Диагностика электроприводов карьерных экскаваторов на основе динамической идентификации электродвигателей

На правах рукописи

Гаргаев Андрей Николаевич

ДИАГНОСТИКА ЭЛЕКТРОПРИВОДОВ КАРЬЕРНЫХ

ЭКСКАВАТОРОВ НА ОСНОВЕ ДИНАМИЧЕСКОЙ

ИДЕНТИФИКАЦИИ ЭЛЕКТРОДВИГАТЕЛЕЙ

Специальность 05.09.03 – «Электротехнические комплексы и системы»

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени

кандидата технических наук

Кемерово – 2013

Работа выполнена в Федеральном государственном

бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального

образования «Кузбасский государственный технический

университет имени Т.Ф. Горбачева»

Научный руководитель –

доктор технических наук,

профессор Каширских Вениамин Георгиевич

Официальные оппоненты –

доктор технических наук, профессор

Островлянчик Виктор Юрьевич

кандидат технических наук

Неверов Андрей Александрович

Ведущая организация: ООО «ОМЗ-Сибирь-Сервис» (г. Кемерово)

Защита состоится 16 мая 2013 г. в 13 часов на заседании диссертационного совета Д 212.102.01 в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Кузбасский государственный технический университет имени Т.Ф. Горбачева» по адресу:

650026, г. Кемерово, ул. Весенняя, 28.

Факс: (3842) 36-16-87

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Кузбасский государственный

технический университет имени Т.Ф. Горбачева».

Автореферат разослан 12 апреля 2013 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета Захарова А.Г.

общая характеристика работы

Актуальность работы. На сегодняшний день в горнодобывающих отраслях промышленности из-за значительного износа основного технологического оборудования возросло количество аварийных выходов его из строя. В частности, на некоторых разрезах Кузбасса степень изношенности экскаваторного парка достигает 80%. Высокая аварийность не только снижает экономические показатели, но и ухудшает уровень промышленной безопасности на предприятии.

Значительная доля аварийных остановов карьерных экскаваторов связана с неисправностями главных электроприводов. Для улучшения ситуации требуется перевод системы технического обслуживания электроприводов на обслуживание по фактическому техническому состоянию. При этом возникает необходимость в непрерывном мониторинге технического состояния электроприводов и использовании получаемой при этом информации для защиты и функциональной диагностики.

Разработка таких систем возможна на основе современных информационных технологий и является актуальной задачей. Ее решение позволит значительно повысить надежность и эффективность работы электроприводов экскаваторов.

Система диагностики при этом контролирует измеряемые сигналы и при выходе их за допустимые границы сигнализирует об этом. Однако не все параметры, определяющие техническое состояние электропривода, доступны прямому измерению. Например, для двигателей постоянного тока (ДПТ), являющихся центральным элементом электропривода экскаватора, недоступны для прямого измерения активные сопротивления и индуктивности обмоток якоря и возбуждения, взаимная индуктивность обмоток и др. Данная информация должна быть получена непосредственно в процессе работы экскаватора, так как значения параметров в значительной степени зависят от режимов нагружения и теплового состояния электродвигателей.

Для этих целей возможно использование динамической идентификации, заключающейся в определении в реальном времени текущих значений электромагнитных параметров и переменных величин ДПТ на основе компьютерной обработки информации, содержащейся в напряжениях и токах двигателя на базе его математической модели и математических методов оценивания.

Актуальность работы подтверждается тем, что она выполнялась при поддержке Министерства образования и науки Российской Федерации в рамках Федеральной целевой программы «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009-2013 годы (проект «Разработка энергоэффективных средств управления электроприводами горных машин с учетом особенностей динамических режимов их работы в рамках создания энергосберегающих систем распределения и потребления электроэнергии» - шифр 2011-1.2.2-226-011).

Цель работы – разработка методов, алгоритмов и программно-аппаратных средств для функциональной диагностики и защиты электроприводов карьерных экскаваторов, с целью повышения их надежности и эффективности.

Идея работы заключается в использовании искусственных нейронных сетей для создания системы диагностики и защиты, работающей на основе результатов динамической идентификации состояния двигателей главных электроприводов экскаватора.

Задачи исследований:

– провести анализ существующих методов диагностики электроприводов постоянного тока и математических методов оценивания параметров и состояния динамических систем;

– выбрать математическую модель ДПТ и преобразовать ее к виду, удобному для применения методов оценивания;

– разработать устойчивые и малочувствительные к шумам алгоритмы оценивания параметров и состояния ДПТ в реальном времени и программное обеспечение, реализующее полученные алгоритмы;

– разработать и создать испытательный стенд для практической проверки полученных методов;

– произвести проверку эффективности полученных алгоритмов на основе компьютерного моделирования и лабораторных экспериментов;

– разработать компьютерную диагностическую систему главных электроприводов карьерных экскаваторов и провести ее испытания на основе компьютерного моделирования и лабораторных экспериментов.

Методы исследований. Научные и практические результаты диссертационной работы получены с использованием следующих методов:

– теории обобщенной электрической машины для анализа процессов, протекающих в ДПТ;

– аналитических и численных методов решения дифференциальных и алгебраических систем уравнений;

– математических методов оценивания для создания алгоритмов идентификации параметров и состояния ДПТ в реальном времени.

– компьютерного моделирования динамических процессов в ДПТ с использованием полученных алгоритмов для оценивания параметров и состояния;

– лабораторных и промышленных испытаний полученных алгоритмов и реализующих их устройств.

Основные научные положения.

1. Разработанные методы, алгоритмы и программно-аппаратные средства обеспечивают устойчивое и малочувствительное к шумам оценивание параметров и переменных состояния электродвигателей постоянного тока в реальном времени.

2. Информация о параметрах и состоянии ДПТ, полученная с помощью динамической идентификации, может быть использована для создания и работы функциональной системы диагностики и защиты электроприводов карьерных экскаваторов.

3. На базе искусственной нейронной сети и методов оценивания возможно создание компьютерной диагностической системы главных электроприводов карьерных экскаваторов.

Научная новизна:

1. Разработаны методы, алгоритмы и программно-аппаратные средства для динамической идентификации двигателей постоянного тока, обеспечивающие устойчивое и малочувствительное к шумам оценивание параметров и переменных состояния в реальном времени.

2. Обоснована структура системы функциональной диагностики и защиты электропривода карьерных экскаваторов на базе методов динамической идентификации.

3. Выявлены диагностические признаки электроприводов постоянного тока карьерных экскаваторов.

4. Разработана компьютерная система функциональной диагностики и защиты электроприводов карьерных экскаваторов на основе искусственных нейронных сетей.

Практическая ценность работы состоит в том, что ее результаты могут быть использованы:

–для разработки наблюдающих устройств, необходимых для организации и функционирования современных систем управления, защиты и диагностики, а также для прогнозирования технического состояния электроприводов постоянного тока;

– для создания автоматизированных испытательных комплексов, предназначенных для определения истинных значений параметров, а также для оценки качества ДПТ после их изготовления и ремонта;

– для мониторинга технического состояния, диагностики и защиты электроприводов карьерных экскаваторов в процессе их работы.

Достоверность научных положений и выводов подтверждена результатами вычислительных экспериментов на ЭВМ, а также экспериментальной проверкой на испытательном стенде на кафедре электропривода и автоматизации Кузбасского государственного технического университета, а также результатами промышленных испытаний на электроприводах карьерных экскаваторов ОАО «Разрез Черниговский» и ОАО «Вахрушевский Угольный Разрез» в Кузбассе.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались на XII, XIII, XIV Международных научно-практических конференциях «Природные и интеллектуальные ресурсы Сибири» (г. Кемерово, 2008 г.; 2010 г.; 2012 г.), на ежегодных научных конференциях «Россия молодая» Кузбасского государственного технического университета (г. Кемерово, 2008-2012 гг.). Мобильный испытательный стенд отмечен Дипломом на XVIII Международной выставке «Уголь России и Майнинг» (г. Новокузнецк, 2011 г.) и золотой медалью на Международной выставке-ярмарке «Экспо-уголь» (г. Кемерово, 2012 г.).

Публикации. По результатам выполненных исследований опубликовано 13 печатных работ (в том числе 6 - в рекомендованных ВАК изданиях).

Личный вклад автора в работы, опубликованные в соавторстве, заключается в разработке методов, алгоритмов, программно-аппаратных средств для динамической идентификации ДПТ и разработке на этой основе системы функциональной диагностики и защиты электроприводов экскаваторов, а также в участии лабораторных и промышленных испытаниях.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, пяти разделов и заключения, изложенных на 161 страницах машинописного текста, содержит 60 рисунков, 13 таблиц и список литературы из 108 наименований.

содержание работы

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, сформулированы цель и задачи исследований, определены научная новизна и практическая ценность результатов исследований.

В первой главе произведен обзор отечественных и зарубежных литературных источников, посвященных методам и устройствам диагностики электроприводов постоянного тока, а также методам оценивания параметров и переменных состояния динамических систем. В завершении первой главы сформулированы задачи исследования.

Вопросами диагностики электроприводов занимались такие ученые как О.Н. Агамалов, П.Д. Гаврилов, М.А. Гашимов, Т.Я. Глинка, М.Ю. Дрыгин, О.И. Осипов, П.П. Пархоменко, В.С. Петухов, Ю.С. Усынин, И.М. Хошмухамедов и др.

Существующие методы диагностики электрооборудования можно разделить на две основные группы – тестовые и функциональные.

Тестовое диагностирование в настоящее время является основным видом выявления дефектов электрооборудования. Оно определяет существующую структуру технического обслуживания и ремонта по регламенту. При этом измерения проводятся на отключенном электрооборудовании и не позволяют выявлять неисправности, проявляемые только в рабочих режимах. Такие системы обладают малой производительностью, не могут быть полностью автоматизированы, а в некоторых случаях они способствуют появлению дефектов.

Методы функциональной диагностики экономически более целесообразны, так как не требуют вывода электрооборудования из эксплуатации и позволяют перейти от затратной системы планово-предупредительных ремонтов к обслуживанию по техническому состоянию электрооборудования. Для диагностики ДПТ в реальном времени наиболее часто используются методы вибродиагностики, анализ спектрального состава тока якоря (возбуждения), тепловой контроль.

Одним из перспективных направлений создания современных систем диагностики, защиты и управления электроприводов постоянного тока является использование для работы этих систем информации о параметрах и состоянии ДПТ в реальном времени. При этом значения сигналов, не поддающихся прямому измерению в процессе работы ДПТ, могут быть определены косвенно – на основе математической модели ДПТ, методов оценивания и измеренных токов и напряжений двигателя.

Существуют большое количество публикаций посвященных идентификации динамических систем. Этими вопросами занимались такие ученые, как Гудвин Дж., Браун Р., Е.К. Ещин, В.М. Завьялов, Калман Р., В.Г. Каширских, А.А. Красовский, Льюнг Л., Медич Дж., А.В. Нестеровский, В.В. Панкратов, Спиди К., Эйкхофф П. и др.

Анализ литературных источников показал, что существуют методы оценивания, которые могут быть применены для динамической идентификации состояния ДПТ.

В завершении первой главы сформулированы основные задачи, решаемые в диссертационной работе.

Вторая глава посвящена анализу и выбору математической модели ДПТ, а также математических методов оценивания параметров и состояния сложных динамических объектов.

В качестве математической модели ДПТ при исследовании динамических процессов наиболее часто используются уравнения обобщенной электрической машины:

где , - напряжения питания обмоток якоря и возбуждения; , - токи обмотки якоря и обмотки возбуждения; , - индуктивности обмотки якоря и обмотки возбуждения; , - активные сопротивления обмоток якоря и возбуждения; - угловая скорость вращения якоря; - момент инерции; - электромагнитный момент; - момент сопротивления; - число пар полюсов.

Данная модель, являясь сравнительно простой, достаточно точно описывает протекающие в машине процессы, поэтому она используется в данной работе для оценивания параметров и переменных состояния ДПТ.

Для определения недоступных для прямого измерения параметров, определяющих состояние ДПТ в процессе его работы, на основании проведенного анализа выбраны следующие методы оценивания: метод наименьших квадратов (МНК), рекуррентный метод наименьших квадратов (РМНК), фильтр Калмана, поисковые методы, генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети (ИНС). Перечисленные методы оценивания требуют минимум априорной информации о случайной составляющей процесса и устойчивы к шумам в измерительной системе.

В третьей главе рассматривается идентификация текущего состояния ДПТ с помощью различных методов оценивания, приводится их сравнительный анализ и условия применимости.

Для оценивания параметров ДПТ с помощью метода наименьших квадратов его математическая модель представляется в виде:

где ; - массивы наблюдаемых входных переменных, размерность которых зависит от размера выборки N; , - массивы наблюдаемых выходных переменных; , - массивы оцениваемых параметров; , - погрешности, вызванные процессом измерения и оцифровкой входных сигналов. Оценивание параметров по МНК производится путем решения системы уравнений:

Результатом решения на основе использования измеренных данных являются значения коэффициентов а1…а5, с помощью которых затем определяются параметры электродвигателя по следующим формулам:

; ; ; ; ; ; ,

где Тв, Тя – электромагнитные постоянные времени обмотки возбуждения и цепи якоря.

Рекуррентный метод наименьших квадратов позволяет в реальном времени вычислить новую оценку параметров , если известна предыдущая оценка , ковариационная матрица ошибок оценивания параметров , а также информация о векторах входных и выходных величин. Оценивание параметров производится путем решения матричной системы уравнений:

где- весовой коэффициент, определяющий скорость «забывания» предыдущей информации о входном сигнале, который находится в диапазоне от 0 до 1, обычно ближе к 1;   промежуточный коэффициент.

Для работы алгоритма оценивания задаемся начальными значениями , . Матрицу рассчитываем, зная параметры измерительной системы, а принимаем исходя из априорной информации об объекте.

Анализ результатов оценивания показал хорошую работоспособность РМНК – оценивание происходит на каждом такте работы алгоритма с погрешностью до 5-7% (рис. 1 и рис. 2). Задавая программным способом изменение активного сопротивления обмоток, можно наблюдать способность метода отслеживать изменения параметров обмотки возбуждения и обмотки якоря.

Рис. 1. Процессы оценивания параметров обмотки возбуждения ДПТ

Рис. 2. Процессы оценивания параметров обмотки якоря ДПТ