TIGER-SHEBA
Diagnòstic basat en models de turbines a gas. Projecte europeu ESPRIT Trial Application no. 27548, de 1998 a 2000.
Objectius
Desenvolupar un sistema de monitorització amb les següents característiques:
- Observar contínuament les condicions de treball de la turbina de gas.
- Detectar el més aviat possible el desenvolupament d’una falla o problemes.
- I, quan s’ha detectat un problema, fer el més aviat i acurat possible el diagnòstic (causa).
Resum
Les turbines de gas son l’element fonamental de les indústries generadores d’energia. Actualment, es construeixen noves plantes d’energia amb relativa rapidesa i econòmiques. Els usuaris necessiten que en aquest mercat de l’energia, cada dia més competitiu, una sèrie de requeriments:
- Les turbines de gas han de funcionar de forma continuada en períodes llargs de temps i amb la mínima intervenció dels operadors.
- El cost derivat de falles i problemes de manteniment ha de ser petit.
- Cal que puguin ser supervisades per operaris poc preparats i poc especialitzats i controlades de forma remota, ja que aquestes plantes s’instal·len en una gran diversitat de països.
- El cost derivat de falles i problemes de manteniment ha de ser petit.
- Cal que puguin ser supervisades per operaris poc preparats i poc especialitzats i controlades de forma remota, ja que aquestes plantes s’instal·len en una gran diversitat de països.
Per acomplir aquests requeriments cal un sistema supervisor que incrementi la disponibilitat de la planta per evitar temps d’aturada, així com falles del sistema no planificades o en el cas de que es doni una falla, minimitzar el temps en la aturada del sistema.
El principal requeriment del sistema supervisor és el de detectar els problemes en l’etapa inicial i poder actuar abans de que la falla no sigui catastròfica per la turbina. Si es dóna una falla inesperada, cal que ràpidament s’indiqui el component o la part del procés on hi ha el problema, d’aquest manera es pot retornar ràpidament a produir energia. Un altre factor a considerar és que l’eficiència de la màquina sigui òptima, en terme mig una màquina consumeix 1.5 milions de dòlars USA en gas cada mes, per tant una caiguda de l’eficiència de 1 a 2% pot representar un cost molt car.
El sistema de monitorització TIGER-SHEBA ha estat desenvolupat per cobrir aquests requeriments. Rep de l’ordre de 600 mesures del controlador de la turbina de gas a un interval de 1 segon i realitza en aquest temps la detecció i el diagnòstic de falles. En principi el sistema de monitorització incorporava un sistema basat en regles per a la detecció de les falles més uns sistema de diagnòstic basat en la combinació de regles temporals i abstracció jeràrquica. Aquesta metodologia comporta que tot ha de estar pre-programat i per tant, qualsevol nova situació que no hagi estat estudiada “a priori” i definida mitjançant una regla serà una situació desconeguda i impossible de diagnosticar. Per aquesta raó s’ha volgut incorporar una metodologia més avançada (anomenada segona generació de sistemes basats en coneixement) en el diagnòstic de turbines, fent ús de models representatius del comportament de la turbina per obtenir les discrepàncies conegudes i desconegudes entre el sistema real i el model.
El sistema TIGER-SHEBA incorpora els models per a la detecció i diagnòstic de falles, de forma que es compara en tot moment els senyals proporcionats pels sensors amb les variables dels models generant lo que es denomina residus o discrepàncies entre el sistema real i els models.
Si la turbina funciona correctament i els models són representatius de la turbina els residus són pràcticament nuls i si en canvi, es produeix un mal funcionament de la turbina es detecta a partir dels residus que seran diferents de zero.
Si la turbina funciona correctament i els models són representatius de la turbina els residus són pràcticament nuls i si en canvi, es produeix un mal funcionament de la turbina es detecta a partir dels residus que seran diferents de zero.
L’objectiu principal del projecte ha sigut la incorporació de models qualitatius intervalars basats en la metodologia Ca~En. Aquest combina la capacitat de la detecció de falles basada en models, que prediu el valor de les variables de sortida, amb mecanismes d’aïllament de falles basades en models.
La detecció i diagnòstic de falles basada en models ha sigut utilitzat en subsistemes crítics de la turbina de gas tal com el alimentador de combustible líquid i gas. La figura 6 mostra l’esquema de l’aïllament de falles del sistema de subministrament de combustible líquid. El mòdul d’aïllament de Ca~En genera missatges de diagnòstic els quals es mostren en la finestra de diagnosi del TIGER.
La detecció i diagnòstic de falles basada en models ha sigut utilitzat en subsistemes crítics de la turbina de gas tal com el alimentador de combustible líquid i gas. La figura 6 mostra l’esquema de l’aïllament de falles del sistema de subministrament de combustible líquid. El mòdul d’aïllament de Ca~En genera missatges de diagnòstic els quals es mostren en la finestra de diagnosi del TIGER.
Grup Investigador
Joseba Quevedo*, Louise Travé-Massuyès**, Teresa Escobet* i Sebastian Tornil** Professors de la Universitat Politècncia de Catalunya.
** Directeur de Recherche del CNRS, membre del Grup Diagnostic, Supervision et Conduite Qualitatifs” del LAAS- CNRS de Toulouse (França)
Comparteix: