кандидат технических наук, доцент
Cand. Sci. (Engin.), Associate Professor
доктор технических наук, профессор
Dr. Sci. (Engin.), Professor
Декларируется универсальный (не опирающийся на частные законы деградации) подход к идентификации текущих состояний технологических систем АЭС. Фрагмент технологической системы анализируется в пространстве диагностических признаков (параметров) с доминирующим критерием. Системной границей выделенного фрагмента является поверхность, образуемая нормативными ограничениями значений диагностических признаков. На временных рядах параметрического мониторинга конструируется отображение (вероятностное) системы в единичный гиперкуб для представления ее эволюции в категориях деградации (движение к нормативным границам). Сконструированный виртуальный (возможный цифровой) образ системы аппроксимируется полиномом Колмогорова-Габора, который используется в качестве экстраполятора. Исследуются предсказательные возможности подхода для реального объекта: «Маслосистема главного циркуляционного насоса (ГЦН)». Методика является упрощенным вариантом многомерного статистического анализа, когда многомерная функция распределения параметров не является нормальной и не может восстанавливаться в реальном времени. Классическая теория подменяется задачей идентификации в пространстве одномерных эмпирических функций распределения измерений диагностических признаков. Методика хорошо зарекомендовала себя на таких деградациях как износ, старение, образование отложений, эрозия поверхности. Способность предсказания мгновенных отказов (скачки превышения предела) реализуется по возмущениям соответствующих функций распределения. Методика требует большого объема статистического материала, поэтому предпочтительна для сопровождения стационарных режимов эксплуатации оборудования или обработки архивов. Ожидается ее применение при программировании «наблюдателей» за развитием нештатных ситуаций и обучении нейросетей.
The paper presents a universal approach (not based on specific degradation laws) to identifying the current states of NPP technological systems. A fragment of the technological system is analysed in the space of diagnostic features (parameters) with a dominant criterion. The system boundary of the selected fragment is the surface formed by the normative restrictions on the values of diagnostic features. A probabilistic mapping of the system is constructed in a unit hypercube on the time series of parametric monitoring to represent its evolution in terms of degradation (movement towards normative boundaries). The constructed virtual (possible digital) image of the system is approximated by a Kolmogorov-Gabor polynomial which is used as an extrapolator. The predictive capabilities of the approach are investigated for a real object: «The Oil System of the Main Circulation Pump (MCP)». The methodology is a simplified version of multidimensional statistical analysis, where the multidimensional distribution function of parameters is not normal and cannot be restored in real time. The classical theory is replaced by the task of identifying one-dimensional empirical distribution functions of diagnostic feature measurements in space. The method has proven itself well in cases of degradation such as wear, ageing, deposit formation, and surface erosion. The ability to predict instantaneous failures (limit exceedance jumps) is implemented based on disturbances in the corresponding distribution functions. The method requires a large amount of statistical material, so it is preferable for monitoring stationary modes of equipment operation or processing archives. It is expected to be used in programming «observers» to monitor the development of abnormal situations and training neural networks.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.