Технологиялық  процесстерді интеллектуальды және гибридты басқару жүйелері

 

 

328 

Ключевые  слова:  техническая  диагностика,  интеллектуальные  технологии,  управляемость  объекта, 

диагностические признаки, эксперные системы, нечеткие системы, нейронные сети, нейро-нечеткие алгоритмы, 

желтый фосфор, агломерационное производство. 

 

1 Актуальность темы 

На  первом  этапе  развития  промышленного  производства  обеспечение  эксплуатационной  

надежности    или  исправного  технического  состояния  технологического  оборудования  (ТО) 

осуществлялось  «до  отказа»  [1].  Во  второй  половине  прошлого  столетия  возникло,  и  успешно 

применяется  до настоящего времени, другое направление – планово-предупредительные ремонты. 

Однако  в  рыночных  условиях  становится  очевидным  –  необходимо  переходить  к  более 

прогрессивной  стратегии  обеспечения  эксплуатационной  надежности  ТО  –  «по  его  фактическому 

состоянию»    [1].  Переход  к  этой  стратегии  вызывает  необходимость  создания  системы  оперативной 

диагностики технического состояния  ТО. 

Применение  систем  оценки  ТО  по  его  фактическому  состоянию  позволяет  повысить 

эффективность  производства  за  счет  снижения  времени  простоев  оборудования  в  ремонте,  снизить 

себестоимость  продукции  за  счет  снижения  затрат  на  ремонты  и  послеаварийное  восстановление 

оборудования [1]. 

Затраты  на  создание  автоматизированной  системы  оперативной  диагностики  существенно 

снизятся,  если  она  будет  включена  в  структуру  действующей  АСУТП  в  качестве  ее  подситемы.  В 

этом  случае  будет  использоваться    информационное  обеспечение  действующей  АСУТП,  что 

значительно  снижает  затраты  на  ее  разработку  и  внедрение.  При  этом  эффект  от  внедрения 

расширенной  АСУТП  значительно  возрастет,  так  как  помимо  эффектов  от  оперативного  и 

оптимального  управления  процессами  будет  достигаться  и эффект  от  оперативной  диагностики ТО. 

Кроме того, при этом возможно ожидать возникновения так называемого синергетического эффекта 

–  когда  эффекты  от  АСУТП  и  подсистемы  оперативной  диагностики  гораздо  выше  их  простой 

суммы.  Это  происходит  в  результате  взаимовлияния    управления  процессами  и  диагностики  ТО:  с 

одной  стороны  оперативное  и  оптимальное  ведение  процесса  благоприятно  воздействует  на ТО,  а  с 

другой - оперативная диагностика позволяет сохранять состояние ТО на должном уровне, тем самым 

улучшая его управляемость.   

 

2 Общая методика создания системы оперативной диагностики  

Одним  из  важных  этапов  разработки  такой  подсистемы  являются  работы    по  определению 

диагностических  признаков,  объем  и  информативность  которых,  должны  учитывать  особенности 

принятых  на  стадии  проектирования  и  монтажа,  опыт  эксплуатации  объектов-прототипов  и 

особенности условий эксплуатации объектов диагностики [1-5]. 

Диагностический  признак  (ДП)  –  это  признак  объекта  диагностирования,  используемый  в 

установленном  порядке  для  определения  состояния  объекта.  Для  каждого  типа  системы 

определенного  вида  можно  указать  множество  признаков,  характеризующих  ее  состояние. 

Большинство  ДП  по  своему  назначению  могут  являться  одновременно  диагностическими  и 

признаками  функционального  использования.  Именно  эти  признаки  чаще  всего  поддаются 

непосредственному  измерению,  и  для  них  проще  всего  установить  нормы  и  допуски,  выход  за 

пределы которых характеризует отказ или дефект в функционировании системы [1].  

В  общем  случае  для  создания  подсистемы  оперативной  диагностики  необходимо  решить 

следующие  взаимосвязанные  задачи.  Разработать  математическую  модель  функционирования 

объекта 

диагностирования, 

позволяющую 

проверить 

работоспособность 

и 

правильность 

функционирования  по  совокупности  ДП.  Создать  математическую  модель  повреждений  и  отказов, 

дающую  возможность  обнаруживать  повреждения  и  отказы,  выявлять  причины  их  возникновения. 

Построить  алгоритмы  диагностирования,  что  достигается  выбором  такой  совокупности 

элементарных  проверок,  по  результатам  которых  можно:  в  задачах  обнаружения  повреждений  и 

отказов  отличить  исправное  или  работоспособное  состояние  либо  состояние  правильного 

функционирования  от  его  неисправных  состояний,  а  в  задачах  поиска  повреждений  и  отказов 

различать неисправные и неработоспособные состояния между собой [2]. 

Одной  из  важнейших  особенностей  технической  диагностики  является  распознавание 

неисправностей  в  условиях  ограниченной  информации,  когда  требуется  руководствоваться 

определенными  приемами  и  правилами  для  принятия  обоснованного  решения.  В  этих  условиях 

наиболее перспективным подходом может быть использование в задачах распознавания современных 

интеллектуальных  технологий  (ИТ)  [9-17].    В  работе  [4]  нами  была  предложена  методика  

 

 

329 

применения  интеллектуальных  технологий  при  создании  систем  управления  технологическими 

процессами, которая заключается в следующем. 

Проведенные  нами  многочисленные  исследования,  а  также  анализ  публикаций    показал,  что 

интеллектуальные  технологии  (ИТ)  можно  использовать  при  разработке  непосредственно  модели 

оптимального  управления  процессом,  а  не  модели  самого  технологического  процесса.  То  есть 

рассматриваемые технологии позволяют разрабатывать сразу же алгоритмы управления, в отличие от 

традиционной 

цепочки: 

разработка 

структуры 

модели 

процесса 

→ 

проведение 

экспериментальных  исследований  на  объекте  →  идентификация  модели  →  формулирование 

оптимизационной  задачи  →  подбор  метода  оптимизации  →  разработка  алгоритма 

оптимального управления.   Традиционный подход предполагает длительный (порой несколько лет), 

дорогостоящий и не всегда успешный путь создания системы оптимального управления.  

Использование  ИТ  позволяет  решать  аналогичные  задачи  сразу  же,  и  как  показал  опыт 

достаточно  успешно.  Дело  в  том,  что  методы  искусственного  интеллекта  предполагают 

использование  знаний,  опыта  и  интуиции  людей-экспертов,  хорошо  знакомых  с  предметной 

областью. То есть здесь используется так называемый эффект «готовых знаний». В отличие от этого 

разработка  математической  модели  (основного  компонента  системы)  является    процессом  создания 

«новых  знаний»,  и  поэтому  требует  достаточно  длительного  времени  на  проведение  теоретических 

исследований, а также больших материальных и трудовых затрат для проведения экспериментальных 

исследований и идентификации модели.  

К  тому  же  опытные  операторы-технологи  за  время  длительной  работы  научились  вести 

технологический  процесс  в  оптимальных  режимах  при  различных  исходных  ситуациях  (и  у  них 

зачастую  это  получается).    Передача  «готовых  знаний»  от  людей-экспертов  в  базу  знаний 

интеллектуальной  системы  значительно  упрощает  создание  интеллектуальных  систем,  а  их 

эксплуатация позволяет исключить эффект «человеческого фактора» при управлении процессом (это 

такие  свойства  человеческого  организма  как:  усталость,  недостаточно  быстрая  реакция, 

недостоточная  психологическая  устойчивость,  сонливость  при  монотонной  работе,  незначительный 

опыт работы молодых операторов и другие причины). 

Считаем, что эту методику можно применять и при создании систем  оперативной диагностики 

состояния  технологического  оборудования,  так  как  при  исследовании,  разработке  и  реализации 

процессов  диагноза  технического  состояния  объектов  необходимо  решать  те  же  задачи,  которые 

возникают  при  исследовании,  разработке  и  реализации  процессов  управления  вообще  [5]. 

Рассмотрим  применение  интеллектуальных  технологий  на  примере  формирования  матрицы 

планирования ПФЭ для идентификации неисправностей ТО, обеспечивающих производство желтого 

фосфора в условиях Новоджамбульского фосфорного завода (НДФЗ). 

 

3 Методика диагностирования технического состояния фосфорной печи 

В  технологических  инструкциях  НДФЗ  по  производству  желтого  фосфора  рассмотрено 

достаточно  много  вариантов  возможных  неполадок  в  работе  ТО  и  способы  их  ликвидации. 

Рассмотрим лишь некоторые из них (таблица 1). 

Различают три состояния  технической системы [6]: 

1  Работоспособное  –  это  состояние,  при  котором  система  способна  выполнять  заданные 

функции с параметрами, значения которых установлены технической документацией. 

2  Работоспособное,  но  неисправное  –  это  состояние  технической  системы,  когда  она  хотя  и 

может  выполнять  свои  основные  функции,  но  не  отвечает  всем  требованиям  технической 

документации. 

3  Отказ  –  это  событие,  заключается  в  нарушении  работоспособности  системы,  т.е.  состояние, 

когда она не может выполнять заданные функции.  

В соответствии с этой классификацией неполадку №14, скорее всего, можно отнести ко второй 

группе состояний технических систем – «работоспособное, но неисправное». Неполадку №10 можно 

отнести к третьей группе – «отказ». Неполадка №13 ближе всего относится к группе отказов, но она 

имеет и некоторые признаки второй группы.  

 

 

 

 

 

 

 

 

330 

Таблица 1 

Возможные неполадки в работе и способы их ликвидации 

 

Номер 

неполадки 

Вид или признак 

неполадки 

Возможные причины 

неполадок 

Действия персонала и способ 

устранения неполадки 

… 

… 

… 

… 

 

 

 

13 

Увеличение темпе-

ратуры под крыш-

кой электропечи 

1. Зависание шихты в 

загрузочных течках 

2. Передержка шлака 

3. Короткие электроды 

4. Избыток кокса в 

шихте 

5. Облом электрода 

1. Выявить течку с зависшей ших-

той и «пробить» ее согласно инст-

рукции 

2. Слить шлак с максимальным 

удалением кокса 

3. Перепустить электроды 

4. Дать «промывку» шихтой, 

обедненной коксом 

5. Действовать по распоряжению 

технолога цеха  

 

 

14 

Температура под 

крышкой печи ниже 

предельно 

допустимой 

1. Высокое содержа-

ние Р

2

О

5

 в шлаке 

2. Низкая мощность 

электропечи 

1. Откорректировать шихту 

2. По возможности поднять мощ-

ность. В случае необходимости 

перекрыть секторные затворы течек, 

не нарушая равномерной 

динамической нагрузки шихты на 

электроды 

… 

… 

… 

… 

 

17 

Снижение уровня 

воды в баке «умяг-

ченной» воды 

1. Утечка воды в 

результате прогара 

одного или несколь-

ких охлаждаемых 

элементов 

1. Отключить электропечь 

2. Определить место прогара и 

заменить или отглушить 

соответствующий элемент 

 

Наиболее  опасными  для  ТО  являются  отказы,  поэтому  рассмотрим  более  подробно  третью 

группу  состояния  технической  системы.  Отказ  –  это  основное  понятие  теории  надежности.  Отказ 

происходит  в  результате  действия  на  объект  множества  как  объективных,  так  и  субъективных 

факторов. Эти факторы довольно трудно полностью учесть [6]. 

Классификация отказов  

1. По причинам возникновения различают отказы: 

- конструкционные, вызванные недостатками конструкции; 

- технологические, вызванные несовершенством или нарушением технологии изготовления; 

- эксплуатационные, вызванные неправильной эксплуатацией. 

2. По влиянию на работоспособность технической системы отказы делятся: 

- на отказы элементов системы, вызывающие ее неисправность; 

- на отказы элементов системы, вызывающие ее отказ. 

3. По связям с отказами других элементов: 

- на зависимые отказы; 

- на независимые отказы. 

4. По случайности возникновения: 

- на случайные (внезапные); 

- на постепенные (систематические). 

Конечно,  предложенная  в  [6]  классификация  (как  и  любая  классификация),  носит  условный 

характер,  так  как  иногда  неисправность  можно  отнести  сразу  к  нескольким  ее  видам.  Например, 

неполадку  №13  можно  отнести  одновременно  к  группе  «отказы»  и  к  группе  «работоспособное,  но 

неисправное»,  она  может  быть  вызвана  как  конструкционными,  так  и  эксплуатационными 

причинами, а возникнуть она может, как случайно, так и постепенно.  

Необходимо  отметить также, что все перечисленные выше неполадки носят «уведомительный 

об  аварийной  ситуации»  характер,  т.е.  констатируют  уже  возникшую  аварийную  ситуацию,  но  не 

позволяют спрогнозировать ее наступление. Качественные  (не количественные) оценки признаков и 

причин  неполадок  не  позволяют  «просчитать»  оценку  близости  конкретной  ситуации  к  аварийной. 

 

 

331 

Для  расчета  такой  оценки  (как  отмечено  во  всех  учебниках  по  технической  диагностике,  а  также 

авторами  [3])  необходимо:  разработать  математическую  модель  функционирования  объекта 

диагностирования,  создать  математическую  модель  повреждений  и  отказов  и  построить  алгоритмы 

диагностирования. 

Однако  такой  подход  предполагает  длительный,  дорогостоящий  и  не  всегда  успешный  путь 

создания  системы  оперативной  диагностики.  Воспользуемся  тем  же  приемом,  что  и  при  создании 

систем  управления    –  т.е.  вместо  создания  математических  моделей  объектов  диагностирования  и 

моделей  отказов  сразу  же  приступать  к  разработке  алгоритма  диагностирования  с  использованием 

современных  интеллектуальных  технологий.  Использование  ИТ  позволяет  решать  аналогичные 

задачи  сразу  же,  и  как  показал  опыт  (например,  [4]),  достаточно  успешно.  То  есть  в  данном  случае 

будет  использоваться эффект «готовых знаний» полученных от людей-экспертов.  

Основу предлагаемой методики разработки алгоритмов диагностирования составляют матрицы 

планирования  ПФЭ  вместо  традиционных  правил  продукций.  Рассмотрим  методику  формирования 

матрицы планирования ПФЭ на примере  диагностирования неполадки №13. 

Изменение температуры в печи вполне  «штатная»  ситуация, которая регулируется  с помощью 

поднятия  или  заглубления  электродов  «тонкая  регулировка»  или  переключением  ступеней 

трансформатора «грубая регулировка» и объясняется неравномерностью химического и физического 

свойств загружаемой шихты. Однако, если температура превысит некоторый пороговый уровень и не 

удается  ее  снизить  с  помощью  системы  управления,  то  это  говорит  о  возникновении  аварийной 

ситуации по перечисленным пяти причинам. То есть можно сказать, что если изменение температуры 

в  определенных  пределах  компенсируется  с  помощью  управляющего  воздействия,  то  техническое 

состояние  печи  считается  нормальным  и  она  находится  в  сфере  действия  системы  управления 

(АСУТП).  В  тоже  время,  если  даже  температура  еще  не  вышла  за  допустимые  границы,  но  не 

«подчиняется» системе управления, которая дает команду на ее снижение, то это говорит о том, что 

ситуация близка к аварийной, и необходимо перейти в сферу влияния подсистемы диагностики. 

В  работе  [7]  нами  была  сделана  попытка  оценки  качества  вновь  создаваемой  технической 

системы  с  помощью  оценки  ее  управляемости.  Здесь  можно  использовать  этот  же  критерий  для 

оценки  действующей  технической  системы  с  точки  зрения  текущего  состояния    ТО.  То  есть  в 

качестве  диагностического  признака  (ДП)  использовать  показатель  текущей  управляемости 

технологического  оборудования.  Это  возможно  сделать  при  наличии  АСУТП,  позволяющей 

контролировать  и оценивать входные, выходные переменные и управляющие воздействия на ТО.   

 

4. Методика оценки управляемости температурой в печи 

Таким  образом,  определение  степени  управляемости  ТО  позволит  на  ранней  стадии  оценить 

возможность  наступления  аварийной  ситуации.  В  соответствии  с  определением  Калмана  [8]  под 

управляемостью  (ликвидацией  начального  рассогласования)  понимают  свойство  системы  иметь 

управляющие  воздействия,  которые  позволяют  перевести  ее  из  заданного  начального  состояния  в 

требуемое  за  конечный  отрезок  времени.  В  [7]  дан  глубокий  анализ  многочисленных  методов 

определения управляемости ТО, однако все они достаточно сложны и требуют знание статических и 

динамических  характеристик  объекта  управления,  что  не  всегда  возможно.  Мы  в  [7]  привели 

методику  оценки  степени  управляемости  ТО  с  использованием  знаний,  опыта  и  интуиции 

операторов-технологов с помощью современных интеллектуальных технологий.  

Для  определения  степени  текущей  управляемости  ТО  предлагается  использовать  следующие 

критерии:  cтатическая  оценка  каналов  управления,  оценка  инерционности  ТО,  оценка 

помехоустойчивости  ТО  и  оценка  измеряемости  ТО.  Так  как  критерии  помехоустойчивости  и 

измеряемости  ТО  слабо  изменяются  во  времени,  то  их  можно  не  учитывать  в  оценке  общей 

управляемости ТО. 

В качестве примера рассмотрим методику оценки степени управляемости ТО для неполадки №13.  

При этом под статической оценкой возьмем следующие переменные:    

- температура под крышкой электропечи (X

1

); 

- величина заглубления электродов (X

2

); 

- факт переключения ступеней трансформатора с момента начала повышения температуры (X

3

). 

В качестве динамических оценок примем следующие показатели: 

- скорость повышения температуры (X

4

); 

- инерционность объекта (X

5

) по каналу «глубина погружения электрода – температура в печи», 

это  время  реакции  ТО  (температура  в  печи)  на  управляющее  воздействие  (глубины  погружения 

электрода).  

 

 

332 

Выходной переменной будем считать общую оценку управляемости (Y). 

Все  эти  переменные  (кроме  факта  переключения  ступеней  трансфор-матора)  можно 

нормализовать,  что  позволит  оценить  изменение  их  значений  от  минимального  до  максимального  в 

диапазоне  [0  -  1].  Переменная    X

3 

может  принимать  лишь  два  значения:  1  (переключение  ступеней 

было) и 0 (переключения не было).  

Необходимо также учесть, что практически все критерии и статические и динамические оценки 

каналов  управления  будут  изменяться  в  зависимости  от  мощности  печи.  Поэтому  необходимо 

формировать матрицу планирования ПФЭ для каждого значения мощности Wi отдельно. 

Теперь  можно  приступить  к  самому  главному  –  составлению  правил  продукции  или 

формирование  базы  знаний  опытных  операторов-технологов  или  ИТР  цеха  производства  желтого 

фосфора НДФЗ. Например, правила могут иметь следующий вид: 

 

жүктеу/скачать 35,33 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: