TUTKIMUKSEN PERUSTANA on mittausten merkitystasojen tunnistaminen ja niiden käyttö epäsuorina mittaustietoina. Menetelmäkokonaisuudesta on hyvin laaja tutkimuksellinen ja teollinen kokemus. Viisaiden adaptiivisten sovellusten rakentamiseen soveltuvia älykkäitä menetelmiä on hyvin runsaasti. Kirjallisuudessa erilaiset sovellustyypit menevät huomattavan paljon päällekkäin. Väitöskirjassa menetelmiä on ryhmitelty sovellusten rakentamisen kannalta loogisiin osiin:

- Adaptiiviset menetelmät on jaettu mallinnus- ja päättelymenetelmiin.

- Mittauksien käyttöä tarkastellaan epäsuorien mittausten ja oireiden kehittämisen kannalta.

- Säätömenetelmät puolestaan käyttävät epäsuoria mittauksia ja malleja.

- Olosuhteiden tunnistaminen jatkaa oireista luokittelu- ja päättelymenetelmillä.

Lingvistisiin yhtälöiden menetelmän perusidea ja ensimmäinen sovellus tehtiin jo vuonna 1991 ja vuosien 1991–2004 aikana menetelmää käytettiin jo varsin laajasti. Tarkasteltava tutkimus on tehty vuosien 2005–2012 aikana. Menetelmäpuolella painopisteinä ovat olleet parametrit, joiden kehittämisessä on yleistetty ja yhdistetty tilastollisia ja älykkäitä menetelmiä. Sovellusten puolella keskeisiä kohteita ovat olleet aurinkolämpövoimala, erilaiset kunnonvalvontakohteet ja vedenpuhdistus.

Mittausten merkitystasot sovellusten perustana

Uudet tilastolliset menetelmät ovat keskeisiä kehitettäessä näitä merkitystasoja, joiden avulla tarvittavat mallit voidaan pakata hyvin tehokkaiksi, koska mallien tehtävänä on hallita ainoastaan muuttujien välisiä vuorovaikutuksia. Erilaiset muutostrendit tunnistetaan merkitystasojen muuttumissuuntien kautta. Tutkimus kiteytyy kysymyksiin:

- miten mittausarvot tulee ymmärtää?

- voidaanko ne erottaa vuorovaikutusten analysoinnista?

Periaatteessa tämä vastaa sumean logiikan jakoa jäsenyysfunktioihin ja sääntöihin. Tässä useat jäsenyysfunktiot pakataan jäsenyysmäärittelyihin, jotka ovat käytännössä epälineaarisia skaalausfunktioita. Funktioiden parametrien virittämisessä käytetään yleistettyjä normeja ja momentteja. Yleistetyt normit sisältävät erikoistapauksina aritmeettiset, geometriset ja harmoniset normit sekä standardipoikkeaman (kuva 1). Normin asteista -ääretön vastaa minimiä ja +ääretön maksimia.

Kuva 1. Yleistetyt normit ja momentit piirteiden analysoinnissa ja skaalauksessa

Normien ja momenttien asteet voivat olla mitä tahansa positiivisia tai negatiivisia reaalilukuja, jos muuttujien arvot ovat positiivisia reaalilukuja.

Skaalausfunktioiden avulla voidaan kehittää jäsenyysfunktioita, jotka toimivat linkkinä asiantuntijatietoon. Lingvistiset tasot voidaan muuttaa numeroiksi ja sanalliset ilmaisut voidaan esittää eri kielillä (tai murteilla).

Yleistettyihin normeihin perustuvia parametreja voidaan päivittää olosuhteiden muuttuessa rekursiivisesti. Uudet poikkeavat arvot tulkitaan aluksi epäilyttäviksi ja myöhemmin virheellisiksi, jos niiden esiintyminen jää vähäiseksi (kuva 2). Yhä useammin esiintyvät arvot puolestaan voivat johtaa joko nykyisten määrittelyiden laajentamiseen tai uuteen toimintapisteeseen liittyviksi.

Kuva 2. Positiiviset merkitystasot erilaisissa jakaumissa; negatiivisella puolella merkitystason ja normalisoidun mittauksen etumerkkimuuttuu

Tässä on kysymys normaalijakaumiin perustuvan tilastollisen analyysin laajennuksesta. Uutena on normaalijakaumaa jyrkempien ja loivempien (epä)symmetristen jakaumien käsittely − myös tilastollisessa prosessinohjauksessa (SPC). Jakauman jyrkissä osissa muutoksiin reagoidaan herkemmin kuin loivissa (kuva 2).

Älykkäillä analysaattoreilla hyödyllistä tietoa

Säätöratkaisuja on testattu aurinkolämmön keräämiseen perustuvassa espanjalaisessa voimalassa. Pilvisyyden ja erilaisten nopeiden muutosten tunnistaminen on mahdollistanut säätöratkaisulle hyvin itsenäisen toiminnan myös vaihtelevissa olosuhteissa. Lingvistisiin yhtälöihin perustuva säätö yhdistää älykkäitä analysaattoreita ja olosuhteisiin mukautuvia säätöpintoja. Perussäädin on PI-tyyppinen LE-säädin, johon liittyy jarrutus- ja epäsymmetriamekanismi. Adaptiivisuus on mallipohjainen ja säätö siirtyy kokonaan mallipohjaiseen toimintaan, jos olosuhteet vaativat toiminta-alueen rajoittamista. Pilvisyyden tunnistava epäsuora mittaus on helpottanut toimintaa vaihtelevan säteilyn olosuhteissa. Säätöratkaisun periaatteita voidaan käyttää myös päätöksenteossa.

Skaalatut mittausarvot ja niiden yhdistelmät ilmaisevat prosessin tilassa tapahtuvia muutoksia. Niiden avulla on toteutettu jäteveden puhdistukseen liikennevalosovellus, jossa seurataan ravinnetasapainoa, happitasoja, lämpötilaa ja virtausmääriä. Poikkeamien yhdistelmät voivat johtaa puhdistustuloksen heikentymiseen ja laskeutumisongelmiin. Ympäristövaikutusten hallinnan kannalta ovat keskeisiä myös sellu- ja paperiteollisuuden kemikaali- ja vesikiertojen säädön tehostuminen mm. patentoidun reaaliaikaisen säätöratkaisun avulla. Indeksien muutoksia voidaan edelleen seurata trendianalyysin avulla, jossa esille saatavia jyrkkien muutosten alkutilanteita voidaan käyttää varoituksissa ja hälytyksissä.

Indikaattorit kuntoon perustuvaan kunnossapitoon

Kunnonvalvontaa varten on kehitetty kunto- ja rasitusindeksejä. Kuntoindeksien seuraaminen tukee kunnossapidon oikea-aikaisuutta. Rasitusindeksien tehtävänä on puolestaan auttaa jatkamaan koneiden tehokasta toiminta-aikaa. Esimerkiksi kavitointi-indeksi tuottaa suoraan kavitoinnin aiheuttamien rasitusten vakavuustasot. Kunto heikkenee toistuvan rasituksen myötä, mikä vesiturbiineissa näkyy kavitointi-indeksin kasvuna. Useamman turbiinin kokonaisrasitusta voidaan minimoida tehonjaossa ottamalla huomioon, miten kunkin turbiinin kavitointi-indeksi käyttäytyy tehon funktiona. Merkittävänä asiana on myös väsymisriskin kehittymisen ennustaminen terästehtaan valssaamolla.

Prosessilaitteissa voi esiintyä useita vikoja myös samanaikaisesti. Meesauunin kantopyörien kunnonvalvonnassa tarvittiin kaksi skaalattua normia. Asennusvirheet havaitaan selvästi iskumaisiin värähtelyihin reagoivalla normilla. Värähtelytason kasvuun reagoivana tunnuslukuna toimii keskiarvoon perustuva normi, jolla voidaan havaita kitkan voimistuminen. Pienet poikkeamat ja erikoistapaukset erottuvat piikkeinä hyvin matalasta värähtelyn perustasosta. Pintavauriot ja asennusvirhe yhdistettynä voimistuvaan kitkaan havaitaan myös selvästi. Mittauksia häirinnyt ylikuumentuneen laakerin tarvitsema ilmajäähdytys voitiin tarvittaessa keskeyttää mittausten ajaksi. Piirteistä lasketut yhdistetyt vakavuustasot ovat tässäkin esimerkkitapauksessa analogisia tärinärasitusalueiden rajojen kanssa. [2]

Prosessien suorituskyvyn seuraamiseen kehitettyjä indikaattoreita voidaan myös tarkastella skaalauksen ja tasoihin liittyvien sanallisten tulkintojen kautta [3]. Laskenta perustuu numeerisiin arvoihin. Sanallinen esitys voidaan tehdä sovellukseen sopivalla kielellä. Esimerkiksi käytettävyyden, nopeuden ja laadun yhdistävä KNL-indeksi (OEE) voidaan skaalata välille [-2, 2] käyttäen edellä esitettyä numeerista laskentaa (kuva 3).

Oikea-aikaista tietoa prosessin hallintaan

Jatkuvan kunnonvalvonnan avulla voitaisiin saada arvokasta tietoa jopa prosessien stabiloivaan säätöön (kuva 4). Värähtelymittaukset tuottavat kuitenkin valtavasti dataa, jonka tehokas käyttö edellyttää numeerisen laskennan viemistä lähemmäksi mittauspaikkaa. Tutkimuksessa esitetyt menetelmät mahdollistavat laajojen ratkaisujen kehittämisen: kaikilla tasoilla samankaltaiseen skaalaukseen perustuvat indikaattorit voidaan yhdistää lineaarisilla menetelmillä.

Väitöskirja keskittyy säätöön ja sitä tukevien älykkäiden analysaattoreiden kehittämiseen. Rasitus-, kunto- ja trendi-indeksit ovat edelleen keskeisiä, mutta samankaltaiset ratkaisut ulotetaan laajemmin myös suorituskyvyn seurantaan. Tutkimus jatkuu diagnostiikan ja prognostiikan laajentamiseen, säätöstrategioihin ja kunnossapidon hallintaan kehittämällä ratkaisuja reaaliaikaiseen toimintaan.

Lähteet: [1] E. Juuso, 2013: ‘Integration of intelligent systems in development of smart adaptive systems: linguistic equation approach’, Acta Univ Oulu C 476, 258 pp. http://urn.fi/urn:isbn:9789526202891 [2] E. Juuso & S. Lahdelma, 2011: ’Älykkäät kunto- ja rasitusindeksit prosessien toiminnan varmistamisessa’, Promaint, 25(7), 28-31. [3] E. Juuso & S. Lahdelma, 2013: ’ Intelligent Performance Measures for Condition-based Maintenance’, Journal of Quality in Maintenance Engineering, Special Issue: Advances in Maintenance Performance Measurement and Management - selected papers from the First International Conference on Maintenance Performance, 19(3), 278-294. DOI 10.1108/JQME-05-2013-0026.

Esko Juuso

yliopisto-opettaja,

Oulun yliopisto,Säätötekniikka

esko.juuso@oulu.fi