CC BY
32
Энергетика
и-»__ _
4. Новиков Г.К., Новикова АН. Способ определения электрической прочности твердых диэлектриков, Патент РФ N9 2086995, БИ № 22, 1997.
5. Новиков Г.К., Койков С,Н„ Борисова М.Э. Изучение спектров ТСД пленок полиэтилентерефталата, обрабоотанных в барьерном разряде. Электрическая релаксация и элек-третный эффект в тввердых диэлектриках. - Л; Изд-во ЛГПИ, 1979. - С. 43-46,
6. Койков С.Н., Борисова М.Э., Новиков Г,К. Ефремов Г,А. Исследование методом термодеполяризации радиационных изменений в полиэтилентерефталате II Высокомоле-
кулярные соединения, - 1979. - Т, 21 (Б), - № 5. - С. 334-338.
7. Новиков Г.К., Мецик М.С. Электретный эффект и электрическая релаксация в кристталлах слюды II Изв. вузов, Физиика, - 1991. - № 10, - С, 99-101.
8. Новиков Г,К., Мецик М.С. Электретный эффект в кристаллах слюды II Изв. АН СССР. Неорган, материалы. -1992. - Т. 28. - № 17. - С. 1472-1475.
9. Мецик М.С., Новиков Г.К. Электретный эффект в кристаллах слюды и слюдяных бумагах II Электричество, -1997. - № 3. - С. 43-48,
Г.Д.Крохин
Использование нечеткой информации для математических моделей диагностики функционирующих энергоустановок тепловых электростанций. 1. Формализмы
Введение
В реальных условиях оценивания эффективности энергоустановок ТЭС, выполняемой на основе диагностики их состояния, с целью определения готовности к работе, анализа дефектов и распознавания неисправностей, необходимо использовать и перерабатывать разнообразную информацию. Отдельная часть этой информации может быть очень низкого качества (с неопределенностью, размытостью, с пропусками), заданной неоднозначно, нечетко, неполно, а в пред- и в аварийных ситуациях получаемой только из суждений экспертов, Классификация исходной информации составлена автором работы и представлена на рис. 1, Неопределенность такой информации обусловлена существенными погрешностями измеренных значений параметров, ограниченностью объема наблюдений, неизбежными и значительными погрешностями оценок состояния, неполной адекватностью реальной системы и ее представления, погрешностями принятых решений и целей, свойствами используемой модели. При этом области получаемой неопределенности для разных параметров будут различными, а также зависеть от разных условий работы энергоустановки (рис. 2).
Количественная оценка неопределенности наступления событий, имеющих различную вероятность, которая обращается в нуль при действительном наступлении одного из событий, позволила, по мнению Шеннона К. [1], рассматривать его энтропию как «разумную» количественную меру возможности выбора или меру количества информации, являющейся не противоречивой ранее предложенной мере Хартли Р. [2]. Однако с самим термином «количество информации» связана некоторая неясность, т.к. в неявном виде предполагается, что если известно, что такое количе-
ство информации, то должно быть известно и что такое «информация».
В работах У.Р.Эшби, М.М.Бриллюэна, ААХаркевича, М.Мазура и других ученых сделан вывод о существовании множества видов проявления информации и подмножества логически выводимых форм ее представления. Среди этого информационного множества (далее по тексту - информационное функциональное пространство) существуют некоторые подмножества, занимаемые статистической информацией и информацией из суждений экспертов и их оценок, а также подмножества неопределенности информации о действительном состоянии агрегата, Такие подмножества, или даже их комбинации, и будут соответствовать, согласно определению К.Шеннона, количеству информации о рассматриваемом объекте.
Второй важный вывод получен при анализе систем, для которых понятие информации является методологической основой для обобщения и упрощения [3].
Использование исходной и ретроспективной информации с неопределенностью и размытостью на параметрическом множестве разрабатываемых математических моделей стало особенно важным в связи с тем, что сегодня учет информации всех видов и качества для статистических данных на интервалах пространства элементарных событий становится полезным и необходимым ввиду продления срока эксплуатации основного оборудования ТЭС.
Следствием вышеизложенного является необходимость приведения экспертных суждений и статистических данных к «одной единице измерения». Этому выводу способствует современное развитие методов искусственного интеллекта, методов компьютерной математики, и применение их в энергетике становится
Энергетическая установка
1
Исходная информация при
функциональной
диагностике
ГО ГП
О
Н
X ^
"О
=1
<
2:
го <л>
Ю ГО
о о
Рис. 1. Классификация исходной информации при диагностике функционирующих энергоустановок
Энергетика
игж* _
Рис. 2. Возможности обработки информации с помощью системы распознавания образов для заданной области наблюдения за работой энергоустановки. Рассматривается (/ ■й интервал доверия нагрузочной характеристики в его информационном простран-
стве: [Xх ]-вектор наблюдаемых параметров состояния и оценок суждений экспертов; [X 2 ]-вектор параметров предельных
состояний работы энергоустановки; 1,2- границы изолированных областей; 2 - изолированная внутри интервала область результатов измерений; 3 - зоны предельных подобластей предельных состояний агрегата на рассматриваемом интервале нагрузочной характеристики; 1-7, 2-8 - границы подобластей зоны предельных состояний агрегата; 4 - точки пространства состояний, к которым сводятся все численные решения задачи; 5 - точки наблюдения; 6 - гиперкривая регрессии; 9 - области неопределенности информации; [шш-т- шах] - параметры экспериментального интервала доверия на нагрузочной характеристике агрегата
новым эффективным средством повышения адекватности моделей состояния энергоустановок и поэтому предлагается автором в своих работах.
1. Постановка задачи
Основой исполнения новой технологии функциональной диагностики (ФД) энергоустановок электростанции является получение, обработка и использование информации (в четком и нечетком виде) о действительном состоянии агрегата, т.е. составление информационных оценок измеряемых параметров (атрибутов) в процессе диагностирования. Продолжительные инженерные исследования, проведенные автором статьи и другими исследователями [4, 5, 6], и экспери-менты подтверждают наличие значительной (до 10-30%)
неопределенности информации при оценивании фактического технико-экономического состояния энергоустановок (применительно к паротурбинным установкам тепловых электростанций), проработавших длительное время (более 200000 ч.).
Общепринято, что проверка каждого параметра информационно-измерительного канала «датчик - измерительный прибор» уменьшает неопределенность и повышает достоверность оценок параметров технического состояния агрегата (энергоустановки). При обработке накопленной информации выполняется такая совокупность вычислительных процедур, которая должна обеспечить получение наиболее достоверных оценок параметров состояния. Оценивая количество ин-формации, которую несет каждый параметр (его ат-
Энергетика
ВГМ
рибут) выборки фиксированной длины, соответствующей заданному интервалу нагрузочной характеристики агрегата, можно определить вероятность Р(у) правильной оценки действительного состояния энергоустановки на данном интервале и в данный момент времени эксплуатации [7]. При этом учитывается следующее: вес каждого измеряемого параметра при оценивании состояния агрегата;
техническая оснащенность агрегата с учетом состояния его информационно-измерительного обеспечения;
влияние погрешности измерения каждого параметра на комплексную оценку состояния агрегата по «принципу равных влияний» [8] с последующим «согласованием балансов» [9], т.е. его технико-экономическая эффективность;
адекватность состояний диагностируемого агрегата при сравнении с базовым, т.е. нормативным состоянием и его математической моделью, с применением меры близости (похожести) на множестве рассматриваемых оценок альтернатив экспертов, для последующего прогнозирования количественных характеристик технологического процесса ТЭС.
Используем далее по тексту понятия неопределенность, неразличимость, размытость, предпочтимость и похожесть, описанные в [11, 12].
Вероятность правильной оценки действительного состояния агрегата представим следующим образом:
а)
р\
м Р]
где — - безотказность элемента, учитываемая при Рл
его технической реализации; - чувствительность / -го параметра на изменение состояния агрегата; -индекс / -го параметра; т, п - количество контролируемых (диагностируемых) параметров (т) и общее количество параметров (п), характеризующих работоспособность энергоустановки.
Чувствительность диагностируемых параметров к изменениям, происходящим в состоянии энергоустановки под влиянием возмущений со стороны эксплуатационных режимов, представим в форме частных производных
S? =
оа,
гр а.
ИЛИ г. ' =
din а,
(2)
дЪ1 01п Ь
I I
где а1 - параметры Ъ1 -й величины, характеризующие состояние энергоустановки.
Определив вероятность Р(у), можно определить неопределенность Н(а) состояния агрегата, которая остается при контроле ограниченной совокупности параметров, характеризующих работоспособность
энергоустановки, на исследуемом интервале работы его режимной характеристики.
Далее определяется информация 1{а^а) о
действительном состоянии энергоустановки, получаемая в результате диагностики, в виде среднего значения случайной величины:
1(а1,сс) = Н(а)-На1(а), (3)
где На (а) - средняя условная энтропия состояния
агрегата (мера его неопределенности) при условии поверки метрологических характеристик измерительных приборов. Затем, при выборе совокупности диагностируемых показателей, отбираются показатели, значения которых Р(у)>0.5. В противном случае, т.е. если Р(у) < 0.5, информационную оценку совокупности контролируемых значений параметров осуществить нельзя и задача усложняется, так как оператору энергоблока необходимо будет принимать решения в условиях нечетких (или размытых) данных на малом, по времени, интервале режимной характеристики.
В этом случае задача оценивания состояния должна выполняться с использованием эвристических, экспертных данных и формализованных знаний о состоянии энергоустановки, с обязательной оценкой риска принимаемых решений.
2. Методы решения
Рассмотрим решение третьей из поставленных в статье задач: определение связей между абсолютными погрешностями А2 (выходной информации) и АЛГ/,
(/ = 19п) - входной информации, для решения которой используется «принцип равных влияний» прямой и обратной задачи теории погрешностей [8],
В процессе выполнения машинных расчетов с массивами исходной информации, полученной экспериментальным путем на функционирующих энергоустановках, и проведенного анализа предварительных результатов, было сделано следующее заключение: ввиду появления искажений в параметрическом интервале /-го функционала состояния энергоустановки (его энергетической характеристики), вносимых теплоэнергетическими параметрами и включенных в ДА".,
требуется выполнение «согласования балансов» [9] или применение конфлюэнтного анализа [10],
В результате решение этой задачи сводится к минимизации суммы погрешностей
S = (AZ)2 + ¿ ():
/=1
при условии
¿IZ (^'„.„xJAx, - Дг = 0.
(4)
(5)
í=i
WS Энергетика
Обратная задача теории погрешностей отвечает условию получения погрешностей независимых аргументов и выполнению условия
п
(6)
при выполнении (5) и при ЛZ = Const.
Минимизация суммы относительных погрешностей 5Х выполняется в виде
minS, =2X)2(Z,,)2|X,.| ,7)
/=2
с применением метода множителей Аагранжа Ж.-Д.
3, Обсуждение результатов
Рассмотренные выше подходы и методы использования четкой и нечеткой информации для математических моделей диагностики функционирующих энергоустановок позволяют вносить корректировки в исходную информацию путем ее согласования для приведения к « одной единице измерения » на последней стадии диагностики - перед принятием решения о диагнозе. Это открывает новые возможности для существенного уменьшения области ее неопределенности, что-особенно значительно на нагрузках близких к
0.5N"0M и выше. Важное преимущество заключается
также в том, что при таком подходе удается снизить нечувствительность и запаздывание в управлении всей системы механизма в переменных режимах, что принципиально важно при совмещении процесса оптимизации с принимаемыми решениями при управлении. А это в условиях старения оборудования приводит к поддержанию его готовности, снижению риска эксплуатации, продлению срока эксплуатации и соответственно к повышению эффективности всей энергоустановки за счет «мягкой эксплуатации».
Заключение
В статье представлена новая технология количественного использования неопределенности информации как интервала доверия вокруг результата измерения (точнее, вокруг истинного значения измеряемой величины, соответственно определенной вероятности), получаемой при диагностике функционирующих энергоустановок ТЭС. При анализе всей исходной информации, включая и ретроспективную, применены методы теории нечетких множеств, теории распознавания
образов, теории измерений, теории информации, теории вероятностей и теории случайных процессов,
Такой подход позволяет снизить уровень суммарной неопределенности, накапливаемой в течение всего периода эксплуатации и технического обслуживания энергоустановки. Описание обработки информации с выводом диагнозов, особенно в условиях возникающих неопределенности и противоречий при определении дефекта, будет представлено во второй части статьи.
Библиографический список
1. Шеннон К, Работы по теории информации и кибернетике. - М.: Мир, 1977. - 320с.
2. Хартли Р. Передача информации II Теория информации и ее приложения. - М.: Физматиздат, 1959. С. 5-35,
3. Перегудов Ф.Н., Тарасенко Ф.П. Основы системного анализа. - Томск: HTA 1997. - 389 с.
4. Соболенко H.A., Тягунов М.Г., Хоанг К,Т.Д., Шкурин А.Н. Представление знаний об оборудовании электростанций для автоматизированной системы диагностики его технического состояния II Известия РАН. Энергетика. - 1993, -N° 4. - С. 97- 102.
5. Крохин Г.Д. Распознавание образов при диагнозе элементов и узлов турбинной установки ТЭС II Межвуз. сб, науч. тр. «Физико-технические и экологические проблемы теплоэнергетики», - Новосибирск: НГТУ, 1993, - С. 3-7.
6. Крохин Г,Д. Проблемы получения достоверной информации при диагностике функционального состояния энергоустановок II Труды второй международной науч.-техн, конф, «Актуальные проблемы электронного приборостроения» АПЭП-94, в 7-ми т. - Новосибирск, 1994, - Т. 1. - С. 207-213.
7. Переход Н.Г. Измерение параметров фазы случайных сигналов, - Томск: Радио и связь, 1990. - 312 с,
8. Демидович Б,П., Марон И.А. Основы вычислительной математики, - М.: Наука ФМА 1970. - 664 с.
9. Разработка статистических моделей анализа технико-экономических показателей и проектирования нормативных характеристик теплоэнергоблока К-160-130 ХТГЗ для Иркутской ТЭЦ-10 II Крохин Г.Д., Ноздренко Г,В„ Овчинников Ю.В, Отчет о НИР, инв, №2222. СО ОРГРЭС, НЭТИ. - Новосибирск, 1974.
10. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин АД. Прикладная статистика: Исследование зависимостей, - М.: Финансы и статистика, 1985, - 487 с.
11. Крохин Г,Д, Функциональная диагностика энергоустановок электростанций (Математические модели и диагностический комплекс): Автореф, дисс. ,., канд. техн, наук. - Новосибирск: НГТУ, 1997. - 26 с,
12. Руководство по выражению неопределенности измерения / Подготовлено и согласовано МБМВ, МЭК,ИСО и МОЗМ / Пер. с англ, ГП «ВНИИМ им, Д.И.Менделеева». - СПб,, 1999. - 134 с.
