CAP500 Nou

DETECTAREA DEFECTELOR N SISTEMELE DINAMICE

147

Capitolul 5. DETECTAREA DEFECTELOR N SISTEMELE DINAMICE

5.1. Noiunea de defeciune

4.2. Diagnoza defectelor

4.3. Modelarea matematic a unui traductor sau a elementului de execuie defect

4.4. Metode analitice pentru detecia i localizarea defectelor

4.5. Analiza sistemelor cu elemente de execuie defecte

4.6. Sinteza comenzilor n cazul defectrii elementelor de execuie

4.7. Diagnoza defectelor n instalaiile industriale

5.1. Noiunea de defeciune

ncetarea aptitudinii unui produs, bloc, sistem etc. de a-i ndeplini funcia specificat,

se numete defectare sau cdere. Cauzele defectrii pot fi foarte variate, reprezentnd

circumstanele legate de proiectare, fabricaie sau utilizarea produsului, care au condus la o

comportare necorespunztoare a acestuia .

Defectarea poate fi: inerenta (atunci cnd aceasta provine de la slbiciuni proprii ale

produsului sau de la elemente ale acestui produs, livrate de teri n condiii n care solicitrile

reale nu depesc posibilitile admisibile ale acestuia) sau datorate utilizrii

necorespunztoare (atunci cnd acesta provine ca urmare a unor solicitri ce depesc

posibilitile admisibile ale produsului - acest tip de defecte nu caracterizeaz produsul i nu

se iau n consideraie la calculul fiabilitii).

Problema detectrii i izolrii defectelor este una complex. Necesitatea obinerii unor

performane n diagnoz, fr instalarea unor echipamente redundante sau dedicate

scumpe, foreaz dezvoltarea programelor de diagnoz prin adoptarea de tehnici

disponibile i descoperirea de informaii ascunse n procesul tehnologic, [30]. Realitatea

sistemelor industriale ofer inginerului nsrcinat cu implementarea funciilor de

monitorizare, modele slabe, inadecvate, bazate pe lipsa redundanei, numr insuficient de

msuri, distorsiuni n datele achiziionate, perturbaii nemodelate.

Un defect se definete ca: o deviaie nepermis a unei proprieti caracteristice ce

duce la inabilitatea ndeplinirii scopului propus.

Pentru problema detectrii i izolrii defectelor n sistemele dinamice au fost propuse

mai multe abordri incluznd utilizarea arborilor de defectare, (cap.2), filtre Kalman,

observatori, tehnici de paritate a spaiului i filtre de detecie, etc.

EXPERTIZE N INGINERIA MECANIC

148

Toate metodele de detectare a defectelor utilizeaz date redundante (suplimentare)

obinute fie direct, cnd exist dou sau mai multe traductoare pentru msurarea unei

variabile a procesului, fie analitic, cnd o variabil a unui proces este determinat printr-un

model matematic. Aceste relaii de redundan pot fi exploatate pentru a genera semnale

reziduale. n condiii normale de funcionare aceste semnale reziduale sunt mici dar pot

afia variaii distincte la apariia defectului. Procesul de diagnoz a defectului const n trei

etape, [16]:

a) Procesul de modelare (estimarea strii, estimarea parametrilor, teoria deciziei

statistice, etc.);

b) Generarea semnalelor reziduale. Acestea sunt independente de msurtorile

reale dar, reflect efectele modelrii incerte, zgomot i defectele componentelor. n

absena defectelor i erorilor mari de modelare, semnalele reziduale nu prezint abateri

artnd o anumit coresponden ntre msurtori i detecia bazat pe modelare;

c) Analiza semnalelor reziduale. Datorit efectelor zgomotului i a modelului incert,

semnalele reziduale trebuie examinate cu atenie pentru a permite determinare prezenei

unor defecte (detectare)i precizarea componentelor care prezint defecte (izolare).

4.2. Diagnoza defectelor

Un defect cauzeaz o degradare n comportarea sistemului dar nu conduce

neaprat la o cdere total a instalaiei. Sistemul poate continua s funcioneze la un nivel

mai sczut, motiv pentru care, cderea se poate produce dac defectul nu este detectat la

timp. Sarcinile unui sistem de monitorizare a defectelor sunt, [11]:

detectarea defectului: o indicaie binar dac defectul s-a produs sau dac acesta nu

s-a produs;

izolarea defectului, reprezint a doua sarcin a diagnozei defectului; aceasta

nseamn detectarea traductorului sau a elementului de execuie care prezint defect;

sinteza comenzilor n condiionarea defectului care trebuie s asigure viabilitatea

sistemului (posibil ntr-o mai mic msur).

Problema detectrii i izolrii defectului este prezentat n figura 5.1, [66].

n general, modelul matematic al unui proces are urmtoarea expresie:

),,,( XNUfY (5.1)

unde s-a notat cu:

Y variabile de ieire msurabile;

U - variabile de intrare msurabile;

- parametri procesului nemsurabili;

N - semnale nemsurabile de perturbaii (preluate din proces i din sistemele de

achiziie i control);

X variabilele strii interne (parial msurabile i parial nemsurabile).


149

Fig. 5.1. Structura generalizat a modelului bazat pe metodele de detectare i izolare a

defectelor

4.3. Modelarea matematic a unui traductor sau a elementului de execuie

defect

In figura 4.2 este prezentat sistemul generalizat cu toate posibilitile de defect,

[30]. Semnificaia variabilelor este urmtoarea:

Uc- intrrile dorite pentru control;

Ud- defecte la dispozitivul de acionare;

Ur- acionarea instalaiei (intrare real);

Yc- ieirea actual a instalaiei;

Yd- defectele senzorului;

Yr- ieirea msurat a instalaiei.

Fig. 4.2. Modelul analitic al traductoarelor i elementelor de execuie defecte


150

Considerm dou clase de defecte: defecte independente ale senzorilor i defecte

independente ale dispozitivelor de acionare.

Este posibil modelarea defectelor la dispozitivele de acionare sau la senzori ca

semnale adiionale, aa cum indic figura 4.2. Se presupune c Uc(t) este intrarea corect

(dorit) a instalaiei i Ur(t) este intrarea real (actual) a instalaiei, modificat de

semnalul de eroare Ud(t). Printr-o selecie corect a semnalelor Udi(t) putem reprezenta

diferite defecte pentru dispozitivul de acionare i. n particular, dac acesta se blocheaz

n poziia iniial neproducnd nici o ieire, atunci Udi(t) = -Uci(t). Dac apare o abatere bi

pentru dispozitivul de acionare respectiv, din diferite motive, atunci Udi(t) = bi. n final dac

dispozitivul de acionare i este blocat la o valoare constant bi, atunci Udi(t)=bi -Uci(t).

Defectele multiple pot fi modelate speficicnd faptul c, mai multe elemente ale lui Ud(t)

trebuie s fie diferite de zero.

Defectele senzorilor pot fi reprezentate ntr-o manier asemntoare pe baza unei

alegeri corespunztoare a semnalelor Ydi(t). Variabilele Uc(t) i Yr(t) reprezint semnalele

externe disponibile pentru diagnoza defectelor, iar Ur(t) i Yc(t) sunt semnale interne sau

inaccesibile.

4.4. Metode analitice pentru detecia i localizarea defectelor

4.5.1. Detecia i localizarea defectelor utiliznd analiza sensibilitii inverse

Din practica inginereasc este bine tiut c, un sistem dinamic nu rspunde la fel la

toi stimuli exteriori (mrimi de comand sau perturbaii). Se spune c sistemul este mai

sensibil la comanda ui sau la perturbaia j. n mod similar, modificarea unuia sau a mai

multor parametri din structura intern, face ca starea i ieirea sistemului s se abat de la

traiectoria neperturbat, sistemul fiind mai sensibil la unele modificri fa de altele. Toate

aceste observaii au condus la necesitatea analizei sensibilitii sistemului care cuprinde

urmtoarele aspecte:

- analiza sensibilitii directe ASD;

- analiza sensibilitii inverse ASI.

n cazul ASD se urmrete determinarea influenelor pe care le au variaile strii

iniiale ale parametrilor i ale comenzilor, asupra evoluiei n timp a strii i ieirii

sistemului.

n cazul ASI se pornete de la msurarea abaterilor traiectoriilor strii i ieirii

sistemului perturbat fa de traiectoriile ideale generate de un model al sistemului

neperturbat i se caut determinarea cauzelor care au condus la aceste abateri,

realizndu-se o diagnosticare tehnic.

4.4.2. Detecia i localizarea defectelor utiliznd metoda filtrelor multiple

Metodele de detectare a defectelor bazate pe compararea ipotezelor multiple se

bazeaz pe utilizarea filtrelor multiple cu funcii corespunztoare.


151

Alocnd ipoteza H0 pentru funcionarea normal (fr defect) i Hi, i=1...n, pentru

diferite moduri de defecte, prin analiza cu ajutorul calculatorului i utiliznd semnalele

reziduale pentru fiecare filtru, sunt generate funciile corespunztoare (probabilitile de

defect) pentru Hi, acestea oferind o indicaie asupra defectului. Uneori, poate fi utilizat

modul de alctuire a fiecrui filtru i poate fi aleas ipoteza cea mai plauzibil ca mod de

defect. Principalul dezavantaj al metodei const n numrul mare de modele utilizate.

4.4.4. Expertizarea strii sistemului

Pentru a realiza o expertizare de stare corect, se pornete de la modelul

matematic, [66]:

kdkkuBAx

1 (4.2)

kdkxCy (4.3)

Fie xk vectorul de stare real, n timp ce kx reprezint vectorul strii estimate. Relaia

cunoscut, ce descrie dinamica estimatorului de stare este:

kdkkdkdkxCyLuBxAx

1 (4.4)

Alegerea matricii ctig L se face astfel nct (Ad-LCd) s fie stabil.

4.5. Analiza sistemelor cu elemente de execuie defecte

Pentru a analiza comportamentul unui sistem, atunci cnd unul sau mai multe

elemente de execuie sunt blocate, vom considera urmtoarea relaie :

3,2,110

ikkiiiiir

(4.5)

n care:

ki=0 pentru starea n care elementul de execuie este n funciune;

ki=1 n condiii de defect i elementul de execuie este blocat n poziia (i0; ir),

avnd semnificaia unei comenzi reale a elementului de execuie i.

Pentru cazul n care ki=1 putem simula un element de execuie care nu funcioneaz i

rmne blocat, i0. n concluzie, apariia unui defect este echivalent cu o modificare a

structurii ecuaiei de stare pentru elementele de execuie. Vectorul de comand are

expresia :

30

20

10

3

2

1

3

2

1

DD

r

r

r

rKKIE (4.6)

n care:


152

3

2

1

00

00

00

k

k

k

KD

(4.7)

este numit matrice de defect . Cnd KD=0 sistemul nu are nici un defect.

Vectorul 3020100T

reprezint poziia de blocaj a elementului de

execuie. Ca urmare, putem studia comportamentul n condiii de defect fixnd matricea de

defect. Polinomul caracteristic al sistemului este:

])(det[)det()( 11Dss

AAsIIAsIsL (4.8)

i, dac presupunem c sistemul fr defect este stabil , nu ne rmne dect s analizm

condiiile n care soluiile ecuaiei sunt n semiplanul stng al planului complex:

0])(det[ 1Ds

AAsII (4.9)

4.6. Sinteza comenzilor n cazul defectrii elementelor de execuie

Dac sistemul de control este proiectat folosind un controlor dinamic sau static,

atunci putem asigura controlabilitatea n cazul defectrii unui element de execuie, dac

acesta nu este interferat n structura sistemului de control. Mai mult, aciunea controlerului

asupra canalului defect (care caut s mpiedice apariia unei erori) perturb puternic

celelalte canale pentru c acele ieiri vor tinde repede spre valoarea minim sau maxim.

Pentru a descrie simplu (matematic) un sistem defect avem urmtoarele ecuaii:

0)(1)()( uKBtuKKBtxAtx

DprCDppp

o

p (5.10)

)()()();()( tytvftutxCtyrpp

(5.11)

unde: KD = diag[ki] cu ki=0 pentru funcionare normal i kj =1 pentru defectarea

elementului de execuie pe canalul j. Trebuie rezolvat problema determinrii coeficienilor

matricii KC, astfel nct procesul s poat fi meninut n starea dorit. n acest caz,

produsul (I-KD )KC are linia j cu toate elementele zero, unde (I-KD)=diag[aii ] cu aii =1 i ajj

=0, celelalte elemente aik fiind zero. Pentru c este folosit cu variabile standard, starea

static prognozat va corespunde la xs=0, urs=0, ys=0. Se folosete indicele d pentru

valorile variabilelor statice n condiii de defect. n aceste condiii, ecuaile (5.10-5.11)

devin:

0)(1)(0

uKBtuKKBtxADprCDppp (5.12)

0uKuKKIBACy

DrdCDpppd ( 5.13)

Sinteza comenzii este considerat rezolvat dac matricea KC i/sau vectorul de

comand urd sunt determinai pentru o matrice KD i vectorul u0.


153

4.7. Diagnoza defectelor n instalaiile industriale

Diagnoza defectelor: determinarea tipului, locaiei i timpului de detectare a

defectului. Acest proces urmeaz detectrii defectelor i include izolarea i identificarea

defectelor.

Sistemele de detectare i diagnoza a defectelor (FDD - Fault Detection and

Diagnosis): funcionarea acestora presupune urmtoarele etape:

1. Detectarea defectelor: determinarea prezentei unui defect n sistem i timpul de

detectare; indic dac s-a produs un eveniment nedorit n sistemul de supraveghere;

2. Izolarea defectelor: determinarea tipului de defect, a locului de producere a defectului i

a momentului de detectare; urmeaz detectrii defectelor. Se determin subsistemul

funcional care se afl la originea anomaliei i progresiv se rafineaz aceast determinare

pentru a izola organul sau dispozitivul elementar defect.

4. Identificarea defectelor: determinarea mrimii i comportrii n timp a defectului;

urmeaz etapei de izolare a defectelor. Se determin cauza care a generat defectarea

constatat.

4.7.1. Compararea diferitelor metode de detectare a defectelor

Diferitele abordri ale detectrii bazate pe model a defectelor au diferite proprieti

n ceea ce privete detectare diverselor tipuri de defecte. Pentru o bun aplicabilitate,

trebuiesc luate n considerare urmtoarele aspecte:

nscrierea defectelor reale n reziduurile generate;

viteza de dezvoltare a defectului (abrupt, incipient);

cunotine apriori asupra modelului (structura, parametrii);

excitaia prin semnalele de intrare (static, dinamic);

extinderea informaiilor pentru o diagnoz a defectelor n adncime.

Metodele cu estimarea parametrilor sunt potrivite, n special, pentru detectarea

defectelor multiplicative (modificri de parametri). Aceste schimbri au loc, n principal, n

proces sau n elementul de execuie. Estimarea parametrilor produce de asemenea cteva

simptome pentru procesele SISO. Ele pot fi folosite direct pentru anumite clase de procese

neliniare i de asemenea pentru caracteristici statice neliniare. Oricum, ele necesit o

excitare a intrrilor procesului cu un anumit spectru de frecven. Aceasta nu este o

problem pentru multe procese cu modificri ale intrrilor n funcionarea normal, ca de

exemplu: servo-motoare, maini unelte, vehicule, etc. Pentru procese cu o funcionare

preponderent staionar, ca de exemplu: procesele industriale sau chimice, un mic semnal

de excitaie poate fi permis daca se presupune apariia unui defect. Metodele cu estimare

a parametrilor dein o structur modular, unificat, i, de aceea, ele pot fi uor

configurate. Calcularea coeficienilor procesului depinde de fiecare proces n parte.

Ecuaiile de paritate sunt folosite, n special, pentru detectarea defectelor aditive. Ele

apar pentru senzori, elemente de execuie i chiar pentru proces (de exemplu:


154

scurtcircuite). Oricum, modelul folosit pentru proces trebuie s descrie destul de precis

procesul real. Un avantaj l constituie efortul relativ mic de calcul i faptul c pentru o parte

a defectelor nu sunt necesare excitri ale intrrilor. Ecuaiile de paritate sunt foarte

sensibile la perturbaii nemsurabile ale procesului, care nu au fost nlturate n timpul

proiectrii. Reziduuri multiple sunt obinute doar pentru semnale de ieire multi -

msurabile.

Observatorii de stare au proprieti similare cu cele ale ecuaiilor de paritate. Ei sunt

potrivii pentru defecte aditive. Efortul de proiectare este relativ mic pentru defecte

sensibile la filtre i relativ mare i dependent de proces pentru celelalte. O diferen de

baz ntre aceste metode este reprezentat de faptul c estimarea parametrilor este

proiectat s elimine valorile constante ale semnalelor perturbate iar observerii de stare i

ecuaiile de paritate s determine valorile dependente de timp din semnalele neperturbate.

De aceea rspunsul unui estimator de parametru pentru semnalele cu zgomot este mai

ncet dar mai precis. Observerii de stare reacioneaz mai rapid dar cu valori nu foarte

relevante (cu dependen mare). Daca estimarea de parametrii este proiectat pentru

parametrii dependeni de timp sau dac se includ modele dinamice pentru parametri

(Isermann, 1992a), estimarea parametrilor are efecte rapide asupra suprimrii zgomotelor.

Din acest motiv, abilitatea de urmrire rapid a modificrilor abrupte depinde de

proiectarea lor, att pentru estimarea parametrilor ct i pentru estimarea strilor.

4.7.2. Combinarea diverselor metode de detecie

Daca toate tipurile de defecte trebuie detectate, diferite metode de detectare trebuie

integrate astfel nct s se foloseasc avantajele proprii fiecrei metode. Cum n

majoritatea cazurilor, parametrii modelului nu sunt cunoscui, este natural s se nceap

cu o estimare a parametrilor. Atunci pot rezulta urmtoarele combinaii de metode de

detecie bazate pe model:

I) Estimarea secveniala a parametrilor i a strii:

estimarea parametrilor pentru obinerea modelului;

estimarea strii pentru detectarea rapid a modificrilor;

estimarea parametrilor (la cerere) pentru diagnoza defectelor n adncime;

II) Estimarea secveniala a parametrilor i ecuaii de paritate:

estimarea parametrilor pentru obinerea modelului - ecuaii de paritate pentru

detectarea schimbrilor (efort de calcul redus);

estimarea parametrilor (la cerere) pentru diagnoza defectelor n adncime;

III) Estimarea parametrilor i a strii n paralel:

pentru defecte aditive i multiplicative;

dependena de excitaia intrrii;

IV) Estimarea parametrilor i analiza vibraiilor:

estimarea parametrilor pentru trasarea defectelor parametrilor;

analiza vibraiilor pentru alte tipuri de defecte ca instabilitatea, btaia unui

mecanism i alte defecte specifice mainilor rotative;


155

Modul de integrare depinde foarte mult de proces, de defectele posibil de detectat i de

mijlocul de calcul disponibil. n unele cazuri integrarea metodelor de detectare bazate pe

modele ale semnalelor sau ale procesului poate oferi informaii bune asupra ansamblului.

Diagnoza tehnica se afla la rscrucea mai multor domenii cum ar fi: automatica,

prelucrarea semnalelor sau informatica. Metodele de detectare i diagnoza a defectelor nu

au un caracter universal. n funcie de natura proceselor, echipamentelor sau a sistemelor

de conducere trebuie s se pun n practica metode specifice ce in cont de tehnologiile

folosite.

Problema consta n detecia erorilor din proces, element de execuie sau senzor prin

folosirea dependentelor dintre diferitele semnale msurate. Aceste dependente sunt

exprimate fie prin modele analitice fie prin modele de date. n domeniul metodelor bazate

pe model, cercetrile au progresat semnificativ n ultimii ani.

Scopul acestora nu este doar de a pune n eviden dac un defect este prezent sau

nu (detecia defectului) ci i de a determina timpul i locaia acestuia (izolarea defectului)

sau a mrimii i comportrii n timp a defectului.

Majoritatea schemelor de detectare i diagnoza constau n dou nivele: un nivel de

generare a simptomelor i un nivel de diagnosticare. Primul nivel indic starea procesului

(prezena sau nu a defectului), folosindu-se semntura defectelor, n cel de-al doilea nivel

sunt diagnosticate defeciunile.

Dificultatea n construirea unor scheme de detectare i diagnoza a defectelor const n

a gsi acele manifestri semnificative, robuste la zgomote, perturbaii, incertitudini de

modelare i modificare a punctului static de funcionare. Abordrile moderne se bazeaz

pe modele ale procesului i exploateaz relaiile matematice dintre diferitele semnale

msurate n proces. Ele permit o diagnosticare n mare profunzime, dar necesit modele

matematice exacte ale procesului.

O modelare analitica bazata pe ecuaiile fizice ale procesului reprezint o munc

laborioas, n special pentru procese neliniare, dar permite totodat o mare acuratee n

diagnosticare, datorit posibilitii de interpretare fizic a parametrilor. Aceste metode sunt

bazate pe estimatori de stare, observatori sau ecuaii de paritate.

Modelele bazate pe date, cum ar fi reelele neurale sau funciile fuzzy, ofer un

instrument puternic i rapid de calcul pentru tratarea problemelor de diagnoz.

Complementar acestor metode tehnicile de prelucrare a semnalului pot aduce n domeniul

deteciei i diagnozei defectelor noi valente, innd cont de utilitatea practic a acestor

tehnici pentru procesele ce conin elemente n micare, maini rotative, etc. Tehnicile de

prelucrare a semnalelor pentru detectarea defectelor pot fi folosite pentru detectarea

schimbrilor n semnale provenite fie direct din msurtori, fie din reziduuri rezultate n

urma altor tehnici de detectare a defectelor. Utilizarea acestor tehnici vizeaz analiza n

timp (detectarea unei modificri a proprietilor statistice ale semnalelor: medie sau

dispersie), analiza n frecvena (detectarea unei schimbri de spectru a semnalului: FFT)

sau analiza n domeniul timp-frecven (STFT, wavelets).

Toate aceste metode i tehnici sunt prezente n literatura de specialitate la nivel de

cercetri tiinifice ale diferitelor grupuri de lucru internaionale dar lipsete o prezentare

abordabil prin prisma unui tutorial nsoit de exemple i simulri dinamice, accesibil

publicului mai puin avizat. Din prisma unei prezentri abordabile a noiunilor de baz n


156

diagnoza tehnic s-au realizat programele de curs structurate pe module pentru

prezentarea noiunilor i metodelor specifice domeniului deteciei i diagnozei defectelor.

4.7.3. Metode de diagnoza a defectelor

Metodele de diagnosticare a defectelor constau n determinarea tipului de defect cu

cat mai multe detalii posibile, cum ar fi dimensiunea defectului, localizarea i timpul de

detectare al acestuia. Procedura de diagnosticare este bazata pe observarea simptomelor

analitice i euristice i pe cunotine euristice despre proces.

Reprezentarea simptomelor

Intrrile mecanismului de inferena a defectelor bazat pe cunotine sunt toate

simptomele disponibile ca evenimente iar cunotinele relevante pentru defecte despre

proces sunt majoritatea n forma euristica:

a) Simptomele analitice (Sai) - sunt rezultatele verificrii valorilor limita ale

semnalelor msurabile, a metodelor de detecie a erorilor bazate pe modelul procesului

sau al semnalului i detectarea schimbrilor.

b) Simptome euristice (Shi) - reprezint observaiile personalului ce supravegheaz

instalaia, sub form de sunete, oscilaii sau impresii optice (culori, fum), obinute prin

inspecie. Evenimentele empirice pot sa fie reprezentate, de obicei, doar sub forma de

masuri calitative, ca de exemplu expresii lingvistice (mic, mediu, mare).

c) Istoria procesului i statistica defectelor - aceasta categorie de evenimente

depinde de starea generala a procesului, bazata pe funcionarea anterioara a acestuia.

Aceste evenimente includ informaii despre timpul de funcionare, msurtori de sarcina,

ultimele operaii de ntreinere sau reparaii. Dac exista statistici de defecte, ele descriu

frecventa anumitor defecte pentru acelai proces sau unul similar. Depinznd de calitatea

acestor msurtori, ele pot fi folosite ca simptome analitice sau euristice. n general,

informaiile provenite din istoria procesului sunt vagi i evenimentele rezultate trebuie

considerate ca fiind simptome euristice. Cunotinele despre aceste simptome se pot

reprezenta sub forma de iruri de caractere i pot include, de exemplu: numere, nume,

valori numerice, valori de referin, valori de ncredere sau de apartenenta, timp de

detectare, texte explicative.

d) Reprezentarea uniforma a simptomelor - pentru procesarea tuturor simptomelor

ntr-un mecanism de inferena este avantajos sa se foloseasc o reprezentare uniforma. O

posibilitate este sa se formuleze att simptomele euristice cat i cele analitice sub forma

numerelor de ncredere 0


157

Fig. 4.3. Funciile membre ale simptomelor i reprezentate ca funcii fuzzy

Prin aceste tipuri de seturi fuzzy i funcii membre corespunztoare, toate

simptomele euristice i analitice trebuie reprezentate ntr-un mod uniform n intervalul

0


158

pentru fiecare defect j ntr-o baza de cunotine. Prin compararea strii observate S cu

referina normala Sn poate fi concluzionat defectul F. Se poate face distincia ntre metode

de clasificare statice sau geometrice, cu sau fr anumite funcii de probabilitate (Tou and

Gonzalez, 1974). O alt posibilitate este folosirea reelelor neurale datorita abilitii lor de a

aproxima relaii neliniare i de a genera decizii flexibile. Ariile de separaie pot fi generate

i prin clustere fuzzy.

4.7.5. Diagnoza folosind metode de raionare

Pentru anumite procese tehnice relaiile de baza ntre defecte i simptome sunt

parial cunoscute. Atunci aceste cunotine a-priori pot fi reprezentate prin relaii cauzale:

defect eveniment - simptom.

Stabilirea acestei cauzaliti se realizeaz n urma analizei arborilor de defectare

(FTA-fault tree analysis) pornind de la defect - prin evenimente intermediare - la simptom

(cauza fizic) sau prin analiza arborilor de funcionare (ETA-event tree analysis) pornind

de la simptom la defect (nlnuirea nainte) (Lee et al., 1985).

Pentru a asigura un diagnostic, informaia calitativa trebuie exprimata sub forma de reguli:

DACA - ATUNCI . Premisa conine starea de fapt sub forma simptomelor i ca intrri iar

concluzia include evenimentele Ek i defectele Fj ca o cauza logica a faptelor. Daca

aceste simptome indica un eveniment sau un defect, faptele sunt asociate prin conexiuni

i ori SAU, conducnd la reguli de forma:

DACA (S1 i S2) ATUNCI (E1) ....

DACA (E1 i E2) ATUNCI (F1) ....

Pentru stabilirea acestor cunotine euristice sunt folosite o serie de abordri aa

cum sunt prezentate n (Frost, 1986) i (Torasso and Console, 1989).

In analiza arborilor de defectare, simptomele i evenimentele sunt considerate ca

variabile binare iar partea condiionala a regulilor poate fi calculata cu ajutorul algebrei

booleene (Barlow and Proschan, 1975; Freyermuth, 1993). Aceasta procedura nu s-a

demonstrat a fi de succes datorita naturii continue a defectelor i simptomelor. Pentru

procese tehnice sunt mai potrivite metode de raionare aproximativa (Isermann and Ulieru,

1993) i (Ulieru, 1996).

Folosind strategia de nlnuire nainte, faptele sunt potrivite cu premisele i

concluziile sunt bazate pe consecine logice.

Pentru raionarea aproximativa simptomele sunt considerate fapte incerte. Aceasta

se poate realiza prin reprezentarea simptomelor ca funcii de ncredere c(Si), funcii

membre ale seturilor fuzzy m(Si) sau funcii de densitate probabilistice p(Si).

Raionarea probabilistica este bazata pe reele Bayesiene cu probabiliti

condiionate pentru cauzaliti (Pearl, 1988). Pentru a reduce efortul de calcul, simptomele

independente statistic trebuie sa fie presupuse. Atunci formularea este foarte

asemntoare cu operaia de nsumare-multiplicare din logica fuzzy (Ulieru, 1996).

Raionarea probabilistica cu logica fuzzy este foarte puternica. Simptomele sunt

reprezentate ca seturi fuzzy cu semnificaie lingvistic: mic, mediu, mare. Urmeaz apoi

conform sistemului de reguli fuzzy: fuzzificarea, inferena, acumularea i defuzzificarea.


159

Rezultatul este posibilitatea de a msura un defect i mrimea sa (Isermann, 1995; Ulieru,

1996; Ball and Isermann, 1998).

Datorita generrii greoaie a bazei de date s-au dezvoltat sisteme adaptive-fuzzy

pentru raionamente aproximative. Folosind similitudine dintre sistemele fuzzy i reelele

neuronale s-a propus un sistem neuro-fuzzy n care funciile membre ale simptomelor i

conexiunile SI/SAU sunt acordate experimental.

Strategia de nlnuire napoi presupune cunoscuta concluzia i caut toate

premisele posibile. Aceasta abordare este interesanta daca simptomele nu sunt complete.

De aceea, pornind de la simptome cunoscute, sunt alese toate evenimentele i defectele

posibile (nlnuire nainte), ulterior aplicnd nlnuirea napoi, evenimentele i defectele

posibile sunt considerate premise i se caut simptoamele lipsa, dup care este repornita

cutarea nainte. Aceasta procedura este cel mai bine implementata prin intermediul unui

dialog interactiv i repetata pn cnd este terminata de ctre operator.

Exemplu de diagnoza n cazul unei turbine cu aburi

Analizorul VPA 316 este destinat supravegherii i diagnozei avansate a turbinelor de

putere prin analiza i monitorizarea complexa a principalilor parametri de stare:

Vibraii

Dilatri

Temperaturi

Turaie

Calitatea parametrilor electrici

Fig. 4.4. Formele de und ale acceleraiei vibraiilor

Cele 8 intrri pentru accelerometre permit monitorizarea simultana a tuturor

lagrelor turbinei. Fiind sensibile la frecvente nalte, aceste semnale sunt utilizate pentru

detectarea ocurilor, friciunilor, defectelor de etanare i angrenare, defectelor

generatorului electric.


160

Fig. 4.5. Formele de unda ale vitezei vibraiilor

Prin integrarea n domeniul timp a acceleraiei vibraiilor sunt obinute formele de

unda ale vitezei vibraiilor. Parametrii statistici ai acestor semnale sunt utilizai pentru

supravegherea turbinei i semnalarea defectelor datorate dezechilibrelor, dezalinierilor,

dilatrilor neuniforme, asimetriilor de ntrefier sau dezechilibrelor electrice.

Spectrele de frecventa sincronizate cu turaia i diagrama polara multicanal, prezint ntr-

un mod sugestiv starea de funcionare a fiecrui lagr i a turbinei n ansamblu. Fereastra

Parameters Measurement afieaz i supravegheaz zeci de parametri selectai de ctre

utilizator. Evoluia acestor parametri este nregistrat n mod continuu n cadrul ferestrei

Parameters Trend.

Fig. 4.5. Spectrele vibraiilor, diagrama polar multicanal i lista parametrilor urmrii

Prin analiza traiectoriei arborelui sau a carcasei sunt obinute informaii utile n

diagnoza ntregului lan de arbori. Diagrama orbit FFT descompune micarea

monitorizata n elipsele constituente i calculeaz parametrii geometrici ai acestora i

sensul de parcurgere.


161

Fig. 4.6. Orbita compusa, orbitele elementare i parametrii orbitei selectate

Fig. 4.7. Tabel Excel cu eantioanele formelor de und

Parametrii finali i rezultatele fiecrui tip de analiz sunt nregistrate n format

propriu sau Excel pentru prezentare i prelucrri specifice.

CAP500 Nou

Documents

Transcript of CAP500 Nou