Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Особенности конструкций, контроля и диагностирования насосных установок. уточнение решаемых в диссертации задач 11
1.1.. Общие сведения о ШГНУ 11
1.2. Общие сведения об ЭЦНУ 19
1.3. Аппаратные и программно-аппаратные средства для контроля ШГНУ и ЭЦНУ 23
1.4. Особенности обработки цифровых отсчетов в ПАК для контроля ШГНУ и ЭЦНУ 30
1.5. Решаемые в диссертационной работе задачи 32
ГЛАВА 2. Контроль уравновешенности ШГНУ 34
2.1. Общие соображения 34
2.2. Входные параметры и характеристики ШГНУ 35
2.3. Результаты экспериментальных исследований 42
2.3.1. Отношение гармонических составляющих электрических параметров .42
2.3.2. Среднеквадратичные отклонения электрических параметров 46
ГЛАВА 3. Алгоритмы спектрального анализа в программно-аппаратном комплексе для контроля электроцентробежных насосных установок . 52
3.1. Общие соображения 52
3.2. Предлагаемые процедуры спектрального анализа сложных сигналов .58
3.3. Алгоритм обработки сигналов с ЭЦНУ 70
3.4. Выводы по разделу 76
ГЛАВА 4. Программные и программно-аппаратные комплексы для контроля состояния насосных установок 77
4.1. Аппаратное обеспечение ПАК 77
4.2. ПАК для контроля состояния ШГНУ 81
4.3. ПАК для анализа сигналов с входа ЭЦНУ 91
Заключение
- Аппаратные и программно-аппаратные средства для контроля ШГНУ и ЭЦНУ
- Результаты экспериментальных исследований
- Предлагаемые процедуры спектрального анализа сложных сигналов
- ПАК для контроля состояния ШГНУ
Введение к работе
В настоящее время все большее распространение получает организация эксплуатации и ремонта оборудования по его состоянию, которая, в свою очередь, невозможна без надежных систем контроля и диагностики (СКиД). Широко внедряются электронные вычислительные машины и микроконтроллеры, позволяющие значительно расширить функции СКиД, при заметном уменьшении размеров измерительного оборудования.
В свете этих изменений, когда значительно упрощается интеграция различных измерительных систем на одной аппаратной базе - повышается значимость вопросов технического, алгоритмического и программного обеспечения таких систем.
Аппаратные и программно-аппаратные средства для контроля ШГНУ и ЭЦНУ
Здесь: Д - асинхронный электродвигатель; РО - рабочий орган (совокупность конструктивных элементов, связанных с валом электродвигателя); датчики тока (ДТ) и напряжения (ДН); управляющий блок (УБ).
При такой организации съема данных базовыми являются датчики напряжения и тока. Условия эксплуатации насосных установок и их аппаратной реализации диктуют ряд требований к датчикам [47-81]: Расширенный диапазон рабочих температур (-40-и-60С); Диапазон измеряемых токов, до 200А; Диапазон измеряемых напряжений (0-ЗООВ, 0-2кВ, 0-6кВ); Допустимое напряжение, до 2(6)кВ; Возможность подключения к ЭВМ; Соответствие форм измеряемых сигналов в первичных и во вторичных цепях.
С учетом сформулированных требований был проведен обзор существующих промышленных датчиков тока и напряжения (см. табл. 1.1).
В результате обзора было выявлено, что большинство промышленных датчиков выполняются как многофункциональные приборы с цифровой индикацией, которая значительно сужает рабочий диапазон температур в области её отрицательных значений. Так, например, нижний предел температур жидкокристаллических индикаторов широкого применения ограничен 0С. Очень немногие приборы имеют стандартные интерфейсы связи с персональными компьютерами, большинство имеют лишь стандартные токовые сигналы, сигналы напряжения или вообще не имеют связи с другими устройствами (рассчитаны на автономное использование).
Для реализации концепции контроля состояния ШГНУ или ЭЦНУ без остановки работы оборудования рассматривались датчики тока для бесконтактного его измерения на основе трансформаторов или элементов Холла. К сожалению, широко используемый в настоящее время элемент Холла не всегда стабильно работает в области отрицательных температур.
Для датчиков было отмечено, что уровень напряжения на выходе трансформатора ЭЦНУ составляет более 2кВ, что значительно усложняет процесс подключения датчика. Поэтому предпочтительным является использование заранее установленных, «штатных» датчиков напряжения. Если такой возможности нет, нужно применять специальные конструктивные решения, чтобы максимально обезопасить персонал при проведении измерений.
На основе предварительных исследований было отдано предпочтение подходу, при котором берется измерительный преобразователь с аналоговым выходом, и производится его доработка в части подключения к ЭВМ через
аналого-цифровой преобразователь (АЦП); и одновременно решается вопрос с питанием датчика. Таким путем пошли многие из создателей ПАК, особенно мобильных, в том числе и автор (см.п.1.4). Из ранее созданных ДТ и ДН стоит особо отметить разработки Томского политехнического университета (ТПУ) (см.табл. 1.2).
Сразу же отметим, Чтобы не было неоднозначности в интерпретации, что программно - аппаратное и программно - техническое обеспечения выступают в данном контексте как синонимы. Нами будет использован термин программно-аппаратный комплекс.
Известен целый ряд ПАК отечественного производства, ориентированных на решение задачи контроля уравновешенности ШГНУ; при этом используется контроль как тока с динамограммой, так и только ваттметрограммы. Краткая информация по наиболее известным ПАК приведена в таблице 1.3.
Информация по большинству ПАК, приведенных в табл. 1.3, взята из рекламных проектов, поэтому затруднительно провести более детальный анализ работы этих ПАК. В большинстве ПАК используют критерий сравнения двух максимальных значений тока или мощности. Часть из них является мобильными комплексами, а часть устанавливается стационарно на скважинах. Особо стоит отметить разработку ТПУ — ИРЭ-2 [78], позволяющую на одной базе аппаратной базе реализовать несколько ПАК (табл. 1.4)
Результаты экспериментальных исследований
Из графиков, приведенных на рис.2.16 и 2.17, видно насколько различна динамика работы скважины - в уравновешенном состоянии СК диапазон изменения параметра значительно меньше. При этом средние значения параметров также принимают меньшие значения. Но для сопротивлений (см. рис. 2.18) это не так - они принимают максимальные значения.
В результате исследований не удалось получить однозначного числового значения СКО для всех скважин и параметров (см. Приложение 1), поэтому критерий уравновешенности по СКО можно сформулировать в общем виде: эт или Х - \GX )эт 9 (2.18) где: X - любой электрический параметр; схх и (ах )эг измеренное и эталонное значения СКО, соответственно; Ка— критерий уравновешенности СК по СКО; Эталонное значение (стх)эт должно определяться для каждой скважины индивидуально. Также стоит отметить, что наиболее чувствительными являются СКО (Ка) полного сопротивления (Z) и полной мощности (S).
Анализ проведенных исследований и представленные в п.2.3. результаты позволяют сделать ряд обобщающих выводов, которые отвечают на поставленные в диссертации задачи (п.п. 1.5.2):
1. контроль уравновешенности СК по отношению гармонических составляющих электрических параметров обладает высокой достоверностью; причем уравновешенному состоянию СК соответствует максимальное значение отношения второй гармоники к первой;
2. контроль уравновешенности СК по среднеквадратичному отклонению электрического параметра от его среднего значения обладает высокой достоверностью; причем уравновешенному состоянию СК соответствует минимальное значение СКО;
3. зависимости всех анализируемых электрических параметров являются информативными, причем наиболее чувствительными как по критерию отношения гармоник, так и по критерию СКО являются значения полного сопротивления и полной мощности; по результатам исследований построен обобщенный график потерь электроэнергии от степени уравновешенности ШГНУ (рис.2.19). Энергопотребление установкой минимально при уравновешенном состоянии СК;
Дополнительно можно отметить: / средние значения тока и мощностей стремятся к своему наименьшему значению при уравновешенном СК, значения сопротивлений - к наибольшему; / проведенные исследования позволяют значительно расширить количество информативных параметров для контроля уравновешенности СК.
Таким образом, при контроле уравновешенности СК, в качестве информативного параметра может выступать любой из электрических параметров. При выборе параметра контроля, немаловажное значение имеет решение параллельных задач на одной аппаратной базе. Поэтому контролируемый параметр должен выбираться на основе комплексного анализа, с учетом условий эксплуатации скважины и используемых систем контроля.
Как уже было сказано в гл.1, контроль и диагностику ЭЦНУ целесообразно вести, по примеру вибродиагностики, путем сбора образов исправных и неисправных электромеханических систем и сопоставления образа диагностируемого ЭЦНУ с образцовым.
При таком подходе можно выделить следующие основные этапы: 1. Определение образцового значения диагностического параметра (на начальной стадии эксплуатации объекта контроля) в виде определенного спектрального портрета; 2. Проведение мониторинга (постоянный или периодический контроль диагностического параметра); 3. Получение диагноза функционального состояния объекта контроля, на основе сравнительного анализа полученного диагностического параметра с образцовым.
Однако переход к изложенной методике функционального контроля затруднен тем, что пока недостаточно исследованы отдельные неисправности на предмет получения диагностирующей информации и не определены информативные параметры или признаки, характеризующие изменение величин и характеристик процессов функционирования ЭЦНУ при возникновении соответствующих неисправностей. В связи с этим, встает задача организации сбора и анализа статистических данных по ЭЦНУ. Как следствие - необходим и инструментарий для проведения 1-го этапа реализации указанного выше подхода, для чего требуется разработать программно-аппаратный комплекс для измерения и анализа электрических сигналов на входе ЭЦНУ.
Предлагаемые процедуры спектрального анализа сложных сигналов
В результате вычислительных экспериментов были определены «оптимальные» (или близкие к ним) значения параметров: 1) интервал дискретизации ЮОмкс; 2) окно наблюдения 1с; 3) было установлено, что первичный спектральный анализ должен производиться с интервалом дискретизации по частоте 1Гц; на втором этапе анализа значения частот уточняются с шагом 0,1 Гц; 4) при исследовании полигармонических сигналов возможны варианты комбинирования данных процедур с целью дальнейшей оптимизации расчета.
Рассмотрение описанных выражений и следующих из них выводов будет продолжено ниже, при разработке алгоритмического обеспечения комплекса (см. п.п.4.3). 3.2.2. Алгоритм «вычитания» рассчитанных составляющих
В одном из ранних исследований ММСП, Сидоров И.М. при решении задач автоматического управления [108], отметил ряд недостатков традиционного ММСП и обратил внимание [108, стр.241] что наличие локального максимума не всегда говорит о наличии частоты. Поэтому он предложил проводить уточнение значений частот и амплитуд с помощью математических фильтров, а уточнение фаз - с помощью построения соответствующих годографов. Далее рассчитанные частоты «вычитаются» из анализируемого сигнала и расчет несколько раз (при необходимости) повторяется. x (t) = x(t)- Ак sin(2;r cokt + рк\ (3.20) где: Ак, (Ой, фк - амплитуда, частота и фаза определенной k-ой составляющей; x(t) - анализируемый сигнал; л; (0 - остаточный сигнал.
Данный подход кажется логичным при наличии взаимовлияния составляющих; так, например, частотная составляющая с большей амплитудой частично влияет на составляющую с іменьшей амплитудой или полностью «маскирует» близкую частоту с небольшой амплитудой. И тогда удаление из исследуемого сигнала частот с большей амплитудой должно повышать точность при определении других частот.
Однако следует учитывать тот факт, что вычисленные значения частот, амплитуд и фаз не всегда дают достаточную точность для полного их «вычитания» из анализируемого сигнала. Так, например, при «точном» определении частоты и фазы и «неточном» определении амплитуды, остается данная составляющая с амплитудой равной разнице действительной и рассчитанной. При «неточном» определении частоты или фазы, в результате «вычитания» получается сложение близких частот — биения. Покажем результат неточного определения частоты на примере с тестовым сигналом №6 (см. приложение 2).
Таким образом, необходимо дополнительно контролировать результат «вычитания» рассчитанных частот, например, следить за изменением действующего значения сигнала до и после «вычитания» определенной составляющей.
Такая процедура не оптимальна по времени расчета, но может использоваться в ряде случаев для повышения точности определения двух близлежащих частот, например, в рамках ограниченного частотного окна. Ясно, что тогда и время расчета существенно не возрастет.
Проиллюстрируем высказанные соображения на примере тестового сигнала №7 (см. приложение 2), результаты ММСП которого представлены на рисунке 3.8. x(f)=100 sin(2zr 50.5/ +115)+20 - sin(2 - -52/ + 74), (3.22)
Для тестового сигнала №7 численные результаты алгоритма с «вычитанием» представлены в таблице 3.2.
Таблица 3.2 Результаты расчетов для тестового сигнала № .У, Действие Результат 1 Определяются параметр].] частотной составляющей 50.5Гц (рис.3.8.а). А=102,84ед. (о=2я 50.5 с"1. ф=116,75. 2 Вычитается определенная частотная составляющая 50,5Гц. x (t)= x(t)- 102,84 -sin(2;r -50,5? + 116,75). Определяются параметры частотной составляющей 52Гц (рис.3.8.б). А= 19,12ед. а =2л 52,0 с 1. (р=74,06. 4 Ит исходного сигнала вычитается определенная частотная составляющая 5 2 Гц x (t)=x{t) 19,12 -sin(2 r -52,0( + 74,06); 5 Заново определяются параметры частотной составляющей 50.5Гц (рис.3.8.в). А=100.14ед. №=2н 50.5с",.ф=И5.07. 6 Из исходного сигнала вычитается определенная частотная составляющая 50.5Гц . (/) = (()-100.14 sin(2,r 50,5/ +115,07), 7 Определяются параметры частотной составляющей 52Гц (рис.3.8.г). А=19.96ед. ю=2л 52.0с . ф=74.02. В результате описанных манипуляций максимальная ошибка определения амплитуды составила 0,2%, фазы - 0,3%; что значительно меньше по сравнению со спектральной оценкой на первом шаге.
Алгоритм «независимого» определения параметров частотных составляющих сложного сигнала (фильтрации спектральной плотности)
Вариант ММСП по (3.4) рассматривает частотный диапазон ограниченный двумя предельными частотами. Если разбить весь частотный диапазон на небольшие, условно «независимые» поддиапазоны, можно щ получить довольно значительную экономию времени расчета. В частности, тестовый сигнал №7 был рассмотрен на диапазоне [40;60]Гц (рис.3.8). Однако взаимовлияние частот при этом остается. Также встает вопрос как формировать поддиапазоны и чем при этом руководствоваться? Для ответа на этот вопрос были проведены описанные ниже экспериментальные исследования.
Учитывая тот факт, что разрабатываемый алгоритм должен «уметь» однозначно работать в автоматическом режиме определения частот, необходимы процедуры фильтрации спектральной плотности для повышения селективности и чувствительности метода.
ПАК для контроля состояния ШГНУ
Программа состоит из базы данных измерений и результатов и трех модулей обработки данных: «Входные данные» (рис.4.23) - модуль предназначен для работы с массивами входных данных; производит масштабирование; позволяет просматривать данные в режимах «лупа» и «окно»; «Анализ» (рис.4.24) - модуль предназначен для спектрального анализа данных выбранных в окне «Входные данные»; позволяет реализовать традиционный метод МСП и модифицированный вариант (см.гл.З). Позволяет просматривать спектры данных в режимах «лупа» и «окно»; «Группы частот» (рис.4.25) - модуль предназначен для разделения информативных групп частот; входными данными является спектр в окне «Анализ»; позволяет добавлять и убирать группы информативных частот. Позволяет просматривать спектры данных в режимах «лупа» и «окно».
Стоит отметить, что хотя программа и создавалась для обработки данных в составе базового варианта ПАК «СиамМастер», данная программа может использовать автономно, как ПК для спектрального анализа массивов данных представленных в текстовом формате. Для импорта данных в базу данных программы необходимо заполнить дополнительные поля: идентификационные параметры скважины, дата и время измерения, интервал дискретизации и время наблюдения, коэффициент передачи датчика.
Используемый модифицированный МСП алгоритм спектрального анализа защищен в патентном ведомстве РФ [147,148]. ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Обобщая изложенные выше положения, можно сделать следующие выводы: 1. В ходе работы была создана система сбора данных на базе существующего ПАК «СиамМастер 2», при этом: 1.1. был произведен обзор, выбор и испытания измерительных датчиков; 1.2. разработаны и реализованы схемные решения согласования измерительных датчиков с ПАК «СиамМастер 2»; 1.3. разработаны и реализованы новые конструкторские решения датчика напряжения (ДТ-2); 2. Проведен ряд экспериментальных исследований на нефтяном промысле по моделированию неуравновешенных состояний СК ШГНУ; произведен сбор и анализ данных с входа ШГНУ; 3. Исследован вопрос энергопотребления ШГНУ от степени неуравновешенности СК и построен обобщенный график потерь электроэнергии от неуравновешенности СК; 4. Исследованы зависимости электрических параметров на входе ШГНУ от степени неуравновешенности СК, при этом: 4.1. разработаны и запатентованы новые способы контроля уравновешенности СК по отношениям гармонических составляющих реактивной и полной мощностей; 4.2. разработаны и запатентованы новые способы контроля уравновешенности СК по среднеквадратичным отклонениям ряда электрических параметров; 5. Разработано алгоритмическое и программное обеспечение ПАК для контроля состояния ШГНУ; 6. Проведен ряд экспериментальных исследований по сбору данных с входа ЭЦНУ; 7. Исследованы спектральные портреты электрических сигналов с ЭЦНУ, при этом: 7.1. предложены новые формулы для определения амплитуд и фаз спектральных составляющих; 7.2. произведена модификация метода мгновенной спектральной плотности для анализа электрических сигналов с ЭЦНУ, для анализа в масштабе реального времени; 7.3. выявлены группы частот, как потенциальный диагностических признак состояния ЭЦНУ; 7.4. разработан и запатентован способ выделения информативных периодичностей в электрических сигналах ЭЦНУ; 8. Разработано алгоритмическое и программное обеспечение ПК для анализа электрических сигналов с ЭЦНУ;
Результаты работы частично внедрены в мобильном ПАК уравновешивания ШГНУ - «СиамМастер 2Б». Способы контроля уравновешенности ШГНУ по СКО и отношениям гармонических составляющих могли бы найти применение в стационарных автоматизированных системах контроля на нефтепромысле.
Результаты работы были учтены при разработке систем управления электроприводами буровых установок.
Результаты исследования электрических сигналов ЭЦНУ и ПК «ЭЦНУ» могли бы получить развитие при разработке систем контроля и диагностики по спектральному составу электрических параметров как ЭЦНУ, так и других электромеханических систем на базе асинхронного двигателя.
Похожие диссертации на Алгоритмическое и программно-техническое обеспечение контроля состояния штанговых и электроцентробежных насосных установок по электрическим параметрам на их входе
