Інформаційна технологія акустичного мультисенсорного діагностування течій в теплотехнічному обладнанні

Abstract

Al-Jasri Gamal Khaled Mohammed. Information technology for multisensory acoustic leaks diagnostics in heating equipment. – Manuscript. Dissertation for the degree of candidate of technical sciences, specialty 05.13.06 – «Information technologies». – Odessa National Polytechnic University, Ministry of science and education of Ukraine, Odessa, 2017. The models, methods and information technology (IT) for acoustic multisensory diagnostics of heat transfer leaks in heat engineering equipment have been developed and investigated in the dissertation. IT is based on the applying of an acoustic multisensory network (AMN) for receiving of an acoustic signal that arises during the pressure heat transfer leak through microdefects. The method for cooperative detection of the leak with the maximum probability of correct detection with a minimal probability of false alarm has been developed. The TDOA model for each pair of acoustic sensors in the network has been improved. The model is presented in a matrix form, which allowed taking into account the influence of the geometry of AMN on the leak coordinates estimation error. The method for operative control of the sensors state and detection of sensor parametric fault in the process of operation has been proposed. An automated system for the diagnosis of heat transfer leaks was created on the basis of IT. The system allows detecting a leak with guaranteed indicators of detection quality and localized it with guaranteed error.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 – «Інформаційні технології». – Одеський національний політехнічний університет Міністерства освіти і науки України, Одеса, 2017. У дисертації розроблені і досліджені моделі, методи та інформаційна технологія (ІТ) акустичного мультисенсорного діагностування течій в теплотехнічному обладнанні. ІТ заснована на прийомі акустичною мультисенсорною мережею (АММ) акустичного сигналу, що виникає при течії теплоносія через мікродефекти. Розроблено метод кооперативного виявлення факту течії з максимальною ймовірністю вірного виявлення при мінімальній ймовірності хибної тривоги. Удосконалено модель оцінки координат течії по різниці часів приходу сигналу (TDOA) на кожній парі акустичних сенсорів мережі. Модель представлена в матричному вигляді, що дозволило врахувати вплив геометрії АММ на похибку оцінки координат течії. Запропоновано метод оперативного контролю стану сенсорів в процесі експлуатації. На основі ІТ побудована автоматизована система діагностування течій,що дозволяє виявити течію з гарантованими показниками якості виявлення та її локалізації.

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.06 – «Информационные технологии». – Одесский национальный политехнический университет Министерства образования и науки Украины, Одесса, 2017. В диссертации разработаны и исследованы модели, методы и информационная технология (ИТ) акустического мультисенсорного диагностирования течей в теплотехническом оборудовании. ИТ основана на приеме акустической мультисенсорной сетью (АМС) интенсивного акустического сигнала, возникающего при течи теплоносителя через микродефекты. Установлено, что существующие акустические технологии обнаружения течей теплоносителя в теплотехническом оборудовании в условиях интенсивных технологических шумов не обеспечивают обнаружение течи и ее локализацию с требуемыми показателями качества. Для обеспечения этих показателей качества диагностирования в условиях низких отношений сигнал/шум предложено увеличить число пространственных каналов за счет применения мультисенсорной сети с 12-25 акустическими сенсорами. Сформирована информационная база исследования на основе записей реальных сигналов от течей, зарегистрированных на специальном испытательном теплофизическом стенде. Предложена усовершенствованная модель формирования акустического поля на сенсорах АМС на основании записи реального сигнала с учетом параметров микроклимата в технологическом помещении, позволяющая повысить точность моделирования. Разработан метод кооперативного обнаружения факта течи с максимальной вероятностью правильного обнаружения при минимальной вероятности ложной тревоги. Метод основан на применении кооперативных правил: И, ИЛИ, и БОЛЬШИНСТВО при объединении результатов обнаружения на отдельных сенсорах АМС. Для повышения точности оценивания координат течи в условиях сложного акустического поля в технологическом помещении разработан метод локально-когерентной обработки сигналов. Метод основан на расчете функции взаимной когерентности сигналов на каждой паре сенсоров сети. Усовершенствована модель оценки координат течи по разности времен прихода сигнала (TDOA) на каждой паре акустических сенсоров сети. Модель представлена в матричном виде, что позволило учесть влияние геометрии АМС наошибку оценки координат течи. Разработана методика размещения сенсоров в контролируемой зоне, обеспечивающая значения геометрического фактора потери точности (GDOP), не превосходящего 4. Предложен метод оперативного контроля состояния сенсоров в процессе эксплуатации. Метод основан на излучении тестового фазоманипулированного сигнала, модулированного М-последовательностью. Метод позволяет установить наличие в АМС сенсора с параметрическим отказом. На основе предложенных моделей и методов разработаны интегрированная ИТ и автоматизированная система диагностирования течей. Система спроектирована в клиент-серверной архитектуре и содержит две SQL базы данных (БД) – БД акустических сигналов и БД событий, происходящих в системе в процессе диагностирования. Система диагностирования предусматривает функционирование в трех режимах: проектирование, диагностика и текущий контроль состояния АМС. При отношениях сигнал/шум (10...-5) дБ система с 12-20 сенсорами позволяет обнаружить факт течи с вероятностью правильного обнаружения (0,90 ... 0,93) при вероятности ложной тревоги не выше (0,09 ... 0,12) и оценить координаты течи со среднеквадратической погрешностью, не превышающей 0,72 м. Полученные в работе научные результаты и программное обеспечение внедрены на предприятии «Южная энергосервисная компания ЭСКО Юг» и в учебный процесс кафедры информационных систем Одесского национального политехнического университета.