CC BY
56
УДК 629.4.083
МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ТЕХНИЧЕСКОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ ЛОКОМОТИВОВ
С.Г. Шантаренко
Омский государственный университет путей сообщения E-mail: nis@omskcity.com
Приведены результаты математического моделирования процессов технического обслуживания локомотивов как сложных технических объектов. Введены понятия функционалов готовности и технического использования для идентификации процессов технического обслуживания локомотивов. Показаны зависимости функционалов от времени между техническими обслужива-ниями. Полученные результаты позволяют определять среднее время пребывания локомотива в исправном состоянии.
Моделирование технологических процессов технического обслуживания локомотивов (ТОЛ) является одной из сложных задач количественной оценки эффективности применения больших технических систем на железнодорожном транспорте.
Процесс ТОЛ характеризуется априорной и апостериорной информацией. Для его идентификации используем априорную информацию о состояниях объекта контроля (ОК), оснащенного системой контроля (СК).
Рассмотрим следующие априорные состояния ОК: 50 - исправной работы; 51- работы при разрегулировке; 52, 53 - явного и скрытого отказов; 5Т0, 51Т0, 53Т0 - технического обслуживания исправного, разрегулированного и находящегося в скрытом отказе объекта.
Апостериорной будет информация о функциях распределения у Т) времени пребывания системы в у-ом состоянии, при переходе из него в г-ое состояние. В этом классе информации выделим функции, характеризующие действительное а>у(Т) и наблюдаемое ц(Т) время пребывания исследуемого процесса в 5у состоянии.
Апостериорную информацию о функциях распределения случайного времени перехода ОК по значению параметра изу-го состояния в г-ое ^¡(Т) и временных функциях а>0(Т) и и0(Т) можно перевести в разряд априорной методами обобщения накопленных статистических данных о законах изменения параметров отдельных элементов ОК и объединения их в априорные знания при помощи математического моделирования.
Пусть на процесс воздействуют управляющие параметры в виде технического обслуживания (Т0) через определенное время Т. Будем считать, что Т0П<Т<Тд0Ю здесь Тош и Тд0П - оптимальное и допустимое, по операторам связи, время между ТО объекта контроля. Кроме времени Т к управляющим параметрам отнесем число и состав обслуживающих бригад, влияние окружающей среды, режимы работы отдельных элементов объекта, вероятности ошибок диагностирования первого а и второго в рода, длительность времени аварийного ремонта 4, проверки ¡п, поиска неисправности и регулировки ¡г
При этом, как правило, решаются три группы вопросов по определению:
• перечня работ по ТО локомотива;
• периодичности ТО или регламентных проверок (РП);
• количественного и качественного состава обслуживающих бригад, перечня запасных частей (ЗИП) и правильному выбору параметров систем контроля.
В настоящее время сложились теоретически обоснованные методы организации процессов ТОЛ [1-3], однако в большинстве своем они не позволяют учитывать комплексное влияние на параметры системы ТО условий эксплуатации объектов контроля, одновременного воздействия внезапных и постепенных отказов, достоверности правильной индикации об отказах системами контроля, состава и числа обслуживающих бригад, количественного и качественного состава ЗИПа и ошибок обслуживающего персонала.
При реальной эксплуатации детали и узлы локомотива изнашиваются, разрегулируются и стареют. По отдельным параметрам работа ОК контролируется СК, обладающей конечной достоверностью Д, [(0<Д<1) Д:=0{а(7), в(Т)}], поэтому решение вопросов рациональной организации ТО должно обязательно учитывать перечисленные факторы в их комплексном (системном) взаимодействии.
Одним из наиболее достоверных методов комплексного учета влияния перечисленных факторов на процесс ТО систем до последнего времени являлся натурный эксперимент, однако усложнение и быстрое моральное старение объектов резко ограничивают его использование.
Перспективным методом решения отмеченных вопросов с позицией системного подхода является математическое моделирование процессов ТО по выбранной целевой функции. Можно указать на множество свойств как ОК, СК, так и ТО, пригодных для целевой функции оптимизации процессов ТОЛ. Так, в качестве целевой функции могут быть экономические (с минимизацией затрат или максимизацией выгоды), технические (нахождение значения параметра в заданных пределах), социально-инженерные (число и состав обслуживающих бригад) или надежностные (количественные единичные или комплексные показатели надежности и безопасности) показатели.
Отметим, что всегда целевая функция оптимизируется по какому-то критерию. Критерии могут быть экономическими, техническими, социальными, надежностными или иметь любую другую форму оценки. Есть пример [4] рассмотрения перечня критериев и области их применения из 27 наименований. На данном этапе идентификации ТОЛ наиболее полно требованиям системного подхода удовлетворяют комплексные показатели надежности в виде функционалов готовности КГ( Т) и технического использования КТИ(7).
Локомотив по одному из своих технических параметров из состояния исправной работы 80 может перейти в состояние отказа 82 вследствие двух одновременно протекающих процессов: от воздействия внезапных отказов с интенсивностью Х02 и от воздействия постепенных отказов, приводящих на первой стадии к переводу аппаратуры с интенсивностью Я01 из состояния 80 в состояние работы при разрегулировке 81, а затем, - с интенсивностью Я12 из состояния 81 в 82.
С такими допущениями о процессах развития отказов в ОК можно учитывать разрегулировку, используя полумарковские модели обслуживания [5], и записать выражения для расчета функционалов КГ(Т) КТ.И(7) в виде:
Кг(Т) = (п0(Т)т0(Т) + п(Т)®,(Т)) / (п0(Т)у0(Т) + п (Т)ух (Т) +п2 (Т)у2 (Т) +п (Т)V (Т));
Кт.и (Т) =Ко(Т)Шо(Т) + Щ(Т)^ (Т) х 'ко(Т)Уо(ТУ+п (Т)ч(Ту+ ^
х 17х +п2 (Т) У2(Т)+КЪ (Т) Уз (Т)+Кто(Т) Уто(Т)+
ч +п1то (Т>1то (Т) + п3 то (Т)У3 то (Т) ,
где П](Т) - финальные вероятности нахождения объекта по К-ому параметру в у-ом состоянии; у=0,1,...,6 - номера состояний исправной работы, работы при разрегулировке, отказе, скрытом отказе, техническом обслуживании исправного, разрегулированного или находящегося в скрытом отказе объекта соответственно; ау(Т) - усредненное время перехода объекта изу-ого состояния в г-ое; и(Т) - усредненное время перехода объекта из у-ого состояния в г-ое с учетом достоверности диагностирования.
Функционалы КГ(Т) и КТ.И(7) выполняют роль операторов связи между целевой функцией идентификации и априорной и апостериорной базами данных исследуемого процесса ТОЛ. В отличие от принятых коэффициентов [6] КГ(Т) и КТ.И(7) позволяют избежать точечной оценки выбранной целевой функции и рассматривать ее с позиций системного подхода.
Условиям оптимизации процессов ТО отвечает применение трех критериев - функционалов КТИ(7), Кг(Т) и удельных доходов Сл на периоде времени Т между ТО системы.
Проведенные исследования показали, что зависимость КТ.И(7) имеет экстремальный характер и оптимальное время между ТО:
топт:=кт.и(Т)= шахКТ.И(Т).
Зависимость КГ(Т) имеет гладкий убывающий с ростом Т характер, поэтому КГ(Т) не может быть использован в качестве единственного критерия выбора Т. Однако на большинство ОК задается допустимое значение коэффициента готовности КГдоп. Это позволяет определять значение максимально -допустимого времени между ТО
ТДОП:=КГ( Т)=КГдоп.
Рациональное время между ТО объекта Трац:=Т, при С=шахС,
По стоимостному или какому-либо другому критерию Топт< Трац< Тдоп.
Структурная схема моделирования процесса ТО приведена на рис. 1.
Результаты расчета зависимостей КТИ(7) и КГ(Т) для одного из параметров локомотива приведены на рис. 2.
Их анализ показывает, что максимальному значению функционала КТИ(7) соответствует ТОПТ=240 сут.
Значение КГ(Т) всегда больше КТ.И(7),
ТГдоп:=КГ( Т)=КГдоп.
Рис. 1. Структурная схема моделирования процесса ТО
Кт(Т)
Рис. 2. Зависимости Кшт, Кт; Т„т<Т<Тлш. Трщ := Т, при Сl=minСl
Опыт моделирования процессов ТОЛ позволяет утверждать, что отсутствие системного подхода к решению рассматриваемых задач значительно (иногда в несколько раз) изменяет результаты моделирования. Так, среднее время исправной работы с учетом всего комплекса перечисленных факторов хорошо согласуется с опытными данными и почти в четыре раза меньше времени, определенного без учета системного подхода.
Модели позволили определить требования к значению достоверности систем контроля диагностической аппаратуры. Показано, что уменьшение
достоверности правильной индикации об отказах приводит к увеличению наблюдаемого времени пребывания объекта контроля в исправном состоянии. При абсолютной достоверности контроля (Д=1) это время равно действительному времени нахождения объекта в исправном состоянии.
В работе [5] показано, что значения п(Т), ю(Т) и и(Т) зависят от времени выполнения аварийного ремонта 4, проверки параметра на соответствие техническим требованиям tn, поиска неисправности tS и регулировки tr, являющихся функциями квалификации и состава обслуживающих бригад, периодичности обслуживания Т, соотношения Я02/А(11, достоверности индикации об отказах Д, влияния условий эксплуатации Кн, t °C, учета интенсивности отказов при ТО лТО, Поэтому зависимости КГ, КТИ =0{Г(4, tn, tS, tr, Д, Я0П/Я01, А,, Кн, t °C)} характеризуют закономерность изменения комплексных параметров надежности, учитывающих многофакторное воздействие на исследуемый объект, и позволяют перейти к определению среднего времени пребывания локомотива в исправном состоянии с позиции оценки влияния этих воздействий.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Горский А.В., Воробьев А.А. Оптимизация системы ремонта локомотивов - М.: Транспорт, 1994. - 210 с.
2. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. - М.: Наука, 1978. - 399 с.
3. Стрельников В.Т, Исаев И.П. Комплексное управление качеством технического обслуживания и ремонта электровозов. -М.: Транспорт, 1980. - 208 с.
4. Дружинин Г.В. Надежность автоматизированных систем. - М.: Энергия, 1977. - 536 с.
5. Герцбах Н.Б. Модели профилактики. - М.: Советское радио, 1969. - 216 с.
6. ГОСТ 27.002-89. Надежность в технике. Основные понятия. Термины и определения.
УДК 621.311.004.13(075.8)
ОСОБЕННОСТИ РАСЧЕТА РЕЖИМОВ ЭЭС В СОВРЕМЕННЫХ УСЛОВИЯХ ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКОГО РЫНКА РОССИИ
А.Г. Русина, Ю.М. Сидоркин
Новосибирский государственный технический университет E-mail: nasta_ru@ngs.ru
Режим станций и электрических сетей влияют на тарифы электроэнергии оптового и региональных рынков. В работе рассматриваются требования к алгоритмам адресного распределения потоков мощности в системе, которые позволяют определить цены продажи товара в генераторных узлах и цены покупки в нагрузочных.
В настоящее время идет процесс реструктуризации энергетики, и разрабатываются методические материалы и программные продукты, необходимые для функционирования конкурентного рынка электроэнергии и мощности. Многие задачи связаны с тарифами на покупку и продажу энергетической продукции. В их числе задачи определения стоимости электроэнергии и мощности в электрических системах при адресном распределении.
Современные условия выдвигают новые требования к принципам и методам решения режимных
задач. Новыми являются задачи адресного расчета потоков и потерь мощности в системе и оценка их стоимости. Задачи такого вида достаточно разнообразны, но их можно разделить на три группы.
1. Оптимальное распределение активной мощности в энергосистеме с адресной оценкой стоимости потоков и потерь мощности во всех ее элементах (узлах и ветвях).
2. Адресное распределение потерь мощности и электроэнергии с оценкой их стоимости для сетевого предприятия.
