Software & Systems

Введение. Одной из слабоструктурированных и плохо формализованных задач при диагностировании электрооборудования (ЭО) является оценка его состояния, которая осуществляется по результатам диагностических измерений [1–3]. Это обусловлено большим количеством влияющих на ЭО параметров, отсутствием математических методов получения достоверных решений относительно состояния оборудования по совокупности исходной информации, необходимостью использования информации, полученной от персонала. Повышение точности оценки состояния ЭО возможно, однако при этом возникает ряд проблем, а именно выбор диагностических параметров и первичное диагностирование, включающее поиск отклонений значений параметров [4].

Параметры гармонического колебания оказывают существенное влияние на все виды ЭО и, наоборот, ЭО является источником гармони- ческих колебаний, поэтому целесообразно проводить их анализ. Это приведет к уменьшению числа случаев выхода оборудования из строя, поможет поддерживать его стабильную работу и обеспечит безопасность работы электрических систем [5, 6]. Исследование влияния гармонических колебаний на ЭО является весьма актуальной задачей, для решения которой существует достаточное количество подходов.

Так, в работе [7] рассматриваются оценка гармонического колебания и выбор подходящего индекса оценки. Для повышения точности оценки предлагается метод, основанный на измерении подобия и точках упорядочения для идентификации структуры кластеризации. Индекс всех гармонических составляющих основан на субъективно-аналитическом процессе для упрощения результатов оценки.

В работе [8] описано влияние второй гармонической составляющей на модульные много- уровневые преобразователи. Предлагается оптимальная схема ввода тока второй гармоники для уменьшения колебаний напряжения на конденсаторе в гибридном многоуровневом преобразователе при сбоях SLG на стороне сети. Разработаны математические модели коле- баний мощности как при установившихся режимах, так и при сбоях на стороне сети. При этом отсутствуют исследования по смягчению колебаний напряжения на конденсаторе при сбоях SLG на стороне сети для гибридного многоуровневого преобразователя.

В работе [9] рассматриваются колебания гармонических составляющих от действия импульсных источников питания. Описываются экспериментальные исследования коэффициентов только третьей и пятой гармонических составляющих, которые возникают при работе импульсного преобразователя. Степень влияния высших гармоник на работу ЭО оценивается с помощью двух показателей качества электрической энергии – коэффициента искажения синусоидальности кривой напряжения и коэффициента n-й гармонической составляющей напряжения.

В работе [10] исследуется влияние частотного преобразователя на гармонические составляющие. С помощью прибора «Ресурс-ПКЭ» измеряются значения суммарных гармонических составляющих напряжения и коэффициента n-й гармонической составляющей напряжения. Приведены экранные формы с отклонениями гармонических колебаний от нормативных значений.

Однако существующие подходы к анализу влияния гармонических колебаний имеют некоторые недостатки. Во-первых, не в полной мере исследуется зависимость влияния гармонических колебаний от ЭО (рассматриваются не все гармонические составляющие); во-вторых, доказательства того, что оборудование влияет на показатели качества электрической энергии, приводятся без выдачи какого-либо перечня мероприятий для снижения степени влияния гармонических колебаний на ЭО; в-третьих, гармонические колебания искусственно разделяют на гармонические составляющие, при этом не учитывается то, что они могут быть различного порядка и влиять друг на друга; в-четвертых, общепринято выделять 40 гармонических составляющих, но для анализа берется лишь часть гармоник, что связано со сложными математическими вычислениями.

Несмотря на большое количество работ, посвященных диагностированию промышлен- ного оборудования на этапе эксплуатации в условиях множества факторов, проблема влияния гармонических колебаний на ЭО до сих пор остается открытой. Выраженный системный характер данной проблемы определяет необходимость в разработке комплексного подхода к диагностированию ЭО. Новизна описанного в данной работе подхода заключается в комплексном использовании параметров, классифицированных по характеру и степени их влияния на оборудование с использованием БЗ и БД, а также поиска отклонений значений гармонических колебаний с учетом сложных взаимосвязей между ними.

Алгоритм выбора параметров ЭО

Данный алгоритм основан на классификации параметров по характеру и степени влияния на оборудование с использованием БЗ, содержащей продукционные правила о типе параметра (основной, дополнительный, вспомогательный) (рис. 1). В алгоритм входит также БД, содержащая данные о выходе из строя оборудования, данные с приборов и датчиков (время между считыванием значений параметров с прибора составляет 3 сек.).

Шаг 1. Выбор вида оборудования, для которого будет осуществляться диагностирование (асинхронные электродвигатели, трансформаторы, насосы, синхронные двигатели и др.).

Шаг 2. Выбор параметров. Оптимальный набор параметров определяется на основе полного анализа электрических, механических, тепловых, вибрационных и других параметров. С одной стороны, это приводит к правильному решению относительно состояния ЭО, более точному и достоверному прогнозу, а с другой, использование большого количества параметров может вызвать снижение эффективности процесса принятия диагностических решений.

Шаг 3. Определение типа параметров. Для определения типа параметров и их влияния на оборудование используется БЗ, содержащая продукционные правила, например:

ЕСЛИ тип оборудования = асинхронный двигатель, ТО напряжение = основной параметр;

ЕСЛИ тип оборудования = синхронный дви- гатель, ТО напряжение = дополнительный параметр;

ЕСЛИ тип оборудования = асинхронный двигатель, ТО гармоники напряжения = дополнительный параметр.

Продукционные правила формируются персоналом на основе опыта, накопленного в пе- риод диагностирования ЭО. Содержащая продукционные правила БЗ проверяется на наличие структурных ошибок (избыточность, цикличность, противоречивость, неполнота). Авторы предлагают классифицировать параметры на основные (класс 1), дополнительные (класс 2) и вспомогательные (класс 3), что связано с их большим количеством и различным влиянием на оборудование. Классификация параметров по оценке характера и степени влияния на оборудование представлена в таблице.

Шаг 4. Если всем выбранным параметрам присвоен тип, то осуществляется переход к шагу 5, иначе – переход к шагу 3.

Шаг 5. Выбор параметров нужного типа. Персонал на своем опыте сам решает, какие параметры и какого типа выбрать для даль- нейшего диагностирования оборудования. Шаг 6. Если все выбранные параметры име- ют значения, то происходит переход к шагу 8, иначе – переход к шагу 7.

Оценка характера и степени влияния параметров на оборудование

  Assessing parameter nature and degree of impact on equipment 

References

1.      Jian, W., Wenbing, Z., Chao, G., Demeng, B., Kuihua, W. (2020) ‘The new developed health index for power transformer condition assessment’, Proc. ACPEE, pp. 1880–1884. doi: 10.1109/ACPEE48638.2020.9136344.

2.      Li, Z., Sun, J., Dong, J., Li, H., Du, F. (2019) ‘Train-level fault diagnosis based-on feature selection’, Proc. SAFEPROCESS, pp. 772–775. doi: 10.1109/SAFEPROCESS45799.2019.9213309.

3.      Qunying, Y., Haidan, L., Xiaowei, L., Kun, W., Guozhi, Z., Xiaoxing, Z. (2021) ‘Research on fault diagnosis technology of less-oil immersed electric equipment based on pressure’, Proc. CIEEC, pp. 1–8. doi: 10.1109/CIEEC50170.2021.9510186.

4.      Kolodenkova, A., Vereshchagina, S. (2023) ‘Method for selecting diagnostic parameters using information technologies under a set of various types of information’, Proc. ICIEAM, pp. 916–920. doi: 10.1109/ICIEAM57311.2023.10139048.

5.      Tabora, M.J., de Lima Tostes, M.E., de Matos, E.O. et al. (2020) ‘Voltage harmonic impacts on electric motors: A comparison between IE2, IE3 and IE4 induction motor classes’, Energies, 13, pp. 1–18. doi: 10.3390/en13133333.

6.      Gnacinski, P., Muc, A., Peplinski, M. (2021) ‘Influence of voltage subharmonics on line start permanent magnet synchronous motor’, IEEE Access, 9, pp. 164275–164281. doi: 10.1109/ACCESS.2021.3133279.

7.      Liu, Z., Xu, Y., Jiang, H., Tao, Sh. (2020) ‘Study on harmonic impedance estimation and harmonic contribution evaluation index’, IEEE Access, 8, pp. 59114–59125. doi: 10.1109/ACCESS.2020.2982950.

8.      Xu, J., Deng, W., Li, G., Zhao, Ch., Liu, Ch. (2021) ‘Optimal second-harmonic current injection for capacitor voltage fluctuation reduction in hybrid MMCs under grid-side SLG faults’, IEEE Transactions on Power Delivery, 37(4), pp. 2857–2866. doi: 10.1109/TPWRD.2021.3118690.

9.      Korenkov, D.A., Timokhin, V.A. (2022) ‘Investigation of voltage and current harmonic distortions of pulse power supplies’, Proc. Int. Conf. Energy and Resources Saving – XXI Century, pp. 62–66 (in Russ.).

10.    Antonov, A.I., Rudy, D.Yu., Khatsevsky, K.V. (2023) ‘Study of the quality of electric power in electric networks with semiconductor converters’, Yugra State University Bull., (1), pp. 123–130 (in Russ.). doi: 10.18822/byusu202301123-130.

11.    Kolodenkova, A.E., Guda, A.N., Vereshchagina, S.S., Tuvaeva, V.O. (2022) ‘Diagnostics of the technical condition of industrial equipment based on a system of hierarchical production rules’, in LNNS. Proc. IITI, 330, pp. 180–187. doi: 10.1007/978-3-030-87178-9_18.