ПОИСК Статьи Рисунки Таблицы Автоматизированные системы технической диагностики из "Обеспечение и методы оптимизации надежности" Оптимальный диагностический алгоритм (см. раздел 4.2.1) определяет состав и структуру аппаратурных средств, а также сущность алгоритма функционирования проектируемой АСТД. Оптимальный диагностический алгоритм существенно влияет на такие характеристики АСТД, как сложность, надежность, габариты, стоимость и достоверность результатов диагностики, а также время, затрачиваемое на диагностику состояния обследуемого объекта. Автоматизация процесса технической диагностики позволяет повысить готовность ОД, сократить число обслуживающего персонала и снизить требования к его квалификации. [c.86] В связи с тем, что техническая диагностика объектов химической индустрии представляет собой сложную интеллектуальную и вычислительную операцию, которая не может быть полностью формализована [38, 39], АСТД относятся к классу человеко-машинных, или эргатических, систем [4]. [c.87] Рассмотрим роль человека-оператора и ЦВМ при определении неработоспособных состояний ХТС. Большинство нарушений нормального режима функционирования ХТС обнаруживается операторами. Во время выполнения своих обязанностей оператор самостоятельно выявляет отказы, неисправности и нарушения режима функционирования ХТС. В основном он стремится предотвратить уменьшение выпуска готовой продукции. Оператор выполняет разнообразный контроль показаний приборов и, используя свой предыдущий опыт, принимает решение о существенности выхода показаний за контрольные пределы, о постоянстве или усилении шумового фона, либо о наличии данных, которые не соответствуют другим измерениям. При помощи органов чувств (зрение, слух, обоняние и осязание) человек-оператор непрерывно контролирует работающее оборудование насосы, вентиляторы, регулирующие клапаны) и любое другое технологическое оборудование, которое не обеспечено приборами и которое может работать неудовлетворительно. Обычно оператор придерживается своего набора признаков наличия опасной ситуации, при которых он начинает действовать. [c.87] Автоматическая диагностика с помощью ЦВМ, при которой ЦВМ выполняет всю или почти всю работу без вмешательства человека, — дело будущего. Помощь ЦВМ в диагностике отказов можно рассматривать только как ценное подсобное средство в принятии решений. Для успешного выполнения ЦВМ функции сбора и обработки информации, поиска нарушений управления, оптимизации и других операций необходимы точные и надежные показания приборов. Автоматическое обнаружение отказов работы КИП является добавочной функцией, которую может быстро выполнять ЦВМ. Очевидно, что ошибку нужно обнаружить как можно раньше, до того момента, когда она приведет к нежелательным последствиям. [c.88] Рассмотрим пример разработки диагностического алгоритма ХТС для обработки сыпучего (твердого) реагента подогретым раствором жидкого реагента, технологическая схема которой изображена на рис. 4.5 [ПО], В данной ХТС раствор подается из напорного бака-подогревателя / в реактор 4, в который одновременно по транспортеру 2 из бункера с питателем 3 поступает сыпучий материал. После обработки последний осушается и промывается на ленточном вакуум-фильтре 5, а затем ссыпается в лоток. [c.88] Задача автоматической диагностики нарушений технологического режима заключается в следующем выявить узел или элемент, в котором произошло нарушение режима вследствие нарушения движения потоков или неисправности оборудования дать прогноз развития нарушения в схеме, выявить возможно критические (аварийные) ситуации и определить время достижения аварийной ситуации в отсутствие вмешательства в ход процесса выработать рекомендации для ликвидации нарушения технологических режимов включить счетчик обратного времени до возникновения аварийной ситуации выработать признаки выполнения рекомендаций. [c.88] Основой для разработки диагностического алгоритма и АСТД является направленный граф причинно-следственных связей между технологическими операциями и переменными ХТС (см. разд. 4.2.1). Для контроля состояния ХТС служит система датчиков и КИП, непрерывно передающих информацию в АСТД. Логическая обработка этих данных позволяет судить о режиме функционирования ХТС. [c.89] Достаточно высокая скорость обегания (опроса) датчиков дает возможность рассматривать большое число регулярно-контролируемых фнзико-хими-ческих операций и переменных ХТС, отображаемых вершинами графа. В этом случае логические процедуры выявления места нарушения режима, т. е. собственно диагностика, могут не понадобиться. [c.89] Однако в реальных ХТС обычно имеются параметры, которые не поддаются непосредственному автоматическому измерению. Для поиска причин возникновения нарушений можно использовать следующее правило все вершины, подчиненные вершине с нарушением режима, по истечении времени переходных процессов должны также показать отклонение режима. Поэтому на основе логического анализа состояния ХТС можно определить первоначальную причину нарушений. Следует отметить, что часто неизмеряемые автоматические параметры (например, качество продукта) являются основными характеристиками ХТС. [c.89] В ряде случаев, исходя из технологической связанности некоторых параметров. следует в алгоритме технической диагностики учесть возможность суммирования отклонений на одной или нескольких отдаленных следственных вершинах при распространении нарушения по параллельным (разветвляющимся) каналам причинно-следственных связей. При возможном серьезном нарушении режима в следственных вершинах выработать сигнал индикации и определить время достижения критического состояния. [c.89] Диагностический алгоритм, построенный по описанным принципам, можно применить и для анализа КЭ, которые рассчитываются по соответствующим формулам с использованием группы непосредственно измеряемых параметров например, удельные энергозатраты, коэффициент производительности). [c.89] Каждая вершина графа характеризует состояние рассматриваемого участка ХТС в данный момент времени. Динамика процессов определяет время прохождения возмущения от одной вершины к другой, вплоть до некоторой основной вершины, представляющей собой обобщенный параметр. На рис. 4.6 приведен направленный граф причинно-следственных связей между состояниями ХТС — объекта диагностики (см. рис. 4.5). [c.90] Как было отмечено, использование графа причинно-следственных связей позволяет исключить из цикла измерений параметры, признаваемые как второстепенные при предварительном ранжировании. Так, если приведенный на рис. 4.5 фрагмент технологической схемы ХТС является самостоятельным узлом, то в качестве непрерывно или квазинепрерывно (при достаточно большой скорости опроса датчиков) контролируемых характеристик можно выбрать параметры обработанного сыпучего материала на выходе ХТС — состав массы и ее влажность. Измерять прочие переменные в этом случае потребуется только при обнаружении отклонения от нормы одного из выходных параметров. Порядок проверки диктуется структурой графа и устанавливается предварительным ранжированием возможных причин. [c.90] Пятиуровневый контроль параметров усложняет алгоритм контроля, так как требует запоминания значений параметров, приближающихся к предельному допустимому значению, но одновременно дает возможность проследить тенденцию изменения параметров и в ряде случаев может помочь прогнозировать ход процесса. [c.91] Вернуться к основной статье