Diagnostyka procesów przemysłowych

103000 - Wydział Elektroniki i Technik Informacyjnych

DIPR

1

Celem przedmiotu jest przedstawienie podstawowych metod diagnostyki procesów przemysłowych oraz sterowania w sytuacji awarii. Studenci zostają zapoznani z zagadnieniami modelowania obiektów na potrzeby metod detekcji, lokalizacji oraz rozróżnialności uszkodzeń. Przybliżona jest koncepcja struktur rekonfigurowalnych i tolerujących uszkodzenia. Przedstawiona jest diagnostyka urządzeń inteligentnych oraz powiazanie diagnostyki z systemami automatyki DCS i SCADA, a także systemami utrzymania ruchu.

WYKŁADY:

Wstęp – przegląd dziedziny (2 h). Procesy ciągłe jako obiekty diagnostyki. Zakres i obszar diagnostyki procesów przemysłowych. Diagnostyka pomiarów, układów regulacji, procesów i systemów sterujących. Bezpieczeństwo, stany awaryjne i ich obsługa w systemach sterowania. Metody predykcji i zapobiegania. Systemy wspierające.
Modelowanie obiektów na potrzeby diagnostyki (2 h). Rola modelu w procesie diagnostyki. Przegląd struktur modeli oraz metody identyfikacji. Sposoby wykorzystania (przykłady) modeli w metodologii diagnostyki przemysłowej.
Detekcja uszkodzeń (2 h). Detekcja uszkodzeń na podstawie modeli. Metody kontroli prostych zależności i ograniczeń.
Lokalizacja uszkodzeń (2 h). Binarne macierze diagnostyczne. Wnioskowanie równolegle i szeregowe, uszkodzenia pojedyncze i wielokrotne. Klasyfikatory, metody statystyczne, rozpoznawanie obrazów.
Rozróżnialność uszkodzeń (2 h). Binarne macierze diagnostyczne i tablice stanów. Metoda analizy dynamiki powstawania symptomów.
Metody analizy sygnałów (2 h). Klasyfikacja sygnałów. Metody przetwarzania i wyznaczania cech w dziedzinie czasu i częstotliwości. Metody parametryczne i nieparametryczne. Diagnostyka w oparciu o cechy sygnałów.
Struktury i algorytmy tolerujące uszkodzenia (6 h). Regulacja wielowymiarowa, rekonfigurowalna. Metody postępowania w przypadku uszkodzenia torów pomiarowych i wykonawczych.
Diagnostyka inteligentnych urządzeń automatyki (2 h). Diagnostyka on-line i off-line. Diagnostyka rozproszona i wbudowana. Funkcje wbudowane w inteligentne urządzenia. Inteligentne przetworniki tolerujące uszkodzenia. Inteligentne urządzenia wykonawcze. Alarmowanie i sytuacje awaryjne.
Systemy informatyczne a diagnostyka (4 h). Systemy informatyczne przedsiębiorstw. Powiazanie systemy automatyki DCS i SCADA z systemami Utrzymania ruchu. Systemy CMMS, RPM, koncepcja TPM (Total Preventive Maintenance), koncepcja Predictive Maintenance.
Zastosowania przemysłowe (2 h).Przykładowe zastosowanie diagnostyki w dużych obiektach przemysłowych.
W trakcie semestru przeprowadzone zostaną dwa jednogodzinne kolokwia, a także kolokwia poprawkowe pod koniec semestru (2 h).

LABORATORIUM:

Pięć zadań laboratoryjnych (wszystkie ćwiczenia trwają po 3h, punktowane są w skali 0-10pkt.), których celem jest zaprojektowanie i przebadanie wskazanych metod diagnostycznych, zbudowanie układu regulacji tolerującego awarię czujnika pomiarowego, zaznajomienie z obsługą sytuacji awaryjnych w systemach automatyki SCADA i DCS. W trakcie pracy wykorzystywany jest pakiet MATLAB oraz obiekty laboratoryjne automatyki.

Laboratorium 1: Detekcja sytuacji awaryjnych – zaprojektowanie algorytmów detekcji.
Laboratorium 2: Opracowanie, implementacja i weryfikacja modeli diagnostycznych.
Laboratorium 3: Problem sterowania w sytuacji awarii czujnika pomiarowego – zastosowanie modelu (z ćwiczenia 2) do odtwarzania pomiaru i sterowanie w oparciu o model.
Laboratorium 4: Monitorowanie pracy urządzeń – implementacja wskaźników w systemie automatyki DCS i SCADA.
Laboratorium 5: System alarmowania – implementacja alarmów, archiwizacja, obsługa zdarzeń.

Literatura podstawowa:

1. Korbicz J., Kościelny J.M., Kowalczuk Z., Cholewa W. (2002). Diagnostyka procesów. Modele, metody sztucznej inteligencji, zastosowania. WNT, Warszawa.

Literatura uzupełniająca:

1. Blanke M., Kinnaert M., Lunze J., Staroswiecki M. (2006). Diagnosis and fault tolerant control. Springer, Heidelberg.
2. Bartyś M. (2014). Inteligentne urzędzenia pomiarowe i wykonawcze. Preskrypt, publikacja bezpłatna, Politechnika, Warszawska, Warszawa.
3. Kościelny J.M. (2001). Diagnostyka zautomatyzowanych procesów przemysłowych. Akademicka Oficyna Wydawnicza Exit, Warszawa.

W trakcie semestru można zdobyć 50 pkt. z zajęć laboratoryjnych oraz 50 pkt. z egzaminu. Warunkiem zaliczenia jest uzyskanie w sumie co najmniej 50 pkt. na 100 możliwych, a także zaliczenie wszystkich ćwiczeń laboratoryjnych (uzyskanie z każdego z nich co najmniej 50% możliwych punktów).

103100 - Instytut Automatyki i Informatyki Stosowanej

103100 - Instytut Automatyki i Informatyki Stosowanej

103100 - Instytut Automatyki i Informatyki Stosowanej

103100 - Instytut Automatyki i Informatyki Stosowanej

103100 - Instytut Automatyki i Informatyki Stosowanej

103100 - Instytut Automatyki i Informatyki Stosowanej

103100 - Instytut Automatyki i Informatyki Stosowanej