Detekcija i izolacija otkaza u separatoru pare termoenergetskih postrojenja

Abstract

Nedozvoljena devijacija najmanje jednog karakterističnog parametra ili osobine nekog sistema od njegovog uobičajnog ponašanja se može proglasiti greškom, odnosno otkazom u sistemu. Otkazi smanjuju efikasnost sistema, kvalitet proizvoda i ponekad mogu dovesti do potpunog zaustavljanja procesa, odnosno pada sistema. Ovakve pojave ne uzrokuju samo ekonomske gubitke vec u nekim slučajevima mogu dovesti i do ljudskih žrtava. Rana detekcija otkaza može biti način sprečavanja ili smanjenja ranije pomenutih gubitaka. Stoga su monitoring sistema i detekcija otkaza postali esencijalni deo modernih sistema upravljanja. Kontrolni uređaji koji se u novije vreme eksploatišu da bi se unapredile performanse industrijskih procesa uključuju sofisticirane tehnike projektovanja digitalnih sistema i kompleksni hardver (ulazno-izlazni senzori, aktuatori, komponente i procesorske jedinice). Da bi se smanjila verovatnoća pojavljivanja otkaza na ovoj opremi potrebno je projektovati sistem za automatsko nadgledanje procesa koji bi se koristio za što je moguće raniju detekciju i izolaciju otkaza. U poslednje tri decenije, problem detekcije i izolacije otkaza u dinamičkim procesima je privukao veliku pažnju stručne javnosti i razvijen je čitav spektar pristupa koji se baziraju na modelima sistema. Za projektovanje sistema za robusnu detekciju i dijagnozu otkaza je značajno poraslo interesovanje jer se korišcenjem istih mogu smanjiti gubici u proizvodnji, sprečiti kvarovi na opremi i povećati sigurnost osoblja. Pouzdan sistem je sistem koji ima sposobnost za: 1. Što raniju detekciju otkaza 2. Tačnu dijagnozu istih 3. Što brži povratak sistema u nominalni režim rada U ovoj disertaciji je predložen novi pristup detekciji i identifikaciji otkaza u generatorima pare u okviru termo-energetskih postrojenja. Realni sistem, na kome su vršena merenja i predložen sistem za detekciju i izolaciju otkaza, je TEKO B1 blok termoelektrane Kostolac u Srbiji, čija je nominalna snaga 330 MW. Za takvu prirodu procesa i dostupne podatke, implementirani sistem za detekciju i izolaciju otkaza predstavlja kombinaciju dva poznata pristupa, jedan koji se bazira na modelima procesa i drugi koji se bazira na merenjima. Analizirana su tri moguća tipa otkaza, u senzorima nivoa vode, protoka vode i protoka pare. Prvi korak u predloženom algoritmu je identifikacija procesa. Merenje nivoa vode u separatoru su izvršena pod ekstremno visokim pritiscima pare uz nestacionarni dotok vode i ispuštanje pare. Stoga su dostupni podaci o nivou vode veoma nepouzdani, a prisutan je i sporadični, ali veoma jak, šum merenja. Kao posledica toga, standardne procedure za identifikaciju sistema nisu mogle da daju zadovoljavajuce rezultate i u ovoj tezi je predložena alternativa koja predstavlja robusnu estimaciju parametara sistema. U sledećem koraku je izvršeno statističko testiranje hipoteza pri čemu se ne koriste vektori merenja već se vektori parametara sistema izvode na osnovu procedure robusne identifikacije. Rezultati pokazuju izuzetnu efikasnost u detekciji i izolaciji otkaza jednog od moguća tri tipa otkaza koji su analizirani. Pristup detekciji otkaza koji je predložen u ovoj tezi, u poređenju sa rešenjima dostupnim u literaturi, je specifičan u sledećem: 1. Zasnovan je na linearnom modelu procesa sa odgovarajućim brojem ulaza i izlaza koji se identifikuje u zatvorenoj sprezi. 2. Predložena tehnika identifikacije je robusna po svojoj prirodi što je veoma važno u slučajevima kada je prisutan sporadičan jako izražen šum merenja. 3. Otkazi nisu detektovani na osnovu reziduala u merenjima, što je uobičajeni pristup u literaturi, vec na osnovu parametara identifikovanog modela. 4. Predloženi metod za detekciju i izolaciju otkaza je kombinacija tehnika na bazi modela i na bazi merenja tako da je moguće napraviti kompromis između verovatnoće pojavljivanja lažnog alarma i vremenskog kašnjenja u detekciji otkaza. 5. Predloženi metod je primenjen na realnom sistemu separatora u termoelektrani i pokazao se kao veoma efikasan.

An un-permitted deviation of at least one characteristic property or parameter of a system from standard condition is referred as a fault. Faults result in reduced efficiency of the system, reduced quality of the product, and sometimes complete breakdown of the process. This not only causes economic losses but may also result in fatalities. An early detection of faults can assist to avert these losses. Therefore, fault detection and process monitoring is becoming an essential part of modern control systems. The control devices which are nowadays exploited to improve the overall performance of industrial processes involve both sophisticated digital system design techniques and complex hardware (input-output sensors, actuators, components and processing units). In such a way, the probability of failure occurrence on such equipment may result significant and an automatic supervision control should be used to detect and isolate anomalous working conditions as early as possible. Since the last three decades, the problem of fault detection and isolation in dynamic processes has received great attention and a wide variety of model-based approaches has been proposed and developed. A robust fault detection and diagnosis (FDD) system design has attained increased attention for reducing production loss, avoiding equipment damage, and increasing human safety. A more dependable system is a system that has the ability to: 1. Detect faults as fast as possible. 2. Diagnose them accurately. 3. Recover the system to the nominal performance as much as possible. This thesis presents a fault detection and identification approach for steam generators at thermal power plants. The real system in which the measurements were made and the FDI algorithm implemented is located at the TEKO B1 Unit of the Kostolac Thermal Power Plant in Serbia, whose nominal power output is 330MW. Given the nature of the process and available data, the implemented FDI algorithm is a trade-off of sorts between the model-based and the data-driven approach. Three possible types of faults are analyzed, of water level, water flow and steam flow sensors. The first step of the proposed algorithm is to identify the process. water level measurements in a separator are conducted under extremely high steam pressures, accompanied by constant unsteady water inflow and steam drain. therefore, available water level data are high unreliable and there is a sporadic of high-intensity measurement noise. As a consequence, standard process identification procedures have been shown not to yield satisfactory results and the thesis proposes a robust alternative to parameter estimation. The next step included statistical testing of the hypotheses, not using the measured data vector but the parameter vector derived from a robust identification procedure. The results demonstrated exceptional detection and isolation efficiency of one of the three possible and most frequent faults which were analyzed. The approach to sensor fault detection proposed in this work, compared to the solutions reported in the literature, is specific in the following respects: 1. It is based on a linear model of the process, with the corresponding number of inputs and outputs, identified in a closed loop. 2. The proposed identification technique is robust by its very nature, which is very important in the case of systems where sporadic high-intensity measurement noise is present. 3. Faults are not detected based on measurement residuals, which is the usual approach in the literature, but based on the parameter vectors of the identified model. 4. The proposed fault detection and isolation method is a combination of modelbased techniques and the data-driven approach, such that a simple trade-off is possible between the probability of false alarm and the fault detection time delay; 5. The proposed method was applied in a real steam separator at a thermal power plant and demonstrated as highly efficient.