CC BY
64
УДК 621.86/87
Озорнин Сергей Петрович Sergey Ozornin
Якимов Артем Викторович Artyom Yakimov
АЛ ЬТЕРНАТИВНОЕ ПРИМЕНЕНИЕ СОВРЕМЕННЫХ ПРИБОРОВ БЕЗОПАСНОСТИ ГРУЗОПОДЪЕМНЫХ МАШИН
ALTERNATIVE APPLICATION OF MODERN CRANE SAFETY SYSTEMS
Рассматриваются перспективные возможности применения приборов безопасности ОНК160 и ОГМ240 для целей оценки остаточного ресурса грузоподъемных машин. Также затрагиваются вопросы расчета стоимости аренды грузоподъемной техники, исходя из имеющихся сведений о выработке ее ресурса
Ключевые слова: кран, регистратор, интенсивность, эксплуатация, ресурс, модель, нейронная сеть, конкуренция, цена, аренда
This paper deals with applicability of modern crane safety systems — such as ONK160 and OGM240 — to structure health monitoring. Economic benefit of the proposed equipment is considered
Key words: crane, logger, intensity, operation, service life, model, neural network, competition, price, rent
Результаты анализа специфики работы грузоподъемных машин (ГПМ) выявили значительную неравномерность интенсивности эксплуатации (НИЭ), особенно ярко проявляющуюся в классе пнев-моколесных стреловых кранов. Данное наблюдение подводит к заключению о несостоятельности традиционного подхода, применяемого для оценки остаточного ресурса ГПМ. Причиной этого является учет всего лишь одного параметра — наработки в моточасах. Естественным будет предположить дальнейшее развитие методов оценки остаточного ресурса в направлении увеличения количества контролируемых параметров, в частности, для учета НИЭ.
Идея учета интенсивности эксплуатации ГПМ в целях повышения точности
оценки остаточного ресурса не нова. В руководящих документах, например, в РД 10-112-2-09, для оценки наработки крана приводится такой показатель, как характеристическое число N [1]: с 0
N = £ (0), (1)
1=1 0
где С — число рабочих циклов (поднятых грузов), выполненных от начала эксплуатации;
0. — масса груза, поднятая в і-м в цикле, т;
0 — максимальная грузоподъемность крана, т.
Расчет характеристического числа опирается на информацию, хранящуюся в памяти регистратора параметров (РП).
Данные электронные устройства ведут непрерывную запись значений параметров, характеризующих условия работы ГПМ. Традиционным стало их объединение с приборами безопасности. Регистратор параметров приборов ОНК160 и ОГМ240 (рис. 1) «помнит»:
1) наработку крана в моточасах;
2) суммарное число рабочих циклов;
3) массу поднятых грузов;
4) дату, время и основные параметры работы крана: углы поворота, линейные размеры и пр.;
5) параметры крана: тип и параметры стрелы, максимальная и минимальная высота, вылет, путь и азимут, установки для скоростных режимов работы механизмов крана;
6) параметры координатной защиты
[2, 3].
Однако состав данных достаточно обширен, чтобы ограничиться лишь расчетом характеристического числа. Наиболее интересными представляются сведения о геометрической конфигурации крана. Их применение позволит проводить более детальный анализ условий работы металлоконструкций. Неизвестны работы, предлагающие аналогичные решения для целей оценки остаточного ресурса применительно к ГПМ, находящимся в эксплуатации.
Рис. 1. Вид панелей управления приборов безопасности ОНК160 (слева) и ОГМ240 (справа)
Наиболее важной проблемой, возни -кающей в данном случае, является выбор методов расчета, обеспечивающих приемлемую точность и, что не менее важно, оперативность получения результатов. Наиболее оптимальным вариантом видится использование гибридных моделей на ос-
нове аналитических функций и нейронных сетей. Последние применяются для моделирования высоконелинейных процессов, зависящих от широкого спектра параметров. Традиционные конечно-элементные методы в данном случае непригодны ввиду своей ресурсоемкости.
В горной промышленности все больше интерес проявляется к схемам аренды техники, позиционирующимся на показателях отработанного ресурса [4, 2 стр.]. Акцентированная в начале статьи НИЭ в практике эксплуатации ГПМ служит доводом в пользу аналогичных схем на рынке аренды строительных машин.
Спрос на аренду строительной техники в России в последние годы увеличился. Уровень конкуренции на данном сегменте следует признать достаточно высоким. Одним из путей выживания предприятия, занимающегося услугами аренды ГПМ, является повышение гибкости системы ценообразования.
Наиболее распространенный прием дифференцирования цен на предприятиях, предоставляющих услуги аренды строительных машин, состоит в применении системы следующих ставок:
1) часовая;
2) сменная;
3) месячная.
Ряд крупных предприятий имеет более гибкую ценовую политику, и величина ставки определяется исходя из следующих показателей:
1) продолжительности аренды;
2) времени года;
3) стоимости техники;
4) коэффициента использования фонда времени техники;
5) фирмы производителя;
6) технических характеристик техники;
7) опциональных услуг арендного предприятия, как то монтаж/демонтаж машин и пр. [5].
Одним из критериев стоимости аренды ГПМ предлагается ввести величину выработанного ресурса. Связь между стоимостью аренды и машино-ресурсом будет осу-
ществляться посредством коэффициента учета условий эксплуатации (КУЭ):
САР = ККУЭ * СБАР , (2)
где САР— стоимость аренды только за эксплуатацию ГПМ, руб.;
ККУЭ— коэффициент условий эксплуатации, ККУЭ 6 [1,п], п — выбирается таким образом, чтобы САР была выше, чем таковая у конкурентов (при тах интенсивности эксплуатации);
СБАР — базовая стоимость аренды только за эксплуатацию (выбирается с расчетом минимальной окупаемости), руб.
При учете только характеристического числа расчет КУЭ проводится так:
ККУЭ = №т),
где /() — нелинейная функция, условиями подбора которой являются диапазоны значений САР, Ыт.
Организационная схема работы представлена на рис. 2. Информация о работе грузоподъемной машины хранится в регистраторе параметров прибора ОГМ240, откуда она считывается на обыкновенную SD карту через определенные периоды времени. Затем на вычислительной машине, где установлено программное обеспечение для расчета арендной стоимости с учетом КУЭ,
производится анализ данных, собранных на SD карте с целью определения значения коэффициента КУЭ и последующего расчета стоимости аренды.
Рис. 2. Перенос информации с бортовой
системы ОГМ240 на настольный компьютер для последующей оцеки КУЭ
Внедрение коэффициента КУЭ в практику расчетов стоимости услуг аренды ГПМ позволит не только повысить гибкость системы ценообразования предприятия и таким образом привлечь новых клиентов, но и обеспечить больший срок службы парка машин.
Литература
1. Краны стреловые общего назначения и краны манипуляторы грузоподъемные: метод. рекомендации по экспертному обследованию грузоподъемных машин. Ч. 2 [Электронный ресурс]: РД 10-112-2-09 : утв. ООО «НИИкраностроения» 27.03.09: ввод. в действие с 01.05.09. — Режим доступа: http://www.nadzor-info.ru/RD%10-112-2-09.rar. (Дата обращения: 10.05.2010).
2. НПП Резонанс: системы защиты и управления строительно-дорожных машин [Электронный ресурс], 2010. — Режим доступа: http://www.rez.ru. — Загл. с экрана.
3. ООО Арзамаскранприбор: продажа и сервисное обслуживание приборов безопасности, ограничителей грузоподъемности ОНК-160, ОНК-140, ОПГ-1 для стреловых, железнодорожных, мостовых, портальных, башенных кранов, трубоукладчиков, подъемников, кранов манипуляторов [Электронный ресурс], 2010. — Режим доступа: http://www. arzkranpribor.com. — Загл. с экрана.
4. Charles R.F. Damage prognosis: the future of structural health monitoring // Philosophical transactions of the royal society. — 2007. — № 5. — [Electronic resource]. — Системные требования: Acrobat Reader 5. — Режим доступа: http://institute.lanl.gov/ei/shm/pubs/PTRS%20Prognosis%20 06.pdf. - (Дата обращения: 10.05.2010).
5. Николаев С.Н. О путях достижения успеха в бизнесе по аренде строительной техники [Электронный ресурс] // Режим доступа: http:// www.stm-ural.ru/news/id38/str=10. — Загл. с экрана. — (Дата обращения: 10.05.2010).
Коротко об авторах ____________________________
Озорнин С.П., д-р техн. наук, профессор, член-корреспондент РАЕН, академик МАНЭБ, декан АТФ, Читинский государственный университет (ЧитГУ)
Служ. тел. (7-30-22)442027
Научные интересы: организация систем технического обслуживания и ремонта машин
Якимов А.В., аспирант, Читинский государственный университет (ЧитГУ), специалист ООО «УНЦ ТЭС»
Тел. +79144594694
Научные интересы: системы мониторинга технического состояния машин
____________________Briefly about the authors
S. Ozornin, Doctor of Engineering, Professor, Corresponding Member of the RANS, IAELPS academician.
Areas of expertise: management of machinery maintenance systems
A. Yakimov, graduate student, crane safety inspector, UNC TES.
Areas of expertise: structure health monitoring
