CC BY
77
УДК 629.113
Н.С. Захаров, д-р техн. наук, проф., зав. кафедрой, zakharov_ns@mail.ru (Россия, Тюмень, ТюмГНГУ),
В.Г. Логачев, д-р техн. наук, проф., t-park@tsogu.ru (Россия, Тюмень, ТюмГНГУ),
А.Н. Макарова, учебный мастер, makarova-a-n@mail.ru (Россия, Тюмень, ТюмГНГУ)
ОЦЕНКА НАДЕЖНОСТИ АВТОМОБИЛЕЙ С УЧЕТОМ ВАРИАЦИИ ФАКТИЧЕСКОЙ ПЕРИОДИЧНОСТИ ТЕХНИЧЕСКОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ
Рассмотрено влияние вариации фактической периодичности технического обслуживания автомобилей на надежность автомобилей. Разработана имитационная модель изучаемого процесса. Проведен имитационный эксперимент, на основе которого установлены закономерности влияния среднего значения и коэффициента вариации периодичности технического обслуживания автомобилей на вероятность безотказной работы автомобилей.
Ключевые слова: периодичность технического обслуживания, надежность, вероятность безотказной работы, имитационная модель
В соответствии с действующей системой поддержания работоспособности техническое обслуживание (ТО) автомобилей необходимо проводить через определенные интервалы наработки, называемые нормативной периодичностью ТО. На практике в силу различных причин фактическая периодичность ТО может существенно отличаться от нормативной. При этом изменяется вероятность безотказной работы автомобилей и коэффициент технической готовности.
Причины этого явления в следующем.
1. При больших расстояниях перевозки, например «Тюмень - Москва - Тюмень», момент поведения ТО может быть достигнут в рейсе. Поэтому ТО необходимо проводить или значительно раньше, или позднее плановой наработки.
2. При недостаточной мощности зоны ТО может проводиться реже установленной периодичности.
3. При выполнении предприятием срочных заданий ТО также может быть выполнено с периодичностью, большей, чем нормативная.
4. Несовершенство системы учета пробегов автомобилей и планирования ТО.
5. Низкая исполнительская дисциплина в технической службе предприятия.
Целью работы является снижение затрат на эксплуатацию автомобилей путем определения периодичности ТО с учетом требуемого уровня надежности при эксплуатации в различных условиях.
Для достижения поставленной цели проведен анализ состояния вопроса. Установлено, что с увеличением периодичности ТО вероятность безотказной работы снижается. Зная закон распределения наработок на отказ и задаваясь периодичностью ТО, можно определить вероятность безотказной работы. Но на практике фактическая периодичность ТО существенно отличается от нормативной. В этом случае известные методики использовать нельзя.
Теоретически поиск решения задачи определения вероятности безотказной работы в указанном случае сводится к рассмотрению пересечения множеств реализаций наработок на отказ L и периодичностей ТО Ьро. Для этого необходимо иметь две соответствующие выборки. Сравнивая попарно значения L и Ц.о, можно определить количество случаев, когда L >
и, соответственно, отказ не наступает, а также противоположных слу-
чаев, когда L < Ц.о, и отказ наступает до проведения ТО. Полученные результаты позволяют оценить вероятность безотказной работы.
Для реализации такого подхода была разработана имитационная модель. Блок-схема ее алгоритма приведена на рис. 1.
Рис. 1. Укрупненная блок-схема алгоритма расчета вероятности
безотказной работы
Суть ее работы заключается в следующем. Сначала вводятся исходные данные: количество автомобилей К, средняя наработка на отказ ML и коэффициент вариации наработок на отказ VL. Затем вводятся средняя периодичность ТО М^о и коэффициент вариации периодичностей ТО VLто. Кроме того, выбираются законы распределения наработок на отказ и пе-риодичностей ТО.
Далее генерируются пары значений наработки на отказ и периодич-
ности ТО.
Существуют различные методы генерирования случайных чисел, распределенных по определенному закону [1]. Наиболее известны метод преобразования суммы равномерно распределенных чисел, а также метод преобразования равномерно распределенных чисел с помощью тригонометрических функций. К недостаткам этих методов относятся, во-первых, псевдослучайность, то есть при каждом цикле расчетов последовательность чисел повторяется, во-вторых, низкое качество выборок, то есть недостаточная адекватность нужному закону, в-третьих, сложность генерирования в случае, если закон отличается от нормального.
Учитывая изложенное, при проведении исследований был разработан новый метод генерирования случайных чисел, распределенных по любому заданному закону, названный интервальным методом. Он лишен указанных недостатков.
Сгенерированные пары значений наработки на отказ и периодичности ТО сравниваются. Если наработка на отказ больше периодичности ТО, то номер счетчика циклов i увеличивается на единицу, и расчеты продолжаются до выполнения N циклов.
Если же наработка на отказ не больше периодичности ТО, то фиксируется отказ, и расчеты продолжаются.
После достижения N циклов расчетов определяется вероятность безотказной работы, записывается в таблицу, и расчеты прекращаются.
Для сбора статистики расчеты по приведенному алгоритму производятся D раз, затем полученная выборка обрабатывается, рассчитываются статистические характеристики и подбирается закон распределения. Это позволяет оценить не только среднее значение вероятности безотказной работы, но и построить для нее доверительный интервал.
На основе приведенного алгоритма разработан программный продукт в среде Visual Basic.
Управление работой программы осуществляется из экранной формы (рис. 2). Она содержит строку меню, а также пять групп элементов для ввода исходных данных и вывода результатов.
Меню «Файл» позволяет загружать ранее сохраненные файлы, сохранять результаты расчетов, а также завершать работу программы.
Пункт «Расчет» предназначен для перехода к процессу моделирования.
Пункт «Гистограммы» позволяет отображать полученные результаты в графическом виде.
Пункты «Случайные числа», «Случайные числа 2» и «Случайные числа 3» предназначены для генерирования и оценки выборок случайных чисел по одному из трех рассмотренных методов.
Группа «Параметры цикла моделирования» предусматривает ввод данных о количестве автомобилей и количестве циклов моделирования.
х
Файл
Расчет
Гистограммы II Случайные числа
Случайные числа 2 I Случайные числа 3
■ Параметры цикла моделирования -Количество автомобилей N = ip~
Количество реализаций D =
— Метод генерирования-
С Метод 1 С Метод 2 С Метод 3
Распределение наработок на отказ —
Нормальный С Логнормальный С Экспоненциальный С В ей булл а
ML= Г
VL= Г
Распределение периодичности TD i» Нормальный С Логнормальный С Экспоненциальный С Вейбулла
MLto = f VLto = f
— Распределение R ■ Нормальный С Логнормальный Г Экспоненциальный Вейбулла
MR = I
VR = I
Рис. 2. Главная экранная форма программы
Группа «Метод генерирования» позволяет выбрать метод генерирования случайных чисел.
Следующие две группы - «Распределение наработок на отказ» и «Распределение периодичности ТО» предусматривают выбор законов и ввод параметров соответствующих распределений.
Группа «Распределение R» содержит ячейки для отображения результатов расчета по вероятности безотказной работы R и выбора закона распределения для обработки результатов моделирования.
Кроме того, программа содержит рабочее поле, реализованное с использование листа Microsoft Excel. Рабочее поле обеспечивает вывод данных по наработкам на отказ, а также результатов их обработки и визуализацию расчетов.
С использование описанной программы проведены серии экспериментов, на основе которых установлены закономерности влияния периодичности ТО на вероятность безотказной работы и влияния коэффициента вариации периодичности ТО на вероятность безотказной работы. Фрагмент полученных результатов приведен на рис 3 и 4.
Расчет вероятности безотказной работы при различных средних значениях и коэффициентах вариации периодичности ТО позволяет определять периодичности технического обслуживания с учетом требуемого уровня надежности автомобилей.
Эффект от полученных результатов заключается в уточнении нормативов технической эксплуатации и снижения на этой основе количества отказов автомобилей.
Для оценки увеличения времени работы автомобилей на линии при внедрении мероприятий, направленных на корректирование режимов тех-
нического обслуживания, предположим, что коэффициент технической готовности аш равен реализуемой вероятности безотказной работы
Периодичность ТО, тыс. км
Рис. 3. Влияние периодичности ТО на вероятность безотказной работы
Рис. 4. Влияние коэффициента вариации периодичности ТО на вероятность безотказной работы
Учитывая, что между коэффициентом выпуска ав и коэффициентом технической готовности существует связь [2]
ае =а (1-аИ)9
где аИ- коэффициент нерабочих дней, можно записать
ае = Д7(1-сся).
При своевременном проведении ТО обеспечивается максимально возможная для данной системы обслуживания вероятность безотказной
работы Rmax и соответствующий коэффициент технической готовности a max. В этом случае коэффициент выпуска составит
a (1) = R (1 -a ) ^ в Rmax V1 ^н)
При внедрении мероприятий, направленных на обеспечение своевременного проведения ТО, коэффициент выпуска увеличится на величину
Aa в =a в1} -a в2) = Rmax(1 -a н ) - R2(1 -a н ) = (1 -a н ) • (R max - R2^
- IT- - _ ГЛ I ■ - I У ■ - ГЛ I I - I У ■ _ ■ ■ - IT I • I л -
где R2 и a в^ - вероятность безотказной работы и коэффициент выпуска до внедрения мероприятий.
Тогда увеличение времени работы на линии
AT = Др • Тн • Ас-Aaв,
где Др-число рабочих дней в рассматриваемом периоде; Тн - время в наряде; Ас - среднесписочное количество автомобилей.
Расчеты показывают, что использование полученных результатов позволяет снизить простои автомобилей в ремонте и увеличить время работы на линии на 1,2 ... 3,5 %.
Список литературы
1. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М.: Издательский центр «Академия», 2003. 576 с.
2. Техническая эксплуатация автомобилей: Учебник для вузов. . - 4-е изд., перераб. и доп. / Е.С. Кузнецов, А.П. Болдин, В.М. Власов и др. М.: Наука, 2001. 535 с.
N.S. Zakharov, V.G. Logachev, A.N. Makarova
EVALUATION RELIABLE CAR VARIATIONS BASED REAL MAINTENANCE INTERVALS
The influence of the variation of the actual frequency of maintenance vehicles on the reliability of vehicles. Developed a simulation model of the process under study. Conducted simulation experiments, on which the regularities influence the mean and coefficient of variation offrequency of maintenance vehicles on the probability offailure of the car. Key words: frequency of service, reliability, reliabilities, simulation model.
Получено 20.11.12
