Podstawowe pojęcia: Diagnostyka, wiadomości podstawowe Diagnostyka z gr.: diagnostikós oznacza "umiejący rozpoznawać To nauka początkowo wiązana głównie z medycyną nauka o sposobach rozpoznawania chorób. Diagnostyka techniczna Nauka zajmująca zagadnieniami bieżącej i przewidywanej oceny stanu technicznego maszyny, urządzenia poprzez badanie własności procesów roboczych i towarzyszących pracy maszyny, a także poprzez badanie własności wytworów maszyny. Diagnostyka procesów przemysłowych Nauka zajmująca się zagadnieniami wykrywania i lokalizowania defektów i w procesach przemysłowych - całej instalacji technicznej, jej poszczególnych komponentach, a także urządzeniach pomiarowych oraz elementach wykonawczych i regulacyjnych.
Podstawowe pojęcia: Diagnostyka, wiadomości podstawowe Proces diagnostyczny czynność, w wyniku przeprowadzenia której na drodze przetworzenia informacji o obiekcie diagnozowania następuje określenie lub estymacja jego stanu, wykrywane i lokalizowane są defekty i / lub uszkodzenia. Obiekt urządzenie lub zbiór urządzeń technologicznych i procesów w nich zachodzących (system); często wraz ze zbiorem urządzeń automatyki sterujących tymi procesami. Defekt niedopuszczalne odchylenie co najmniej jednej cechy lub zmiennej opisującej proces; powoduje pogorszenie jakości działania systemu. Uszkodzenie trwała niezdolność systemu lub jego komponentu do wypełniania wymaganych zadań w założonych warunkach eksploatacyjnych.
Podstawowe pojęcia: Diagnostyka, wiadomości podstawowe Symptom zmiana wielkości obserwowanej poza jej normalny zakres wartości; jest nośnikiem informacji o możliwych defektach lub uszkodzeniach obiektu. Sygnał przebieg dowolnej wielkości fizycznej, będącej nośnikiem informacji. Detekcja defektu / uszkodzenia Wykrycie defektu / uszkodzenia. Lokalizacja defektu / uszkodzenia Określenie jego miejsca wystąpienia. Identyfikacja defektu / uszkodzenia Określenie rozmiaru i charakteru jego zmienności w czasie. Analiza defektu / uszkodzenia Określenie jego źródła i zebranie wiedzy w celu przeciwdziałania mu.
Podstawowe pojęcia: Diagnostyka, wiadomości podstawowe Redundancja analityczna użycie kilku, niekoniecznie opartych na tych samych przesłankach, sposobów wyznaczania wielkości współpanującej proces, przy czym jedna z metod ma postać modelu w formie analitycznej. Model ilościowy zbiór zależności wiążących zmienne i parametry systemu pozwalający opisać ilościowe zachowanie się systemu (ilościowy przebieg procesu). Model jakościowy zbiór zależności wiążących zmienne i parametry systemu pozwalający opisać jakościowe zachowanie się systemu (reguły logiczne, klauzule). Model diagnostyczny zbiór zależności wiążących specyficzne wielkości wejściowe symptomy, ze specyficznymi wielkościami wyjściowymi - defektami; relacja przyczynowo skutkowa.
Diagnostyka, wiadomości podstawowe Podział defektów z uwagi na ich przebieg w czasie: a) nagłe (skokowe) b) w stanie początkowym (dryfujące) c) przerywane a) f b) f t c) f t t
Diagnostyka, wiadomości podstawowe Ze względu na pozyskiwanie informacji o obiekcie diagnozowanym proces diagnozowania można podzielić na fazy: a) mierzenie pozyskiwanie informacji o wartościach badanych wielkości; b) sprawdzanie pozyskiwanie wiadomości o stosunku wartości badanych do odniesienia; c) wnioskowanie pozyskiwanie wiadomości o relacjach pomiędzy zbiorem uzyskanych wyników sprawdzeń, a zbiorem rozróżnialnych stanów obiektu.
Diagnostyka, wiadomości podstawowe Dwuetapowość procesu diagnostycznego: a) detekcja; b) lokalizacja; dwuetapowość procesu lokalizacji: a) szybkie wygenerowanie wiarygodnych diagnoz dla układów zabezpieczeń mała szczegółowość rozróżniania, uwzględniająca wymagania układów zabezpieczających; baza danych diagnostycznych wykorzystywana na tym etapie wnioskowania projektowana jest w sposób zapewniający dużą wiarygodność przy możliwie najkrótszym czasie wnioskowania; b) dokładne określenie miejsca, rodzaju i rozmiaru uszkodzenia; rozpatrywany jest pełen zbiór możliwych, a baza danych diagnostycznych opracowywana jest w sposób zapewniający maksymalną wiarygodność i dokładność.
Diagnostyka, wiadomości podstawowe sygnały pomiarowe sygnały sterujące symptomy DETEKCJA sygnały LOKALIZACJA diagnozy Fazy procesu diagnostycznego
Diagnostyka, wiadomości podstawowe Struktura dwuetapowego algorytmu lokalizacji PROCES UKŁADY ZABEZPIECZEŃ DETEKCJA USZKODZEŃ diagnozy wstępne duża wiarygodność i szybkość wnioskowania ETAP PIERWSZY LOKALIZACJI ETAP DRUGI LOKALIZACJI diagnozy ostateczne duża wiarygodność i dokładność wnioskowania
DIAGNOSTYKA W UKŁADACH AUTOMATYKI Diagnostyka, wiadomości podstawowe komunikacja Fisher poziom 3 poziom 2 elektroniczne moduły systemu sterującego poziom 1 Fisher urządzenia wykonawcze i pomiarowe proces, komponenty
SPECYFIKA DIAGNOSTYKI PROCESÓW PRZEMYSŁOWYCH Diagnostyka, wiadomości podstawowe Obiekty diagnozowania to złożone instalacje technologiczne w przemyśle chemicznym, energetycznym, hutniczym itp.. Bardzo duża liczba możliwych. Wykorzystanie wyłącznie danych roboczych brak możliwości zakłócania przebiegu procesu. Realizacja diagnostyki na bieżąco w trakcie trwania procesu. Brak danych pomiarowych dla stanów awaryjnych. Awarie występujące po raz pierwszy powinny być rozpoznawane. W systemach DCS i SCADA dostępne są duże zbiory danych pomiarowych przydatnych do budowy modeli.
PROBLEMY DIAGNOSTYKI PROCESÓW PRZEMYSŁOWYCH Diagnostyka, wiadomości podstawowe Sprzeczność między dążeniem do wczesnego wykrywania małych a fałszywymi alarmami. Niepewność symptomów. Uzyskanie wysokiej rozróżnialności. Niepewność relacji uszkodzenia symptomy. Uszkodzenia wielokrotne. Dynamika powstawania symptomów. Zmiany zbioru zmiennych pomiarowych i struktury obiektu. Niejednakowy stopień wiedzy o różnych częściach obiektu diagnozowania potrzeba integracji różnych metod. Konieczność dekompozycji i diagnozowania zdecentralizowanego.
Przyczyny i skutki występowania defektów i Diagnostyka, wiadomości podstawowe Pętla dodatniego sprzężenia generacji Nagromadzenie informacji alarmowych Mogą powodować: straty ekonomiczne, skażenie środowiska, zagrożenie ludzkiego zdrowia i / lub życia. Przeciążenie informacyjne operatorów Stany nienormalnej pracy obiektu Są wywoływane: uszkodzeniami - duża złożoność systemu - - jego starzenie się, - czynniki losowe, błędami obsługi - złożoność systemu.
Jak projektować systemy nadzoru procesów Diagnostyka, wiadomości podstawowe Co wolno operatorowi procesu? Pod jakim warunkiem operator może to zrobić?
Zakres diagnostyki procesów przemysłowych Diagnostyka, wiadomości podstawowe ERP ERP (ang. Enterprise Resource Planning) Planowanie Zasobów Przedsiębiorstwa APS APS (ang. Advanced Planning System) System Zaawansowanego Planowania MES MES (ang. Manufacturing Execution Systems) Systemy Realizacji Produkcji. Zarządzanie Warstwa automatyki Układy wykonawcze i pomiarowe
Charmonogramowanie prac remontowych. Okresowe przeglądy oraz prace remontowe podejścia Przerwanie eksploatacji w celu przeprowadzenia przeglądu i niezbędnych prac remontowych - wiąże się z dużymi stratami produkcyjnymi oraz znacznymi kosztami prac remontowych. Wydłużanie okresu między remontami może doprowadzić do awarii maszyn i urządzeń, a w przypadku niebezpiecznych instalacji technologicznych wręcz do katastrofy. T T T t
Charmonogramowanie prac remontowych. Remonty na podstawie bieżącej oceny stanu podejścia - strategia przeprowadzania remontów na podstawie bieżącej oceny stanu technicznego obiektu. Warunek konieczny - realizacja monitorowania stopnia degradacji aparatów technologicznych oraz prognozowanie czasu do osiągnięcia stanu krytycznego. System monitorowania stopnia degradacji i prognozowania czasu do stanu krytycznego T 1 T 2 T 3 t
. Czy prędkość degradacji stanu technicznego jest stała? N Czy istnieją wiarygodne symptomy zbliżania się do stanu krytycznego? N Czy remont wyprzedzający osiągnięcie stanu krytycznego jest uzasadniony ekonomicznie? T N Charmonogramowanie prac remontowych T Czy istnieją efektywne narzędzia diagnostyczne i procedury monitorowania stanu technicznego? T Stałe interwały międzyremontowe T Remonty planowane w oparciu o stan techniczny T N Praca do awarii
Diagnostyka, wiadomości podstawowe Podział metod diagnostycznych: 1. inwazyjne; 2. nieinwazyjne. Podział eksperymentów diagnostycznych: 1. czynne; 2. bierne. Sterowanie / regulacja a systemy diagnostyki zakłócenia zadajnik + układy zadajnik sterownik regulator obiekt / nastawcze / wykonawcze proces układy pomiarowe parametry
Taśmociąg opis działania systemu Obiekty diagnostyczne Urządzenie pozwalające na dwukierunkowy transport elementów pomiędzy dwoma stanowiskami roboczymi (dolnym i górnym). Urządzenie pracuje w trybie automatycznym, w którym to po naciśnięciu przez operatora przycisku sterującego znajdującego się u dołu / góry urządzenia wykonuje przetransportowanie elementu z dołu do góry / z góry na dół. Ruch wykonywany jest tak długo, aż element zostanie wykryty przez odpowiedni czujnik obecności przedmiotu (górny / dolny). Urządzenie wyposażone jest w Przycisk Stopu Awaryjnego pozwalający na zatrzymanie pracy urządzenia poprzez jego wciśnięcie. Napęd stanowi silnik elektryczny.
Taśmociąg lista potencjalnych defektów obiektu Obiekty diagnostyczne 1. Uszkodzenie / defekt silnika. 2. Zerwanie się taśmy transportującej. 3. Zaklinowanie się taśmy transportującej ślizganie się na rolkach. 4. Uszkodzenie dolnego czujnika obecności przedmiotu. 5. Uszkodzenie górnego czujnika obecności przedmiotu. 6. Uszkodzenie dolnego przycisku sterującego. 7. Uszkodzenie górnego przycisku sterującego. 8. Uszkodzenie przycisku PSA. 9. Uszkodzenie syreny / lampki sygnalizacyjnej. 10. Uszkodzenie PLC. 11. Brak prawidłowej komunikacji.
Zbiornik opis działania systemu Obiekty diagnostyczne Obiekt pozwalający na rezerwowe gromadzenie zasobów cieczy. Zadaniem układu sterowania jest utrzymywanie zadanej ilości (poziom) cieczy w zbiorniku. Układ zasilany jest przez pompę o stałej wydajności. Dodatkowo pomiędzy wejściem do zbiornika, a pompą umieszczony jest zawór odcinający, sterowany dwustanowo. Ze zbiornika ciecz może być odbierana - - charakter stochastyczny procesu. Czujnik poziomu służy do identyfikacji stopnia (poziom) napełnienia zbiornika.
Zbiornik lista potencjalnych defektów obiektu Obiekty diagnostyczne 1. Uszkodzenie /defekt pompy. 2. Uszkodzenie / defekt miernika poziomu. 3. Przytkanie przepływów rury. 4. Uszkodzenie / defekt zaworu. 5. Pęknięcie zbiornika. 6. Uszkodzenie syreny / / lampki sygnalizacyjnej. 7. Uszkodzenie PLC. 8. Nieprawidłowa komunikacja.
Detekcja. Metody detekcji defektów Metody bazujące na kontroli parametrów zmiennych procesowych: Metody kontroli ograniczeń wartości zmiennych procesowych: Kontrola przekroczeń granicznych; Kontrola trendów; Kontrola wartości zmiennych binarnych. Metody analizy sygnałów: Analiza statystyczna sygnałów; Analiza spektralna sygnałów; Wykorzystanie modeli sygnałów do predykcji ich wartości. Metody bazujące na kontroli związków między zmiennymi procesowymi: Metody wykorzystujące proste związki między sygnałami: Wykorzystanie redundancji sprzętowej; Kontrola sygnałów sprzężeń zwrotnych; Kontrola relacji między wartościami zmiennych; Kontrola zgodności kierunków zmian sygnałów. Metody wykorzystujące modele analityczne: Detekcja z wykorzystaniem modeli fizycznych; Detekcja z wykorzystaniem modeli liniowych typu wejście wyjście; Detekcja z wykorzystaniem obserwatorów stanu; Detekcja na podstawie identyfikacji on line. Metody wykorzystujące modelowanie jakościowe i neuronowe: Detekcja z wykorzystaniem modeli jakościowych w postaci reguł typu jeśli-to; Detekcja z wykorzystaniem modeli rozmytych; Detekcja z wykorzystaniem modeli neuronowych.
Detekcja Metody bazujące na kontroli parametrów zmiennych procesowych. Metody kontroli ograniczeń wartości zmiennych procesowych.. Kontrola przekroczeń granicznych (wiarygodności dla zmiennych analogowych) Polega na umownym przyjęciu dla poszczególnych sygnałów, wartości traktowanych jako graniczne i sprawdzaniu, czy wartości sygnałów mierzonych na obiekcie znajdują się w przedziale wyznaczonym przez przyjęte granice. Jeżeli podczas testu wartości sygnałów znajdują się poza przyjętymi granicami oznacza to nieprawidłowy przebieg procesu. y Granica bezpieczeństwa Granica alarmowa Alarm Zadziałanie blokady Diagnoza Uszkodzenie Uszkodzenie zakres zmian wielkości fizycznej np. 3000 obr/min zakres zmian wielkości pomiarowej np. 3600 obr/min zakres zmian sygnału pomiarowego np. 10 V t
. Kontrola trendów Detekcja Metody bazujące na kontroli parametrów zmiennych procesowych. Metody kontroli ograniczeń wartości zmiennych procesowych.. Wnioskowanie o stanie diagnozowanego obiektu opiera się o kontrolę szybkości zmian wartości sygnałów. Kontroli dokonuje się poprzez porównanie dwóch wartości. Pierwszą jest zmiana testowanego sygnału mierzona na obiekcie. Obliczana jest jako różnica wartości aktualnej i poprzedniej pomiaru. Drugą jest zmiana testowanego sygnału przewidziana lub wyznaczona dla stanu bez uszkodzenia obiektu.
. Kontrola wartości zmiennych binarnych Detekcja Metody bazujące na kontroli parametrów zmiennych procesowych. Metody kontroli ograniczeń wartości zmiennych procesowych. Metoda ta zasadza się na sprawdzaniu efektów wywołanych celową zmianą wartości binarnego sygnału sterującego (testującego) w układzie wykonawczym. Niepojawienie się określonego, z góry przewidzianego efektu tego działania stanowi symptom wystąpienia uszkodzenia. Aktualny stan pracy układu wykonawczego sygnalizowany jest binarnie.
. Analiza statystyczna sygnałów Detekcja Metody bazujące na kontroli parametrów zmiennych procesowych. Metody analizy sygnałów. Analiza sygnału to działanie, w wyniku którego otrzymuje się zbiór cech sygnału, którymi jest on opisany. Sygnał (wynik pomiaru wielkości fizycznej) powinien być opisany odpowiednim modelem matematycznym, który umożliwi opis obserwowanych zjawisk. Sygnał deterministyczny posiada matematyczny model (umożliwiający jednoznaczne odtworzenie sygnału) opisany funkcją czasu, częstotliwości lub położenia o wartościach rzeczywistych lub zespolonych. Sygnał stochastyczny jest opisywany przez zbiór pojedynczych wyników obserwacji jakiegoś zjawiska. Analizę statystyczną przeprowadza się najczęściej dla sygnałów losowych. Podstawowymi cechami opisującymi statystyczne właściwości sygnałów są: wartość średnia sygnału, wariancja, odchylenie standardowe.
. Analiza spektralna sygnałów Detekcja Metody bazujące na kontroli parametrów zmiennych procesowych. Metody analizy sygnałów. Analiza spektralna zwana także analizą widmową pozwala na określenie cech ilościowych i jakościowych sygnału na podstawie badania widma sygnału. Bazuje na modelach sygnału w dziedzinie czasu, dla których sygnał reprezentowany jest przez szereg Fouriera. W modelu tym właściwy sygnał złożony jest ze składowych harmonicznych. Celem opisu amplitud, oraz faz składowych harmonicznych rozpatruje się je jako zespolone funkcje okresowe postaci: x( t) e j t cos( t) j sin( t) 2 f Wyniki analizy najczęściej przedstawia się w postaci wykresów zmienności w funkcji częstotliwości: amplitudy, gęstości mocy.
. Wykorzystanie modeli sygnałów do predykcji ich wartości Detekcja Metody bazujące na kontroli parametrów zmiennych procesowych. Metody analizy sygnałów. Posiadając model matematyczny sygnału można wyliczyć wartość sygnału w każdej chwili czasu, także przyszłej. Ścisłe modele matematyczne występują dla sygnałów deterministycznych. Dla sygnałów losowych model w postaci procesu stochastycznego pozwala na wyznaczenie z pewnym prawdopodobieństwem wartości sygnału w zadanej chwili czasu. Możliwość wyznaczenia dokładnej lub z pewnym prawdopodobieństwem przybliżonej wartości sygnału badanego w przyszłości na bazie jego modelu, umożliwia przeprowadzenie procesu wnioskowania o zbliżającym się defekcie.
. Wykorzystanie redundancji sprzętowej Detekcja Metody bazujące na kontroli parametrów zmiennych procesowych. Metody bazujące na kontroli związków między zmiennymi procesowymi. Umożliwia detekcję i lokalizację w torach pomiarowych oraz regulatorów. Może zostać zachowana ciągłość pracy systemu w przypadku awarii. Metody wykorzystujące proste związki między sygnałami.
. Kontrola sygnałów sprzężeń zwrotnych Detekcja Metody bazujące na kontroli parametrów zmiennych procesowych. Metody bazujące na kontroli związków między zmiennymi procesowymi. Metody wykorzystujące proste związki między sygnałami. Sygnał sprzężenia zwrotnego niesie informację o wyjściu całego, bądź części układu objętej sprzężeniem zwrotnym. Podając na układ ze sprzężeniem zwrotnym sygnał sterujący, oczekujemy zmniejszenia wartości błędu sygnału regulowanego. Jeżeli pomimo działań regulatorów wartość błędu w układzie nie zmienia swojej wartości lub rośnie, może to oznaczać wystąpienie uszkodzenia w układach wykonawczych lub układach regulacji występujących w pętli sprzężenia zwrotnego.
. Kontrola relacji między wartościami zmiennych Detekcja Metody bazujące na kontroli parametrów zmiennych procesowych. Metody bazujące na kontroli związków między zmiennymi procesowymi. Metody wykorzystujące proste związki między sygnałami. Metodę tą można zastosować w przypadku znajomości relacji ilościowych pomiędzy wartościami zmieniających się sygnałów. Znajomość takiej relacji umożliwia wyliczenie ilościowej zmiany wartości jednego sygnału na podstawie znajomości ilościowej zmiany wartości innych sygnałów powiązanych z nim znanymi relacjami. Wykrycie zmian testowanego sygnału o wartości innej niż wynikająca z relacji między zmianami znanych sygnałów może być symptomem wystąpienia uszkodzenia.
. Kontrola zgodności kierunków zmian sygnałów Detekcja Metody bazujące na kontroli parametrów zmiennych procesowych. Metody bazujące na kontroli związków między zmiennymi procesowymi. Metody wykorzystujące proste związki między sygnałami. Metoda ta uwzględnia relacje odnośnie trendów powiązanych ze sobą sygnałów. Powiązanie pomiędzy sygnałami polega na zmianie kierunku jednego sygnału dla zmiany kierunku innego sygnału lub grupy sygnałów. Metoda opiera się na znajomości powiązań co do zgodności kierunków zmian sygnałów testowanych ze znanymi. Pojawienie się zmiany kierunku testowanego sygnału w stronę przeciwną niż wynikająca z analizy zależności pomiędzy sygnałami może stanowić o wystąpieniu defektu.
. Detekcja z wykorzystaniem modeli fizycznych Detekcja Metody bazujące na kontroli parametrów zmiennych procesowych. Metody bazujące na kontroli związków między zmiennymi procesowymi. Metody wykorzystujące modele analityczne. Residua generowane na bazie zwykle nieliniowych modeli (opis diagnozowanego procesu technicznego w postaci równań ruchu, równań bilansowych, równań energetycznych, itp.) wynikających z równań fizycznych opisujących obiekt są zwykle najbardziej pewne, jednak uzyskanie modeli dla złożonych obiektów jest często niemożliwe. Dodatkową trudnością jest identyfikacja parametrów takiego modelu. Metody te powinna cechować wrażliwość na defekty i nieczułość na naturalne zakłócenia w procesie, szumy pomiarowe, itp. zakłócenia wartości zadane OBIEKT DIAGNOZOWANY wartości otrzymane + residuum MODEL FIZYCZNY wartości wyliczone - Schemat układu detekcji wykorzystującego model fizyczny.
. Detekcja z wykorzystaniem modeli liniowych typu wejście wyjście Detekcja Metody bazujące na kontroli parametrów zmiennych procesowych. Metody bazujące na kontroli związków między zmiennymi procesowymi. Metody wykorzystujące modele analityczne. Opiera się na opisie układu w postaci równań zgodności (parzystości). Uzyskany w ten sposób model jest liniowy i przedstawia się go w postaci transmitancyjnej. Dla obiektu opisanego: oraz modelu w postaci: G( s) y GM( s) x y( s) x( s) M M M( s) L( s) ( s) ( s) L M M M ( s) ( s) generowanie residuów może odbywać się w układach: zakłócenia zakłócenia wejście u OBIEKT DIAGNOZOWANY wyjście y wejście u OBIEKT DIAGNOZOWANY wyjście y + residuum u M MODEL OPISANY TRANSMITANCJĄ LM ( s) GM( s) M ( s) M Układ opisany zależnością 1. 1. r( s) y( s) G ( S) u( s) M - y M u M L M (s) Układ opisany zależnością 2. M M (s) 2. r( s) y( s) M ( s) u( s) L ( s) M + - M residuum
. Detekcja z wykorzystaniem obserwatorów stanu Detekcja Metody bazujące na kontroli parametrów zmiennych procesowych. Metody bazujące na kontroli związków między zmiennymi procesowymi. Residua generowane są na podstawie analizy zmian niemierzalnego wektora stanu odtwarzanego przez obserwator lub jako różnice pomiędzy sygnałami wyjściowymi mierzonymi i wyliczanymi z modelu obiektu. Zastosowanie tej metody wymaga znajomości opisu obiektu w postaci równań w przestrzeni stanu. Metody wykorzystujące modele analityczne. zakłócenia wejście u OBIEKT DIAGNOZOWANY y wyjście u M OBSERWATOR MODEL OPISANY RÓWNANIAMI STANU x( t) ^ A x( t) B u( t) ^ y( t) C x( t) + - y M + - residuum ^ x
. Detekcja na podstawie identyfikacji on line Detekcja Metody bazujące na kontroli parametrów zmiennych procesowych. Metody bazujące na kontroli związków między zmiennymi procesowymi. Metody wykorzystujące modele analityczne. Identyfikacja służy do oszacowania parametrów modelu, które są podstawą do wyliczenia fizycznych współczynników obiektu. Residua generowane są jako różnice pomiędzy wartościami nominalnymi współczynników, a określonymi na drodze identyfikacji. Metody te stosuje się dla obiektów dobrze określonych. Fizyczne współczynniki obiektu wynikają z opisania obiektu równaniami różniczkowymi w postaci: y( t) a y ( t)... a y ( t) b u( t) b u ( t)... b u ( t) C (1) ( n) ( m) 1 n 0 1 1 m w zapisie tym oznaczenia są następujące: y (n) (t) n-ta pochodna po czasie sygnału y(t); C sygnał stanowiący sumę sygnałów oddziałujących na wejście i wyjście.
. Detekcja na podstawie identyfikacji on line Detekcja wejście u zakłócenia OBIEKT DIAGNOZOWANY wyjście y Metody bazujące na kontroli parametrów zmiennych procesowych. Metody bazujące na kontroli związków między zmiennymi procesowymi. Metody wykorzystujące modele analityczne. IDENTYFIKACJA PARAMETRÓW MODELU WYLICZENIE FIZYCZNYCH PARAMETRÓW OBIEKTU PORÓWNANIE PARAMETRÓW WYLICZONYCH Z NOMINALNYMI DECYZJA O STANIE OBIEKTU
. Detekcja z wykorzystaniem modeli jakościowych w postaci reguł typu jeśli-to Detekcja Metody bazujące na kontroli parametrów zmiennych procesowych. Metody bazujące na kontroli związków między zmiennymi procesowymi. Metody wykorzystujące modelowanie jakościowe i neuronowe. Metoda naśladująca proces myślowy człowieka. Detekcja polega na sprawdzaniu reguł formułowanych w postaci zależności logicznych. Część pierwsza to teza zaczynająca się słowem jeśli. Następnie występuje deklaracja zmiennych i określenie ich logicznych powiązań. Operatorami określającymi relacje między sygnałami są operatory: i, lub, oraz negacja sygnału. W końcowej fazie podejmowana jest decyzja diagnostyczna. Rozpoczyna się ona słowem to, po czym następuje zapis wniosków wynikających ze spełnienia wcześniej określonych relacji.
. Detekcja z wykorzystaniem modeli rozmytych Detekcja Metody bazujące na kontroli parametrów zmiennych procesowych. Metody bazujące na kontroli związków między zmiennymi procesowymi. Metody wykorzystujące modelowanie jakościowe i neuronowe. Modele rozmyte obiektu diagnozowanego tworzone są najczęściej we wstępnej fazie eksploatacji obiektu. Model rozmyty obiektu stanowi baza reguł w postaci wielowymiarowej tablicy decyzyjnej. Generowanie sygnałów wyjściowych modelu składa się z trzech etapów: proces rozmywania sygnałów, proces wnioskowania, proces ostrzenia sygnału. W celu zmniejszenia wpływu szumów pomiarowych i niedokładności modelowania wprowadza się zamiast progowej oceny wartości residuum ocenę rozmytą. r N U 1 Zbiór wartości lingwistycznych: U stan uszkodzenia; N stan normalny. 0 wartości zadane zakłócenia OBIEKT DIAGNOZOWANY MODEL wartości otrzymane wartości wyliczone 100 r [%] + - residuum
. Detekcja z wykorzystaniem modeli rozmytych Detekcja Metody bazujące na kontroli parametrów zmiennych procesowych. Metody bazujące na kontroli związków między zmiennymi procesowymi. Metody wykorzystujące modelowanie jakościowe i neuronowe. sygnały wejściowe OBIEKT y + - residuum wartość ostra ROZMYTY ALGORYTM DECYZYJNY residuum wartość rozmyta lub ostra decyzja MODEL ROZMYTY OBIEKTU y M
. Detekcja z wykorzystaniem modeli neuronowych Detekcja Metody bazujące na kontroli parametrów zmiennych procesowych. Metody bazujące na kontroli związków między zmiennymi procesowymi. Metody wykorzystujące modelowanie jakościowe i neuronowe. Zastosowanie sieci neuronowych w detekcji może być dwojakie. Sztuczna sieć neuronowa może pełnić funkcję klasyfikatora stanów obiektu. Sztuczna sieć neuronowa może także posłużyć jako model obiektu. zmienne procesowe klasyfikacja stanu OBIEKT KLASYFIKATOR NEURONOWY Sieć neuronowa jako klasyfikator stanu na bazie wartości zmiennych procesowych.
. Detekcja z wykorzystaniem modeli neuronowych Detekcja Metody bazujące na kontroli parametrów zmiennych procesowych. Metody bazujące na kontroli związków między zmiennymi procesowymi. Metody wykorzystujące modelowanie jakościowe i neuronowe. sygnały wejściowe OBIEKT UCZENIE baza stanów MODEL (w szczególności) NEURONOWY + - residuum klasyfikacja stanu KLASYFIKATOR NEURONOWY UCZENIE wejścia / wyjścia obiektu
Detekcja. Metody detekcji defektów Metody bazujące na kontroli parametrów zmiennych procesowych: Metody kontroli ograniczeń wartości zmiennych procesowych: Kontrola przekroczeń granicznych; Kontrola trendów; Kontrola wartości zmiennych binarnych. Metody analizy sygnałów: Analiza statystyczna sygnałów; Analiza spektralna sygnałów; Wykorzystanie modeli sygnałów do predykcji ich wartości. Metody bazujące na kontroli związków między zmiennymi procesowymi: Metody wykorzystujące proste związki między sygnałami: Wykorzystanie redundancji sprzętowej; Kontrola sygnałów sprzężeń zwrotnych; Kontrola relacji między wartościami zmiennych; Kontrola zgodności kierunków zmian sygnałów. Metody wykorzystujące modele analityczne: Detekcja z wykorzystaniem modeli fizycznych; Detekcja z wykorzystaniem modeli liniowych typu wejście wyjście; Detekcja z wykorzystaniem obserwatorów stanu; Detekcja na podstawie identyfikacji on line. Metody wykorzystujące modelowanie jakościowe i neuronowe: Detekcja z wykorzystaniem modeli jakościowych w postaci reguł typu jeśli-to; Detekcja z wykorzystaniem modeli rozmytych; Detekcja z wykorzystaniem modeli neuronowych.
Lokalizacja. Metody lokalizacji defektów Metody bazujące na relacji symptomy-defekty wynikającej z redundancji sprzętowej obiektu: redundancja K z N. Metody oparte na relacji symptomy-defekty wyprowadzanej ze struktury modeli analitycznych: banki obserwatorów; residua strukturalne. Metody wymagające określenia relacji symptomy-defekty przez eksperta: metody wykorzystujące związek między symptomami i defektami w postaci funkcji logicznej i reguł jeśli to; metody drzew diagnostycznych; metody wykorzystujące binarną macierz diagnostyczną; metody bazujące na rozmytej relacji diagnostycznej; metody wykorzystujące pojęcie systemu informacyjnego do opisu relacji diagnostycznej. Metody wymagające określenia relacji symptomy-defekty w fazie uczenia: klasyczne metody rozpoznawania wzorców; zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do klasyfikacji stanów obiektu.
. Redundancja K z N Lokalizacja Metody bazujące na relacji symptomy-defekty wynikającej z redundancji sprzętowej obiektu. Najprostszą i najmniej kosztowną odmianą redundancji sprzętowej typu K z N jest redundancja typu 2 z 3. Pozwala ona na wykrycie defektu pojedynczego. Zastosowanie redundancji sprzętowej typu K z N umożliwia wykrywanie defektów wielokrotnych o krotności będącej różnicą N K.
. Banki obserwatorów Lokalizacja Metody oparte na relacji symptomy-defekty wyprowadzanej ze struktury modeli analitycznych Jest to metoda redundancji analitycznej. Opiera się na analizie zbioru residuów generowanych przez układy detekcji. Metoda ta polega na stworzeniu zbioru (banku) obserwatorów, w którym każdy obserwator jest wrażliwy na jeden defekt, a nie wrażliwy na pozostałe. Wyodrębnia się banki obserwatorów konstruowane specjalnie do identyfikacji defektów czujników pomiarowych, elementów wykonawczych oraz komponentów układu. Na podstawie generowanego przez bank obserwatorów wektora zawierającego binarne wartości residuów podejmowana jest decyzja o lokalizacji uszkodzenia.
. Residua strukturalne Lokalizacja Metody oparte na relacji symptomy-defekty wyprowadzanej ze struktury modeli analitycznych Residua strukturalne uzyskiwane są na drodze wymnożenia residuów generowanych przez układy detekcji przez ściśle określone funkcje wymierne. Odpowiedni dobór wymiernych funkcji ma na celu zapewnienie rozróżnialności. Tak uzyskane residua strukturalne odznaczają się niewrażliwością na niemierzalne sygnały wejściowe. Decyzja o defektach podejmowana jest na postawie binarnej macierzy diagnostycznej. W macierzy tej występuje przyporządkowanie każdej wartości residuów strukturalnych odpowiadających im sygnatur. Stosunkowo łatwe jest zamodelowanie w równaniach zgodności zależności residuów od defektów czujników i elementów wykonawczych. Trudności nastręcza modelowanie defektów komponentów instalacji technologicznej. Pominięcie w tablicy decyzyjnej defektów komponentów instalacji technologicznej może prowadzić do błędnego wnioskowania w przypadku ich wystąpienia.
Lokalizacja Metody wymagające określenia relacji symptomy-defekty przez eksperta. metody wykorzystujące związek między symptomami i defektami w postaci funkcji logicznej i reguł jeśli to Sygnały wejściowe stanowią binarne wartości symptomów. Sygnał wyjściowy wskazuje na wystąpienie określonego uszkodzenia lub podzbioru. Funkcja logiczna może w ogólnym przypadku łączyć binarne symptomy generowane różnymi metodami W metodzie tej może być zastosowana również wielowartościowa reprezentacja wartości symptomów. Operatorami łączącymi binarne wartości symptomów są ogólnie znane operatory logiki dwuwartościowej. Zalicza się do nich operatory i, lub, oraz negację. Proces wnioskowania polega na sprawdzeniu prawdziwości konkluzji poprzez sprawdzenie wartości binarnych zmiennych wejściowych stanowiących tezę testowanej reguły. Każda diagnoza stanowi odrębną funkcję logiczną. Wynika z tego możliwość zaprojektowania funkcji decyzyjnych tylko dla wybranych defektów.
. metody drzew diagnostycznych Lokalizacja Metody wymagające określenia relacji symptomy-defekty przez eksperta Zapisanie procedury diagnostycznej w postaci drzewa diagnostycznego polega na przypisaniu węzłom drzewa poszczególnych testów, a gałęziom wyników testów. Zapisana w ten sposób procedura jest procedurą sekwencyjną testowania obiektu. 1 START t 1 0 oznaczenia: t i i-ty test; 0, 1 wynik testu; d i i-ta diagnoza. 0 t 2 1 t 5 1 0 t 3 0 t 6 0 t 8 1 1 t 4 0 t 7 1 d 4 t 9 0 d 1 d 2 d 3 d 5 Przykładowa struktura drzewa decyzyjnego.
Lokalizacja Metody wymagające określenia relacji symptomy-defekty przez eksperta. metody wykorzystujące binarną macierz diagnostyczną; rozmyta relacja diagnostyczna Binarną macierz diagnostyczną można przedstawić w postaci tablicy. Element a ij macierzy przyjmuje wartość równą 1 w przypadku wykrycia przez i-ty test j-tej awarii. Określana jest za pomocą: zbioru testów: T = { t i }, i = 1 I oraz zbioru defektów: D = { d j }, j = 1 J. Sprzężenia pomiędzy testami i defektami przyjmują wartości: 0 gdy przeprowadzenie testu t i nie wskazuje na występowanie defektu dj; 1 gdy przeprowadzenie testu t i wskazuje na występowanie defektu d j. t1 Macierz taka ma postać: t 2 MBD : a ij t I d 1 d 2.. d J
Lokalizacja Metody wymagające określenia relacji symptomy-defekty przez eksperta. metody wykorzystujące pojęcie systemu informacyjnego do opisu relacji diagnostycznej Mianem systemu informacyjnego określa się system gromadzący, przetwarzający i przechowujący dane. Przyjęcie wielowartościowej reprezentacji wartości symptomów prowadzi do opisu relacji diagnostycznej w postaci systemu informacyjnego. Podstawą każdego systemu informatycznego jest baza wiedzy. Baza wiedzy powstaje na drodze jej wypełniania wiedzą pozyskaną na temat diagnozowanego obiektu.
Lokalizacja Metody wymagające określenia relacji symptomy-defekty w fazie uczenia. klasyczne metody rozpoznawania wzorców Zastosowanie metod rozpoznawania wzorców (obrazów) wynika z pewnej własności obrazów stanu obiektu. Zakłada się większą bliskość obrazów odpowiadających temu samemu stanowi obiektu, w stosunku do obrazów oznaczających inny stan obiektu. Własność taką obserwuje się pomimo występowania błędów pomiarowych i wpływu różnych czynników losowych. Klasyczna metoda rozpoznawania obrazów polega na wydzieleniu cech (wartości mierzonych zmiennych procesowych, wartości residuów) oraz ich klasyfikacji celem określenia stanu obiektu. Określenie w przestrzeni cech, obszarów odpowiadających stanom (normalny, uszkodzenie) obiektu umożliwia identyfikację poszczególnych stanów obiektu.
Lokalizacja Metody wymagające określenia relacji symptomy-defekty w fazie uczenia. klasyczne metody rozpoznawania wzorców W metodach minimalno-odległościowych definicja funkcji przynależności oparta jest na pojęciu odległości w przestrzeni. Oblicza się odległość wektora cech klasyfikowanego obrazu od wszystkich wektorów znajdujących się w ciągu uczącym. Stan obiektu charakteryzowany przez element ciągu uczącego, dla którego wartość funkcji przynależności jest największa stanowi wynik klasyfikacji. y 1 w 0 w 2 l,min w 1 y 2 Ilustracja metody minimalnoodległościowej.
Lokalizacja Metody wymagające określenia relacji symptomy-defekty w fazie uczenia. klasyczne metody rozpoznawania wzorców W metodach uogólnionych wzorców funkcja przynależności sprowadza się do określenia zawierania się nieznanego obiektu opisanego wektorem cech, w obszarze wzorca i-tej klasy. W najprostszym przypadku wzorzec można utożsamiać z odpowiednim podzbiorem ciągu uczącego. y 1 F 1 (y 1, y 2 ) > F 2 (y 1, y 2 ) w 0 w 1 F 2 (y 1, y 2 ) > F 1 (y 1, y 2 ) y 2 Rozdzielenie dwuwymiarowej przestrzeni parametrów na obszary odpowiadające klasom.
Lokalizacja Metody wymagające określenia relacji symptomy-defekty w fazie uczenia. zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do klasyfikacji stanów obiektu Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w diagnostyce może być dwojakie. Sztuczna sieć neuronowa może być zastosowana w celu stworzenia modelu diagnozowanego obiektu lub pełnić rolę klasyfikatora defektów obiektu.
Lokalizacja. Metody lokalizacji defektów Metody bazujące na relacji symptomy-defekty wynikającej z redundancji sprzętowej obiektu: redundancja K z N. Metody oparte na relacji symptomy-defekty wyprowadzanej ze struktury modeli analitycznych: banki obserwatorów; residua strukturalne. Metody wymagające określenia relacji symptomy-defekty przez eksperta: metody wykorzystujące związek między symptomami i defektami w postaci funkcji logicznej i reguł jeśli to; metody drzew diagnostycznych; metody wykorzystujące binarną macierz diagnostyczną; metody bazujące na rozmytej relacji diagnostycznej; metody wykorzystujące pojęcie systemu informacyjnego do opisu relacji diagnostycznej. Metody wymagające określenia relacji symptomy-defekty w fazie uczenia: klasyczne metody rozpoznawania wzorców; zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do klasyfikacji stanów obiektu.
Charmonogramowanie prac remontowych. Okresowe przeglądy oraz prace remontowe podejścia Przerwanie eksploatacji w celu przeprowadzenia przeglądu i niezbędnych prac remontowych - wiąże się z dużymi stratami produkcyjnymi oraz znacznymi kosztami prac remontowych. Wydłużanie okresu między remontami może doprowadzić do awarii maszyn i urządzeń, a w przypadku niebezpiecznych instalacji technologicznych wręcz do katastrofy. T T T t
Charmonogramowanie prac remontowych. Remonty na podstawie bieżącej oceny stanu podejścia - strategia przeprowadzania remontów na podstawie bieżącej oceny stanu technicznego obiektu. Warunek konieczny - realizacja monitorowania stopnia degradacji aparatów technologicznych oraz prognozowanie czasu do osiągnięcia stanu krytycznego. System monitorowania stopnia degradacji i prognozowania czasu do stanu krytycznego T 1 T 2 T 3 t
. Czy prędkość degradacji stanu technicznego jest stała? N Czy istnieją wiarygodne symptomy zbliżania się do stanu krytycznego? N Czy remont wyprzedzający osiągnięcie stanu krytycznego jest uzasadniony ekonomicznie? T N Charmonogramowanie prac remontowych T Czy istnieją efektywne narzędzia diagnostyczne i procedury monitorowania stanu technicznego? T Stałe interwały międzyremontowe T Remonty planowane w oparciu o stan techniczny T N Praca do awarii