ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА ТЕХНИЧЕСКОЙ ДИАГНОСТИКИ СОСТОЯНИЯ ПОДВИЖНЫХ МИКСЕРОВ Российский патент 2018 года по МПК G06N3/02 G01N25/00 

Описание патента на изобретение RU2641682C2

Изобретение относится к компьютерным системам диагностики производственных объектов.

Существуют различные системы диагностики состояния различных металлургических агрегатов и подвижных миксеров в частности. Особенностью диагностики подвижных миксеров является обязательное определение технического состояния их футеровки, прогар которой ведет к незамедлительному разрушению подвижных миксеров, что приводит к значительным материальным убыткам на производстве. Как правило, в существующих системах футеровка исследуется путем ее осмотра технологом при полном выводе подвижных миксеров из режима штатной эксплуатации [Автоматизированная система управления стендом вертикальной сушки ковшей / В. Переходченко, А. Ребедак, С. Гаркавенко, О. Шевченко и др. // Системная интеграция. Металлургия. - 2006. - С. 32-36].

Такие системы обладают рядом недостатков:

- низкая точность определения фактического состояния футеровки подвижных миксеров, которая напрямую зависит от субъективного фактора - квалификации и опыта технолога;

- низкая оперативность диагностики состояния футеровки подвижных миксеров;

- вывод из эксплуатации подвижных миксеров для осмотра футеровки, что влечет временные задержки в производстве;

- известные системы не позволяют прогнозировать износ футеровки в динамике во время эксплуатации подвижных миксеров, что не позволяет заблаговременно планировать их ремонт.

В качестве прототипа выбрана система технической диагностики, реализующая способ контроля количества чугуна в миксере и износа футеровки, включающая тензометрические датчики и средство измерения массы жидкого металла в миксере [Патент SU 1271883, МПК С21С 1/06, опубл. 23.11.1986]. Система-прототип включает: подвижной миксер с тензодатчиками, компьютер технолога с программным обеспечением.

Для системы, выбранной в качестве прототипа, характерно использование узкоспециализированного оборудования, предназначенного для формирования данных о массе и температуре транспортируемого металла. При этом в системе-прототипе отсутствует возможность автоматизированной диагностики и прогнозирования состояния футеровки подвижных миксеров без вывода их из эксплуатации, что не позволяет осуществлять оперативную диагностику состояния футеровки миксеров и планировать их ремонт. Кроме того, недостатком системы-прототипа является ее сложность при невысокой точности измерения. Поэтому разработка и реализация системы-прототипа целесообразна и оправдана преимущественно для решения задач диагностики подвижных миксеров после вывода их из эксплуатации. Все эти факторы составляют недостатки прототипа.

Техническим результатом изобретения является усовершенствование системы технической диагностики состояния подвижных миксеров за счет ее интеллектуализации на всех этапах процесса диагностики, в которой обеспечивается автоматизированное определение зон прогара футеровки подвижных миксеров и генерация управляющих рекомендаций по замене футеровки подвижных миксеров, что ведет к повышению точности и оперативности определения фактического состояния подвижных миксеров, а также позволяет прогнозировать износ их футеровки и дает возможность заблаговременно планировать ремонт подвижных миксеров.

Разработана интеллектуальная информационная система технической диагностики состояния подвижных миксеров, которая включает: подвижной миксер, компьютер технолога со специализированным программным обеспечением, согласно полезной модели система является обучаемой, т.к. система реализована на основе аппарата нейронных сетей для обработки первичных данных о состоянии подвижных миксеров и экспертной системы для генерации управляющих рекомендаций относительно текущего состояния и типа ремонта подвижных миксеров. Кроме того, интеллектуальная информационная система включает в себя нейросетевой программный анализатор термограмм подвижных миксеров, реализующий многосегментную архитектуру многослойных нейронных сетей и модуль нейросетевого прогнозирования изменений состояния подвижных миксеров, что позволяет осуществлять диагностику состояния подвижных миксеров без вывода их из эксплуатации.

На фиг. 1 представлена схема интеллектуальной информационной системы технической диагностики состояния подвижных миксеров:

Схема включает: подвижной миксер (блок 1), тепловизоры (блок 2), модуль сбора данных (блок 3), модуль управления и конфигурирования компонентов (блок 4), нейросетевой программный анализатор термограмм подвижных миксеров (блок 5), экспертную систему (блок 6), модуль нейросетевого прогнозирования изменений состояния подвижных миксеров (блок 7), интерфейс пользователя (блок 8), база данных (БД) миксеров (блок 9), база знаний (блок 10) и технолог (блок 11).

Интеллектуальная информационная система работает следующим образом:

Тепловизоры (блок 2) формируют изображения термограмм подвижных миксеров (блок 1). Сформированные изображения в виде потока информации передаются в модуль сбора данных (блок 3) на компьютер технолога со специализированным программным обеспечением для дальнейшей обработки. Модуль управления и конфигурирования компонентов (блок 4) осуществляет конфигурирование актуальных методов, моделей и соответствующих компонентов интеллектуальной информационной системы для обработки первичных данных, включая изображения термограмм подвижных миксеров, формируя сценарий решения и новые диагностические прецеденты с подвижными миксерами. Нейросетевой программный анализатор термограмм подвижных миксеров (блок 5) реализует сконфигурированные интеллектуальные методы и модели обработки изображений термограмм для определения зон прогара футеровки подвижных миксеров. После обработки изображений термограмм экспертная система (блок 6) анализирует результат распознавания и оперирует со знаниями в процессе технической диагностики и мониторинга состояния подвижных миксеров с целью генерации управляющих рекомендаций в процессе диагностики подвижных миксеров или решения диагностических ситуаций, связанных с определением режима эксплуатации подвижных миксеров и типа их ремонта. После определения текущего (фактического) состояния подвижных миксеров осуществляется аппроксимация и экстраполяция процессов изменения параметров подвижных миксеров на фиксированных отрезках временного окна с помощью модуля нейросетевого прогнозирования изменений состояния подвижных миксеров (блок 7), что позволяет исследовать изменение состояния подвижных миксеров в динамике и планировать их ремонт. База данных миксеров (блок 9) предназначена для хранения данных о настройках нейронных сетей, используемых на всех стадиях технической диагностики подвижных миксеров, а также данные экспертного оценивания и прогнозирования состояния подвижных миксеров. База знаний (блок 10) представляет собой хранилище информации, содержащее рекомендации и знания, полученные в результате технической диагностики подвижных миксеров.

В функции технолога (блок 11) входит сбор и внесение первичных данных в интеллектуальную систему, формирование модели обработки изображения с целью принятия диагностических решений, а также перевод подвижного миксера в необходимый режим эксплуатации. Процесс интерактивного взаимодействия технолога со специализированным ПО реализуется путем представления программным обеспечением пользователю результатов обработки изображения через интерфейс пользователя (блок 8), с применением различных вариантов профилей, с выбором из них пользователем наиболее приемлемых для принятия диагностических решений.

Сравнительные результаты прогнозирования изменения основных параметров подвижного миксера систем, основанных на классических методах прогнозирования, в сравнении с предлагаемой интеллектуальной компьютерной системой, реализующей нейросетевой аппарат прогнозирования, приведены в таблице.

Таким образом, предлагаемая интеллектуальная информационная система за счет применения аппарата нейронных сетей и методов распознавания изображений обеспечивает: - высокую точность определения фактического состояния футеровки подвижных миксеров; - высокую оперативность диагностики состояния футеровки подвижных миксеров; - диагностику технического состояния подвижных миксеров без вывода их из эксплуатации; - прогнозирование степени износа футеровки, с возможностью планирования ремонта подвижных миксеров; - накопление полученного опыта с последующим его анализом.

Таблица Система прогнозирования Ошибка прогноза параметров подвижного миксера Допустимое количество заливок чугуна, (%) Износ футеровки, (%) Краткосрочный прогноз Среднесрочный прогноз Долгосрочный прогноз Краткосрочный прогноз Среднесрочный прогноз Долгосрочный прогноз Без шума Система, основанная на методе экспоненциального сглаживания 1,83 1,97 1,6 2,13 2,76 3 Система, основанная на методе скользящего среднего 1,69 1,77 1,74 1,83 2,82 2,9 Система, основанная на методе наименьших квадратов 1,7 1,9 1,6 1,8 2,8 3,6 Предлагаемая интеллектуальная информационная система, реализующая нейросетевой подход 0,44 0,51 0,67 0,55 0,87 0,92 С шумом Система, основанная на методе экспоненциального сглаживания 2,83 3,17 3,73 2,58 2,61 3,27 Система, основанная на методе скользящего среднего 3,13 3,15 3,65 3,1 3,13 3,61 Система, основанная на методе наименьших квадратов 3,2 3,45 3,65 3,63 3,83 4,5 Предлагаемая интеллектуальная информационная система, реализующая нейросетевой подход 0,98 1,15 1,23 0,95 1,17 1,42

Похожие патенты RU2641682C2

название год авторы номер документа
СПОСОБ КОНТРОЛЯ ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЙ НА ОСНОВЕ ИНТЕГРАЦИИ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ И ИНФОРМАЦИОННЫХ КОМПОНЕНТ ГРИД-СИСТЕМЫ 2014
  • Бухановский Александр Валерьевич
  • Иванов Сергей Владимирович
  • Ковальчук Сергей Валерьевич
  • Нечаев Юрий Иванович
  • Слоот Петрус Мария Арнолдус
RU2569568C1
СПОСОБ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННО-ПРЕОБРАЗУЮЩИХ ЭЛЕМЕНТОВ БОРТОВОГО ОБОРУДОВАНИЯ ВОЗДУШНОГО СУДНА НА ОСНОВЕ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ 2022
  • Букирёв Александр Сергеевич
  • Ипполитов Сергей Викторович
  • Крячков Вячеслав Николаевич
  • Савченко Андрей Юрьевич
RU2802976C1
АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ВЫЯВЛЕНИЯ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОСЛОЖНЕНИЙ В ПРОЦЕССЕ СТРОИТЕЛЬСТВА НЕФТЯНЫХ И ГАЗОВЫХ СКВАЖИН 2020
  • Дмитриевский Анатолий Николаевич
  • Еремин Николай Александрович
  • Черников Александр Дмитриевич
  • Чащина-Семенова Ольга Кимовна
  • Фицнер Леонид Константинович
RU2745136C1
СПОСОБ МОНИТОРИНГА СОСТОЯНИЯ УЗЛОВ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ КОМПЛЕКСОВ ПРОИЗВОДСТВ НЕПРЕРЫВНОГО ТИПА 2014
  • Слетнев Максим Сергеевич
RU2580786C2
АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ВЫЯВЛЕНИЯ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОСЛОЖНЕНИЙ В ПРОЦЕССЕ СТРОИТЕЛЬСТВА НЕФТЯНЫХ И ГАЗОВЫХ СКВАЖИН 2020
  • Дмитриевский Анатолий Николаевич
  • Еремин Николай Александрович
  • Черников Александр Дмитриевич
  • Сбоев Александр Георгиевич
RU2745137C1
СПОСОБ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ КОМПЛЕКСА БОРТОВОГО ОБОРУДОВАНИЯ ВОЗДУШНЫХ СУДОВ НА ОСНОВЕ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ 2023
  • Букирёв Александр Сергеевич
  • Савченко Андрей Юрьевич
  • Ипполитов Сергей Викторович
  • Крячков Вячеслав Николаевич
  • Реснянский Сергей Николаевич
RU2809719C1
СПОСОБ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ КОМПЛЕКСА БОРТОВОГО ОБОРУДОВАНИЯ ВОЗДУШНЫХ СУДОВ НА ОСНОВЕ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ И УСТРОЙСТВО ДЛЯ ЕГО ОСУЩЕСТВЛЕНИЯ 2023
  • Букирёв Александр Сергеевич
  • Савченко Андрей Юрьевич
  • Ипполитов Сергей Викторович
  • Крячков Вячеслав Николаевич
  • Реснянский Сергей Николаевич
RU2816667C1
СПОСОБ И СИСТЕМА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ РАСПРЕДЕЛЕНИЕМ РЕСУРСОВ В ОБЛАЧНЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СРЕДАХ 2015
  • Хантимиров Рамиль Ильдарович
RU2609076C2
СПОСОБ ПРОЕКТИРОВАНИЯ МНОГОРЕЖИМНОЙ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ СРЕДОЙ МЯГКИХ ВЫЧИСЛЕНИЙ 2014
  • Бухановский Александр Валерьевич
  • Васильев Владимир Николаевич
  • Нечаев Юрий Иванович
RU2596992C2
СПОСОБ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ КОМПЛЕКСА БОРТОВОГО ОБОРУДОВАНИЯ ВОЗДУШНЫХ СУДОВ НА ОСНОВЕ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ БЕЗ УЧИТЕЛЯ С АВТОМАТИЧЕСКИМ ОПРЕДЕЛЕНИЕМ ПАРАМЕТРОВ ОБУЧЕНИЯ МОДЕЛЕЙ 2023
  • Букирёв Александр Сергеевич
RU2818858C1

Иллюстрации к изобретению RU 2 641 682 C2

Реферат патента 2018 года ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА ТЕХНИЧЕСКОЙ ДИАГНОСТИКИ СОСТОЯНИЯ ПОДВИЖНЫХ МИКСЕРОВ

Изобретение относится к компьютерным системам диагностики производственных объектов. В частности, предложена интеллектуальная информационная система технической диагностики состояния подвижных миксеров, которая включает подвижной миксер с тензодатчиками и компьютер технолога со специализированным программным обеспечением. При этом система реализована на основе аппарата нейронных сетей для обработки первичных данных о состоянии подвижных миксеров и экспертной системой для генерации управляющих рекомендаций относительно текущего состояния и типа ремонта подвижных миксеров. Специализированное программное обеспечение включает в себя нейросетевой программный анализатор термограмм подвижных миксеров, реализующий многосегментную архитектуру многослойных нейронных сетей, при этом специализированное программное обеспечение включает в себя модуль нейросетевого прогнозирования изменений состояния подвижных миксеров. Кроме того, система содержит тепловизоры для диагностики текущего состояния футеровки подвижных миксеров без вывода их из эксплуатации. Предлагаемая система обеспечивает: высокую точность определения фактического состояния футеровки подвижных миксеров; высокую оперативность диагностики состояния футеровки подвижных миксеров; диагностику технического состояния подвижных миксеров без вывода их из эксплуатации; прогнозирование степени износа футеровки, с возможностью планирования ремонта подвижных миксеров; накопление полученного опыта с последующим его анализом. 1 табл., 1 ил.

Формула изобретения RU 2 641 682 C2

Интеллектуальная информационная система технической диагностики состояния подвижных миксеров, включающая подвижной миксер с тензодатчиками и компьютер технолога со специализированным программным обеспечением, отличающаяся тем, что система реализована на основе аппарата нейронных сетей для обработки первичных данных о состоянии подвижных миксеров и экспертной системы для генерации управляющих рекомендаций относительно текущего состояния и типа ремонта подвижных миксеров; специализированное программное обеспечение включает в себя нейросетевой программный анализатор термограмм подвижных миксеров, реализующий многосегментную архитектуру многослойных нейронных сетей, при этом специализированное программное обеспечение включает в себя модуль нейросетевого прогнозирования изменений состояния подвижных миксеров; система содержит тепловизоры для диагностики текущего, состояния футеровки подвижных миксеров без вывода их из эксплуатации.

Документы, цитированные в отчете о поиске Патент 2018 года RU2641682C2

Способ контроля количества чугуна в миксере и износа футеровки 1985
  • Ясинский Виктор Александрович
  • Соболев Сергей Кузьмич
  • Яковлев Эдуард Феликсович
  • Гуща Константин Владимирович
  • Сорокин Леонид Иванович
  • Гемолдинов Анатолий Гаясович
  • Литвинов Леонид Федорович
  • Сенаторов Анатолий Алексеевич
SU1271883A1
СПОСОБ ДИАГНОСТИКИ ЭКСПЛУАТАЦИОННОГО СОСТОЯНИЯ ФУРМЕННОЙ ИЛИ ОПАСНОЙ ЗОНЫ ПИРОМЕТАЛЛУРГИЧЕСКОГО АГРЕГАТА 2007
  • Салихов Зуфар Гарифуллович
  • Будадин Олег Николаевич
  • Щетинин Анатолий Петрович
  • Ишметьев Евгений Николаевич
RU2366936C2
Устройство для снятия лобашей с голов мелкого рогатого скота 1961
  • Дохно А.У.
SU144096A1
US 6542849 B2, 01.04.2003.

RU 2 641 682 C2

Авторы

Емельянов Виталий Александрович

Емельянова Наталия Юрьевна

Даты

2018-01-19Публикация

2016-04-05Подача