyjne oddziaływanie wymuszajcych czynników zewntrznych i wewntrznych prowadzi nieuchronnie do zmiany stanu maszyny. Wykorzystanie metod i rodków diagnostyki technicznej umoliwia okrelenie stanu badanej maszyny w celu podjcia decyzji dotyczcych dalszego postpowania z maszyn. Moe to by decyzja o jej uytkowaniu, o podjciu przedsiwzi profilaktycznych (regulacje, wymiana elementów lub całych zespołów itp.) lub wprowadzaniu zmian w konstrukcji, technologii, eksploatacji. Wszystko co wiemy o rzeczywistoci technicznej wynika z analizy modeli, które j mniej lub bardziej poprawnie opisuj. Proces, którego celem jest zbudowanie najlepszego modelu operacyjnego (matematycznego lub empirycznego) nazywany jest procesem identyfikacji. W skład jego wchodz zagadnienia modelowania, eksperymentu, estymacji i weryfikacji modelu.

Istota zwizku pomidzy parametrami struktury a parametrami procesów wyjciowych jest podstaw budowanych modeli i relacji diagnostycznych, umoliwiajcych ocen stanu maszyny bez jej demontau. Ewolucja stanu maszyny odwzorowywana przyjtymi modelami diagnostycznymi jest podstaw budowy wielu atrakcyjnych metod i rodków diagnozowania. 5.2 Stany diagnostyczne maszyn Najogólniej stan maszyny mona przedstawi jako zbiór wartoci wszystkich parametrów okrelajcych maszyn w danej chwili czasu t. W ujciu diagnostycznym jest to zbiór cech stanu lub parametrów diagnostycznych w danej chwili czasu, istotnych dla jednoznacznego okrelenia stanu maszyny. W potocznym jzyku pojcie stanu traktowane jest jako pierwotne, nie definiowane, rozumiane do rónie, zalenie od okolicznoci, np. "stan wody w rzece", "stan zdrowia", "stan licznika (liczba km, kwh)". Dla prowadzenia bada diagnostycznych niezbdne jest ucilenie tego pojcia. Jak łatwo zauway stan techniczny jest okrelany zawsze przez zbiór bardzo liczny, (teoretycznie o mocy continuum). W wyniku selekcji ustala si zatem mniej liczny zbiór właciwoci istotnych ze wzgldu na cel badania, które tworz model obiektu i odpowiadajce mu stany. W ten sposób zostaj okrelone stany niezawodnociowe, funkcjonalne, techniczne itp. Zbiór wartoci cech obiektu wyznaczajcych jego stan moe by zapisany w postaci: X = <x1,...xn>. Poszczególne wartoci xi kadej cechy tworz zbiory liczb rzeczywistych i mog by traktowane jako baza (zespół osi) przestrzeni stanu, w której kady punkt jest wektorem stanu o współrzdnych wyznaczonych przez wartoci cech w danej chwili. Zatem, mimo ograniczenia liczby cech opisujcych stan obiektu nadal mamy zbiór stanów o mocy continuum, który dla celów diagnostycznych jest w praktyce nie przydatny. Zachodzi potrzeba wprowadzenia pojcia: stan rozróniany. Jest to stan, którego rozpoznanie jest uzasadnione ze wzgldu na dalsze postpowanie z obiek-tem. Zbiór tych stanów jest ustalany decyzyjnie, przy czym uwzgldnia si warunki eksploatacyjne obiektu, jego konstrukcj, a take wzgldy ekonomiczne. Wyznacza si przy tym pewne graniczne wartoci dla kadej cechy i zakłada si, e zmiana wartoci cechy w przedziale tych wartoci nie powoduje zmiany stanu. Przyjte wartoci stanowi wartoci odniesienia, które wyznaczaj w przestrzeni stanu granice obszarów, odpowiadajcych stanom rozrónianym. Celem procesu diagnostycznego jest okrelenie w jakim obszarze znajduje si wektor stanu obiektu w chwili kontroli, a diagnostyczny model obiektu powinien umoliwi to po przez wybór do kontroli istotnych cech i wyznaczenie odpowiednich wartoci odniesienia. Co najmniej jeden z tych stanów oznaczany jest jako "stan zdatnoci". Naley rozumie pod tym pojciem "zdatny do uycia" - jeli odwzorowuje stany zwizane z diagnozowaniem uytkowym (kontrol stanu), lub "zdatny do obsłuenia" - dla potrzeb diagnozowania obsługowego (lokalizacji uszkodze). Jeli rozwaa si prawdo-podobiestwo wystpienia tych stanów (w oparciu o dane statystyczne), to s to stany nie-zawodnociowe. W czasie diagnozowania badane s (identyfikacja) właciwoci fizyczne aktualnego stanu obiektu i okrela włanie jeden z jego moliwych stanów. Globalny stan maszyny jest okrelany zalenoci: G ( X, U ) = Y (5.1) gdzie: X - wektor cech stanu maszyny; U - wektor wymusze; Y - wektor wyjciowy, zawierajcy sygnały wykorzystywane w diagnostyce; G - globalna funkcja odpowiedzi. W ujciu diagnostyki technicznej maszyna jest traktowana jako obiekt dynamiczny, którego wielkoci charakterystyczne s zmienne w czasie i zale od swoich wartoci w po-

przednich chwilach czasu. Maszyna jest wic obiektem czasowym, którego dynamiczny charakter wynika z przedziałów obserwacji zapisywanych w postaci: u( t0, t1] ( t) = u( t) dla t ( t0, t1 ] (5.2) oraz y( t0, t1] ( t) = y( t) dla t ( t0, t1 ] (5.3) przy czym: t 0 - chwila pocztkowa obserwacji, t 1 - chwila kocowa obserwacji. Kadej parze wielkoci składowej wymusze u( t 0, t 1 ) i składowej wektora wyjciowego y( t0, t1 ) przyporzdkowuje si pewn wielko x( t 0 ) tak, aby u( t0, t1 ] i x( t 0 ) jednoznacznie okrelały y( t0, t1 ]. Wielko x( t 0 ) jest nazywana stanem maszyny w chwili t 0, za : X = { x( t 0 ) : t 0 T } jest okrelane jako przestrze stanów. Kady system dynamiczny (maszyn) mona wic opisa w nastpujcy sposób: x(t) = f [ x( t 0 ) ; u( t0, t ) ; ( t0, t ) ] (5.4) y(t) = g [ x( t 0 ) ; u( t0, t ) ; ( t0, t ) ] (5.5) Równanie (5.4) odzwierciedla zmiany stanu systemu i jest nazywane równaniem stanu, natomiast równanie (5.5) nazywa si równaniem wyjcia. Dla obiektów dajcych si opisa za pomoc równa róniczkowych równania (5.4) i (5.5) przybieraj nastpujc ogóln posta: x (t) = f [ x(t), u(t), t ] (5.6) y(t) = g [ x(t), u(t), t ] (5.7) przy czym dany jest punkt pocztkowy x( t 0 ), a f -jest funkcj przejcia, g -funkcj funkcj odpowiedzi. Pojcie stanu powinno spełnia nastpujce załoenia: - jeeli jest znany stan pocztkowy maszyny w chwili t [ x( t 0 ) ] i zostanie doprowadzony sygnał wejciowy u( t0, t ] okrelony w przedziale ( t0, t ], to dla wyznaczenia y(t) lub x(t) wystarcza znajomo x( t 0 ) i u( t0, t ]; - przestrze stanów posiada wystarczajc liczb elementóe stanów aby kadej parze wielkoci charakteryzujcej wejcie i wyjcie przyporzdkowa zgodnie z równaniem (5.5) stan pocztkowy x( t 0 ); - małe zmiany sygnału wejciowego lub stanu pocztkowego wywołuj małe zmiany sygnału wyjciowego. Podane wyej załoenia skłaniaj do nastpujcych wniosków: 1. stan maszyny w danej chwili reprezentuje w pewnym sensie sum informacji o przeszłych zachowaniach si maszyny; 2. przyszłe wartoci sygnału wejciowego nie wpływaj na stan maszyny w danej chwili. Do opisu modelowego prostych obiektów (rys.5.1) wykorzystuje si dwa rodzaje modeli: * model zmiennych stanu, przedstawiany w postaci: x = f (x, u), x( t 0 ) = x 0, (5.8) y = g (x, u) (5.9) gdzie : u - wektor zmiennych wejciowych, x - wektor zmiennych stanu, x - pochodna wejciowa, opisujca stan wzgldem czasu, y - wektor zmiennych wyjciowych, f,g - funkcje wektorowe, t 0 - chwila pocztkowa, x 0 - warto wektora stanu w chwili pocztkowej.

U X Y Rys. 5.1 Schemat blokowy systemu prostego (maszyny). Równanie (5.8) jest właciwym równaniem stanu, a (5.9) równaniem wyjcia. W wikszoci przypadków praktycznych wektor wielkoci wyjciowych y zaley tylko od wektora zmiennych stanu. * transmitancja operatorowa G (s), definiowana zalenoci: G (s) = y ( s ) (5.10) u( s) gdzie: s - operator Laplace a. Modelowanie obiektów złoonych dla potrzeb wnioskowania o ich stanie technicznym jest bardziej skomplikowane i zostanie przedstawione w dalszej czci tej ksiki. Zbiór moliwych stanów maszyny jest nieskoczony i nieprzeliczalny. Jednak w praktyce wszystkie moliwe stany maszyny dzieli si zwykle na pewn liczb klas. Podstaw klasyfikacji stanowi wymagania, które praktyka uytkowania maszyn stawia diagnostyce technicznej, nie uwzgldniajce rónic pomidzy stanami w obrbie jednej klasy stanów. Zatem, badanie diagnostyczne sprowadza si do ustalenia klasy stanu, do której naley aktualny stan badanej maszyny. W najprostszym przypadku zbiór moliwych stanów maszyny mona podzieli na dwie klasy: klas stanów zdatnoci i klas stanów niezdatnoci. Taki podział jest zgodny z postulatami teorii niezawodnoci maszyn i chroni przed zbdnym rozdrabnianiem i sztucznym nazywaniem moliwych podziałów. Maszyna znajduje si w stanie zdatnoci wtedy, jeeli wartoci mierzonych parametrów lub cech stanu znajduj si w granicach dopuszczalnych, a wic nie przekroczyły wartoci granicznych. Jeeli warto nawet jednego parametru lub cechy stanu wykracza poza dopuszczalne granice, maszyna znajduje si w stanie niezdatnoci. Biorc pod uwag czsty przypadek potrzeby oceny moliwoci realizacji zada przez maszyn, w praktyce wyrónia si: - zdatno funkcjonaln, która oznacza moliwoci maszyny do realizacji zadanej funkcji zgodnie z przeznaczeniem, w okrelonym przedziale czasu i w sposób zgodny z zało- eniami dokumentacji normatywno-technicznej; - zdatno zadaniow, która oznacza moliwoci maszyny do realizacji zada w wyznaczonych warunkach eksploatacyjnych przy okrelonych wymuszeniach sterujcych i obcieniach, w losowo zmiennym przedziale czasu. 5.3 Obserwowalno maszyny Pojcie obserwowalnoci maszyny traktowanej jako układ dynamiczny jest zwizane z przetwarzaniem danych uzyskanych z obserwacji stanu maszyny. Szczegółowo jest to problem okrelania stanu maszyny w dowolnej chwili t na podstawie obserwacji wyjcia w skoczonym przedziale czasowym t0 t t0 + T. Kady układ dynamiczny, liniowo cigły mona opisa znanymi ju wczeniej równaniami:

X = AX + BU, (5.11) Y = CX gdzie: X - wektor stanu (n-wymiarowy), U - wektor sterowania, Y - wektor wyjcia (m-wymiarowy), A,B,C - macierze zwizania (wag). Elementy macierzy A, B, C, s stałe i niezalene od czasu. Z równa 5.11 wynika schemat blokowy pokazany na rys. 5.2. Przedstawiony układ jest całkowicie obserwowalny wtedy i tylko wtedy, gdy stan pocztkowy x(0) mona okreli z pomiarów wyjcia y(t) w skoczonym przedziale czasu (0,T). U X X Y 1 B C s A Rys. 5.2 Schemat blokowy realizujcy równania 5.11. Najogólniej termin obserwowalno oznacza moliwo okrelania stanu maszyny na podstawie odpowiedniej obserwacji jej wielkoci wyjciowych. Aby dla dowolnej maszyny moliwa była obserwacja jej stanów potrzebna jest procedura przekształcania wyników pomiarów wielkoci pojawiajcych si na wyjciu maszyny w sposób umoliwiajcy na ich podstawie wyznaczenie aktualnego stanu. Zagadnienie obserwacji wyj maszyny odgrywa podstawow rol w ocenie obserwowalnoci stanu, a zatem obserwowalnoci maszyny. Obserwacja stanów maszyny poprzez pomiar (ocen) wyj jest zwizana z utworzeniem podsystemu rozpoznawajcego, identyfikujcego czy te diagnozujcego stany maszyny z zachowaniem okrelonych warunków. Ogólnie wspomniany powyej system jest utosamiany z pojciem zewntrznego obserwatora maszyny, którym w zalenoci od potrzeb i posiadanych danych moe by obserwator wzgldnie system rozpoznajcy, identyfikujcy lub diagnozujcy. W procesie obserwacji zakłada si, e dla kadego momentu z odcinka czasu wyrónionego wyjcia obserwator moe wyznaczy podzbiór wartoci sygnału wyrónionego wyjcia, wykorzystywanych dalej w rozpoznaniu stanu maszyny. Takie badania maszyny prowadzi si w ramach eksperymentów diagnostycznych, celem których jest poznanie stanu, metod rozróniania i klasyfikacji uszkodze maszyn. W definiowaniu obserwowalnoci wyróznia si przypadki: jednego wyjcia, wielu wyj oraz ogóln obserwowalno maszyny, ponadto definiuje si warunki obserwowalnoci systemów dynamicznych. Stan maszyny x X jest w pełni obserwowalny z wyjcia y*, jeeli mona zbudowa funkcj g ( t0, t1 ) przekształcajc seri pomiarow w zbiór stanów X, i to tak funkcj, aby stan maszyny był okrelany jedn z wartoci tej funkcji. Sformułowane pojcie obserwowalnoci ma cisły zwizek z diagnostyk maszyn, traktowan jako metodologia i techniki wyznaczania: * zmian stanów maszyny w drodze korzystania z relacji: S : X Y (5.12) gdzie: S - relacja, X - zbiór stanów, Y - zbiór wyj;

* zmian stanu elementów e E maszyny w oparciu o relacj: S : U X E R Y (5.13) gdzie: E - zbiór elementów, U - zbiór wej, R - zbiór relacji pomidzy elementami maszyny. W zalenoci od momentu czasu, w którym jest przeprowadzana diagnoza a chwil jakiej ma dotyczy ocena zmiany stanu, wyrónia si nastpujce rodzaje diagnozy: - diagnoza właciwa, polegajca na okreleniu stanu w tej samej chwili t 0, w której jest przeprowadzane badanie maszyny zgodnie z implikacj: S(X, Y) [ Y( t 0 ) {X ( t 0 )} ] (5.14) gdzie: S(X, Y) - relacja stan-wyjcie, Y( t 0 ) - zbiór wartoci wielkoci wyjciowych w chwili t 0, {X( t 0 )} - diagnoza stanu w chwili t 0 dostarczona uytkownikowi maszyny. Stan okrelony w wyniku diagnozy pokrywa si ze stanem rzeczywistym wtedy, jeeli relacja (5.14) jest prawdziwa i jednoznaczna, spełnione s warunki obserwowalnoci, a zbiór Y( t 0 ) jest prawdziwy. - dozorowanie polegajce na biecej dyskretnej lub cigłej obserwacji stanu maszyny, sprowadzajce si do systematycznego odnawiania diagnozy, według zalenoci: S(X, Y) [ Y( t j ) Y( t 0 ), ( t 0 + τ) X( t 0 ) ] (5.15) gdzie : S(X, Y) - relacja stan - wyjcie, t j - chwile poprzedzajce chwil t 0, τ - opónienie dostarczenia diagnozy uytkownikowi, które jest sum czasu potrzebnego na sformułowanie diagnozy i przesłanie jej uytkownikowi, X - diagnoza chwilowa stanu w t 0. W omawianym przypadku badanie zmian stanów odbywa si w warunkach zakłóce, co wpływa na fakt, e zarówno wartoci wielkoci wyjciowych jak i sformułowana na ich podstawie diagnoza nie s w pełni wiarygodne. - genezowanie polegajce na ocenie stanów zaistniałe w chwili lub w chwilach poprzedzajcych chwil t 0, w której jest dokonywane badanie maszyny. Genez opracowuje si na podstawie : - diagnozy przeprowadzonej w chwili t 0 na podstawie pomiaru Y( t 0 ), - znajomoci przynajmniej niektórych stanów w chwilach poprzedzajcych t 0, - znajomoci tzw. obcie maszyny w czasie poprzedzajcym chwil t 0, - znajomoci prawdopodobiestw zmian stanów dla chwili t 0, to jest macierzy prawdopodobiestw przej oznaczonej P g (X). Dla procesu genezy mona wic napisa relacj: [ X( t 0 ), { X( t 2 )}, P g (X) X( t g ) (5.16) przy czym t 2 t g, oznaczaj chwile, których dotyczy geneza. - prognozowanie polegajce na przewidywaniu stanów, które zaistniej w przyszłoci w chwilach t t. Przyszłe stany maszyny mona przewidzie opierajc si na: p 0 - diagnozie przeprowadzonej dla chwili t 0, - znajomoci przynajmniej niektórych stanów t z w chwilach poprzedzajcych t 0, - znajomoci tzw. obcie w czasie od chwili t 0 do chwili t p, której dotyczy prognoza, - znajomoci prawdopodobiestw zmian stanów dla chwili t p, tj. macierzy prawdopodobiestw przej p P (x). Dla procesu prognozy mona napisa nastpujc implikacj: [ X( t 0 ), { X( t z )}, P p (X) ] X( t p ) (5.17) przy czym t t t z 0 p.

Formalizacja pojcia obserwowalnoci nie jest konieczna dla maszyn o prostej strukturze, gdzie bezporednia analiza układu daje odpowied na moliwe zwizki przyczynowoskutkowe. W przypadku maszyn złoonych nie zawsze jest oczywiste czy poszczególne wyjcia mog pozwala na całkowit obserwacj stanu maszyny. S to zatem typowe przypadki problematyki diagnozowania obiektów prostych i złoonych, które znajduj swoje odzwierciedlenie w złoonoci przyjmowanych modeli diagnostycznych oraz moliwych aspektach znaczeniowych pojcia czasu w zastosowaniach diagnostycznych. Problematyka modelowania diagnostycznego maszyn oraz zakresu zmiennoci pojcia czasu w diagnostyce wymagaj szczegółowego potraktowania. O ile problemy modelowania diagnostycznego s dalej (pkt. 5.6) szczegółowo dyskutowane, to w tym punkcie przywołano podstawowe uwarunkowania opisu modelowego zjawisk i rzeczy oraz sposoby definiowania czasu w trakcie obserwacji maszyn. Jak ju niejednokrotnie podano, diagnostyka techniczna obejmuje metody i rodki pozwalajce na udzielenie odpowiedzi na podstawowe pytania: - jaka jest aktualna struktura i stan badanej maszyny? - jak oceni przeszło maszyny na podstawie jej aktualnego stanu? - jak przewidzie specyficzne własnoci przyszłej ewolucji maszyny? Odpowiedzi na kade z tych pyta wymaga przeanalizowania trudnoci pojawiajcych si podczas opracowywanych algorytmów diagnozowania [1]. Kada racjonalna diagnoza polega na dokonywaniu odpowiednich pomiarów i przetwarzaniu ich wyników. Głównym problemem do rozwizania jest tu kwestia zalenoci pomidzy cechami maszyny a wartociami pomierzonych symptomów diagnostycznych, co stanowi o zakresie modelowania diagnostycznego obserwowanej maszyny (rzeczywistoci). Opis otaczajcej nas rzeczywistoci opiera si na przyjmowaniu modeli tworzonych na prawach i faktach uwzgldniajcych: - zasady przyczynowoci; - zasady determinizmu; - zasady nieoznaczonoci; - zasady losowoci. Pogldy na istot zwizku przyczynowego opieraj si na zwizkach przyczynowoskutkowych zachodzcych w nastpstwie czasowym oddziaływania pomidzy zjawiskami, okrelajcymi zalenoci pomidzy przyczynami i ich skutkami. Formuła :nic nie dzieje si bez przyczyny lecz wszystko z jakiej racji i koniecznoci stała si podstaw gromadzenia wiedzy, formułowanych praw i na ich podstawie teorii tworzcych nauk. Zasada przyczynowoci jest podstaw skrajnego determinizmu w pogldzie na zjawiska zachodzce w otaczajcej nas rzeczywistoci, formułowane w postaci jednoznacznej odpowiedzi na pytania: - czy kade zjawisko ma ustalon jednoznacznie przyczyn? ; - czy kada przyczyna ma jednoznacznie okrelony skutek?. Modelowe przedstawianie rzeczywistoci z koniecznoci wielu ogranicze opiera si na deterministycznym pojmowaniu zjawisk, wykorzystujcym newtonowski pogld na otaczajcy nas wiat. W takim ujciu obiekt bada (przedmiot diagnozy) pokazano na rys. 5.3, wyodrbniajc jako główne: zmienne wejciowe, zmienne zakłóce, zmienne stanu oraz zmienne wyjciowe. Zbiór zmiennych wejciowych U, zwany take wymuszeniami, okrela oddziaływania urzdze diagnostycznych lub warunki pracy obiektu (zasilanie, sterowanie) podczas diagnozowania. W badaniach diagnostycznych maszyn przyjmuje si, e zbiór U zmiennych wejciowych jest niezmienny (stały podczas badania), by wszelkie zmiany sygnałów diagnostycznych były spowodowane jedynie zmian stanu badanej maszyny. Zbiór Z zmiennych zakłóce obejmuje:

- warunki otoczenia: wilgotno, temperatur, stan czystoci atmosfery, których dokładne ustalenie nie jest moliwe; - warunki diagnozowania: obcienie, prdko obrotowa, temperatura płynów eksploatacyjnych, których równie ustalenie na stałym poziomie jest niemoliwe; - cechy stanu obiektu, które nie zostały uwzgldnione w prowadzonych badaniach; - błdy: urzdze diagnostycznych, bloków pomiarowych, dopasowujcych itp. Zakłócenia Z = { zk } ; k = 1, 2,..., K z1 z2 z3... zk u1 STAN TECHNICZNY y1 u2 r OBIEKTU y2 U = {ul } u3 y3 Y = {yn} l = 1,2,...,L : x1, x2,..., xm : n = 1,2,...,N ul X={ x m } m=1, 2,..., M yn Wejcia Wyjcia Rys. 5.3 Wzajemne powizanie zbiorów wielkoci opisujcych obiekt diagnozowany. Zbiór X zmiennych stanu maszyny, zwanych take cechami stanu, opisujcych aktualny stan badanej maszyny. Stan badanej maszyny jest okrelony jeli znane s wartoci wszystkich, istotnych wzgldem kryterium decyzyjnego, niezalenych cech stanu. Zbiór niezalenych cech stanu jest zbiorem minimalnym, poniewa nie zawiera cech zbdnych, nie wnoszcych dodatkowych informacji o stanie maszyny. Zbiór Y zmiennych wyjciowych przedstawia zbiór sygnałów wyjciowych traktowanych w diagnostyce technicznej jako sygnały diagnostyczne. Przyczynowo i detrminizm opisu maszyny zostaj coraz czciej modyfikowane przez zasad nieoznaczonoci, traktujc otaczajcy nas wiat w kategoriach losowoci. Pocztkowo zjawiska losowoci opisywano w kategoriach prawdopodobiestw i przy pomocy metod statystycznych, skrywajc niewiedz ludzk dalej w modelach deterministycznych. Przekonanie o tym, e wiat jest newtonowski, musiało ustpi pod naciskiem koncepcji kwantowego i relatywistycznego poznawania wiata. Mechanika kwantowa zrywa ostatecznie z pełnym determinizmem. Zasada nieoznaczonoci Heisenberga okrela stopie niedokładnoci pomiarów podstawowych wielkoci fizycznych : połoenia i pdu. Zwikszenie dokładnoci pomiaru połoenia czstki zmniejsza dokładno pomiaru jej pdu i na odwrót. To samo dotyczy pomiarów energii i czasu, z czym mamy do czynienia w diagnostyce i nie ma to nic wspólnego z dokładnoci przyrzdów pomiarowych. Dla okrelenia przyszłego stanu czstki naley zna dokładnie jej pocztkowe połoenie i pocztkow prdko, co w myl zasady nieoznaczonoci nie pozwala przewidzie dokładnie przyszłego połoenia czstki. Dlatego, nawet najlepiej zorganizowany i przeprowadzony eksperyment nie zapewnia powtarzalnoci wyników, co oznacza, e losowo decyzji diagnostycznej jest koniecznoci nie do uniknicia. Dopiero stworzenie teorii chaosu deterministycznego, opartego na nieliniowych transformacjach deterministycznych pozwala na przyblione opisywanie zjawisk w warunkach lo-

sowoci. Z chaosem deterministycznym cile zwizane jest wystpowanie tzw. atraktorów, którymi s zazwyczaj nieokresowe trajektorie przycigajce inne trajektorie ze swego otoczenia. Prowadzi to wprost do teorii fraktali, gdzie cechy fraktalne (powtarzajce si) propaguj si w przestrzeni, stanowic dobre przyblienie systemów rozwijajcych si. Chaos deterministyczny wprowadza niepewno bardziej ogóln ni zasada nieoznaczonoci Heisenberga. W ostatnich latach dla wielu systemów analizowanych metodami statystycznymi udało si efektywnie wyznaczy atraktory, precyzyjnie prognozujce ewolucj tych systemów, co przekonuje, e chaos nie zawsze jest zjawiskiem negatywnym. Dodanie losowego szumu do systemu niezaburzonego moe prowadzi do statystycznej stabilnoci lub okresowoci ewolucji systemu. ródłem chaosu mog take by niedokładnoci w okrelaniu parametrów wystpujcych w modelu, znane jako zjawisko bifurkacji i prowadzce do błdów w procesie diagnozowania. Tak wic nowoczesne traktowanie obiektów i zjawisk, opisywanych w kategoriach chaosu zdeterminowanego, daje nowe metody analizy systemów deterministycznych zaburzanych losowo. Przedstawione sygnalnie problemy zdecydowanie zmieniaj podejcie do zagadnie diagnostyki technicznej, szczególnie w zakresie modelowania diagnostycznego, a take dobrze obrazuj uznane, lecz mało dokładne, deterministyczne załoenie metodologiczne: maszyna jest urzdzeniem zdeterminowanym, gdzie kademu stanowi odpowiadaj jednoznaczne objawy, na którym zbudowano model maszyny pokazany na rys. 5.2. Przekonanie o tym, e wiat jest newtonowski - ustpuje pod naciskiem koncepcji holistycznego (kwantowego i relatywistycznego) poznawania wiata, stajc si ródłem nowych koncepcji i obszarów bada. Dla poprawnego scharakteryzowania zjawisk prowadzcych do powstawania uszkodze potrzebne s wiarygodne dane o funkcjach roboczych poszczególnych elementów i warunkach ich pracy. W obiektach technicznych mona wyróni [3,5,6]: * elementy aktywne, które bezporednio uczestnicz w przemianie energii, przekazywaniu mocy, przetwarzaniu rodzajów ruchów roboczych na inne ich rodzaje, przenoszeniu obcie, itp.; * elementy bazowe, które ustalaj prawidłowe rozmieszczenie elementów aktywnych oraz elementów wspomagajcych, np. korpusy, prowadnice, ramy; * elementy wspomagajce, które zabezpieczaj urzdzenia od przecie lub przekroczenia stanów granicznych. Przydatno kadego z tych elementów jak i ich funkcji w całoci obiektu okrela zbiór cech i charakterystyk zwizanych z przeznaczeniem obiektu oraz wymaganiami eksploatacyjnymi. Wymagania w stosunku do poszczególnych cech i charakterystyk obiektu zmieniaj si w czasie, zalenie od postpu technicznego i zapotrzebowania społecznego. Zmiana stanu maszyny w czasie pociga za sob zmienno w dziedzinie czasu wartoci cech zewntrznych efektów działania maszyny. Wygodnie jest zatem przyj dwoisty sposób opisu czasu w badaniach diagnostycznych, wicy si bezporednio z zadaniami (chwilowymi i czasowymi) przetwarzania informacji diagnostycznej. Dziedzina czasu, w której szacowane s chwilowe wartoci cech sygnału diagnostycznego, mierzone najczciej w ułamkach sekund, nazywana jest czasem dynamicznym (a niekiedy czasem mikro ) i oznaczana przez t. Przykładem moe tu by wielko przedziału czasowego mierzona w µs, w którym próbkowany jest sygnał dla potrzeb wyznaczenia okrelonej miary diagnostycznej. Inna jest dziedzina czasu, w której obserwowane s zmiany stanu maszyny, objawiajce si w procesie diagnozowania jako czasowe sekwencje stanów działaniu maszyny. Zmiany

te zachodz w czasie wyranie dłuszym, liczonym w jednostkach kalendarzowych, np. liczba godzin pracy, liczba kilometrów, ilo zuytego paliwa, liczba cykli itp. Czas ten nazywany jest czasem eksploatacji (czasem makro ) i oznaczany jest przez Θ. W badaniach diagnostycznych wynikiem obserwacji zmiennoci stanu maszyny w czasie s uporzdkowane wzgldem czasu sekwencje wartoci cech (wyznaczanych w dziedzinie czasu t ), na podstawie których okrelane s zmiany w czasie Θ stanu maszyny. Biorc pod uwag skal czasu, czsto czas dynamiczny t nazywany jest czasem krótkim, za czas eksploatacji Θ - czasem długim. W diagnostyce technicznej obowizuje załoenie, e obydwie te zmienne s niezalene. Jest jednak oczywiste, e charakter kadego procesu dynamicznego U jest zaleny od wartoci czasu ycia Θ, w którym proces ten został wygenerowany, gdy U=U(t,Θ). Współzalenoci czasu t oraz Θ pokazano na rys.5.4. Miara diagno styczna A(Θ,t) t czas dynamiczny t t t Θ1 Θ2 Θ3 czas eksploatacji Θ Rys. 5.4 Wzajemne zalenoci czasu dynamicznego t oraz czasu ycia Θ Spotykane czsto w diagnostyce pojcie czasu rzeczywistego, w której to dziedzinie prowadzi si wszelkie formalne opisy procesów diagnozowania, jest potocznie uywane w rónych działaniach diagnostycznych i najczciej zamiennie z czasem mikro. Przyjcie w diagnostyce rozrónianych dziedzin czasu ułatwia opis i dyskusj procesu diagnozowania, upraszcza formalizacj opisu modeli diagnostycznych i w ogólnoci przybli- a obserwowalno w czasie obiektów diagnozowania. 5.4 Noniki informacji o stanie maszyny Celem bada diagnostycznych jest okrelenie stanu maszyny (procesu) w chwili uznanej za wan, przez porównanie stanu rzeczywistego (chwilowego) ze stanem wzorcowym. Kady stan maszyny moe by wyraony przez zbiór wartoci liczbowych charakteryzujcych jego struktur oraz intensywno procesów zachodzcych podczas funkcjonowania maszyny. Stan maszyny jest wic okrelany zbiorem wartoci liczbowych zmiennych opisujcych maszyn w chwili badania diagnostycznego. Stan maszyny moe by okrelany bezporednio na podstawie bada jej elementów i/lub bada współdziałania tych elementów. Wymaga to jednak demontau maszyny oraz adaptacji elementów do bada, co czsto powoduje zmian warunków ich współdziałania. Inny wariant bezporedniej oceny stanu maszyny polega na wykorzystaniu arbitralnych opinii specjalistów, co wie si z trudnociami formalizowania sposobów wyznaczania tych opinii.

Metody porednie oceny stanu maszyny polegaj na tym, e oceny stanu wyznaczane s na podstawie obserwacji sygnałów (procesów) zwizanych z działaniem maszyny. Sygnałem diagnostycznym (tzn. sygnałem zalenym od stanu maszyny) jest dowolny nonik materialny, najczciej przebieg (cecha, miara) wielkoci fizycznej, umoliwiajcej przenoszenie (w przestrzeni i czasie) wiadomoci o stanie maszyny. Opis sygnału diagnostycznego dokonywany jest za pomoc zbioru jego cech (ocen), którymi mog by liczby lub funkcje. Działanie, w wyniku którego otrzymuje si zbiór cech sygnału, nazywane jest analiz sygnału. Wybór metod analizy oraz wybór cech sygnału, ocenianych w wyniku analizy dokonany powinien by odpowiednio do celu badania oraz odpowiednio do klasy sygnału. Pełny opis stanu maszyny składa si z kompleksu charakterystyk (cech, parametrów, symptomów) ukazujcych wszystkie poziomy i aspekty istnienia maszyny. W praktyce kady opis stanu maszyny jest ograniczony dostpnymi wskanikami i jest modelem tego stanu, budowanym na podstawie przyjtych kryteriów. Modelowy opis stanu maszyny winien by na tyle dokładny, by umoliwiał rejestrowanie jego zmiennoci i wystarczajco ostro rónicował zmiany zachodzce w rzeczywistej maszynie. Własnoci losowe procesów wytwarzania, kontroli i eksploatacji oraz złoono maszyn powoduj, e bezporednie przewidywanie relacji midzy cechami sygnałów diagnostycznych i cechami stanu maszyny jest utrudnione. Właciwoci obiektu, przy pomocy których tworzy si jego model, nazywa si czsto cechami. Cecha obiektu jest to wielko fizyczna, charakteryzujca go ze wzgldu na działanie zgodne z przeznaczeniem. Wród cech obiektu wyróni mona: cechy funkcjonalne - przy pomocy których okrela si zadania (funkcje) obiektu lub sprawdza jako (stopie) wykonywania tych zada; ich spis zawarty jest zwykle w wymaganiach technicznych; cechy konstrukcyjne - opisujce obiekt lub jego elementy ze wzgldu na zasad pracy, sposób współdziałania elementów lub ich wykonanie; przedstawia si je czsto w postaci rysunku technicznego; cechy obsługowe - których warto moe by zmieniana w czasie obsługiwania (np. przez regulacje, zabiegi konserwacyjne itp); cechy diagnostyczne - kontrolowane w czasie działa diagnostycznych; przy pomocy tych cech opisuje si zazwyczaj stany (przestrze stanu) obiektu; dlatego nazywane s te cechami stanu. Sporód rónych cech charakteryzujcych obiekt i jego stan wyrónia si czasem takie, które wystpuj tylko w czasie gdy obiekt jest uszkodzony lub nie w pełni zdatny. Cechy te nazywa si symptomami. Wystpowanie tych cech nie jest wynikiem wiadomych działa konstruktora lecz zwizane jest z naruszeniem zasad pracy urzdzenia, przekroczeniem dopuszczalnych granic obcialnoci, wytrzymałoci itp. Symptomami uszkodzenia s np.: wzrost temperatury przewodów zasilajcych, nadmierne drgania silnika, zmiana barwy rezystora, "migotanie" wiatła wietlówki. Cechy, które wyznaczaj stan zdatnoci obiektu nazywane s parametrami. Wartoci liczbowe tych cech, zwykle dotyczcych podstawowych właciwoci obiektu umieszczane w dokumentacji technicznej pozwalaj na identyfikacje zarówno obiektu jak i jego stanu. Np. podane na tabliczce znamionowej wielkoci i ich wartoci s parametrami silnika. Zbiór wartoci wybranych wielkoci charakteryzujcych obiekt lub jego stan nazywa si charakterystyk. Moe to by zbiór wartoci, wyraajcych przebieg zmian tych cech.

Zwykle jest to zmiana wartoci w funkcji czasu (charakterystyka czasowa), ale moe to by równie zaleno jednej wielkoci fizycznej od drugiej. Najczciej stosowana forma przedstawiania charakterystyki jest zestawienie danych lub wykres. Przykładem charakterystyki moe by: zbiór danych zawartych w instrukcji eksploatacji urzdzenia (charakterystyka techniczna lub niezawodnociowa obiektu), przebieg prdu rozruchu silnika, zmiana intensywnoci uszkodze obiektu w trakcie eksploatacji. Dla ustalenia jednolitej terminologii bada diagnostycznych przyjmuje si dalej nastpujce okrelenia: - cecha stanu, zwizana z właciwoci maszyny wielko fizyczna posiadajca miar, wzorzec i poziom odniesienia, jednoznacznie opisujca warto składowej wektora chwilowego stanu maszyny; - parametr diagnostyczny, zwizany zawsze z obserwowalnym opisem obiektu diagnozowanego za pomoc sygnałów (procesów) diagnostycznych, okrelajcy porednio wartoci cech stanu obiektu; - symptom diagnostyczny, zorientowana uszkodzeniowo miara sygnału diagnostycznego, odwzorowujca okrelony typ uszkodzenia (składowa wektora sygnału). Podstaw opracowania efektywnych metod diagnozowania s procesy fizyczno-chemiczne zachodzce w maszynach i odzwierciedlajce zmiany stanu maszyny. Wielkoci fizyczne wykorzystywane do diagnozowania stanu musz opisywa przemiany zachodzce w maszynach lub właciwoci maszyn po ich zajciu. Najwiksz warto diagnostyczn maj wielkoci fizyczne, których zmiany nastpuj wtedy i tylko wtedy, gdy nastpuje zmiana stanu maszyny. adna konkretna warto wielkoci fizycznej w zastosowaniu diagnostycznym nie moe charakteryzowa alternatywnych stanów maszyny (stan A lub stan B). Podstaw opracowania efektywnych metod diagnostycznych s dostpne pomiarowo procesy wyjciowe z maszyny, których bardzo uproszczony opis przedstawiono na rys. 5.5. Uwzgldniajc złoono maszyn i wynikajc std rónorodno stanów, w celu zidentyfikowania kadego moliwego stanu maszyny konieczne jest ustalenie odpowiednio licznego zbioru parametrów diagnostycznych. Mog to by parametry procesów roboczych, parametry procesów towarzyszcych, parametry geometryczne oraz parametry zjawisk, których istota nie jest zwizana bezporednio z funkcjonowaniem maszyny, np. parametry promieniowania materiałów rozszczepialnych. Współczesna diagnostyka techniczna wykorzystuje najczciej mierzalne procesy fizyczno - chemiczne zachodzce w maszynach, bdce podstaw wielu atrakcyjnych metod diagnostycznych. Zgodnie z rys. 2.14 (rozdz. II) procesy wykorzystywane jako noniki informacji diagnostycznej mona podzieli nastpujco: - procesy robocze, zapewniajce realizacj podstawowych funkcji uytkowych maszyny, które scharakteryzowano na rys. 5.6; - procesy towarzyszce, powstajce jako wtórny efekt podstawowych procesów roboczych maszyny, scharakteryzowane na rys. 5.7; - inne procesy fizyczno-chemiczne, wykorzystywane w badaniach nieniszczcych. Taki wszechstronny podział szczegółowy procesów wyjciowych na grupy charakteryzujce poszczególne symptomy stanu technicznego maszyny, zwizane z rodzajem wykorzystywanego zjawiska fizycznego s podstaw budowanych procedur diagnozowania.

PARAMETRY DIAGNOSTYCZNE PARAMETRY PROCESÓW WYJCIOWYCH INNE PARAMETRY PROCESÓW ROBOCZYCH PARAMETRY PROCESÓW TO- WARZYSZCYC H PARAMETRY GEOMETRYCZNE PARAMETRY PROM. MAT. ROZSZCZEP. E F E P K R T A Y C W Y N O S Z C Z E L N O S T A N C I E P L N Y S M E T A K A T S R E P Z R L E I O N A A I Ł T E Ó A W C Y J N. D I R G H A A N Ł I A A S Z E J L A E W K I T S R K Y A C Z N E I N N E SYMPTOMY STANU TECHNICZNEGO Rys. 5.5 Ogólna klasyfikacja parametrów diagnostycznych. Wzajemny zwizek parametrów struktury (zwanych dalej cechami stanu technicznego) i parametrów wyjciowych odzwierciedlajcych stan techniczny maszyny pozwala traktowa parametry wyjciowe jako parametry stanu, mierzone bez jej demontau, poniewa procesy fizykochemiczne i opisujce je wielkoci mog by naogół obserwowane i mierzone z zewntrz. Parametr wyjciowy moe zosta uznany za diagnostyczny parametr stanu technicznego maszyny, jeli spełnia nastpujce warunki: - warunek jednoznacznoci, zgodnie z którym kadej wartoci cechy stanu odpowiada tylko jedna warto parametru wyjciowego;

- warunek dostatecznej szerokoci pola zmian, zgodnie z którym jest moliwa dua zmiana wartoci parametru wyjciowego dla danej zmiany cechy stanu; - warunek dostpnoci, czyli łatwo mierzenia parametru. Procesy robocze Przetwarzanie energii chemicznej w ciepłoprac mechaniczn Parametry charakteryzujce proces Podcinienie, parametry pulsacji cinienia, cinienie sprania, maksymalne cinienie spalania, temperatura spalania, szybko narastania cinienia, temperatura spalania, współczynnik nadmiaru powietrza, skład spalin, prdko obrotowa, moc efektywna, moment obrotowy, moment strat wewntrznych, jednostkowe zuycie paliwa, godzinowe zuycie paliwa i inne. Przetwarzanie energii w energi elektryczn Gsto elektrolitu, napicie, wskanik samowyładowania, czas wyładowania, rezystancja wewntrzna, sprawno, rezystancja uzwoje i izolacji, spadek napicia, napicie i natenie prdu, czas osignicia wartoci prdu ustalonego, stała czasowa, napicie na okładzinach kondensatora, rezystancja kondensatora, parametry impulsów i inne. Przetwarzanie energii elektrycznej w prac mechaniczn Przetwarzanie energii kinetycznej w ciepło Przenoszenie energii Spadki napi, natenie poboru prdu, moment obrotowy, moc, prdko obrotowa, napicie i inne. Droga hamowania, sił hamowania, czas uruchomienia hamulców, opónienie hamowania, ktowe opónienie hamowania i inne Współczynnik polizgu, moment (moc) na wyjciu, moment strat, sprawno mechaniczna, siła napdowa i inne. Zwikszanie energii Inne Moment (moc) na wyjciu, cinienie, wydajno, moment strat, parametry impulsu cinienia czynnika i inne.

Rys.5.6 Klasyfikacja i opis procesów roboczych. Procesy towarzyszce Parametry charakteryzujce proces Termiczne Temperatura, zmiany temperatury, przebieg czasowy temperatury, obrazy rozkładu temperatury, czas nagrzewania si zespołów i inne. Elektryczne generowane przy tarciu Chwilowa rónica potencjałów elektrycznych, czas trwania impulsów, czstotliwo, amplituda i inne. Egzoemisja elektronów Ilo elektronów, intensywno egzoemisji elektronów i inne Starzenia rodków smarnych Lepko, zmiana lepkoci, temperatura krzepnicia, temperatura zapłonu, gsto, indeks wiskozy, indukcyjno, poziom koncetracji produktów zuycia: Fe, Al, Pb, Cu i inne Miary w dziedzinie amplitud: warto rednia, skuteczna, współczynnik kształtu, szczytu, impulsowoci, funkcja gstoci prawdopodobiestwa i inne. Wibroakustyczne Miary w dziedzinie czestotliwoci: gsto widmowa mocy, czstotliwo Rice a, współczynnik harmonicznoci i inne. Inne Miary w dziedzinie czasu: funkcja korelacji, unormowana funkcja korelacji, czas korelacji i inne.

Rys. 5.7 Klasyfikacja i opis procesów towarzyszcych pracy obiektu. 5.5 Podstawowe równanie diagnostyki Najbardziej ogólny model obiektu dla potrzeb diagnostyki technicznej przedstawiono na rys.5.8. Stan techniczny obiektu mona tu okrela obserwujc funkcjonowanie obiektu, tzn. jego wyjcie główne przekształconej energii (lub produktu) oraz wyjcie dyssypacyjne, gdzie obserwujemy rónego typu procesy resztkowe (termiczne, wibracyjne, akustyczne, elektromagnetyczne). Obserwacja tych wyj daje cał gam moliwoci diagnozowania stanu poprzez : obserwacj procesów roboczych, monitorujc ich parametry w sposób cigły, czy te prowadzc badania sprawnociowe maszyn na specjalnych stanowiskach (moc, cinienie, prdko itp); badania jakoci wytworów, zgodnoci pomiarów, pasowa, połcze itp, gdy ogólnie tym lepszy stan techniczny maszyny im lepsza jako produkcji; obserwacj procesów resztkowych, stanowicych baz wielu atrakcyjnych metod diagnostycznych, opartych głównie na modelach symptomowych. Przedstawiony model obiektu diagnostyki, zgodnie z oznaczeniami przyjtymi na rys.5.9, opisuje równanie wektorowe : G ( X, S, E, Z, N ) = 0 (5.18) Interesujcy nas stan obiektu mona wic okreli z zalenoci : X = g ( S, Z, E, N ) (5.19) sterowanie E zak³ócenia N zasilanie Z -energia -surowiec MASZYNA STATYKA I DYNAMIKA {czas "t",θ przestrzeñ "r"} ZU YCIE {czas ycia"θ",stan X(θ)} Rys. 5.8 Model diagnostyczny obiektu. produkt destrukcyjne sprzê enie zwrotne {procesy robocze} G(S,X,Z,E,N)=0 {procesy resztkowe} X,S,E,Z,N=φ (θ) i Realizacja eksperymentalna powyszej zalenoci jest moliwa po przyjciu uproszcze, zakładajcych stało w sensie wartoci rednich wektorów E, Z = 0, a wynikajcych z przyjtego modelu obiektu (rys.5.8). Mamy zatem : X = F ( S )Z,E=const + N (5.20) Przyjte załoenia i podstawowe zalenoci opisu wektorowego modelu obiektu diagnostyki przedstawiono na rys. 5.9.

X S X E, Z Θ E,Z = const S Rys. 5.9 Interpretacja graficzna współzalenoci w modelu obiektu diagnostyki. Uwzgldniajc dziedziny okrelonoci poszczególnych wektorów tej relacji, otrzymujemy znane ju, podstawowe równanie diagnostyki w postaci : X (Θ, r) = A (r) S (Θ, r) + N (Θ,r) (5.21) Wektorowy opis struktury obiektu, jego wej: zasilania, sterowania i zakłóce oraz wyj energetycznych (uytecznych i resztkowych) prowadzi bezporednio do opisu moliwych zwizków pomidzy zmiennymi: parametrami symptomów diagnostycznych i cechami stanu obiektu, cechami stanu i parametrami symptomów diagnostycznych, stanami i symptomami diagnostycznymi. Opis modelu obiektu diagnostyki zaley od postawionego celu bada, przyjtej struktury modelu i wyboru zmiennych stanu. Wybrane zmienne stanu powinny - z jednej strony zabezpiecza wystarczajco wierny opis interesujcych nas zjawisk i procesów przebiegajcych w maszynie, a z drugiej strony umoliwia otrzymanie moliwie prostych zalenoci matematycznych, okrelajcych zwizki przyczynowo-skutkowe. Znalezienie zadawalajcego opisu modelu jest zazwyczaj utrudnione, gdy nie wszystkie wielkoci charakteryzujce model s znane, dostpne i mierzalne. Rozpatruje si wic jedynie w opisie modelu wielkoci dajce si identyfikowa, co pozwala wyodrbni nastpujce wektory wielkoci: 1. wektor sygnałów wejciowych U(t,Θ) = [ E(Θ), N(t,Θ), Z(t,Θ) ] T obejmujcy: T a) sygnały sterowania: E( Θ) = [ e 1 ( Θ), e 2 ( Θ),..., e k ( Θ)] umoliwiajce celowe oddziaływanie na funkcjonowanie obiektu diagnozowania ( warunki sterowania, zasilania energi, paliwem itd). Zamierzona zmiana warunków pracy maszyny powoduje zmian warunków współpracy jej elementów, a wic i charakterystyk sygnału diagnostycznego, nie powodujc zmiany stanu obiektu w sensie przejcia z jednego stanu w drugi; Θ

T b) wielkoci zakłócajce: N ( t, Θ) = [ n 1 ( t, Θ), n 2 ( t, Θ),..., n ( t, Θ)] nie podlegajce bezporedniemu pomiarowi. Ich istnienie mona stwierdzi poprzez analiz sygnałów wyjciowych i ródłem ich s najczciej ssiednie obiekty lub otoczenie. Zakłócenia te s realizacjami procesów przypadkowych (np.zmiany temperatury, wilgotnoci, hałasu itd), s niemierzalne i niesterowalne, a zaleno wica sygnał odebrany ze zmiennymi wejciowymi ma charakter probabilistyczny; T c) zakłócenia mierzalne i niesterowalne: Z( t, Θ) = [ z 1 ( t, Θ), z 2 ( t, Θ),..., z ( t, Θ)] podlegajce bezporedniemu pomiarowi lecz bez moliwoci ich zmian w trakcie pracy. Tego rodzaju zmienne wystpuj głównie w szczególnym przypadku eksperymentu biernego, gdzie mona mierzy np. obcienia, obroty, drgania itp. w trakcie pracy maszyny i na ich podstawie orzeka o stanie, bez moliwoci zmian tych wielkoci; 2. wektor zmiennych stanu X(Θ) = [x 1 (Θ), x 2 (Θ),..., x n (Θ)] T opisujcy jednoznacznie zachowanie si obiektu (jego stan) dla kadej chwili czasu Θ. Składowymi tego wektora s cechy stanu maszyny, istotne dla rozrónienia moliwych jej stanów, lecz czsto nie s bezporednio mierzalne; 3. wektor zmiennych wyjciowych S(t,Θ) = [s 1 ( t,θ), s 2 (t,θ),...,s m (t,θ)] T dajcy odpowied stanu na sygnały wejciowe w postaci wektora sygnałów diagnostycznych. Sygnały wyjciowe s bezporednio mierzalne i s zwizane ze zmiennymi stanu, sterowaniami, a take z zakłóceniami. Rozwizaniem zadania diagnostycznego jest wyznaczenie nieznanych wartoci współrzdnych wektora cech stanu maszyny X na podstawie znanych wartoci współrzdnych wektora sygnałów diagnostycznych S, według relacji: xi = Fi ( s1, s2,..., sj,..., sm) (5.22) i = 1,2,...,n j = 1,2,...,m Rozwizanie to istnieje jedynie wówczas, gdy liczba niezalenych parametrów sygnału diagnostycznego m jest nie mniejsza od liczby współrzdnych wektora cech stanu n i wektora zakłóce g, tzn. m (n + g). Zaznaczy naley tu problem omówiony w rozdz.1, a dotyczcy zagadnienia odwracania modeli, gdy bezposrednio z pomiarów uzyskujemy wektor symptomów stanu, który dalej transformowany jest na aktualny stan maszyny. W zapisie wektorowo-macierzowym dynamik maszyny opisuje si znanymi ju wczeniej równaniami: X = A( t) X + B( t) Z (5.23) Y = C( t) X + D( t) Z Elementy macierzy A(t) zale od cech stanu maszyny, a elementy B(t) pokazuj wpływ sterowa na zmienne stanu maszyny.macierz C(t) pokazuje, jak sygnały wyjciowe s powizane ze zmiennymi stanu, a macierz D(t) pokazuje bezporedni wpływ sterowa na sygnały wyjciowe. Budowa efektywnych modeli diagnostycznych dla wielowymiarowych obiektów zło- onych, do których zaliczane s maszyny, objtych sprzeniami zwrotnymi napotyka na du- e trudnoci. Główne powody tego s nastpujce: - zmienne warunki pracy maszyny; - maskowanie informacji diagnostycznej; - trudnoci wprowadzenia okrelonych stanów zuycia lub stopnia uszkodzenia elementów; - nieznajomo torów rozprzestrzeniania si sygnałów diagnostycznych od miejsc uszkodze do punktów odbioru w złoonym obiekcie; g p

- inne. Czciowe ominicie opisanych trudnoci daje poprawne zamodelowanie badanej maszyny i wszelkie poczynania optymalizacyjne w budowanej dalej procedurze diagnostycznej. 5.6 Modelowanie w diagnostyce Modelowanie stanowi pierwszy etap formalnego ujcia zagadnie zwizanych zarówno z analiz działania jak i syntez obiektów diagnozowania. Pozwala ono z okrelonym przyblieniem odtworzy zasady organizacji i funkcjonowania obiektu, co dalej umoliwia uzyskanie informacji o samym modelowanym obiekcie. Modele diagnostyczne obiektów tworzy si dla potrzeb wnioskowania diagnostycznego w badaniach symulacyjnych lub eksperymentalnych. Przez model rozumie si taki układ, dajcy si pomyle lub materialnie zrealizowa, który odtwarzajc przedmiot badania zdolny jest zastpowa go tak, e jego badanie dostarcza nam nowych informacji o tym przedmiocie. Model obiektu nie jest wic odbiciem rzeczywistego obiektu, lecz tylko odbiciem aktualnie posiadanej o nim wiedzy, std nigdy nie moe by traktowany jako co trwałego i nie podlegajcego zmianom. Nie ma przepisu na dobry model konkretnego obiektu. Czsto opracowuje si kilka modeli o odmiennej strukturze i złoonoci a nastpnie wybiera si najdogodniejszy do zastosowa. Pocztkowo zawsze jest to model prosty, który w miar zdobywania dowiadcze jest doskonalony. Znajomo praw rzdzcych zjawiskami, dane dowiadczalne i inne informacje pozwalaj doskonali struktur modelu, czyli postaci zalenoci poprawnie opisujcej zwizki midzy badanymi zmiennymi. Model diagnostyczny obiektu jest to wic narzdzie pozwalajce opisa obiekt i jego zachowanie si w rónych warunkach za pomoc relacji diagnostycznej na zbiorze cech stanu i zbiorze symptomów. Celem modelowania jest uzyskanie wiarygodnego modelu matematycznego, który umoliwia przeledzenie sposobów zachowania si obiektu diagnozowanego w rónych warunkach.przy budowie modelu korzysta si głównie z praw i aksjomatów fizyki, wyraajcych równowag sił, momentów, opisujcych bilans sił, wydatków, przepływów, z równa cigłoci i z zalenoci geometrycznych. Kady model fizyczny ma odpowiadajcy mu model matematyczny. Modelem matematycznym obiektu mechanicznego jest najczciej układ równa róniczkowych o pochodnych czstkowych, a take równania całkowe, które opieraj si na bilansie energetycznym, materiałowym lub równaniach procesów fizyko-chemicznych. S one trudne do rozwizania zarówno analitycznego jak i przyblionego (numerycznego). W modelach dyskretnych układów wystpuj równania róniczkowe zwyczajne i std te s one czciej stosowane w praktyce. Rzeczywiste układy mechaniczne s z reguły nieliniowe, gdzie o nieliniowoci decyduj własnoci reologiczne materiału, wystpowanie luzów, nieliniowy charakter sił dyssypacyjnych i charakterystyk sprystych elementów. Ograniczone moliwoci analizy nieliniowych równa róniczkowych skłaniaj do stosowania modeli liniowych lub wykorzystania procedur linearyzacji. Rozpatrywanie układów jako liniowych ma sens z uwagi na to, e istnieje dua klasa obiektów mechanicznych, które z dopuszczaln dla praktyki dokładnoci mog by reprezentowane przez modele liniowe. Przystpujc do badania obiektu kierujemy si wytycznymi, zawartymi w stosownej instrukcji lub wynikajcymi z dowiadczenia. Zgodnie z tym badamy okrelone właciwo- ci obiektu a na inne nie zwracamy uwagi. Poprzez selekcj informacji o właciwociach obiektu tworzy si model obiektu umoliwiajcy jego badanie. Kryterium selekcji wynika z celu badania i uzyskany model jest słuszny tylko dla tego celu. Model obiektu jest to zatem ograniczony zbiór właciwoci obiektu, wybranych

decyzyjnie ze wzgldu na cel badania. Jeli w modelu uwzgldni si tylko właciwoci zewntrzne (właciwoci fizyko-chemiczne, konstrukcyjne, wymiary) obiektu, to otrzymamy model urzdzenia w postaci np. rysunku technicznego, schematu, opisu zasad pracy (równania matematyczne lub tekst w instrukcji), zestawienia danych (w formularzu lub metryce urzdzenia). Jeli natomiast uwzgldnimy właciwoci (powizania) wewntrzne, otrzymamy model systemu w postaci schematu organizacyjnego, grafu, siatki PERT, harmonogramu, schematu kinematycznego, opisu współpracy elementów itp. Do zapisu powiza midzy elementami, - a cilej, midzy właciwociami elementów - w postaci matematycznej uywa si odpowiednich narzdzi formalizujcych te relacje przyczynowo-skutkowe. W ogólnoci modele stosowane w badaniach diagnostycznych mog by: symptomowe i holistyczne. Modele symptomowe opisuj stan techniczny obiektu w kategoriach obserwowanych symptomów, nie zawierajcych czasu dynamicznego "t" lecz tylko czas ycia "Q". Natomiast modele holistyczne ujmuj dynamik systemu i jego procesy zuyciowe łcznie. W diagnostyce technicznej mona wyróni nastpujce cele tworzenia modeli: dla potrzeb projektowania, gdzie model słuy do optymalizacji struktury i para- metrów konstruowanego obiektu i jest narzdziem oceny "jakoci" konstrukcji, eliminacji słabych ogniw, projektowania układów nadzoru, (modele funkcjonalne i niezawodnociowe); dla potrzeb diagnozowania, gdzie model jest podstaw ustalenia algorytmu diagnozowania, który prowadzi do okrelenia stanu aktualnego i przyszłego obiektu (diagnozy); dla potrzeb uytkowania i sterowania, wykorzystujcego model do podejmowania decyzji z działajcym obiektem (zakres działa obsługowych, decyzje eksploatacyjne). W wielu przypadkach uwzgldnianie systemowych właciwoci obiektu ma istotny wpływ na jego posta konstrukcyjn. Przystpujc do tworzenia modelu obiektu naley: a) ustali cel, w jakim model jest tworzony i zwizane z tym wymagania; b) ustali, czy model ma dotyczy obiektu jako całoci, (model urzdzenia), czy te wany jest jego podział na czci i ich współdziałanie (model systemu); c) ustali, jakie czci obiektu s istotne ze wzgldu na cel tworzenia modelu i jakie ich właciwoci charakteryzuj powizania wewntrzne; d) ustali rodzaj postaci modelu (fizyczny, matematyczny, graficzny). Istnieje wiele sposobów tworzenia modeli obiektów, w wyniku czego powstaj róne modele, wród których wymieni naley: 1) modele strukturalne - pokazujce powizania i lokalizacj geometryczn wyrónionych elementów obiektu, wygodne dla analizy organizacji obiektu i zagadnie zwizanych z kierowaniem i sterowaniem obiektem lub dla analizy jego konstrukcji. Modele te maj zwykle posta opisowo-graficzn (np. schemat organizacyjny) lub posta złoeniowego rysunku technicznego. Mog one by przedstawione w postaci relacji logicznych;

2) modele funkcjonalne - pokazujce wpływ wyrónionych elementów obiektu na poszczególne funkcje (zadania) wykonywane przez obiekt. Zwykle s to modele opisowo-graficzne, np. schemat blokowy urzdzenia; 3) modele badawcze - wród których wyróni mona: modele ideowe - pokazujce sposób realizacji poszczególnych zada. Nale tu schematy ideowe urzdze elektrycznych, schematy układów kinematycznych (np. przekładni zbatej); modele analityczne - umoliwiajce ilociowe okrelanie właciwoci obiektu. Maj one zwykle posta matematyczn: np. zalenoci funkcyjne, macierze, opisy procesów; Najogólniej podobiestwo midzy modelem a oryginałem moe polega na podobiestwie strukturalnym, ukazujcym wspólne cechy budowy wewntrznej modelu i obiektu, lub na podobiestwie funkcjonalnym, w którym istotna jest zbieno ich właciwoci. Podobiestwo strukturalne zapewnia najwicej informacji o oryginałach na podstawie bada modelu, poniewa zaleno midzy struktur i funkcj obiektu jest analogiczna do zalenoci midzy przyczyn a skutkiem. Modele funkcjonalne mog pokazywa nieznane jeszcze właciwoci oryginału, ale nie pozwalaj na precyzowanie wiarygodnych sdów o jego strukturze, ze wzgldu na to, e właciwoci uwidocznione w modelu o bliej nie znanej strukturze mog by warunkowane wieloma przyczynami. Klasyfikacja modeli diagnostycznych Z metodycznego punktu widzenia naley wyróni dwa podstawowe typy modeli diagnostycznych : zdeterminowane i losowe, uzalenione od czynników zakłócajcych. Istot modelu zdeterminowanego jest jednoznaczna zaleno pomidzy cechami stanu i parametrami sygnału (lub odwrotnie), dobrze opisywana liniowymi równaniami róniczkowymi. W diagnostyce maszyn ta grupa modeli jest mało wykorzystywana, gdy bardzo rzadko obserwuje si zalenoci funkcyjne midzy X -S, ze wzgldu na działanie czynników ubocznych, zakłócajcych. Nadmieni trzeba, e w modelu w odrónieniu od rzeczywistej maszyny, nie ma zakłóce - poniewa nie dysponujemy ich wartociami. Z reguły zalenoci obserwowane w praktyce s zalenociami niejednoznacznymi, ze wzgldu na losowy charakter zakłóce, co jest podstaw opracowania i wykorzystywania modeli losowych. Współzalenoci pomidzy obiektami, ich modelami i opisem prostym oraz wieloczynnikowym pokazano na rys. 5.10. Złoono obiektów technicznych oraz procesów uytkowania sprawia, e zarówno zmiany stanów jak te emisja sygnałów diagnostycznych s procesami losowymi i opis tych relacji przebiega według modeli nieliniowych. A) Z X Y X Y OBIEKT MODEL B) z1 z2 z3 zp x1 x1

x2 y x2 y xm OBIEKT xn MODEL Rys. 5.10 Modelowanie zdeterminowane dla obiektów prostych (A) oraz losowe dla obiektów złoonych (B). W praktycznych zastosowaniach modeli symptomowych dla obiektów prostych, przy małym poziomie zakłóce, s najczciej stosowane nastpujce modele : typu regresyjnego, traktowane jako modele liniowe wzgldem parametrów z addytywnymi zakłóceniami, opisujce zalenoci midzy: a) symptomy - cechy stanu obiektu: Y n = f n ( x1, x2,..., xm, a0, a1,..., ai), + N (5.24) b) cechy stanu - symptomy diagnostyczne: ( ) X = g y, y,...,b,b,...,b + N, (5.25) m m 1 2 0 1 k c) zbiór symptomów - miara eksploatacyjna stanu obiektu: gdzie: { { ( ) Yl = φ l lp, c0, c1,..., cl + N (5.26) } } Y = y1, y2,..., y n, - parametry sygnałów diagnostycznych, X = x1, x2,..., x m, - cechy stanu obiektu, al, bk, cl - współczynniki równa regresji, l p - miara eksploatacji (czas ycia, mtg, km, itp.) obiektu. N - zakłócenia. typu "obrazu", gdzie obiekt jest opisany zbiorem parametrów diagnostycznych tworzcych obraz danego stanu. Rozpoznanie stanu badanego obiektu polega na zbadaniu relacji przynalenoci do zbiorów trenujcych (wzorców) : Y Y i i Y Y zd zd zdatny / niezdatny Modele te oparte s na algorytmach wykorzystujcych metody geometryczne, wzld- niajce struktury grupowania si obiektów w poszczególnych klasach stanu(minimalno- odległociowe, najbliszej mody, uogólnionych wzorców, redniego ryzyka); binarna macierz diagnostyczna, której elementami s wartoci logiczne parametrów sygnału Y dla kadego stanu X przy czym: 0 gdy zmiana stanu nie zmienia y M = 1 gdy zmiana stanu zmienia y, ale dalej znajduje sie w przedziale wartoci dopuszczalnych:

w w 1 2 y y y y 1 2 j N M d = w p i w l (5.27) model topologiczny, przedstawiany w postaci grafu skierowanego G=<U,Z>. Wierzchołki U={ui } odwzorowuj elementy, mechanizmy, zespoły, cechy, charakterystyki lub właciwoci. Łuki Z={zk } odwzorowuj powizania midzy elementami lub te relacje midzy charakterystykami (cechami). Dla obiektów złoonych konstrukcyjnie i funkcjonalnie, z wielowymiarow przestrzeni uszkodze, zastosowanie praktyczne znajduj złoone modele symptomowe oraz coraz czciej modele strukturalne. W tej grupie modeli znajduj si : probabilistyczna macierz obserwacji, która jest opisana zbiorem stanów W=(wi),zbiorem parametrów diagnostycznych Y=(yn) oraz zbiorem prawdopodobiestw warunkowych p(yn/wi) zaistnienia stanu wi przy wartoci parametru yn; M d p = w w w w 1 2 i l y...........y 1 n p(y /w ),......, p(y /w ) 1 1 n p(y /w ),......, p(y /w ) 1 2 n 2.............................. p(y /w ),......, p(y /w ) 1 i n.............................. p(y /w ),......, p(y /w ) l l n i l 1 (5.28) W tym modelu, zwizki pomidzy stanami obiektu a parametrami diagnostycznymi maj charakter probabilistyczny, co umoliwia podejmowanie decyzji o stanie obiektu jedynie w kategoriach prawdopodobiestw; regresja wielokrotna, opisujca modele bardziej złoone np. modele wielomianowe rónych stopni, modele nieliniowe sprowadzalne do liniowych (model iloczynowy, model wykładniczy, model ułamkowy itd), modele rozmyte, wykorzystujce wartoci funkcji przynalenoci w zagadnieniach klasyfikacji dla potrzeb jednoznacznych roztrzygni. Klasyfikatory niero-

zmyte, konieczne dla jednoznacznych roztrzygni otrzymuje si poprzez stosowanie rónych operatorów ostrzcych; lingwistyczne modele typu obrazu, stosowane dla obiektów złoonych z wielowymiarow przestrzeni obserwacji i wykorzystujce własnoci procesu Markowa (modele typu Bayesowskiego, najmniejszego przedziału, minimalnoodległociowy, najbliszych ssiadów, redniej mody, Parzena); modele ekspertowe, budowane na podstawie opinii specjalistów z wykorzystaniem opisu wiedzy i procesu rozumowania (model funkcjonalny, relacyjny, logiczny), wykorzystywane w podejmowaniu decyzji w postaci systemów doradczych; modele holistyczne, opisujce zachowanie si obiektu w całym cyklu ycia, od zamysłu koncepcji, a do likwidacji, wsparte modelowo (analiza modalna, metody: rónic skoczonych, elementów skoczonych, elementów brzegowych itp). Tak dua liczba moliwych do wykorzystania modeli diagnostycznych daje cał gam narzdzi interpretacji i sposobów opisu dla obserwowanych zjawisk, słucych do wyjaniania przeszłoci i teraniejszoci, a take do przewidywania przyszłoci. 5.7 Metodologia diagnostyki Rónorodno prezentowanych modeli dotyczy w ogólnoci modelowania diagnostycznego obiektów bada, sygnałów diagnostycznych oraz procesów wnioskowania. Literatura przedmiotu nie poodejmuje problematyki klasyfikacji metod modelowania w aspekcie modelowania stanu, sygnałów i relacji (rys.5.11) z tytułu braku jednoznacznych kryteriów podziału. MODEL ŒRODOWISKA MODEL PROCESÓW WEJŒCIOWYCH MODEL OBIEKTU (analityczny/komputerowy) MODEL DIAGNOSTYCZNY MODEL WNIOSKOWANIA MODEL PROCESÓW WYJŒCIOWYCH Rys. 5.11 Modelowanie w procesie diagnostycznym. Nie wnikajc w szczegółowy opis przedstawionych modeli mona w tym miejscu dokona krótkiego podsumowania metodologii diagnostyki. Jak ju stwierdzono, wiedza i technologia diagnozowania łcz si nieodmiennie z rodzajem modelu diagnostycznego jaki

mona stworzy dla badanego obiektu. Modelowanie obiektu moe by przeprowadzane na trzech poziomach: 1. na poziomie modelowania pełnego, które zapewnia podobiestwo (w czasie i przestrzeni) ruchu materii w podstawowych formach jej istnienia. Przejcie od systemu rzeczywistego do modelu osiga si przez zmian skali charakterystyk czasowych i przestrzennych. 2. na poziomie modelowania niepełnego (czciowego), które zapewnia podobiestwo ruchu materii tylko w czasie lub w przestrzeni. 3. na poziomie modelowania przyblionego, które wystpuje wtedy, gdy pewne cechy obiektu nie s uwzgldniane w modelu, poniewa: - nie ma moliwoci ich oszacowania lub s wogóle nieznane; - nie wykazuj moliwego do oszacowania wpływu na badany proces; - s nieistotne z punktu widzenia celu bada, a ich pominicie nie zniekształca istotnie cech badanego procesu. Za podstawowy, uywany przez wikszo badaczy, mona przyj podział na: modele materialne (fizyczne) i modele idealne (mylowe, idealizacyjne). Podział taki moe by dokonany na kadym z wymienionych wyej poziomów modelowania. Przedstawionym rodzajom modeli diagnostycznych przypisywane s kadorazowo okrelone funkcje, charakterystyczne do własnoci modelu i zadania badawczego.funkcje te mona rozdzieli nastpujco: - funkcje wyjaniajce. W przypadku, kiedy zaobserwowany fakt nie moe zosta wyjaniony na podstawie istniejcych praw lub teorii stosuje si wyjanienie modelowe, ujmujce interpretacj poszczególnych aspektów tego faktu; - funkcje kryterialne. Wnioski o strukturze i właciwociach oryginału wynikajce z bada modelu zwykle sprawdzane s empirycznie. Ze wzgldu na to, e modelowanie moe da informacje o oryginale na rónym poziomie wiarygodnoci, niekiedy bardzo wysokim, model moe słuy dla sprawdzenia wiarygodnoci wiedzy o oryginale.funkcje kryterialne uwidaczniaj si najwyraniej w przypadku weryfikacji hipotez; - funkcja pomiarowa. Umoliwia ona dokonanie opisu ilociowego cech oryginału przez dokonanie pomiaru odpowiednich wielkoci fizycznych lub wyliczeniu ich wartoci na podstawie modeli fizycznych lub matematycznych; - funkcja klasyfikacyjna. Budowa modelu pozwala ujawni rónice w strukturze lub funkcjach innych obiektów klasy, do której naley modelowany obiekt. Na tej podstawie mona dokona systematyki i klasyfikacji wszystkich obiektów klasy; - funkcje prognostyczne. Ze wzgldu na to, e podobiestwo midzy modelem a oryginałem polega na wspólnocie wybranych cech, wystpowanie innych cech w modelu pozwala na szukanie ich w oryginale. W ten sposób mona prognozowa istnienie nie znanych właciwoci oryginału, istnienie nie znanych obiektów oraz istnienie nie znanych zalenoci midzy obiektami; - funkcja demonstracyjna. Umoliwia i ułatwia zrozumienie mechanizmu zjawiska lub struktury obiektu, przez co sprzyja ich badaniom. Realizowana jest przez uproszczenie oryginału i uwolnienie modelu od cech niewanych dla zrozumienia istoty wybranego aspektu oryginału. Jak zawsze rzeczywisty obiekt musi poddany by obserwacjom i badaniom stanowiskowym i eksploatacyjnym. W zalenoci od posiadanej wiedzy i narzdzi mona

ZADANIE DIAGNOSTYCZNE (obiekty rzeczywiste) MODELE MECHANICZNE (struktura i cechy stanu) MODEL FIZYCZNY MODEL MATEMATYCZNYIDENTYFIKACJA MODELI Opis jakoœciowy wyjaœniaj¹cy iloœciowy MODEL STRUKTURALNY -dynamika zu ycia MODEL HOLISTYCZNY * deterministyczny * prwdopodobieñstw * rozmyty MODEL OPERACYJNY -ewolucja zu ycia MODEL SYMPTOMOWY DIAGNOSTYKA HOLISTYCZNA MODEL DIAGNOSTYCZNY MODELE WNIOSKOWANIA *deterministyczne * probabilistyczne rozmyte neuronowe eksperckie inne DIAGNOZA (aktualna/przysz³a) DIAGNOSTYKA SYMPTOMOWA KRYTERIA Rys.5.12 Moliwoci modelowania diagnostycznego obiektów. podzia³ modeli trafnoœæ stany graniczne efektywnoœæ inne stworzy model fizyczny przedstawiajcy obiekt w zadanej skali lub najczciej jego model abstrakcyjno-ilociowy. W zalenoci od rodzaju cech obiektu zawartych w modelu bdzie on miał charakter symptomowy lub strukturalny (rys.5.12). Modele symptomowe s modelami fizycznymi, o uznanej ju tradycji, natomiast modele strukturalne s modelami matematycznymi, ostatnio intensywnie rozwijanymi dziki upowszechnieniu komputerowej techniki obliczeniowej. Po stronie opisu symptomowego mamy diagnostyk opart na symptomach stanu (diagnostyka symptomowa), za po stronie strukturalnego opisu analitycznego obiektu mamy diagnostyk holistyczn, wspart modelowo. Diagnostyka symptomowa wymusza powszechne stosowanie w diagnostyce modelu czarnej skrzynki pozwalajcego bada na podstawie niepełnej informacji relacji wejcie - wyjcie, bez bada struktury wewntrznej. Model czarnej skrzynki umoliwia zwykle badania porównawcze, ukierunkowane na poszukiwanie relacji przyczynowo-skutkowych. Meto-

dyka takich bada jest dobrze opanowana, jedyn trudnoci jest wybór adekwatnych do oryginału parametrów wejcia i rozwizanie technicznych sposobów ich realizacji. Na modelu czarnej skrzynki mona rozwizywa problemy diagnostyczne jedynie dla bardzo stabilnych warunków wejciowych, tam gdzie relacja wejcie - wyjcie jest wystarczajco trwała. Niestabilno warunków wejciowych powoduje, e relacja przyczynowo-skutkowa jest okrelana z pewnym prawdopodobiestwem, co skłania do stwierdzenia, e modele te maj probabilistyczn a nie deterministyczn interpretacj. Opisane powody prowadz do tworzenia modeli funkcjonalnych, badajcych wpływ okrelonych zmian stanu wybranych elementów i zespołów maszyny na jako funkcji (zadania) spełnianej w trakcie pracy. Niedogodnoci modelu czarnej skrzynki skłaniaj do rozszyfrowania jej tajemnic i tworzenie modeli strukturalnych, uwzgldniajcych podobiestwo modelu i oryginału w zakresie zjawisk, struktury jak i funkcjonowania. W zalenoci od naszych moliwoci kompensacji zakłóce procesu i otoczenia model ten moe by deterministyczny, probabilistyczny lub rozmyty. Dla oceny stanu obiektu oba rodzaje diagnostyki mog wykorzystywa ten sam baga metod wnioskowania, od deterministycznych poczwszy, a na sztucznej inteligencji koczc. O ile podejcie symptomowe jest faktem dnia codziennego w działaniach diagnostycznych, to modelowanie strukturalne umoliwiajce badanie całego cyklu ycia obiektu oraz projektowanie zakresu i systemu diagnozowania staje si moliwoci do wykorzystania w przyszłoci. 5.8 Model holistyczny maszyny Ogromne moliwoci techniki komputerowej, umoliwiajcej symulacj dynamiki obiektów mechanicznych (metody elementów skoczonych, brzegowych, analiza modalna ii) sprawiaj, e realna staje si diagnostyka wsparta modelowo. Do tego celu trzeba jednak dysponowa modelem opisujcym zachowanie si maszyn w całym cyklu istnienia - od poczcia koncepcyjnego (projektu) a do planowej likwidacji. Tak moliwo daje opracowany ostatnio model holistyczny, którego ide przedstawiono poniej. Wikszo systemów działaniowych (w tym i maszyn) tworzonych przez człowieka to systemy materialne ze specjalnie dobranego i zaprojektowanego tworzywa, celowo wytworzonych dla wypełnienia okrelonej misji. Wymiana energii z otoczeniem i przepływ energii w systemie działaniowym jest zawsze ródłem odpowiedzi dynamicznych systemu w postaci procesów resztkowych, np. drga, hałasu, ultradwików itp. Ponadto kumulacyjne i destrukcyjne działanie energii tych procesów na struktur mechaniczn maszyny jest powodem ewolucji własnoci fizycznych i operacyjnych, charakteryzujcych stan techniczny maszyny. Zmiany własnoci fizykalnych maszyny przebiegaj w czasie istnienia (ycia) Θ, za pierwotne zjawiska dynamiczne w czasie szybkim t. Mona to uj graficznie przedstawiajc przestrze ycia i zdarze maszyny (systemu działaniowego),tak jak pokazano to na rys. 5.13. Rozwaajc procesy dynamiczne, które przypieszaj zuycia to mona ustali, e rzut osi t na o Θ bdzie niezerowy. Im bardziej za ortogonalne bd te osie tym bardziej długowieczny bdzie system działaniowy (maszyna).

w(θ) m(θ) Y(Θ,t) t c(θ) dynamika k(θ) drgania własnoci fizyczne awaria ewolucja czas ycia Θ 0 1 Θ V Θ b symptom S(Θ)=Φ [y(θ,t)] S(Θ) awaria Rys.5.13 Trzy dziedziny ewolucji systemu działaniowego: reakcja dynamiczna, własnoci fizyczne, obserwowane drog identyfikacji symptomu S. Zachodzce zmiany fizyczne w obiekcie - starzeniowe i zuyciowe - dobrze odzwierciedlane s w symptomowym modelu holistycznym, ujmujcym te procesy w całym cyklu istnienia obiektu. Miar odzwierciedlajc zachodzce procesy destrukcyjne w obiekcie jest funkcja destrukcji D(r,Θ) zalena od stopnia degradacji obiektu i moliwa do obserwacji za pomoc symptomów stanu. W ogólnym ujciu model holistyczny okrelany operatorem L(*) jest zwizany ze zmian stanu maszyny (rys.5.14) zalenoci: L [(y) (r,θ,t)] = f (r,θ,t) (5.29) Zmian własnoci mechanicznych maszyny podczas jej działania, tzn. zmian własnoci masowo-sprysto-dyssypatywnych, tkwicych w holistycznym operatorze dynamicznym G(r,Θ,t) maszyny, mona przedstawi w łcznym równaniu ruchu i ewolucji stanu w postaci: G[D(r,Θ), r,t] y(r,t) = f (r,θ,t) (5.30)

gdzie: D(r,Θ) jest stopniem lokalnej degradacji maszyny, r - jej współrzdn przestrzenn, t - czasem dynamicznym, za Θ - czasem eksploatacji. zmiany dynamiczne t MODEL wejcia HOLISTYCZNY wyjcie f(r,θ,t) MASZYNY y(r,θ,t) L ( ) y(r, Θ, t) Θi =const ewolucja stanu w czasie Θ symptomy S(r,Θ) Rys. 5.14 Główne załoenia modelu holistycznego obiektu diagnozowania. Nie wchodzc w szczegóły rónych modeli fizycznych konkretnych maszyn, mona dla ujcia dyskretnego i przyblienia liniowego przedstawi holistyczny model dyskretny w postaci macierzowej: M[D(Θ)] u.. (t) + C[D(Θ)] u. (t) + K[D(Θ)] u(t) = f(t) (5.31) lub odpowiednio, w postaci : M(Θ) Ẋ. (t) + C(Θ) Ẋ (t) + K(Θ) X(t) = F(Θ,t) (5.32) gdzie: M, K, C to odpowiednio macierze mas, sztywnoci i tłumienia, zalene od zaawansowania procesów zuyciowych (destrukcyjnych), za F(Θ,t) czy f(t) - wektor sił wymuszajcych, zaleny od czasu ycia Θ. Zaleno elementów macierzy od stopnia destrukcji obiektu D(Θ) moe mie charakter wykładniczy lub wielomianowy, przykładowo: masa: m(d) = m 0 (1 ± a m D) a m, 0 a m 1, a m 0 sztywno: k(d) = k 0 (1 ± a k D) a k, 0 a k 1, a k 0 (5.33) tłumienie: c(d) = c 0 (1 ± a c D) a c, 0 a 1, a 0 c c z odpowiednimi wykładnikami i współczynnikami do identyfikacji w konkretnych przypadkach zuywania si maszyn. Procedura rozwizywania równania (5.31 czy 5.32) polega na chwilowym zamroeniu zmiennoci parametrów i rozwizaniu zagadnienia jak dla stałych parametrów. Nastpnie uwzgldnia si wpływ dynamiki na wartoci parametrów i z nowymi ich wartociami przechodzi si do nastpnego kroku analizy modelu holistycznego. Dla szczególnego przypadku belki z uogólnionym operatorem sprysto-tłumieniowym, którym to modelem mona opisa - rys.5.15 - zachowanie si wielu rzeczywistych obiektów (np. dynamika wysokich kominów, zachowanie si podpór platform wiertniczych [3,4]) równanie holistyczne przyjmuje posta: f (z,θ,t) = m[z, D(z,Θ)] 2 y( z, t) + α m[z,d(z,θ) y( z, t) 2 + t t (5.34)

+ β K [z, D(z, Θ), z, t, y(z, t) + K [z, D(z, Θ), y(z, t)] z gdzie: K(*) - uogólniony operator sprysto-tłumieniowy wiatr korozja a l m z y(z,t,θ) Rys. 5.15 Model belki przybliajcy opis dynamiki i ewolucji stanu komina, podstawy wie wiertniczych itp. w modelu holistycznym. Analizowany model uwzgldnia oddziaływania korozji (woda) i zmczenia belki od cyklicznych wymusze wiatru. Dotychczasowe dowiadczenia wskazuj na zmiany rednicy belki w wyniku korozji wodnej o σ c = 0,12 mm/rok. Nieco inne dane dotycz komina lecz podlegaj tym samym prawom. To powoduje zmiany masy belki i momentu bezwładnoci przekroju poprzecznego belki, co mona opisa zalenociami: Θ m [z, D(z, Θ)] = m 0 (1 - σ c ) [H(z) - H(z - a)] R Θ I (z, D(z, Θ)] = I 0 (1 - σ c ) 4 [H(z) - H(z -a)] (5.35) R gdzie: R - promie przekroju poprzecznego belki, H - funkcja Heaviside a. Przyjmujc dalej współczynnik bezpieczestwa korozyjnego równy 2, ogranicza si zmiany promienia belki do R/2, co z kolei wyznacza czas graniczny zuycia korozyjnego do wartoci Θ = R/σ c [lata]. Jednoczenie wystpi take zmiana sztywnoci ze wzgldu na zmczeniowe działanie wiatru, które dla jasnoci rozwaa zostanie tu pominite. Uwzgldniajc w modelu oddziaływania wiatru i falowanie wody przestrzenny proces wymuszajcy mona opisa zalenoci: f(z, t) = z l f(t) (5.36) Drganiowy model holistyczny belki, przy wymuszeniach f(z, t), z uwzgldnieniem współczynnika oporu Bernoulliego i masy tłumionej, proporcjonalnej do zanurzenia w wodzie, mona przedstawi w postaci: Θ m 0 (1 - σ c R ) 2 y( z, t) Θ y( z, t) [H(z) - H(z - a)] + a m 2 c (1 - σ ) [H(z) - H(z - a)] + t c R t

4 y( z, t) + E I 0 4 z Rozwizujc to równanie metod analizy modalnej : Θ (1 - σ c ) 4 [H(z) - H(z - a)] = z f(t) (5.37) R l y(z, t, Θ) = q ( t) U ( z, Θ) j= 1 otrzymujemy układ normalnych równa róniczkowych w postaci: 2 Θ ϖ j ( Θ ) m σ c j R H z H z a U z 0 ( 1 )[ ( ) ( )] (, Θ ) + Θ 4 EI 0 ( 1 σ c ) [ H ( z) H ( z a )] U j ( z, Θ ) = 0 R j j (5.38) (5.39)... 2 z q j ( t) + zξ j ( Θ) ϖ j ( Θ) q j ( t) + ϖ j ( Θ) q f ( t) = f ( t) U j ( z, Θ) dz l 2ξ ( Θ) ϖ ( Θ ) = α, j = 1, 2,... j j z q j ( t) jako współrzdn j-tej postaci wlasnej oraz U ( z, ) j Θ jako kolejn postaci wlasn drga. Rozwizujc ten uklad rowna mona wyznaczy kolejne mody drga, amplitudy modalne, czstoci drga, okresy drga i ich kombinacje i sprawdzi czy s współzmiennicze z pogarszajcym si stanem technicznym, tzn. czy mog by uwaane jako symptomy stanu. Z przeprowadzonej analizy otrzymano wic wszystkie potrzebne dane do stworzenia symptomów ycia systemu dla specyficznych danych danego systemu działaniowego. Wynikiem tej procedury jest uzyskanie drganiowego symptomu w postaci: S Tj Tj ( Θ) ( Θ) = T ( 0) j l 0, j = 1, 2, 3 (5.40) obrazujcego zmiany podstawowego okresu drga (pierwsza moda drga), jako symptomu ewolucji stanu rozwaanych obiektów. W miejsce miar zmian okresowoci mona wstawi inne miary nadzorowanego procesu drganiowego, np. wartoci amplitud. Korzysci z zastosowania holistycznego modelu maszyny dla wszystkich faz jej ycia pozwala na: - badania reakcji dynamicznej maszyny w całym przedziale ycia, od jej produkcji do kasacji; - wybór optymalnego zbioru symptomów dla ledzenia ewolucji degradacji maszyny; - ocen czasu przeycia (awarii) maszyny; - ocen słabych punktów konstrukcji maszyny, ich przekonstruowanie lub zainstalowanie w tych miejscach nadzoru diagnostycznego; - ocen potrzeby, rodzaju i wyboru miejsc monitorowania stanu maszyny; - opracowanie koncepcji systemu nadzoru diagnostycznego w ramach diagnostyki symptomowej lub modelowo symulacyjnej; - wydłuenie czasu ycia, uniknicie awarii i obnienie kosztów eksploatacji. Diagnostyka wsparta na modelu holistycznym obiektu umoliwia wic symulacj całego cyklu jego ycia, a take projektowanie zakresu i systemu diagnozowania co wskazuje na wyłaniajce si nowe moliwoci diagnostyki holistycznej, dajcej wielorakie korzyci.

5.9 Klasyfikacja metod diagnozowania Złoono współczesnych maszyn i odpowiedzialno za jako realizowanych zada jest tak dua, e niezbdne jest zapewnienie uytkownikowi szybkiej i wiarygodnej informacji o ich aktualnym stanie technicznym. Umoliwiaj to rónorodne metody diagnostyczne, wykorzystujce, generowane przez nadzorowane obiekty, procesy fizyczno-chemiczne, wielkoci geometryczne i inne, niosce informacje o aktualnym stanie maszyny. Badanie diagnostyczne w ogólnoci składa si z odebrania sygnału emitowanego przez maszyn, wydzielenia w nim cech charakterystycznych i porównania ich z cechami sygnałów odpowiadajcych moliwym stanom maszyny rozróznianym podczas badania. Wy-nikiem badania diagnostycznego jest stwierdzenie przynalenoci stanu maszyny do jednej z klas z góry ustalonej klasyfikacji stanów. W diagnostyce technicznej rozpatruje si zatem: zbiór moliwych stanów maszyny, zbiór sygnałów diagnostycznych, odwzorowanie zbioru stanów w zbiór sygnałów lub odwrotnie, ródła zakłóce, kryteria efektywnoci diagnozy -co stanowi podstawowy zbiór wymaga stawianych przed skutecznymi metodami diagnostycz-nymi. O wyborze metody diagnozowania decyduje szereg czynników, z których do waniejszych mona zaliczy: - stopie wanoci uszkodzenia, moliwo powstania którego sygnalizuje wykorzystywana metoda i urzdzenie, rozpatrywane w aspekcie ceny zakupu, kosztów napraw uszkodze i strat finansowych z tytułu przestojów maszyny w wyniku zaistnienia danego uszkodzenia; - stopie złoonoci bada diagnostycznych okrelon metod, wynikajcy z koniecznoci zatrudnienia załogi o wysokich kwalifikacjach, do ich przeprowadzenia i opracowania odpowiednich wniosków; - koszt zwizany z zakresem prac przygotowawczych i realizacj programu bada; - czas realizacji programu bada diagnostycznych; - dokładno uzyskiwanych wyników; - stopie wiarygodnoci wyników; - stopie trudnoci adaptacji metody i urzdzenia dla celów diagnostyki w aspekcie kosztów lub czasu jej trwania; - stopie złoonoci metody i urzdzenia diagnostycznego w aspekcie kosztów poniesionych na ich zakup i zainstalowanie. Wszystkie metody diagnostyczne s obarczone du doz subiektywizmu, wynikajc z : niedoskonałoci ludzkich zmysłów, niepewnoci i błdów przyrzdów pomiarowych, tendencyjnoci, braku powtarzalnoci wyników, przyblionego charakteru estymacji symptomów, czy wreszcie wskutek błdnej metody pomiarowej. Ogólny podział metod diagnozowania, przedstawionych na kolejnych trzech rysunkach, został sporzdzony według nastpujcych kryteriów: - stopie subiektywizmu bada diagnostycznych (rys.5.16); - rodzaj modelu diagnostycznego (rys.5.17); - stopie automatyzacji (rys.5.18). Istniejcy podział metod diagnozowania na metody bezprzyrzdowe (organoleptyczne) i przyrzdowe wynika z istniejcych jeszcze dowiadcze w praktyce przemysłowej, lecz ze wzgldu na złoono współczesnych maszyn i zanikanie wybitnych praktyków diagnostyki zauwaalna jest z reguły praktyka przyrzdowa. Diagnostyczne badania stanu maszyn polegaj najczciej na porednim okrelaniu wartoci cech stanu (zuy, luzów, bicia) za pomoc wartoci parametrów sygnału diagnostycznego. W wielu jednak przypadkach wartoci cech stanu maszyny mona okreli przez

wykonanie pomiarów bezporednich, takich jak: luz obwodowy, luz promieniowy, jałowy skok itd. Upowania to do kolejnego podziału metod diagnostycznych na: metody bezporednie i metody porednie. Podzia³ ogólny metod oceny stanu maszyn Metody bezprzyrz¹dowe (organoleptyczne) Metody przyrz¹dowe Metoda wzrokowa Metoda dotykowa Metoda s³uchowa Metoda zapachowa Bezpoœrednie lub poœrednie okreœlenie cech stanu Metody bezpoœrednie Metody poœrednie Wzorce szablony Rodzaj noœnika informacji Przyrz¹dy kreskowe Procesy Procesy towa- Procesy badañ Czujniki zegarowe robocze rzysz¹ce nieniszcz¹cych Przyrz¹dy optyczne Przetwa- Termiczne Procesy badañ rzanie nieniszcz¹cych Inne energii Elektryczne chemicznej generowane Promieniowaw ciep³o - przy tarciu nie substancji pracê me- promieniochaniczn¹ twórczych Starzenia œrodków Przetwarza- Przetwarza- smarowych Promieniowanie energii nie energii nie rentgenow pracê me- w energiê Wibroakus- wskie chaniczn¹ elektryczn¹ tyczne UltradŸwiêki Inne Przetwarza- Przenosze- Emisja akustynie energii nie energii czna kinetycznej w ciep³o Inne Zwiêkszanie Inne energii Rys. 5.16. Metody organoleptyczne i przyrzdowe w diagnostyce maszyn. Przyjmujc za kryterium podziału rodzaj nonika informacji o stanie maszyn, metody diagnostyczne dzieli si na metody oparte na pomiarze wartoci parametrów procesów roboczych, towarzyszcych (resztkowych), bada nieniszczcych oraz jakoci wytworów.

Metody diagnostyczne zdeterminowane, oparte s na modelach deterministycznych, wykorzystujcych jednoznaczn zaleno przyczynowo-skutkow midzy cechami stanu a parametrami sygnałów diagnostycznych (lub odwrotnie). Podstaw niezdeterminowanych (probabilistycznych) metod diagnostycznych, uwzgldniajcych zasady: nieoznaczonoci, nieliniowoci, losowoci i teorii chaosu zdeterminowanego jest losowy charakter wymusze i odpowiedzi, co prowadzi do poszukiwania zwizków przyczynowo-skutkowych w kategoriach prawdopodobiestw. Rodzaj modelu diagnostycznego Zdeterminowane Niezdeterminowane (losowe) Równania ró niczkowe liniowe Modele Modele typu Binarna ma- Probabilisty- Inne regresyjne obrazu cierz diagno- czna macierz Równania ró ni- styczna diagnostyczna czkowe, nieliniowe Metody odleg³oœciowe Metoda alge- Metoda Bayesa Inne bry logiki Metody chi- Metoda Walda perpowierzchni Metoda infodecyzyjnych rmacyjna Metoda topologiczna Parametry Parametry Parametry Metoda funkcji Metoda sku- Inne sygna³ów- stanu - sygna³ów potencjalnych tecznoœci parametry parametry -- informacyjnej stanu sygna³u miary eks- Inne Model liniowy ploatacji Metoda skutecznoœci pro- babilistycznej Modele nieliniowe sprowadzone do Metoda dymodelu liniowego namiczna Modele nieliniowe nie sprowadzalne do modelu liniowego Inne Modele wielowymiarowe (nieliniowa funkcja regresji) Modele wielowymiarowe (liniowa funkcja regresji) Rys.5.17 Podział metod diagnostycznych z uwzgldnieniem modelu diagnostycznego.

W rcznych metodach diagnozowania maszyn kolejno i jako wykonywanych sprawdze zaley bezporednio od uytkownika. Badania i ocena stanu maszyny trwa długo i jest mało efektywna. Z reguły rodek diagnozy jest łczony z badanym obiektem za pomoc szeregu elementów porednich, zniekształcajcych diagnoz. Metody półautomatyczne charakteryzuj si mniejszym udziałem człowieka w procesie diagnozowania, chocia nie wykluczaj go z tego procesu, szczególnie w zakresie sterowania i wnioskowania diagnostycznego. W metodach automatycznych wykonanie sprawdze, dobór warunków, analiza wyników i wydanie decyzji o stanie maszyny odbywa si poprzez układ decyzyjny, bez ingerencji człowieka. Personel diagnostyczny wykonuje jedynie czynnoci pomocnicze, np. przyłczenie układu do maszyny, uruchomienie maszyny, odbiór wyników badania, czynnoci obsługowe urzdzenia diagnostycznego.. S t o p i e ñ a u t o m a t y z a c j i œr o d k ó w d i a g n o z y M e t o d y r ê c z n e M e t o d y p ó ³ a u t o m a t y c z n e M e t o d y a u t o m R o z w i ¹ z a n i a z w y - k o r z y s t a n i e m t y p o - w y c h e l e m e n t ó w e l e k t r y c z n y c h i e l e k t r o n i c z n y c h R o z w i ¹ z a n i a k o r z y s t a n i e k o m p u t e r ó w M e t o d y s p e c j a l i s t y c z n e M e t o d y u n i w e r s a l n M e t o d y s z t u c z n e j i n t e l i g e n c j i M e t o d y s i e c i n e u r o n o w y c h S y s t e m y d o r a d c z b e z u c z e n i a s i ê z u c z e n i e m s i ê s a m o u c M i e j s c e u m i e j s c o w i e n i a œr o d k a d i a g n o z o w a n i a M e t o d y p o k ³ a d o w e M e t o d y z e w n ê t r z n e M e t o d y m i e s z a ( a u t o n o m i c z n e ) ( œr o d k i d i a g n o z y p o d ³ ¹ c z a s i ê d o m a s z y n y Rys. 5.18 Podział metod według kryterium automatyzacji bada. Automatyzacja bada diagnostycznych jak i wspomaganie ich technik komputerow powoduje: - zwikszenie wiarygodnoci i pewnoci uzyskiwanych wyników; - zmniejszenie czasu realizacji bada i ekstrakcji diagnozy; - zmniejszenie wymaga co do iloci i kwalifikacji personelu obsługujcego; - obnienie kosztów utrzymania maszyn w ruchu; - rozwój nowych, atrakcyjnych metod diagnostycznych w oparciu o systemy doradcze, sieci neuronowe, modelowanie holistyczne, fraktale itd.

Nowe techniki pomiarowe i sposoby realizacji urzdze diagnostycznych w technice mikroprocesorowej pozwoliły na szybki rozwój urzdze sterujco-diagnostycznych, coraz czciej zabudowywanych bezporednio w maszynach. Oprócz urzdze diagnostycznych zewntrznych pojawiaj si systemy diagnostyczne integralnie zwizane z obiektami, czsto o zupełnie nowych moliwociach diagnozowania, sterowania, szkolenia obsługi itd. oraz co jest szczególnie wane dla praktyki przemysłowej - o duej niezawodnoci działania i w miar prostym obsługiwaniu. 5.10 Techniki diagnozowania Maszyny przewaaj w ogólnej produkcji przemysłowej i czsto maj decydujcy wpływ na rozwój wielu dziedzin techniki. Proces ich projektowania i konstruowania, wytwarzania i eksploatacji pochłania ogromne iloci pracy, surowców i energii. W ostatnich latach nastpił szybki wzrost wymaga w stosunku do technicznych parametrów maszyn, przy równoczesnym deniu do zmniejszania kosztów wytwarzania i eksploatacji,co spowodowało zasadnicze przeobraenia w metodach kształtowania jakoci maszyn na wszystkich etapach ich istnienia. Osignity i cigle dokonujcy si postp w duym stopniu jest zwizany z rozwojem metod i rodków diagnostyki technicznej. Badania diagnostyczne prowadzone rónymi metodami i rodkami, o czym ju czciowo w sensie podziału metodologicznego powiedziano poprzednio, prowadzi si w celu oceny stanu i lokalizacji uszkodze, maj te za zadanie wykrycie lub potwierdzenie ogólnych zwizków przyczynowo - skutkowych. Badania te, traktowane jako metody i rodki naukowego eksperymentu (strona poznawcza), słu wic do rozwizywania problemów o bezpo- rednim znaczeniu praktycznym. Ogóln klasyfikacj rodków diagnozowania, ze wzgldu na stopie automatyzacji i miejsce ich rozmieszczenia, przedstawiono na rys.5.19. Zalenie od rodzaju zastosowanych rodków diagnozowania moliwe jest prowadzenie obserwacji zmian stanu maszyny: - metodami organoleptycznymi; - za pomoc pokładowych urzdze sterujco-diagnostycznych; - za pomoc zewntrznych urzdze diagnostycznych. Dla procesu diagnozowania istotne znaczenie maj stosowane metody pomiarowe i wykorzystywane przy tym rodki techniczne. Wybór ich jest uzaleniony od rodzaju diagnozowanego obiektu i wykorzystywanych parametrów diagnostycznych, jak równie zakresu i miejsca diagnozowania w procesie istnienia maszyny. W zwizku z tym róne rodzaje diag-

K ryterium klasyfikacjistopieñ automatyzacji U rz¹ dzenia diagnostyczne Rêczne Pó³automatyczne A utomatyczne Z w ykorzystaniem Z w ykorzystaniem Proste Z³o one typow ych elementów komputerów elektrycznych i elektronicznych Jednopo- W ielopoziomow e ziomow e Specjalistyczne U niw ersalne B ez Z Samonauczania nauczaniem ucz¹ ce siê K ryterium klasyfikacji - miejsce umieszczenia œrodka diagnozy Pok³adow e Zew nêtrzne M ieszane (autonomiczne) pod³¹ czone do maszyny Rys.5.19 Klasyfikacja rodków diagnozowania. nozowania (rys.5.20) kształtuj zapotrzebowanie na róne rodki i techniki diagnozowania. Stawianie diagnozy na podstawie mierzonych przez urzdzenia diagnostyczne sygnałów diagnostycznych jest spraw skomplikowan i trudn. Wie si to z zagadnieniami zbierania i przetwarzania sygnałów, ich interpretacji fizycznej oraz wnioskowania diagnostycznego, generujcego w efekcie kocowym diagnoz w jzyku zrozumiałym dla techników. Dodatkowe trudnoci wynikaj z pewnych właciwoci urzdzenia diagnostycznego, które: - ma ograniczon moliwo przekazywania rónorodnoci objawów w ograniczonym czasie (pomiar nie moe trwa nieskoczenie długo); - działa z pewnym opónieniem, w okrelonych warunkach współdziałania z otoczeniem; - wprowadza zakłócenia zniekształcajce informacj o aktualnym stanie maszyny. Wiedza, umiejtnoci i intuicja s czynnikami decydujcymi o prawidłowym postawieniu diagnozy i wydaniu zalece eksploatacyjnych. Sterowanie przyrzdami pomiarowymi polega na powodowaniu wykonania okrelonych działa za pomoc przyrzdów w zadanych chwilach lub co zadany okres; wyborze wielkoci badanych według zadanego stałego programu lub w zalenoci od wyników poprzednich pomiarów; tworzenie odpowiedniej dla danego pomiaru struktury systemu diagnostycznego poprzez włczanie odpowiednich przyrzdów pomiarowych i innych urzdze stymulujcych odpowiednie warunki badania.

RODZAJE DIAGNOZOWANIA KRYTERIA: na podstawie parametrów na podstawie parameparametry diagnostyczne procesów roboczych trów procesów resztkowych, geometrycznych i innych miejsce w procesie technologicznym ogólne szczegółowe rodzaj rodków diagnozowania stanowiskowe za pomoc urzdze przenonych sposób zastosowania stacjonarne ruchowe: pokładowe, przenone Rys. 5.20 Klasyfikacja rodzajów diagnozowania w aspekcie wykorzystywanych metod i rodków. W procesie przetwarzania informacji diagnostycznej oraz wnioskowania o stanie maszyny moe bra udział człowiek (proste urzdzenia diagnostyczne), lecz jego rola zostaje stopniowo ograniczana przez inteligentne systemy diagnostyczne. Rozwój elektroniki, a zwłaszcza zastosowanie mikroprocesorów umoliwia wprowadzanie istotnych zmian w istniejcych systemach sterowania działaniem urzdze. Dotychczasowe metody polegajce na rcznym podłczaniu przyrzdów pomiarowych do wyznaczonych punktów kontrolnych i podejmowaniu decyzji sterujcych na podstawie uzyskanych wyników pomiarów - s coraz powszechniej eliminowane. W miejsce systemów antropo-metrycznych wprowadza si mikroprocesorowe systemy monitorowania i generowania sygnałów sterujcych. Opracowanie wymaga technicznych dla projektujcego taki system kontroli wymaga okrelenia: jakie właciwoci i w jakich punktach obiektu maj by kontrolowane; wartoci granicznych kontrolowanych wielkoci, istotnych ze wzgldu na sterowanie funkcjonowaniem całego zespołu; zalenoci generowanych sygnałów sterujcych od wyników sprawdze; okresu powtarzania kontroli (okresu dozorowania). W trakcie projektowania naley dokona wyboru: rodzaju czujników reagujcych na zmiany wartoci kontrolowanych wielkoci; sposobu zbierania informacji; metody pomiaru zapewniajcej dostateczn dokładno; sposobu uzyskiwania wyniku sprawdzenia (porównania zmierzonej wartoci z wartociami granicznymi) i sposobu ich wizualizacji;

sposobu generowania sygnałów sterujcych i ich oddziaływania na urzdzenia wykonawcze. W przypadku gdy projektowany system automatycznego sterowania ma by modernizacj dotychczas funkcjonujcego systemu antropometrycznego, naley zastanowi si nad przydatnoci istniejcych urzdze wykonawczych (np. wentylatorów, nagrzewnic, regulatorów obrotów itp.). Jeli system jest projektowany od nowa, wyboru tych urzdze naley dokona na wstpie, gdy musz one spełnia szereg innych wymaga, wynikajcych z produkcyjnych procesów technologicznych. Ogóln struktur takiego systemu przedstawiono na rys. 5.21. Rodzaj i typ czujników zaley od badanych wielkoci (symptomów). Naley jednak dy do takiego zestawienia zespołu czujników, by miały one jednakowy parametr wyjciowy, natomiast generator sygnałów sterujcych powinien wytwarza sygnały o parametrach wymaganych przez urzdzenia wykonawcze. Otoczenie obiektu (materiały wejciowe) OBIEKT (zespół urzdze produkc.) Otoczenie obiektu (materiały wyjciowe) Komutator sygnałów sterujcych Generator sygnałów sterujcych Pami programu sterow. zbiorami danych Z e s p ó ł c z u j n i k ó w Komutator Układ pomiarowy Zespół komparatorów Pami wartoci odniesienia Pami wyników sprawdze Programowany analizator wyników sprawdze Pami programu operacyjnego Elementy sygnalizacji i rejestracji Zespół urzdze wykonawczych Rys. 5.21 Struktura systemu kontroli sterujcego zespołem urzdze Urzdzenia wykonawcze steruj działaniem zespołu urzdze zgodnie z zadanym programem. Z punktu widzenia systemu sterujcego wyróni mona kilka rodzajów programów, w których sterowanie odbywa si: a) w funkcji czasu, jest to najprostszy sposób sterowania, w którym urzdzenia produkcyjne s włczane i wyłczane w zadanych chwilach, bez wzgldu na ich stan i stan otoczenia obiektu. b) w funkcji stanu otoczenia urzdze produkcyjnych, tj. iloci dostarczanych im materiałów (podzespołów, elementów a take mediów energetycznych) i ich

jakoci (kontrola parametrów) lub stanu elementów wyjciowych (wyprodukowanych przez urzdzenia produkcyjne). W tym programie urzdzenia wykonawcze systemu reaguj na takie sygnały jak: brak materiału do produkcji, nie właciwe jego parametry, zakoczenie wykonywania elementu, stan elementów w magazynie itp. c) w funkcji stanu urzdze produkcyjnych, okrelonego przez ich wybrane parametry. W tym przypadku urzdzenia wykonawcze sygnalizuj niezdatno urzdzenia produkcyjnego lub powoduj jego wyłczenie. Optymalnym sposobem sterowania zespołem urzdze jest program, w którym wykorzystuje si wszystkie wymienione funkcje, przy czym nadaje si im okrelone priorytety. Uwzgldniajc powysze wymagania w strukturze systemu automatycznego sterowania naley wyróni dwa podsystemy, z których jeden steruje zbieraniem danych i wypracowywaniem diagnoz, a drugi steruje działaniem obiektu i jego otoczenia poprzez urzdzenia wykonawcze. Zautomatyzowanie bada diagnostycznych obiektów złoonych powanie zwiksza efektywno ich wykorzystania wskutek: - zmniejszenia czasu przestoju na okres badania; - zwikszenia wiarygodnoci wyników kontroli; - zmniejszenia wymaga co do liczebnoci i kwalifikacji załóg obsługujcych; - obnienia kosztów eksploatacji. Przykłady relacji midzy kosztami i czasem charakteryzujcymi zastosowanie zautomatyzowanego i niezautomatyzowanego sposobu kontroli stanu przedstawiono na rys. 5.22. Wzgldny koszt zastosowania Wzgldny czas kontroli 8 Kontrola rczna 6 Kontrola rczna 4 Kontrola automatyczna 2 Kontrola pólautomatyczna Kontrola automatyczna 100 200 300 400 Liczba 1000 2000 3000 Liczba cech operacji kontrolnych kontrolowanych Rys. 5.22 Wpływ złoonoci maszyny na koszt i czas kontroli stanu. Metody jak i urzdzenia diagnostyczne projektuje si na etapie konstruowania maszyn gdzie równolegle z powstajc koncepcj rozwiza funkcjonalnych mona zaplanowa struktur kontrolno-pomiarow. Wraz z doskonaleniem projektu maszyny opracowuje si coraz dokładniej równie jej układ diagnostyczny, przy czym niezbdna jest znajomo: - podstawowych funkcji wynikajcych z przeznaczenia maszyny oraz głównych parametrów technicznych maszyny;

- schematu funkcjonalnego maszyny; - danych niezawodnociowych elementów, podzespołów, zespołów (np. intensywno uszkodze, strumie uszkodze, słabe ogniwa itp.); - dopuszczalnego czasu trwania bada diagnostycznych i nakładów na aparatur. Na podstawie tych wstpnych danych projektant winien dokona wyboru reprezentatywnych cech stanu maszyny, silnie skorelowanych z parametrami technicznymi, których zbadanie dostpnymi metodami i rodkami diagnostycznymi umoliwi uytkownikowi okrelenie stanu maszyny. Przy wyborze sposobu kontroli naley wzi pod uwag cechy diagnozowanej maszyny oraz cechy charakterystyczne rónych wariantów rozwiza aparatury kontrolujcej. Aparatura do automatycznej kontroli charakteryzuje si: - du dokładnoci wyniku sprawdzenia i obiektywnoci diagnozy; - du prdkoci działania; - przystosowaniem wyniku kontroli do zautomatyzowanej rejestracji i przetwarzania; - małymi wymaganiami co do liczebnoci i kwalifikacji personelu obsługujcego; - du iloci połcze z badan maszyn, z czym wie si moliwo sprze i zakłóce; - du złoonoci. W zwizku z tym, ten rodzaj aparatury zaleca si stosowa w przypadku duej liczby punktów kontroli, wielu symptomów stanu, odpowiedzialnej roli maszyny oraz krótkiego czasu przeznaczonego na kontrol. Aparatura do półautomatycznej kontroli charakteryzuje si: - mniejsz prdkoci działania w porównaniu z aparatur automatyczn; - udziałem operatora w sterowaniu procesem kontroli oraz w opracowywaniu diagnozy; - prostsz konstrukcj i mniejsz iloci połcze z maszyn. W zwizku z tym, ten rodzaj aparaturyzaleca si stosowa w przypadku, gdy liczba punktów kontroli i symptomów stanu nie przekracza kilkudziesiciu. Aparatura do nieautomatycznej kontroli stanu stanowi zespół standardowych przurzdów kontrolno-pomiarowych, których sposób uycia okrela instrukcja, a kolejno i jako wykonywanych sprawdze zaley od kwalifikacji operatora. Ten sposób kontroli charakteryzuje si: - moliwoci działania bez układów przenoszcych, komutacyjnych i przetwarzajcych, niezbdnych przy kontroli automatycznej; - niszym kosztem opracowania aparatury; - duymi wymaganiami co do kwalifikacji obsługujcego i stosunkowo duym czasem kontroli; - mał prdkoci działania i nisz trafnoci (obiektywnoci) decyzji diagnostycznych. Ten rodzaj kontroli zaleca si stosowa przy niewielkiej liczbie punktów kontrolnych i symptomów diagnostycznych, dla maszyn o niskiej odpowiedzialnoci. Aparatura diagnostyczna, umoliwiajca rózne techniki diagnozowania,moe by oceniana według nastpujcych kryteriów: - zakres bada diagnostycznych i kompleksowo kontroli; - przystosowanie metody bada i sposobu jej realizacji do wymaga kształtowania jakoci maszyny; - wiarygodno generowanych diagnoz; - dokładno pomiaru cech i skuteczno kontroli; - prdko działania i czas gotowoci; - liczebno i kwalifikacje personelu diagnostycznego; - zgodno rodzaju konstrukcji i technologii aparatury diagnostycznej i maszyny; - stopie zautomatyzowania;

- niezawodno aparatury diagnostycznej oraz jej wpływ na niezawodno maszyny; - koszt produkcji i eksploatacji; - ciar i wymiary; - wygoda, bezpieczestwo uytkowania i obsługiwania. Nowoczesne maszyny realizuj, czsto współbienie, wiele rónorodnych, równoległych z innymi zada, przy wykorzystaniu tych samych rodków sprztowych oraz tych samych danych. Przykładem mog by niektóre systemy sterowania procesów przemysłowych, w których informacja o stanie procesu słuy zarówno biecemu sterowaniu, jak i badaniom własnoci procesu. Trudno zatem jednoznacznie sformułowa zasady i metodologi rónych technik diagnozowania we wszelkich procesach diagnostycznych, coraz czciej wykorzystywanych w praktyce przemysłowej. 5.11 Przykład projektu aparatury diagnostycznej Aparatura diagnostyczna połczona w okrelony sposób, uzaleniony od wybranej koncepcji prowadzonej kontroli, stanowi układ diagnostyczny. Istnieje wiele rodzajów takiej aparatury, ale najogólniej jest to: - aparatura uniwersalna, przyłczana do obiektów z zewntrz na czas kontroli; - aparatura specjalistyczna,wbudowana do obiektu na stałe-do kontroli cigłej (monitorowanie stanu) lub okresowej. Szybki rozwój techniki cyfrowej umoliwił konstruowanie zautomatyzowanych urzdze diagnostycznych, najczciej typu uniwersalnego. Jest to pewnego rodzaju specjalistyczna maszyna cyfrowa, która pracujc metod obiegu szeregowego dokonuje kompleksowej kontroli stanu obiektu. Po zmianie programu nadaje si do badania stanu obiektu innego typu. W celu otrzymania na wyjciu obiektu sygnałów charakteryzujcych jego stan trzeba na wejciu wytworzy (doprowadzi) kontrolne sygnały wejciowe. Naley wic: - wytworzy kontrolne sygnały wejciowe i poda je w odpowiedniej kolejnoci i we właciwe miejsca obiektu badanego; - przetworzy uzyskane sygnały diagnostyczne na dan posta i doprowadzi w odpowiedniej kolejnoci do układu porównania (komparatora); - doprowadzi do komparatora sygnały graniczne stanu zdatnoci i dokona porównania z sygnałem odpowiedzi; - przeanalizowa uzyskany wynik w oparciu o przyjte kryteria oceny stanu zdatnoci (w normie-poza norm), doprowadzi sygnał wyniku do urzdzenia programujcego, które powoduje przejcie do nastpnego etapu kontroli lub jej wstrzymanie; - poda sygnał włczenia podprogramu lokalizacji uszkodzenia w przypadku uzyskania wyniku poza norm ; - przedstawi na wskaniku rezultat badania lub dokona jego trwałej rejestracji; - przeprowadzi samokontrol aparatury diagnostycznej. Realizacja powyszych zada wymaga opracowania złoonego urzdzenia, które w uproszczeniu mona przedstawi za pomoc schematu blokowego podanego na rys. 5.23. Najbardziej rozbudowanym zespołem urzdzenia jest układ programujcy, który kieruje prac całej zautomatyzowanej aparatury według wczeniej opracowanego programu badania diagnostycznego. W układzie tym nastpuje odczyt programu, przesłanie w odpowiedniej kolejnoci sygnałów włczenia generatorów sygnałów kontrolnych i innych obwodów aparatury diagnostycznej oraz podanie na komparator sygnałów do porównania.

Generator sygnałów kontrolnych Sterowanie generatorów sygnałowych OBIEKT BADANIA DIAGNOSTYCZNEGO Układ samokontroli Selekcja Selekcja Sygnały graniczne i opóniajce Sterowanie kolejnoci (synchronizator) Odczyt programu kontroli Program diagnostyczny PROCESOR Komparator Analizator Rejestrator WSKANIK STANU (DIAGNOZA) UKŁAD PROGRAMUJCY Rys.5.23 Uproszczony schemat blokowy uniwersalnej aparatury diagnostycznej. Układ programujcy składa si z bloków wykazanych na schemacie, zrealizowanych z wykorzystaniem techniki cyfrowej, czytników fotoelektrycznych, elektromechanicznych lub magnetycznych, bloków sterowania i selekcji z synchronizatorem, licznikami dekadowymi, logicznymi układami cyfrowymi i komutatorami elektronicznymi. Aparatura diagnostyczna o specjalistycznym zastosowaniu jest na ogół wbudowana do badanego obiektu. Nie jest ona tak rozbudowana jak aparatura uniwersalna, ale ma te i mniejsze moliwoci co do liczby kontrolowanych cech, elastycznoci zmian programów i dokładnoci wyników. Przykładem rozwizania specjalistycznej aparatury diagnostycznej jest komputerowy tester stanu silnika wysokoprnego, przedstawiony na rys.5.24. Funkcjonowanie testera jest oparte na metodach wykorzystujcych generowane przez silnik zmienne wielkoci procesów fizycznych, takich jak : - analiz cinienia w przewodach wtryskowych, - analiz fluktuacji prdkoci ktowej wału korbowego silnika, - analiz parametrów obwodów elektrycznych. Po przeprowadzeniu oceny przydatnoci moliwych metod oceny stanu silnika do realizacji w technice komputerowej zaproponowano zestaw metod do całkowicie bezinwazyjnej, szybkiej i pewnej oceny silnika. Ocen kocow stanu silnika wysokoprnego przeprowadza si na podstawie:

- przebiegów cinienia w przewodach wtryskowych, - przebiegów prdkoci regulatorowych, - charakterystyk mocy i momentu obrotowego w funkcji prdkoci ktowej wału silnika. Mikrokomputerowy zestaw przenony zbudowano w oparciu o komputer 486 DX2, taktowany zegarem 33MHz. W skład zestawu wchodz ponadto : -zespół czujników pomiarowych i złcz z silnikiem, -układy dopasowujco - sprzgajce, -monitor, klawiatura, drukarka. Docelowo przewiduje si zastosowanie obudowy przemysłowej, umoliwiajcej eksploatacj testera w warunkach duego zapylenia, wilgotnoci i obnionej temperaturze oraz klawiatury numerycznej zdalnego sterowania. Rys.5.24 Schemat ideowy testera silników wysokoprnych. Działanie testera oparte jest o zestaw programowych modułów w jzyku Turbo Pascal 7.0 pisanych w stylu strukturalnym. Wyróniono tu programy tzw. organizacyjne, pozwalajce na tworzenie dynamicznego menu systemu, korzystanie z menu przy pomocy klawiatury, myszki, drka sterowniczego, a take uniwersalne moduły prezentacji grafiki na ekranie monitora i wydrukach. Do programów funkcjonalnych zaliczono programy pozwalajce na pomiar i przetworzenie wyników dla uzyskania interesujcego parametru stanu silnika. Zaliczy do nich nale- y : moduł pomiaru prdkci ktowej i kta wyprzedzenia tłoczenia, wyznaczania charakterystyk bezwładnociowych mocy i momentu, prezentacji parametrów układu wtryskowego, wyznaczania cinienia koca suwu sprania, wyznaczania parametrów instalacji elektrycz-

nej. Powysze moduły zostały połczone w jedn cało, przy czym uytkownik ma do dyspozycji rozwijane, przyciskowe menu. Istnieje te moliwo rcznego wykonywania poszczególnych testów diagnostycznych, przy pomocy opcji - TEST. Cykl bada diagnostycznych testerem obejmuje wykonanie nastpujcych czynnoci : - oczujnikowanie silnika, - doprowadzenie silnika do równowagi cieplnej, - kontrol poprawnoci podłczenia czujników, - ocen poziomów sygnałów, - ocen zakresu i równomiernoci biegu silnika, - pomiar któw wyprzedzenia tłoczenia paliwa do 1 cylindra, przy zadanych prdkociach ktowych silnika (2 pomiary lub wicej), - wyznaczenie charakterystyki dynamicznej silnika, - kontrol parametrów układu wtryskowego, - porównawczy test szczelnoci cylindrów, - kontrol alternatora. Na ekranie monitora testera w polach odczytowo - sterujcych prezentowane s wyniki bada diagnostycznych. Górny pas "status" podaje w kolejnoci biec funkcj testera, nazw urzdzenia i aktualny czas badania. Niej, przy lewym brzegu, znajduje si główne pole prezentacji mierzonych przebiegów lub najwaniejszych wyników przetwarzania (np. charakterystyka dynamiczna). Przykładowe wyniki bada pokazano na rys.5.25. Rys.5.25 Przykładowe wyniki bada (przebieg wtrysku, wartoci cinie w cylindrach). Praw stron ekranu zajmuj pola prezentacji wartoci waniejszych parametrów. Pas dolny tworz przyciski rozwijanego "menu" programu testera. Uruchomienie funkcji opisane na polach przycisków moliwe jest przez nacinicie odpowiadajcego im klawisza funkcyjnego klawiatury, bd za pomoc klawiszy ruchu kursora i nacinicia klawisza Enter.