Методы и аппаратно-программные средства систем принятия решений при ультразвуковом контроле транспортного металлопроката

Железные дороги России являются ведущим видом транспорта страны, выполняющим свыше 80% грузооборота и около 40% пассажирооборота транспорта общего пользования. Железные дороги играют решающую роль в выполнении перевозок важнейших грузов, обеспечивающих бесперебойное функционирование промышленного комплекса страны [1]. Несмотря на постоянное развитие альтернативных видов транспорта, перевозки по железной дороге занимают лидирующее место — около 84% от общего грузооборота приходится именно на железнодорожный транспорт.

Главные показатели эксплуатации дорог, от которых в наибольшей степени зависит выход рельсов по дефектам, является число тонн груза брутто, перевезенного по рельсам, нагрузка на ось подвижного состава, скорость движения поездов.

С увеличением объема перевозок растет силовое воздействие на путь, усложняются условия его эксплуатации. В таких случаях в элементах верхнего строения пути и ответственных деталях подвижного состава (элементах колесных пар, буксовых узлах и т. п.) возникают дефекты усталостного происхождения, предпосылкой развития которых часто являются дефекты металлургического происхождения.

Необходимость обеспечения безопасности движения за счет своевременного обнаружения дефектов обуславливает большой объем проводимого нераз-рушающего контроля (НК) при производстве, эксплуатации и ремонте ответственных элементов пути и подвижного состава. Так, за 2008 г. по данным, предоставленным Департаментом пути и сооружений ОАО «РЖД» проконтролировано 3,7 млн км пути, при этом всеми средствами НК выявлено более 34 тыс. критических дефектов.

Ведущую роль в системах НК объектов пути и подвижного состава ж.д. транспорта играют акустические (ультразвуковые) методы, обеспечивающие обнаружение внутренних и поверхностных дефектов на ранней стадии их развития.

Одним из главных направлений развития средств ультразвукового (УЗ) контроля является повышение достоверности обнаружения дефектов и вследствие этого технической эффективности средств НК за счет совершенствования схем прозвучивания, слежения за качеством акустического контакта, предварительной обработки сигналов с целью уменьшения влияния помех, внедрением систем автоматического распознавания типов дефектов.

Актуальность создания высокопроизводительной системы в любой области НК может быть объяснена стремлением к уменьшению времени на операцию контроля, снижению затрат, связанных с НК изделия. Помимо областей машиностроения, где НК является одним из звеньев технологического процесса, существуют области, в которых проведение НК является единственно доступным средством обеспечения должного уровня безопасности состояния технических объектов.

С целью повышения надежности обнаружения дефектов разработчики аппаратуры НК идут по пути усложнения схем прозвучивания. Такая избыточность увеличивает надежность обнаружения, так как дефект может быть выявлен сразу несколькими каналами. Но при этом значительно возрастает информационная нагрузка на оператора, так как увеличивается время поиска нужных данных, их опознавание, интерпретация, вследствие чего появляются ошибки при принятии решения. Структура представления информации также оказывает существенное влияние на оперативность и адекватность принимаемых решений оператором по результатам ультразвукового контроля.

Изложенное подтверждает актуальность проблемы обеспечения высокого качества расшифровки дефектограмм. Очевидное решение — автоматизация процесса принятия решения. Пока же единственный способ повышения объективности заключений — принятие окончательного решения по результатам независимой оценки несколькими операторами.

Создание системы, которая бы выполняла функции распознавания различных объектов, во многих случаях открывает возможность дополнения человека как элемента сложной системы специализированным автоматом. Такое дополнение позволяет значительно расширить возможности различных систем, выполняющих сложные информационно-логические задачи. Заметим здесь, что качество работ, выполняемых человеком на любом рабочем месте, зависит от квалификации, опыта, добросовестности, психофизического состояния. В то же время автомат действует однообразно и обеспечивает всегда одинаковое качество, если он исправен [2].

Процесс принятия решения в реальных ситуациях требует выполнения ряда операций, одни из которых более эффективно выполняет человек, а другие — машина. Эффективное объединение их достоинств, при одновременной компенсации недостатков и воплощается в автоматизированных системах поддержки принятия решений [3].

Человек лучше чем машина принимает решения в условиях неопределенности, но и ему для принятия верного решения необходима адекватная (полная и достоверная) информация, характеризующая предметную область [4]. Однако известно, что человек плохо справляется с большими объемами необработанной информации. Поэтому роль машины в поддержке принятия решений может заключаться в том, чтобы осуществить предварительную подготовку информации, а также в том, чтобы представить всю эту информацию в наглядном и удобном для принятия решения виде.

Автоматизированные системы поддержки принятия решений (АСППР) компенсируют слабые стороны человека, освобождая его от рутинной предварительной обработки информации, и обеспечивают ему комфортную информационную среду, в которой он может лучше проявить свои сильные стороны. Отметим, что эти системы ориентированы не на автоматизацию функций лица, принимающего решения, (и, как следствие, отчуждение от него этих функций, а значит и ответственности за принятые решения, что часто вообще является неприемлемым), а на предоставлении ему помощи в поиске хорошего решения [57].

Внедрение АСППР позволит повысить достоверность результатов ультразвукового контроля за счет:

1. Наиболее полного использования информации о сигналах контроля для принятия решения о состоянии объекта. Вследствие этого уменьшится число отметок, выдаваемых на вторичный контроль.

2. Сокращения ручного труда при расшифровке и вторичном контроле, что ведет к повышению производительности труда.

• Именно интегрированная система распознавания позволит повысить общую производительность и надежность системы неразрушающего контроля за счет снижения вероятности пропуска дефекта.

Эффективность систем автоматизированного и механизированного УЗ контроля может быть существенно повышена благодаря созданию и введению в средства НК систем автоматизированной обработки информации и принятия решений о качестве проконтролированного объекта — в этом и состоит актуальность настоящей работы.

Научная цель работы состоит в разработке аналитических и алгоритмических решений по выделению полезных сигналов с целью повышения информативности результатов УЗ контроля.

Практическая цель работы заключается в повышении эксплуатационной надежности и безопасности движения на железнодорожном транспорте за счет обеспечения достоверности результатов УЗ контроля путем создания и внедрения автоматизированной системы принятия решений с интегрированным модулем распознавания и классификации выявленных дефектов по типам.

Таким образом, объектом исследования в данной работе являются автоматизированные системы распознавания образов, а предметом исследования станут вопросы создания и применения автоматизированной системы поддержки принятия решения. Объектом распознавания в данной работе будут выступать сигналы, получаемые в процессе ультразвукового контроля.

Для достижения указанной цели потребовалось решить следующие основные задачи:

1. На основе анализа отечественных и зарубежных средств ультразвукового контроля, а также изучения методов распознавания образов и принятия решений обосновать принципы построения эффективных систем обеспечения принятия решений с интегрированным модулем распознавания типа выявленных дефектов.

2. Исследовать методы одномерной и двумерной обработки сигналов для повышения помехоустойчивости систем НК. i.

3. Исследовать информативные признаки последовательностей сигналов, регистрируемых современными автоматизированными и механизированными средствами УЗ контроля. Эвристически и алгоритмически сформировать обобщенные характеристики полезных сигналов и сигналов помех и отобрать наиболее информативные признаки, отвечающие требованиям физической объективности, помехоустойчивости, а также простой расчетной и аппаратурной реализации. Формализовать классы дефектов по их информативным признакам применительно к ответственным деталям железнодорожного пути и подвижного состава — рельсам и бандажам.

4. .Обосновать алгоритмы и разработать адаптивную систему распознавания сигналов дефектов на фоне помех при автоматизированном и механизированном УЗ контроле транспортного металлопроката.

5. Реализовать системы обеспечения принятия решения в виде программного приложения на базе персонального компьютерапровести внедрение системы при расшифровке данных УЗ приемочного и эксплуатационного контроля транспортного металлопрокатаобеспечить возможность долгосрочного хранения полных протоколов сигналов УЗ контроля.

Научную новизну работы составляют:

1. Принцип построения систем принятия решений при распознавании эхосигналов УЗ контроля, включающий трехэтапную процедуру обработки сигналов: повышение отношения сигнал-помехараспознавание эхосигналов от дефектов и от конструктивных отражателейклассификация сигналов от дефектов различного типа в соответствии с действующими нормативными документами.

2. Метод повышения отношения сигнал-помеха, основанный на двухпа-раметровой обработке сигналов. Метод учитывает пространственную корреляцию между сигналами от несплошностей и предназначен для подавления электрических и акустических импульсных помех.

3. Набор информативных признаков, базирующихся на измерении условных размеров дефектов и пространственной формы эхосигналов, необходи9 мых и достаточных для построения алгоритмов классификации эхосигналов при УЗ контроле изделий металлопроката.

4. Система распознавания эхосигналов от дефектов различного типа, построенная на основе метода статистического анализа с возможностью ее обучения в процессе эксплуатации по результатам дефектоскопирования и экспертных оценок качества объектов с целью повышения достоверности УЗ контроля.

5. Метод снижения избыточности информации сигналов УЗ контроля при длительном хранении протоколов контроля на основе дискретного преобразования Фурье.

В первом разделе на основании анализа существующих средства ультразвукового контроля на железнодорожном транспорте, применяемых схем про-звучивания и статистики обнаружения дефектов обоснована целесообразность построения экспертной системы поддержки принятия решения. Проведен обзор существующих методов и алгоритмов распознавания образов, определены задачи, решаемые при построении системы распознавания. Выполнена постановка задачи исследования.

Во втором разделе решается задача повышения помехозащищенности при различных условиях эксплуатации аппаратуры УЗ контроля и скоростей сканирования. Проанализирован состав и выполнена оценка параметров акустических и электрических помех, возникающих в процессе проведения эксплуатационного контроля рельсов (передвижная аппаратура) и приемочного контроля бандажей (стационарные установки). Определен базовый набор процедур фильтрации, обеспечивающих эффективное подавление импульсных помех при эхо-импульсном ультразвуковом контроле.

В третьем разделе на основании аналитического моделирования эхосигналов проведено обоснование и разработаны методы расчета информативных характеристик эхосигналов при ультразвуковом контроле металлопроката, выполнено априорное описание классов распознавания сигналов.

В четвертом разделе разработан общий принцип построения системы поддержки принятия решения при УЗ контроле. Обоснована структура системы распознавания при контроле длинномерных изделий металлопроката, определены численные значения информативных характеристик полезных сигналов и сигналов помех, построена автоматизированная система поддержки принятия решения при контроле бандажей и рельсов.

В пятой главе приведены результаты практического применения системы распознавания, разработанной автором. Внедрение выполнено на базе установки УКБ-1Д, работающей в составе линии выходного контроля бандажей Нижнетагильского металлургического комбината.

На защиту выносятся:

1. Автоматизированная система принятия решений при УЗ контроле длинномерных объектов, включающая трехэтапную процедуру обработки эхо-сигналов: повышение отношения сигнал-помехараспознавание эхосигналов от дефектов и от конструктивных отражателейклассификация сигналов от дефектов различного типа.

2. Метод двухпараметровой фильтрации эхосигналов как эффективный способ подавления импульсных электрических и акустических помех при автоматизированном УЗ контроле изделий металлопроката.

3. Методика построения алгоритмов классификации эхосигналов от дефектов различного типа при УЗ контроле изделий металлопроката на базе измеряемых условных размеров дефектов и предложенной в работе пространственной формы эхосигнала.

4. Система обеспечения принятия решений оператором при УЗ контроле длинномерных изделий металлопроката.

5. Алгоритм уменьшения избыточности информации в сигналах УЗ контроля, построенный на основе дискретного преобразования Фурье.

Экономический эффект от внедрения автоматизированной системы принятия решений при УЗ контроле длинномерных объектов, по данным Нижнетагильского металлургического комбината, составляет 1,86 млн рублей в год.

Основные результаты выполненной работы могут быть сформулированы следующим образом.

1. На основании проведенного анализа общих закономерностей формирования огибающей сигнала на выходе первичных преобразователей, используемых в средствах НК изделий металлопроката, и экспериментальных исследований вероятностных характеристик огибающей эхосигналов установлено, что динамика изменения сигнала в момент начала и окончания озвучивания дефекта определяется скоростью сканирования, частотой следования зондирующих импульсов, размерами приемно-излучающей системы и она в 3−4 раз ниже, чем скорость изменения огибающих, вызванных помехами различного вида.

2. Для повышения помехозащищенности многоканальных автоматизированных систем УЗ контроля металлопроката обоснована эффективность применения метода двумерной медианной фильтрации. Количественная оценка качества процедуры фильтрации сигналов УЗ контроля подтвердила целесообразность использования данного алгоритма на стадии предварительной обработки сигналов.

3. Создана система распознавания, в которой на основании аналитического моделирования огибающей эхосигналов предложена система информативных признаков, включающих: условные геометрические размеры, характеристики огибающей (скорость изменения, пространственная огибающая), оценку корреляционной зависимости между временем задержки прихода эхосигнала и положения ПЭП. Показано, что использование подобной системы признаков позволяет решать задачу не только обнаружения дефектов, но и их классификацию по типу.

4. Разработана общая структура АСППР при автоматизированном ультразвуковом контроле. Проведено обоснование требований к системе распознавания как части АСППР. Предложена трехэтапная система распознавания сигналов НК. В основе алгоритма распознавания применен последовательный критерий отношения вероятностей. На основе функций плотностей распределения вероятностей получено описание информативных характеристик сигналов от дефектов и сигналов помех.

5. Проведена экспериментальная оценка достоверности предложенных алгоритмов распознавания. При классификации сигналов контроля бандажей вероятность правильного обнаружения находится в диапазоне от 0,8 до 0,94.

6. Предложена общая функциональная и структурная схема программного обеспечения для реализации автоматизированной системы поддержки принятия решения при дефектоскопии длинномерных изделий транспортного металлопроката.

7. На основе дискретных преобразований разработан проблемно-ориентированный метод снижения избыточности информации в сигналах УЗ контроля. Реализация данного метода позволяет получить коэффициент сжатия порядка 20 — 70.

8. При участии и под руководством автора разработана и введена в эксплуатацию автоматизированная система обработки сигналов приемочного НК бандажей на Нижнетагильском металлургическом комбинате. За время промышленной эксплуатации установкой УКБ-1Д, действующей в круглосуточном режиме, проверено более 100 000 бандажей. Многократно увеличилась производительность контроля по сравнению с ручным УЗ контролем. Практически исключена возможность пропуска дефектов за счет влияния человеческого фактора (невнимательность, несоблюдение параметров контроля), обеспечено полное протоколирование и хранение информации о параметрах и сигналах контроля в соответствии с требованиями действующих норм. Также разработанные в диссертационной работе алгоритмы обработки и классификации сигналов дефектов внедрены на сети железных дорог при эксплуатационном контроле рельсов в пути в программном обеспечении к серийному регистратору УР-ЗР дефектоскопа РДМ-2. Использование системы позволяет сократить в два и более раза объем вторичного контроля без снижения достоверности результатов.

Экономический эффект от внедрения автоматизированной системы обработки сигналов при ультразвуковом контроле бандажей на установке УКБ-1Д, по данным Нижнетагильского металлургического комбината, составляет 1,86 млн рублей в год.