Диагностирование сложных пневмогидромеханических систем на основе математических моделей методом структурного исключения

Актуальность темы

.

На всех стадиях жизненного цикла сложных технических систем (СТС) необходимо иметь оперативную и достоверную информацию об их техническом состоянии. В последние десятилетия получили распространение системы функционального диагностирования (СФД), которые производят оценку состояния технических систем, как по результатам натурных испытаний, так и в процессе их функционирования.

Возможность СФД обнаружить появление некоторых видов неисправностей до того, когда дальнейшее их развитие может привести к аварийным ситуациям, позволяет использовать сложные системы в соответствии с их техническим состоянием и предотвратить аварийные ситуации. СФД позволяет также определить место неисправности, или конкретный вид и степень неисправности, что значительно упрощает операции по анализу причин возникновения неисправности и уменьшает необходимое время на ремонт. Использование СФД является одним из эффективных путей повышения надежности СТС.

СФД используют разнообразные методы диагностирования, с заданной точностью и глубиной диагностирования определяющие исправное или неисправное состояние. Однако на практике применение этих методов встречает значительные затруднения. Сложность применения методов, основанных на моделировании неисправностей или проверке гипотез, состоит в том, что количество возможных неисправностей для сложных систем очень велико и первичные признаки этих неисправностей (величина неисправности, закон развития, момент возникновения, и т. д.) заранее неизвестны. Для устранения неопределенности, связанной с неизвестностью первичных признаков, используют различные способы, такие, как выбор вторичных качественных признаков состояния, нечувствительных или слабо чувствительных к изменениям первичных признаковприведение вторичных количественных признаков к единичным векторам в диапазоне изменений первичных признаков и т. п.

С этой точки зрения преимущество методов, основанных на увязке измеренных и расчетных по математической модели параметров, состоит в том, что неисправность определяется с точностью до агрегата (блока) без моделирования ее конкретного вида.

Однако в случае изменения математической модели объекта диагностирования (введение конструктивных изменений) или состава измеряемых параметров (изменение условий испытаний) разбиение на диагностируемые блоки и формирование диагностических признаков следует каждый раз производить заново. При этом возникают трудности, связанные с недостаточной формализацией этих процедур.

Кроме этого, важной задачей является повышение достоверности диагноза, на которую влияют, прежде всего, погрешности измерений и точность описания физических процессов в объекте диагностирования. Интерполяционные и статистические методы отбраковки недостоверной информации позволяют установить только случайные и грубые погрешности. Для выявления систематических погрешностей необходимо использовать функционально-аналитические методы, которые применяются и для поиска неисправностей.

Повышение сложности технической системы, увеличение объема измерительной информации приводят к увеличению размерности математической модели (до нескольких сотен уравнений), и усложняют алгоритмы диагностирования.

В связи с этим задача разработки методов и алгоритмов, обеспечивающих оперативную обработку измерительной информации и принятие достоверного решения, является актуальной задачей.

Предметом исследований, излагаемых в данной диссертации, является разработка алгоритмов функционального диагностирования по медленноменяющимся параметрам.

Объектом исследований является экспериментальная установка для испытания кислородно-спиртового газогенератора.

Цель работы.

1. Разработать алгоритмы поиска неисправностей в сложных пневмогидромеханических системах по медленноменяющимся параметрам, позволяющие также отбраковывать недостоверные измерения.

2. Показать эффективность разработанных алгоритмов при диагностировании технического состояния экспериментальной установки по результатам натурных испытаний кислородно-спиртового газогенератора.

Общая методика выполнения исследований.

Методической основой исследований являются работы российских и зарубежных ученых в области функционального диагностирования сложных технических систем.

Экспериментальные исследования базируются на натурных испытаниях газогенератора в составе экспериментальной установки.

Научная новизна работы.

1. Разработаны способы корректного формирования математических моделей, описывающих нормальное функционирование объекта, для поиска двух основных видов неисправностей в гидравлической сети — изменения гидравлического сопротивления и утечки. Эти способы заключаются в учете балансов расходов в местах соединений агрегатов и разбиении трубопроводов на необходимое количество участков.

2. Разработан алгоритм определения глубины диагностирования на основе совокупности элементарных матриц неисправностей, формируемых с помощью двух датчиков.

3. Разработан алгоритм поиска неисправностей на основе промежуточных диагнозов, позволяющий также отбраковать недостоверные измерения.

Практическая ценность результатов работы и их реализация.

Разработанные алгоритмы и программное обеспечение диагностирования на основе метода структурного исключения обеспечивают возможность выбора минимального состава датчиков для обеспечения заданной глубины диагностирования и формирования диагноза при наличии недостоверных измерений.

Полученные результаты могут быть распространены на диагностирование широкого класса сложных технических систем, математические модели которых представлены в виде систем уравнений, описывающих их функционирование.

Результаты диссертационной работы используются в учебном процессе МАИ при проведении лабораторных работ и практических занятий по курсу «Испытания и обеспечение надежности ДЛА» .

Апробация работы и публикации.

Материалы диссертационной работы доложены и обсуждены на семинарах кафедры 202 Московского государственного авиационного института (технического университета) в 1998 г. и 1999 г.

Результаты диссертационной работы опубликованы в двух статьях, тезисах докладов Ш-ей международной научно-технической конференции «Чкаловские чтения» (Егорьевский авиационный технический колледж гражданской авиации, г. Егорьевск, 1999 г.) и изложены в научно-техническом отчете.

Объем и структура работы.

Диссертация изложена на 122 листах, состоит из введения, четырех глав, выводов и списка литературы.

Список литературы

содержит 39 наименований.

Основные выводы.

1. В результате проведенных обзора и анализа известных методов функционального диагностирования по медленноменяющимся параметрам на основе математических моделей обоснован выбор метода структурного исключения в качестве базового для разработки новых алгоритмов поиска неисправностей.

2. Предложены способы корректного формирования математической модели для диагностирования утечки без изменения состава измеряемых параметров.

3. Разработаны алгоритм и программное обеспечение для определения глубины диагностирования с использованием совокупности элементарных матриц неисправностей (с помощью двух датчиков), которые позволяют обеспечить максимально достигаемую глубину диагностирования при заданном составе измеряемых параметров или выбрать минимальный состав измеряемых параметров для обеспечения заданной глубины диагностирования.

4. Разработаны алгоритм и программное обеспечение для поиска неисправностей с помощью промежуточных диагнозов, которые позволяют также отбраковать недостоверные измерения.

5. Предложены способы формирования вектора диагностических признаков и выбора допуска на контрольный параметр при формировании вектора диагностических признаков, которые позволяют повысить достоверность промежуточных диагнозов и увеличить глубину диагностирования.

6. Разработана статическая математическая модель экспериментальной установки для испытания кислородно-спиртового газогенератора.

7. Проведена экспериментальная проверка разработанных алгоритмов при диагностировании состояния экспериментальной установки по результатам натурных испытаний при введении смоделированных неисправностей.

Результаты диагностирования показывают, что разработанные алгоритмы просты и надежны в использовании и позволяют отбраковать недостоверные измерения.