Методика оценки обобщенного остаточного ресурса энергетического оборудования

Решение проблемы оценки индивидуального ресурса на практике затрудняется по следующим причинам:

– текущий контроль состояния оборудования может быть осуществлен лишь по ограниченному количеству показателей, в то время как принятие решения по продлению ресурса требует текущей оценки по всему множеству представительных показателей;

– необходимо рассматривать не только локальные частные показатели ресурса, но и формировать обобщенные агрегированные показатели, отражающие состояние агрегата в целом, на основе которых можно было бы принимать достоверные решения по планированию ремонтных работ.

Таким образом, для реализации индивидуального подхода к планированию ремонтных работ необходимо не только наличие диагностических систем контроля состояния энергооборудования, но и соответствующей алгоритмической и методической базы оценки и прогнозирования остаточного ресурса энергоагрегата по его текущему состоянию, основанных на систематизации информации о диагностических показателях эксплуатации и степени износа металлоконструкций.

Из вышесказанного можно сделать вывод, что идентификация показателей процесса изменения ресурса оборудования при эксплуатации должна осуществляться на основе информации из различных источников таких, как результаты обследований во время ремонтных работ, результаты текущего контроля с использованием различных методов, статистики аварий, экспертные оценки.

Для сложных агрегатов число таких показателей может составлять десятки и более. Соответственно, по каждому из параметров оценивается свой частный ресурс. Таким образом, контролируемый агрегат, являющийся объектом наблюдения, характеризуется множеством частных ресурсов:

, (9.1)

где – частный ресурс агрегата по i -му показателю работоспособности; – индексное множество частных ресурсов.

На сегодняшний день существует множество методов контроля и диагностики технического состояния оборудования, которые, в основном, направлены на выявление наиболее проблемных узлов контролируемого агрегата. Данный подход к оценке ресурса агрегата предполагает выявление таких показателей работоспособности, по которым частный ресурс контролируемого агрегата является минимальным. Аналитически данный подход можно записать в следующем виде:

, (9.2)

где – оценка критического ресурса агрегата.

Такой подход для отдельных агрегатов, безусловно, является оправданным, т.к. позволяет одновременно решать задачу диагностики состояния оборудования и предупреждать возникновение аварий на основе целенаправленных профилактических ремонтов. Поэтому детализованный контроль частных показателей является обязательным для всех методик прогнозирования предаварийных ситуаций.

Однако данный подход обладает недостатками. Во-первых, объем контролируемых показателей работоспособности всегда является ограниченным. Неконтролируемые параметры могут обусловить непрогнозируемую аварийную ситуацию. Поэтому оценка критического ресурса (10.2) контролируемого агрегата является неполной и должна рассматриваться в качестве одной из возможных, хотя и достаточно представительных оценок, но требующей дальнейшего уточнения. Во-вторых, на практике, как правило, не представляется возможным одновременно производить диагностику всего парка контролируемого оборудования традиционными методами.

Более того, некоторые методы диагностики требуют вывода оборудования из эксплуатации. В связи с этим, особо важное значение имеет решение задачи мониторинга общего технического состояния оборудования в реальном времени, с целью выявления отдельных агрегатов, требующих проведение более детальных обследований известными методами. Здесь знание обобщенного технического состояния оборудования позволяет оценить надежность всего технологического комплекса в целом и правильно распределить ресурсы на проведение ремонтно-профилактических работ по видам оборудования.

Для устранения указанных выше недостатков является целесообразным применение методики оценки и прогнозирования обобщенного остаточного ресурса энергооборудования, приведенной далее.

Методика предусматривает ввод дополнительной оценки обобщенного ресурса агрегата на основе его частных ресурсов, представляющих собой нормированные оценки состояния оборудования по отдельно взятым показателям работоспособности, например: коэффициент готовности агрегата (показатель, учитывающий статистику аварий); назначенный ресурс по металлу (показатель, учитывающий старение металлоконструкций); показатели вибрационной обстановки оборудования и др.

Эксплуатация любого энергооборудования характеризуется глубинными процессами, связанными со снижением его ресурса, в частности, параметрических ресурсов, которые отражают запас изменения параметров объекта контроля до критической границы:

, (9.3)

где – текущее значение i -ого параметрического показателя работоспособности; – предельное (аварийное) значение , – номинальное (рабочее) значение ; – частный параметрический ресурс контролируемого агрегата по .

Общее состояние объекта контроля характеризуется также режимными факторами, учитывающими условия и режимы эксплуатации технического объекта, превышение установленных значений которых ухудшает состояние объекта. Действие режимных факторов носит, как правило, интегральный характер, поэтому нормируются их интегральные величины:

, (9.4)

где – j -ый режимный показатель работоспособности; – частный режимный ресурс контролируемого агрегата по показателю ; – функция отклонения от диапазона допустимых значений ; – нормирующий коэффициент; [ t_k, t ] – интервал времени с момента окончания k -го рассматриваемого ремонта до текущего момента времени.

Таким образом, рассмотренные параметрические (9.3) и режимные (9.4) ресурсы оборудования составляют множество частных ресурсов (9.1), характеризующих внутреннее состояние агрегата.

Однако наряду с задачей оценки внутреннего технического состояния агрегата существует задача внешней оценки его технического состояния, необходимой для рассмотрения надежности всего технологического комплекса в целом, элементом которого является данный агрегат. Типовым подходом обобщенной внешней оценки агрегата является оценка параметра потока неисправностей и связанной с ним оценкой времени между событиями этого потока . В общем случае параметры и являются случайными величинами, имеющими нестационарный характер.

Рис. 9.1. Графическое представление ресурса энергооборудования:

– множество частных ресурсов;

– время между событиями внешнего потока текущих неисправностей

 

Далее, можно сформулировать следующие две основные задачи:

- оперативное распознание предаварийной ситуации;

- оценка текущего остаточного ресурса стареющего оборудования.

Рассмотрим постановку задачи оперативного распознания предаварийной ситуации на контролируемом оборудовании.

Необходимо найти решающую функцию:

, (9.5)

где – обобщенный параметрический ресурс оборудования; – значение предаварийной границы для обобщенного параметрического ресурса; – индикаторная функция.

Решающая функция (9.5) описывает два основных состояния контролируемого оборудования:

а) неравенство (9.5) выполнено – прогнозируется аварийная ситуация на ближайшем интервале времени ;

б) неравенство (9.5) не выполнено – аварийная ситуация не прогнозируется.

Возможны следующие ошибки решения неравенства (9.5):

- решающей функцией прогнозируется нормальная работа оборудования, а в действительности произошел отказ – ситуация пропуска аварийной ситуации ;

- решающей функцией прогнозируется аварийная ситуация на оборудовании, а в действительности отказа не было – ситуация возникновения ложной тревоги .

Запишем относительные частоты возникновения указанных ошибок решения:

, (9.6)

, (9.7)

где – общее число рассматриваемых отказов.

Обобщенный параметрический ресурс оборудования рассчитывается по формуле[32]:

, (9.8)

, , , (9.9)

где – удельные весовые коэффициенты частных параметрических ресурсов в составе обобщенного; n – общее число рассматриваемых частных ресурсов.

Из формулы обобщенного ресурса (9.8) и накладываемых ограничений (9.9) видно, что обобщенный ресурс отражает аварийные ситуации для сложного агрегата, т.к. если по какому-либо частному параметрическому показателю возникла аварийная ситуация то также покажет аварийную ситуацию (). И наоборот, если все параметрические частные показатели находятся в области своих рабочих значений , то и обобщенный ресурс покажет нормальное рабочее состояние оборудования в целом (). При этом, если один из весовых коэффициентов частных ресурсов равен 1 (), то обобщенный ресурс будет равен значению соответствующего частного ресурса. Следовательно, обобщенный параметрический ресурс (9.8) может быть использован в решении задачи оперативного распознания предаварийных ситуаций на контролируемом оборудовании.

В итоге, ставится задача найти оптимальные значения и с точки зрения минимума пропусков аварийных ситуаций и возникновения ложных тревог. Формализованная постановка задачи:

. (9.10)

Далее рассмотрим задачу оценки текущего параметрического остаточного ресурса оборудования.

Для оценки текущего остаточного ресурса оборудования, выраженного в единицах времени, необходимо найти функциональную зависимость

, (9.11)

где – оценка времени между отказами рассматриваемого потока; – масштабный коэффициент ().

Оценка остаточного ресурса в относительных единицах (0…1 или 0…100%) может быть рассчитана по формуле:

, (9.12)

где – остаточный ресурс оборудования; – текущее время с момента окончания последнего текущего ремонта.

Функциональная зависимость (9.11) может быть определена следующим образом:

, (9.13)

, (9.14)

, , ,

где – выработка интервала времени между отказами ; – удельные весовые коэффициенты рассматриваемых частных ресурсов оборудования в составе ; – масштабный коэффициент; – индикаторная функция ошибок.

В этом случае возможны ошибки, аналогичные рассмотренным ранее, а именно:

1) – пропуск аварийной ситуации;

2) – возникновение ложной тревоги.

Относительные частоты возникновения указанных ошибок запишем по аналогии с формулами (10.6) и (10.7):

,

,

В итоге ставится задача найти оптимальные значения и с точки зрения минимума пропусков аварийных ситуаций и возникновения ложных тревог. Формализация поставленной задачи:

. (9.15)

Методы решения поставленных задач (9.10) и (9.15), с применением методов интеллектуального анализа данных, подробно описаны в работах авторов[33].