Реализация информационных моделей процесса диагностирования и прогнозирования состояния изоляции трансформаторов тока

УДК.621.3.048.1:004.93

Скрупская Л. С.

Старший преподаватель кафедры электрических и электронных аппаратов, Запорожский национальный технический

университет, Запорожье, Украина

РЕАЛИЗАЦИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ ПРОЦЕССА ДИАГНОСТИРОВАНИЯ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СОСТОЯНИЯ _ИЗОЛЯЦИИ ТРАНСФОРМАТОРОВ ТОКА_

В статье решена задача разработки Unified Modeling Language-моделей вариантов использования, классов, деятельности, состояния и последовательности взаимодействия компонентов для диагностирования состояния изоляции трансформаторов тока. Цель работы заключается в повышении эффективности диагностирования и прогнозирования состояния основной изоляции трансформаторов тока с применением современных программных средств. Объект исследования - процесс диагностирования состояния основной изоляции трансформаторов тока. Предметом исследования являются нейросетевые модели, при помощи которых выполняется прогнозирование состояния основной изоляции. Новизна работы заключается в том, что разработанные информационные модели позволяют реализовать нейросетевые модели диагностирования и прогнозирования состояния основной изоляции трансформаторов тока независимо от выбранного языка программирования. Выполнены эксперименты, подтверждающие адекватность предложенных моделей. Практическая ценность работы заключается в том, что при помощи предложенных UML-моделей разработано программное обеспечение, которое позволяет диагностировать и прогнозировать состояние основной изоляции трансформаторов тока.

Ключевые слова: UML, диагностирование, прогнозирование, изоляция, трансформатор тока.

НОМЕНКЛАТУРА

х1 - тангенс угла диэлектрических потерь основной изоляции под рабочим напряжением;

х2 - отклонение емкости основной изоляции от паспортного значения;

х3 - влажность воздуха окружающей среды; х4 - температура воздуха окружающей среды; х5 - интенсивность частичных разрядов; У - состояние изоляции трансформатора тока.

ВВЕДЕНИЕ

Для выявления тенденций к неисправностям, возникающим в электрических аппаратах, и их своевременного устранения широко применяется метод математического моделирования [1-3]. В модель подставляются входные характеристики, а на выходе получаем результат в диапазоне от нуля до единицы, свидетельствующий о вероятности безотказной работы. В частности, математические модели успешно используются для диагностирования состояния изоляции трансформаторов тока [4, 5]. Применение таких моделей существенно продлевает срок службы изделий, потому что позволяет превентивно вывести изделие в резерв для осуществления ремонта.

Работа с такими математическими моделями на практике затруднена ограничениями их программной импле-ментации, например, спецификой конкретного языка программирования, примененного для реализации той или иной модели. Кроме того, реализация математической модели на конкретном языке накладывает ограничения на аппаратную платформу, на которой она будет выполняться. Поэтому актуально и важно разработать информационные модели диагностирования и прогнозирования состояния изоляции трансформаторов тока с применением аппарата ИМЬ-моделирования [6], что позволит реализовать эти модели на любом языке программирования под любую аппаратную и программную платформу.

Целью данной работы является повышение эффективности диагностирования и прогнозирования состояния основной изоляции трансформаторов тока с применением современных программных средств.

1 ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ

Для практического применения нейросетевых моделей (1) и (2) диагностирования и прогнозирования состояния основной изоляции трансформаторов тока необходима их программная реализация. Однако, выбор любого отдельно взятого языка программирования налагает определенные ограничения на такую реализацию. Поэтому в данной работе ставится задача разработать информационные ИМЬ-моделей, позволяющие на концептуальном уровне описать варианты использования, классы, деятельность, состояния и последовательность взаимодействия компонентов, в результате чего можно будет программно реализовать модели (1) и (2) без привязки к конкретному языку программирования и без ограничений в аппаратной платформе.

2 ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ

Рассмотрим математические модели диагностирования и прогнозирования состояния изоляции трансформаторов тока, предложенные в работах [4, 5]. В работе [4] найдена нелинейная зависимость между параметрами основной изоляции: тангенсом угла диэлектрических потерь основной изоляции под рабочим напряжением, отклонением емкости основной изоляции от паспортного значения, влажностью и температурой воздуха окружающей среды. Модель позволяет диагностировать состояние изоляции трансформатора тока (У), которое может быть строго «0», означающим высокую вероятность отказа или строго «1», свидетельствующим о высокой вероятности безотказной работы:

© Скрупская Л. С., 2016

DOI 10.15588/1607-3274-2016-4-5

Работа [5] посвящена прогнозированию состояния изоляции трансформаторов тока. Она связывает в нелинейную зависимость тангенс угла диэлектрических потерь основной изоляции под рабочим напряжением, ^ ^ 1 отклонение емкости основной изоляции от паспортного

У(2 2) = (1 + е-(1,095+69,829^(и)+11,735^(1,2)-69,994^(1,3)+69,967У(1,4))'^" ; значения, влажность и температуру воздуха окружаю

V ' тттоК „„сгтт .„„г,,™,,,,,,,™, тт„.™,ттттт™ ^о

Ym = ^ = + е-(-547,979+772,39^(2Д)+659,629^(2,2))^-1; у(21) + е-(-1,145-8,493V(1,1)-529,631V(1,2)+9,555V(1,3)-8,287V(1,4)))j-1.

^ =

) = ( + е-(36,203+7,8х1+0,667x2+0,852x3 +39,674x4 )).

L , -(168,607+59,402x1-227,376x,-81,146x3-10,997x4)-1

^(1,з) = I1+e v 1 2 3 *') ;

= ( + -(30,194-46,056x1+44,165x2 -15,499x3 -35,356x4 )) ^(1,4) = 1 + e J

щей среды, интенсивность частичных разрядов. Эта модель позволяет спрогнозировать состояние изоляции трансформатора тока в диапазоне от «0», означающего достоверный отказ, до «1», достоверно свидетельствующей о безотказной работе:

v -

ynn = V(3,1) = v + е

^(2,1 V(2,2

V(2,3

V(2,4

^(1,1

^(1,2

^(1,3

^(1,4

^(1,5

^(1,6

V(1,7

= 1 + e

(б,1359-2,5979^(1,1)+2,7649^(1,2 )-3,3634^(1,3)+4,7321^(1,4)+0,2641^(1,5)-0.1888^(1,6 )-5.3388^(:

= (1 + е-(1,0461-1.7837^(1,1)+4-4856^(1,2 )+2.7141 ^(1,3)-2.6650^(1,4 )+2.8964^(,5 )-1.2898^(1,6)+1.7281^(1л) = ( + е-(-3,882-2.0637у(1,1)-1-0753у(1,2 )+2.4708^(,3 )+1.8698^(,4 )+4.9156^(1,5)+3.5897^(1,6)+3.6233^(1л )))-1 .

1

= 1 + е-

-0,8951-0.0594^

= (1 + е-(10,3266+0.6509x1-0.6431 x2+2.0358x3 +1.7211x4+7.0363x5 )). = (1 + е-1,4743+1.8947x1+7.1942x2-3.2972x3-0.5464x4+4.7834x5 ))-1. = (1 + е"(0,6412-5.9152x1+3.1312x2-2.4422x3+3.5875x4+6.2612x5 )) . = (1 + е~(5,3739-1.2143x1-4.6796x2-4.9762x3-11.5101x4+0.4317x5 )) . = (1 + е-(1,3765-6.3586x1-10.9655x2-1.7367x3-5.8159x4-3.6925x5 ))-1 .

(1

= 1 + е

(-2,6918-0.8681 x1+6.4870x2-4.7637x3-2.4065 x4-1.6228 x.

=

3 МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Диаграмма вариантов использования (рис. 1) позво-

«View», описывающий графический интерфейс пользователя (рис. 2). Класс «Diagnostics» агрегирует экземпляр класса «Insulation», потому что использует парамет-

ляет ограничить круг задач, решаемых при помощи реализуемых моделей. Пользователь должен иметь возмож- ры изоляции в методе диагностир°вания- Метод ность взаимодействовать с интерфейсом моделей: вво- «retamState» юшотмет диагностирование или прогно-дить основные параметры изоляции и получать зирование вероятности безотказной работы изоляции

заключение о вероятности безотказной работы, если речь трансформатора тока по формулам (1) или (2).

идет о модели (1), или прогноз по такой вероятности (2). Диаграмма деятельности позволяет описать на кон-

При этом до расчетов по формулам (1) и

(2) должна вы- цептуальном уровне алгоритм деятельности реализации

полняться проверка корректности введенных параметров. рассматриваемых моделей (рис. 3). После ввода пара-

Диаграмма классов описывает объекты, необходи- ме1Ров изоляции в интерфейс программы, необходимо

мые для программной реализации математических мо- выполнить их нормирование к шкале от нуля до едини-

делей независимо от конкретного языка программиро- цы, поскольку модели (1) и (2) утатытаюг уже норми-

вания. Основными классами для рассматриваемых мо- рованные параметры- Далее выполняется передача пара-

делей являются «Insulation», описывающий параметры метров в модель, при этом выполняется инициализация

изоляции, «Diagnostics», содержащий метод диагности- объектов классов «Insulation» и «Diagnostics» (см. рис. 2).

рования или прогнозирования состояния изоляции, и Затем при помощи методов класса «Diagnostics» осу-

View

+View

tbDiagnostics_Click(B sender: object, в EventArgs e): void normalizeParametersO ! Insulation

insulation

-xl : double

-х2 : double

-хЗ : double

-х4 : double

-х5 : double

+lnsulation(B xl: double, в x2 +ToString(): string double, в хЗ : double, в x4 : double, в x5 : double!

Diagnostics

-ins: Insulation

+returnState(): double

psil_l() : double

•psil_2() : double

-psil_3() : double

psil 4() : double

-psil_5|) : double

-psil_6() : double

psil_7f) : double

-psi2_l() : double

-psi2_2() : double

-psi2_3() : double

-psi2_4() : double

psi3_l() : double

Рисунок 2 - Диаграмма классов, необходимых для реализации рассматриваемых моделей

но вероятности безотказной работы изоляции трансформатора тока. Вывод в интерфейс осуществляется при помощи методов класса «View».

ществляется расчет каждого слоя модели при помощи функции активации и весовых коэффициентов по формулам (1) и (2). Далее формируется прогноз относитель-

Диаграмма состояний позволяет описать состояния, в которых может находиться программа в процессе им-плементации модели (рис. 4). В состоянии «Создание графического интерфейса» программа вызывает конструктор класса «View» (см. рис. 2), который строит интерфейс системы. Затем выполняется ожидание ввода параметров изоляции. Если параметры находятся в рабо-

чем диапазоне, по которому были построены модели (1) и (2), программа нормирует параметры в конструкторе класса «Insulation» и переходит к расчету первого слоя модели: создается объект класса «Diagnostics», в котором вызываются соответствующие методы. При корректном расчете первого слоя, выполняется расчет второго, а затем и третьего слоев. После формирования ре-

Рисунок 3 - Диаграмма деятельности реализации рассматриваемых моделей

Рисунок 4 - Диаграмма состояний рассматриваемых моделей

зультата проверяется его корректность (принадлежность диапазону вероятности от нуля до единицы) и при помощи объекта класса «View», программа переходит в состояние отображения результатов прогнозирования на дисплей.

Диаграмма последовательности описывает последовательность взаимодействия компонентов программы, реализующей рассматриваемые модели (рис. 5). Класс «View» инициализирует работу программы. После ввода параметров и их нормирования, создается экземпляр класса «Insulation», в конструктор которого передаются нормированные параметры. Экземпляр «Insulation» передается в класс «Diagnostics», в котором выполняется основной расчет моделей (1) и (2) по запросу, приходящему от класса «View». Результат возвращается в класс «View» для отображения на экран. На диаграмме крестики означают завершение жизненного цикла объекта соответствующего класса. При этом экземпляр класса «View» не уничтожается до тех пор, пока программа существует в памяти, что позволяет пользователю за один сеанс работы выполнить неоднократное прогнозирование состояния изоляции трансформатора тока с разными входными параметрами.

События в модели происходят синхронно, то есть, пока не возвращено управление из метода одного класса, метод другого класса не может получить управление. Например, невозможно рассчитать второй слой модели, пока не получены значения всех функций активации с первого слоя.

4 ЭКСПЕРИМЕНТЫ

На основе предложенных информационных моделей можно выполнить программную реализацию диагностирования и прогнозирования состояния изоляции трансформаторов тока на любом языке программирования. В данной работе использован язык C# Windows Forms. Для выполнения экспериментального исследования раз-

работанного программного обеспечения использована компьютерная система Запорожского национального технического университета: процессоры Intel E3200, оперативная память 1 ГБ DDR-2 на каждый узел, коммуникационная среда Gigabit Ethernet 1 Гб/с.

5 РЕЗУЛЬТАТЫ

Главное окно приложения, реализующего модель диагностирования основной изоляции трансформаторов тока на основе модели (1), приведено на рис. 6. Аналогичным образом была реализована модель (2) прогнозирования состояния изоляции трансформатора тока. Интерфейс приложения показан на рис. 7.

6 ОБСУЖДЕНИЕ

Тестовая выборка для экспериментальной проверки разработанного программного обеспечения на основе предложенных информационных моделей состояла из результатов тридцати восьми экспериментов и включала экземпляры изоляции трансформаторов тока, не входящие в обучающую для моделей (1) и (2) выборку. Так было обеспечено диагностирование и прогнозирование состояния изоляции, а не просто распознавание по обучающей выборке.

В разработанное программное обеспечение были введены характеристики изоляции трансформатора тока. В результате в режиме диагностирования были получены значения "0" или «1», а в режиме прогнозирования -от «0» до «1». Результат можно трактовать как вероятность безотказной работы основной изоляции трансформатора тока при заданных ее характеристиках.

Полученные результаты были сравнены с результатами в тестовой выборке. При этом среднеквадратичная ошибка составила 63,12х10-5, что является приемлемым значением, свидетельствующим о возможности применения предложенных информационных моделей и программного обеспечения на практике.

Рисунок 5 - Диаграмма последовательности взаимодействия компонентов моделей

Рисунок 6 - Приложение для диагностирования основной изоляции трансформатора тока на основе модели

Рисунок 7 - Приложение для диагностирования основной изоляции трансформатора тока на основе модели

ВЫВОДЫ

В работе решена актуальная задача разработки информационных UML-моделей, позволяющих на концептуальном уровне описать варианты использования, классы, деятельность, состояния и последовательность взаимодействия компонентов. Научная новизна работы заключается в том, что разработаны UML-модели, позволяющие программно реализовать модели диагностирования (1) и прогнозирования (2) состояния основной изоляции трансформаторов тока без привязки к конкретному языку программирования и без ограничений в аппаратной платформе. Практическая ценность работы: при помощи предложенных UML-моделей разработано программное обеспечение, реализующее диагностирование и прогнозирование состояния изоляции трансформаторов тока.

БЛАГОДАРНОСТИ

Выборка для проведения экспериментального исследования предложенных информационных моделей предоставлена компанией «Энергоавтоматизация» (г Запорожье).

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Гук Ю. Б. Теория надежности в электроэнергетике : учеб. пособие для вузов / Ю. Б. Гук. - Л. : Энергоатомиздат, 1990. -208 с.

2. Фокин Ю. А. Оценка надежности систем энергоснабжения / Ю. А. Фокин, В. А. Туфанов. - М. : Энергоатомиздат, 1981. -224 с.

3. Banjevic D. Remaining useful life in condition based maintenance: Is it useful?: Modelling in Industrial Maintenance and Reliability : 6th IMA International Conference MIMAR2007, 10-11 Sept. 2007 : proceedings / D. Banjevic, A. K. S. Jardine. - Manchester, United Kingdom. - 2007. - P. 7-12.

4. Скрупская Л. С. Построение моделей диагностирования состояния бумажно-масляной изоляции измерительных трансформаторов тока / Л. С. Скрупская, А. А. Олейник, А. А. Сахно // Електротехшка i електромехашка. - 2014. - № 2. - С. 48-51.

5. Скрупская Л. С. Модель прогнозирования на основе интенсивности частичных разрядов вероятности безотказной работы бумажно-масляной изоляции измерительных трансформаторов тока / Л. С. Скрупская, М. А. Поляков // Вюник Кре-менчуцького нацюнального ушверситету iменi Михайла Ос-троградського. - 2015. - № 2 (91). - С. 9-14

6. Ларман К. Применение UML 2.0 и шаблонов проектирования : 3-е изд. / Л. Крэг. - Вильямс, 2013. - 736 с.

Статья поступила в редакцию 17.05.2016.

После доработки 30.05.2016.

Скрупська Л. С.

Старший викладач кафедри електричних та електронних апарапв, Запорiзький нацюнальний техшчний ушверситет, Запорiжжя, Украша

РЕАЛ1ЗАЦ1Я 1НФОРМАЦ1ЙНИХ МОДЕЛЕЙ ПРОЦЕСУ Д1АГНОСТУВАННЯ ТА ПРОГНОЗУВАННЯ СТАНУ 1ЗОЛЯЩ1 ТРАНСФОРМАТОР1В СТРУМУ

Виршено завдання розробки Unified Modeling Language-моделей варiантiв використання, клаав, дiяльностi, стану i послщовносп взаемодп компонента для дiагностування стану iзоляцii трансформатс^в струму. Мета роботи полягае у шдвищенш ефективносп дiагностування та прогнозування стану основноi iзоляцii трансформатс^в струму з використанням сучасних програмних засобiв. Об'ект дослщження - процес дiагностування стану основноi iзоляцii трансформатс^в струму. Предметом дослщження е нейромере-жевi модел^ за допомогою яких виконуеться прогнозування стану основно!' iзоляцii. Новизна роботи полягае у тому, що розроблеш шформацшш моделi дозволяють реалiзувати нейромережевi моделi дiагностування та прогнозування стану основно! iзоляцii трансфор-маторiв струму незалежно вщ обраноi мови програмування. Виконано експерименти, що шдтверджують адекватнiсть запропонованих моделей. Практична цшшсть роботи полягае у тому, що за допомогою запропонованих UML-модлей розроблено програмне забезпе-чення, що дозволяе дiагностувати та прогнозувати стан основно! iзоляцii трансформатс^в струму.

Ключовi слова: UML, дiагностування, прогнозування, iзоляцiя, трансформатор струму.

Skrupskaya L. S.

Senior lecturer of Electric and Electronic Department, Zaporizhzhya National Technical University, Zaporizhzhya, Ukraine

IMPLEMENTATION OF INFORMATION MODELS OF DIAGNOSING AND PREDICTION OF CURRENT TRANSFORMER INSULATION STATE

The article deals with the problem of the development of the Unified Modeling Language-models such as use cases, classes, activities, conditions and sequences of interaction of components to diagnose the state of current transformers insulation. The purpose of the work is to improve the efficiency of diagnosing and prediction of current transformers primary insulation state using modern software. The object of research is the process of diagnosing of current transformers primary insulation state. The subject of research is the neural network models, by which the prediction of the insulation state is performed. The novelty lies in the fact that the developed information models allow realizing the neural network models of diagnosing and prediction of current transformer insulation state independently of the selected programming language. Experiments confirming the adequacy of the proposed model have been executed. The practical value of the work consists in the fact that by using the proposed UML-models the software that allows diagnosing and prediction of current transformer insulation state is developed.

Keywords: UML, diagnosing, prediction, insulation, current transformer.

REFERENCES 4.

1. Guk Yu. B. Teoriya nadezhnosti v e'lektroe'nergetike: Ucheb. posobie dlya vuzov. Leningrad, E'nergoatomizdat, 1990, 208 p.

2. Fokin Yu. A., Tufanov V. A. Ocenka nadezhnosti sistem 5 e'nergosnabzheniya. Moscow, E'nergoatomizdat, 1981, 224 p.

3. Banjevic D., Jardine A. K. S. Remaining useful life in condition based maintenance: Is it useful?: Modelling in Industrial Maintenance and Reliability. Proceedings of MIMAR2007 : the 6th IMA International Conference, (10-11 Sept. 2007). Manchester, United Kingdom, 2007, pp. 7-12.

Skrupskaya L. S., Olejnik A. A., Saxno A. A. Postroenie modelej diagnostirovaniya sostoyaniya bumazhno-maslyanoj izolyacii izmeritel'nyx transformatorov toka, Elektrotexnika i Elektromexanika, 2014, No. 2, pp. 48-51. Skrupskaya L. S., Polyakov M. A. Model' prognozirovaniya na osnove intensivnosti chastichnyx razryadov veroyatnosti bezotkaznoj raboty bumazhno-maslyanoj izolyacii izmeritel'nyx transformatorov toka, Visnik Kremenchuc'kogo nacional'nogo universitetu imeni Mixajla Ostrograds'kogo, 2015, No. 2 (91), pp. 9-14.

Larman Kre'g Primenenie UML 2.0 i shablonov proektirovaniya. 3-e izd. Vil'yams, 2013, 736 p.