4. METODY DETEKCJI USZKODZEŃ

4.1 Struktury generacji sygnałów diagnostycznych:

Detekcja uszkodzeń to proces realizacji testów diagnostycznych w celu wykrycia uszkodzeń, w wyniku realizacji testu wyznaczany jest jeden sygnał diagnostyczny. W najprostszym sygnałem diagnostycznym jest wartość zmiennej procesowej jednak w celu pozyskania dodatkowych informacji zmienne procesowe poddawane są zwykle dalszemu przetworzeniu. Wyróżnia się schematy uzyskiwania sygnałów diagnostycznych:

• Sygnał diagnostyczny wyznaczany jest na podstawie oceny wartości zmiennej procesowej (kontrola granic alarmowych):

• Na podstawie przebiegu zmiennej procesowej wyliczana i oceniana jest wartość parametru tej zmiennej (szybkość zmian, średnia):

• Sygnał diagnostyczny wyznaczany jest na podstawie kontroli związków jakościowych między zmiennymi procesowymi (relacje między wartościami zmiennych, zgodność kierunków ich zmian):

• Algorytm testu składa się z dwóch części-1 wyliczenia wartości residuum na podstawie modelu obiektu (różnica pomiędzy: wartością mierzoną a uzyskaną z modelu, lewą i prawą stroną równania opisującego, wartością nominalną i estymowaną), -2 ocena tej wartości oraz generacja sygnału diagnostycznego:

Należy pamiętać aby detekcja uszkodzeń bazowała na sygnałach roboczych lub ewentualnie wymuszeniach testowych, które nie zakłócają przebiegu procesu.

4.2 Klasyfikacja metod detekcji uszkodzeń.

Metody detekcji uszkodzeń można podzielić na dwie zasadnicze grupy:

• Metody bazujące na kontroli parametrów zmiennych losowych- symptomy uszkodzeń wykrywane na podstawie analizy i oceny przebiegów jednej zmiennej procesowej, kontrolowane zwykle są ograniczenia poszczególnych zmiennych lub prowadzona jest analiza statystyczna lub spektralna. Zalety: prostota, nie wymagana znajomość postaci modeli procesów. Wady: ograniczoność informacji statystycznej niesionej przez pojedynczy sygnał, wielkość i niejednoznaczność przyczyn zmian parametrów sygnałów.

Metody bazujące na kontroli parametrów zmiennych losowych:

• Metody kontroli ograniczeń wartości zmiennych procesowych: kontrola wiarygodności sygnałów (algorytm y<=Y_max i y>=Y_min, dopuszczalna szybkość zmian sygnału y_k-y_k-1<=Y_max), kontrola przekroczeń granicznych (algorytm identyczny jak poprzednio, w celu wyeliminowania zjawiska migotania sygnału wprowadza się strefę histerezy), kontrola trendów ( y(t)-y(t-)<=Y_DOP), kontrola wartości zmiennych binarnych (sygnały z wyłączników krańcowych, styczników...)

• Metody analizy sygnałów: analiza statystyczna sygnałów (kontrola wartości średnich, wariancji), analiza spektralna sygnałów (np. FFT- Szybka Transformata Fourier'a).

• Metody wykorzystujące związki między zmiennymi procesowymi- wymagają pozyskiwania wiedzy o obiekcie w postaci modeli jakościowych lub ilościowych. Grupa ta ma podstawowe znaczenie w diagnostyce procesów przemysłowych, ponieważ umożliwia wykrycie zarówno uszkodzeń urządzeń pomiarowych i wykonawczych, jak też komponentów instalacji technologicznej.

Metody wykorzystujące związki między zmiennymi procesowymi:

• Metody wykorzystujące proste związki między sygnałami: wykorzystanie redundancji sprzętowej czujników pomiarowych (dwa lub kilka urządzeń realizujących to samo zadanie i porównanie ich funkcjonowania) , kontrola sygnałów sprzężeń zwrotnych (porównanie ich z sygnałami sterującymi), kontrola relacji między wartościami zmiennych procesowych (relacje wynikają z praw fizyki oraz technologii produkcji, dotyczą zarówno wartości sygnałów jak i kierunku ich zmian), kontrola związków statystycznych między zmiennymi procesowymi

• Metody wykorzystujące modele analityczne: detekcja z wykorzystaniem modeli fizycznych (bilansowych, równań ruchu), detekcja z wykorzystaniem modeli liniowych typu wejście-wyjście (równania zgodności), detekcja z wykorzystaniem obserwatorów stanu, detekcja na podstawie identyfikacji on-line

• Metody wykorzystujące modelowanie jakościowe i neuronowe: detekcja z wykorzystaniem modeli rozmytych, detekcja z wykorzystaniem modeli neuronowych.

---