Прогнозирование ресурса подъемно-транспортного оборудования морского порта Дар-эс-Салам Текст научной статьи по специальности «Прочие технологии»

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РЕСУРСА ПОДЪЕМНО-ТРАНСПОРТНОГО ОБОРУДОВАНИЯ МОРСКОГО ПОРТА ДАР-ЭС-САЛАМ

© Логвинов В.И.*, Гальченко Г.А.4, Мазоя А.Б.*

Донской государственный технический университет, г. Ростов-на-Дону

Предложен экспертный метод прогнозирования ресурса подъемно-транспортного оборудования морского порта Дар-эс-Салам на основе метода парных сравнений. Это позволяет повысить уровень техниче-ского обслуживания и ремонта оборудования и пропускную способность причалов порта.

Пропускная способность причалов морского порта в значительной мере определяется производительностью подъемно-транспортного оборудования (ПТО). ПТО порта Дар-эс-Салам (Танзания) состоит из 68 единиц различных видов, в том числе плавучих, мобильных и портальных кранов.

Более 50% кранов порта эксплуатируется за пределами нормативного срока службы, так как их высокая стоимость ограничивает возможность замены. В сочетании со сложными климатическими условиями, запыленностью и агрессивной средой в местах перегрузки химических грузов, это приводит к снижению показателей надежности работы. На практике до трети портальных кранов имеют коэффициент использования порядка 0,1 вместо необходимых 0,5-0,8. Поэтому, важнейшей сферой деятельности руководства и технических специалистов порта является организация и проведение технического обслуживания и ремонта (ТОиР) оборудования [1].

В настоящее время учет и управление ТОиР осуществляется в порту в бумажном виде. Каждый год разрабатываются графики ремонта, закупок запасных частей и ремонтных комплектов. Из-за поломок, отсутствия материалов и запчастей часто бывают простои вагонов с грузами и кораблей, что нарушает ритмичность работы порта и снижает прибыль от основной деятельности.

Для поддержки процессов ТОиР современные порты используют программные продукты типа ЕАМ-систем, которые имеют подсистему планирования ТОиР по наработке на отказ и увеличивают межремонтные циклы, уменьшают время, затрачиваемое на ремонты. При освоении ЕАМ-системы в порту Дар-эс-Салам необходимо сформировать базу данных по оборудованию, номенклатуре запчастей и знать наработку на отказ по каждой дета-

* Доцент кафедры Робототехники и мехатроники, кандидат технических наук, доцент.

* Доцент кафедры Сервиса и технической эксплуатации автотранспортных средств, кандидат физико-математических наук, доцент.

" Магистрант кафедры Робототехники и мехатроники.

ли и узлу кранов. Данные по отказам носят вероятностный характер, поэтому предлагается экспертный метод прогнозирования ресурса портового оборудования.

Компьютерная диалоговая система обработки экспертной информации включает определение функций, выполняемых конкретным оборудованием: возможные причины отказов; возможные виды отказов при выполнении выбранной функции; узел или деталь, вызвавшие указанный отказ.

Рассмотрим в качестве примера портальный кран (рис. 1). Основные части крана: металлические конструкции, механическая, электрическая, гидравлическая система. Механизм передвижения крана имеет 4 ходовые тележки с индивидуальным приводом (рис. 2) и состоит из ведущих (ВДГ) и ведомых тележек (ВМТ) и главного балансира (ГБ). ВДГ включает в себя: электродвигатель, червячный редуктор, тормозные устройства, шестерни, ходовые колеса, раму тележки, буфер концевой, выключатель. ВМТ имеет шестерни, ходовые колеса, раму и дополнительно подшипниковые узлы, концевой выключатель, противоугонный рельсовый захват. ГБ состоит из шарниров центральных, шарниров боковых, балки балансира, опорного устройства. Логическое дерево отказов представлено на рис 3. Данные экспертов о продолжительности безотказной работы узла на основе метода парных сравнений [2] вносятся в матрицу.

Рис. 1. Кран портальный перегрузочный

1

■5

Условные обозначения

1 - буфер;

2 - ведущая тележка;

3 - балансир;

4 - ведомая тележка;

5 - противоугонное устройство.

В качестве сравниваемых объектов принимаем наработку на отказ с интервалом от 2000 до 30000 часов, что при трехсменной работе по 8 часов составляет 8640 часов в год, а общая продолжительность составляет примерно 3,5 года.

Сущность метода парных сравнений (ПС) [2] состоит в том, чтобы предложить экспертам сравнить объекты попарно и установить в каждой паре наиболее важный объект. Данные одного эксперта сводятся в квадратную матрицу ПС из 0 и 1, где:

Индексы /, у - означают номер строки и столбца соответственно. Указанная матрица удовлетворяет условию ассиметричности: если ау = 1, то йу = 0. Количество экспертов выбирается равным количеству сравниваемых объектов. В обобщенной матрице ПС (табл. 1) на пересечении /-й строки иу'-го столбца стоит (ру) доля экспертов, которые предпочли /-й объект у-му. Доля случаев предпочтения объекта / объекту у подчиняется нормальному закону распределения с математическим ожиданием ту и средним квадратичным отклонением Сту. По таблицам нормального распределения можно найти Р. Поскольку таблицы нормального распределения приведены только для стандартизированных нормальных величин с нулевым математическим ожиданием и единичной дисперсией, для определения искомых неизвестных необходимо использовать квантиль 1у = ту / Сту.

Рис. 2. Ходовые тележки крана

1, если эксперт сказал, что а лучше ау 0, если эксперт сказал, что а. лучше а

Значения z^ определяются по нормальным таблицам [3] теории веро-

1 * 2

ятностей, где считается ptj = .— I" e~z 2dz. Если 0(ZiJ) > 0,5, то квантиль

42п о

Pj = 0'l(pij - 0,5) берется со знаком «плюс». Соответственно, квантиль для симметричной частоты piJ- < 0,5 имеет знак «минус » и zij- = Ф_1(ру- - 0,5|) = = -zij [2]. В табл. 1 приведены значения квантилей zij соответствующие 0(ziJ). Определим значения математических ожиданий m1, m1 ... mN, используя метод наименьших квадратов [2]: ^((mf -mj)-Zy42)2 ^ min, где mt и

mj

искомые неизвестные.

Рис. 3. Логическое дерево отказов механизма передвижения крана: ВДТ - ведущая тележка; ВМТ - ведомая тележка; ГБ - главный балансир

Выражение, состоящее из 15 слагаемых необходимо минимизировать. Возьмем производные и приравняем их к нулю. Получаем систему уравнений с N неизвестными, где N - количество исследуемых объектов и одновременно количество экспертов. Матрица (табл. 1), в ячейках которой соответствующие квантили = Ф'1(ру), заменяется другой матрицей по следующему правилу: первая строка не изменяется, вторая равна разности 2-й и 1-й строк, третья разности 3-й и 2-й строк и т.д. Если в разности участвуют пустые значения, то на их место ставим прочерк. Для решения данной системы уравнений воспользуемся методом Гаусса. Далее считаем среднее арифметическое для каждой новой строки.

Таблица 1

Обобщенная матрица парных сравнений втулки шлицевой

1 / 1 1 2 3 4 5 6 7 15

1 - -5 -5 -5 5 5 5 5 5

2 5 - -1,48 -1,13 1,48 5 5 5 5

3 5 1,48 - -0,84 0,44 1,42 5 5 5

4 5 1,13 0,84 - 0,44 1,13 5 5 5

5 -5 -1,48 -0,44 -0,44 - 1,13 1,48 5 5

6 -5 -5 -1.48 -1.13 -1.13 - 5 5 5

-5 -5 -5 -5 -5 -5 -5 - 5

15 -5 -5 -5 -5 -5 -5 -5 -5 -

Чтобы избежать отрицательных величин на шкале интервального уровня, сдвигаем значения на абсолютную величину самого малого т, т.е. на 4,67. Получаем, что максимальное предпочтение эксперты отдают объекту 2, т.е. деталь потребует замены через 4000 час. Полученные значения не абсолютные т, а показывают их расположение на шкале интервального уровня, если т15 = 0.

Определим вероятность безотказной работы (ВБР) механизма портального крана. Этот показатель определяет отношение числа элементов к объекта (ОБ) безотказно проработавших до момента времени t (тыс. час) к общему числу элементов ОБ, работоспособных в начальный момент. В качестве примера используем данные табл. 2. Можно считать, что период безотказной работы (БР) составляет 2000 часов при ВБР = 1, период возможного отказа 10000-12000 часов при ВБР ~ 0.75 и период наиболее вероятного отказа свыше 12000 часов при ВБР ~ 0.5[4]. Общее число элементов равно 20.

Таблица 2

Время безотказной работы механизма передвижения крана

г 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26

к 20 19 19 18 16 14 11 10 8 7 6 5 4

ВБР 1,0 0,95 0,95 0,90 0,80 0,70 0,55 0,50 0,40 0,35 0,30 0,25 0,2

Анализ согласованности экспертов можно выполнить, определив коэффициент вариации и = а/~ 100 %, где х - средняя арифметическая ве-

/ х

личина отклонений мнений экспертов; ст - среднеквадратическое отклонение, определяемое по формуле:

У м

где х - варианты оценки; М - число экспертов.

Мера согласованности экспертов по отдельному признаку определяется ¡л^ = (1 - и,). В случае существенных расхождений в ответах экспертов выделяются группы экспертов с «близкими» мнениями.

Список литературы:

1. Антоненко И.Н. ЕАМ-система как эффективный инструмент в управлении портом // Автоматизация в промышленности. - 2006. - № 9.

2. Толстова Ю.Н. Измерения в социологии. - М.: Цифра-М, 1998.

3. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. -М.: Высш. шк., 2003.

4. Софийский И.Ю. Оценка и прогнозирование ресурса...: сб. науч. тр. - Севастополь: СНУЯЕП, 2009. - Вып. 2 (30).

СТРУКТУРА ДВУРУКОГО МОБИЛЬНОГО РОБОТА ДЛЯ ЭКСТРЕМАЛЬНЫХ РАБОТ

© Логвинов В.И.*, Олива Багу Амилкар Хувентино4

Донской государственный технический университет, г. Ростов-на-Дону

В статье рассмотрены структура и необходимые технические характеристики мобильного робота с дистанционным управлением на гусеничном ходу с двумя 7-степенными гидравлическими манипуняторами грузоподъемностью 240 кг и рабочей зоной радиусом 3,0 м. Робот предназначен для работы в зонах с повышенной радиацией и на обьек -тах, подвергшихся разрушениям. Наличие двух манипуняторов значительно расширяет его функциональные возможности и при наличии сменного инструмента позволяет решать разнообразные технологиче -ские задачи. Приведены также некоторые актуальные задачи, которые необходимо решить при создании таких роботов.

* Доцент кафедры «Робототехника и мехатроннка», кандидат технических наук, доцент.

* Аспирант кафедры «Робототехника и мехатроника».