CC BY
21
УДК 658.589
Н. И. Гаева, канд. техн. наук, доц., (4872) 35-18-87, stanki@uic.tula.ru (Россия, Тула, ТулГУ),
Н. А. Афонина, канд. техн. наук, доц., (4872) 35-18-87, stanki@uic.tula.ru (Росси, Тула, ТулГУ),
А.Б. Орлов, д-р. техн. наук, доц., (4872) 35-18-87, chehonn@mail.ru (Росси, Тула, ТулГУ)
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЭКСПЛУАТАЦИОННЫХ ПАРАМЕТРОВ МОДЕРНИЗИРОВАННОГО МЕТАЛЛООБРАБАТЫВАЮЩЕГО ОБОРУДОВАНИЯНА ОСНОВЕ ЭКСПЛУАТАЦИОННОЙМОДЕЛИ
Для реализации функции прогнозирования эксплуатационных параметров модернизируемого оборудования использован метод нейронных сетей и метод оценки функции надежности как атрибутивной составляющей эксплуатационной информационно модели металлообрабатывающего оборудования.
Ключевые слова: эксплуатационный параметр, модернизация металлообрабатывающего oУoрyдoванuя, эксплуатационная модель, нейросетевая модель.
Одной из функций эксплуатационной модели оборудованы в случае ее использовани для целей управления качеством процесса модернизации является прогнозирование эксплуатационных параметров модернизируемого оборудования. Важнейший из этих параметров - надежность обору-довани. Необходимость прогнозиовани этого параметра обусловлена тем, что в целом ряде случаев модернизация осуществляется с целью по-вытттения надежности оборудования. При этом прогнозирование само по себе можно рассматриать как один из способов решени проблемы надежности, когда на ранних стадих разработки технического задани на модернизацию станка становися возможным с необходимой степенью достоверности оценить показатели его надежности.
Применение методов прогнозиовани надежности оборудовани может обеспечить значительный экономический эффект, так как, во-первых, еще на стадии подготовки процесса модернизации предоставляется возможность выбора оптимального, с точки зрения надежности, конструктивного решения, во-вторых, сокращаются затраты времени и средств на длительные и трудоемкие испытания и, в-третьих, становися возможным более рациональное использование потенциальной долговечности станка за счет правильного построения системы его ремонта и технического обслуживания.
Оценка надежности модернизиумого станка может вестись на основе данных, полученных в процессе его эксплуатации (информации о потере работоспособности оборудовани при различных условиях эксплуатации). Однако автором предлагается алгоритм прогнозировани надежности модернизиро-
ванного станка еще на стадии подготовки процесса модернизации. Вся необходимая для этого информация должна содержаться в эксплуатационных моделях станка (технические условия на станок, конструктивные данные, возможные условия эксплуатации и др.), а также новых систем и узлов. Разумеется, часть данных будет характеризоваться некоторой неопределенностью, но, с другой стороны, будут обладать существенной ценностью, поскольку позволят судить о надежности модернизированного станка. Поэтому даже ориентировочные значения показателей надежности и анализ степени влияния на них основных факторов позволят принимать в процессе подготовки модернизации оборудования рационаьные решения.
Для оценки надежности модернизированного оборудования предлагается проводить прогнозирование такого эксплуатационного параметра модернизированного оборудования, как опасность отказа, которая вычисляется по формуле
щМ (*),
/=1
где М(0 - опасность откаа баового оборудования, нового /-го уза или
системы, используемых в процессе модернизации.
Тогда опасность откаа модернизированного оборудования будет определяться по следующей формуле:
(*) = X М(*) '
/=1
Поскольку зависимости МДО дл раличных узлов и систем модернизируемого станка могут иметь раличную форму и соответствовать ра-личным законам распределения, вычисление результирующей функции надежности целесообразно производить численным методом для ряда ин-терваов А*.
Функция надежности /-го уза или системы модернизируемого оборудования в промежуток времени А* определяется по зависимости
*к +А*
- | М (*) &■ рк (0 = ^ .
Тогда функция надежности модернизированного оборудования будет иметь вид
РЕ) = ПР (*).
/=1
Исходные сведения для расчета должны содержаться в эксплуатационных моделях оборудования, систем и узлов, так как на стадии проектирования в них уже должны быть внесены сведения о конструкции, приме-
няемых материалах, предполагаемых условиях эксплуатации, режимах работы и т. д.
Для случая, когда отсутствуют необходимые данные для оценки эксплуатационных параметров вышеописанным способом, автором предлагается использовать метод нейронных сетей, использующий экспертную оценку эксплуатационных параметров.
Предположим, что модернизируемое металлообрабатывающее оборудование содержит п узлов или систем (новых и используемых). Величину эксплуатационного параметра станка определим путем оценки вклада каждого узла или системы в формирование у'-го эксплуатационного параметра модернизируемого оборудования на 1-м этапе его жизненного цикла:
Ркк = Х ^к,
] =1
где - вклад к-го уза или системы в формирование у'-го эксплуатаци-
онного параметра станка.
Количественна оценка вклада к-го уза или системы в формирование выбранного эксплуатационного параметра оборудования может быть определена с помощью коэффициента весомости к-го уза или системы, значение которого определяется как
*} = •
где 2 ^ - коэффициент значимостиу-го эксплуатационного параметра; V^ - коэффициент весомости к-го уза или системы в формировании у-го параметра; - эксплуатационный параметр узла или системы.
Естественно, что ряд коэффициентов в полученных выражениях определяется экспертным путем. В результате была сформирована нейросе-тевая модель решения задачи прогнозирования эксплуатационных параметров. С математической точки зрения нейронная сеть представляет собой многослойную сетевую структуру, состоящую из однотипных процессорных элементов - нейронов. Нейроны, связанные между собой сложной топологией соединений, группируются в слои, среди которых выделяются входной и выходной слои. В нейронных сетях, применяемых для прогнозирования, нейроны входного слоя воспринимают информацию о параметрах модели, а выходной слой формирует прогнозируемый эксплуатационный параметр.
На рисунке представлена нейросетевая модель прогнозирования эксплуатационных параметров модернизируемого металлообрабатывающего оборудования.
Нейросетевая модель прогнозирования эксплуатационных параметров
модернизируемого оборудования
Эта модель преДставляет собой многослойный персептрон с аналоговыми линейными сигнаами на выходе аксонов. Коэффициенты весомости и значимости здесь выступают в качестве синаптических весов.
Предложенна нейросетева модель может быть использована для прогнозирования эксплуатационных параметров модернизируемого оборудования на основе эксплуатационной информационной модели только в том случае, если она будет содержать необходимую для осуществления вычислений информацию.
Поэтому подобна информация (объем и содержание которой определяются выбранными для прогнозирования эксплуатационными параметрами) должна являться атрибутивным элементом эксплуатационной информационной модели модернизируемого оборудования.
N.Gaeva, N. Afonina, A.Orlov
Forecasting of operational parameters of the modernized metalcutting equipment on the basis of operational model
For realisation of function offorecasting of operational parametres of the modernised equipment the method of neural networks and a method of an estimation of function of reliability as attributive making operational inform ation model of the metalcutting equipment is used.
Пол учено 12.11.2009
