CC BY
25
НАДЁЖНОСТЬ И ДИАГНОСТИРОВАНИЕ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ЭЛЕКТРОТЕХНИЧЕСКИХ УСТРОЙСТВ, СИСТЕМ, ОБОРУДОВАНИЯ И АВТОМА ТИЗАЦИИ
УДК 622.691
СИСТЕМНЫЙ ПОДХОД ПРИ ФОРМИРОВАНИИ ТОПОЛОГИИ И СТРУКТУРЫ ИЗМЕРЕНИЙ КОНСТРУКТИВНЫХ ПАРАМЕТРОВ И УПРАВЛЯЮЩИХ ВОЗДЕЙСТВИЙ ДЛЯ ЭФФЕКТИВНОГО ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ГАЗОПРОВОДОВ
М.В. Грязев, В.М. Степанов, В.В. Дмитриев
Системный подход при формировании топологии и структуры систем контроля технического состояния стальных газопроводов, их изоляции, электрохимической защиты и объёмов газа, и, управляющих воздействий для управления переходных процессов в них может базироваться на методах теории линейных систем и нейтральных сетей, обеспечивающих формирование рациональных законов контроля и управления, требуемый уровень эффективности и надёжности функционирования электротехнических устройств контроля и управления, а также определение конструктивных схем и их рациональных режимов контроля и управления переходными процессами в газопроводах.
Ключевые слова: электрохимическая защита, переходные процессы, управляющее воздействие, структуры функциональных связей конструктивных схем контроля и управления.
Математическое моделирование переходных процессов в электротехнических устройствах контроля, системе сбора и передачи информации, её преобразований для оценки технического состояния газопроводов и формирования управляющих воздействий для управления переходными процессами в них можно построить в классе линейных преобразований. Поэтому одним из направлений исследования по установлению связи вход-выход в них является применение методов теории линейных систем [1].
Решение научно-технической задачи контроля и передачи сигналов в этом случае, используя методы линейных систем может быть представлено в форме линейного интегрального оператора - интеграла суперпозиции
у(е) = 1х{е) = /[Н А(е, е')х(е')<1е', (1)
где х(е) - вход линейной системы; у(&) - выход линейной системы; Ь - оператор, описывающий преобразование входа х(е) в выход (е; е') - независимые переменные в п-мерном пространстве, которые могут быть пространственными, временными и частотными переменными; А(е; е') - аппа-ратно-элементная функция (АЭФ) - полная характеристика линейной системы, которая может быть выражена в форме действия линейного оператора £ на 5-воздействие и является полной характеристикой этой системы или её элемента. Свойство 5-функции многих переменных позволяет конкретизировать влияние различных переменных на свойства АЭФ.
Разделение переменных на пространственные и частотные позволяет отдельно рассматривать как АЭФ, так и АФ системы, формирующих измеряемый параметр электротехническим устройством или системой контроля и управления, который зависит от пространственных переменных.
В результате возникают информационная, структурная и временная избыточности позволяющие повысить эффективность функционирования как электротехнических устройств, так и систем контроля и управления [2].
При этом вероятность снижения эффективности функционирования как электротехнических устройств контроля и управления, так и систем контроля и управления уменьшается на величину
ДРси = И=1 Рь /Г = Е?=1 вм £ (2)
Конструируемые и регулируемые параметры как электротехнических устройств контроля и управления, так и систем контроля и управления будет
РсИ = № ¡а^ЬШв-, вСИ = |
рСИ = 1 - ¡19 тси = (ДГ1 - в^ьшв.)
д
В формулах (3) интеграл /0 с" (3(8)с16 = показывает на сколько ослабевает связь между эффективностью функционирования элементов и системы в целом. Она зависит от времени перехода вход-выход 0СН и функции распределения его длительности Р(0)сШ.От функции распределения зависит сложность расчётов. Одновременно со структурной избыточностью при определении эффективности функционирования элементов и системы в целом, обеспечивающей требуемый уровень достоверности измеряемых контролируемых параметров и управляющих воздействий применяются информационные и временные избыточности, где ¡3(6) <16 = 5ВН- ото-
бражает степень взаимосвязи между контролируемыми параметрами и управляющими воздействиями при временной избыточности. Информационная избыточность позволяет управлять процессом влияния структурного и временного резервирования на эффективность функционирования элементов, и, измерительной и управляющей систем в целом. Надёжность уровня функционирования систем контроля и управления может быть повышена за счёт использования избыточности, которая определяется кгн -коэффициентом готовности исходя из структуры взаимоувязанных элементов и систем контроля и управления
к —
гн
Ян
п +1 * ' (4)
где qн - требуемый уровень надёжности определяемый допустимой величиной длительности перехода вход-выход; 1дп - допустимое время простоя, определяемое допустимой длительностью переходного процесса вход-выход.
Формирование управляющих воздействий распределением контролируемых параметров и эффективностью использования электротехнических устройств контроля и управления устанавливаемое на основе нейронной сети выполняет функцию модели измеряемых и управляемых потоков, а также реакции его на изменение состояния анализирующих элементов и измеряемых и управляющих систем при известных контролируемых параметрах, позволяет получить цифровую модель указанных потоков
У{х,у) = 0, (5)
где V - вектор функция контролируемых и управляемых параметров в узлах взаимосвязанных элементов и контролирующих и управляющих систем; хиу- векторы-столбцы зависимых и независимых параметров режимов работы электротехнических устройств контроля и управления, элементов и систем в целом (рис. 1.).
П
Рис. 1. Структура нейронной сети для определения топологии, структуры и функциональных связей конструктивных схем контроля и управления, и, расчёта контролируемых и управляемых параметров режимов их работы
Задача формирования структуры функциональных связей конструктивных схем контроля и управления, и, расчёта установившихся их режимов сводится к минимизации суммы квадратов невязок узловых контролируемых и управляемых параметров.
2
Z = £;[У;([) - У;] ГПШ, (6)
где Z-целевая функция, отражающая сумму невязок контролируемых и управляемых параметров на j-ой итерации для электротехнических устройств контроля и управления, и, контролируемых и управляемых систем, состоящих из j элементов.
На основании анализа использование нейронной сети с применением соответствующего математического аппарата осуществляется моделирование режимов работы конструктивных схем контроля и управления [2,3].
В качестве нейронной сети в данном случае может быть выбрана адаптивная сеть нечеткого вывода (ANFIS), которая позволяет использовать при своем обучении, не только статистическую информацию, но и качественную информацию о поведении моделируемой системы, представленной в виде нечетких продукционных правил Такаги-Сугено, и кроме того может быть достаточно просто реализована и обучена в системе MATLAB.
ANFIS - это аббревиатура Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System - адаптивная сеть нечеткого вывода, предложенной Янгом. Архитектура данной нейро-нечеткой сети изоморфна нечеткой базе знаний.
ANFIS реализует систему нечеткого вывода Сугено в виде пяти-слойной нейронной сети прямого распространения сигнала. Назначение слоев следующее:
первый слой - термы входных переменных;
второй слой - антецеденты (посылки) нечетких правил;
третий слой - нормализация степеней выполнения правил;
четвертый слой - заключения правил;
пятый слой - агрегирование результата, полученного по различным правилам.
Входы сети в отдельный слой не выделяются. На рис. 2 изображена ANFIS-сеть с двумя входными переменными (Х| и х2) и четырьмя нечеткими правилами. Для лингвистической оценки входной переменной xi используется 3 терма, для переменной х2 - 2 терма.
Пусть: х1,...,хп - входы сети; у - выход сети; R/. «Если xl =а1г и...и
хп,г = ап,г > т0 У = Кг + Кгх\ + • • • + Ъщгхп» - нечеткое правило Такаги-Сугено с порядковым номером г;т -количество правил ,г = \,...,т; агг- нечеткий терм с функцией принадлежности jnr{i), применяемый для лингвистической оценки переменной хгв г -ом правиле (г = l,...,m,i = \,...,n)',b -действительные числа в заключении г -го правила (г = l,...,/w;z = 0,...,и).
Рис. 2. Пример АНРК-сети
АШТК-сеть функционирует следующим образом.
Слой 1 .Каждый узел первого слоя представляет один терм с коло-кообразной функцией принадлежности. Входы сети соединены
только со своими термами. Количество узлов первого слоя равно сумме мощностей терм-множеств входных переменных. Выходом узла являются степень принадлежности значения входной переменной соответствующему нечеткому терму:
Мг(*«) =—1ь> (7)
1+
где а, Ь и с - настраиваемые параметры функции принадлежности.
Слой 2.Количество узлов второго слоя равно ш. Каждый узел этого слоя соответствует одному нечеткому правилу. Узел второго слоя соединен с теми узлами первого слоя, которые формируют антецеденты соответствующего правила. Следовательно, каждый узел второго слоя может принимать от 1 до п входных сигналов. Выходом узла является степень выполнения правила, которая рассчитывается как произведение входных сигналов. Обозначим выходы узлов этого слоя черезгг,г = 1 ш.
Слой 3.Количество узлов третьего слоя также равно ш. Каждый узел этого слоя рассчитывает относительную степень выполнения нечеткого правила:
Т..
(8)
у7/1 т. "7=1 ]
Слой 4.Количество узлов четвертого слоя также равно ш. Каждый узел соединен с одним узлом третьего слоя, а также со всеми входами сети. Узел четвертого слоя рассчитывает вклад одного нечеткого правила в выход сети:
Уг = + Кгх1 + - + Ьп,г*п). (9)
68
Слой 5. Единственный узел этого слоя суммирует вклады всех правил:
У = У1 +У2 + - + Ут- (Ю)
Типовые процедуры обучения нейронных сетей могут быть применены для настройки ANFIS-сети так как, в ней использует только дифференцируемые функции. Обычно применяется комбинация градиентного спуска в виде алгоритма обратного распространения ошибки и метода наименьших квадратов. Алгоритм обратного распространения ошибки настраивает параметры антецедентов правил, т.е. функций принадлежности. Методом наименьших квадратов оцениваются коэффициенты заключений правил, так как они линейно связаны с выходом сети. Каждая итерация процедуры настройки выполняется в два этапа. На первом этапе на входы подается обучающая выборка, и по невязке между желаемым и действительным поведением сети итерационным методом наименьших квадратов находятся оптимальные параметры узлов четвертого слоя. На втором этапе остаточная невязка передается с выхода сети на входы, и методом обратного распространения ошибки модифицируются параметры узлов первого слоя. При этом найденные на первом этапе коэффициенты заключений правил не изменяются. Итерационная процедура настройки продолжается пока невязка превышает заранее установленное значение.
Таким образом, предложена методология формирования топологии и структуры системы измерений контролируемых параметров и управляющих воздействий для эффективного функционирования газопроводов, опирающаяся на методы системного подхода теорий линейных систем, надёжности нейтральных сетей и избыточностей. Предложенная методология позволяет установить АФ электротехнических устройств контроля технического состояния газопроводов и эффективные режимы их работы и управления ими.
Список литературы
1. Ваганов М.А., Казаков В.И., Москалец О.Д. Системный подход в теории оптических спектральных измерений // Датчики и Системы. М., Изд-во Сенсидат-Плюс, 2016. Т. 1. С. 10-15.
2. Шпиганович A.A. Автореферат диссертации. Надежности систем электроснабжения на базе информационно-аналитического анализа их функционирования. Липецк, 2015. 40 с.
3. Тимонин Ю.Н. Автореферат диссертации. Обоснование рациональных параметров энергосберегающих электромеханических систем охлаждения силовых трансформаторов для повышения надежности их работы. Тула, 2012. 20 с.
Грязев Михаил Васильевич, д-р техн. наук, проф., ректор, rector(a),tsu.tula.ru, Россия, Тула, Тульский государственный университет,
69
Степанов Владимир Михайлович, д-р техн. наук, проф., зав. кафедрой, директор УТЦ «Энергоэффективность», energy®,tsu.tula.ru, Россия, Тула, Тульский государственный университет,
Дмитриев Вячеслав Валентинович, генеральный директор, dvituirv. vva kaluyaoblyaz.uu, Россия, Калуга, ОАО «Газпром газораспределение Калуга»
THE SYSTEM APPROACH AT FORMATION OF THE TOPOLOGY AND STRUCTURE OF THE DIMENSIONS OF DESIGN PARAMETERS AND CONTROL ACTIONS FOR THE EFFECTIVE FUNCTIONING OF PIPELINES
M. V. Guyazrv, V.M. Strpaeov, V. V. Dmituirv
Thr uyutrm appuoach at foumatioe of thr topology aed utuuctuur of thr uyutrmu of coetuol of trcheical utatr of utrrl piprlieru, isolation, rlrctuochrmical puotrctioe aed yau vo-lumru, aed coetuol actions fou coetuol of tuaeuiret puocruuru ie thrm cae br baurd oe mrthodu of thr throuy of lierau uyutrmu aed erutual ertwouku, reuuuiey thr foumatioe of uatioeal lawu fou thr coetuol aed maeayrmret of thr urquiurd lrvrl of rfficirecy aed urliability of rlrctuical drvicru aed coetuol, au wrll au thr drfieitioe of utuuctuual uchrmru aed uatioeal modru of coetuol aed maeayrmret of thr tuaeuitioe puocruu ie thr piprlieru.
Kry woudu: rlrctuochrmical puotrctioe, tuaeuiretu, coetuol, utuuctuuru, fuectioeal ur-latioeuhipu of coeutuuctivr uchrmru of coetuol.
Guyazrv Mikhail Vauilyrvich, doctou of trcheical ucirecr, puofruuou, thr Rrctou, urc-touatuu. tula.uu, Ruuuia, Tula, Tula Statr Ueivruuity,
Strpaeov Vladimiu Mikhailovich, doctou of trcheical ucirecr, puofruuou, thr hrad of chaiu, diurctou of thr tuaieiey cretru «Eeruyy rfficirecy», energy(Уa,tsu.tula.rg. Ruuuia, Tula, Tula Statr Ueivruuity,
Dmituirv Vyachrulav Valretieovich, yrerual diurctou, dvituirv. vva kaluyaob/yaz. uu, Ruuuia, Kaluya, JSC "Gazpuom yau diutuibutioe Kaluya»
