CC BY
26
УДК 004.896.622
И. Мажибрада
ЭКСПЕРТНЫЙ АНАЛИЗ СТЕПЕНИ
ВЛИЯНИЯ ФАКТОРОВ НА ВЕРОЯТНОСТЬ ПОЯВЛЕНИЯ КАТЕГОРИИ ОТКАЗА
ГИДРАВЛИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ОДНОКОВШОВОГО КАРЬЕРНОГО ГИДРАВЛИЧЕСКОГО ЭКСКАВАТОРА
Проведено заочное анкетирование экспертов, экспертам предлагалось оценить степень влияния каждого фактора на каждую категорию отказа гидравлической системы одноковшового карьерного гидравлического экскаватора. Определена система критериев для оценки компетенции экспертов и посчитана итоговая оценка степени влияния каждого фактора. Полученные значения могут стать основой алгоритма прогнозирования вероятности появления категории отказа.
Ключевые слова: экспертный анализ, гидравлическая система, одноковшовые карьерные гидравлические экскаваторы, категория отказа, методы искусственного интеллекта.
DOI: 10.25018/0236-1493-2017-9-0-220-224
В настоящее время все большее число компаний стремятся перейти от регламентированных ремонтов, к ремонтам оборудования, исходя из его текущего технического состояния. Создание системы прогнозирования отказов позволило бы значительно снизить время простоев оборудования. Создание такой системы невозможно представить без использования современных методов автоматизации.
Гидравлическое оборудование одноковшового карьерного гидравлического экскаватора (ГС ОКГЭ) имеет высокий уровень времени простоев (45%) [1] и поэтому снижение количества отказов гидравлического оборудования позволит оптимизировать работу системы ТОиР
гидравлических одноковшовых экскаваторов в целом. На вероятность появления категории отказа ГС ОКГЭ влияет множество различных факторов. Все факторы сведены в группы: технические факторы (Т), внешние факторы (К) и текущие характеристики ГС ОКГЭ (С) [2].
Взаимозависимости большинства этих факторов на вероятность появления категории отказа ГС ОКГЭ имеют нелинейный характер. Поэтому, для прогноза целесообразно использовать методы искусственного интеллекта. Система прогнозирования на базе нейронных сетей позволяет воспроизводить сложные зависимости, такие как зависимости факторов и вероятности появления категории отказа гидравлической системы.
ISSN 0236-1493. Горный информационно-аналитический бюллетень. 2017. № 9. С. 220-224. © И. Мажибрада. 2017.
Рис. 1. Влияние внутренних технических факторов (Т) на вероятность появления категории отказа ГС ОКГЭ
Рис. 2. Средние значения влияния внутренних технических факторов (Т) на вероятность появления категории отказа ГС ОКГЭ
Рис. 3. Влияние природных факторов (К) на вероятность появления категории отказа ГС ОКГЭ
Для решения задачи прогнозирования необходимо определить число функции принадлежности всех факторов, влияющих на вероятность появления категории отказа и построить базу правил. Для этого были проведены исследования методом экспертных оценок.
Для оценки степени квалификации в данной предметной области была построена система критериев оценки. В эту систему вошли критерии: образование, должность, стаж работы с ОКГЭ, вовлеченность в проблемную область. Компетенция экспертов определена согласно системе критериев:
• образование: ученая степень (10 баллов), магистр (9 баллов), специалист (9 баллов), бакалавр (8 баллов), среднее (7 баллов);
• количество публикаций: более 5 (10 баллов), от 3 до 5 (9 баллов), от 1 до 2 (8 баллов) и нет (7 баллов);
• стаж работы с ОКГЭ: более 20 лет (10 баллов), от 15 до 20 лет (9 баллов), от 10 до 15 (8 баллов) и от 5 до 10 (7 баллов);
• вовлеченность в предметную область: постоянно (10 баллов), периодически (7 баллов) и редко (4 балла).
В качестве экспертов были приглашены три группы: персонал горнодобывающего предприятия ОАО «Рамен-
ский ГОК» и ОА «Богаевский карьер» и преподаватели кафедры «ГОТиМ» НИТУ «МИСиС». По каждой группе экспертов посчитана общая оценка компетенции. Общая средняя оценка каждой группы достаточно высокая, что говорить о высокой вероятности получения достоверных результатов анализа.
Проводилось заочное анкетирование, экспертам предлагалось оценить степень влияния каждого фактора на каждую категорию отказа в баллах по шкале от 1 до 100. Итоговая оценка степени влияния каждого фактора посчитана по формуле [3]:
О _ У.М
Ум ут М
¿—¡к I _1 '
(1)
где М.к — оценка степени влияния /'-го фактора к-м экспертом на вероятность появления категории отказа т — количество факторов; М — количество экспертов.
Полученные значения степени влияния внутренних технических факторов (Т) на вероятность появления категории отказа ГС ОКГЭ представлены на рис. 1.
Для ранжирования степени влияния факторов была построена диаграмма, представленная на рис. 2. Там представлены средние значения степени влия-
Рис. 4. Влияние текущих характеристик ОКГЭ (С) на вероятность появления категории отказа ГС ОКГЭ
ния каждого фактора на категории отказов. В результате выявлено, что из ряда внутренних технических факторов (Т), наибольшее влияние на вероятность появления категорий отказов обладают факторы: давление масла в двигателе, давление в главном насосе, давление в контрольном насосе и уровень загрязненности гидравлического масла. Суммарная степень этих факторов 52%.
Аналогичным образом можно представить и степень влияния природных факторов (К) (рис. 3) и степень влияние
текущих характеристик ОКГЭ (С) на вероятность появления категории отказа ГС ОКГЭ (рис. 4).
Полученные коэффициенты влияния факторов на категории отказа могут быть положены в основу для построения базы правил и функций принадлежностей факторов для решения задачи прогнозирования вероятности появления категории отказа ГС ОКГЭ с помощью методов искусственного интеллекта. Решение данной задачи позволить оперативно получить сведения о возможном отказе ГС ОКГЭ.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Булес П. Обеспечение надежности работы карьерных гидравлических экскаваторов при их эксплуатации на открытых разработках России: дис. канд. техн. наук. — М.: НИТУ «МИСиС», 2016.
2. Баранникова И. В., Мажибрада И. Прогнозирование отказов одноковшовых экскаваторов на основе методов искусственного интеллекта // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2017. — № 1. — С. 37—46.
3. Елтаренко Е.А., Крупнова Е. К. Обработка экспертных оценок. Учебное пособие. — М.: Изд. МИФИ, 1982. — 96 с.
4. Бешелев С.Д. Математико-статистические методы экспертных оценок. — М.: Статистика, 1980. — 263 с.
5. Тинякова В. И. Математические методы обработки экспертной информации. Учебное пособие. — Воронеж: ВГУ, 2006. — 67 с.
6. Алферов М. В. Разработка алгоритмов комплексного анализа деятельности угольных предприятий с применением метода нейронных сетей: дис. канд. техн. наук. — Кемерово: Институт угля и углехимии СО РАН, 2004.
7. Li Guoping, Zhang Qingwei, Ma Xiao. Combination of Fault Tree and Neural Networks in Excavator Diagnosis. TELKOMNIKA, 2013, Vol. 11, 1787—1796.
8. Мажибрада И. Использование методов искусственного интеллекта в системах технического обслуживания и ремонта карьерного оборудования / Новая наука: проблемы и перспективы: Международное научное периодическое издание по итогам Международной научно-практической конференции (04 октября 2015 г., г. Стерлитамак). — Стерлитамак: РИЦ АМИ, 2015. — С. 111—115.
9. Баранникова И. В., Мажибрада И. Использование методов искусственного интеллекта в системах технического обслуживания и ремонта карьерного оборудования / Новая наука: проблемы и перспективы: Международное научное периодическое издание по итогам Международной научно-практической конференции (29 сентября 2015 г., г. Стерлитамак). — Стерлитамак: РИЦ АМИ, 2015. — С. 106—110.
10. Баранникова И.В., Мажибрада И. Прогнозирование отказов одноковшовых экскаваторов на основе метода Сугэно // Новая наука: от идеи к результату: международное научное периодическое издание по итогам Международной научно-практической конференции (29 мая 2016 г., г. Сургут), в 3 ч. Ч. 2. — Стерлитамак: АМИ, 2016. — С. 184—188. ЕШ
КОРОТКО ОБ АВТОРE
Мажибрада Ирина — аспирант, e-mail: irina170489@yahoo.com, НИТУ «МИСиС».
ISSN 0236-1493. Gornyy informatsionno-analiticheskiy byulleten'. 2017. No. 9, pp. 220-224.
UDC 004.896.622
I. Mazhibrada
EXPERT ANALYSIS OF THE DEGREE OF INFLUENCE EXERTED BY FACTORS ON FAILURE PROBABILITY OF HYDRAULICS OF SINGLE-BUCKET HYDRAULIC OPEN PIT SHOVEL
An expert questionnaire was conducted, experts were asked to assess the degree of influence of each factor on each category of failure of the hydraulic system of a single-bucket hydraulic excavator. The system of criteria for assessing the competence of experts was determined and the final evaluation of the degree of influence of each factor was calculated. The obtained values can become the basis of the algorithm for predicting the probability of occurrence of a category of failure.
Key words: expert analysis, hydraulic system, single-bucket excavators, category of failure, methods of artificial intelligence.
DOI: 10.25018/0236-1493-2017-9-0-220-224
AUTHOR
Mazhibrada I., Graduate Student, e-mail: irina170489@yahoo.com,
National University of Science and Technology «MISiS», 119049, Moscow, Russia.
REFERENCES
1. Bules P. Obespechenie nadezhnosti raboty kar'ernykh gidravlicheskikh ekskavatorovpri ikh eks-pluatatsii na otkrytykh razrabotkakh Rossii (Reliability of hydraulic shovels in open pit mining in Russia), Candidate's thesis, Moscow, NITU «MISiS», 2016.
2. Barannikova I. V., Mazhibrada I. Gornyy informatsionno-analiticheskiy byulleten'. 2017, no 1, pp. 37-46.
3. Eltarenko E. A., Krupnova E. K. Obrabotka ekspertnykh otsenok. Uchebnoe posobie (Interpretation of expert appraisals. Educational aid), Moscow, Izd. MIFI, 1982, 96 p.
4. Beshelev S. D. Matematiko-statisticheskie metody ekspertnykh otsenok (Mathematical and statistic methods of expert appraisal), Moscow, Statistika, 1980, 263 p.
5. Tinyakova V. I. Matematicheskie metody obrabotki ekspertnoy informatsii. Uchebnoe posobie (Mathematical methods of expert information processing. Educational aid), Voronezh, VGU, 2006, 67 p.
6. Alferov M. V. Razrabotka algoritmov kompleksnogo analiza deyatel'nosti ugol'nykh predpriyatiy s primeneniem metoda neyronnykh setey (Development of algorithms for integrated analysis of coal mine performance using neural nets), Candidate's thesis, Kemerovo, Institut uglya i uglekhimii SO RAN, 2004.
7. Li Guoping, Zhang Qingwei, Ma Xiao. Combination of Fault Tree and Neural Networks in Excavator Diagnosis. TELKOMNIKA, 2013, Vol. 11, 1787-1796.
8. Mazhibrada I. Novaya nauka: problemy i perspektivy: Mezhdunarodnoe nauchnoe periodich-eskoe izdanie po itogam Mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferentsii, 04 oktyabrya 2015 g., g. Sterlitamak (New science: problems and prospects. International scientific periodical based on the international scientific conference proceedings, 04 October 2015, Sterlitamak), Sterlitamak, RITs AMI, 2015, pp. 111-115.
9. Barannikova I. V., Mazhibrada I. Novaya nauka: problemy iperspektivy: Mezhdunarodnoe nauchnoe periodicheskoe izdanie po itogam Mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferentsii, 29 sen-tyabrya 2015 g., g. Sterlitamak (New science: problems and prospects. International scientific periodical based on the international scientific conference proceedings, 29 September 2015, Sterlitamak), Sterlitamak, RITs AMI, 2015, pp. 106-110.
10. Barannikova I. V., Mazhibrada I. Novaya nauka: ot idei krezul'tatu: mezhdunarodnoe nauchnoe periodicheskoe izdanie po itogam Mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferentsii, 29 maya 2016 g., g. Surgut, v 3 ch. Ch. 2 (New science: from an idea toward a result. International scientific periodical based on the international scientific conference proceedings, 29 May, 2016, Surgut, in 3 parts, part 2), Sterlitamak, AMI, 2016, pp. 184-188.
