Praktyczne problemy diagnostyki procesów przemysłowych

• Autorzy: Kościelny J. M.

Warianty tytułu

EN

The practical problems of the diagnostics of industrial processes

• Konferencja: Konferencja Naukowo-Techniczna Automatyzacja - Nowości i Perspektywy (14 ; 24-26.03.2010 ; Warszawa, Polska)
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Przedstawiono zadania systemów diagnostycznych dla procesów przemysłowych w zestawieniu z niedostatkami współczesnych systemów alarmowych. Omówiono uwarunkowania i ograniczenia występujące w diagnostyce systemów dużej skali oraz sformułowano wymagania dla systemów diagnostycznych. Podano procedurę doboru algorytmów detekcyjnych umożliwiającą uzyskanie wymaganej wykrywalności i rozróżnialności uszkodzeń. Scharakteryzowano główne problemy, które mogą być przyczyną powstawania fałszywych diagnoz. Należą do nich: błędne wyniki realizowanych testów, zmienność struktury diagnozowanego procesu, opóźnienia powstawania symptomów, uszkodzenia wielokrotne oraz możliwość wystąpienia uszkodzeń nieuwzględnionych na etapie projektowania systemu. Podano metody rozwiązania lub ograniczenia tych problemów, zapewniające podwyższenie odporności systemu diagnostycznego. Metody te zostały zastosowane w systemach AMANDD oraz DIASTER, które krótko omówiono w końcowej części pracy.

EN

The main tasks of the diagnostic systems intended for industrial processes have been presented in this paper, particularly in the context of relative privation of contemporary alarm systems. Boundary conditions of the diagnostics of the large scale systems as well as the main requirements for the diagnostics systems have been formulated and discussed. The procedure of the selection of diagnostic algorithms making allowance for the achievement of the demanded fault detectability and distinguishability has been given. Main problems suspected to be responsible for the generation of false diagnoses have been pointed out. To these problems belong: false results of diagnostics tests, dynamic changes in the structure of diagnosed system, latency in generation, of symptoms, appearance of multiple faults and possibility of appearance of faults that have been not considered in the diagnostic system development phase. The methods of the solution or limitation of these problems have been given. This makes possible to enhance robustness of the diagnostic system. Methods described in this paper have been implemented in the AMandD and DiaSter systems. Both systems have been briefly described in the final part of this paper.

Słowa kluczowe

PL

procesy przemysłowe; systemy diagnostyczne

EN

industrial processes; diagnostic systems

• Wydawca: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów PIAP
• Czasopismo: Pomiary Automatyka Robotyka
• Rocznik: 2010
• Tom: R. 14, nr 2
• Strony: 115--134
• Opis fizyczny: CD, Bibliogr. 37 poz., rys.

Twórcy

autor

Kościelny J. M.

• Politechnika Warszawska, Wydział Mechatroniki, Instytut Automatyki i Robotyki

Bibliografia

• [1] Basseville M., Nikiforov I.V. (1993). Detection of Abrupt Changes - Theory and Application. Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ.
• [2] Blanke M., Kinnaert M., Lunze J., Staroswiecki M. (2004). Diagnosis and Fault-Tolerant Control. Springer- Verlag.
• [3] Calado J.M.F., Korbicz J., Patan K., Patton R.J., Sá da Costa J.M.G. (2001). Soft computing approaches to fault diagnosis for dynamic systems. European Journal of Control, 7 (2-3), 248-286.
• [4] Chen J., Patton R. (1999). Robust model based fault diagnosis for dynamic systems. Kluwer Akademic Publishers, Boston.
• [5] Cholewa W., Chrzanowski P., Rogala T. (2009). Diagnostyka z zastosowaniem sieci przekonań w systemie DiaSter. W: Systemy Wykrywające, Analizujące i Tolerujące Usterki. Pod redakcją Z. Kowalczuka, PWNT Gdańsk, 77-84.
• [6] Frank P.M. (1987). Fault diagnosis in dynamic systems via state estimations methods. A survey. In: System Fault Diagnostics, Reliability and Related Knowledge Based Approaches. (Eds. S.G. Tzafestas et al.), vol. 2, Dordrecht: D. Reidl Publishing Company.
• [7] Frank P.M.(1990). Fault diagnosis in dynamic systems using analytical and knowledgebased redundancy. Automatica, 26, 459-474.
• [8] Frank P.M., Marcu T. (2000). Diagnosis strategies and system: principle, fuzzy and neural approaches. Intelligent Systems and Interfaces, (Eds. Teodorescu H.-N. et al.), Boston: Kulwer.
• [9] Gertler J. (1998). Fault Detection and Diagnosis in Engineering Systems. Marcel Dekker, Inc. New York-Basel-Hong Kong.
• [10] Isermann R. (2006). Fault Diagnosis Systems. An Introduction from Fault Detection to Fault Tolerance, New York: Springer-Verlag, 2006.
• [11] Korbicz J., Kościelny J.M. Kowalczuk Z., Cholewa W (Eds). (2004). Fault Diagnosis: Models, artificial intelligence methods, applications. Springer.
• [12] Korbicz J. (2006). Robust fault detection using analytical and soft computing methods. Bulletin of the Polish Academy Sciences. Technical Sciences, 2006, 54 (1), 75-88
• [13] Korbicz J., Kościelny J.M. (red.). (2009). Modelowanie diagnostyka i sterowanie nadrzędne procesami. Implementacja w systemie DiaSter. WNT, Warszawa.
• [14] Kościelny J.M. (1995). Fault Isolation in Industrial Processes by Dynamic Table of States Method. Automatica, 31(5), 747-753.
• [15] Kościelny J.M., Sędziak D., Zakroczymski K. (1999). Fuzzy Logic Fault Isolation in Large Scale Systems. International Journal of Applied Mathematics and Computer Science, 9 (3), 637-652.
• [16] Kościelny J.M.(2001): Diagnostyka zautomatyzowanych procesów przemysłowych, Akademicka Oficyna Wydawnicza Exit, Warszawa.
• [17] Kościelny J.M., Bartyś M. (2003): Multiple fault isolation in diagnostic of industrial processes. European Control Conference 2003 ECC’2003. UK, Cambridge, vol. 4, 1-6.
• [18] Kościelny,J. M., Syfert M. (2003). Fuzzy logic application to diagnostics of industrial processes. 5th IFAC Symposium SAFEPROCESS’2003, Washington D.C., USA, 771-776.
• [19] Kościelny J. M., Syfert M. (2006). Fuzzy Diagnostic Reasoning that Takes Into Account the Uncertainty of the Faults-Symptoms Relation, International Journal of Applied Mathematics and Computer Science, 16 (1), 27-35.
• [20] Kościelny J.M., Syfert M., Wnuk P. (2006). Advanced monitoring and diagnostic system ‘AMandD’. A Proc. Volume from the 6th IFAC Symposium on Fault Detection, Supervision and Safety of Technical Processes, Beijing, P.R. China, August 29-September 1, Elsevier, Vol. 1, 635-640.
• [21] Kościelny J., Bartyś.M., Syfert M. (2006). The practical problems of fault isolation in large scale industrial systems. Safeprocess2006 - 6th IFAC Symposium on Fault Detection, Supervision and Safety of Technical Processes, Beijing, P.R. China, August 29-September 1 , CD.
• [22] Kościelny J.M., Syfert M. (2007). The issue of symptom based diagnostic reasoning. In:. Recent Advances in Mechatronics. (Eds. Jabłoński R., Turkowski M., Szewczyk R.) Springer, 167-171.
• [23] Kościelny J.M. (2008). Problemy rozpoznawania uszkodzeń w procesach przemysłowych, W. Sterowanie i Automatyzacja: Aktualne problemy i ich rozwiązania. Red. K. Malinowski, L. Rutkowski. Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Komitet Automatyki i Robotyki PAN, Polskie Towarzystwo Sieci neuronowych, 519-527.
• [24] Kościelny J. M., Syfert M., Dziembowski B.(2008). Fault Diagnosis with Use of the Knowledge about Symptoms Delays Interval. 17th World Congress of IFAC, Seul, July 6-11, 2008, CD.
• [25] Kościelny J.M., Syfert M. (2009). Odporna lokalizacja uszkodzeń w systemie DiaSter. W: Systemy Wykrywające, Analizujące i Tolerujące Usterki. Pod redakcją Z. Kowalczuka, PWNT Gdańsk, 49-56.
• [26] Kościelny J.M.(2009). Zaawansowana diagnostyka procesów i układy regulacji tolerujące uszkodzenia. Przegląd Elektrotechniczny, R85, Nr 9/2009, 207-214.
• [27] Kościelny J.M., Syfert M., Leszczyński M, Gąsecki A.(2009). Pilot tests of the advanced system of process diagnostics in PKN ORLEN. Pomiary Automatyka Kontrola, vol. 55, nr 3/2009, 136-140.
• [28] Kościelny J.M., Bartyś M. (2009). Application of the Method of Dynamic Decomposition for Recognition of Multiple Faults in the Large Scale Systems 7th Workshop on Advanced Control and Diagnosis, ACD”2009, 19-20 November, Zielona Góra, Poland, CD.
• [29] Kościelny J.M., Bartyś M.,Syfert M. (2009). Method of Multiple Fault Isolation in Diagnostics of Large Scale Systems. 7th Workshop on Advanced Control and Diagnosis, ACD”2009, 19-20 November, Zielona Góra, Poland, CD.
• [30] Patton R.J., Lopez-Toribio C.J., Uppal F.J.(1999). Artificial intelligence approaches to fault diagnosis for dynamic systems. Int. Jour. of Applied Mathematics and Computer Science, 9 (3), 471-518.
• [31] Patton R., Frank P., Clark R. (Eds.) (2000). Issues of fault diagnosis for dynamic systems. Springer.
• [32] Piegat A. (1999). Modelowanie i sterowanie rozmyte. Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa.
• [33] Syfert, M. Rzepiejewski P., Wnuk P., Kościelny J. M. (2005). Current diagnostics of the evaporation station. 16th IFAC World Congress, Praga.
• [34] Syfert M., Kościelny J.M. (2009). The issue of diagnostic reasoning in the case of variability of diagnosed system structure. W: Fault Detection, Analysis and Tolerant Systems. Edited by Z. Kowalczuk, PWNT Gdańsk, 237-244.
• [35] Syfert M., Kościelny J.M. (2009). Diagnostic Reasoning Based on Symptom Forming Sequence. 7th IFAC Symposium on Fault Detection, Supervision and Safety of Technical Processes (SafeProcess 2009), June 30 - July 3, 2009 Barcelona, Spain, CD.
• [36] Witczak M. (2007): Modelling and Estimation Strategies for Fault Diagnosis of Non-Linear Systems. From analytical to soft computing approaches. Springer-Verlag, Berlin.
• [37] Wnuk P., Syfert M., Kościelny J.M. (2009). Inteligentny system sterowania i diagnostyki procesów przemysłowych DiaSter. W: Systemy Wykrywające, Analizujące i Tolerujące Usterki. Pod redakcją Z. Kowalczuka, PWNT Gdańsk, 57-65.