ВІННИЦЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ

Войтович Олеся Петрівна

УДК 621.313:681.518

Інформаційно-вимірювальна система діагностування безконтактних ЕЛЕКТРОМЕХАНІЧНИХ перетворювачів на основі НЕЙРОнечітких методів

05.11.16 – Інформаційно-вимірювальні системи

Автореферат

дисертації на здобуття наукового ступеня

кандидата технічних наук

Вінниця – 2006

Дисертацією є рукопис.

Робота виконана у Вінницькому національному технічному університеті Міністерства освіти і науки України.

Науковий керівник: кандидат технічних наук, доцент

Кучерук Володимир Юрійович,

Вінницький національний технічний університет,

доцент кафедри метрології та промислової автоматики

Офіційні опоненти: доктор технічних наук, професор

Заміховський Леонід Михайлович,

Івано-Франківський національний технічний університет нафти та газу, завідувач кафедри комп’ютерних технологій в системах управління та автоматики

доктор технічних наук, професор

Локазюк Віктор Миколайович,

Хмельницький національний університет,

завідувач кафедри системного програмування

Провідна установа: Національний університет “Львівська політехніка”,

кафедра автоматики та телемеханіки,

Міністерство освіти і науки України, м. Львів

Захист відбудеться “25” березня 2006 р. о 9.30 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради Д 05.052.02 у Вінницькому національному технічному університеті за адресою: 21021, м. Вінниця, вул. Хмельницьке шосе, 95.

З дисертацією можна ознайомитись у бібліотеці Вінницького національного технічного університету за адресою: 21021, м. Вінниця, вул. Хмельницьке шосе, 95.

Автореферат розісланий “14” лютого 2006 р.

Вчений секретар

спеціалізованої вченої ради Павлов С.В.

ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

Актуальність роботи. Покращення надійності, безпеки та ефективності існуючих інформаційно-вимірювальних систем (ІВС) контролю та технічного діагностування стає все важливішою задачею для багатьох складних технічних систем, зокрема і тих, що мають в своєму складі безконтактні електромеханічні перетворювачі постійного струму з вентильним керуванням (БЕМП). Особливо це стосується таких галузей, як автомобільний та залізничний транспорт, хімічне виробництво та електроенергетика, побутова та медична техніка. БЕМП, що працюють на підвищених частотах обертання знаходять все ширше застосування в системах управління та автоматики.

При класичних підходах діагностування БЕМП використовується обмеження або перевірка зміни деяких вихідних змінних. Так як вони не дають детальної інформації та не дозволяють діагностувати несправність, все більше розвиваються методи основані на моделі об’єкта з використанням вхідних та вихідних сигналів. Ці методи базуються, наприклад, на оцінюванні параметрів, паритетних рівняннях або експертних станах. Також розвивається підхід на основі моделі сигналу. Визначення діагнозів несправностей відбувається за допомогою класифікації або стратегії логічного висновку.

Часто несправності, що виникають всередині БЕМП, можуть бути визначені по проходженню тривалого проміжку часу, проте раптові виходи з ладу цих БЕМП можуть спричинити великі втрати. Рання та правильна діагностика несправностей приводить до зупинення розвитку аварійних ситуацій та скорочення часу простою. Вона також дозволяє позбавитись шкідливих, часом небезпечних, впливів несправностей на технологічні системи та процеси.

За допомогою традиційних методів вирішення задачі діагностування реалізувати досить складно. Складність виникає при пошуку статистичних даних, їх обробці та пошуку апроксимуючої функції. Достовірність роботи таких систем є невисокою. Щоб вирішити ці проблеми, зручно використовувати апарат штучного інтелекту, зокрема, нейронечітких класифікаторів, де залежність входів системи та виходів задаються на основі лінгвістичної людської логіки, а за допомогою експериментальних даних робиться узагальнення. Достовірність такої систем набагато вище, ніж у інших.

Існуючі ІВС діагностування БЕМП характеризуються низькою достовірністю, що зумовлена визначенням невеликої кількості несправностей (5-7). В той час, як несвоєчасне визначення несправності та виникнення помилкового рішення може призвести до негативних наслідків, зокрема, значних матеріальних втрат та травмування людей. Для запобігання таких ситуацій необхідно підвищувати інструментальну та методичну складові достовірності.

Наукова задача полягає у необхідності розробки методів та ІВС, що здатні забезпечувати підвищений рівень достовірності діагностування БЕМП із вентильним керуванням, які працюють на підвищених частотах обертання.

Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Основний зміст роботи складають результати наукових розробок та експериментальних досліджень, які проводилися на протязі 2000-2005 років на кафедрі метрології та промислової автоматики Вінницького національного технічного університету. В період з 2004 по 2005 роки науково-дослідна робота проводилася відповідно до науково-дослідної планової держбюджетної роботи № 42-Д-277 „Розробка теоретичних основ побудови систем діагностування електромоторів в енергозберігаючих технологіях”, номер державної реєстрації 0105U002432.

Мета і задачі дослідження. Метою досліджень є підвищення достовірності діагностування БЕМП, які працюють на підвищених частотах обертання, за рахунок комплексного врахування несправностей, що виникають у вентильній і електромеханічній частинах та зменшення похибок вимірювання діагностичних параметрів для безперервного діагностування та при спеціальних випробуваннях.

Для досягнення цієї мети розв’язуються такі задачі:

-

-

-

-

-

-

-

-

-

Об’єктом дослідження є процеси, які протікають в ІВС діагностування БЕМП із вентильним керуванням, що працюють на підвищених частотах обертання.

Предметом дослідження є методи та засоби ІВС діагностування БЕМП з вентильним керуванням.

Методи досліджень основані на фундаментальних положеннях теорії вимірювань та теорії похибок, теорії електроприводів, теорії функції чутливості, методах імітаційного моделювання, методах теорії прийняття рішення, основних методах теорії нечітких систем та нейромереж. При розробці технічного забезпечення експериментальних досліджень використовувалися методи схемотехніки. При аналізі результатів експериментальних досліджень та розв’язанні задач діагностування БЕМП, використовувалися: математичний апарат теорії статистики; елементи теорії систем автоматичного контролю.

Наукова новизна отриманих результатів полягає в обґрунтуванні і розробці методів та ІВС, які дозволяють підвищити достовірність діагностування БЕМП, а саме:

1. Вперше запропоновано структурно-алгоритмічний підхід щодо побудови ІВС діагностування БЕМП, який, на відміну від існуючих, застосовує нейронечіткий метод прийняття діагностичного рішення, і за рахунок використання повної діагностичної моделі з комплексним врахуванням несправностей, що виникають у вентильній та електромеханічній частинах БЕМП, дозволяє збільшити методичну складову достовірності діагностування в 2,5 рази.

2. Удосконалено нейронечіткий метод безперервного діагностування БЕМП, який, на відміну від існуючих, характеризується функціонуванням в реальному масштабі часу, використовуючи усічену діагностичну модель, що дозволяє підвищити методичну складову достовірності діагностування в ІВС на етапі експлуатації.

3. Удосконалено метод визначення інструментальної складової достовірності діагностування в ІВС, який, на відміну від існуючих, враховує закони розподілу діагностичних параметрів та їх похибок, відмінні від нормального, що дозволяє підвищити точність визначення достовірності діагностування в ІВС.

4. Удосконалено структуру вимірювального каналу кутової швидкості, яка, на відміну від існуючих, за рахунок адаптивної зміни роздільної здатності, дозволяє вимірювати кутову швидкість в широких межах при нормованій похибці вимірювання та підвищити інструментальну складову достовірності діагностування в ІВС.

Практичне значення одержаних результатів полягає в тому, що на основі запропонованих теоретичних положень і структурних схем розроблені та впроваджені:

-

-

-

-

Результати дисертаційних досліджень впроваджено на підприємствах ТОВ фірма “Муссон”, фірмі “Паллар”, НДВП “Геосистема” та у навчальний процес кафедри метрології та промислової автоматики Вінницького національного технічного університету. Впровадження результатів дисертаційних досліджень підтверджені відповідними актами.

Особистий внесок автора. Основні теоретичні, розрахункові та експериментальні результати з формулюванням відповідних висновків отримані автором самостійно. Окремі результати отримані в співавторстві, у цих випадках особистий внесок автора такий: [1] – в монографії представлені обґрунтування та дослідження вимірювального каналу кутової швидкості ІВС діагностування БЕМП з підвищеними частотами обертання; [2,9,11] – обґрунтовано застосування функції Іордана та отримано аналітичні залежності для визначення інструментальної достовірності діагностування в ІВС при законах розподілу вимірювальних параметрів та їх похибок відмінних від нормального; [3,5] – запропоновано діагностичну модель електромеханічного перетворювача та метод діагностування на основі нечіткої логіки; [4] – досліджено вплив внутрішніх параметрів електромеханічного перетворювача на його вихідні характеристики в різних режимах роботи; [6,7,10,13,14] – запропоновано структурну схему вимірюваного каналу кутової швидкості в ІВС діагностування БЕМП з підвищеними частотами обертання, обґрунтовано його застосування та отримані основні характеристики, досліджено та оцінено статичні метрологічні характеристики; [8,12] – запропоновано методи діагностування БЕМП на основі нейронечітких алгоритмів в реальному масштабі часу.

Апробація результатів дисертації. Основні положення кандидатської дисертації доповідались і обговорювались на 13 наукових, науково-технічних конференціях та форумах різного рівня, в тому числі: міжнародній конференції “Conference on Modeling & Simulation, MS'2001” (Львів, 2001); ХХХ-ХХХІV науково-технічних конференціях професорсько-викладацького складу, студентів та співробітників університету (Вінниця, 2001 - 2005); Міжнародних науково-технічних конференціях "Контроль і управління в складних системах (КУСС-2001, 2003)" (Вінниця, 2001, 2003); Міжнародних науково-практичних конференціях "Автоматизація виробничих процесів 2002, 2003, 2005" (Хмельницький, 2002, 2003, 2005); ІІІ Міжнародній конференції по оптоелектронним інформаційним технологіям “PHOTONICS – ODS - 2005” Вінниця, 2005; Міжнародній науково-практичній конференції “Сучасні проблеми радіоелектроніки, телекомунікацій та приладобудування” (СПРТП - 2005) (Вінниця, 2005).

Публікації. Основні положення кандидатської дисертації висвітлено у 14 наукових працях, у тому числі: 1 монографія, 8 статей у фахових наукових виданнях, що входять до переліку ВАК України, 1 деклараційний патент на винахід.

Структура та обсяг дисертації. Дисертаційна робота складається з вступу, п’яти розділів, основних висновків по роботі, бібліографічного списку із 143 найменувань та десяти додатків. Загальний обсяг дисертації складає 211 сторінок, з яких основний зміст викладений на 150 сторінках друкованого тексту, містить 12 таблиць та 77 рисунків.

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

У вступі до дисертаційної роботи обґрунтовано актуальність теми, зазначено зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами, сформульовано мету та задачі досліджень. Також наведено характеристики об’єкту і предмету досліджень, висвітлено наукову новизну і практичну цінність отриманих результатів та наведені відомості про публікації автора і апробацію результатів дисертаційної роботи.

У першому розділі на основі аналізу інформаційних джерел та публікацій за напрямом дисертаційних досліджень вводяться основні вихідні положення, обґрунтовано вибір предмету досліджень.

Встановлено, що особливості БЕМП як об’єкта діагностування а саме: нелінійна математична модель, наявність вентильного перетворювача та зворотних зв’язків по керуванню, висока швидкість обертання тощо, спричиняють складнощі діагностуванні БЕМП. Методи діагностування, які основані на жорсткій логіці, чи експертних знаннях важко реалізувати, що значно ускладнює процес отримання та обробки результатів. З іншого боку, методи, основані на нечітких алгоритмах, ще недостатньо розвинуті у галузі застосування їх до технічної діагностики. Діагностування на етапі експлуатації у реальному масштабі часу (безперервне) не потребує великої кількості діагностичних параметрів (ДП) та визначення великої кількості несправностей, оскільки основною задачею на цьому етапі є запобігання розвитку несправностей, що можуть призвести до аварійних ситуацій.

Виходячи з того, що загальна достовірність діагностування визначається як добуток методичної та інструментальної складових достовірності, а методична складова залежить від коефіцієнта повноти діагностування, можна зробити висновок, що збільшити достовірність діагностування в ІВС можна за рахунок збільшення коефіцієнта повноти діагностування

, (1)

де Nі та N – відповідно кількість діагнозів, що визначається і-тою системою, та загальна кількість несправностей БЕМП.

Аналіз літературних джерел показав, що існуючі ІВС діагностування БЕМП часто діагностують лише окремі класи несправностей, найчастіше, це несправності, що виникають у обмотках БЕМП (автори Suh S.H. та Woo R.J.; M. Dai, A. Keyhani, T. Sebastian; О. Moseler, R. Iserman; X.Q. Lui, H.Y. Zhang), та несправності, що виникають у вентильній частині БЕМП (Awadallah M.A., Morcos M.M.; M. Elbuluk). Загалом максимальна кількість класів несправностей, що визначають такі системи складає 5-7. Проте загальна кількість класів несправностей БЕМП N, які можуть бути визначені на сучасному етапі, становить 25. Така кількість отримана з урахуванням як класів несправностей, що визначаються відомими ІВС діагностування БЕМП, так і методів розроблених для визначення окремого типу несправності.

Основними параметрами, що визначають функціональну придатність БЕМП є напруга живлення, струм в обмотках та кутова швидкість обертання. Вимірювання перших двох параметрів досить розвинуті, і їх похибка досить мала. У той час, як при вимірюванні кутової швидкості ІВС діагностування БЕМП з підвищеною частотою обертання, виникають складнощі, зумовлені зміню похибки вимірювання у всьому діапазоні.

При визначенні інструментальної складової достовірності постає проблема відмінності законів розподілу діагностуючого параметрів та їх похибок від нормального, особливо це стосується такого діагностичного параметру як кутова швидкість.

На основі проведеного аналізу методів та ІВС діагностування БЕМП зроблено висновок, що існуючі методи та ІВС не дозволяють у повній мірі вирішити задачу діагностування БЕМП з достатньою достовірністю, що пов'язано з притаманними їм недоліками. Достовірність таких ІВС невисока із-за невеликої кількості діагнозів та застосування методів прийняття рішень, що не здатні навчатись та обробляти експертну інформацію. Проведений аналіз дозволив сформулювати задачі досліджень.

Другий розділ присвячено розробці методів підвищення методичної складової достовірності в ІВС діагностування БЕМП. Для цього розроблені нові та вдосконалені існуючі методи діагностування БЕМП, з комплексним урахуванням несправностей, що виникають у вентильній та електромеханічній частині БЕМП.

На основі математичної моделі БЕМП досліджено вплив параметрів електромеханічної частини (опір обмоток R, індуктивність L та взаємоіндуктивність M, стала проти ЕРС ke, момент інерції J та момент опору MH) та вентильної частини (напруги сенсорів u1, u2 та час затримки інверторів Tf) БЕМП на його характеристики, а саме: кутову швидкість та струми, що протікають у статорі в різних режимах роботи за допомогою функцій чутливості.

Аналіз отриманих результатів дозволив зробити висновок, що подальші дослідження доцільно вести у напрямку розробки методів технічного діагностування, які як ДП використовують момент опору та момент інерції ротора, кутову швидкість, що отримані у динамічному та пусковому режимах. У статичному режимі найкраще визначати параметри сенсорів та інвертора.

На основі проведених досліджень та експертних даних побудована повна діагностична модель (табл.1), що використана при побудові ІВС діагностування БЕМП. Класи несправностей, що визначаються ІВС діагностування БЕМП: Q1 - зазор між статором та ротором не відповідає стандартам; Q2 - занижене число витків обмотки ротора; Q3 - відступ у висоті вусика пазів ротора; Q4 - відступ у випалі листів магнітопроводу; Q5 -невідповідність марки сталі; Q6 - завищене число витків обмотки ротора; Q7 - завищений опір обмотки ротора; Q8 - підвищені втрати в сталі; Q9 - підвищені механічні втрати у підшипниках; Q10 - порушення у хімічному складі алюмінієвого сплаву; Q11 - невідповідність обмоточних даних; Q12 - шунтування обмоток; Q13 - головні та додаткові полюси розташовані нерівномірно; Q14 - несправність постійних магнітів; Q15 - коротке замикання обмотки; Q16 - несправність сенсорів; Q17 - коротке замикання ключа інвертора; Q18 - обрив силового ключа інвертора.

Для визначення технічного стану БЕМП обрано 18 ДП, що розбиті на чотири групи: а) параметри обмоток (а1 - активний опір ізоляції Rіз, а2 - активний опір обмоток Rобм, а3 - індуктивність Lобм, а4 - ємність Собм, а5 – взаємоіндуктивність, Lm, а6 - добротність обмоток Qобм); б) параметри динамічного режиму (b1 – максимальний пусковий момент Мmax, b2 – мінімальний момент Мmin, b3 - момент інерції J, b4 - момент опору M0, b5 - параметри дисбалансу); в) параметри холостого ходу ( c1 - струм Іхх, c2 - ККД , c3 - кутова швидкість r, c4 - момент холостого ходу Мхх); г) параметри статичного режиму (d1 – напруга сигналу першого сенсору положення ротору U1, d2 - напруга сигналу другого сенсору положення ротору U2, d3 – напруга керування Uk, d4 – струм живлення Iж, d5 - температура ).

Таблиця 1

Повна та усічена діагностичні моделі

Стани | ДП обмоток | ДП динамічного режиму | ДП холостого ходу | ДП статичного режиму

Rіз | Rобм | Lобм | Собм | Lm | Qобм | Мmax | Мmin | J | M0 | Д | Іхх | Мхх | r | U1 | U2 | Uk | Iж

а1 | а2 | а3 | а4 | а5 | а6 | b1 | b2 | b3 | b4 | b5 | c1 | c2 | c4 | c3 | d1 | d2 | d3 | d4 | d5

Q1 | + | + | + | + | - | + | - | - | + | + | + | + | - | + | - | + | + | + | + | +

Q2 | + | - | - | - | - | - | - | - | + | + | + | - | - | - | - | - | - | - | - | +

Q3 | + | - | - | - | - | - | - | - | + | + | + | - | - | + | + | - | - | - | - | +

Q4 | + | + | - | + | - | - | - | - | + | + | + | + | - | + | + | + | + | + | + | +

Q5 | + | + | - | + | - | - | - | - | + | + | + | + | - | - | + | + | + | + | + | -

Q6 | + | - | - | - | - | - | - | - | + | + | + | - | - | + | - | - | - | - | - | -

Q7 | + | - | + | + | + | - | - | - | + | + | + | + | + | - | - | + | + | + | + | -

Q8 | - | + | + | + | + | + | + | + | - | + | - | + | - | - | - | + | + | + | + | -

Q9 | + | + | + | + | + | + | - | - | - | - | + | - | - | - | - | + | + | + | + | -

Q10 | + | + | + | + | + | + | - | - | - | + | - | + | - | - | + | + | + | + | + | +

Q11 | + | + | + | + | + | + | - | - | + | + | + | + | + | - | - | + | + | + | + | -

Q12 | + | + | + | + | + | + | - | + | - | + | - | + | + | - | + | + | + | + | + | -

Q13 | + | + | + | + | + | + | - | + | + | + | + | + | - | + | + | + | + | + | + | +

Q14 | + | + | + | + | + | + | - | - | + | + | + | - | - | - | - | + | + | + | + | +

Q15 | + | + | + | + | + | + | - | - | + | + | + | - | + | - | - | + | - | + | + | -

Q16 | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | - | - | - | - | + | + | + | +

Q17 | + | + | + | + | + | + | - | - | + | + | + | - | - | - | - | + | + | - | - | +

Q18 | + | + | + | + | + | + | - | - | + | + | + | - | - | - | - | + | + | + | - | +

Символи “+” та “-” характеризують відповідно ДП в зоні та поза зоною допуску.

Аналіз існуючих методів прийняття рішення показав, що найзручнішим для визначення класу несправності БЕМП є нейронечіткі методи, оскільки дозволяють використовувати як експертні знання, так і тренування за допомогою реальних значень.

Ієрархічний взаємозв’язок між ДП і класом несправності БЕМП представлено у вигляді дерева нечіткого логічного висновку (рис. 1).

Розглянуто ієрархічну систему нечіткого логічного висновку для визначення класу несправності БЕМП, показану на рис. 1, враховуючи, що нетермінальні вершини (подвійні кола) характеризують внутрішні шари нейронів.

Рис. 1. Дерево нечіткого логічного висновку

Наведеному дереву відповідає така система співвідношень

Q = fQ(A, B, C, D); A = fA(a1, a2, a3, a4, a5, a6);

B = fB(b1, b2, b3, b4, b5); C = fC(c1, c2, c3, c4);

D = fD(d1, d2, d3, d4, d5). (2)

Частинні та інтегральні параметри стану розглянуто як лінгвістичні змінні. Лінгвістична оцінка кожного частинного параметру стану має дві терм-множини: параметр у зоні допуску (norm) та параметр поза зоною допуску (fail). Для кожного впливного фактора обрано колокольну функцію належності.

Всі правила отримано на основі експертних знань за допомогою повної діагностичної моделі. На кожний вихідний терм накладаються прозорі та несуперечливі правила.

Так як ІВС діагностування БЕМП ієрархічна, то структура розбита на декілька підсистем. Чотири підсистеми відповідають групі ДП, і роблять частковий висновок про стан об'єкта діагностування, а остання, п'ята – на основі часткових, робить остаточний висновок про придатність або непридатність об’єкта діагностування і, в останньому випадку, вказує на можливу причину непридатності.

Вхідні та вихідні дані зв’язані між собою за допомогою бази знань та бібліотеки функцій належності. Оскільки вихідний параметр дискретний, то для реалізації класифікатора вибрана система Сугено. Дані про вхідні параметри зчитуються з відповідних файлів. У результаті виконання програми на екран виводиться діагноз про стан двигуна, і у разі несправності, вказується можлива причина браку.

Для побудови системи прийняття рішення використано гібридну технологію адаптивних нейронечітких мереж ANFIS. На основі побудованого нечіткого класифікатора типу Сугено побудовано нейронечітку мережу, яка була навчена на основі тестових зразків методом зворотного поширення помилки. Для цього використані вбудовані функції пакету MATLAB.

Вище запропоновано діагностування БЕМП на основі нейронечітких систем за групою ДП, більшість з яких не можуть бути виміряні у процесі експлуатації БЕМП. Такий підхід можна використовувати безпосередньо на заводах-виробниках та великих випробувальних лабораторіях. Тому розроблено метод діагностування, який дозволяє швидко, у реальному масштабі часу (безперервно) визначити певні типи несправностей за допомогою ДП, які можна отримати на етапі експлуатації БЕМП.

При цьому використано усічену діагностичну модель БЕМП показану в табл. 1 сірим кольором. Для перевірки технічного стану трьох сенсорів (двох сенсорів положення ротора та сенсору, що визначає напругу керування) використано мажоритарний критерій визначення несправностей (ймовірність виходу з ладу одного сенсора значно вище, ніж двох одночасно). Тому для визначення несправності Q16 одного з сенсорів необхідно відслідковувати зміну сигналу у вимірювальних каналах (ВК) і порівнювати, чи відбулися ці зміни одночасно. При цьому несправність Q16 розділена на несправності першого сенсора положення ротора, другого сенсора та сенсора керуючої напруги.

При діагностуванні силової частини визначено такі несправності: обрив силового ключа (Q18); коротке замикання силового ключа (Q17); коротке замикання обмотки (Q15). Коротке замикання одного з ключів по колу зворотного зв’язку впливає на решту ключів, збільшуючи їх електричне навантаження, що може призвести до каскадного розвитку аварійної ситуації. Якщо струм живлення Іж перевищує значення максимально допустимого струму живлення Імах, то це вказує на коротке замикання в одного з ключів. Така несправність вимагає негайного вимкнення БЕМП, для запобігання подальшого виходу з ладу решти ключів.

При обриві обмотки БЕМП різко зростає пульсація струму в колі живлення. У випадку обриву одного з ключів частота пульсацій буде вдвічі менша. Тобто при незмінному сигналі керування Uк, зміна сигналу струму живлення Іж буде більшою за попереднє значення. Для діагностування цих несправностей використано такий критерій

(3)

де U, І – мінімальні значення зміни напруги та струму за час t.

Як додатковий параметр виступає температура обмоток БЕМП, вихід якої за норму сигналізує про несправності в електричній або механічній частинах.

Для того, щоб зробити висновок про наявність несправності та віднесення її до певного класу, запропоновано використовувати нейронечіткий підхід. Після навчання та тестування нейронечіткої мережі за допомогою експериментальних даних отримано апроксимуючу модель БЕМП для оцінювання його технічного стану та винесення діагнозу про несправність.

Послідовність дій при діагностуванні БЕМП на основі усіченої діагностичної моделі:

1. Вимірювання величин напруги на сенсорах та керуючої напруги.

2. Перевірка на справність каналів.

3. Перевірка на коротке замикання ключа.

4. Перевірка на обрив ключа.

5. Перевірка на обрив обмоток.

6. Висновок про справність чи несправність (діагноз).

Для оцінювання методичної складової достовірності діагностування в ІВС використано коефіцієнт повноти діагностування, який обчислюється за формулою (1). Для ІВС діагностування БЕМП на основі повної діагностичної моделі на етапі випробувань kп=Nп/N=18/25=0,72. Таке значення є значно більшим порівняно з коефіцієнтами повноти діагностування в інших ІВС діагностування БЕМП, перевищуючи найбільший з них майже у 2,5 рази.

Для методу діагностування БЕМП на основі усіченої діагностичної моделі коефіцієнт повноти діагностування ky=Ny/N=6/25=0,24. Отримане значення є співмірним порівняно з існуючими ІВС діагностування БЕМП, що працюють на етапі експлуатації. Проте розроблений метод дозволяє визначати несправності на ранньому етапі їх розвитку, що дозволяє запобігти розвитку аварійної ситуації.

Третій розділ присвячено розробці структурно-алгоритмічного підходу до побудови ІВС діагностування БЕМП та ВК кутової швидкості.

Для дослідження технічного стану та діагностування БЕМП використовуються параметри, які вимірюються у різних його режимах роботи, зокрема, статичний режим, режим холостого хода, динамічний режим, а також вимкнений БЕМП для визначення параметрів обмоток.

Узагальнена структурна схема ІВС діагностування БЕМП на основі повної діагностичної моделі показана на рис. 2. Діагностичні параметри БЕМП вимірюються за допомогою вимірювальних каналів опору, індуктивності, ємності, добротності, моментів, дисбалансу, струму, напруги, кутової швидкості. Дані про ці параметри поступають на мікропроцесор та персональний комп’ютер, де приймається рішення про технічний стан БЕМП, і в разі несправного стану, робиться висновок про клас несправності.

Рис.2. Узагальнена структурна схема ІВС діагностування БЕМП

На основі усіченої діагностичної моделі побудовано структурну схему ІВС, яка дозволяє проводити діагностування в реальному масштабі часу, що дуже важливо при попередженні несправностей та аварій на етапі експлуатації БЕМП. На основі отриманих даних нейронечіткий класи-фікатор робить висновок про справність БЕМП та, у випадку несправності, висновок про можливий діагноз. Система працює у реальному масштабі часу (безперервно) на етапі експлуатації БЕМП, що зумовлює використання усіченої моделі діагностування.

При діагностуванні БЕМП дуже важливою характеристикою є кутова швидкість його валу. Проте, більшість відомих методів не дозволяють вимірювання на підвищених частотах обертання та мають похибку, що сильно змінюється в діапазоні вимірювання.

Для вимірювання кутової швидкості в широкому діапазоні при нормованій похибці вимірювання пропонується ВК, зображений на рис. 3.

Зміна величини опорної напруги дозволяє регулювати перемикання пристрою комута-ції, забезпечуючи таким чином, необхідну похибку вимірюван-ня кутової швидкості.

При обертанні валу обертається модулятор. Крізь проріз модулятора виконаний у вигляді лінійної залежності у полярних координатах на фотоприймачі поступає світловий потік з джерела світла. На виходах фотоприймачів формується пилкоподібний сигнал. Для уникнення завалів фронтів, які виникають на початку і в кінці прорізу, за допомогою аналогового комутатора, відбувається перемикання фотоприймачів. Вихідна напруга фотоприймача вимірюється лише на половині кута обертання, а потім квантується, кутова швидкість буде обчислюватись за формулою

, (4)

де 0 - кут повороту модулятора, який відповідає мінімальній напрузі спрацювання пристрою комутації; tx - час, за який здійснюється цей поворот; z – кількість інформативних входів мікропроцесора.

Час tx, час між появою рівнів логічної одиниці на двох сусідніх входах мікропроцесора, вимірюється засобами мікропроцесора. Нормування величини похибки здійснюється за допомогою зміни часу tx. Це досягається шляхом зміни кількості інформативних входів, тобто зчитування інформації проводиться лише з тих входів мікропроцесора, які задаються програмно. Напруга, що формується на виході першого лінійного фотоприймача, через аналоговий комутатор поступає на входи пристрою комутації, на її виходах формуються рівні логічних одиниць, які поступають до мікропроцесора. Вимірюючи час tx, програмно обчислюється похибка . Якщо вона менше заданої, то кількість інформативних входів z зменшується, якщо похибка більше заданої, то кількість входів z, з яких зчитується інформація, збільшується.

Аналіз рис. 4, де зображена залежність межі вимірювання кутової швидкості обертання від кількості інформативних входів z та заданої похибки , показав, що чим менша похибка вимірювання, тим вища нижня межа вимірювання, чим більша кількість інформативних входів z, тим менше нижня межа вимірювання кутової швидкості.

Рис.4. Залежність wr(z,d)

Проте недоліком даного підходу є обмеженість нижньої межі вимірювання, яка зумовлена малою кількістю інформативних входів, в той же подальше збільшення кількості інформативних входів неможливе, оскільки існує апаратна обмеженість кількості входів мікропроцесора та частоти опитування портів вводу/виводу. Тому, для вимірювання кутової швидкості запропоновано використовувати АЦП. Проводити вимірювання кутової швидкості можна також за рахунок адаптивної зміни часу t0. В цьому випадку, похибка вимірювання кутової швидкості визначається точністю завдання часового інтервалу внутрішнім таймером мікропроцесора та похибкою, зумовленою втратою інформації при цифровому диференціюванні.

Аналіз існуючих методів визначення параметрів обмоток показав, що часто їх не можливо виміряти прямими методами, оскільки при цьому необхідно конструктивно розбирати БЕМП, а отже, не враховуються впливні величини, що діють на обмотки БЕМП у режимі функціонування.

Для ідентифікації ДП обмотки використано апарат теорії чутливості. Найбільш інформативними для визначення параметрів обмотки, а саме, опору R, індуктивності та взаємоіндуктивності Lm, є кутова швидкість у динамічних режимах роботи.

Для оцінювання ДП використано функції чутливості. Вектор параметрів обмотки А = (R, Lm)Т, де “Т” символ транспонування матриці. Тоді задача ідентифікації ДП обмоток БЕМП полягає у знаходженні значення вектору А при спостереженні неповного вектора стану І. Для і-ї компоненти вектора І з достатньою для практики точністю можна прийняти

, (5)

де - номінальний рух системи, який зумовлений номінальним значенням параметрів АН; uij(t) – функція чутливості вихідних параметрів Іі(t) до зміни ДП Аі; а = АН – А.

У процесі розв’язку рівняння (5), розраховано номінальний рух IH(t) та матрицю чутливості u(t).

Далі на основі отриманих даних про ІH(t), u(t) та результатів спостережень I(t) у точках t1, t2, …, tr знайдено невідомі значення всіх компонентів вектора а.

З використанням квадратичного критерію якості ідентифікації ДП отримано

, (6)

де m=1,2 - розмірність вектора А; Іі*(t) – компонента вектора стану І, яка вимірюється; s – кількість виміряних параметрів, що забезпечують можливість знаходження всіх компонентів вектора а із системи лінійних рівнянь.

Аналітично розв’язано систему рівнянь (6) відносно компонент вектора а та розраховано реальні значення ДП А=АН+а:

(7)

де ; ;

;

;

.

Відносні похибки результатів розрахунків реальних значень ДП, що були отримані при відхилені від норми визначимо із співвідношень:

; . (8)

Результати досліджень залежностей відносних похибок визначення ДП показані на рис. 5.

Рис.5. Залежність похибки визначення ДП від зміни параметрів обмоток

Як видно з отриманих залежностей, похибка визначення ДП носить практично лінійний характер та майже не залежить від зміни другого параметру, що дозволяє значно спростити подальшу обробку результатів ідентифікації.

Алгоритм ідентифікації працює швидко, за рахунок того, що у процесі ідентифікації необхідно проводити обчислення лише за формулою (7). Розрахунок попередніх параметрів відбувається на початковому, підготовчому етапі. Отже, за відхиленнями таких ДП, як опір та індуктивність, можна формувати діагностичні ознаки.

В четвертому розділі розраховано основні статичні та динамічні характеристики ВК кутової швидкості, що побудований на основі розроблених моделей та методів, і запропоновано метод визначення інструментальної складової достовірності.

Отримано статичні метрологічні характеристики ВК кутової швидкості, а саме: номінальна функція перетворення, абсолютна та відносна похибка нелінійності, абсолютна мультиплікативна, абсолютна адитивна похибка за допомогою розкладу в ряд Тейлора. Зведена похибка вимірювання у статичному режимі не перевищує 0,3%. Отримано динамічні метрологічні характеристики ВК кутової швидкості ІВС діагностування БЕМП.

Для дослідження впливу муфти спряження на динамічні характеристики ВК кутової швидкості запропоновано використати лінеаризовану математичну модель БЕМП. Отримано аналітичні залежності зміни кутової швидкості в динамічному режимі під впливом муфти спряження, що дозволило аналітично визначити тривалості перехідного процесу. Запропоновано алгоритм корекції результатів динамічного вимірювання кутової швидкості на протязі перехідного процесу, що триває у муфті спряження.

Проведено аналіз похибок ВК кутової швидкості, отримано аналітичні вирази для оптимального часу цифрового диференціювання та для оптимальної розрізнювальної здатності частотного перетворювача вихідного сигналу тахоперетворювача, що дає змогу значно зменшити похибку вимірювання кутової швидкості в ІВС діагностування БЕМП, які працюють на підвищених частотах обертання.

Однією з основних характеристик ВК у системах технічної діагностики при їх проектуванні є необхідна точність вимірювання ДП. Точність вимірювання цих параметрів визначає інструментальну складову достовірності діагностування, ймовірність правильної оцінки ІВС технічного стану БЕМП за ДП та визначення діагнозу.

Згідно визначення, величина інструментальної складової достовірності діагностування Д= 1- - , де - ризик виробника, - ризик замовника. Для визначення та необхідно знати: f(x) - густину розподілу ймовірностей ДП; () - густину розподілу ймовірностей випадкових похибок вимірювання ДП; границю допустимої похибки вимірювання; границі допуску.

Загальна кількість законів, яким підпорядковуються розподіли f(x) та (), порівняно велика. Для їх опису допускається використання нормального зрізаного, Релея зрізаного, трикутного, рівномірного законів розподілу тощо. Якщо припустити, що всі сім законів мають місце для діагностуючих параметрів та похибок вимірювань, то число пар комбінацій складе 72=49. Тому обчислення для ризику виробника та замовника такої кількості комбінацій досить об’ємні. До того ж за допомогою класичної методики не можна розрахувати та аналітично отримати ризики виробника та замовника, якщо закони розподілу величини та похибки вимірювання цієї величини відмінні від нормального, а отже визначити точність вимірювання.

Тому запропоновано використати функцію Іордана, перетворивши її до виду, що відповідає аналітичному опису функції густини розподілу ймовірності. Доведено, що необхідним умовам відповідає функція (рис. 6)

Рис.6. Просторове зображення функції Іордана

, (9)

де ; ; при с=1;

- реальне СКВ похибки при будь-якому даному виді закону розподілу. Вид закону розподілу визначається значенням . При зміні параметра форма функції змінюється від прямокутної до функції Лапласа.

В результаті проведених досліджень отримані залежності