На рисунке представлена базовая схема обнаружения неисправности на основе модели процесса. Основываясь на измеренном и управляющем сигнале, метод обнаружения формирует невязку, оценку параметров или состояния. Осуществляется сравнение свойств нормального состояния с полученными, при обнаружении изменений формируются аналитические симптомы неисправности.

Рисунок 1 – Базовая схема неисправности на основе модели процесса

Методы, основанные на модели процесса, требуют знаний о динамической модели процесса, ее математической форме и параметрах. Для линейных процессов модели могут быть  представлены: весовой функцией или  уравнениями в частотной области. Моделями для дискретных процессов (после осуществления выборки) могут выступать передаточные функции и уравнения в пространстве состояний.

На  практике, параметры процесса часто не известны, но они могут быть определены с помощью методов оценки параметров
путем измерения входных и выходных сигналов.

В случаях, когда известны параметры процесса, применяют модель наблюдателя в пространстве состояний и выхода системы. Наблюдателя в пространстве состояний можно использовать, если неисправность моделируется как изменение переменной в пространстве состояний.

Наблюдатель в пространстве состояния был разработан для систем с детерминированными начальными условиями и отсутствием возмущений у  входных сигналов. Оценка в пространстве состояния оптимизирована для стохастических начальных условий с
возмущениями на выходе системы с известной ковариацией.

Для непрерывных сигналов применяется фильтр Кальмана-Бьюси, а для дискретных фильтр Кальмана. На рисунке показана
схема фильтра Кальмана, применимая к диагностике.

Рисунок 2 – Схема фильтра Кальмана

Применение фильтра Кальмана возможно при условии наличия на входе или выходе системы стохастического возмущения.

Подводя итоги настоящего тезиса, можно указать на следующие характерные особенности развития современной отечественной промышленности. В последнее десятилетие значительно возросло значение применения систем диагностирования, что связано,
в первую очередь, с эксплуатацией старого оборудования. Все больше предприятий понимают важность этого шага, свидетельством чего является широкое внедрение стационарных систем мониторинга в масштабах всего производства и отрасли, их быстрая окупаемость. Системы диагностирования играют и будут играть большую роль в обеспечении безопасности предприятий. В результате, прослеживается тенденция широкомасштабного внедрения технологий ресурсосберегающей эксплуатации, где в комплексе решаются вопросы обеспечения надежности объекта.

Эксплуатационный износ узлов гидроагрегата негативно сказывается на работе всего гидроагрегата, приводя к  снижению точности открытия направляющего аппарата и поворота лопастей рабочего колеса, регулированию частоты и активной мощности гидроагрегата, индексного КПД гидроагрегата. Так же чрезмерный износ может привести к возникновению неисправности или к серьезной аварии.

Наличие аварийной ситуации неизбежно влечет за собой останов гидроагрегата для проведения ремонтных работ, которые в зависимости от сложности возникшей неисправности могут занять от 3-х дней до нескольких недель. Останов гидроагрегата повлечет за собой затраты, связанные с ремонтными работами и потерями от недополученной прибыли.

Одним из способов повышения надежности работы гидроагрегатов является использование систем диагностики технического состояния его узлов. Но система управления гидроагрегатами Волжской ГЭС, на базе программно-технического комплекса (далее ПТК) “Овация”, не имеет встроенных систем диагностики гидроагрегата, за исключением подсистемы виброконтроля.

В ПТК осуществляется измерение и запись в архив большого количества текущих значений параметров гидроагрегата. На основе этих
данных можно расширить возможности ПТК,  а именно внедрить  систему диагностики технического состояния узлов гидроагрегата.

Для системы диагностики, из всех узлов  гидроагрегата, можно выделить один из основных – это направляющий аппарат, а точнее систему управления его открытием.

Основной элемент системы управления открытием НА – электрогидравлический преобразователь (далее ЭГП), состоящий из главного  золотника (далее ГЗ) и сервомотора (рис.1) [1, 2]. Выход из строя или чрезмерный износ одного из элементов ЭГП, может повлечь за собой серьезные последствия, сказывающиеся на точности поддержания полезной мощности гидроагрегата, скорости вращения ротора и соответственно его КПД, а так же привести к серьезной аварии.

Рисунок 1 – Упрощенная схема ЭГП

Наличие системы диагностики позволит информировать инженера о возникновении и развитии неисправностей в ЭГП, для своевременного устранения возникающих неисправностей до того момента когда они станут причинами серьезной аварии.

Процесс диагностирования принято разделять на две стадии: обнаружение изменений в диагностируемом оборудовании и локализация этого изменения. Для каждой из этих стадий существует большое количество методов [3,4].

В рассматриваемом случае  для стадии обнаружения изменений предложен метод на основе анализа математических моделей
двух элементов ЭГ: ГЗ (1) и сервомотора (2), которые были получены на основе уравнений динамики сервомотора и главного золотника, с учетом действующих на них сил[2,5].

(1)

где   – положение золотника, мм;

– скорость перемещения золотника, мм/с;
–  ускорение золотника при перемещении, мм/с²;

Q – расход рабочей жидкости;

U – сигнал управления на главный золотник, мм;
 - диагностические коэффициенты математической модели главного золотника.

(2)

где

 - диагностические коэффициенты математической модели сервомотора;  Pс – внешняя сила, действующая на шток сервомотора

Н;   –  положение сервомотора, мм;- скорость перемещения штока сервомотора мм/с;– ускорение при перемещении сервомотора, мм/с²;- третья производная по перемещению штока сервомотора мм/с³.

В математических моделях ГЗ и сервомотора анализу будут подвергаться их коэффициенты, которые в системах диагностики  принято называть – диагностическими коэффициентами. Оценка данных коэффициентов  осуществляться в режиме реального времени. При этом каждый из коэффициентов  математических моделей обладает определенными диагностическими признаками,  которые представлены в таблицах 1 и 2 [3].

Таблица 1 – Признаки неисправностей главного  золотника

Таблица 2 – Признаки неисправностей сервомотора

Для  второй стадии диагностики, в большинстве случаев, используются контрольные карты  представляющие собой графические средства анализа с использованием  статистических данных. На карте отображают правила принятия решения о том,  находится ли процесс «под контролем» или нет. Например, c использованием верхнего и нижнего контрольного предела. До тех  пор пока статистика диагностического коэффициента, откладываемая на этом  графике, попа­дает в интервал между двумя указанными пределами, процесс счи­тается  находящимся под статистическим контролем [6,7].

Если  наносимая на график статистика превышает контрольный предел, принимается  решение о том, что процесс находится «вне (статистического) контроля».  Пересечение контрольного предела указывает на  аномальное явление, которое может быть прослежено  до какой-либо неполадки. Даже скопление  чрезмерного числа точек по одну сторону от центральной линии может рассма­триваться
как некий сдвиг нормального хода процесса. В работе предлагается использовать  контрольные карты Шухарта для индивидуальных значений. В качестве  индивидуальных значений выступают диагностические коэффициенты, полученные из  математических моделей ГЗ и сервомотора в режиме реального времени.

Выбор  карт индивидуальных значений обусловлен тем, что диагностические  коэффициенты  формируются в реальном  времени и возможность формирования  рациональных подгрупп с определенной выборкой в каждой подгруппе может  привести к ложным срабатываниям диагностического анализа [6].

Исходя  из условий протекающих процессов  в  диагностируемом ГЗ и сервомоторе (частые переходные процессы, пуски и  остановы)  контрольные границы необходимо  откорректировать под нормальные условия работы диагностируемых узлов. Так же  при установке контрольных пределов необходимо учесть погрешность определения  диагностических коэффициентов, так как они рассчитываются косвенным путем на  основе измеренных значений, согласно (3) [8].

      (3),

где d (y) -  погрешность определения переменной косвенным  методом;

d (x) -  погрешность определения переменной связанной с y;

dy/dx -  частная производная известной зависимости  между x и y.

Реализация системы диагностики заключается в прямом  подключении к системе управления ГА через Ethernet по ip – адресу с ЭВМ, подключенного к сети  ПТК (рис.2).

Рисунок 2 – Макет системы диагностики технического  состояния

Необходимые параметры  считываются в реальном времени из системы управления гидроагрегатом по сети  Ethernet с помощью ОРС/DDE  – сервера, поставляемого с  ПТК “Овация”  в базовом пакете программного обеспечения.

Измерительная информация  передается в математический пакет по протоколу DDE. В математическом пакете предварительно
осуществляется фильтрация входной измерительной информации от выбросов и  провалов, а так же  реализована защита от
обрыва(пропажи) сигнала. После прохождения алгоритмов защиты осуществляется  оценка коэффициентов моделей ГЗ и сервомотора, расчет усилия действующего на  сервомотор со стороны НА, а так же расчет контрольных пределов для  диагностических коэффициентов.

Полученные  диагностические коэффициенты передаются по протоколу DDE в SCADA систему для формирования диагностической
информации на мониторе реального времени. Так же в SCADA системе можно  реализовать автоматическое ведение диагностического архива и формирование  диагностических отчетов. Архив с накопленной диагностической информацией, в  будущем, позволит улучшить систему диагностики путем корректировки  математических моделей и  контрольных  пределов.

В качестве математических  пакетов возможно использование пакетов MathCAD, Matlab, SciLab, а SCADA-систем TRACE MODE, Master Scada, WinCC или любые  аналогичные программные средства.

Диагностирование  создает условия для значительного повышения срока эксплуатации сервомотора и  главного золотника, благодаря сокращению времени на его техническое обслужи­вание  и ремонт, тем самым уменьшая затраты на эксплуатацию и исключая  аварийные  ситуации.

Внедрение  системы диагностики позволит увеличить межремонтный интервал узлов управления открытием  направляющего аппарата за счет прогнозирования  их технического состояния. Так же своевременное обнаружение и устранения  неисправностей  позволит устранить  влияние неисправностей на КПД гидроагрегата.

В дальнейшем разработанную систему диагностики можно распространить на  другие узлы, формируя полноценную систему диагностики всего гидроагрегата.