Объекты теплоэнергетики под защитой: ученые ПГУ предложили интеллектуальную систему контроля промышленного оборудования
Версия для печати
В Пензенском государственном университете ученые помогут предотвратить и спрогнозировать аварии на промышленных предприятиях. Они усовершенствовали существующие системы контроля интеллектуальными системами и нейросетевыми технологиями. Разработкой заинтересовалась крупная компания — разработчик современного программного обеспечения в сфере промышленной автоматизации. В ближайшее время ноу-хау сможет быть встроено в SCADA-систему. Об этом рассказало ТАСС.
Над проектом «Разработка системы контроля и прогнозирования аварийных ситуаций и неблагоприятных режимов работы на основе нейросетевых технологий» второй год работает аспирант ПГУ Владислав Мыскин. За это время он смог протестировать на типовом объекте разрабатываемый программный комплекс и обучить нейронную сеть «предсказывать» аварийные ситуации. При выполнении исследовательских работ и тестировании системы Владислав использует реальные показания с датчиков и устройств работающей противоаварийной автоматической защиты (ПАЗ) промышленного оборудования в режиме реального времени. Сейчас он продолжает прорабатывать математические алгоритмы работы системы и алгоритмы обучения нейронных сетей.
Отметим, Владислав четыре года работает ведущим специалистом АСУ ТП (автоматизированных систем управления технологическими процессами) в Научно-производственной фирме «КРУГ».
По его словам, программный комплекс заинтересует крупные промышленные предприятия, где ни в коем случае нельзя допускать техногенных катастроф и остановки производства — это технически сложные, опасные и особо опасные промышленные объекты. К таким относят предприятия, специализирующиеся на производстве горючего, химические заводы и теплоэнергогенерирующие объекты, например, ТЭЦ и ТЭС. На объектах, где протекание технологических процессов связано с высокими температурами и давлениями, с взрывоопасными и токсичными веществами — необходим такой комплекс.
«Сейчас контроль за аварийными ситуациями на производстве (имеется в виду из-за выхода из строя станков, оборудования или более серьезного технического агрегата) осуществляется с помощью систем противоаварийных защит. Такие системы имеют множество недостатков. Мы предлагаем решать реальные проблемы инновационными подходами. При анализе систем было выявлено, что в самой концепции синтеза данных систем есть значительные нюансы. Системы имеют явные недочеты и работают по самым примитивным алгоритмам допускового контроля. Современные системы протиаварийных защит не производят анализ объекта и полученных данных с самой системы, то есть не анализируют состояние системы в динамике», — рассказывает Владислав Мыскин.
Пензенские ученые выяснили, что на промышленных объектах стремятся повысить надежность обнаружения аварийных ситуаций для этого прибегают к снижению уровня установок контроля. Это влечет за собой частое возникновение «ложных тревог». При повышении уровня установок происходит обратный процесс — система может пропустить реальную угрозу возникновения аварии.
«Главными недостатками существующих систем и методов допускового контроля являются ошибки первого („ложная тревога”) и второго („пропуск цели”) рода. Иными словами, стремясь повысить надежность срабатывания системы ПАЗ, понижая уровень уставок системы контроля, мы провоцируем возникновение эффекта „ложных тревог”, когда системы ПАЗ останавливают технологический процесс без серьезных на то причин. И наоборот, при повышении уровня установок происходит обратный процесс — система может пропустить реальную угрозу возникновения аварии и привести к серьезным последствиям», — пояснил аспирант.
В своей системе Владислав уверен, так как интеллектуальная составляющая будет включать весь теоретический пласт, допущенный во время настройки актуальных систем контроля. В свою очередь, нейронная сеть ежесекундно, в режиме реального времени, будет считывать информацию с датчиков и аккумулировать ее, прогнозируя возможность возникновения аварий и неблагоприятных режимов работы.
Система прогнозирования и контроля, предложенная в ПГУ, способна заметить и предупредить аварию на первых стадиях и соответственно предсказать внештатную ситуацию. Это достигается благодаря двум функциям, которые развивает научный коллектив.
«Наша система имеет две важных функции. Первая — полный анализ временных рядов в реальном времени, то есть анализ информации об объекте автоматизации на основании показаний датчиков (входов и выходов объекта), анализ событий, проведение диагностики датчиков и оборудования, фильтрация и контроль по событиям. На основе математических законов развивающихся систем с обострением и статистических методов обработки информации мы рассматриваем развитие аварии в несколько этапов. Третий этап развития аварии — катастрофический, при котором система прекращает нормального функционировать, начинает разрушаться и выходить из строя. Использование разрабатываемой системы позволит определить отклонение или изменение в работе оборудования на первых стадиях возникновения опасных ситуаций. Вторая — обработка и анализ предыдущих состояний системы, которые приводили раннее к возникновению аварийных ситуаций и неблагоприятных режимов технологического объекта. Учитывая этот фактор, мы сможем спрогнозировать поведение системы», — поделился особенностями проектного решения Мыскин.
Сейчас аспирант проверяет теорию в деле. В скором времени, по его словам, удастся соединить нейронные сети с «железом» — будет получен промышленный программно-технический образец системы контроля промышленного оборудования. В настоящее время Владислав работает над проверкой разработанной системой. Он как инженер АСУ ТП совершает командировки на различные промышленные объекты и собирает информацию о системах ПАЗ и информацию об исследуемых технологических объектах. На основе собранного материала производятся математическая переработка информации и дальнейшее обучение рекуррентных динамических нейронных сетей.
«Программный комплекс будет представлять из себя сложную „многослойную” систему, состоящую из нескольких нейронных сетей. Они реализуют конкретно отведенные функции. Наш комплекс можно использовать как дополнительный модуль для функционирующих ПАЗ и SCADA-систем. К тому же, мы рассматриваем возможность перехода к полностью автономному режиму работу нашей системы», — добавил аспирант.
Проект научного коллектива Пензенского госуниверситета под руководством доктора технических наук, профессора кафедры «Автономные информационные и управляющие системы», первого проректора ПГУ Дмитрия Артамонова был поддержан программой «УМНИК».
Как нам рассказал Владислав Мыскин, внедрение промышленного образца рассматривается в двух вариантах: как дополнительный модуль для уже функционирующих систем и как полностью автономная система контроля, использующая отдельные средства обработки информации, например, нейроконтроллер и дополнительные модули ввода/вывода.
После завершения работы над проектом по гранту руководство Научно-производственной фирмы «КРУГ» планирует провести внедрение тестовой инновационной системы контроля, разработанной в ПГУ.
«Общее количество промышленных аварий сокращается за счет совершенствования систем управления, однако тяжесть последствий таких аварий из-за человеческого фактора возрастает. Для крупных промышленных предприятий важно своевременно обнаружить риск возникновения аварийной ситуации. Это, в первую очередь, сохранение человеческих жизней, здоровья людей. Во-вторых, экономия финансов компаний. Теперь не придется восстанавливать или закупать промышленное оборудование и платить неустойки за простои заказов. Потому что любая остановка производственного процесса, даже из-за ложной тревоги, влечет за себя нарушение производственного процесса. Этого не допустит наша система контроля и прогнозирования аварийных ситуаций», — уверен Владислав Мыскин.
