ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ЭЛЕКТРООБОРУДОВАНИЯ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА ГАРМОНИЧЕСКОГО СОСТАВА ТОКОВ И НАПРЯЖЕНИЙ автор проекта: Хуснутдинова Л.Г. руководитель: ассистент Юмагузин У.Ф. Проект «Шаг в будущее». Инновационные технологии 21 века в области электроники, электротехники, приборостроения, электроснабжении и энергосбережении.

Проект «Шаг в будущее» Проблемы обеспечения энергетической безопасности «Прогнозирование технического состояния электрооборудования на основе анализа гармонического состава токов и напряжений» (2/14) Одно из главных условий устойчивого развития предприятий нефтехимической отрасли – обеспечение надёжности, безопасности и эффективности эксплуатации электрооборудования - авариям - нарушениям технологического процесса - увеличению затрат на восстановление и ремонт - снижению качества выпускаемой продукции и ряду других негативных последствий Недостаточно высокая степень надежности оборудования и низкий уровень технического обслуживания приводит к: % Доля пожаров по электротехническим причинам (от общего числа пожаров), % Необходимость разработки новых технологий технического обслуживания Значительное повышение стоимости ремонтно-технического обслуживания, запасных частей, монтажных и аварийно- восстановительных работ Современные системы диагностирования достаточно совершенны с технической точки зрения, однако интерпретация результатов диагностирования по-прежнему остается серьезной проблемой. В этих условиях возрастает необходимость в повышении роли методов оценки технического состояния и прогнозирования остаточного ресурса. Доля пожаров электрооборудования,%

Проект «Шаг в будущее» Современные методы и средства диагностики электродвигателей машинных агрегатов «Прогнозирование технического состояния электрооборудования на основе анализа гармонического состава токов и напряжений» (3/14) Диагностика изоляции электродвигателей методом частичных разрядов Частичный разряд (ЧР) – это искровой разряд очень маленькой мощности, который образуется внутри изоляции, или на ее поверхности, в оборудовании среднего и высокого классов напряжения. С течением времени, периодически повторяющиеся частичные разряды, разрушает изоляцию, приводя в конечном итоге к ее пробою. Возникновение электрического разряда вызывает сигналы трех типов: электрического, электромагнитного и акустического. Регистрация частичных разрядов, оценка их мощности и повторяемости позволяет своевременно выявить развивающиеся повреждения изоляции и принять необходимые меры для их устранения. «R2200» - многоканальный переносной прибор регистрации и анализа сигналов частичных разрядов в изоляции В основе принципа действия тепловизоров лежит возможность получения видимого изображения объектов по их тепловому (инфракрасному) излучению, что позволяет оценить Тепловизионный метод диагностики Принцип работы основан на том, что все нагретые тела излучают инфракрасные волны различной интенсивности. Спектр, мощность и пространственные характеристики этого излучения зависят от температуры тела и его излучательной способности, обусловленной, в основном, его материалом и микроструктурными характеристиками излучающей поверхности. распределение тепловых полей и, как следствие этого, определить температуру любой точки на поверхности объекта Основное отличие пирометров от тепловизоров заключается в том, что пирометры измеряют температуру в конкретной точке. Основную долю машинных агрегатов нефтехимических производств составляют машинные агрегаты с электрическим приводом (порядка 35% всего оборудования).

Проект «Шаг в будущее» Современные методы и средства диагностики электродвигателей машинных агрегатов «Прогнозирование технического состояния электрооборудования на основе анализа гармонического состава токов и напряжений» (4/14) Диагностика неравномерности воздушного зазора Одной из часто встречающихся неисправностей электрических машин является неравномерность воздушного зазора (эксцентриситет). Неравномерность зазора более допустимых 10% вызывает: - увеличение магнитного шума - увеличение вибрации - нарушение симметрии токов в фазах - местные нагревы в обмотке и железе статора - усиление одностороннего магнитного притяжения - ухудшение технико-экономических показателей - создаётся опасность задевания ротора за статор с тяжелыми последствиями для машины. Прямой метод контроля равномерности воздушного зазора в электрических машинах основан на непосредственном его измерении стальными щупами, вводимыми в зазор в четырёх точках расточки статора, геометрически сдвинутых между собой на 90 о. Вибродиагностика Вибрация – это механические колебания тела около положения равновесия. Измерения проводят в различных точках в двух или трех взаимно перпендикулярных направлениях (вертикальное, поперечное и осевое). Недостатки: - особые требования к способу крепления датчика вибрации; - зависимость параметров вибрации от большого количества факторов; - сложность выделения вибрационного сигнала обусловленного наличием неисправности; - точность диагностирования в большинстве случаев зависит от числа сглаженных (осреднённых) параметров; - реализуется только с непосредственным доступом к электродвигателю, т.е. не обеспечивает дистанционного диагностирования. Измеряемые параметры: - виброперемещение,(мкм); - виброскорость, (мм/с); - виброускорение, (м/с 2 ).

Проект «Шаг в будущее» Спектральный анализ гармонического состава токов и напряжений электродвигателя «Прогнозирование технического состояния электрооборудования на основе анализа гармонического состава токов и напряжений» (5/14) Метод анализа гармонического состава токов и напряжений, генерируемых двигателем электропривода – один из наиболее перспективных методов диагностики насосно-компрессорного оборудования, который может использоваться при реализации системы ремонта и обслуживания по техническому состоянию. Для измерения параметров гармонических составляющих токов и напряжений использовали измеритель показателей качества электроэнергии Ресурс-UF2M, укомплектованный программным обеспечением «Ресурс-UF2Plus». Прибор позволяет измерять параметры 40 гармонических составляющих тока КIn и напряжения КUn и углы сдвига по фазе qui(n) между соответствующими гармоническими составляющими фазных токов In и напряжений Un. возможность выявлять нарушения качества сети, их влияние на характер повреждений; возможность дистанционного диагностирования; проведение мониторинга токов и напряжений электропривода может быть выполнено без нарушения режима работы оборудования. возможность обнаружить не только механические, но и электрические повреждения; Наличие в спектре токов и напряжений гармонических составляющих определенных частот и определенной интенсивности свидетельствует о наличии повреждений электрической и/или механической части оборудования.

Проект «Шаг в будущее» Спектральный анализ гармонического состава токов и напряжений электродвигателя «Прогнозирование технического состояния электрооборудования на основе анализа гармонического состава токов и напряжений» (6/14) Для оценки поврежденности отдельных элементов насосно-компрессорного оборудования используется параметр D m где К In – коэффициент гармонических составляющих токов (индексы А, В, С соответствуют фазам); К Un – коэффициент гармонических составляющих напряжений; φ ui(n) – угол сдвига по фазе между соответствующими гармоническими составляющими фазных токов и напряжений; Т подш – температуры подшипников агрегата; Т изол – температура изоляции обмотки статора электродвигателя; w – весовые коэффициенты нейронной сети для соответствующих диагностических параметров; p – число подшипников агрегата Для диагностики электрооборудования по значениям параметров генерируемых гармонических составляющих токов и напряжений, разработано программное обеспечение «Оценка технического состояния электрооборудования на основе интегральных параметров» (свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ , авторы: Баширов М.Г., Юмагузин У.Ф., Миронова И.С., Акчулпанов В.Г.) Методика измерения D основана на патенте «Способ диагностики механизмов и систем с электрическим приводом» (авторы Кузеев И.Р., Баширов М.Г., Прахов И.В., Баширова Э.М., Самородов А.В.) Интегральный диагностический параметр поврежденности D

Проект «Шаг в будущее» Прогнозирование, как один из основных элементов технической диагностики «Прогнозирование технического состояния электрооборудования на основе анализа гармонического состава токов и напряжений» (7/14) Временной ряд включает в себя два обязательных элемента – отметку времени и значение показателя ряда – параметра, полученного с помощью метода диагностики - последовательность значений некоторых величин, полученных в определенные моменты времени. Процессы, перспективы которых необходимо предсказывать, чаще всего описываются временными рядами. Т.е. Пример временного ряда, где Z(t) – параметр ряда, t - время Сложность решения задачи прогнозирования остаточного ресурса: Для реальных предприятий нефтехимической отрасли число контролируемых параметров оборудования, влияющих на возникновение и развитие аварийных ситуаций, весьма велико, и организовать оперативный контроль всех необходимых параметров, как правило, невозможно. Решение: Для оценки и прогнозирования технического состояния электрооборудования предлагается использовать интегральный диагностический параметр поврежденности D, полученный на основе анализа гармонического состава токов и напряжений и характеризующий фактическое состояние оборудования.

Отсутствие прозрачности; сложность выбора архитектуры; жесткие требования к обучающей выборке; сложность алгоритма обучения сети Сложность определения функциональной зависимости; трудоемкость нахождения коэффициентов зависимости; сложность моделирования нелинейных процессов Проект «Шаг в будущее» Методы и модели прогнозирования «Прогнозирование технического состояния электрооборудования на основе анализа гармонического состава токов и напряжений» (8/14) Простота моделирования; единообразие подходов анализа и проектирования - Трудоемкость и ресурсоемкость идентификации моделей Недостаточная гибкость; узкая применимость моделей Нелинейность моделей; масштабируемость, высокая адаптивность Простота моделирования; единообразие подходов анализа и проектирования Невозможность моделирования процессов с длинной памятью; узкая применимость моделей Масштабируемость; быстрота обучения; возможность учитывать категориальные переменные Неоднозначность алгоритма построения дерева; сложность вопроса останова + Регрессионные Авторегрессион- ные (ARIMAX) Экспоненциаль- ного сглаживания Нейросетевые Модели и методы на базе цепей Маркова Модели и методы на базе классификаци- онно-регрессионных деревьев

Проект «Шаг в будущее» Методы и модели прогнозирования «Прогнозирование технического состояния электрооборудования на основе анализа гармонического состава токов и напряжений» (9/14) По времени прогнозирования различают краткосрочный, среднесрочный и долгосрочный прогноз Краткосрочный СреднесрочныйДолгосрочный ARIMAX++/-- Экспоненциального сглаживания +/-+- Регрессионные+/- + Нейросетевые+++ На сегодняшний день наиболее распространенными моделями прогнозирования являются авторегрессионные модели (ARIMAX), а также нейросетевые модели (ANN).

Проект «Шаг в будущее» Прогнозирование на основе метода ARIMAX «Прогнозирование технического состояния электрооборудования на основе анализа гармонического состава токов и напряжений» (10/14) Исходные данные ,3 0,43 0,28 0,33 0,32 0,34 0,35 0,36 0,4 0,32 0,35 0,37 0,56 0,24 0,25 0,21 0,24 0,32 0,33 0,73 0,76 1,27 1,25 0,38 Дата (t) ʋ (мм/с) Ввиду отсутствия значений интегрального диагностического параметра поврежденности D, в течение времени, для построения модели прогнозирования были взяты значения параметра вибродиагностики – виброскорости (мм/с). Модель была получена в программе «Statistica» Для построения прогноза были использованны 22 значения (с по ), значения за , и были использованны для кросс- проверки. Ошибка на кросс-проверке возрастает на последнем наблюдении, что говорит о том, что данную модель лучше всего использовать для краткосрочного прогнозирования. (вертикальное направление измерения виброскорости)

Проект «Шаг в будущее» Прогнозирование на основе метода ARIMAX «Прогнозирование технического состояния электрооборудования на основе анализа гармонического состава токов и напряжений» (11/14) Исходные данные 0,61 0,31 0,26 0,29 0,3 0,25 0,47 0,45 0,38 0,48 0,6 0,49 0,65 1 0,3 0,27 0,35 0,38 0,43 1,18 1,06 1,62 1,57 0,57 Дата (t) ʋ (мм/с) Модель была получена в программе «Statistica» Для построения прогноза были использованны 22 значения (с по ), значения за , и были использованны для кросс- проверки. Ошибка на кросс-проверке возрастает на последнем наблюдении, что говорит о том, что данную модель лучше всего использовать для краткосрочного прогнозирования. (горизонтальное направление измерения виброскорости)

Проект «Шаг в будущее» Прогнозирование на основе нейронных сетей «Прогнозирование технического состояния электрооборудования на основе анализа гармонического состава токов и напряжений» (12/14) Исходные данные ,2 1,13 1,16 12,47 11,27 4,56 8,47 6,2 9,51 5,05 2,35 2,54 3,7 1,83 1,14 1,67 0,63 0,58 0,59 0,64 0,58 0,57 0,75 0,76 Дата (t) ʋ (мм/с) Для построения прогноза были использованны 22 значения (с по ), значения за и были использованны для кросс-проверки. В результате прогнозирования были получены несколько моделей прогноза, из которых выбрана наилучшая. Модель была получена в программе «Statistica» Судя по данным ошибки, можно сделать вывод о том, что нейросетевые модели обладают хорошей точностью прогноза. Обычно при прогнозировании временных рядов используются многослойные, чаще всего трехслойные, нейронные сети прямого распространения.

Проект «Шаг в будущее» Экономический эффект. Выводы «Прогнозирование технического состояния электрооборудования на основе анализа гармонического состава токов и напряжений» (13/14) Система прогнозирования включает в себя: Данные параметров, полученных с помощью диагностики электрооборудования Программа для прогнозирования технического состояния Опытный специалист Предложенная система диагностики состоит из: Измеритель ПКЭ ПК Метод оценки уровня поврежденности взрывозащищенных машинных агрегатов, основанный на использовании интегрального диагностического параметра (патент РФ на изобретение ) Программно-аппаратный комплекс «Оценка технического состояния электрооборудования на основе использования интегральных параметров» (разработанная в филиале ФГБОУ ВПО УГНТУ в городе Салавате ) Зная прогнозное значение параметра технического состояния электрооборудования, можно перейти от на эксплуатацию по техническому состоянию, что, как правило, повысит уровень исправности и надежности оборудования Снижаются эксплуатационные расходы из-за уменьшения ремонтных работ Вследствие увеличения фактического срока эксплуатации оборудования без замены его на новое, возникает значительный экономический эффект Основные преимущества внедрения системы прогнозирования на предприятии нефтехимической отрасли: Т.о. при минимальных затратах на внедрение данной системы, мы получаем

Проект «Шаг в будущее» Контактная информация «Прогнозирование технического состояния электрооборудования на основе анализа гармонического состава токов и напряжений» (14/14) Хуснутдинова Луиза Гамировна Образовательное учреждение: ФГБОУ ВПО УГНТУ в г. Салават (5 курс) Телефон: Электронная почта: