CC BY
21
In this paper, the verification of the methodology for determining the load acting on the cuff cylinder-piston seal operating without lubrication is carried out. At the same time, the scheme of forces acting on the cuff cylinder-piston seal is considered, the developed mathematical model in the ANSYS CFX software package is described, which allows analyzing the gas dynamics of the gas flow in the gap between the piston seal and the cylinder wall. The data obtained using a mathematical model were verified on the created experimental stand. As a result of the study, the following was obtained: the distribution of gas pressure in the gap between the cuff seal and the cylinder wall; the coefficient ft was refined, which characterizes the nonlinear pressure drop along the seal height; the load acting on the cuff cylinder-piston seal was calculated.
Key words: lip seal, gas flow in the gap, load, mathematical model.
Busarov Sergey Sergeevich, candidate of technical sciences, docent, bssi1980@mail.ru, Russia, Omsk, Omsk State Technical University,
Nedovenchany Alexey Vasilyevich, assistant, lonewolf_rus88@mail.ru, Russia, Omsk, Omsk State Technical University,
Kobylsky Roman Eduardovich, postgraduate, roman.kobilsky@gmail.com, Russia, Omsk, Omsk State Technical University,
Sinitsin Nikita Glebovich, bachelor, sinicin_00@mail.ru, Russia, Omsk, Omsk State Technical University,
Muslova Lyubov Anatolyevna, candidate of pedagogical sciences, docent, celezbar@mail.ru, Russia, St. Petersburg, St. Petersburg University of the Ministry of Internal Affairs
УДК 621.833
DOI: 10.24412/2071-6168-2021-10-667-674
МОДЕЛЬ СИСТЕМЫ ТЕХНИЧЕСКОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ ЦИФРОВОЙ АВТОМАТИЧЕСКОЙ ТЕЛЕФОННОЙ СТАНЦИИ
С.В. Дашкова, А.Н. Иванин, Т.В. Колесникова, В.Ю. Мещанин, И.О. Румянцев
Приведен анализ методов технического обслуживания цифровой автоматической телефонной станции. Разработана стохастическая модель системы технического обслуживания цифровой автоматизированной телефонной станции, позволяющая определять вероятностно-временные характеристики процесса выявления и устранения возникающих сбоев и отказов. Разработан общий алгоритм устранения неисправности в работе оборудования.
Ключевые слова: техническое обслуживание, цифровая автоматическая телефонная станция, стохастическая сеть, процедура GERT.
Анализ показывает, что на фоне масштабной цифровизации, в проекции на стремительно развивающиеся телекоммуникационные технологии, продолжают совершенствоваться и автоматические телефонные станции (АТС). Взамен декадно-шаговых, координатных, квазиэлектронных и электронных АТС [1] вводятся в эксплуатацию цифровые АТС (ЦАТС), которые обладают неоспоримыми преимуществами (емкость, быстродействие, массогабаритные показатели, способ коммутации, управление и способ сигнализации).
Грамотно выстроенная система технического обслуживания ЦАТС - это залог бесперебойной работы оборудования, быстрое и эффективное решение (устранение) возникающих сбоев, предотвращение (профилактика) их появления и, как следствие, высококачественное обслуживание абонентов.
Несмотря на указанные преимущества, сложность технических решений в совокупности с крайней чувствительностью ЦАТС к возникающим сбоям приводит к необходимости обоснованного выбора функциональной структуры системы технического обслуживания ЦАТС, которая позволит эффективно обеспечить требуемый уровень надежности оборудования, а также своевременное обслуживание с необходимым качеством предоставляемых услуг.
667
Таким образом, вектор исследований, направленный на разработку модели функционирования системы технического обслуживания, позволяющей определять вероятностно-временные характеристики процессов технического диагностирования и мониторинга, а также обоснованно выбирать пути сокращения времени устранения неисправностей является актуальным.
Упрощенную конфигурацию системы технического обслуживания ЦАТС можно представить в виде нескольких режимов работы: штатного и аварийного. Оба имеют свою иерархию.
Структурная схема работы ЦАТС в штатном режиме представлена на рис. 1.
Подсистема контроля технического состояния (ПС КТС)
Климатический режим эксплуатации ЦАТС Режим непрерывного контроля во время обслуживания ВЫЗОВОВ Режим пассивного наблюдения событий оператором ЦАТС (мониторинг)
Подсистема профилактических работ (ПС ПФР)
Периодический контроль оператором ЦАТС" 1 раз в год Периодический контроль оператором ЦТО 1 раз в ь месяцев
Подсистема диалога «оператор ПЭВМ - ЭВМ ЦАТС»
Тестирование технического состояния оборудования Изменение л дополнение БД ЦАТС пол у постоя иного значения
Рис. 1. Структурная схема работы ЦАТС в штатном режиме.
Исходя из того, что требования к качеству системы технического обслуживания подразделяют на требования к качеству подсистем контроля технического состояния (ПС КТС) и профилактических работ (ПС ПФР) [1], выстраеваемая модель системы технического обслуживания и эксплуатации (ТОиЭ) ЦАТС должна содержать ПС КТС и ПС ПФР, как основные ступени ТОиЭ с последующим расширением функций технического обслуживания.
ПС КТС характеризуется тремя основными видами контроля технического состояния:
- контроля готовности (КГ) — контроля технического состояния аппаратуры непосредственно перед применением ее по назначению;
- контроля функционирования (КФ) — контроля технического состояния аппаратуры в процессе ее применения по назначению (в режиме функционирования);
- контроля поискового (КП) — контроля технического состояния при поиске адреса (или причины) неисправности аппаратуры.
Рассмотрим подробнее ступени ПС КТС.
КГ должен учитывать технические характеристики ЦАТС:
- технические характеристики параметров абонентских линий, которые подсоединяются к станции;
- технические характеристики типов абонентских терминалов;
- характеристики линейного тракта;
- типы соединительных линий (СЛ);
- ёмкость станции;
- электропитание станции;
- режим эксплуатации [1].
КФ станции происходит непрерывно в процессе обслуживания вызовов. При отказе какого-либо блока в ЭВМ ЦАТС автоматически формируется аварийное сообщение и выводится на экран ЭВМ оператора связи. Основную часть операций система КФ ЦАТС технического обслуживания выполняется автоматически и включается в общий алгоритм функционирования станции [2]. С помощью автоматической системы контроля функционирования непрерывно проверяется работа оборудования ЦАТС, ведется постоянное наблюдение за коэффициентом
ошибок на соединительных линиях. При необходимости ЭВМ ЦАТС автоматически запускает выполнение мер по восстановлению конфигурации (например, перезагрузку файлов центрального ЗУ) и программ диагностики неисправностей [1].
КП осуществляется с помощью инициализации процесса тестирования блоков автоматически по требованию системы технического обслуживания для устранения неисправности, либо оператором связи и выполняется при работе ЦАТС как в штатном режиме (при профилактических работах), так и в работе ЦАТС в аварийном режиме при поиске неисправностей. При грамотном подходе к техническому обслуживанию и эксплуатации (ТОиЭ) цифровой станции оператор связи должен дождаться повторного получения сообщения об отказе после автоматического перезапуска системы и, уточнив место неисправного блока, провести диагностические тесты с точностью до 80 % (1 блок), до 85 % (2 блока), до 90 % (3 блока) [2].
Работа подсистемы контроля технического состояния (ПС КТС) характеризуется тремя режимами:
- рабочий климатический режим эксплуатации ЦАТС;
- режим непрерывного контроля во время обслуживания вызовов (контроль измерения коэффициента ошибок в работе оконечных комплектов; контроль параметров абонентской линии (АЛ), абонентского комплекта (АК), СЛ; контроль состояния оборудования коммутационной системы; контроль рабочих параметров генераторного оборудования; контроль аварийных и предаварийных состояний);
- режим пассивного наблюдения событий оператором ЦАТС (мониторинг состояния оборудования; статистика телефонной нагрузки; мониторинг качества обслуживания абонентов).
Подсистема профилактических работ (ПС ПФР) реализует себя в проведении профилактических мероприятий, направленных на предупреждение отказов аппаратуры при применении ее по назначению.
Общий алгоритм функционирования ЦАТС для ПС КТС, ПС ПФР и ПС Д предусматривает различные методы технического обслуживания оборудования: контрольно-корректирующий, профилактический, восстановительный, измерительный и их сочетание.
Рассмотрим подробнее общий алгоритм самого распространенного метода технического обслуживания ЦАТС - восстановительного. Стохастическая сеть процесса технического обслуживания методом восстановления представлена на рис. 2.
-I -р*
(О-
Рис. 2. Стохастическая сеть процесса технического обслуживания ЦАТС.
После выявления отказа системой диагностирования, за время ¿1 проводится обработка сообщения и сбор информации о выявленной неисправности, которое является случайной величиной и распределено по экспоненциальному закону [4, 5]:
А(г1 ) = 1 - ехр(-Л1Г1), (1)
где - параметр распределения, характеризующийся величиной, обратной среднему времени обработки и сбора информации ¿1.
После сбора информации проводятся визуальные проверки (проверка климатического режима, индикации аварийной сигнализации, целостности монтажа и состояния соединительных кабелей и разъемов потенциально отказавшего оборудования) за время ¿2, распределенного также экспоненциально. В случае устранения указанных причин возникновения отказа, ЦАТС переводится в штатный режим работы с вероятностью р1. Неудача, с вероятностью 1 - р\, при-
водит к необходимости инициализация процесса тестирования блоков при аварии оператором ЦАТС. Дальнейшие узлы и ветви стохастической сети с процедурой GERT, представленной на рис. 2, описывают события и процессы в соответствии с исходными данными, представленными в таблице. Процедура GERT совместно с методом топологического преобразования стохастических сетей [3, 6], в отличие от иных вероятностных подходов к моделированию (марковские цепи, сети массового обслуживания, логико-вероятностные методы и другие) [7] позволяют ясно передавать физический смысл описываемых явлений с учетом различных законов распределения, условно-вероятностного (зависимого) характера свершения событий, а также возможности получения точных аналитических зависимостей.
Таблица исходных данных.
№ п/п Название параметра Описание параметра Значения, мин
1 2 3 4
1. ti среднее время обработки сообщения об отказе, сбор информации о неисправности 60
2. t2 среднее время, затрачиваемое на визуальные проверки, исправляющие действия 12
3. P1 вероятность успешного перезапуска системы после визуальных проверок
4. t3 среднее время тестирования блоков при аварии оператором ЦАТС, диагностика неисправного блока 5
5. P2 вероятность успешного перезапуска системы после работы оператора
6. t4 среднее время измерения параметров станции с помощью КИП 10
7. P3 вероятность успешного перезапуска системы после измерения параметров
8. t5 среднее время обращения в ЦТО, совместные действия операторов ЦТО и ЦАТС по восстановлению работы станции 15
9. P4 вероятность успешного перезапуска системы
Искомая условная функция распределения времени W(t), заключающаяся в том, что затрачиваемое время на устранение неисправности системой технического обслуживания ЦАТС будет не больше определенного значения при условии, что все предшествующие операции, характеризующиеся временем их выполнения и события, идентифицируемые вероятностями их совершения, выполнены и произошли соответственно, находится с использованием топологического уравнения Мэйсона для замкнутых графов [3]:
Н = 1 - W ^ ^ ) = 0. (2)
Одновременно, для каждой ветви стохастической сети (рис. 2), взвешенной функцией распределения времени, определяются изображения по Лапласу, например [4]:
) = [ Л ехР(- М )ехР(- ) = ~Л. (3)
-10 5 + Л
Очевидно, что функция а(5) аналитична всюду, кроме точки 5 = -X, которая является для нее простым полюсом. В совокупности с вероятностями выполнения ветвей стохастической сети, возможно получить эквивалентную функцию сети:
Н(5) = 1 + £ (- (5)= 0, (4)
к=1
где к - порядок петель, входящих в стохастическую сеть.
С учетом исходных данных, представленных в таблице, получим: Н(5) = -((-р3 -р4 + р3р4 -15р35 + р2(-1 + р3 + р4 -р3р4 -255 +15р35-15052) + р1 х
х (-1 + р3 + р4 - р3р4 - 305 +15р35 - 27552 - 75053 + р2(1 - р4 + р3(-1 +
+ р4 - 155) + 255 + 15052)))/(р3 - р1(-1 + р2)(-1 + р3)(-1 + р4) + р2(-1 + (5)
+ р3)(-1 + р4) + р4 -р3р4 +1025 + 3 1 5552 + 42 1 5553 + 25 2 0 0054 + 54 0 0 0052)).
Для определения оригинала функции Н(5) имеет место формула Римана-Мелина [4], которая позволяет в сочетании с основной теоремой Коши о вычетах перейти от интегрирования к вычислению суммы ряда:
— Г"в^Ж^ = — х Нт{ = ± ^ \е*Ж(5)1 (6)
где
54 ^ (5) (7)
К.е5=5к[е5Х Ж(^)] обозначает вычет функции относительно полюсов вещественной области функции, значения которых являются аргументами числителя Ж^) и знаменателя Ж2(5) полинома (5). Тогда после ряда промежуточных вычислений, получим искомый оригинал функции w(í) в виде плотности распределения времени:
Ж (5) (8)
w(t ) = ± Яе 5 \е5ХЖ (5 ))=± е5
к=0 к=0
Г ЖЙ у
тогда функция распределения времени будет определяться выражением:
Ж()=1 *() = ± \1 - е" ]- Ж 5 (9)
1=1 =± 1 - е I - .... ( \Л .
^ )У(- «к )
к=0
V ^
а среднее время работы системы технического обслуживания по устранению отказа можно определить выражением:
Ж1 (5) (10)
^ ж ( )Л1 = /
Т = [ т = ±-
(5)
к=0 2 V3/ „2 к
V
Результаты моделирования в виде функции распределения времени функционирования системы технического обслуживания с учетом вероятностей р1, р2, рз и р4 представлены на рис. 3,4.
1 1 > > > 1
в
/ б
/ /
/ / а
/А/
и мин
Рис. 3. Функции распределения времени работы системы технического обслуживания: а - р\ = 0.1, рг = 0.1, рз = 0.1,р4 = 0.1; б - р\ = 0.5, рг = 0.5, рз = 0.5, р4 = 0.5;
в - р1 = 0.9, рг = 0.5, рз = 0.5, р4 = 0.5.
Зависимость среднего времени работы системы технического обслуживания по устранению отказа от вероятностей р1, р2, рз и р4 представлена на рис. 5.
Результаты расчетов математического ожидания показывают, что с увеличением вероятностей устранения отказов происходит сокращение среднего времени работы рассматриваемой системы до 72.67 минут.
рз
А '
/. 11
г 1 I
Р4
А
о.о е
0 1 оо 200 эоо 4оа
Рис. 4. Функция распределения времени работы системы технического обслуживания при р3 = 0.5, р4 = 0.5
г, мин
130 Г
1
I
•I ■ У \\ ^
>4-- ^_
'ов р\
рг
0.0
Рис. 5. Математическое ожидание времени работы системы технического обслуживания при рэ = 0.5, р4 = 0.5.
t, мин
Заключение. Результаты моделирования позволяют сделать вывод о чувствительности модели к изменению входных данных, а ее адекватность подтверждается апробированно-стью математического аппарата преобразования стохастических сетей с процедурой GERT. Из рис. 3 и 4 видно, что рост вероятности обнаружения и устранения отказа приводит к сокращению времени работы подсистемы диагностирования системы технического обслуживания. Таким образом, зная вклад отдельных подсистем технического обслуживания в обобщенный показатель эффективности, заключающийся во времени устранения неисправностей с учетом имеющихся ресурсов, возможно обоснованно определять пути сокращения времени обнаружения и устранения отказов, а значит, - перейти в дальнейшем к синтезу оптимальной структуры системы по заданному критерию. Кроме того, разработанная модель способна учитывать различные варианты построения систем технического обслуживания. Стоит отметить, что для получения не противоречащих логике протекающих процессов обслуживания результатов моделирования, необходима корректировка значений входных параметров в соответствии с накопленными на текущий момент времени статистическими данными. Также, немаловажным является формирование вектора исследований в направлении оптимизации модели по критерию вычислительной мощности ЭВМ. Этот факт исходит из сложности, возникающей в ходе операционного исчисления.
Список литературы
1. Учрежденческо-производственная АТС «АТСЦ-90». Руководство по эксплуатации АТСЦ-90 4ф2.118.978 РЭ // Технические характеристики, Техническое обслуживание (ТО), 2006. 9-11.С. 77-80.
2. Техническое обслуживание и ремонт оборудования цифровой телефонной станции. 2017 [Электронный ресурс] URL: https://helpiks.org/9-25349.html. (дата обращения: 08.06.2021).
3. Привалов А.А. Метод топологического преобразования стохастических сетей и его использование для анализа систем ВМФ. СПБ.: ВМА, 2001. 192 с.
672
4. Корн Г., Корн М. Справочник по математике для научных работников и инженеров. М.: Наука, 1978. 832 с.
5. Гнеденко Б.В.
303 с.
6. Pritsker A.A.B
138 с.
7. Kanaev A.K., Ivanin A.N. On approaches to the functioning of transport communication networks modelling in the context of network and computer attacks based on markov processes theory. 2020 Wave Electronics and its application in information and telecommunication systems, WECONF 2020, Saint-Petersburg, 2020. P. 9131431.
Дашкова Светлана Вячеславовна, младший научный сотрудник, dashkovasvet-lanav@mail.ru, Россия, Мытищи, 16 Центральный научно-исследовательский испытательный институт Министерства обороны Российской Федерации имени маршала войск связи А.И. Белова,
Иванин Андрей Николаевич, заместитель начальника отдела, andreiivanin@gmail.com, Россия, Мытищи, 16 Центральный научно-исследовательский испытательный институт Министерства обороны Российской Федерации имени маршала войск связи А.И. Белова,
Колесникова Тамара Васильевна, младший научный сотрудник, tamrico10@yandex.ru, Россия, Мытищи, 16 Центральный научно-исследовательский испытательный институт Министерства обороны Российской Федерации имени маршала войск связи А.И. Белова,
Мещанин Владимир Юрьевич, начальник отдела, meshanin.85@mail.ru, Россия, Мытищи, 16 Центральный научно-исследовательский испытательный институт Министерства обороны Российской Федерации имени маршала войск связи А.И. Белова,
Румянцев Игорь Олегович, начальник лаборатории, i.o.rumyancev@mail.ru, Россия, Мытищи, 16 Центральный научно-исследовательский испытательный институт Министерства обороны Российской Федерации имени маршала войск связи А.И. Белова
THE MODEL OF THE TECHNICAL MAINTENANCE SYSTEM OF DIGITAL AUTOMATIC
TELEPHONE STATION
S.V. Dashkova, А.N. Ivanin, Т. V. Kolesnikova, V.Y. Meshanin, I. О. Rumyantcev
The analysis of methods of maintenance of the digital station is given. A stochastic model of the maintenance system of a digital automatic telephone station has been developed, which allows to determine the probabilistic and temporal characteristics of the process of identifying and eliminating emerging failures. A general algorithm for troubleshooting equipment has been developed.
Key words: technical maintenance, digital automatic telephone station, stochastic network, graphical evaluation and review technique (GERT) procedure.
Dashkova Svetlana Vyacheslavovna, junior researcher, dashkovasvet-lanav@mail. ru, Russia, Mytishchi, 16 Central Research and Testing Institute of the Ministry of Defense of the Russian Federation named after Marshal of the Signal Corps A.I. Belova,
Ivanin Andrey Nikolaevich, deputy head of department, andreiivanin@gmail.com, Russia, Mytishchi, 16 Central Research and Testing Institute of the Ministry of Defense of the Russian Federation named after Marshal of the Signal Corps A.I. Belova,
Kolesnikova Tamara Vasilievna, junior researcher, tamrico10@yandex. ru, Russia, Mytishchi, 16 Central Research and Testing Institute of the Ministry of Defense of the Russian Federation named after Marshal of the Signal Corps A.I. Belova,
Теория надежности и массовое обслуживание. М.: Наука, 1969. / GERT: graphical evaluation and review technique. NASA, 1966.
Meshchanin Vladimir Yurievich, head of department, meshanin. 85@,mail. ru, Russia, Mytishchi, 16 Central Research and Testing Institute of the Ministry of Defense of the Russian Federation named after Marshal of the Signal Corps A.I. Belova,
Rumyantsev Igor Olegovich, Head of Laboratory, i. o. rumyancev@mail. ru, Russia, Mytishchi, 16 Central Research and Testing Institute of the Ministry of Defense of the Russian Federation named after Marshal of the Signal Corps A.I. Belova
УДК 621; 004.94:622
АНАЛИЗ ДЕФОРМАЦИЙ В ЗВЕНЕ ЦЕПИ ГОРНОДОБЫВАЮЩЕЙ МАШИНЫ
А.С. Кочеткова
Проводится анализ состояния звена цепи привода горнодобывающей машины при воздействии на него значительных осевых нагрузок. Проводится исследование интенсивности деформации, ее скорости и некоторых других важных для определения слабых зон цени параметров.
Ключевые слова: анализ, исследование, расчет, моделирование, горнодобывающая машина, звено, цепь.
Эксперимент долгое время являлся самым популярным и точным методом исследований, однако существует ряд существенных недостатков этого метода:
- высокая трудоемкость и сложность;
- большая стоимость работ и экспериментальных единиц;
- невозможность определения некоторых данных.
В современной науке и производстве экспериментальные исследования во многом заменили компьютерными моделирования в специализированных программных комплексах. В настоящей работе необходимо оценить деформации при воздействии на звено цепи привода горной машины, имеющей гусеничную систему привода, больших нагрузок, так как ходовая система наиболее часто выходит из строя, относительно других деталей и узлов [1-7]. Для описанных выше исследований целесообразно применить современный подход, основанный на компьютерном трехмерном математическом моделировании.
Существует большое количество программных оболочек, в которых возможна оценка того, как влияет повышенная нагрузка на деталь или среду. Большая часть из них основана на методе конечных элементов. Наиболее популярными являются такие программы: Ansys, Com-sol, Abaqus, CosmosWorks, Diana и др. Часть из приведенных программ нацелены на решение узких задач, в то время как некоторые из них являются мультифическими и подходят для решения целого ряда сложных задач. В настоящей работе моделирование будет проводиться в программе Ansys, так как она хорошо подходит для решения подобных задач.
Моделировалось воздействие большой по величине осевой нагрузки на звено цепи горной машины. Сила составляла более 350 кН, что оказалось достаточным для начала деформирования рассматриваемой детали конструкции ходовой части машины. На рис. 1 приведены величины деформаций в звене.
Наибольшей деформации подвержены внутренние части арок звеньев. Величина деформаций составляет более 0,03. В большей части звена нет деформаций или они близки к нулю из-за того, что деформирование сначала начинается в местах с наибольшей концентрацией напряжений и меньших по толщине слоях материала. Также были оценены скорости деформаций в звене (рис. 2).
