CC BY
38
Частичный отказ в теории надежности.
1 i 12 А.И. Зотов , В.В. Гриценко , А.В. Черпаков '
1 Донской государственный технический университет, г.Ростов-на-Дону, Россия
2Южный федеральный университет, г.Ростов-на-Дону, Россия
Аннотация: Анализируется ГОСТовское определение понятия «частичный отказ», и предлагается расширение показателей, характеризующих особенностей таких отказов. Показано, что это обусловлено отличиями частичного отказа от полного, связанными с возможностью продолжения использования технического устройства по назначению в условиях частичной потери (вследствие поражения) предписанных функций. Это крайне важно для устройств, обладающих высокой производительностью и большими потерями за счет простоя. Авторами предлагаются показатели, помогающие анализировать частично работоспособную систему с позиции продолжения функционирования по назначению без оперативного устранения проявившегося частичного отказа. Сделаны предложения по содержанию и целям использования моделей частичных отказов. Утверждается, что таких моделей может быть несколько и в них должны найти отображения в виде математического описания риски, связанные с характеристиками распространения таких отказов и их влиянием на возможные экономические выгоды и потери.
Ключевые слова: частичный отказ, теория надежности, показатели надежности при частичном отказе, риски продолжения функционирования, принятие решений о продолжении функционировании.
Введение
Понятие частичный отказ (далее ЧО) используется в теории надежности как переходное звено между состояниями исправности и полного отказа. С этим понятием связывают состояние частичной неработоспособности объекта, которое трактуется чаще всего как невозможность выполнять некоторые (не все) функции, определенные конструкторско-технической документацией на анализируемое изделие. В некоторых случаях (чаще всего, когда объект - техническое однофункциональное изделие) понятие ЧО связывают с частичной потерей эффективности функционирования. Все это отображено в госстандартах, различных публикациях по проблемам надежности технических устройств (ГОСТ 27.003-90 «Надежность в технике. Состав и общие правила задания требований по надежности», ГОСТ 27.002-2009 «Надежность в технике. Термины и определения»).
Вместе с тем, ЧО крайне редко фигурирует в аналитических материалах, относящихся к решению задач построения моделей контроля и диагностирования технических устройств. В настоящее время практически отсутствуют важнейшие инструменты для теоретического подхода к разработке моделей ЧО и определению стратегий поведения (принятия решений) при их проявлении [1]. Это обусловлено следующими обстоятельствами.
Во-первых, статистические информационные накопления, относящиеся к ЧО, в абсолютном большинстве случаев не ведутся и крайне редко пополняются.
Во-вторых, используемые, в настоящее время, алгоритмы идентификации не предусматривают строгое разделение полученного выхода на отказ по критерию - полный или частичный.
В-третьих, множество показателей, относящихся к отказам, характеризуют ситуацию, когда продолжение функционирования объекта возможно лишь после восстановительных мероприятий [2,3]. В условиях ЧО, устройство может продолжать работать с учетом сложившейся ситуации. А это требует использования в оценках других показателей надежности, отличных от определяемых полных отказов. Возникают проблемы рисков, перераспределения функций, изменения нагрузки и др.
Хотя результаты проводимых аналитических и статистических исследований, связанные изучением ЧО, значительно уступают по объемам научных усилий, прилагаемых к изучению полных отказов, простыми логическими выводами можно прийти к следующим утверждениям:
— спектр возможных ЧО практически в любом техническом устройстве значительно шире, чем у полных отказов (по видам и местам проявления);
— выявление и идентификация ЧО отличаются более сложными алгоритмами распознавания (уже хотя бы, потому, что появляются дополнительные классификационные задачи);
— сложнее становятся алгоритмы контроля, особенно функционального, т.к. в процессе их реализации необходимую полноту проверок нужно повышать до такого уровня, когда соотношение возможных ошибок первого и второго рода отвечало бы заданным требованиям эффективности (добавляется ошибка решения о возможности продолжения функционирования).
Постановка задачи.
Ставится задача проведения исследований, связанных с расширением перечня показателей надежности технических устройств, путем его дополнения новыми, учитывающими специфические особенности ЧО. Другая задача (более емкая и сложная) относится к разработке концепции методик диагностирования ЧО и принятия решений о возможности продолжения функционирования устройства в условиях выявления такого отказа. Последнее связано с рисками переходов в более ущербные состояния или выигрышами за счет продуктивной работы до планового технического обслуживания и восстановительных мероприятий.
Учет ЧО при оценке надежности технических устройств.
Работа по анализу ЧО в горнодобывающих машинах [4] позволила внести предложения о возможности применения некоторых показателей, дополняющих перечень, установленный в ГОСТах, относящихся к надежности технических устройств. К таким показателям можно отнести следующие:
1. Коэффициент, характеризующий степень поражения ЧО многофункционального устройства (коэффициент поражения функций):
где N - число определенных технической документации, выполняемых
функций устройством;?!!! ^ - число функций, поражаемых 40.
В силу того, что количество требуемых функций в зависимости от ситуации будет различным, можно сделать заключение о том, что влияние ЧО является ситуационно изменчивым. Если при отсутствии отказов (система является исправной), то при полном отказе можно считать
N = Пц4„ т.е. = 0. Для лучшего восприятия, можно использовать
процентное измерение:
2. Минимальное время распространения ЧО
ТГ" - ЯЙГI
где - минимальное значение функции времени распространения отказа
для случая, когда вторичный отказ, вызванный перераспределением нагрузки из-за ЧО, является полным (т. = 1,п, п - число возможных зависимых полных
отказов); - минимальное значение функции времени распространения
отказа для случая, когда вторичный зависимый отказ также является частичным (/ = 1, ш, ш - число возможных зависимых частичных отказов).
3. К^ - коэффициент временного запаса, рассматриваемый как отношение к времени от момента проявления ЧО до момента планового восстановительного ремонта изделия
11 ■ и, гтт
ОТНСХ
Для полных отказов ГОСТ 27.003-90 (Надежность в технике) устанавливают 37 численных показателей надежности, правила выбора их номенклатуры и применимости к расчетам в зависимости от целей оценки и вида изделий (I и II). Вместе с тем, деление на вид I (два возможных состояния: работоспособное или неработоспособное) и вид II (множество частично неработоспособных состояний делится на подмножество работоспособных и неработоспособных состояний) не конкретизирует задачи оценки, особенно для случаев, когда ЧО определяется только значением коэффициента сохранения эффективности (й^).
При установлении допустимого (граничного) значения , изделия
вида II приводятся к виду I, а уровень влияния последствий ЧО нивелируется, что негативно сказывается на принятии решений с учетом риска.
Модель ЧО безусловно носит вероятностный характер, как в части появления таких отказов, так и в части последствий их проявления.
Само определение возможности использования частично неисправного изделия для работы по назначению (даже в облегченном режиме), является хотя и обоснованным (продуманным, просчитанным), но риском, т.к. учет влияния внешних и внутренних факторов в полном объеме произвести нельзя. Поэтому модель ЧО будет стохастической с учетом условных вероятностей. В настоящее время просматривается возможность использования для этих целей Байесовских сетей. Трудности - в крайне скромном статистическом материале для условных вероятностей. [2]
Некоторое облегчение может дать применение аппарата нечетких множеств, особенно в части построения систем диагностики с учетом
необходимости не только локализации, но и идентификационной классификации отказов [4].
Задачи распознавания для относительно простых систем можно разработать с учетом их реализации на нейросетях [5].
Однако, наиболее реальным направлением практического применения методов управления состояниями сложных технических устройств в условиях ЧО является построение экспертной системы во взаимодействии с системами поддержки принятия решения (ЭСППР).
Вопросы управления состоянием технических устройств в
условиях ЧО.
Главная задача управления техническим устройством в условиях возникновения и распознавания в нем ЧО является принятие решения на дальнейшее продолжение функционирования по назначению. В такой задаче возникает проблема оценки риска распространения отказа, т.е. перехода из состояния частичной неисправности в состояние неспособности выполнять заданные функции. Необходимо определить границы риска и критические точки изменения фактора риска. Оцениваются возможные сценарии принимаемого решения и вероятности последствий, как и в любой ЭС могут быть использованы субъективные и объективные экспертные мнения. [2, 68].
Для субъективных методов необходимо проводить операции ранжирования уровней рисков, что, при недостаточности данных и субъективности независимых экспертов, создает условия для возможного появления серьезных погрешностей в моделях формирования выводов.
Объективные методы относятся в большей степени к статистическим видам и требуют достоверных данных. При соблюдении этих условий оценки рисков с использованием сетей Байеса не вызывают трудностей.
К объективным методам также относятся аналитические методы, с помощью которых возможна оценка рисков вторичных отказов, с учетом сферы применения анализируемых объектов. В настоящее время чаще других используются следующие методы:
— анализ чувствительности;
— метод частичного баланса;
— имитационные методы.
Сущность этих методов и особенности их применения широко освещены в информационных источниках по ЭС [9]. Общим недостатком, ограничивающим использование этих методов в оперативном управлении рисками, является большая размерность количества возможных задач и их решений для последующего использования накопленного аналитического материала при принятии решений [10, 11]. Однако отдельные частные задачи при этом попадают в математические пакеты ЭС и способствуют проведению качественных оценок. Например, задача нахождения вероятностного порога риска возникновения вторичного отказа и затрат на проведения восстановления.
В Гарвардском университете разработали специальные математические пакеты GeNie2 или Risk - Master, позволяющие моделировать ситуации с рисками. Они позволяют в графической форме представлять результаты исследования всевозможных вариантов развития конкретной ситуации. Однако, получение вероятностного распределения основывается на четырех видах анализов сценариев и шести функциональных анализах видов и последствий каждого ЧО. Это подтверждает факт колоссальной размерности задач моделей распространения отказов с использованием аналитических методов [5].
Заключение
Таким образом, в настоящее время можно считать, что в теории надежности ветвь исследований, относящихся к ЧО, не достигла уровня, позволяющего получать результаты для научного обоснования принятия оперативных решений в конкретно складывающихся ситуациях при эксплуатации многих технических устройств.
Оценка ЧО требует:
—введения качественно новых параметров для анализа ЧО; —расширения числа решаемых задач и базы параметров, характеризующих состояния системы;
—модернизации системы контроля и диагностики с применением более сложных алгоритмов.
Благодарности
Авторы благодарны организаторам, профессору Нейдорфу Р.А., доценту Кудинову Н.В., и участникам IX Международной научной конференции «Системный анализ, управление и обработка информации», состоявшейся 20-26 сентября 2018 года в СОСК ДГТУ «Радуга» (пос. Дивноморское), где были доложены основные положения настоящей статьи, вызвавшие интерес и получившие одобрения в обсуждениях и комментариях.
Работа публикуется при финансовой поддержке Гранта РФФИ согласно Договору №18-07-20056 Г.
Литература
1. Shubinsky I. B. Topological semi-markov method for calculation of stationary parameters of reliability and functional safety of technical systems. Reliability: Theory&Applications, 2012. pp.12-22.
2. Kolowrocki K., J. Soszynska J. Reliability, risk and availability based optimization of complex technical systems operation processes. Part 1. Theoretical backgrounds, Reliability: Theory & Applications, 2009. pp.264-266.
3. Егорочкина И.О., Шляхова Е.А., Черпаков А.В., Кучеренко Д.Ю., Манвелян Л.А. Алгоритм выполнения ремонтных работ по восстановлению стоек опор ЛЭП // Инженерный вестник Дона, 2016, №4. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n4y2016/3882.
4. Алексеев А. А., Кораблев Ю.А., Шестопалов М.Ю. Идентификация и диагностика систем. «Автоматизация управления ИЦ «Академия». М.: 2009. С. 227-230.
5. Дорожко И.В., Тарасов А.Г., Барановский А.М. Оценка надежности структурно-сложных технических комплексов с помощью моделей Байесовских сетей доверия в среде GeNie // Intellectual Technologies Transport, 2015, №3. С. 36-45
6. He L., Xiao J., Huang H.-Z., Luo Z. System reliability modeling and analysis in the possibility context //International Conference on Quality, Reliability, Risk, Maintenance, and Safety Engineering, 2012, pp.361-368.
7. Наумов А. А., Айдинян А.Р. Надежность программного обеспечения и методы ее повышения // Инженерный вестник Дона, 2018, №2. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/N2y2018/4946.
8. Петренко С.Е. Параметры надежности эксплуатации насосных станций и мероприятия по их повышению // Инженерный вестник Дона, 2010, №4. URL: ivdon.ru/magazine/archive/n4y2010/256.
9. Полковникова Н.А., Курейчик В.М. Разработка модели экспертной системы на основе нечёткой логики // Известия Южного федерального университета. Технические науки, 2014, С. 83-91.
10. Сеченов М.Д., Щеглов С.Н. Языки программирования в экспертных системах // Известия Южного федерального университета. Технические науки, 1997, С. 92-99.
11. Козлова Т.Д., Игнатьев А.А., Самойлова Е.М. Реализация экспертной системы поддержки принятия решений для определения неисправностей технологической системы // Вестник СГТУ, №2 (56), 2011,
C. 219-224.
References
1. Shubinsky I. B. Topological semi-markov method for calculation of stationary parameters of reliability and functional safety of technical systems. Reliability: Theory & Applications, 2012. pp.12-22.
2. Kolowrocki K., J. Soszynska J., Reliability, risk and availability based optimization of complex technical systems operation processes. Part 1. Theoretical backgrounds, Reliability: Theory & Applications, 2009. pp.264-266.
3. Egorochkina I.O., Shlyaxova E.A., Cherpakov A.V., Kucherenko
D.Yu. Inzenernyj vestnik Dona (Rus), 2016, №4. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n4y2016/388.
4. Alekseev A.A., Korablev Yu.A., Shestopalov M.Yu. Identifikaciya i diagnostika system [Identification and diagnostation of systems]. «Avtomatizaciya upravleniya ICz «Akademiya». М.: 2009.227-230 pp.
5. Dorozhko I.V., Tarasov A.G., Baranovskij A.M. Intellectual Technologies Transport, №3, 2015. 36-45 pp.
6. He L., Xiao J., Huang H.-Z., Luo Z., System reliability modeling and analysis in the possibility context, International Conference on Quality, Reliability, Risk, Maintenance, and Safety Engineering, 2012.pp.361-368.
7. Naumov A.A., Ajdinyan A.R. Inzenernyj vestnik Dona (Rus), 2018, №2. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/N2y2018/4946.
8. Petrenko Б.Б. Inzenernyj vestnik Dona (Rus), 2010, №4. ЦКЪ: ivdon.ru/magazine/archive/n4y2010/256.
9. Polkovnikova К.Л., Kurejchik У.М. Izvestiya Yuzhnogo federal,nogo universiteta. Tekhnicheskie nauki, 2014, 83-91 рр.
10. Sechenov M.D., Shcheglov Б.К. Izvestiya Yuzhnogo federal,nogo universiteta. Tekhnicheskie nauki, 1997, 92-99 рр.
11. ^^ T.D., ^шГev Л.Л., Samojlova Е.М. Vestnik SGTU, №2 (56), 2011, 219-224 рр.
