RU2735296C1 - Способ многопараметрического контроля состояния сложных электротехнических объектов - Google Patents
Способ многопараметрического контроля состояния сложных электротехнических объектов Download PDFInfo
- Publication number
- RU2735296C1 RU2735296C1 RU2019126049A RU2019126049A RU2735296C1 RU 2735296 C1 RU2735296 C1 RU 2735296C1 RU 2019126049 A RU2019126049 A RU 2019126049A RU 2019126049 A RU2019126049 A RU 2019126049A RU 2735296 C1 RU2735296 C1 RU 2735296C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- parameters
- state
- model
- compressed
- empirically
- Prior art date
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
Abstract
Изобретение относится к мониторингу электротехнических объектов. В способе многопараметрического контроля состояния сложных электротехнических объектов решают связанную мультифизическую задачу, позволяющую определить дополнительные недоступные эмпирическим путем параметры посредством методологии натурно-модельного эксперимента. Для оценки текущего состояния многопараметрического объекта всю многопараметрическую информацию, полученную эмпирическим путем и натурно-модельным подходом, объединяют в единое описание и сжимают с использованием метода главных компонент. Посредством сжатой мультифизической информации с применением регрессионного анализа прогнозируют тенденции и скорости развития возникающих дефектов для оценки остаточного ресурса оборудования. Повышается точность идентификации и прогноза работоспособности оборудования.
Description
Изобретение относится к области мониторинга и контроля сложных электротехнических объектов, и может быть использовано в автоматизированных системах диагностики технического и функционального состояний многопараметрического объекта по данным измерительной информации.
Известен способ контроля и анализа многопараметрических систем (патент RU №2427875, опубликован 27.08.2011, МПК G05B 21/00, G06F 17/40), согласно которому оценку состояния многопараметрических систем проводят путем анализа массива данных, полученных со специальных датчиков. На основе массива причинно-следственных связей, которые составлены экспертом, где указано влияние одних параметров на другие, выстраивают самоорганизующийся алгоритм контроля параметров многопараметрической системы. Массив нормативов, необходимый для контроля и анализа, содержит информацию о соответствии каждого из параметров установленному значению, тем самым представляя собой множество параметров системы. Элементы этого оценочного множества могут принимать два оценочных значения: «соответствует», «не соответствует». Многопараметрическая система определяется в виде иерархии структурных элементов. Для контроля и анализа из оценочного множества выделяют элементы со значением «не соответствует» (искаженным значением). На основе причинно-следственных связей, определяют какие структурные элементы многопараметрической системы связаны с параметром с искаженными значениями.
Недостатком данного способа является отсутствие оценки величины и характера изменения интегрального состояния объекта по всему множеству
наблюдаемых измерительных параметров, к тому же возникает сложность определения причины отказа при наличии недостатка априорной информации.
Известен способ (патент RU №2134897, опубликован 20.08.1999, МПК G05B 19/408, G06F 17/40) согласно которому для обеспечения оперативного динамического анализа обобщенного состояния многопараметрического динамического объекта, осуществляют преобразование результатов допусковой оценки разнородных динамических параметров в соответствующие информационные сигналы с обобщением по всему множеству параметров в заданном временном интервале. При динамическом анализе определяют относительную величину и характер изменения интегрального состояния многопараметрического объекта. При этом операцию преобразования осуществляют путем формирования соответствующего цветового сигнала видимого спектра в зависимости от результатов допусковой оценки "в допуске - вне допуска" всех разнородных параметров на заданном временном интервале. Отображают информационные сигналы посредством матрицы-диаграммы состояний, столбцы которой соответствуют оцененному классу состояния параметров объекта, строки - заданным временным интервалам. После чего определяют относительную величину и характер изменения интегрального состояния объекта "норма - не норма" по изменению во времени цветовых сигналов оцененных классов состояний параметров по контролируемой характеристике исследуемого процесса.
Недостатком способа является относительно невысокая точность оценки состояния многопараметрического объекта и не выявление причин изменения его состояния до наступления критических значений контролируемых параметров вследствие не учета латентных характеристик объекта, чем обусловлена низкая вероятность принятия своевременного объективного решения о состоянии контролируемого объекта и предотвращения предаварийного состояния.
Известна технология многопараметрического непрерывного мониторинга эксплуатационной повреждаемости оборудования АЭС, описанная в патенте на изобретение RU №2574578, опубликованном 10.02.2016, МПК G21C 17/00
"Система многопараметрического непрерывного мониторинга эксплуатационной повреждаемости оборудования АЭС", согласно которой при помощи программного обеспечения установленного на блоке хранения и передачи данных, представляющий собой промышленный высокопроизводительный сервер, осуществляют дистанционно в автоматическом режиме управление системой, включая сбор, хранение и передачу данных, отображение и экспресс-анализ контролируемых параметров в режиме реального времени. Все данные мониторинга по линии Internet передают в удаленный аналитический центр для обработки и детального анализа. Параллельно с получением диагностических данных, записываемых системой непрерывного мониторинга, также выполняют расчетно-экспериментальное обоснование прочности и долговечности критической зоны на базе трехмерной конечно-элементной (КЭ) расчетной модели. Дополнительно существует возможность сопоставления данных мониторинга образования и развития дефектов эксплуатационной повреждаемости оборудования атомной электростанции в режиме реального времени с текущим состоянием оборудования и эксплуатационными режимами его работы, при этом трехмерная конечно-элементная модель выполнена с возможностью калибровки по данным измерений, полученных дополнительно с контрольных датчиков.
Недостатком является отсутствие возможности прогнозирования остаточного ресурса многопараметрического объекта для исключения избыточных диагностических работ. К тому же для качественной работы устройства и учета "малых" дефектов требуется установление дополнительных датчиков, что приводит к сложности реализации данного способа контроля. При этом результаты контроля указывают только на критические значения параметров и не указывают взаимосвязь с другими параметрами, что приводит к сложности объективной оценки состояния объекта.
Наиболее близким по своей технической сущности, взятым за прототип, к заявленному является способ для контроля технической установки, содержащей множество систем (патент RU №2313815, опубликован 27.12.2007, МПК G05B 23/02, G05B 17/02). Согласно способу-прототипу, контроль технической
установки осуществляют с использованием динамической модели, которую улучшают во время работы посредством методов искусственного интеллекта. Под динамической моделью понимается детерминированная и/или аналитическая модель. Модель может включать в себя физические и математические уравнения, а также их комбинации, которые объединены с помощью методов, основанных на искусственном интеллекте. Под методами искусственного интеллекта подразумеваются нейронные сети, нечеткая логика и генетические алгоритмы, на основе которых также возможно и прогнозирование будущего состояния технической установки. При этом основанный на искусственном интеллекте алгоритм ищет в исторических или мгновенных рабочих параметрах, полученных с измерительных устройств, и/или структурных параметрах системы и/или технической установки взаимосвязи между входными и выходными данными. Подобные вновь открытые взаимосвязи интегрируют в динамическую модель. Под "рабочими параметрами" подразумеваются все виды данных, которые поступают при работе технической установки как, например, результаты измерения температуры, данные датчиков, сигналы тревоги и т.д. Таким образом, описывают мгновенные и/или будущие эксплуатационные характеристики как отдельных систем, так и эксплуатационные характеристики установки, возникающей за счет взаимодействия систем.
Способ-прототип позволяет оценивать комплексное состояние системы на основе анализа данных и корреляций между ними. Однако недостатком данного способа является то, что для комплексной оценки многопараметрических объектов, которые включают в себя множество параметров различной физической природы, недостаточно использование однородных рабочих параметров и корреляции между ними. Состояние сложного электротехнического объекта также зависит и от параметров, которые не могут быть определены эмпирическим путем, например, в следствие физической недоступности места измерения. Как следствие способ-прототип обладает недостаточной точностью оценки состояния и развивающихся эксплуатационных дефектов многопараметрических объектов.
Задача изобретения - повышение точности идентификации интегрального состояния многопараметрического объекта между классами состояний за счет комплексной оценки множества разнородных физических параметров, а также повышение точности прогнозирования работоспособности многопараметрического объекта с целью сокращения сроков анализа по информационной поддержке принятия решений для своевременного проведения планово-предупредительных работ.
Указанная задача достигается тем, что способ многопараметрического контроля состояния сложных электротехнических объектов, заключающийся в том, что оценку и прогнозирование состояния сложных электротехнических объектов осуществляют на основе модели, включающей в себя физические и математические уравнения, при этом используют исторические и мгновенные данные рабочих параметров, полученные с измерительных датчиков, а также структурные параметры объекта интегрированные в модель, наряду с этим осуществляют установка взаимосвязи между этими параметрами, а также между входными и выходными данными объекта, также дополнительно с целью повышения точности идентификации интегрального состояния многопараметрического объекта решают связанную мультифизическую задачу, которая позволяет определить дополнительные недоступные эмпирическим путем параметры посредством методологии натурно-модельного эксперимента, при этом для оценки текущего состояния многопараметрического объекта всю многопараметрическую информацию, полученную эмпирическим путем и натурно-модельным подходом, объединяют в единое описание и сжимают с использованием методов понижения размерности данных, например, с применением метода главных компонент, причем, посредством сжатой мультифизической информации осуществляют, например, с применением регрессионного анализа, прогнозирование тенденции и скорости развития возникающих дефектов для оценки остаточного ресурса оборудования с целью своевременного проведения планово-предупредительных работ.
Предлагаемый способ реализуется следующим образом: на основе массива данных, представляющие собой исторические и мгновенные данные рабочих
параметров, полученных с датчиков сложного многопараметрического объекта, а также структурных параметров объекта, данных о взаимосвязи между этими параметрами и между входными и выходными данными объекта формируется мультифизическая модель сложного электротехнического объекта, включающая в себя физические и математические уравнения, например, с использованием конечно-элементного подхода, причем на базе методологии натурно-модельного эксперимента решается связанная мультифизическая задача для определения дополнительных недоступных эмпирическим путем параметров. Для оценки текущего состояния многопараметрического объекта всю многопараметрическая информация большой размерности, полученную эмпирическим путем и натурно-модельным подходом, объединяют и сжимают, посредством методов понижения размерности данных, например, с применением метода главных компонент. Используя полученную сжатую мультифизическую информацию, осуществляют прогнозирование тенденции и скорости развития возникающих дефектов, например, с применением регрессионного анализа, для оценки остаточного ресурса оборудования с целью своевременного проведения планово-предупредительных работ.
Claims (1)
- Способ многопараметрического контроля состояния сложных электротехнических объектов, заключающийся в том, что оценку и прогнозирование состояния сложных электротехнических объектов осуществляют на основе модели, включающей в себя физические и математические уравнения, при этом используют исторические и мгновенные данные рабочих параметров, полученные с измерительных датчиков, а также структурные параметры объекта, интегрированные в модель, наряду с этим осуществляют установку взаимосвязи между этими параметрами, а также между входными и выходными данными объекта, отличающийся тем, что решают связанную мультифизическую задачу, позволяющую определить дополнительные недоступные эмпирическим путем параметры посредством методологии натурно-модельного эксперимента, при этом для оценки текущего состояния многопараметрического объекта всю многопараметрическую информацию, полученную эмпирическим путем и натурно-модельным подходом, объединяют в единое описание и сжимают с использованием метода главных компонент, причем посредством сжатой мультифизической информации с применением регрессионного анализа осуществляют прогнозирование тенденции и скорости развития возникающих дефектов для оценки остаточного ресурса оборудования.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2019126049A RU2735296C1 (ru) | 2019-08-16 | 2019-08-16 | Способ многопараметрического контроля состояния сложных электротехнических объектов |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2019126049A RU2735296C1 (ru) | 2019-08-16 | 2019-08-16 | Способ многопараметрического контроля состояния сложных электротехнических объектов |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2735296C1 true RU2735296C1 (ru) | 2020-10-29 |
Family
ID=73398392
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2019126049A RU2735296C1 (ru) | 2019-08-16 | 2019-08-16 | Способ многопараметрического контроля состояния сложных электротехнических объектов |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
RU (1) | RU2735296C1 (ru) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112733454A (zh) * | 2021-01-13 | 2021-04-30 | 新智数字科技有限公司 | 一种基于联合学习的设备预测性维护方法及装置 |
CN112733454B (zh) * | 2021-01-13 | 2024-04-30 | 新奥新智科技有限公司 | 一种基于联合学习的设备预测性维护方法及装置 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2134897C1 (ru) * | 1998-03-31 | 1999-08-20 | Военная академия Ракетных войск стратегического назначения им.Петра Великого | Способ оперативного динамического анализа состояний многопараметрического объекта |
RU2313815C2 (ru) * | 2002-09-26 | 2007-12-27 | Сименс Акциенгезелльшафт | Устройство и способ для контроля технической установки, содержащей множество систем, в частности установки электростанции |
RU2574578C2 (ru) * | 2014-02-12 | 2016-02-10 | Мурат Баязитович Бакиров | Система многопараметрического непрерывного мониторинга эксплуатационной повреждаемости оборудования атомной электростанции |
-
2019
- 2019-08-16 RU RU2019126049A patent/RU2735296C1/ru active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2134897C1 (ru) * | 1998-03-31 | 1999-08-20 | Военная академия Ракетных войск стратегического назначения им.Петра Великого | Способ оперативного динамического анализа состояний многопараметрического объекта |
RU2313815C2 (ru) * | 2002-09-26 | 2007-12-27 | Сименс Акциенгезелльшафт | Устройство и способ для контроля технической установки, содержащей множество систем, в частности установки электростанции |
RU2574578C2 (ru) * | 2014-02-12 | 2016-02-10 | Мурат Баязитович Бакиров | Система многопараметрического непрерывного мониторинга эксплуатационной повреждаемости оборудования атомной электростанции |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112733454A (zh) * | 2021-01-13 | 2021-04-30 | 新智数字科技有限公司 | 一种基于联合学习的设备预测性维护方法及装置 |
CN112733454B (zh) * | 2021-01-13 | 2024-04-30 | 新奥新智科技有限公司 | 一种基于联合学习的设备预测性维护方法及装置 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Alaswad et al. | A review on condition-based maintenance optimization models for stochastically deteriorating system | |
CN108604360B (zh) | 设施异常监测方法及其系统 | |
Lee et al. | Deep reinforcement learning for predictive aircraft maintenance using probabilistic remaining-useful-life prognostics | |
Di Maio et al. | Combining relevance vector machines and exponential regression for bearing residual life estimation | |
Ahmadzadeh et al. | Remaining useful life estimation | |
Coble et al. | Applying the general path model to estimation of remaining useful life | |
RU2313815C2 (ru) | Устройство и способ для контроля технической установки, содержащей множество систем, в частности установки электростанции | |
CN113614359A (zh) | 用于预测风力涡轮机齿轮箱组件中的可观察损坏的风险的方法和系统 | |
Mathew et al. | Failure mechanisms based prognostics | |
CN105758661B (zh) | 一种锅炉受热面寿命评估系统和方法 | |
JP2009053938A (ja) | 複数モデルに基づく設備診断システム及びその設備診断方法 | |
CN112727965B (zh) | 采煤机制动器的故障监测方法及装置 | |
KR102343752B1 (ko) | 프로세스 장치에서 전체 프로세스 섹션의 상태를 자동 모니터링하고 측정하는 컴퓨터 실행 방법 및 시스템 | |
EP3553044A1 (en) | System and method of remote object monitoring | |
Mathew et al. | Regression kernel for prognostics with support vector machines | |
Hongxia et al. | Study on predictive maintenance strategy | |
Catelani et al. | Toward a new definition of FMECA approach | |
EP4078315A1 (en) | Device and method for monitoring a system | |
CN112906775A (zh) | 一种设备故障预测方法及系统 | |
CN112668873A (zh) | 矿山安全态势分析及预测预警方法 | |
RU2735296C1 (ru) | Способ многопараметрического контроля состояния сложных электротехнических объектов | |
Wagner et al. | An overview of useful data and analyzing techniques for improved multivariate diagnostics and prognostics in condition-based maintenance | |
Chen et al. | BIM-and IoT-Based Data-Driven Decision Support System for Predictive Maintenance of Building Facilities | |
Tao et al. | A state and fault prediction method based on RBF neural networks | |
Turo et al. | Health and usage monitoring system assestment |