- •Автоматизированные информационно-управляющие системы Учебное пособие
- •Оглавление
- •Часть I. Автоматизированные информационно-управляющие системы Основные понятия
- •Глава 1. Информационно-управляющие системы реального времени §1.1. Особенности информационно-управляющих систем реального времени
- •1.1.1. Определение и основные характеристики информационно-управляющих систем реального времени
- •1.1.2. Операционные системы реального времени
- •1.1.3. Обзор систем реального времени
- •§1.2. Построение информационно-управляющих систем реального времени на базе операционной системы qnx
- •§1.3. Scada – системы
- •§1.4. Scada – система trace mode
- •1.4.1. Обзор системы trace mode
- •1.4.2. Функциональная структура пакета
- •1.4.3. Обзор внедрения системы trace mode
- •§1.5. Программно-технический комплекс DeltaV
- •1.5.1. Обзор системы DeltaV
- •1.5.2. Концепции системы DeltaV
- •1.5.3. Программные приложения DeltaV
- •§1.6. Программно-технический комплекс Квинт
- •1.6.1. Описание
- •1.6.2. Структура программно-технического комплекса Квинт
- •1.6.3. Архитектура
- •1.6.4. Контроллеры
- •1.6.5. Рабочие станции
- •1.6.6. Сети
- •1.6.7. Система автоматизированного проектирования асу тп
- •1.6.8. Примеры внедрения
- •§1.7. Системы автоматизации фирмы Siemens8
- •1.7.1. Состав программно-технического комплекса Totally Integrated Automation
- •1.7.2. Примеры автоматизации технологических процессов9
- •§1.8. Системы автоматизации фирмы авв10
- •1.8.1. Основные направления деятельности
- •1.8.2. Системы управления, предлагаемые авв Автоматизация в России
- •Глава 2. Обеспечивающие подсистемы информационно-управляющих систем и их характеристики §2.1. Программное обеспечение управления процессами
- •2.1.1. Реализация языков программирования стандарта мэк 6-1131/3 в системе trace mode
- •2.1.2. Описание языков программирования
- •2.1.3. Реализация регуляторов и объектов управления в scada-системе TraceMode
- •§2.2. Программное обеспечение секвенциально-логического управления
- •2.2.1. Программируемые логические контроллеры
- •2.2.2. Языки программирования логических контроллеров
- •2.2.3. Пример реализации секвенциально-логических алгоритмов в trace mode
- •§2.3. Средства идентификации и оптимизации
- •2.3.1. Идентификация характеристик технологических объектов
- •2.3.2. Идентификация характеристик технологических объектов с использованием стандартных методов Excel
- •2.3.3. Решение задачи оптимизация технологических объектов
- •§2.4. Средства интеллектуального анализа данных
- •2.4.1. Общие представления о Data Mining13
- •2.4.2. Задачи Data Mining
- •2.4.3. Классы систем Data Mining
- •2.4.4. Основные этапы Data Mining
- •Глава 3. Проектирование информационно-управляющих систем §3.1. Основные проблемы, системный подход и последовательность разработки
- •§3.2. Адаптация информационно-управляющих систем к области применения
- •§3.3. Информационные технологии проектирования иус
- •§3.4. Концепции информационного моделирования
- •Часть II. Примеры автоматизированных информационно-управляющих систем в управлении энергетической эффективностью технологических процессов
- •1. Оперативное управление технологическими процессами с прогнозом показателей энергетической эффективности16
- •2. Оперативное управление потоками энергетических ресурсов в производственных сетях с учетом динамики их аккумулирования19
- •3. Автоматизированная система диспетчерского управления теплоснабжением зданий на основе полевых технологий20
- •4. Паспортизация промышленных потребителей топливно-энергетических ресурсов с использованием средств автоматизации21
- •5. Оперативное управление экономичностью водяных тепловых сетей на основе макромоделирования22
- •Подсистема автоматизированного анализа режимов теплоснабжения
- •Методика анализа режимов тепловых сетей на основе макромоделирования
- •Программное обеспечение анализа режимов тепловых сетей на основе макромоделирования
- •6. Оперативное регулирование экономичности горения в энергетических котлах24
- •7. Автоматизированный мониторинг тепловой экономичности оборудования электрических станций 27
- •Резервы тепловой экономичности котлов
- •Показатели энергетических ресурсов турбоагрегатов
- •Резервы тепловой экономичности турбоагрегатов
- •Оптимальное использование пара
- •8. Оптимизация нагрузки параллельно работающих турбоагрегатов по данным эксплуатации при неполных исходных данных28
- •Постановка задачи оптимизации
- •Решение задачи оптимизации
- •Программа «тг-пар»
- •Пример работы программы
- •9. Автоматизированная информационная система мониторинга остаточного ресурса энергетического оборудования30
- •Методика оценки обобщенного остаточного ресурса энергетического оборудования
- •Алгоритм оперативной оценки обобщенного остаточного ресурса энергооборудования с учетом состояния металла
- •Программное обеспечение аис «Ресурс»
- •10. Автоматизированное управление процессами в охладительных установках электрических станций35
- •Факторы, влияющие на охлаждение
- •Устройство и основные характеристики градирен
- •Оптимизация работы башенных градирен
- •11. Автоматизированная компрессорная установка41
- •Математическое описание объекта управления
- •Анализ вариантов установки пароструйного компрессора для подачи пара в деаэраторы энергокорпуса
- •Автоматизированная система управления пароструйным компрессором
- •12. Лингвистический подход к оптимизации управления вельц-процессом45
- •Алгоритм выделения области Парето-оптимальных режимов в информационной базе данных
- •Нечеткие зависимости (лингвистические правила) в управлении процессом вельцевания
- •13. Энергетический менеджмент производства огнеупоров48
- •Приложение. Обзор промышленных сетей
- •1. Протокол передачи данных modbus50
- •2. Протокол передачи данных bitbus
- •3. Протокол передачи данных anbus
- •4. Протокол передачи данных hart
- •5. Протокол передачи данных profibus52
- •5.1. Независимые от поставщика взаимодействия между промышленными объектами (Fieldbus Communication).
- •5.2. Семейство profibus
- •5.3. Основные характеристики profibus-fms и profibus-dp
- •5.3.1. Архитектура протокола profibus
- •5.3.2. Физический Уровень (1) протокола profibus
- •5.4.1. Прикладной Уровень (7)
- •5.4.2. Коммуникационная модель
- •5.4.3. Объекты коммуникации
- •5.4.4. Сервисные функции fms
- •6. Полевая шина foundation Fieldbus53
Алгоритм оперативной оценки обобщенного остаточного ресурса энергооборудования с учетом состояния металла
Одним из ключевых и наиболее важных показателей работоспособности, определяющих срок службы энергоагрегатов, работающих в условиях высоких температур и давлений, является состояние металла. Далее рассмотрим алгоритм оперативной оценки обобщенного остаточного ресурса энергетического оборудования с учетом состояния металла.
Одной из основных причин повреждения металла энергооборудования, эксплуатируемого при высокой температуре, является его ползучесть. Ползучесть – это пластическая деформация, которая увеличивается со временем под действием постоянного напряжения при постоянной высокой температуре34. Процессы ползучести металла наблюдаются также при относительно низких температурах и напряжениях, однако скорость ползучести в таких случаях может быть пренебрежимо малой. Графическая зависимость изменения деформации от времени, называемая кривой ползучести, приведена на рис. 9.2.
Рис. 9.2. Зависимость деформации от времени (кривая ползучести):
1 – неустановившаяся ползучесть;
2 – установившееся ползучесть;
3 – ускоренная ползучесть
Обычно кривая ползучести характеризуется тремя стадиями.
В стадии 1 – неустановившейся (первичной) ползучести – скорость деформации уменьшается с течением времени.
В стадии 2 – установившейся (вторичной) ползучести – скорость деформации остается практически постоянной.
В стадии 3 – ускоренной ползучести (стадии разрушения) – скорость деформации увеличивается с течением времени. Увеличение скорости ползучести на третьей стадии связано обычно с возрастанием нагрузки и физическими изменениями структуры металла. Третья стадия завершается лавинной ползучестью – разрушением.
Продолжительность каждой стадии зависит от свойств металла, температуры и напряжения. Иногда ползучесть может протекать в течение длительного времени и практически не достигать третьей стадии. Если напряжение и температура очень высоки, то вторая стадия процесса ползучести может отсутствовать (первая стадия непосредственно переходит в третью).
Для оценки времени до разрушения элементов паропроводов может быть использована обобщенная параметрическая зависимость Ларсона-Миллера, в которой, помимо напряжения, температуры и времени, учитываются действующие напряжения и механические свойства материалов паропроводов:
(9.16)
где LM*
– коэффициент Ларсона-Миллера, Т
– температура рабочей среды, оК,
— действующее напряжение, МПа,
– временное сопротивление разрыву при
температуре 20 оС,
МПа.
Как показали статистические данные, разрушение гибов из стали 12Х1МФ происходит преимущественно при коэффициенте Ларсона-Миллера LM* > 20.
Таким образом, алгоритм оперативного расчета обобщенного остаточного ресурса оборудования с учетом состояния металла может быть представлен в следующем виде:
Составление статистической базы данных используемых в энергетическом оборудовании гибов.
Определение экспертами диагностируемых гибов по следующим критериям:
– гибы, работающие в наиболее жестких условиях (высокие температура, давление);
– гибы, обладающие наибольшим временем наработки.
При проведении останова энергетического оборудования измерение действующего напряжения ( , МПа) и временного сопротивления разрыву при температуре 20 оС (
,
МПа).Измерение и накопление значений контролируемых показателей работоспособности и .
Расчет значения критического ресурса (9.2) оборудования.
Вычисление расчетного времени до разрушения каждого выбранного элемента энергетического оборудования по формуле (9.16)
Выбор минимального значения расчетного времени до разрушения среди выбранных элементов
.Вычисление доли исчерпания ресурса
.Расчет обобщенного остаточного ресурса энергооборудования по формулам (9.12)–(9.14) и корректировка работы энергетического оборудования с учетом расчетного времени
.
Применение данного алгоритма позволит повысить точность и достоверность оценки остаточного ресурса агрегата за счет оперативного контроля состояния металла, режимов работы оборудования, а также статистических и фактических показателей его работоспособности.
Описанные выше методика и алгоритм оценки остаточного ресурса энергооборудования легли в основу разработанной программы для ЭВМ «Автоматизированная информационная система «Ресурс».
