CC BY
14
© И.В. Горлов, Е.В. Полетаева, 2013
УДК 622.331.002.5
И.В. Горлов, Е.В. Полетаева
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЭКСПЛУАТАЦИИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ МАШИНЫ НА ОСНОВЕ АГРЕГАТИВНОЙ МОДЕЛИ
Предлагается новый подход к процессу принятия решений при эксплуатации технологических объектов на основе моделей машин, что обеспечивает наивысшую эффективность их использования в сезон добычи.
Ключевые слова: восстановление, ремонт, диагностика, математические модели, информационные технологии.
Система планово-предупредительного обслуживания и ремонтов, которая в настоящее время используется при эксплуатации различных технологических машин в нашей стране, не обеспечивает оптимального использования ресурсов, так как не учитывает квалификацию операторов, индивидуальное состояние каждой машины и влияние неблагоприятных погодных факторов.
Оптимальное решение задачи по распределению ресурсов при эксплуатации МДТ (машины для добычи торфа) возможно только при моделировании функционирования технологического объекта и использования специальных технических средств диагностики, обеспечивающих качественный сбор и обработку информации.
В процессе эксплуатации любая технологическая машина взаимодействует с окружающей средой, оператором и объектом работы, при этом она теряет свою работоспособность, что требует затрат на восстановление, которые особенно велики в случае непредвиденных отказов торфяных машин, когда нарушается технологический процесс добычи. Поэтому в период эксплуатации необходимо
максимально использовать благоприятные для добычи торфа дни, обеспечивая безотказную работу технологических машин на месторождении.
Отказы технологических машин являются результатом воздействия большого количества факторов, как объективных, зависящих от состояния и изменения параметров элементов конструкции, так и субъективных (организация работ, воздействия операторов на объект с целью поддержания его работоспособности и др.). Эти факторы воздействия (ФВ) необходимо учитывать при эксплуатации МДТ, т.к. они влияют не только на сам технологический объект, но и на технологическую систему в целом.
Влияние всех этих факторов необходимо учитывать при создании модели технического объекта, на которой можно отработать возможные ситуации, возникающие при реальной эксплуатации торфяных технологических машин, в том числе с учётом случайного распределения ФВ во времени.
Математическая модель технологической машины представляет собой информационную систему, состоящую из модулей, имеющих определённое назначение с точки зрения учёта какого-либо ФВ, влияющего на
Рис. 1. Общая схема функционирования модели технологической системы
Модель технологической системы
оснобнпя прщтт
Внешние данные-
t Вбести название и инбентарныи номер нашими 21 Вбести дату
3 ВСести наработку технологической системы i. Оператор системы опытный - 1 Оператор системы не опытный - О 5. ВВести количество рабочих дней В сезон добычи и коэффициент перехода от дней к маточасом ó. Вбести среднее количество неблагоприятны» дней для работы 7 Вбести среднее количества дней простоев по организационным прочими в ВВести периодичность и трудоемкость ТО 9. ВВести услобия расчет
- без у чета совпадения дней ТО и ремонтов с метеонеблагоприятными дняни
- с учетом совпадения дней 10 и ренонтоВ с метеонеплогоприятными днями
- с учетом смещения на ЮХнароботки до ТО и ремонта с метеонеблагоприятными днями
Внутреннее состояние системы
испрабен - О
неиспраВен ■ код неисправности и бремя на устранение
1. Подпрограмма погода
2. Подпрограмма организационных потерь
3 Подпрограмма босстанабления работоспособности 3.1 сопряжение А! - наработка НА, </ - испрабен О
неиспробен -бремя но устранение 1? сопряжение АН - наработкаНАП * 1 - испрабен О
неиспрабен -бремя но устранение
3.Н сопряжение ¡(¡¡к - наработка Ны *1 - испрабен О
неиспрабен -бремя на устранение
Выходные данные
Количестбо дней добычи Др Количестбо дней простоеб Лп
эксплуатацию МДТ. Математическая модель имеет интерфейс, связывающий её +с оператором и позволяющий вводить исходные данные (внешние условия, влияющие на эксплуатацию МДТ). Эти данные поступают на входы соответствующих программных модулей - агрегатов, которые обрабатывают внешнюю и/или внутреннюю (поступающую от других программ системы) информацию, выдавая на выходе уведомление в соответствующей форме для формирования задачи другим модулям системы или выдачи конечного результата вычисления оператору.
На рис. 1 показана общая схема функционирования модели технологической системы.
Для работы модели системы необходимо ввести дату начала расчётов, что позволяет определить количество оставшихся рабочих дней в сезоне добычи торфа и текущий месяц, по которому будет определяться число метеонеблагоприятных дней. Если технологическая машина новая или из капитального ремонта, то в ячейку наработка вводится Ш, если машина -не новая, то вводится наработка основных агрегатов (в случае их замены или ремонта) в моточасах.
Интерфейс предусматривает ввод информации об операторе, который будет работать на этой машине. Если оператор имеет высокую квалификацию, то при расчёте возникновения отказа используется понижающий коэффициент (0,8), в противном случае используется повышающий коэффициент (1,2). При отсутствии информации об операторе расчёт будет проходить по средним показателям, установленным для соответствующего предприятия.
Далее вводится количество рабочих дней в сезон добычи торфа (зависит от региона добычи) и коэффициент перехода от дней к наработке в часах, который зависит от сменности конкретной машины и коэффициента внутрисменного использования (по статистике предприятия).
Также необходимо ввести количество неблагоприятных дней по метеоусловиям в соответствии с месяцем эксплуатации и среднее число простоев по организационным причинам (по статистике предприятия).
Для конкретной машины вводится периодичность и трудоёмкость технического обслуживания (ТО).
После ввода внешних данных устанавливаются условия расчёта: с учётом совпадения дней ТО и ремонтов с метеонеблагоприятными днями, без их учёта или с учётом смещения наработки до ТО и ремонта.
В программе, реализующей разработанную модель, внутреннее состояние технологической системы меняется дискретно через один час. Модуль Погода с помощью генератора случайных чисел определяет состояние погоды на текущий час. Если погода неблагоприятная, то продолжительность таких условий определяется по среднестатистическим данным для региона и учитывается при переходе системы на следующий шаг (час). Если
погода благоприятная, то модуль выдаёт соответствующее сообщение в основную программу, где по данному параметру формируется команда о возможности эксплуатации технологической системы.
В модуле Организационных потери генератор случайных чисел определяет возможность эксплуатации машины. Если эксплуатация невозможна, то продолжительность такого состояния определяется по среднестатистическим данным предприятия и учитывается при следующем шаге изменения состояния системы. Количество организационных потерь связано со средним временем перебазирования техники с участка добычи торфа на другой участок и средней продолжительностью добычи на месторождении.
Модуль Восстановления работоспособности осуществляет проверку состояния основных элементов системы, влияющих на безотказность технологической машины. Для каждого элемента генератор случайных чисел устанавливает состояние: исправен или неисправен. Вероятность возникновения неисправности зависит от наработки элемента, если наработка менее 50 % ресурса, то вероятность отказа невысокая (берётся из статистических данных соответствующего узла для установленной наработки). Если наработка от 50 до 70 %, то вероятность отказа возрастает, а если наработка более 70 % от ресурса узла, то вероятность отказа - самая высокая. В том случае, если элемент неисправен, то формируется соответствующее сообщение и трудоёмкость восстановления в часах.
Отказ одновременно нескольких элементов возможен, если они влияют друг на друга. Например, выход из строя подшипника опорного колеса может привести к поломке сопряже-
Рис. 2. Возможное распределение во времени состояния МДТ
ния подшипника с опорной осью и самого колеса. В остальных случаях считается, что одновременный отказ двух не связанных между собой элементов невозможен.
Трудоёмкость восстановления элементов системы зависит от категории отказа. Отказ первой категории может быть устранен непосредственно оператором машины без применения дополнительных средств восстановления. Отказ второй категории может быть устранён ремонтной бригадой непосредственно на месторождении с использованием специального оборудования. Отказ третьей категории может быть устранён только в условиях ремонтных мастерских, то есть требуется эвакуация машины с месторождения, что приводит к самым большим потерям. Информация о трудоёмкости восстановления конкретного элемента системы и возможная связь с другими элементами хранится в специальной базе данных системы.
Модуль Восстановление работоспособности проверяет состояние всех элементов системы и формирует сообщение: «Работоспособен» или «Неработоспособен». Если система неработоспособна, то формируется код отказа и трудоёмкость восстановления работоспособности, которая учитывается при последующих шагах работы системы.
После выполнения расчётов по определению состояния системы на текущее время выполняется следующий шаг программы, при этом опре-
деляется новое состояние системы. Расчёты продолжаются до времени окончания сезона добычи торфа. По результатам расчёта система выдаёт количество часов добычи и количество простоев из-за влияния ФВ на технологическую систему за сезон добычи.
Достоинством предлагаемой модели является возможность получения и анализа информации работы технологической машины за сезон с учётом как внешних факторов (погодные условия, организационные потери и др.), так и внутреннего состояния объекта (отказы и обслуживание элементов) (рис. 2).
Здесь, если машина достигла наработки t1, то требуется проведение ТО-1, но при этом узел N1 имеет остаточный ресурс до предельного состояния t2 - tl (его не достаточно до следующего ТО). Если при проведении ТО-1 узел N1 не обслужить или отремонтировать, то при наработке t2 технологическую машину нужно ставить на ремонт. При этом нарушается технологический процесс добычи торфа и машина, которая могла бы работать в метеоблагоприятных условиях, будет находиться на ремонте. Если узел N1 отремонтировать при проведении ТО-1, то весь установленный ресурс он не отработает, т.е. часть его стоимости будет потеряна, но в этом случае машина будет работать в метеоблагоприятных условиях.
Если стоимость произведённых машиной работ выше остаточной стоимости узла, то информационная
система предложит провести ремонт или обслуживание при наработке tl в процессе соответствующего ТО. Если наработка машины будет tз, то диагностируемый элемент торфяной машины N2 достигнет состояния, когда его надо будет обслужить. Допустим, что данный элемент имеет возможность превышения наработки до обслуживания на 10% свыше установленной нормы (например, регулировка зазора в подшипнике), в этом случае выгоднее доработать до 4 когда будут неблагоприятные метеоусловия для работы машины и провести обслуживание этого элемента. Для таких элементов в модели предусмотрена специальный ключ, и при расчёте технического состояния технологической машины в конкретный момент времени система разрешит продолжить эксплуатацию, выдав соответст-
1. Канарчук, Ф.Д. Восстановление автомобильных деталей. Технология и оборудование [Текст] / Ф.Д. Канарчук, А.Д.Чигринец, О.Л. Голяк, П.М.Шоцкий. М.: Транспорт, 1995. 303 с.
2. Максименко А.Н. Диагностика строительных, дорожных и подъёмно-транспортных машин [Текст]: учеб. пособие
вующее сообщение в диалоговом окне (если расчёт ведётся со смещением наработки до ТО).
Модель технологической машины работает с шагом в один час, то есть состояние объекта может изменяться через один час, а внутри часа состояние машины считается стационарным.
Просчитав на модели все возможные варианты состояния технологического объекта можно с высокой долей вероятности принять правильное решение об условиях эксплуатации реальной машины. Отработка на модели возможных вариантов решений при эксплуатации торфяных технологических машин может существенно увеличить эффективность их использования, что обеспечит повышение конкурентоспособности всей торфяной индустрии.
- СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
/ Максименко А.Н., Антипенко Г.Л., Ёягу-шев Г. С.; «БХВ-Петербург», Санкт-Петербург, 2008.- 302 с.
3. Павлов В.В. CALS - технологии в машиностроении (математические модели) [Текст] / В.В. Павлов М.: Издательский центр МГТУ «СТАНКИН», 2002. 328 с.
КОРОТКО ОБ АВТОРАХ -
Горлов Игорь Васильевич — кандидат технических наук, доцент, gorloviv@yandex.ru, Полетаева Елена Валентиновна - кандидат технических наук, доцент, Тверской государственный технический университет.
А
