Macsea повышает надежность военных кораблей

Компания Macsea использует технологию резидентных программных модулей для постоянного контроля состояния узлов морских судов. Метод технического обслуживания агрегатов по необходимости на основании данных программных модулей контроля позволяет существенно увеличить надежность морских судов.
Диагностические агенты взаимодействуют по локальной сети (LAN)

Рис. Диагностические агенты взаимодействуют по локальной сети (LAN)

В известном кинофильме „Матрица» агент Смит, программный объект, послан для контроля и исправления проблем человечества, которое в Матрице использовалось в качестве источника электрической энергии. В реальной жизни разработчик программного обеспечения компания Macsea разработала программный продукт, называемый Декстер, который позволяет заказчикам формировать и использовать программные агенты контроля состояния механизмов, разработанные для автоматизации сбора данных и логического анализа необходимости проведения техобслуживания, исходя из технического состояния оборудования.

Эти программные агенты развертываются в аппаратных сетях данных и работают в фоновой среде, формируя предупреждения для обслуживающего и операционного персонала, если они обнаруживают неполадки в работе оборудования, или если существует потенциальная проблема в будущем. Это позволяет своевременно изолировать и устранить существующие неполадки и посредством упреждающего анализа избежать проблем, в результате которых может понизиться надежность оборудования.

Командование военно-морских перевозок ВМС США, обеспечивающее перевозки по океану для вооруженных сил США, первым начало использовать интеллектуальную технологию программных агентов Macsea для поддержки эффективного техобслуживания на основе контроля состояния оборудования на судах с небольшим количеством персонала. Агенты Декстер были настроены и использовались на борту кораблей ВМС в течение нескольких лет, первоначально для контроля состояния двигателей дизельных и газовых турбин.

 

Диагностические агенты взаимодействуют по локальной сети (LAN)

Командование военно-морских перевозок использует корабли для материально-технического обеспечения ВМС США на море, для поддержки правительственных организаций США, передислокации военных поставок и оборудования США в море, а также для транспортировки грузов Министерства обороны США по океану. В агентстве используется более 120 кораблей, экипаж которых состоит из гражданских моряков.

Поскольку Соединенные Штаты продолжают сокращать численность военных сил за границей, готовность вооруженных сил и возможности быстрого реагирования зависят от ВМС. Немедленная готовность кораблей ВМС является государственным приоритетом. Недавние кризисы укрепили критическую роль ВМС как основной силы при исполнении государственной стратегии США.

 

Процесс прогнозирования отражает процесс диагностики

Низкие затраты, высокая надежность

Рис. Процесс прогнозирования отказов зеркально отражает процесс восстановления после сбоя

Военно-морские силы уделяют особое внимание снижению стоимости активов на весь срок службы оборудования. Исследования подтверждают, что затраты на персонал и техобслуживание составляют основную часть бюджета на эксплуатацию и поддержку и продолжают постоянно расти. Таким образом, программы снижения затрат сфокусированы на сокращении персонала и внедрении эффективной программы обслуживания на основе автоматического контроля состояния оборудования на военно-морских суднах.

Анализ окупаемости капитальных затрат в стратегии техобслуживания на основе контроля состояния оборудования во многих отраслях промышленности четко продемонстрировали важность этой стратегии. Однако эффективная программа обслуживания по техническому состоянию не может быть введена без затрат. Состояние оборудования необходимо контролировать посредством контрольно-измерительных приборов и анализировать при использовании специальных аналитических методов, которые часто требуют специальной экспертизы. Некоторые задачи техобслуживания требуют тщательного выполнения и могут существенно увеличить загрузку экипажа. То есть, возникает такая ситуация, что просто не хватает людских ресурсов для сбора и анализа эксплуатационных данных по громадному количеству механизмов и оборудования, которые находятся на борту военно-морского судна. Это, в свою очередь, приводит к тому, что потребности в техобслуживании не выполняются.

Существующие системы автоматизации на борту первоначально разрабатываются для защиты и безопасности. Они также предоставляют большое количество данных на основании контроля состояния оборудования. Анализ полученных данных с целью принятия решений о техобслуживании остается тяжелой задачей. Эта ситуация будет обостряться на всех военно-морских судах, а для интегрированных энергетических систем потребуется сенсоров больше, чем существует на сегодняшний день, что приведет к росту требований к комплексному техобслуживанию. Контроль работы и анализ состояния оборудования являются теми областями, в которых использование технологии программных агентов откроет громадные экономические преимущества в ближайшем будущем.

Программные агенты можно использовать для клонирования человеческого интеллекта, выполнения человекоподобного логического рассуждения и взаимодействия с операторами. Агенты могут выполнять монотонные, повторяющиеся трудоемкие и аналитически сложные задачи намного точнее и надежнее, чем операторы. Программные агенты могут также служить в качестве экспертных ассистентов в ходе контроля, поиска и локализации неисправности и прогнозирования отказов сложного оборудования. Наделение программных агентов интеллектуальными функциями обработки данных позволит военно-морским силам использовать ценную информацию по всей географически распределенной флотилии. Агенты можно распространять, по мере необходимости, для повышения качества работы и готовности флотилии. Их интеллект можно наращивать дистанционно. Группы программных агентов, наделенные человеческим интеллектом, могут обеспечить более высокие уровни готовности и надежности оборудования при существенно низких затратах по сравнению с затратами, используемыми на эквивалентные работы, выполняемые только людскими ресурсами.

Рис. Задачи техобслуживания подразделяются следующим образом

Интеллектуальные программные агенты автоматизируют большой объем работы, необходимой для постоянного контроля за состоянием оборудования. Они автономно выполняют сложные задачи по обработке информации для идентификации потенциальных отказов и точного прогнозирования оставшегося срока службы оборудования. Программные агенты можно использовать для контроля и анализа тысячи точек данных в автоматическом режиме, при этом интегрируя их в существующую среду системы автоматизации при сравнительно низких затратах.

„Разделение труда для выполнения задач техобслуживания» графически иллюстрирует разделение труда между программными агентами и операторами для выполнения типовых задач контроля состоянием оборудования. Шесть основных процессов обслуживания включают сбор данных, анализ работы оборудования, оценку состояния, диагностику и изоляцию отказов, контроль проблемной ситуации и выполнение техобслуживания/ремонта. Агенты автоматизируют большую часть этих процессов, сокращая роль человека при осуществлении верификации отказов и корректирующих действий. Более того, эти действия, выполняемые оператором, становятся необходимыми только после того, как проблема будет идентифицирована агентом, что значительно сокращает время проведения техобслуживания.

Агенты Декстер можно создавать для любого типа систем оборудования, в которой осуществляются измерения данных датчиками. Такая технология позволяет компаниям, которые уже вложили средства в системы автоматизации производства и программное обеспечение управления процессами, использовать эти вложения в дальнейшем с расширенными аналитическими возможностями на базе программных агентов.

Программные агенты для обслуживания и контроля состояния подразделяются на два класса.

Диагностические агенты выполняют оценку существующих аварийных условий в реальном масштабе времени. Автоматическая диагностика отказов обеспечивает содействие обслуживающему персоналу при поиске и устранении неисправности, указывая на наиболее вероятные проблемы, которые приводят к аварийной ситуации. Агенты сокращают время на поиск и устранение неисправности и помогают как можно быстрее восстановить нормальную работу, минимизируя затраты, которые могут иметь при сбое какого-либо процесса. Диагностические агенты также фиксируют все диагностические события, позволяя контролировать надежность оборудования за определенный период времени работы. Одной из отличительных особенностей диагностических агентов является анализ аномалий в оборудовании объекта в реальном времени. Вероятностная оценка отказов оборудования может быть практически полезной для нового обслуживающего персонала, который может быть не знаком с режимами работы установки. Производительность работы персонала и, в свою очередь, надежность установки зависят от знаний и опыта группы экспертов, которые развивают базу диагностических знаний. Их общий интеллект становится функциональной особенностью программных агентов для их развертывания на всей флотилии или на всех установках по всему миру.

Прогнозирующие агенты анализируют проблемы оборудования на самой ранней стадии. Тенденции ухудшения статистических данных часто могут свидетельствовать о появлении неполадок работы оборудования. Прогнозирующие агенты автоматически выполняют статистический анализ тенденций для обнаружения проблем в работе оборудования, что представляет основную суть эффективного обслуживания на основе контроля состояния. Прогнозирование будущих отказов оборудования включает расчетное время до отказа и может помочь определить, когда необходимо провести техобслуживание. Посредством прогнозирования проблем до их фактического возникновения можно избежать непредсказуемых поломок. При отсутствии тревожных тенденций периоды между остановкой оборудования на профилактику могут рационально увеличиваться, устраняя ненужные процедуры техобслуживания. Возможность предсказания потребности в техобслуживании в будущем повышает возможности планирования обслуживания, уровень управления затратами и надежность установки. Решения о проведении техобслуживания и ремонта могут быть связаны с фактическими режимами работы с учетом серьезных постоянных ухудшений эксплуатационных данных и прогнозируемых проблем в работе установки.

 

Диагностика с помощью нейронной сети

За последние несколько десятилетий ученые разработали компьютерные модели биологических нейронных сетей, которые могут выполнять осмысленные функции. Эти модели, именуемые искусственными нейронными сетями, способны осознавать, обучаться на примерах и, в частности, полезны для некоторых задач, таких как распознавание образов. Агенты Декстер используют нейронные сети для диагностических и прогнозируемых рассуждений об отказах в оборудовании. Нейронная сеть программных агентов автоматически учится связывать признаки аварийной ситуации с отказами оборудования.

Пропущенные диагностические вызовы и ложные вызовы преобразуются непосредственно в добавленные эксплуатационные расходы либо в связи с непредсказуемыми сбоями в оборудовании, либо с ненужными работами по техобслуживанию. Точность диагностической системы, таким образом, непосредственно влияет на эксплуатационные затраты, а также на надежность оборудования. Нейронные сети Декстер допускают зашумленную или неполную совокупность входных данных, обеспечивая при этом более точную диагностику по сравнению с теми способами, которые были разработаны на базе логики или правил. Даже при отсутствии одного или нескольких симптомов Декстер определяет наиболее вероятные отказы на базе всех имеющихся доказательств.

Диагностическая система, которая контролирует надежность оборудования, должна быть чрезвычайно надежна. Типичная бортовая среда достаточно суровая для компьютерной системы. Коррозия, вы­сокая вибрация, низкое качество энергопитания, частые прерывания в электроснаб­жении, высокая температура, пыль и грязь являются теми факторами, которые могут разрушить большую часть электронного оборудования. После исследования разработчиком Macsea рынка промышленного стандартизированного компьютерного оборудования в качестве хост-компьютера для бортовой диагностической программы была выбрана модель Advantech IPC серии 6806, которая в настоящее время используется на свыше 40 бортовых установок. „Компьютеры Advantech IPC продемонстрировали надежность на некоторых судах за период более десяти лет,» — говорит Робин Осмер, технический руководитель по эксплуатационному обслуживанию Macsea. „Места, в которых мы устанавливаем компьютеры, оптимально подходят для компьютерного оборудования, которое в большинстве случаев представляет небольшую зону внутри консоли управления. Надежность достаточно высока даже при недостаточном потоке воздуха и высоких температурах,» — комментирует Осмер.

„Распределенные агенты диагностики механизмов» иллюстрируют типичную бортовую конфигурацию для развертывания программы диагностики механизмов Декстер. Сервер Декстер (IPC 6806) связывается с существующими системами контроля и управления механизмами через последовательный порт или Ethernet. Это позволяет осуществлять сбор эксплуатационных данных, их архивирование и анализ с помощью диагностических программных агентов в реальном масштабе времени. Север также связывается с высокоскоростной волоконно-оптической локальной сетью (LAN), которая служит в качестве бортовой магистрали данных. Диагностические рабочие станции, использующие клиентское программное обеспечение Декстер, распределены по всему судну и обеспечивают инженерам доступ к данным и результатам работы диагностических агентов в реальном масштабе времени. С помощью передачи эксплуатационных данных по локальной сети в реальном времени Декстер предоставляет инженерам очень удобные и недорогие средства для постоянного отслеживания состояния оборудования, при этом, находясь в каюте, которая обычно располагается на расстоянии нескольких палуб от помещения пульта управления и машинного зала. При возникновении аномальных явлений в ночное время операторы могут проверить состояние системы без осуществления ночных обходов, поскольку рабочая станция находится на расстоянии нескольких шагов.

На одном конкретном классе кораблей с установленными серверами Декстер ин­женеры командования военно-морских перевозок изъявили желание расширить уровень контроля главными двигателями газовой турбины путем измерения перепада давления на входе воздушного фильтра. Приточный воздух оказывает большое воздействие на работу газовой турбины, но не является частью нормальной системы автоматизации в процессе строительства судна. После получения оценки высоких затрат от поставщика системы управления, инженеры ВМС решили использовать метод Macsea, который предусматривает простую конструкцию, состоящую из 8-канального модуля аналоговых входов Adam 4017, небольшого блока питания и корпуса. Система была успешно установлена и протестирована на борту двух кораблей, оснащенных газовыми турбинами. Сигналы модуля передавались в Сервер Декстер для отображения и анализа. Решение хорошо себя зарекомендовало с точки зрения эко­номичности, поэтому решено было установить системы еще на двух суднах ВМС, оснащенных газовыми турбинами..

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *