Разработка системы многоаспектной оценки технического состояния и обслуживания высоковольтного маслонаполненного электрооборудования
Скачать 0.82 Mb.
|
Таблица 3 - Этапы имитации модулями БЗ операций мышления эксперта по анализу ситуации и трансформации пространств диагностических признаков
Процесс принятия решений БЗ, имитирующий операции мышления эксперта по анализу ситуации (таблица 3), представлен на рисунке 2 в виде схемы взаимодействия упомянутых выше модулей.  Рисунок 2 - Процесс вывода решения базой знаний ЭДИС «Альбатрос» Предложенная организация БЗ приводит к следующим результатам: снижению размерности семантического пространства; оптимизации пути вывода решений и выбора необходимого кластера знаний; более удобной модификации БЗ и отладке ее работы; минимуму повторов, избыточности, синонимии, снижению объема БЗ. В качестве примера приведем следующий расчет. Рассмотрим постановку диагноза по 15 диагностическим признакам ФХА масла. Пусть применяется четыре значения признака: 0 – параметр не измерялся; 1 – параметр ниже ДЗ; 2 - параметр выше ДЗ, но ниже ПДЗ; 3 - параметр выше ПДЗ. Число правил продукций, описывающее все возможные комбинации четырех значений 15-ти признаков, составит 415. В предложенной модели организации БЗ постановка диагноза описывается 40 правилами продукции. Кроме того, БЗ разработана таким образом, что обеспечивает вывод решения в условиях недостоверной, неполной информации по недетерминированному набору параметров; учитывает историю и динамику процессов, происходящих в объекте; обеспечивает интеграцию разнородной информации, ее ‘помехозащищенность’, использует немонотонный вывод и многоаспектный анализ. Предложена методика многоаспектной диагностики, использующая процедуру голосования и матрицу сценариев. Методика позволяет принять общее решение о состоянии оборудования по совокупности оценок состояния на основании разных видов контроля либо разных методик распознавания. Приведены результаты внедрения ЭДИС “Альбатрос” и ее использования в энергокомпаниях в качестве корпоративной системы, в том числе и аттестация ее диагностических и аналитических возможностей, проведенная в Свердловэнерго, Татэнерго, МРСК «Центра и Поволжья». В 10 справках о внедрении ЭДИС “Альбатрос” отмечается регулярное подтверждение оценки технического состояния оборудования, сделанное системой, результатами ремонтов. Четвертая глава посвящена критериям обнаружения наличия дефекта. Рассматривается методика получения ДЗ и ПДЗ значений контролируемых параметров и их трендов на основе массива наблюдаемых данных. В настоящее время в БД энергокомпаний накоплены большие массивы данных контролируемых параметров оборудования за время его эксплуатации. Программная реализация методики позволяет минимизировать временные затраты этого трудоемкого процесса, а также повысить оперативность получения результатов, в соответствии с происходящими техническими и экономическими изменениями. Согласно методике РД 153-34.0-46.302-00, ДЗ контролируемого параметра определяется на уровне 0,9 интегральной функции распределения Fx, которая строится по относительным частотам наблюдения значений концентрации газа на интервалах одинаковой длины, причем в выборку рекомендовано включать все замеры по массиву оборудования, сделанные за последний год. Так как зачастую относительная частота наблюдения параметра на интервале Рk распределяется по интервалам разбиения неравномерно, такой подход к расчету Fx приводит к искажению результата определения ДЗ. Направление искажения зависит от характера неравномерности. Предлагается: - рассматривать весь массив измерений парка оборудования за период его эксплуатации. Для оборудования, находящегося на учащенном контроле, рекомендуется усреднить значения за межконтрольный период; - проанализировать диапазон наблюдаемых значений параметра на существование его естественных ограничений с целью его сужения (например, границей чувствительности средства измерения); - провести “ленивое” сглаживание выбросов на концах диапазона наблюдаемых значений; - провести сглаживание данных выборок скользящими медианами, где сглаживание идет по тройкам ранжированных значений; - распределить данные в выборках медианным способом по максимально возможному количеству интервалов. В рассматриваемую выборку попадают результаты многолетних измерений контролируемых параметров по всему парку работающего оборудования, в том числе и оборудования с развивающимися дефектами. Предлагается уровень интегральной функции распределения FХ, для определения ДЗ контролируемых параметров рассчитывать как 1-λ/100, где  , (1)где N - парк трансформаторов; t - период наблюдения повреждаемости, гг; Ro - число отказов; Rd - число браковок. Количество единиц забракованного оборудования состоит из оборудования с быстро развивающимися дефектами или дефектами со средней и медленной скоростью развития в критической стадии (Rdo), требующими незамедлительного проведения необходимых мероприятий, и оборудования с неопасными дефектами или дефектами со средней и медленной скоростью развития, находящимися в неопасной стадии (Rdd,). Для определения ПДЗ предлагается использовать уровень 1-λo/100, где  , (2)Таким образом, при превышении ДЗ контролируемыми параметрами оборудование может оставаться в эксплуатации, но должно подвергаться учащенному контролю, чтобы не упустить опасную стадию развития дефекта и/или необходимо использовать другой вид контроля для уточнения характера дефекта и стадии его развития. При превышении ПДЗ – необходимо принятие срочных решений и/или действий, например, вывод оборудования из работы во избежание отказа. Заметим, что для расчета λ и λo рекомендуется учитывать повреждения, которые связаны с исследуемыми параметрами (в нашем случае, с характеристиками масла), исключая случаи, связанные с повреждениями в цепях релейной защиты, воздействием стихийных факторов и т.д. При расчетах ДЗ и ПДЗ параметров для оборудования с различными сроками эксплуатации необходимо использовать соответствующие уровни Fx, так как значение уровня повреждаемости оборудования меняется в зависимости от сроков его наработки. Для оценки влияния конструктивных особенностей оборудования и сроков его эксплуатации на ДЗ и ПДЗ параметров, предлагается использовать дисперсионный анализ, который сводится к сравнению остаточной и факторной дисперсий по критерию Фишера-Снедекора для определенного уровня значимости. Остаточная дисперсия на каждом уровне фактора находится по выражению:  , (3)где  – математическое ожидание i-го уровня фактора; L - количество уровней фактора; xik – значение признака на i-ом уровне; Ki - мощность i-го уровня фактора.Межгрупповая (факторная) дисперсия определяется как:  , (4) где  – математическое ожидание всего массива данных.Согласно критерию Фишера-Снедекора, если выполняется неравенство:  , (5)то фактор оказывает значимое влияние. W0,05 и W0,01 - границы правой критической области критерия для уровней значимости 0,05 и 0,01, зависящие от числа степеней свободы факторной N-L (N – мощность всего массива данных) и остаточной дисперсий L-1. При расчете регламентируемых значений параметров для национальных, региональных, корпоративных стандартов возникает вопрос о возможности объединений массивов данных различных предприятий, так как в большинстве случаев массивы не однородны. Неоднородность массивов данных может быть вызвана: разными по сроку эксплуатации составом и конструктивными особенностями парка оборудования; влиянием климатической зоны и особенностей режимов работы; разной загруженностью оборудования (энергосистемы, обслуживающие сельскохозяйственные предприятия либо предприятия тяжелой промышленности); различием применяемых технологий, методов и средств измерений; разным уровнем организации и квалификации персонала; различиями в подходах к эксплуатации оборудования. При делении массива данных на выборки согласно найденным факторам влияния и периодам повреждаемости, их неоднородность уменьшается. Выборки разных предприятий с одинаковыми уровнями факторов влияния проверяются на однородность по следующему критерию: если Zнабл < Zкр,, то сравниваемые выборки данных можно считать однородными, а следовательно, их можно объединить. Наблюдаемое значение критерия рассчитывается по выражению:  , (6) где  и  - средние значения выборок; D1(x1) и D2(x2) - дисперсии выборок;N1 и N2 – объемы выборок. Значение критической точки Zкр определяем, используя функцию Лапласа:  , (7)где α – уровень значимости (как правило, используются значения 0,05 или 0,01) Если выборки не однородны, то ДЗ и ПДЗ в целом по корпорации (отрасли) рассчитываются по ДЗ и ПДЗ, полученным по неоднородным выборкам с учетом их веса:  , (8)где ХДЗi - ДЗ исследуемого параметра для i-го объединения однородных выборок; Ni - мощность i-ой объединенной выборки; L - количество объединенных выборок. На данных результатов АРГ и ФХА масла предприятий ДРСК Востока, Тюменьэнерго, Татаэнерго, Красноярскэнерго, Липецкэнерго, Кубаньэнерго, Свердловэнерго, Коминэнерго, Алтайэнерго и др. были определены факторы, оказывающие значимое влияние на значения этих параметров и их тренды. В результате, были сделаны выводы о целесообразности дифференцировать: 1.ДЗ и ПДЗ результатов АРГ по следующим факторам:
Марки масла были поделены согласно особенностям структурно-группового состава и технологии изготовления на 3 группы: первая - ГК, ВГ, АГК; вторая - ТКп; третья - остальные марки. 2.ДЗ и ПДЗ относительных скоростей роста концентраций газов по следующим факторам:
для высоковольтных вводов: по герметичности конструкции для Н2,С2H4, CH4; сроку эксплуатации (до 9 лет, 9-22 лет, свыше 22 лет); марке масла для H2, CH4, CO; классу напряжения для Н2, СН4, С2H4, C2H6;
3.ДЗ и ПДЗ параметров ФХА масла по следующим факторам:
Далее на основании изучения данных в открытой печати, а также по данным полученным автором от 4 крупных энергосистем за 8-12 лет были определены характерные для каждого вида оборудования периоды повреждаемости и соответствующие им значения уровней повреждаемости (таблица 4). | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Похожие:
 | Реферат Разработка метода оценки физического состояния спортсменов... Разработка метода оценки физического состояния спортсменов с использованием биолюминесцентной системы светящихся бактерий |  | Рабочая программа учебной дисциплины б. 11 «Информационные технологии... Б. 11 «Информационные технологии и системы комплексного контроля технического состояния вагонов» |
| Реферат Данная исследовательская работа проводилась с целью исследования... Исследование и разработка составов масс высоковольтного фарфора с повышенными электромеханическими характеристиками | | Реферат Дипломный проект 117 с., 15 рис., 19 табл., 39 источников Цель работы – детальная разработка пункта технического обслуживания электровозов с комплексной механизацией |
| Тормозные системы. Назначение тс Проверка технического состояния звуковых сигналов, электродвигателей, стеклоочистителей | | Министерство экономического развития и торговли Российской Федерации... Критерий оценки транспортно-распределительной системы обслуживания товародвижения |
| Разработка методов оценки напряженно-деформированного состояния морских... «Средняя общеобразовательная школа №19 с углубленным изучением отдельных предметов» | | Дисциплина: тэа расчетно-пояснительная записка к курсовому проекту... Тема: Разработка сроков и состава работ тр электрооборудования автомобиля газ-31029 |
| Разработка методики комплексной оценки состояния индустрии туризма... Специальность: 05. 13. 10 – управление в социальных и экономических системах (экономические науки) | | Разработка автоматизированной системы состояния и использования земель... Работа выполнена в Московском государственном университете геодезии и картографии (миигаиК) |
| Отчет по итогам самообследования по специальности 270116 „Монтаж,... Самообследование по специальности 270116 „Монтаж, наладка и эксплуатация электрооборудования промышленных и гражданских зданий” проводилась... | | Документация о закупке «Разработка технологии комплексной системы защиты от утечки конфиденциальной информации, критериев оценки и рекомендаций по выбору... |
| Принципы построения систем поддержки принятия решений для оценки... Объект внимания данной работы представляет собой систему поддержки принятия решений (сппр) для оценки функционального состояния лица... | | Рабочая программа дисциплины теория массового обслуживания «Теория массового обслуживания» студентам очной полной формы обучения по направлению (специальности) подготовки магистра «210700... |
| Отчет о научно-исследовательской работе разработка методов макроэкономической... «Разработка методов макроэкономической оценки расходов федерального бюджета», шифр темы 0111-03-09 | | Организация обслуживания иностранных посетителей предприятиями питания... Целью работы является разработка рекомендаций по организации обслуживания иностранных посетителей предприятиями общественного питания... |
