Badania środowiskowe systemów technicznych

BADANIA RODOWISKOWE SYSTEMÓW TECHNICZNYCH
BOGDAN ÓŁTOWSKI
Uniwersytet Technologiczno-Przyrodniczy w Bydgoszczy
„ pójdĊ dokądkolwiek, …
… byle tylko naprzód „
Streszczenie
W artykule przedstawiono problematyk bada systemowych obiektów
technicznych w aspekcie rodowiskowym. Analiza i synteza problematyki zdatnych
i bezpiecznych oraz przyjaznych rodowisku maszyn pozwoliła pozyska projekt
badawczy w ramach POIG. Jest on realizowany we współpracy wydziałów:
inynierii mechanicznej i zarzdzania. Szczegółowa problematyka projektu
i wybrane zagadnienia utrzymania zdatnoci maszyn stanowi treci tego
opracowania.
Słowa kluczowe: badania, system, zdatno, zarzdzanie eksploatacj, procedury badawcze,
ryzyko.
1. Wstp
Systemy techniczne o coraz wyszym stopniu automatyzacji, unifikacji i integracji modułowej
stwarzaj szereg nowych problemów natury technicznej, organizacyjnej i ekonomicznej,
szczególnie na etapie ich eksploatacji. Jednym z tych problemów jest utrzymanie wysokiej
gotowoci technicznej maszyn i urzdze, tzn. utrzymanie ich w stanie zdatnoci do wykonania
przewidzianych zada zgodnie z przeznaczeniem i aktualnymi moliwociami technicznymi.
Traktujc eksploatacj maszyn jako główny etap weryfikacji ich przydatnoci i spełniania
oczekiwa społecznych, coraz czciej na tym etapie prowadzi si intensywne badania
poprawnoci działania maszyn w odpowiednio sformalizowanych strukturach eksploatacji.
Zagadnienia poprawnego wykorzystania informacji do bezdemontaowej oceny stanu maszyn
krytycznych, zagroenia bezpieczestwa oraz zagroe rodowiska stanowi o problematyce
realizowanego projektu POIG, gdzie do zagadnie głównych nale: badanie dynamiki konstrukcji
(eksperymenty identyfikacyjne), ewolucja zmian stanu maszyny, rozpoznawanie stanu maszyny,
opracowanie kryteriów zagroenia bezpieczestwa i rodowiska, optymalizacja dostpnych
rozwiza oraz praktyczne aspekty monitorowania zmian stanu modułów maszyny (dedykowane
systemy diagnostyczne).
Celem projektu Techniki wirtualne w badaniach stanu, zagroe bezpieczestwa i rodowiska
eksploatowanych maszyn – WND-POIG.01.03.01-00-212/09 jest wykorzystanie technik
wirtualnych w budowie nowoczesnych systemów zarzdzania i eksploatacji maszyn. Efektem
kocowym przedstawionego projektu powinno by opracowanie metodyki budowy dedykowanych
systemów monitorowania stanu oraz oceny zagroe bezpieczestwa i rodowiska uytkowanych
maszyn oraz opracowanie narzdzi do realizacji tych zada. Zakres merytoryczny
przedstawionego projektu skupia si szczególnie na problematyce wykorzystania nowoczesnych
narzdzi wirtualnych w monitorowaniu stanu bezpieczestwa, zagroe rodowiska oraz oceny
zmian stanu technicznego maszyn krytycznych.
100
POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZDZANIA WIEDZ
Seria: Studia i Materiały, nr 33, 2010
Rozwój technik wirtualnych umoliwia wiele nowych rozwiza w zakresie modelowania,
symulacji oraz pozyskiwania i przetwarzania informacji diagnostycznej. Niektóre z tych
moliwoci sygnalnie i przykładowo przedstawiono w tym artykule, a dotyczy to przetwarzania
sygnałów, optymalizacji statystycznej wyników i wnioskowania diagnostycznego.
2. Badania jakoci maszyn
2.1. Zadania systemowe
System jest to zbiór elementów powizanych ze sob relacjami w taki sposób, e stanowi
one cało zdoln do funkcjonowania w okrelony sposób.
Analiza systemowa jest szczególnie przydatna do złoonych zada w szybko zmiennym
otoczeniu, typowym dla naszych czasów. Jest ona formalnym i jawnym badaniem
wspomagajcym działanie osób odpowiedzialnych za decyzje lub lini postpowania w okrelonej
(złoonej) sytuacji, charakteryzujcej si niepewnoci. Ma na celu okrelenie podanego
działania lub linii postpowania przez rozpoznanie i rozwaenie dostpnych wariantów oraz
porównanie ich przewidywanych nastpstw. Wymaga jasnego okrelenia granic badanego systemu
i jego czci składowych.
Analiza systemowa ma na celu zbadanie proponowanego rozwizania, jego zachowania si
i działania, zmierzajc do jego poprawy, optymalizacji i podjcia decyzji projektowej. Zasadniczo
analiza taka moe by prowadzona na modelu, moe by czysto intuicyjna, czy te formalna –
zalenie od moliwoci. Oto poszczególne kroki analizy systemowej w zastosowaniu do
wygenerowanych poprzednio wariantów rozwiza systemu:
• studium wykonalnoci systemu, mona podzieli na badanie wykonywalnoci fizycznej,
technicznej oraz czasowo – ekonomicznej.
• studium akceptowalnoci systemu, pod wzgldem prawnym, pracowniczym,
gospodarczym i socjalnym.
• studium własnoci systemu – czy zapewnione s podstawowe własnoci wariantów
systemu.
• studium funkcjonalnoci, upewniajce o spełnieniu podstawowych celów operacyjnych
i obsługowych systemu i jego elementów.
• analiza struktury systemu, wykrycie właciwej struktury zapewniajcej wykonanie celów
systemu.
Kryteria oceny zachowania si systemów podczas takich analiz mog by wielorakie, jak
równie uyte ad hoc. Jeli jednak jest to moliwe, to zaleca si sprawdzi wszystkie cechy
wzgldem kryteriów jakoci zwizanych z działaniem systemu, a take przez proste porównanie
wartoci cech wariantów systemu z wartociami optymalnymi.
Metodyka bada ewolucji stanu modułowo konstruowanych systemów technicznych
metodami inynierii wirtualnej zaproponowana w tym projekcie (w ujciu bada systemowych)
obejmuje, [12,15]:
• modelowe opracowanie zasad ewolucji stanu systemów technicznych (systemów
modułowych oraz ewolucji procesów uszkodze),
• opracowanie i adaptacja procedur rozpoznawania stanu badanych modułów narzdziami
inynierii wirtualnej (FEM, BEM, MATLAB, SIMULINK, systemy ekspertowe, sieci
neuronowe, data mining, zbiory rozmyte, szare systemy, optymalizacja, programowanie
genetyczne i ewolucyjne),
Bogdan ółtowski
Badania rodowiskowe systemów technicznych
101
modelowanie diagnostyczne degradacji modułów badanych systemów technicznych
(modele symptomowe, holistyczne),
• weryfikacj opracowanego systemu narzdzi kształtowania jakoci obiektów
technicznych w proponowanych systemach utrzymania zdatnoci – diagnostyczny system
eksploatacji maszyn – w aplikacji praktycznej wybranych przedsibiorstw (FMEA, TPM,
QFD, Kansei),
• opracowanie miar dla bada systemów technicznych w aspekcie efektywnoci
funkcjonalna i ekonomicznoci, bezpieczestwo oraz analizy ryzyka technicznego,
• praktyczne wskazania procedur stosowania inynierii wirtualnej w obszarach ycia
obiektów (diagnostyka, niezawodno, projektowanie, konstruowanie, technologia
wytwarzania, eksploatacja, bezpieczestwo, ochrona rodowiska),
• opracowanie zasad wdraania dokona projektu w praktycznych przykładach zastosowa,
• opracowanie ksikowe (zbiorowe) z zakresu projektu.
Przedstawione zamierzenia wsparte wieloma specyficznymi i szczegółowymi zagadnieniami,
sygnalizowanymi w materiałach tego artykułu umoliwi powinny monitorowanie ewolucji stanu
na poziomie modułów maszyn, z jednoczesnym wyznaczeniem wielu wartoci miar
niezawodnoci i jakoci eksploatacji (potrzeby uytkowników), koniecznych i moliwych do
wyznaczenia w oparciu o „dobre” sygnały diagnostyczne.
W tym obszarze przewiduje si wykorzystanie wielu metod opracowania statystycznego
wyników bada, takich jak: OPTIMUM, PCA, BEDIND, SVD, metody wyznaczania relacji
przyczynowo-skutkowych, wybrane metody sztucznej inteligencji, z których zostanie dodatkowo
zaimplementowany system do opracowania wyników bada diagnostycznych.
Efektem kocowym przedstawionego projektu powinno by opracowanie metodyki budowy
dedykowanych systemów monitorowania stanu oraz oceny zagroĪeĔ bezpieczeĔstwa
i Ğrodowiska ze strony uĪytkowanych maszyn krytycznych oraz opracowanie narzĊdzi
wirtualnych do realizacji tych zadaĔ. Wymiernym efektem realizacji przedstawionego projektu
bd prace dysertacyjne członków zespołu badawczego, publikacje konferencyjne i opracowanie
ksikowe.
Treci merytoryczne projektu wpisuj si w kad z organizacji gospodarczych, majc
okrelony system zarzdzania, który spełnia jej wymagania w zakresie realizacji przyjtej strategii.
Jest to szczególnie istotne dla tych elementów, które maj istotny wpływ na przebieg procesu
produkcyjnego (logistyka, eksploatacja, narzdzia i przyrzdy) lub nadzoruj rodki trwałe
o istotnej, z punktu widzenia firmy, wartoci (utrzymanie ruch, naprawy, przegldy), [3,6.7].
Badania systemowe dotycz głównie jakoci racjonalnie zbudowanych systemów
eksploatacji, gdzie realizuje si wiele funkcji:
• prowadzi klasyfikacj i ewidencj wszystkich rodków trwałych,
• proponuje podstawowe wskaniki techniczno-ekonomiczne,
• nadzoruje eksploatacj rodków trwałych,
• analizuje dane z monitoringu i podejmuje decyzje,
• wnioskuje likwidacj rodków trwałych,
• planuje, nadzoruje i realizuje wszystkie rodzaje przegldów, konserwacji i napraw,
• ustala podstawowe normatywy, ewidencjonuje i rozlicza prowadzone prace,
• planuje zaopatrzenie w czci zamienne i materiały potrzebne do napraw,
• wnioskuje i uzasadnia leasing, wnioskuje i uzasadnia outsourcing,
•
102
POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZDZANIA WIEDZ
Seria: Studia i Materiały, nr 33, 2010
• organizuje magazynowanie czci zamiennych, ich wydawanie oraz rozliczanie,
• planuje zadania inwestycyjne, organizuje i realizuje zakup maszyn i urzdze,
• realizuje niezbdne prace budowlano – montaowe,
• organizuje odbiór rodków trwałych,
• przygotowuje technologie napraw.
Analizujc zakres funkcji przypisanych do realizacji systemowi eksploatacji mona okreli,
jakie grupy danych powinny do niego wpływa, jak równie dane jakie on generuje.
Współczesne maszyny okrelane s takimi cechami jak: funkcjonalno, niezawodno,
gotowo, bezpieczestwo, mobilno i podatno eksploatacyjna. Kształtowanie i utrzymanie
tych cech jest moliwe metodami diagnostyki technicznej, która umoliwia: diagnostyczne
konstruowanie i wytwarzanie nowych maszyn oraz utrzymanie maszyn w stanie zdatnoci
funkcjonalnej.
Uwarunkowania gospodarki rynkowej uzasadniaj konieczno wprowadzania nowoczesnej
autoryzowanej strategii wytwarzania i eksploatacji maszyn, imiennie wskazujcej twórc
i odpowiedzialnego za wytwór. Producent, zainteresowany jakoci i póniejszym zbytem, jest
odpowiedzialny za wytwór od zamysłu, przez konstrukcj, wytwarzanie i eksploatacj, a do
utylizacji po likwidacji obiektu. Tym samym producent konstruuje i wytwarza swoje wytwory w
oparciu o najnowsze osignicia myli technicznej, zabezpiecza je własnym serwisem
obsługowym w czasie eksploatacji, a take wyposaa w rodki diagnostyczne (najlepiej
automatyczne).
Uytkownicy maszyn s zainteresowani ich zdatnoci, dla okrelenia której naley,
[4,12,15]:
– wyznaczy symptomy stanu zdatnoci, s1, s2,…sm;
−
Pg
– okreli wartoci graniczne symptomów stanu zdatnoci, S gr = s ± σ s
;
2A
– ustali klas zdatnoci obiektu;
– wyznaczy okresowo diagnozowania, t d =
(1 − Pr )( S gr − S m )
θm.
Sm
Wyrónione zadania diagnostyczne zostan wybiórczo omówione poniej, przy czym
szczegółowy ich opis mona znale w pracach autora [6,7].
2.2. Badania operacyjne
Badania operacyjne to dyscyplina naukowa zwizana z teori decyzji, pozwalajca wyznaczy
metod i rozwizanie problemów zwizanych z podjciem optymalnych decyzji. Badania
operacyjne to zbiór metod matematycznych i statystycznych, obejmujcych m. in.: programowanie
matematyczne, zagadnienie transportowe, algorytmy sieciowe, zarzdzanie projektem, teoria
zapasów, teoria kolejek, łacuch Markowa, analiza szeregów czasowych, metody gradientowe.
Historycznie badania operacyjne wywodz si z naukowego zarzdzania, a obecnie przyjmuje si
je za cz teorii decyzji. Badania operacyjne zaczto z powodzeniem stosowa do sprawnego
zarzdzania w przemyle oraz w inynierii utrzymania stanu zdatnoci maszyn.
Proces zuywania si obiektu zazwyczaj nie jest jednowymiarowy, a wymiar przestrzeni
uszkodze ronie wraz ze stopniem skomplikowania maszyny. Zwiksza to radykalnie
wymiarowo wektorów stanu, sygnałów oraz zakłóce. Informacja diagnostyczna moliwa do
Bogdan ółtowski
Badania rodowiskowe systemów technicznych
103
pozyskania w badaniach stanu staje si nadmiarowa, skomplikowana wymiarowo i trudna do
przetwarzania.
Dostpna ju wielowymiarowa reprezentacja symptomowa stanu technicznego obiektu
w badaniach programowanych oraz moliwo ekstrakcji tej informacji on-line, stwarza nowe
perspektywy diagnozowania obiektów. Dotyczy to zwłaszcza nowych lub modernizowanych
konstrukcji i nowych uruchomie obiektów innowacyjnych, bez adnych dowiadcze
eksploatacyjnych.
3. Pozyskiwanie i przetwarzanie informacji
W praktycznych zastosowaniach, przygotowanie wstpne pozyskanych z pomiarów danych
jest bardzo istotnym etapem w klasyfikacji danych majcym wpływ zarówno na efektywno
rozróniania stanów, szybko i łatwo budowy oraz uczenia modelu przyczynowo-skutkowego,
jak równie na jego póniejsz generalizacj, [1,2,4,6,12,14,15].
Zarejestrowany sygnał czasowy badanego procesu przeniesiony do arkusza Excel jest
podstaw do dalszego przetwarzania, np. w dziedzinie czasu, czstotliwoci i amplitud, dajc
wiele miar umoliwiajcych dekompozycj sygnału wyjciowego na sygnały poszczególnych
rozwijajcych si uszkodze. Na proces decyzyjny składa si cig operacji od momentu zdobycia
informacji o stanie maszyny, przez jej gromadzenie i przetwarzanie, a do momentu wyboru
i przekazania ustalonej decyzji do realizacji.
3.1. Wstpne przetwarzanie danych
Transformacje danych
Analizowanie danych dowiadczalnych zwizane jest z wystpowaniem rónego rodzaju skal
pomiarowych, które mog by symboliczne lub te numeryczne. Systemy przetwarzania
informacji diagnostycznej charakteryzuj si tym, e najczciej wszystkie cechy opisujce
analizowane obiekty musz by numeryczne.
W przypadku modeli klasyfikacyjnych uywajcych odległoci jako miary podobiestwa
bardzo czsto zdarza si, e poszczególne cechy charakteryzuj jaki stan fizyczny na podstawie
rónych wielkoci fizycznych, majcych róne zakresy wartoci, przez co mog mie one róny
wpływ na odległo. Zastosowa mona kilka transformacji ujednolicajcych wpływ
poszczególnych cech. Do najbardziej znanych naley normalizacja oraz standaryzacja.
Normalizacja
XN =
xi − xi min
xi max − xi min
(1)
gdzie: ximax jest maksymaln wartoci wystpujc w zbiorze dla i-tej cechy, ximin minimaln
wartoci dla i-tej cechy.
W wyniki normalizacji otrzymuje si wektory, których wartoci cech s z zakresu [0,1].
Transformacja ta nie uwzgldnia rozkładu wartoci danego symptomu, w zwizku z tym
w przypadku wystpienia kilku symptomów posiadajcych wartoci znacznie rónice si,
w wyniku normalizacji nastpuje cinicie wikszoci wartoci w bardzo wskim przedziale.
104
POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZDZANIA WIEDZ
Seria: Studia i Materiały, nr 33, 2010
Standaryzacja
_
X
S
x − xi ;
= i
σ i (x)
_
x=
1
n
n
¦x
i
j
j
_
1 n
(2)
σ i ( x) =
( xij − x i ) 2
¦
n −1 j
W wyniku tej transformacji otrzymuje si symptomy, których warto rednia x=0, natomiast
odchylenie standardowe =1, dziki czemu wszystkie symptomy maj jednakowy wkład co do
wartoci informacji.
Stała precyzji – uwzgldnia zakres zmiennoci i warto redni mierzonych parametrów
oraz zapewnia bezwymiarowo, zgodnie z zalenoci:
_
p
WraĪliwoĞü symptomów
i
xi
=
wi
(3)
wi wraz z wartoci redni ujte w jedn liczb zapewniaj
bezwymiarowo i zakres zmiennoci:
wi =
x i max − x i min
(4)
_
xi
Zadbanie o moliwo porównywalnego rozwaania pozyskanych z pomiarów danych, to
jeden z wanych i niezbdnych ju na pocztku kroków do zrealizowania.
3.2. Metoda punktu idealnego – OPTIMUM
Mierzone sygnały diagnostyczne w róny sposób odwzorowuj przestrze obserwacji,
a porednio rozwój uszkodze w maszynie – rys. 1. Korzystajc z technik optymalizacyjnych
mona w oparciu o pomiary odległoci od punktu idealnego scharakteryzowa wraliwo
mierzonych symptomów na zmiany stanu. Rozrónienie uszkodzenia jest moliwe po rzutowaniu
symptomów składowych na odpowiednie osie: x, y, z.
9
&
Rys. 1. Wielowymiarowa przestrze obserwacji
Przedstawiony poniej algorytm umoliwia ocen statystyczn pojedynczo opracowywanych
symptomów diagnostycznych, dajc w efekcie kocowym list rankingow ich wraliwoci
i przydatnoci. Kolejne kroki takiego postpowania to, [12,15]:
1. Stworzenie macierzy obserwacji z mierzonych symptomów: s1, s2, s3,…,sm;
Bogdan ółtowski
Badania rodowiskowe systemów technicznych
105
2. Ocena statystyczna mierzonych symptomów dla rónych stanów za pomoc rónych
kryteriów, np.:
– zmienno symptomów:
sj
(5)
f1 = &
y
gdzie: Sj – odchylenie standardowe, y – warto rednia.
– ocena wraliwoci symptomu na zmiany stanu:
wi =
xi max − xi min
(6)
_
xi
– skorelowanie symptomów ze stanem technicznym (współczynnik korelacji symptom – stan):
n
f2 = r (x,y);
1
rxy =
n −1
¦ (x
i
− x r )( y i − y r
i =1
(7)
σ x −σ y
Dla łatwoci rozwaa i moliwoci prezentacji wyników na płaszczynie dwa wybrane
wskaniki jakociowe s wystarczajce.
3. Dokonujc dalej maksymalizacji i normalizacji przyjtych wskaników jakoci sygnałów
otrzymuje si charakterystyki statystyczne ich wraliwoci (
współrzdne punktu idealnego.
f1∗ , f 2∗ ), co pozwala wyznaczy
4. Wyznaczenie odległoci poszczególnych miar sygnału od punktu idealnego, zgodnie
z zalenoci:
∗
L = (1 − f 1 ) 2 + (1 − f 2∗ ) 2
(8)
5. Ogólne współczynniki wraliwoci (wagi) dla kadego badanego sygnału s wyznaczane
z zalenoci:
1
wi = 1
,
gdzie:
(9)
wi =
1 n
⋅ ¦ Li
Li i =1
¦
106
POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZDZANIA WIEDZ
Seria: Studia i Materiały, nr 33, 2010
Optimization
1.2
1
0.8
f2* 0.6
0.4
0.2
Optimum
P1
P2
P3
P4
P5
P6
P7
P8
P9
P 10
0
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
f1*
Rys. 2. Wynik działania metody punktu idealnego – OPTIMUM
Przedstawiony algorytm mona łatwo zrealizowa w programie Excel, uzyskujc
uszeregowanie jakociowe mierzonych symptomów. Na rys. 2 przedstawiono kocowy wynik
działania opisanej procedury dla przykładowych danych pomiarowych. Punkty odległoci
poszczególnych miar od punktu idealnego (1,1) wskazuj na wraliwo ocenianych miar sygnału,
przy czym punkty lece najbliej (1,1) to najlepsze symptomy.
Majc wyrónione statystycznie dobre symptomy mona na nich budowa modele
przyczynowo – skutkowe na etapie wnioskowania o stanie. Jako modelu zaley tu jednak od
liczby uwzgldnianych miar, co porednio w najprostszych modelach regresyjnych mona ocenia
współczynnikiem determinacji R2.
3.3. Wielowymiarowa obserwacja systemu – SVD
SVD (Singular Value Decomposition) jest procedur numeryczn dla wielowymiarowego
ledzenia zmian stanu obiektu. Wykrywa rozwijajce si uszkodzenia i dokonuje wyboru
maksymalnie informacyjnych symptomów stanu w danej sytuacji, [4,12].
Kady złoony obiekt mechaniczny pracujcy w czasie 0 < θ < θb, ewolucyjnie rozwija kilka
niezalenych uszkodze, Ft(θ), t=1,2,..u, których rozwój mona uchwyci przez obserwacj
wektora symptomów stanu technicznego; [sm] = [s1,...,sr], o rónej naturze fizycznej. Dla ledzenia
zmian stanu obiektu wykonuje si kilkadziesit równoodległych odczytów wartoci wektora w
czasie; θn, n=1,...p, θp ≤ θb. W ten sposób otrzymuje si kolejne wiersze symptomowej macierzy
obserwacji (SOM). Po wycentrowaniu (odj) i znormalizowaniu do wartoci pocztkowej Sm (0)
= S0m danego symptomu otrzymuje si bezwymiarow symptomow macierz obserwacji:
Opr = [Snm],
Snm = S nm − 1
(10)
S0m
gdzie: pogrubienie oznaczenia symbolizuje pierwotne wymiarowe wartoci symptomów.
Bogdan ółtowski
Badania rodowiskowe systemów technicznych
107
Tak wic dla opisu ycia systemu mamy bezwymiarow macierz obserwacji Opr
o r kolumnach, wynikajcych z liczby obserwowanych symptomów i p wierszach, wynikajcych
z łcznej liczby kolejnych obserwacji. Do tej bezwymiarowej macierzy obserwacji zastosujemy
procedur rozkładu wzgldem wartoci szczególnych SVD, jak niej[4,12]:
(11)
Opr = Upp * pr * VrrT,
gdzie: (T- transpozycja) Upp to p – wymiarowa ortogonalna macierz lewostronnych wektorów
szczególnych, a Vrr to r – wymiarowa ortogonalna macierz prawostronnych wektorów
szczególnych oraz w rodku – diagonalna macierz wartoci szczególnych pr o własnociach:
pr = diag (1, …, l), przy: 1 > 2 >…> u >0
(12)
oraz: σu+1 =… l =0, l= max (p, r), u = min (p, r).
Oznacza to, e sporód r – mierzonych symptomów mona uzyska tylko u ≤ r niezalenych
informacji o rozwijajcych uszkodzeniach. Taki rozkład SVD macierzy obserwacji moemy
prowadzi po wykonaniu kadej obserwacji; n= 1, ..., p, i w ten sposób ledzi ewolucj
uszkodze Ft (θn) w obiekcie.
Jedno uszkodzenie Ft moe opisywa para nowych wielkoci; SDt oraz σt. Pierwsza to
uogólniony symptom uszkodzenia t, co mona nazwa dyskryminant tego uszkodzenia i mona j
otrzyma jako iloczyn prawostronny macierzy obserwacji i wektora vt, [4]:
SDt = Opr * vt = t ⋅ ut
(13)
A poniewa wektory vt i ut unormowane s do jednoci, to długo wektora SDt równa jest jego
normie energetycznej i wynosi:
Norm (SDt) ≡¨¨SDt¨¨= t
(14)
Zatem dla zadanego czasu ycia θ zaawansowanie zuyciowe uszkodzenia Ft moe by
odzwierciedlone przez warto szczególn σt(θ), natomiast chwilowa jego ewolucja przez
dyskryminant SDt(θ). Postuluje si równowano nowych miar uzyskanych z SVD do
charakterystyk przestrzeni uszkodze, w całym czasie ycia θ obiektu:
SDt (θ)∼Ft(θ), z norm ¨Ft(θ)¨∼¨SDt(θ¨= σt(θ)
(15)
SDt(θ) mona by równie nazwa profilem uszkodzenia, natomiast σt(θ) jego zaawansowaniem.
Przykładem zastosowania tych rozwaa jest obserwacja diagnostyczn trakcyjnego 12
cylindrowego silnika Diesla, gdzie w jednym wybranym punkcie wykonywano co ∆θ = 10tys. km
pomiary kilkunastu symptomów drganiowych w całym cyklu ycia. W sumie mierzono amplitudy
3 przyspiesze, 3 prdkoci, 3 przemieszcze, 3 czstoci Rice’a.
W systemie MATLAB® napisano programy pcainfo.m oraz diaginfo.m, którymi
przetwarzano macierze obserwacji diagnostycznej silnika sil54d2, a wyniki pokazano na rys. 3,
[4,12].
Jak wida z lewego górnego obrazka mierzone symptomy tworz gstwin informacji, która
jednak po przetworzeniu przez SVD jest łatwo dekodowana na dwa główne rodzaje uszkodze, bo
σ1 i σ2 to ca 50% i 20% ogółu informacji diagnostycznych w macierzy obserwacji (obrazek prawy
górny) mierzonej jako iloraz wartoci danego σi do sumy wszystkich wartoci szczególnych. Do
tego pierwsze uszkodzenie SD1 (lewo dół) prawie monotonicznie ronie, natomiast drugie jest
niestabilne i zaczyna rosn po dwudziestym pomiarze (200tys. km), jak to wida równie
z przebiegu intensywnoci uszkodzenia σ2 w prawym dolnym rogu rys. 3.
108
POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZDZANIA WIEDZ
Seria: Studia i Materiały, nr 33, 2010
Rys. 3 SVD w zastosowaniu do bada silników
ródło: [4].
Zatem procedura SVD w nowszych implementacjach programowych ma charakter bazowy
i pozwala dalej rozbudowa algorytm szukajc automatycznie zbdnych symptomów
pomiarowych dla danego zagadnienia diagnostycznego. Pokazano to w uproszczeniu na rys. 3 –
obrazek prawy góra, gdzie wida udział poszczególnych symptomów w dyskryminancie SD1.
Moliwo szybkiej identyfikacji uszkodzenia podczas diagnozowania elementów majcych
wpływ na funkcjonowanie obiektów technicznych były podstaw do stworzenia programu SIBI
(System Informatyczny Bada Identyfikacyjnych). Program ten jest prób implementacji
oprogramowania dla potrzeb:
– akwizycji procesów drganiowych,
– przetwarzania procesów drganiowych,
– badania współzalenoci procesów drganiowych
– badania wraliwoci symptomów
– wnioskowania statystycznego,
– wizualizacji wyników analizy.
Główne okno dialogowe programu przedstawiono na rysunku 4, [12,14,15].
Bogdan ółtowski
Badania rodowiskowe systemów technicznych
109
Rys 4. Główne okno dialogowe programu SIBI
4. Dedykowane systemy eksploatacji
Rozwizanie zadania głównego w zakresie bada projektu stwarza moliwoci budowy
dedykowanych systemów eksploatacji, uwzgldniajcych badania stanu, zagroe bezpieczestwa
i rodowiska eksploatowanych maszyn [12,15].
Ustalone w badaniach operacyjnych zwizki pomidzy cechami stanu a parametrami
sygnałów stanowi podstaw budowanych modeli ocenowych. Z relacji zachodzcych pomidzy
nimi wyznaczane s wszystkie niezbdne wielkoci kryterialne dla systemu oceny bezpieczestwa,
komfortu i zmian stanu technicznego badanego systemu.
Wypracowane elementy postpowania metodycznego w zakresie zada projektu
zweryfikowano czciowo na grupie 17 pocigów, zgodnie z wymogami normy midzynarodowej
UIC – 518, która opisuje warunki pracy pojazdów szynowych do badania bezpieczestwa
i komfortu jazdy, takie jak: prdko pojazdu, stan szyny, stan statyczny i dynamiczny obiektu itd.
Zweryfikowano praktycznie wiele procedur bada, obejmujcych:
• metod wyboru punktów pomiarowych mierzonych sygnałów;
• metody wyznaczania wartoci granicznych dla estymatorów sygnałów;
• graficzna metoda wielowymiarowa prezentacji wektorów i wartoci własnych;
• metoda rozkładu wzgldem wartoci szczególnych SVD;
• model probabilistyczny oceny stanu technicznego;
110
POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZDZANIA WIEDZ
Seria: Studia i Materiały, nr 33, 2010
metoda wyznaczania niezawodnoci symptomowej;
metoda prognozowania terminu kolejnego diagnozowania.
Ogromna ilo informacji diagnostycznej z bada torowiska, bada hałasowych oraz
drganiowych systemu kolejowego poddana została opracowaniu statystycznemu (BEDIND, PCA,
SVD, modelowanie relacji przyczynowo-skutkowych) w zakresie ekstrakcji informacji uytecznej
oraz dla potrzeb wyznaczania podstawowych wskaników charakteryzujcych jako eksploatacji.
Do badania bezpieczestwa i komfortu jazdy zainstalowano system monitorowania
pozwalajcy na akwizycj i rejestrowanie danych: przyspieszenie drga, siły i prdko jazdy
pojazdu. Czujniki przyspieszenia instalowane były na masie zawieszonej pocigu, tzn. na zestawie
o-koło, rama wózka i wagonie pojazdu. Czujniki sił umieszczone były na wysokoci osi wózka
napdzajcego, a sygnał prdkoci był dostarczony z systemu kontroli ruchu jednostki kolejowej.
Konfiguracja czujników, metoda próbkowania, filtrowanie i obliczenie statystyczne estymatorów,
przeprowadzone były według załoe normy UIC. Pomiar na kadym pojedzie pasaerskim
przeprowadzony był w rzeczywistych warunkach eksploatacji, gdzie system monitorowania
rejestrował w sposób cigły dane z rónych przejazdów pocigów (rys. 5).
W wyniku implementacji normy UIC-518 powstały raporty dla oceny bezpieczestwa
i komfortu jazdy pojazdów pasaerskich oraz zuycia toru. Przykładowe wyniki takich bada
pokazano na rys. 6.
Wyniki bada cech stanu technicznego torowiska i wielu parametrów drganiowych i hałasu s
rezultatem zastosowania specyficznych procedur i algorytmów diagnostyki technicznej. Wyniki
bada statystycznych bogatego materiału informacyjnego z bada pocigów dały podstawowe
relacje i wartoci stanowice baz zbudowanego wielokryterialnego systemu oceny
bezpieczestwa i komfortu jazdy pocigów.
Realizacja wszystkich zada umoliwiła opracowanie i wykonanie przenonego systemu
diagnostycznego. Konstrukcja PSD wynika z zakresu zada do realizacji i procedur
diagnozowania opartych na normie midzynarodowej UIC – 518, która posiada wszystkie
procedury do testowania pojazdów pasaerskich. Moduły, z których składa si PSD s
nastpujce:
• moduł czujników,
• moduł przetwarzania sygnałów,
• moduł oceny bezpieczestwa i komfortu jazdy,
• moduł oceny stanu technicznego koło-szyna,
• moduł do detekcji uszkodze,
• moduł pomocniczy do decyzji,
• moduł prognozy,
• moduł prezentacji.
•
•
Bogdan ółtowski
Badania rodowiskowe systemów technicznych
111
Rys. 5. System pomiarowy do oceny bezpieczestwa i komfortu jazdy
Zaproponowany system bada stanu został przystosowany do rzeczywistych warunków
eksploatacji i wykorzystuje zarówno zalecane norm UIC-518 jak i nowe estymatory stanu,
bezpieczestwa i komfortu jazdy.
112
POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZDZANIA WIEDZ
Seria: Studia i Materiały, nr 33, 2010
5. Podsumowanie
Problemy eksploatacji złoonych obiektów technicznych s cigle rozwijane, a procedury
pozyskiwania i przetwarzania informacji s cigle doskonalone. Zakres bada obejmuje takie
zagadnienia, jak: ródła informacji diagnostycznej, sygnały i symptomy diagnostyczne, zasady
szczegółowych metod diagnostyki, modelowanie w diagnostyce, eksperymenty diagnostyczne,
wspomaganie diagnostyki nowoczesnymi technologiami informatycznymi, diagnozowanie
w systemach antropotechnicznych i socjotechnicznych oraz organizacyjne i ekonomiczne aspekty
stosowania diagnostyki. Zagadnienia te dotycz w kolejnoci: ródeł informacji od strony
fizykalnej i od strony informacyjnej, podstaw metod i technik badawczych, modelowania
i eksperymentowania w diagnostyce oraz nowoczesnego wnioskowania i zarzdzania systemami
technicznymi.
Rys. 6 Implementacja normy UIC-518 na badanych odcinkach
Realizacja zada szczegółowych przedstawionych procedur postpowania pozwoliła na
opracowanie wielokryterialnego systemu oceny stanu eksploatowanych maszyn, a take
umoliwiła praktyczn weryfikacj przydatnoci wielu rozwiza teoretycznych.
Zintegrowane rodowisko naukowe Wydziału Inynierii Mechanicznej oraz Wydziału
Zarzdzania UTP, realizujce wspólnie zadania prezentowanego projektu liczy wiele osób,
znanych lub jake czsto jeszcze bezimiennych, głboko oddanych problematyce eksploatacji
maszyn i zarzdzaniu. Notowane czsto ich sukcesy naukowe i wdroeniowe z tego obszaru
działalnoci s zawsze poprzedzone mudn, wyton i wyczerpujc prac. Praca ta, jake
czsto prowadzona jest w osamotnieniu, w oderwaniu od spraw ycia codziennego, wykonywana
Bogdan ółtowski
Badania rodowiskowe systemów technicznych
113
najczciej w nocy. Jake czsto dokonania tej mozolnej pracy sprawiaj satysfakcj twórcom
jedynie podczas wystpie w ramach spotka naukowych, czy te po opublikowaniu swoich
osigni w znaczcych naukowych czasopismach krajowych lub zagranicznych.
Ile przemyle, wrae i refleksji, a take nowych inicjatyw rodzi skrupulatna lektura
przedstawionej tematyki wspólnych bada, odkrywajca jake czsto mało znane fakty, zdarzenia
i dokonania naszych znajomych. Jake wiele miejsca pozostało jeszcze dla osób bezimiennych,
wybitnych twórców teorii i praktyki przedstawianej tematyki z naszego rodowiska. Oczekujemy
na nich….
%LEOLRJUDILD
[1] Birger I.A.: Diagnostyka techniczna (w jz. rosyjskim). Nauka, Moskwa, 1978.
[2] Cempel C.: Podstawy wibroakustycznej diagnostyki maszyn. WNT, Warszawa, 1982.
[3] Pietrowski H.: Modułowy system organizacji przedsibiorstwa. PWE Warszawa 1981.
[4] Cempel C., Tabaszewski M., Krakowiak M.: Metody Ekstrakcji Wielowymiarowej Informacji
Diagnostycznej. Diagnostyka Maszyn, Wgierska Górka, 2003, s. 109–118.
[5] Giergiel J., Uhl T.: Identyfikacja układów mechanicznych. PWN, Warszawa, 1990.
[6] Tylicki H., ółtowski B.: Terra-technologia eksploatacji pojazdów mechanicznych. Wyd.
ATR, Bydgoszcz 2004 s.260.
[7] ółtowski B., Niziski S.: Modelowanie procesów eksploatacji maszyn. ISBN-83-916198-3-4,
Bydgoszcz–Sulejówek, 2002.
[8] ółtowski B.: Badania dynamiki maszyn. ISBN–83-916198-3-4, Bydgoszcz, 2002.
[9] ółtowski B., Niziski S.: System informatyczny eksploatacji pojazdów mechanicznych. Wyd.
PWSZ, Piła 2004.
[10] ółtowski B., Tylicki H.: Wybrane problemy eksploatacji maszyn. Wyd. PWSZ, Piła 2004.
[11] ółtowski B.: Podstawy diagnostyki maszyn. Wyd. ATR, Bydgoszcz, 1996.
[12] ółtowski B., Cempel C. (red.): Inynieria diagnostyki maszyn. ITE Radom 2005.
[13] ółtowski B.: Metody diagnostyki technicznej w ocenie destrukcji maszyn. Problemy
Niezawodnoci Systemów, Materiały Szkoły Niezawodnoci PAN, Szczyrk 2007 s. 587–599.
[14] ółtowski B.: Diagnostic system maintenance the ability of machines. Eksploatacja
i Niezawodno, Nr 4 (36), 2007 s. 72–77.
[15] ółtowski B, Castañeda L: Monitoreo Multidimensional de la Interfase Vía-Vehículo de un
Sistema Ferroviario. Congreso Internacional de Mantenimiento – ACIEM – Marzo 2007,
Bogotá, Colombia.
114
POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZDZANIA WIEDZ
Seria: Studia i Materiały, nr 33, 2010
ENVIRONMENTAL INVESTIGATIONS OF TECHNICAL SYSTEMS
Summary
The article introduces an environmental aspect of the problems of investigation
of technical object systems. The analysis and the fusion of problems of equipment fit
and safe in functioning, as well as environmentally friendly, permitted to gain the
funding for a project related to investigation of reliability and maintenance of
engines. The project is realized in co-operation of the departments of mechanical
engineering and management. The issues taken up within the project and the chosen
questions of maintenance of fitness of engines make up the content of this report.
Keywords: machines, systems, fitness, management, investigative procedures, risk.
Bogdan ółtowski
Uniwersytet Technologiczno-Przyrodniczy w Bydgoszczy
e-mail: [email protected]