Kiểm nghiệm trờn thiết bị thực: 1Thu thập và xử lý số liệu

Một phần của tài liệu ứng dụng mạng neural trong chuẩn đoán tình trạng kỹ thuật động cơ điện kéo đầu máy (Trang 25 - 30)

Khảo sỏt đầu mỏy D14Er số hiệu 2014 hiện đang sử dụng tại Xớ nghiệp đầu mỏy Yờn Viờn. ĐCĐK loại JQDR - 410 cú cỏc thụng số cơ

bản như sau: PĐM = 410kW, UĐM: 550V, IĐM: 800A, tỷ số truyền động 17/75, đường kớnh bỏnh xe 1013mm. Sau thời gian khảo sỏt 24 ngày (khoảng 200 giờ mỏy), đó thu được 257000 mẫu số liệu với cỏc giỏ trị

tốc độ, dũng điện và điện ỏp khỏc nhau. Thu thập cỏc TSCĐ:

Tốc độ động cơ nF: sử dụng loại cảm biến phỏt xung quang điện (Encoder - ECD). Tần số được xỏc định bằng phương phỏp đếm xung. Thụng số của cảm biến: Số xung/vũng = 400, Un=15VDC, dạng tớn hiệu

đầu ra: Open collector, lắp trực tiếp với trục bỏnh xe chủđộng của đầu mỏy (tương đương 91 xung/vũng động cơ).

- Tớn hiệu về dũng điện và điện ỏp: Sử dụng cỏc loại cảm biến cú cỏch ly đểđảm bảo an toàn. Cảm biến dũng điện loại từ thụng, mắc trờn mạch động lực của ĐCĐK, dải làm việc 0-2500A, đầu ra 4-20mA. Cảm biến điện ỏp 2500V, đầu ra 4-20mA cỏch ly. Điện ỏp đo được lấy trờn 2 cực nguồn cho động cơ, mắc song song với cỏc thiết bịđo trờn đầu mỏy. Lưu trữ số liệu bằng thẻ nhớ SDCard ghộp nối với vi xử lý qua giao tiếp SDA. Lấy mẫu với chu kỳ <=1sec và khoảng cỏch giữa cỏc điểm ghi <=25m. Xõy dựng hệ thu thập số liệu trờn cơ sở Vi xử lý họ PSoC Cypress 29466. Chương trỡnh được viết bằng ngụn ngữ lập trỡnh C. Cỏc thiết bị ngoại vi phụ trợ: LCD, cổng COM, cú bố trớ nỳt bấm điều khiển nhằm thuận lợi cho sử dụng thiết bị.

3.4.5.2 Phõn tớch số liệu

Lập chương trỡnh đọc và xử lý số liệu sơ bộ trờn mỏy tớnh sử dụng ngụn ngữ lập trỡnh Delphi. Phõn tớch số liệu trờn MathLab 7.0

Hỡnh 3.13: Mẫu đồ thị biểu diễn sự

biến thiờn của UF, IF, nF theo quóng

đường hoạt động.

Hỡnh 3.14: Ước lượng UNF(nF,IF)

Nhận xột: Từđồ thị của U,I,n (hỡnh 3.13), nhận thấy:

Trong khoảng thời gian khởi động, khi bắt đầu đúng cấp nguồn,

động cơ hoạt động ởđiện ỏp rất thấp (10-40V), dũng điện đạt 250A, sau

đú giảm dần, tốc độ quay của động cơ tăng dần từ 0 và đạt tốc độ ổn

định sau thời gian khoảng 100-200 giõy.

Khi động cơ chạy khụng tải, dũng điện xấp xỉ bằng 0, điện ỏp trờn

động cơ rất nhỏ cỡ 10-20V.

Trong đa số thời gian, tốc độ của động cơ (và cảđoàn tàu) biến đổi với gia tốc thấp.

Như vậy, ngoại trừ thời điểm đúng nguồn, trong toàn bộ khoảng thời gian cũn lại, ĐCĐK luụn làm việc ở chếđộổn định, xỏc lập, ảnh hưởng

25 của cỏc hiện tượng quỏ độ vềđiện và từ tới mối quan hệ UF(n, IF) là rất nhỏ.

Ước lượng UFN: Tổng hợp cỏc mẫu số liệu trựng nhau, thu được 118 000 mẫu số liệu UF(n,I). Tiến hành xõy dựng mụ hỡnh ước lượng

UFN với khõu ước lượng là mạng nơron RBF theo mụ hỡnh đó đề xuất. Kết quảước lượng UFN thể hiện trờn đồ thị trong hỡnh 3.14. Mặt phẳng

UFN thể hiện kết quảước lượng trờn toàn vựng cú nghĩa của số liệu. - Với cỏc giỏ trị thấp của tốc độ quay (dưới 20% giỏ trịđịnh mức) và dũng điện (I<=50A), cỏc giỏ trịUF cú độ tản mạn cao. Vựng này ứng với trạng thỏi khởi động của động cơ và trạng thỏi chạy khụng tải. Vựng cũn lại ứng với trạng thỏi làm việc bỡnh thường, số liệu rất tập trung.

- Kết quả ước lượng UFN(n, I) tạo thành một mặt cong trơn, đồng biến theo n, I trong vựng cú số liệu thực nghiệm.

- Mặt phẳng UFN(n,I) bỏm sỏt số liệu thực nghiệm.

Đỏnh giỏ sai sốước lượng trung bỡnh trong cỏc điều kiện hoạt động khỏc nhau bằng cỏch sử dụng cỏc mẫu đo khụng cú trong số liệu học. So sỏnh trung bỡnh mẫu để khử sai số ngẫu nhiờn. Kết quả sai số ước lượng được tổng kết trong bảng sau:

Bảng 3.4: Sai sốước lượng điện ỏp

STT n (ECD) v (vũng/ph) I (A) δ (%)

1 0-1000 0-150 0-50 2.17 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});

2 1000-3000 150-450 50-150 1.13

3 3000 450-750 150-250 0.79

4 >5000 >750 250-350 0.82

- Sai sốước lượng là tương đối nhỏ (từ 0,8 đến 2,17%).

- Sai sốước lượng trong vựng dũng điện thấp là tương đối cao. Vựng cú giỏ trị dũng điện xấp xỉ bằng khụng tương ứng với chế độ khụng tải (thả trụi dốc) của đầu mỏy. Vựng giỏ trị này khụng cú giỏ trị chẩn đoỏn do điều kiện làm việc đặc biệt và sai sốước lượng quỏ cao.

- Cỏc vựng cũn lại cú sai sốước lượng tương đối nhỏ, δ<1% ứng với sai sốước lượng ∆Utx= ±5V.

Trong toàn bộ thời gian lấy mẫu số liệu (24 ngày), thấy ∆Utx khụng

biến đổi nhiều, chứng tỏđộng cơđang làm việc trong trạng thỏi tốt, nờn giỏ trịước lượng ∆Utx khụng cú sự biến thiờn mạnh. Chứng tỏ phộp đo cú độ ổn định cao và thiết bịđang trong trạng thỏi hoạt động tốt. Do

điều kiện thực tế, khụng thu thập được cỏc số liệu với tỡnh trạng hư

Mụ hỡnh bài toỏn ước lượng mức độ đỏnh lửa cổ gúp thụng qua thụng sốvà thuật toỏn được đề xuất cho thấy cú khả năng xỏc định giỏ trị sụt ỏp do tiếp xỳc chổi than đầu ra theo tập thụng sốđầu vào với độ

chớnh xỏc cho phộp đỏnh giỏ và dự bỏo tỡnh trạng đỏnh lửa của hệ thống cổ gúp cũng nhưđưa ra kết luận về hư hỏng.

Phương phỏp ước lượng UFN và chẩn đoỏn ∆Utxđó khắc phục được vấn đề thụng số khụng đồng đều của giữa cỏc thiết bịvà tớnh phi tuyến của tham số bằng cỏch sử dụng ước lượng bằng mụ hỡnh RBF. Nhờđú, cho phộp ước lượng được ∆Utx, gúp phần nõng cao hiệu quả chẩn đoỏn.

Nhn xột

Trong chương 3 đó nghiờn cứu giải quyết bài toỏn chẩn đoỏn dựa trờn mụ hỡnh ước lượng thụng số bằng mạng nơron RBF.

Đề xuất 2 mụ hỡnh chẩn đoỏn động cơđiện kộo dựa trờn 2 thụng số

nhiệt độ và sụt ỏp do tiếp xỳc chổi than (∆Utx)sử dụng mạng RBF như

khõu ước lượng thụng số. Đó tiến hành xõy dựng và lấy số liệu từ mụ hỡnh mụ phỏng, xỏc định cấu trỳc mạng và kiểm tra sai số trờn cơ sở bộ

số liệu mụ phỏng. Tiến hành thực nghiệm trờn đối tượng thực đạt kết quả tốt. Kết quả thu đươc đạt yờu cầu về khả năng chẩn đoỏn và sai số, chứng tỏ việc sử dụng mạng nơron trong bài toỏn chẩn đoỏn là phự hợp và cú thể ỏp dụng.

KẾT LUẬN

Trờn cơ sở nghiờn cứu những vấn đề chẩn đoỏn kỹ thuật cho ĐCĐK và ứng dụng mạng nơron, luận ỏn đó đi sõu giải quyết bài toỏn chẩn

đoỏn dựa trờn mụ hỡnh ước lượng thụng số bằng mạng nơron RBF và thực hiện được mục tiờu của luận ỏn đó đề ra.

Những kết quả chớnh thu được trong luận ỏn:

1. Đó xõy dựng mụ hỡnh cấu trỳc và phõn tớch mụ hỡnh grap ĐCĐK trong trạng thỏi hoạt động; Từ đú đề xuất tập thụng số chẩn đoỏn (TSCĐ) phự hợp cho bài toỏn phỏt hiện lỗi và phõn biệt lỗi ĐCĐK theo khả năng thu thập dữ liệu, mức độ giỏ trị và ý nghĩa thụng tin của cỏc thụng sốđú đối với trạng thỏi hoạt động của ĐCĐK, tạo khả năng cho phộp xõy dựng cỏc hệ thống thu thập và lưu trữ số liệu cho thiết bị,

2. Đó xõy dựng mụ hỡnh và giải quyết bài toỏn chẩn đoỏn kỹ thuật dựa trờn mụ hỡnh ước lượng thụng số bằng mạng nơron RBF,

27 + Đề xuất phỏt hiện lỗi ĐCĐK dựa trờn thụng số nhiệt độ, cú khả

năng xỏc định nhiệt độđầu ra theo tập thụng số đầu vào với độ chớnh xỏc cao. Sai số giữa nhiệt độ dựđoỏn và nhiệt độđầu ra cho phộp đỏnh giỏ và dự bỏo tỡnh trạng của đối tượng và đưa ra kết luận về hư hỏng.

+ Đề xuất mụ hỡnh chẩn đoỏn ước lượng mức độđỏnh lửa cổ gúp của ĐCĐK dựa trờn thụng số sụt ỏp do tiếp xỳc chổi than (∆Utx), cú khả

năng xỏc định giỏ trị sụt ỏp do tiếp xỳc chổi than đầu ra theo tập thụng số đầu vào với độ chớnh xỏc cho phộp đỏnh giỏ và dự bỏo tỡnh trạng

đỏnh lửa của hệ thống cổ gúp cũng nhưđưa ra kết luận về hư hỏng. Kết quảđược chứng minh bằng mụ hỡnh đối chứng và kết quả kiểm tra trờn

đối tượng thực nghiệm. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});

Những kết quả trờn cho thấy, phương phỏp ước lượng sử dụng mạng nơron cú thể sử dụng như một phương phỏp ước lượng tham số cho mụ hỡnh chẩn đoỏn. Nú hiệu quả hơn so với cỏc phương phỏp mụ hỡnh húa toỏn học với cỏc bài toỏn cú hàm truyền đạt chưa rừ hoặc khú thiết lập,

đặc biệt là cú thể sử dụng trong quỏ trỡnh tớch lũy và thu thập số liệu (số

liệu thống kờ ớt và đang cập nhật). Phương phỏp được đề xuất sử dụng tập số liệu kớch thớch đầu vào và đỏp ứng đầu ra của đối tượng trong trường hợp bỡnh thường và lỗi với sai số cho phộp.

Luận ỏn mới là những bước đi ban đầu trong việc giải quyết bài toỏn chẩn đoỏn kỹ thuật cho ĐCĐK bằng mạng nơron - một cụng cụ xử lý thụng minh, hiện đại để thu được cỏc kết quả chớnh xỏc, linh hoạt hơn, khai thỏc được cỏc giỏ trị thụng tin của cỏc thụng số cũng như gia tăng giỏ trị thống kờ của chỳng thụng qua việc xử lý và học của mạng.

Hướng phỏt triển của đề tài:

- Tiếp tục khai thỏc phương phỏp đó đề xuất để khảo sỏt cỏc thụng số

khỏc của ĐCĐK tiến tới việc tỡm quy luật thay đổi của từng thụng số

cũng như mối quan hệ giữa cỏc thụng số của ĐCĐK giỳp cho việc chẩn

đoỏn kỹ thuật của ĐCĐK hiệu quả hơn.

- Áp dụng kết quả của đề tài trong thu thập và xử lý số liệu cho Ngành Đường sắt Việt nam, tiến tới xõy dựng cỏc trung tõm xử lý số

liệu tập trung và cỏc thiết bị chẩn đoỏn online đểđảm bảo khả năng vận hành của đầu mỏy cũng an toàn chạy tàu cho cảđoàn tàu.

DANH SÁCH CÁC CễNG TRèNH ĐÃ CễNG BỐ

1.Nguyễn Văn Nghĩa, “Đề xuất phương phỏp xõy dựng mụ hỡnh toỏn và thuật toỏn chẩn đoỏn tỡnh trạng kỹ thuật cho cỏc thiết bịđiện trờn

đầu mỏy diezel truyền động điện” Tạp chớ khoa học trường đại học Giao thụng Vận tải số 32 - 2010.

2.Nguyễn Văn Nghĩa “Đề xuất phương phỏp phỏt hiện lỗi của mỏy điện kộo thụng qua kiểm soỏt nhiệt độ giú làm mỏt” Tạp chớ Khoa học trường đại học Giao thụng Vận tải số 36 - 2011.

3.Nguyễn Thế Truyện, Nguyễn Văn Nghĩa “Đề xuất phương phỏp xỏc

định mức độ đỏnh lửa cổ gúp động cơ điện kộo bằng phương phỏp

ước lượng thụng số”, Tạp chớ Khoa học trường đại học Giao thụng Vận tải số 36 - 2011.

4.Nguyễn Thế Truyện, Nguyễn Văn Nghĩa “Ứng dụng mạng nơron RBF trong ước lượng thụng số cho chẩn đoỏn động cơđiện kộo” Hội thảo toàn quốc vềĐiện tử và An toàn Thụng tin ATC/REV - 2012.

5.Nguyễn Thế Truyện, Nguyễn Văn Nghĩa “Thu thập và xử lý số liệu cho chẩn đoỏn tỡnh trạng đỏnh lửa cổ gúp động cơđiện kộo đầu mỏy D14E” Tạp chớ Khoa học trường đại học Giao thụng Vận tải số 38 -

2012.

6. Nguyễn Thế Truyện, Nguyễn Văn Nghĩa "Xõy dựng mụ hỡnh toỏn học cho bài toỏn chẩn đoỏn online động cơđiện kộo dựa trờn phương

Một phần của tài liệu ứng dụng mạng neural trong chuẩn đoán tình trạng kỹ thuật động cơ điện kéo đầu máy (Trang 25 - 30)