Automation of monitoring and exploitation management of pointwork electric motor parks based of the parameters of current technical state

УДК 519.711.2 В. В. СКАЛОЗУБ, О. М. ШВЕЦ (ДИИТ) АВТОМАТИЗАЦИЯ МОНИТОРИНГА И УПРАВЛЕНИЯ ЭКСПЛУАТАЦИЕЙ ПАРКА ЭЛЕКТРОДВИГАТЕЛЕЙ ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНЫХ СТРЕЛОЧНЫХ ПЕРЕВОДОВ НА ОСНОВЕ ПАРАМЕТРОВ ТЕКУЩЕГО ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ Разработана технология эксплуатации парков электродвигателей железнодорожных стрелочных переводов с использованием нечетко-статистических экспертных систем. Технология включает мониторинг и диагностику текущего технического состояния двигателей без исключения из привода, позволяет определить очередность ремонтов двигателей. Ключевые слова: парк электродвигателей, мониторинг, диагностирование, нечетко-статистические экспертные системы, эксплуатация по текущему состоянию Введение Одним из основных требований к железнодорожным перевозкам является обеспечение их безопасности. При этом ответственными системами являются стрелочные переводы с электродвигателями (ЭД) постоянного тока, которых в Укрзализныце (УЗ) имеется свыше 30 тыс., из них на Приднепровской железной дороге – 8 тыс. В связи с этим задача обеспечения работоспособности, а также сокращения расходов на эксплуатацию и ремонт парков ЭД, является актуальной. Электродвигатели постоянного тока широко используются в промышленности и на железнодорожном транспорте, где в настоящее время обслуживание и ремонт ЭД стрелочных переводов выполняется по планово-предупредительному методу. При этом предполагается исключение ЭД из эксплуатации, что требует значительных материальных и временных ресурсов. Ремонт и замена стрелочных приводов происходит согласно принятым в УЗ нормативам, что часто ведет к преждевременному капитальному ремонту двигателя с неиспользованным ресурсом. Для парков ЭД важной и все более актуальной задачей является переход к обслуживанию ЭД с учетом текущего технического состояния [1]. Для автоматизированного решения этой задачи необходимо разработать эффективную технологию, соответствующие модели и методы, а также создать программнотехнические средства для эксплуатации парков ЭД, которые обеспечивают своевременную оценку фактического состояния двигателей, а в случае исчерпания технических ресурсов указывают на необходимость их замены, или же позволяют определить очередность ремонтов ЭД в условиях ограниченных временных и других ресурсов [2]. Своевременная диагностика двигателей позволяет значительно сократить расходы на их эксплуатацию и ремонт. Выявление в условиях эксплуатации неисправности задолго до полного отказа ЭД дает возможность повысить безопасность и снизить издержки, вызванные простоем и обслуживанием соответствующих приводов. В статье разработан метод и информационная технология автоматизированного мониторинга и диагностирования парка ЭД железнодорожных стрелочных приводов без их исключения из эксплуатации. Технология основана на формировании средствами интеллектуальных систем индивидуальных моделей процессов эксплуатации ЭД стрелочных переводов. Она позволяет выявлять больше неисправностей, чем применяемые в УЗ методы диагностирования, а также дает возможность определять скрытые неисправности двигателя задолго до его отказа. Разработка современных методов и средств, обеспечивающих возможность эксплуатации парков ЭД на основе параметров их текущего состояния, является актуальной для железных дорог Украины. Многоуровневая система моделей для управления эксплуатацией парка электродвигателей стрелочных переводов на основе параметров текущего состояния Общая схема разработанной автоматизированной системы управления эксплуатацией (АСУЭ) парка электродвигателей (ПЭД) представлена на рис. 1. Здесь показано, что кабеля, питающие стрелочные двигатели, сводятся в релейную, где происходит снятие кривой тока © Скалозуб В. В., Швец О. М., 2012 70 электродвигателей, что позволяет реализовать постоянный контроль технического состояния всех стрелочных электродвигателей на станции без исключения ЭД из процесса эксплуатации. из модуля диагностирования передается в модуль очередности ремонта электродвигателей, который рассчитывает рекомендации о порядке ремонта ЭД. Разработанная АСУЭ ПЭД производит измерения характеристик двигателя, находящегося под воздействием номинальных, рабочих значений напряжения, тока, магнитного поля и центробежных сил. Это позволяет выявлять больше неисправностей, чем при использовании статических методов диагностики, и делает возможным замену электродвигателя до его полного выхода из строя. Разработанные модели диагностирования могут автоматически настраиваться для выявления новых видов неисправностей на основе анализа тока двигателей с эталонными неисправностями. Применение системы не требует высококвалифицированного инженера электромеханика как для настройки, так и для эксплуатации. Получение частотного спектра рабочего тока электродвигателя Рис. 1. Многоуровневая система управления эксплуатацией парка электродвигателей стрелочных переводов Автоматизированная технология диагностики и управления парком ЭД основана на анализе частотного спектра рабочего тока двигателя. Дискретизация тока электродвигателя реализуется в блоке аналого-цифрового преобразователя (АЦП), получение спектральных характеристик тока ЭД реализовано с помощью быстрого преобразования Фурье (БПФ). Входными данными модуля мониторинга электродвигателей является частотный спектр тока ЭД, рассчитанный в блоке БПФ. Для каждого электродвигателя формируется индивидуальная модель (ИМ), которая хранит спектральные характеристики исправного состояния двигателя. Модуль мониторинга сравнивает спектр, полученный из блока БПФ, со спектром исправного состояния, прочитанного из соответствующей ИМ ЭД. При обнаружении существенных различий в этих спектрах модуль мониторинга передает спектральные характеристики анализируемого ЭД в модуль диагностирования. На выходе модуля диагностирования получаем оценки достоверностей выявляемых неисправностей электродвигателя. Эти оценки сохраняются в ИМ ЭД, формируя временной ряд, который используется для прогнозирования технического состояния электродвигателя. Текущее и спрогнозированное техническое состояние каждого ЭД Для получения спектра рабочий ток двигателя был дискретизирован. Разрядность выборки составляла 16 бит, а частота дискретизации – f d = 11025 Гц. Для последующей обработки полученная последовательность дискретных значений записывалась в wav-файлы, соответствующие стандарту файлов uncompressed Microsoft PCM audio. Согласно теореме Найквиста-Котельникова максимальная частота спектра f max после дискретизации аналогового сигнала составила f max = 0,5 ⋅ f d = 5512,5 Гц, что достаточно для отражения физических процессов в двигателе. При получении частотного спектра тока двигателя размер блока БПФ Fs был выбран равным Fs = 512 . Следовательно, ток двигателя был представлен N h = 0,5 ⋅ Fs = 256 гармониками преобразования Фурье. Частотное разрешение гармоник спектра при этом составило f ∆f = max ≈ 21,5 Гц. Каждая гармоника в полуNh ченном множестве гармоник { fi } имела частоту, равную fi = ∆f * i Гц, i = 1, N h , (1) и была представлена парой коэффициентов ( Rei , I (...truncated)