49673 (588668), страница 10
Текст из файла (страница 10)
Построенная сеть имеет два выходных сигнала. Устанавливается, что выходные значения этих сигналов могут изменяться в пределах от 0 до 1. Значение близкое к «0» соответствует отсутствию отказа, значение «1» - отказу. Если на обоих выходах сети устанавливается значение близкое к нулю, то объект управления работает в безотказном режиме. При обучении сети использовалась таблица 3.5.
Таблица 3.5.
Обучение сети
| Отказы | выход 1 | выход 2 |
| утечка в баке 1, fc1 | 1 | 0 |
| отказ задвижки, fc2 | 0 | 1 |
На рисунке 3.23 представлены выходы нейронной сети при отказе в баке 1, рисунок 3.24 соответствует отказу задвижки.
Рис. 3.23. Выходы нейронной сети при утечке в баке (внезапный отказ)
Рис. 3.24. Выходы нейронной сети при отказе задвижки (внезапный отказ)
Таким образом, нейронная сеть позволяет изолировать внезапные отказы. При этом задержки при выявлении почти не наблюдается. Реакции сети на зарождающиеся отказы объекта управления (3.23) и (3.25) изображены на рисунках 3.25, 3.26.
Рис. 3.25. Выходы нейронной сети при утечке в баке (зарождающийся отказ)
Рис. 3.26. Выходы нейронной сети при утечке в баке (зарождающийся отказ)
Как видно из рисунков изоляция зарождающихся отказов с помощью нейронной сети выполняется со значительной задержкой. Это связано с тем, что обучение сети выполнялось на установившихся значениях рассогласований при различных величинах отказов
3.4. Диагностика отказов с помощью наблюдателей при неизвестном входе
Использование данных наблюдателей позволяет сформировать сигналы рассогласования устойчивые к неопределенностям системы. В данном случае в качестве таких неопределенностей будем рассматривать ошибки линеаризации и внешнее возмущение Q1(t). Система (3.26) с этими неопределенностями будет иметь вид:
(3.75)
В соответствии с пунктом 4.1.12 все неизвестные входные составляющие представим в виде неизвестного входного вектора:
. (3.76)
Матрицу неизвестного входа Е будем считать известной и равной:
.
Для выполнения диагностики с помощью наблюдателей при неизвестном входе будем использовать следующее описание системы с отказами:
(3.77)
где матрицы А, В, С, R1 и R2 определены при описании системы с отказами (3.26).
3.4.1. Выявление отказов
Для выявления всех рассматриваемых отказов достаточно построить один наблюдатель при неизвестном входе (рисунок 3.26). Проектирование этого наблюдателя выполнено помощью алгоритма, описанного в 2.3.9. На основе этого наблюдателя получим следующий формирователь рассогласования:
(3.78)
Реакции данного вектора на все рассматриваемые отказы представлены на рисунках (3.27)-(3.29). На этих рисунках введены следующие обозначения:
1 – отказ исполнительного механизма;
2 – утечка в баке;
3 – отказ задвижки;
4 – отказ датчика уровня h2;
5 – отказ датчика положения.
Из рисунков видно, что каждый из отказов вызывает
Рис. 3.26. Выявление отказов с помощью наблюдателя при неизвестном входе
Рис. 3.27. Реакция рассогласования r1(t) на отказы
Рис. 3.28. Реакция рассогласования r2(t) на отказы
Рис. 3.29. Реакция рассогласования r3(t) на отказы
3.4.2. Изоляция отказов
Изоляция отказов датчиков
Изоляцию отказов датчиков будем выполнять с помощью формирования группы рассогласований Франка (2.4.2). Для этого в соответствии с процедурой проектирования (2.4.1) построим два наблюдателя:
- наблюдатель нечувствительный к отказу датчика положения задвижки (3.);
- наблюдатель нечувствительный к отказу датчика уровня (3. +1).
(3.79)
(3.80)
Каждый из формирователей рассогласования формирует вектора рассогласования rs1(t)=[ rs11(t); rs12(t)] и rs3(t)=[ rs31(t); rs32(t)]. Для выполнения изоляции отказов достаточно использовать по одному из элементов данных векторов. Выберем в качестве рассогласований:
rs1(t)=rs12(t)=y1(t)- 
. (3.81)
rs3(t)=rs31(t)=y2(t)- 
. (3.82)
Схема изоляции отказов датчиков изображена на рисунке 3.30.
Рис. 3.30. Схема изоляции отказов датчиков
Изоляция отказов объекта управления и исполнительного механизма
Изоляцию отказов объекта управления и исполнительного механизма будем выполнять с помощью нейронной сети.
Выберем двухслойную нейронную сеть с прямыми связями. Сеть будет иметь 3 входа(рассогласования r1, r2, r3, формирователь (3.89)) и 3 выхода, соответствующие трем отказам. Функции активации нейронов сети установим логарифмическими сигмоидальными. Для обучения используем алгоритм с обратным распространением ошибки Левенберга-Маккварта.
Эта нейронная сеть будет классифицировать образцы рассогласований r1, r2, r3 в соответствии с типом отказа (утечка в баке, отказ задвижки или отказ исполнительного механизма).
Для обучения сети проводится ряд экспериментов: на модели имитаторе системы устанавливаются различные значения величин отказов δО1, δО2, и δИМ в диапазоне их изменения, получаемые при этом установившиеся значения рассогласований r1, r2, r3 запоминаются и затем используются в качестве образцов для обучения сети. Кроме того, обучение сети так же проводится на образцах, соответствующих безотказному режиму работы системы.
Построенная сеть имеет три выходных сигнала. Устанавливается, что выходные значения этих сигналов могут изменяться в пределах от 0 до 1. Значение близкое к «0» соответствует отсутствию отказа, значение «1» - отказу. Если на обоих выходах сети устанавливается значение близкое к нулю, то объект управления работает в безотказном режиме. При обучении сети использовалась таблица 3.6.
Таблица 3.6.
Обучение сети
| Отказы | выход 1 | выход 2 | выход 3 |
| утечка в баке 1, fc1 | 1 | 0 | 0 |
| отказ задвижки, fc2 | 0 | 1 | 1 |
| отказ исполнительного механизма | 0 | 0 | 1 |
На рисунках 3.30 – 3.35 представлены выходы нейронной сети при рассматриваемых отказах.
Рис. 3.30. Реакция выходов сети на утечку в баке
Рис.3.31. Реакция выходов сети на отказ задвижки
Рис. 3.32. Реакция выходов сети на отказ исполнительного механизма
Рис. 3.33. Реакция выходов сети на отказ утечку в баке (зарождающийся отказ)
Рис. 3.34. Реакция выходов сети на отказ задвижки (зарождающийся отказ)
3.5. Основные выводы и результаты
В результате работы был разработан алгоритм диагностики отказов элементов системы управления, основный на использовании математических моделей.
Была разработана методика диагностики отказов с использованием наблюдателей состояния и наблюдателей при неизвестном входе.
Данная методика позволяет:
- выявлять отказы всех элементов системы;
- выявлять как внезапные, так и зарождающиеся отказы с минимальной задержкой выявления;
- изолировать отказы датчиков и исполнительных механизмов путем построения схем изоляции Франка или Кларка.
Наблюдатели неизвестного входа позволяют создать надежные алгоритмы диагностики отказов. Такие алгоритмы позволяют создать систему диагностики отказов чувствительную только отказам, при наличии отличия модели от реальной системы управления. Данный метод позволяет минимизировать возможность возникновения ложных сигналов отказов. Однако создание такой системы диагностики является достаточно сложной задачей, так как воздействие на систему моделируемых неопределенностей (возмущения и ошибки моделирования) не известно. Проектирование схем диагностики с помощью наблюдателей при неизвестном входе возможно в случае, если моделируемые неопределенности могут быть представлены как неизвестный вход системы с известной матрицей распределения.
Метод диагностики, основанный на использовании наблюдателей позволяет выполнить диагностику отказов датчиков и исполнительных механизмов. Задача изоляции отказов объекта управления в этом методе не рассматривается. Для решения этой задачи было предложено использовать классификационные нейронные сети.
Для исследования методики диагностики, в качестве тестового примера, была рассмотрена система регулирования уровня жидкости в баке, являющаяся упрощенным вариантом типового объекта автоматизации радиохимических производств – смесителя-отстойника.
В целях исследования была создана модель системы регулирования, содержащая модели отказов элементов системы регулирования.
Было предложено два варианта решения задачи диагностики. Первый основан на принципе формирования рассогласований с помощью наблюдателей состояния, второй на наблюдателях при неизвестном входе. Было выполнено проектирование системы диагностики и имитационное моделирование.
Метод диагностики с помощью наблюдателей состояния отличается простой процедурой проектирования и легким для использования алгоритмом, что является его неоспоримым преимуществом.
Метод диагностики с помощью наблюдателей при неизвестном входе, хотя и обладает легким для использования алгоритмом диагностики, отличается не - простой процедурой проектирования.
Метод, основанный на использовании наблюдателей позволяет выявлять и изолировать отказы датчиков и исполнительных механизмов с минимальной задержкой; выявление внезапных отказов осуществляется так же быстро, как и зарождающихся.
Изоляция отказов объекта управления может быть выполнена с помощью нейронной сети. Сеть классифицирует образцы рассогласований для различных отказов, тем самым позволяя изолировать отказы. Данный метод выявляет как внезапные, так и зарождающиеся отказы. Однако выявление последних происходит со значительной задержкой.
4. Безопасность жизнедеятельности
В данной дипломной работе осуществляется исследование алгоритмов управления и методов диагностики отказов элементов АСУТП. Данная работа носит научно-исследовательский характер и, следовательно, в данном разделе будет выполнен анализ опасных и вредных производственных факторов, воздействию которых может подвергаться исследователь, и описаны мероприятия, снижающих их воздействие на человека и окружающую среду.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
