5.4. Математичне моделювання оцінки технічного стану мембранного насосного агрегату з гідроімпульсним приводом
Одним з підходів для діагностування технічного стану насосних агрегатів та їх приводів є вібродіагностика [42], яка найчастіше використовується для відцентрових насосів і дозволяє виявляти несправності підшипникових та інших вузлів, які створюють вібрацію, причому, чим складніше об’єкт діагностування, тим більш невизначеним стає спектр вібрації, і тим складніше виявити інформативну частину сигналу, що змінюється [6, 191]. Також слід зазначити, що методи вібраційної діагностики складно адаптувати для виявлення несправностей іншого походження, зокрема, розтягнення або розриву мембрани, втрати жорсткості пружин, зношення пар тертя, несправність в клапанній групі або елементах ПГС [191]. Актуальною є задача розробки математичних моделей, які б дозволяли виконувати комплексний аналіз всієї системи та забезпечували розпізнавання зазначених несправностей [89, 200, 204].
Вибір сукупності параметрів, необхідних для постановки діагнозу, залежить від необхідної глибини діагнозу [6, 43, 47]. Як вхідні змінні нечіткої моделі будуть використані найбільш інформативні показники роботи системи: робочий тиск (тиск робочої рідини в гідросистемі), частота ходів робочого органу – поршня з мембраною, тиск на виході з насосу, аналіз яких дозволяє зробити висновок про причини несправностей елементів МНАГІП.
Система, що розглядається, складається з ГІП та МНА з такими номінальними параметрами: робочий тиск х1 = 160 кгс/см2 (16 МПа), частота ходів робочого органу х2 = 30 хв-1, тиск на виході з насосу х3 = 5 кгс/см2 (0,5 МПа) [139 – 141].
Для вибраної системи побудуємо математичну модель, яка базується на методах нечіткої логіки [55, 85, 164, 197, 204]. Вхідними змінними будуть зазначені показники роботи системи, а вихідною змінною – стан системи. При необхідності, для покращення якості діагностування, в математичну модель можна вводити і інші додаткові змінні, які характеризують роботу гідравлічної системи та гідроімпульсного привода.
Для опису вхідних х1, х2, х3 та вихідних d змінних використаємо лінгвістичну оцінку відповідно до визначених термів (табл. 3.1), опис яких здійснимо за допомогою функції належності вигляду [164, с. 41]
,
(3.27)
де с – координата максимуму функції належності; b – коефіцієнт концентрації-розтягування функції належності.
Результат діагностування формується на основі дерева логічного висновку (рис. 3.3) та експертної бази знань, яка є нечітким носієм інформації про причинно-наслідкові зв’язки між входом та виходом. Фрагмент нечіткої бази знань наведений в табл. 3.2 [139 – 141].
Для отримання результатів моделювання
складемо, на основі експертної бази
знань і термів функції належності, базу
нечітких логічних рівнянь, при цьому
будемо використовувати операції ●
(І-min) та
(АБО-max). Ваги окремих логічних правил
рівні одиниці, оскільки даний етап
передбачає лише грубе налаштування
моделі.
Таблиця 3.1
Лінгвістична оцінка змінних
Пара-метри |
Назва, розмір-ність |
Діапазон значень |
Терми |
х1 |
Робочий тиск, кгс/см2 (МПа) |
100...210 (10…21) |
дуже низький (WL), низький (L), номінальний (N), високий (H) |
х2 |
Частота ходів, хв-1 |
0 … 40 |
дуже мале (WL),мале (L), номінальне(N), велике (H) |
х3 |
Тиск на виході, кгс/см2 (МПа) |
0 … 5 (0…0,5) |
дуже низький (WL), низький (L), номінальний (N) |
d |
Стан системи |
- |
норма (d1), пошкодження мембрани (d2), втрата жорсткості пружин (d3), зношення пар тертя (d4), несправність в клапанній групі (d5) |
Рис. 3.3. Дерево логічного висновку
Таблиця 3.2