В настоящее время плановые ремонты выполняются чаще, чем это требуется по техническому состоянию оборудования, при этом не исключается возможность пропуска дефектов.

Переход на стратегию ремонта по фактическому техническому состоянию заключается в том, что объемы и моменты начала ремонтов определяются техническим состоянием оборудования. Оценка технического состояния выполняется с периодичностью и в объеме, установленными нормативными документами. Проведение ремонтов по техническому состоянию способствует оптимизации материально-технических затрат и уменьшению потерь, обусловленных простоями и необходимостью проведения внеплановых ремонтов.

Переход от технического обслуживания по регламенту или по выходу из строя оборудования к обслуживанию по фактическому состоянию, требует использования комплексного метода диагностики, который бы позволил выявлять дефекты и с заданной вероятностью давать прогноз о продолжительности работоспособного состояния без вывода оборудования в ремонт [1, т. 192, c. 84].

Результаты проведенных экспериментальных и теоретических исследований [1, т. 192, c. 84] показывают, что электродвигатели, при определенных режимах работы и возникновении и развитии повреждений отдельных элементов электрической и механической части оборудования, генерируют определенный спектр высших гармонических составляющих токов и напряжений. Выявление корреляционной связи между режимами работы, характерными повреждениями элементов электрической и механической части оборудования и параметрами генерируемых электродвигателем высших гармонических составляющих токов и напряжений позволяет решить задачу мониторинга технического состояния и прогнозирования ресурса этого оборудования. Преимуществом данного метода является возможность проводить диагностику без непосредственного доступа к оборудованию, поскольку измерительные датчики подключаются к щиту управления. Еще одним преимуществом данного способа является возможность мобильного исполнения аппаратно-программной части, что позволяет проводить анализ диагностических данных непосредственно на месте.

Спектральный анализ обладает рядом существенных недостатков. Во-первых, магнитные и  электрические цепи машины обладают инерционностью, т.е. работают как своего рода фильтры низкой частоты, а также нелинейностью, что приводит к возникновению различных нелинейных искажений. Во-вторых, на спектральный состав токов и напряжений в значительной степени влияет спектральный состав и несимметрия напряжений питающей сети, а так же переходные процессы, обусловленные случайным характером нагрузки привода и изменением управляющего воздействия. Поэтому,  непосредственная оценка состояния электромеханического оборудования только на основе контроля достижения фиксированных уровней отдельными составляющими спектров тока и напряжения в фиксированном диапазоне частот не возможна.

Амплитуда гармоник зависит от степени проявления дефекта, а также от напряжения питания. Если качество сетевого напряжения невысокое, что может быть вызвано, например, подключением к сети импульсных блоков питания большой мощности или другого энергоемкого оборудования, то спектральный состав фазных напряжений сильно отличается от идеального, в нем появляются высокочастотные гармоники. При этом искажения напряжения питания могут носить нерегулярный характер, если причина их появления обусловлена подключением к сети энергоемкого оборудования.

Разработка комплексной системы диагностики базировалась на нескольких взаимодополняющих методах, которые дают возможность определить наибольшее количество самых опасных для данного оборудования дефектов[2]. Оценка технического состояния производится на основе многофакторного анализа: зависимостей напряжения и тока от времени, потребляемых электродвигателем; мгновенных мощностей каждой фазы; спектрального анализа полученных сигналов напряжения, тока и мощности; коэффициентов несимметрии (тока, напряжений, мощности); коэффициентов гармоник (тока и мощности); отдаваемой мощности электропривода; задания выходной координаты; величины потерь электрической энергии.  Наличие нескольких диагностических параметров разной физической природы, позволяющих определить определенный вид повреждения, дает возможность провести более точный анализ возникшего дефекта и максимально исключить ошибку ложного определения, а также отбросить возникающие помехи.

По результатам анализа комплекса диагностических параметров определяется техническое состояние электромеханического оборудования (ЭМО) и оценивается остаточный ресурс. Обработка диагностических параметров осуществляется в несколько уровней. Нулевой уровень – предварительная подготовка массивов данных и их фильтрация.  На первом уровне происходит дифференцированная обработка, определяются вид и уровень дефекта по каждому параметру. На втором уровне обрабатываются взаимные связи исследуемых параметров и дефектов, определяются возможные ложные дефекты и отбрасывается их вклад в уровень развития данного повреждения. На третьем уровне проводится интегральная оценка по всем параметрам, с учетом весовых коэффициентов различных дефектов определяется общее состояние двигателя и дается прогноз о сроке возможной безопасной эксплуатации.

Создание удаленной интерактивной системы диагностики и оценки остаточного ресурса электромеханического оборудования позволит объединить отраслевые предприятия в единую диагностическую сеть, организовать сбор и обработку статистики для более точной работы системы, позволит удаленным пользователям оценивать находящиеся в эксплуатации электромеханическое оборудование по фактическому состоянию, что приведет к снижению затрат на техническое обслуживание и ремонт, а так же позволит выявить электромеханическое оборудование с повышенным энергопотреблением.

Система технического диагностирования (СД) представляет собой совокупность объекта и средств, необходимых для проведения диагностирования (контроля) по правилам, установленным в нормативно-технической документации (НТД). В настоящее время плановые ремонты выполняются чаще, чем это требуется по техническому состоянию оборудования, при этом не исключается возможность пропуска дефектов.

Поэтому при совершенствовании принципов и методов технического обслуживания и ремонта необходимо переходить к стратегии обслуживания по фактическому состоянию. Данная стратегия опирается на интегрированную информационно-аналитическую систему диагностики и оценки остаточного ресурса (ИАС ДиОР). Диагностирование и оценка остаточного ресурса производится на основе контроля параметров оборудования, окружающей среды и технологического процесса с определенной периодичностью [2,4]. Ограниченный ряд параметров контролируется в автоматическом режиме, а остальные параметры – в ручном, чем достигается целостность информации и повышается скорость обработки данных.

Такой контроль обеспечивает эффективное управление состоянием оборудования и его безопасной эксплуатацией. Другая важная сторона при организации диагностической сети – это организация автоматизированной системы диагностических исследований в рамках всего предприятия, когда в исследовательской службе автоматически накапливаются данные о состоянии оборудования и диагностических признаках, что обеспечивает постоянное развитие и совершенствование подобных систем [3].

Важным элементом системы обслуживания по фактическому состоянию является модуль контроля технического состояния. Модуль реализует постоянный или периодический контроль технического состояния оборудования, а также определет остаточный ресурс оборудования. В таком случае принятие решений о ремонте и планирование ремонта производится на основе информации о техническом состоянии контролируемых объектов, формируемой при помощи модуля, включающего интеллектуальную систему обработки диагностических параметров.

При разработке структуры и алгоритмов модуля системы первоначально необходимо выделить дополнительные подсистемы, позволяющие решить вопросы информационной недостаточности. Для рассматриваемой задачи целесообразно проводить разработку следующих подсистем:

1. Подсистема оценки жизненного цикла электромеханического оборудования.

2. Подсистема прогнозирования развития дефекта.

3. Подсистема интеллектуального определения параметров работы оборудования в период между проведением диагностики (подсистема, решающая задачи  информационной недостаточности).

4. Подсистема формирования части информационного поля системы из информационной базы данных предприятия.

Для решения аналитических задач модулем диагностики и с учетом выделенных подсистем может быть использована система, структурная схема которой представлена на рисунке 1.

Рисунок 1 – Структура модуля контроля технического состояния диагностики и оценки остаточного ресурса

 Для функционирования и разработки аналитических модулей работы системы могут быть использованы различные принципы, среди которых целесообразно использовать нейро-нечеткие алгоритмы, алгоритмы нейронных сетей и генетические алгоритмы. Работоспособность данных алгоритмов во многом зависит от качества информации, которая была положена в основу их разработки. Поэтому при получении неудовлетворительных результатов в процессе тестирования данных алгоритмов на работоспособность необходимо внести корректировки в информационное пространство данных, сформированное для обеспечения работы системы.

Сегодня уже ни у кого не вызывает сомнений необходимость оснащения электромеханического оборудования системами мониторинга и диагностики [1,3,4], поскольку вероятность обнаружения развивающихся повреждений в оборудовании, которое оснащено системой диагностики, гораздо выше, чем при проведении традиционных видов диагностики на работающем оборудовании. ИАС ДиОР это часть инфраструктуры в дополнение к АСУ ТП, РЗА и т.д. необходимая для обнаружения технологических нарушений и предотвращения повреждений оборудования, по причине проявления развивающихся в их узлах и системах дефектов.

Основополагающими задачами диагностики являются [4]:

-        выявление рода дефекта и оценка его уровня;

-        оперативное определение состояния оборудования в постоянно меняющихся условиях, в которых оно находится;

-        определение остаточного ресурса;

-        прогнозирование срока службы оборудования до выхода его из строя.

Последние два пункта чаще всего на предприятии не реализуются либо производятся вручную специалистом по диагностике. Внедрение автоматической системой диагностики с использованием электронной базы данных развития повреждений позволит решить все четыре задачи. Применение такой базы данных позволит более точно определить состояние оборудования и спрогнозировать его остаточный срок службы и возможный отказ [3]. Наиболее эффективным вариантом с точки зрения трудозатрат, энерго и ресурсосбережения будет применение системы непрерывной (on-line) диагностики в режиме реального времени. Под этим подразумевается, что система диагностики будет анализировать объект постоянно, получая информацию о состоянии оборудования от датчиков и базы данных. При раннем выявлении неисправности или значительном износе оборудования можно будет предупредить серьезные поломки, а также заказать запасные части заранее, что немаловажно для предприятий, расположенных в отдаленных районах, где доставка запчастей от сервисного центра занимает значительное время.

Комплексная интегрированная информационно-аналитической система диагностики и оценки остаточного ресурса может быть реализована с применением нейро-нечетких алгоритмов, алгоритмов нейронных сетей и генетических алгоритмов[2,4]. Работоспособность данных алгоритмов во многом зависит от качества информации, которая была положена в основу их разработки. Подготовка и организация информационного пространства является самым первым и важным этапом создания модуля контроля технического состояния, диагностики и оценки остаточного ресурса электромеханического оборудования комплексной интегрированной информационно-аналитической системы. На данном этапе формируется информационное поле, принимается решения, какая информация нужна для работы данной системы, каковы ее объемы, периодичность поступления, как организуются ее сбор и обработка, где осуществляется ее хранение и как настраивается информационный обмен между различными частями системы. Кроме того изначально на данном этапе принимается решение о составе информационного массива данных по которому будет проводиться разработка аналитических модулей системы. В таблице 1 представлены перечень информации, которая необходима системе и разделение ее на классы

Дале необходимо оценить наполненность или достаточность информационного поля системы. В случае, если информационное поле окажется недостаточным необходимо предпринять меры для разработки специальных методов увеличения информационного поля системы до нужных размеров. Для этого используются специальные косвенные вычисления, кроме того могут быть использованы так называемые «Интеллектуальные датчики» – специальные модули позволяющие прогнозировать значения параметров и решать вопросы сокращения информационной недостаточности.

Таблица 1 – Перечень и классификация информационных параметров необходимых для работы модуля диагностики

Сформированное информационное поле в условиях полнофункциональной работы системы будет содержать два типа данных – исторические данные и данные реального времени.  В процессе разработки тестирования алгоритмов будут использованы только исторические данные. При этом для формирования массивов данных, которые будут являться основой для формирования алгоритмов необходимо выполнить процесс кластеризации, осуществляющий соотнесение параметров к одному из сформированных классов.

Для оценки достоверности и своевременности информации необходимо провести ряд экспериментов в условиях реально производства в режиме реального времени. Причем перед проведением данной оценки необходимо структурно организовать процесс сбора и хранения информации, используемой модулем диагностики, а также правильно настроить информационный обмен со смежными системами.

Таким образом, на основе сформированного информационного поля, по результатам анализа в режиме реального времени модуль контроля технического состояния электромеханического оборудования определяет техническое состояние электромеханического оборудования  и оценивает остаточный ресурс. Переход  к контролю реального текущего технического состояния электромеханического оборудования позволит уменьшить финансовые и трудовые затраты при эксплуатации, избавиться от внезапных остановок производства и рационально планировать сроки и содержание технического обслуживания и ремонта.

На сегодняшний день эффективность применения комплексных интегрированных систем автоматизации промышленным предприятиям доказывать не приходится, многие из них находятся на стадии разработки и внедрения, при этом некоторые из них уже активно используют их частично реализованный функционал. Так как процесс разработки подобных систем довольно длительный и подразумевает наращивание функциональных возможностей по мере течения их жизненного цикла, то часто предприятия выбирают модульный подход при внедрении и реализации данных систем, то есть система разрабатывается с учетом сформированной общей концепции долгосрочного развития предприятия с возможностью масштабирования и наращивания функционала «на ходу» и впоследствии на сформированную структурную основу добавляют новые модули, расширяя спектр задач, решаемых данной системой.

На предприятиях горной отрасли в последние годы наблюдается тенденция резкого повышения энергоемкости конечной продукции[2]. Ряд проведенных исследований показали, что преимущественно это обусловлено резким возрастанием количества отказов оборудования. При этом среди этих отказов более трех четвертей отказов оборудования составляют отказы машинных агрегатов, и, соответственно, уровень надежности и безопасности технологических процессов во многом определяется их техническим состоянием. В связи с этим актуальной задачей для горного предприятия является разработка и внедрение автоматизированных комплексов диагностики состояния оборудования, позволяющая выявлять дефекты и с заданной вероятностью давать прогноз о продолжительности работоспособного состояния без вывода оборудования в ремонт и выполнить переход от технического обслуживания по регламенту или по выходу из строя оборудования к обслуживанию по фактическому состоянию.  В связи с этим разработка модуля контроля технического состояния, диагностики и оценки остаточного ресурса электромеханического оборудования является одной из актуальных задач, решаемых на современном горном предприятии [3].

В статье показан один из подходов к разработке модуля контроля технического состояния, диагностики и оценки остаточного ресурса электромеханического оборудования для интегрированной информационно-аналитической системы. Приведено описание основных этапов разработки и взаимосвязей между ними.

Целью разработки модуля информационно-аналитической системы является формирование планов обслуживания технологического оборудования по его фактическому состоянию, а аналитической задачей является прогнозирование дефектов оборудования с разной дельтой инерционности статично установленной или динамически изменяющейся по необходимости и желанию предприятия, использующего данное оборудование.

Процесс разработки и внедрения модуля диагностики целесообразно проводить в несколько этапов, основными из которых являются следующие:

1. Подготовка информационного пространства для работы модуля. Данный этап является самым главным и ресурсозатратным этапом разработки. От того насколько качественно он будет проведен во многом будут зависеть результаты работы всей системы. На данном этапе формируется информационное поле, принимается решения, какая информация нужна для работы данной системы, каковы ее объемы, периодичность поступления, как организуются ее сбор и обработка, где осуществляется ее хранение и как настраивается информационный обмен между различными частями системы.

2. Оценка информационного поля. На данном этапе принимается решение о составе информационного массива данных по которому будет проводиться разработка аналитических модулей системы. Оценка производится по нескольким критериям основными из которых являются полнота, достоверность и своевременность По мнению автора целесообразно переходить к следующим этапам разработки в случае, когда полнота информации составляет 99,8%, достоверность или точность 99,98%, своевременность или dt=1 мин.

3. Разработка структуры и алгоритмов модуля системы. На данном этапе разрабатываются основные подсистемы и устанавливаются логические связи между ними. При этом необходимо дополнительно в структуру модуля включить подсистемы, решающие вопросы информационного оснащения, в том числе вопросы информационной недостаточности системы.

Разрабатываемый модуль может работать в трех основных режимах: обучение, советчик, участник управления. При таком подходе плюсом является то, что пользователю сразу доступен результат работы системы и при возрастании доверия он может принять решение о выводе его на тот или иной режим, при этом данный процесс может быть выполнен как в ручном, так и в автоматизированном режиме.

Схема процессов разработки и внедрения модуля диагностики представлена на рисунке 1.

Рисунок 1 – Схема процессов разработки и внедрения модуля диагностики

Следует подчеркнуть, что схема процессов разработки и внедрения модуля диагностики может содержать и другие этапы, однако основной плюс приведенной в данной статье системы – это ее «интеллектуальность» или возможность накапливания знаний «на ходу», то есть в процессе эксплуатации системы. При этом подразумевается не только накапливание знаний, но наращивания функционала и модулей данной системы. Однако для получения хороших результатов описываемый модуль диагностики должен быть внедрен в комплексную информационно-аналитическую систему предприятия. В этой связи основными требованиями, предъявляемыми к данному модулю, являются:

- интегрированность, т.е. способность внедряться в существующие системы,

- самообучаемость, т.е. способность корректировать настроечные коэффициенты во время работы;

- адаптируемость, т.е. способность сохранения своих функциональных возможностей в изменяющихся производственных условиях;

- самоорганизуемость, т.е. сохранение работоспособности в условиях ввода новых контуров и переменных.