Riassunti Diagnostica delle macchine e dei sistemi energetici

DIAGNOSTICA DELLE MACCHINE E DEI SISTEMI ENERGETICI

DIAGNOSI → è l'attività di riconoscimento delle cause di un comportamento anomaloPROGNOSI → è l'attività di previsione dei sintomi di un guasto

attraverso la diagnosi e la prognosi (le quali rappresentano gli strumenti più utili in ambito manutentivo) è possibile individuare e prevenire i guasti ed eventualmente predisporre il modo da ottenere i resti rendimenti e dal fermo macchina a causa di un guasto.

• FAULT = GUASTO
• FAILURE = GUASTO PERMANENTE = si è rotto uno di sistema che a opera di un'operazione inaspettata
• DISTURBO = se il guasto è tollerato dal sistema, o addirittura migliorato
• SINTOMI = anomalie osservabili che precedono il guasto e portano ad una transizione interna temporanea
• AFFIDABILITÀ = probabilità di successo che un sistema funzioni senza guasti nel tempo
• DISPONIBILITÀ = percentuale di ore in cui il sistema è disponibile
• MANUTENIBILITÀ = l'abilità del sistema fisico ad operare in condizioni ottimali

È necessario affermare che NON ESISTE UN SENSORE PER UN GUASTO

1. DOMINIO PROATTIVO → rimuovere le radici delle cause
2. DOMINIO PREDITTIVO → ho i precursori del guasto osservabili con fenomeni visibili come vibrazioni, rumore, calore
3. DOMINIO PROTETTIVO → mi aspetto il compimento della failure, il dominio diventa reattivo. In questo dominio ho la morte accidentale

CLASSIFICAZIONE (dei guasti per evoluzione)

• ABRUPT FAULT → segnale a gradino = ovvero ho un repentino aumento del segnale
• INCIPIENT FAULT
• INTERMITTENT FAULT

CLASSIFICAZIONE DEI GUASTI (in base che stessa leggenda respiro)

• GUASTI ADDITIVI → agisce sul valore medio in questo caso di un sensore puà causare errori
• GUASTI MOLTIPLICATIVI → agisce sulla misura di un guasto se un attenuatore guasto è in uscita o un amplificatore è destabilizzato

CAUSE DI MALFUNZIONAMENTO

• PROGETTO = errori da progetto
• UOMINI = errori umani
• USURA, invecchiamento, esposizione ambientale

APPROCCI AL MALFUNZIONAMENTO

• APPROCCIO FAULT TOLERANT → faccio un sistema sovradimensionato, quindi robusto (essendo più resistente ad un guasto)
• APPROCCIO DI FAULT DIAGNOSIS → si divide in
  • FAULT DETECTION = avvertimento del guasto
  • FAULT ISOLATION = individuazione parziale del guasto
  • FAULT IDENTIFICATION = individua esattamente quale componente è guasto

FAULT DETECTION AND ISOLATION (FDI)

DETECTION

Indice lav, un r viene praticamente tutti gli approcci di FDI e l'utilizzo di un processo di giudizio: i metodi sono basati su output. Detto anche il valore quantico, si calcola che una serie di anomalie uscite dall'output del sistema → se l'output è invece in assenza di anomalie e se risulta un errore evidente del segnale → allora ho guasto

ISOLATION

Faccio isolamento del guasto avendo robusta effettuata tramite tecniche di esplorazione dei dati come PCA o comunque quando ci può il segnale quantico.

CLUSTERING → tecnique non è una release risolutiva ma personale ripos per somigliare vari guasti in base a sinergia di attacco qualitativamente influente.

IDENTIFICATION

La valutazione consente dell'individuazione delle cause del guasto e della sua evoluzione.

FARE = FALSE ALARM RATO → FAR = numero dei falsi allarmi

FDTR = FAULT DETECTION RATE = FDP = percentuale di copertura di un guasto

METODI DI DETECTION

• basati su
• • CARTE DI CONTROLLO MONOVARIATE
    • CARTA DI SHEWART
    • MEDIA ESPONENZIALE MOBILE (EWMA)
    • CARTE A SOMMA CUMULATIVA (CUSUM)
  • CARTE DI CONTROLLO MULTIVARIATE
    • MULTIVARIABLE SPC
    • HOTELLING'S T²

CARTE DI CONTROLLO MONOVARIATE

Le carte di controllo monovariate sono utilizzate per il controllo di una sola variabile.

Le principali carte di controllo monovariate sono:

CARTA DI SHEWART

Si ipotizza fondamentalmente per l'uso di:

• CARTA MONOVARIATA di SHEWART è di DISTRIBUZIONE NORMALE centrata sulla media.

La CARTA di SHEWART prevede un limite superiore (UCL) e un limite inferiore (LCL), oltre questi due limiti, il sistema deve essere considerato fuori controllo.

UCL = upper control limit = media + 3 volte la varianza

LCL = lower control limit = media - 3 volte la varianza

CUSUM

Le carte a somma cumulativa servono per la detection di un guasto, procedo nel seguente modo:

1. Gli indici sono calcolati come una somma cumulativa di dati, sia per la direzione normale sia per quella cumulativa del segnale.
2. Se ho un guasto alla volta, utilizzo carte che mi permettono di ridurre la varianza usando stime cumulative.

MEDIA ESPONENZIALE MOBILE (EWMA)

L'EWMA serve per pesare i contributi del passato e del presente. Si ottiene una media esponenziale pesata tramite un parametro lambda compreso tra 0 e 1.

λ = parametro di smoothness (tra 0 e 1)

LIMITE: T_i T_j λ

CARTE DI CONTROLLO MULTIVARIATE

Le carte di controllo multivariate sono utilizzate per il controllo di più variabili. L'analisi di più variabili risulta maggiormente adatto per uno spettro più ampio di varianti, per la detection con guasti.

MULTIVARIABLE SPC

La detection di guasti riguarda due percorsi indipendenti e quindi costruendo un indice che sono le singole variabili insieme.

Indice di errore per i vettori R, W

INDICE di errore per i vettori:

• VARIANZA DI OGNI VARIABILE
• SCARTO QUADRATICO serve per tener conto degli effetti INDIPENDENTI

HOTELLING'S T² (STATISTICA DI HOTELLING)

Utilizza statistica di Hotelling, l'analisi delle deviation: T²: è il carico prodotto del vettore delle mediantime i trasposti per il vettore delle varianze e delle covarianze.

GARETTERISTICHE DELLA STATISTICA DI HOTELLING

• Se non ho limiti nelle variazioni della variabile, ovvero se il vettore delle variabili osservate è maggiore o minore, allora ho una rappresentazione di un apparato MONOVARIATO

APPROCCI DI DIAGNOSTICA

Nel caso di presenza delle detection, è necessario focalizzarsi nelle cause del malfunzionamento e quindi storare quali sono le cause di variazione.

METODI PER FARE DIAGNOSTICA

• MODEL FREE
• MODEL BASED
  • KNOWLEDGE BASED → THEORIES
  • MODEL BASED → basati su un MODELLO
  • ABDUCTIVE BASED MODEL

MODEL BASED

i metodi per fare diagnostica basati su un modello si dividono in:

CONSISTENCY MODEL BASED

• stima lo scarto tra il comportamento dell'impianto simulato ottenuto tramite il modello teorico e il pattern comportamentale.

Le soglie devono risultare consistenti, se si rompono o insorgono guasti nella corrente delle variabili osservate.

• Il guasto si riflette sul modello e sulla realtà produce output che prendono valori diversi da quelli attesi.

MODEL BASED consiste in metodologie basate su modelli per la rappresentazione delle varianti, l'utilizzo di K_c e basato su derivazione di regole, a base prima.