Your SlideShare is downloading. ×
Prilog Razumijevanju Monitoringa Stanja U Realnom Vremenu
Upcoming SlideShare
Loading in...5
×

Thanks for flagging this SlideShare!

Oops! An error has occurred.

×
Saving this for later? Get the SlideShare app to save on your phone or tablet. Read anywhere, anytime – even offline.
Text the download link to your phone
Standard text messaging rates apply

Prilog Razumijevanju Monitoringa Stanja U Realnom Vremenu

924

Published on

Published in: Technology, Business
0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total Views
924
On Slideshare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
0
Actions
Shares
0
Downloads
0
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

Report content
Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
No notes for slide

Transcript

  • 1. 1
  • 2. 2
  • 3. PRILOG RAZUMIJEVANJU MONITORINGA STANJA U REALNOM VREMENU dr Marinko Aleksić dipl.inž.1 dr Petar Stanojević dipl.inž. mr Sead Cvrk dipl.inž. REZIME Monitoring stanja u realnom vremenu ili kontinuirani monitoring je proces stalnih inspekcija ili nadgledanja rada opreme u cilju osiguravanja ispravnog funkcionisanja i otkrivanja nenormalnosti koje najavljuju nastupajući otkaz . Pogodan je za opremu kod koje nije moguće predvidjeti trend trošenja, odn. propadanja periodičkim pregledima, gdje oflajn pregledi nisu poželjni i gdje kritičnost otkaza zahtijeva stalnu pažnju nad procesom ili opremo.Upravo to ga svrstava u veoma skupu mogućnost u okviru koncepcije održavanja prema stanju. OSNOVNE DEFINICIJE I ZADACI Poznato je da monitoring stanja predstavljaju dijagnostičke inspekcije na rutinskoj bazi. Ako se tehnički omogući direktan i stalan pristup mjernim tačkama, odn. stalano ili veoma često mjerenje, nakon toga unos i obrada tih podataka odgovarajućim softverskim paketom, onda se govori o kontinuiranom monitoringu (engl.- continuous condition monitoring), monitoringu u realnom vremenu (engl.-real-time condition monitoring) ili onlajn monitoringu (engl.- on-line condition monitoring). Neki od motiva da se pre e na monitoring u realnom vremenu su: • Postrojenje je ekstremno kritično • Pristup opremi je veoma težak ili opasan • Nedostatak ljudstva za prediktivne inspekcije • Veliki broj opreme na kojoj treba provoditi dijagnostiku • Karakteristike otkaza ne mogu se identifikovati rutinskom inspekcijom • Vrijeme nastupanja otkaza je kraće od periodike inspekcija • Karakteristike otkaza nisu uopšte predvidljive Pored osnovnog cilja da se izbjegnu neplanirani otkazi, može se reći da se kontinuiranim monitoringom postiže iskorišćenje opreme u svim pa i abnormalnim situacijama. Tako se npr. 1 dr Marinko Aleksić, dipl.inž. Odsjek za standardizaciju Ministarstva odbrane, Podgorica, e-mail:marinko@t- com.me, dr Petar Stanojević, dipl.inž. NIS, Novi Sad, e-mail:petar.stanojevic@nis.rs, mr Sead Cvrk dipl.inž. Mornarica Vojske Crne Gore 3
  • 4. mogu pratiti razni parametri pri maksimalnim opterećenjima, a koji nisu predvi eni za regulaciju sistemom automatskog upravljanja. Tako e se postiže sposobnost da se dostigne maksimalni vijek opreme pažljivim praćenjem i dokumentovanjem stanja opreme, te korišćenje tih informacija za balansiranje opterećenja u realnom vremenu. Tako e, skupljeni podaci mogu se koristiti za podešavanje radnih procedura. I na kraju, onlajn monitoring generiše detaljnije podatke koji se mogu koristiti za dijagnozu najvjerovatnijih uzroka otkaza ili defekta. Neki otkazi se mogu desiti samo pod posebnim stresnim i teško ponovljivim okolnostima. Zbog toga tekuće procedure održavanja teško mogu da ga dijagnostikuju. Ugra eni monitoring sistemi imaju sposobnost da detektuju i izoluju otkaz kada se desi u takvoj situaciji . Neki od zadataka monitoringa u realnom vremenu su: 1. Detekcija starta evolucije otkaza 2. Klasifikacija evolucije otkaza 3. Modelovanje i praćenje degradacije: kvantifikacija stepena degradacije komponente ili sistema 4. Predikcija preostalog korisnog životnog vijeka postrojenja sa velikim stepenom sigurnosti 5. Predvi anje otkaza: utvr ivanje elementa ili sklopova kojim je otkaz blizak i procjena vremena otkaza 6. Otkrivanje otkaza: identifikacija da je neki element ili komponenta sistema otkazao 7. Identifikacija otkaza: utvr ivanje koji je element u otkazu 8. Preporuka za postupak poslužioca: u situaciji kada se javi nekoliko alarma, poslužilac treba da ima informaciju o njihovoj kritičnosti i uzroku, a ne da se konfrontira s njima. Tako je njegova rekacija na alarm brza i tačna. 9. Preduzimanje korektivne akcije od strane upravljačkog sistema 10. Planiranje održavanja: odre ivanje odgovarajućih vremena za preventivne ili korektivne operacije na sistemu 11. Korekcija greške: procjena korektnih vrijednosti parametara, mjerenja onih koji su otkazali 12. Pomoć održavaocima u opravci 13. Omogućavanje povratne sprege za unapre enje dizajna 4
  • 5. Otkazi se konstantno dešavaju u velikim mehaničkim sistemima. Integracija signala u jednu lokaciju pojačava minorne otkaze koji se konstantno dešavaju, ali nisu katastrofalni za funkciju kompletnog sistema. Me utim, takvi otkazi utiču na sistemske performanse. Efekti takvih otkaza postaju veoma jasni ako se pažljivo motri funkcionisanje sistema uopšte. Mnogi od tih ranije neotkrivenih otkaza utiču na sistem tokom dužeg perioda vremena, prije nego što se Slika 1. Ekranski prikaz monitoringa brodske turbine desi veći otkaz. Skupljanje informacija na jednom mjestu omogućava kreiranje kompjuterskih provjera i rutina za uočavanje takvih malih otkaza prije nego što dovedu do kompletnog sistemskog otkaza. Analiza mikroskopskih otkaza provodi se korišćenjem alarmnih nivoa i stabla otkaza koji su dio ekspertnog sistema . Sisteme za monitoring u realnom vremenu ne treba miješati sa sistemima za automatsko upravljanje ili regulaciju procesa. U takvim sistemima tako e se nalazi odre eni broj senzora, koji služe kao davači informacije u regulacionoj povratnoj sprezi. Ako se uvodi monitoring u realnom vremenu, onda informacije sa tih davača treba obavezno koristiti i za potrebe monitoringa stanja, s tim da se ne poremeti regulacioni proces. Za potrebe monitoringa stanja 5
  • 6. postavljaju se često dodatni senzori, koji samo služe u tu svrhu. Na slici 1. je dat jedan ekranski prikaz ICAS - brodskog sistema integrisanog od sistema za onlajn monitoring stanja i sistema CMMS. Vidi se grafički šematski prikaz brodske turbine, pokazivanja odre enih senzora temperature ležajeva, stanje nivokaza u tankovima goriva, trendovi odre enih parametara, vremenska slika startovanja turbine, broj sati rada, broj startovanja turbine itd. Ono što treba uočiti jeste da se svi ovi senzori služe samo u svrhu održavanja prema stanju. Regulacija procesa rada brodske turbine vrši se na posebnom sistemu, a svi ovi parametri se prate sa senzora koji su pretežno naknadno ugra eni za potrebe održavanja prema stanju. Sistemi za monitoring u realnom vremenu operišu sa ogromnim brojem podataka. Da bi se smanjila njihova količina, stalan dotok podataka se vrši sa kritičnih mašina, a čim priroda procesa to dozvoljava senzori su aktivni samo na vremenskoj bazi. Ne samo protok velikog broja podataka, već i mnoštvo ure aja i algoritama zahtijeva snažnu softversku arhitekturu. INTEGRACIJA SISTEMA Veoma bitna odlika softvera savremenih sistema za monitoring u realnom vremenu je korišćenje: ekspertnih sistema, pojedinih tehnika tzv. mekog računarstva (fazi logika, neuronske mreže, genetsko računarstvo) i tehnika inteligentnih sistema (data mining, data warehousing, inteligentni agenti). Ekspertni sistem u održavanju je računarska aplikacija koja teži da oponaša rad čovjeka eksperta - stručnjaka koji posjeduje izuzetno specijalističko znanje iz dijagnostike i održavanja. Primjenjujući tehnike vještačke inteligencije, ekspertni sistemi usvajaju osnovno znanje koje čovjeku omogućava da se ponaša kao ekspert prilikom rješavanja složenih otkaza ili 6
  • 7. Slika 2. Šema brodskog integrisanog sistema za monitoring u realnom vremenu remonta. Ekspertni sistem simulira proces ljudskog mišljenja primjenom odre enog znanja i zaključivanja. Ono što nekog stručnjaka u održavanju čini ekspertom je veliko znanje, ali ne samo znanje, već i sposobnost razumijevanja problema, vještina prilikom njegovog rješavanja i veliko iskustvo. Neke od mogućnosti tehnika mekog računarstva su: prepoznavanje uzoraka, analiza vremenskih nizova, obrada signala, dugoročne i kratkoročne prognoze, odre ivanje stanja sistema, analiza otkaza i optimizacija postupaka. Što se tiče inteligentnih sistema, za njih je važna odlika učenje u toku odvijanja procesa. Mora se naglasiti da je softverska i hardverska 7
  • 8. tehnologija koja se koristi u prediktivnom održavanju, a naročito u monitoringu u realnom vremenu veoma sofisticirana i složena. Tehnike vještačke inteligencije i ekspertskih sistema spadaju u sam vrh savremenih metoda koje se koriste i u drugim oblastima tehnike. Druga bitna karakteristika jeste povećan stepen integracije pojedinih sistema za dijagnostiku, rezultata vizuelnih inspekcija koji se unose u posebne programe, zatim podataka sa sistema za automatsku regulaciju procesa i CMMS sistema, slika 2. U literaturi takvi sistemi se nazivaju integrisani sistemi održavanja (engl.-Integrated Maintenance System-IMS). Da bi sistem bio istinski integrisan mora postojati zajednička baza podataka sa nerestriktivnim protokom podataka i mogućnostima izvještavanja. Ekspertni sistem mora biti u mogućnosti da prihvati podatke o postrojenju iz bilo kog izvora: onlajn sistema, ručnog unošenja (engl.-Offline), tabela baza podataka, raznih fajlova ili portabl skupljača. Sistem mora biti sposoban da prati stacionarno stanje postrojenja, inicira alarm na osnovu vrijednosti nekog parametra, registruje ostale doga aje koji su od interesa, uspostavlja trendove odre enih parametara. Mnogi načini otkaza mašina ne mogu biti prepoznati ako se ne uzmu i analiziraju nekoliko radnih parametara u isto vrijeme. Zbog toga sistem mora imati sposobnost da omogući, na osnovu kombinacije parametara, viši nivo analize stanja postrojenja, jer bi pružanje samo sirovih podataka dovelo do toga da se mnogo vremena provodi u njihovoj analizi. Sistem ne smije biti ograničen na odre enu klasu mašine. Neki sistemi u toku rada mijenjaju režime ili procesna stanja, pa ako se parametri normalno ponašaju oni prate odre enu krivulju (engl.-baseline). Ako parametri odstupaju od prethodno utvr ene krive može se pratiti pad performansi sistema. Dalje, često nekoliko sistema rade povezano, kao što su pumpa i motor koji je pogoni. Problem otkriven na pumpi može imati uzrok u pogonskom motoru. Zbog toga treba njihove parametre pratiti u isto vrijeme. Ekspertni sistem na osnovu stabla otkaza može da procijeni koji podsistem ili komponenta uzrokuje problem. Takav sistem ne samo da daje rano upozorenje o nastupajućem problemu, već može proslijediti informacije kroz ostale dijelove informacionog sistema održavanja, proizvodnje ili poslovanja. Ako sistem uoči probleme na nekoj pumpi, ta informacija će doći u CMMS gdje se vrši planiranje i raspore ivanje za korektivnu akciju. U isto vrijeme, način otkaza koji je prepoznat dobiće potrebna objašnjenja u obliku savjeta održavaocu. Sve informacije i zahtjevi su u elektronskom obliku, papira skoro da nema. U slučaju da održavaoc mora dodatno proučiti 8
  • 9. sistem na kome će obavljati intervenciju, stoje mu na raspolaganju kompjuterski linkovi prema odgovarajućoj elektronskoj dokumentaciji i procedurama. LITERATURA: [1] Endreny, J.:"Impact Of Maintenance Strategy On Reliability",Final report by the IEEE/PES Task Force,1999. [2] Scott, T.:"Why Use – On Line Systems, New Condition Monitoring Techniques to use for increasingly flexible Plant Operation", Diagnostic Solutions Ltd. [3] "Offline - Online, Which condition monitoring technique fits best?", http://www.pruftechnik.com [4] Farquharson, R.:"Integrated Substation Control and Equipment Monitoring and Diagnostics – An Overview",GE HARRIS Energy Control Systems [5] "Tele-diagnosis: Remote monitoring of large-scale systems", Army Research Office (DAAG55-98-C-0057), 1998. [6] Hunt, K.:"How to Obtain Maximized Predictability of Manufacturing Process Performance through ICAS" [7] Reichard, K., Byington, C.:"Expanding the Foundation for Prognostic Health Management in Complex Mechanical Systems", The Applied Research Laboratory, The Pennsylvania State University [8] Hunt, K.:"How to Obtain Maximized Predictability of Manufacturing Process Performance through ICAS", http://www.idax.com [9] Dewey, L.:"Remote machinery condition monitoring using wireless technology and the Internet", www.reliabilityweb.com [10] "National Science Foundation Workshop On Signal Processing For Manufacturing And Machine Monitoring- Final Report " Les Atlas, University of Washington and Douglas Jones, University of Illinois, Alexandria,1996. [11] Scott, T.:"Integrated Maintenance Systems Applied to Industrial Plant", www.diagnosticsolutions.co.uk 9

×