CC BY
54
УДК 622.23.08
ПРОГРАММНЫЙ ИНСТРУМЕНТАРИЙ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ НАДЕЖНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА
С. И. БАХУР, А. А. АЛФЕРОВ, Т. В. АЛФЕРОВА
Учреждение образования «Гомельский государственный технический университет имени П. О. Сухого», Республика Беларусь
В. Н. ГАЛУШКО
Учреждение образования «Белорусский государственный университет транспорта», г. Гомель
Введение
С проблемой надежности в электроэнергетике связаны следующие практические задачи:
- прогнозирование надежности оборудования и установок;
- нормирование уровня надежности;
- испытания на надежность;
- расчет и анализ надежности;
- оптимизация технических решений по обеспечению надежности при создании и эксплуатации электротехнического оборудования, установок, систем;
- экономическая оценка надежности.
Теория надежности вводит в практику инженерного исследования количественные оценки, которые позволяют: устанавливать требования и нормативы надежности оборудования для установок и систем; сравнивать различные виды оборудования, установок и систем по их надежности; рассчитывать надежность установок по надежности их элементов; оптимизировать величину необходимого резерва и структуру технических объектов; выявлять наименее надежные элементы оборудования, установок и систем; оценивать сроки службы оборудования и установок.
Результаты энергоаудитов, проведенных в Барановичском вагонном депо и локомотивном депо г. Жлобина, указывают на большой физический износ электропотребляющего оборудования. Более 25 % электрооборудования эксплуатируется более 20 лет, поэтому актуально повышение надежности и снижение удельных энергозатрат на его эксплуатацию. При этом задачи модернизации устаревшего оборудования, а также расчет оптимальных сроков профилактических работ необходимо рассматривать в комплексе с мероприятиями по совершенствованию технологии и повышения качества услуг по ремонту вагонов и локомотивов.
Целью данной работы является программная реализация одного из методов расчета показателя качества системы технического обслуживания электрооборудования и объектов электроснабжения. В качестве показателя качества выбран функционал, характеризующий относительное время пребывания объекта в работоспособном состоянии.
Основная часть
Формализация математического описания статистической информации с целью оптимизации сроков профилактических работ требует учета экономических факторов и требований безопасности.
Если в качестве математического ожидания a рассматривать нормативное значение контролируемого параметра, то за соблюдением этой настройки можно будет следить на основании замеров выборочной средней х. Тогда, исходя из заданной доверительной вероятности у и величин допуска в меньшую и в большую сторону, можно будет отмечать случаи нарушения заданных требований.
Если закон распределения не удается подобрать даже приближенно, то можно использовать неравенство Чебышева:
_2
Р(|х -а| <8) > 1
о
правда, в этом случае необходимо знание дисперсии а2, которую можно оценить дополнительными предварительными исследованиями.
Существует ряд разработанных методов контроля и управления случайными процессами [1], основной целью которых является обеспечение экономичного обслуживания по состоянию. Следует особо отметить, что все эти математически строгие результаты доведены до алгоритмов, пригодных к практическому использованию.
Рассматривается ^(0- случайный монотонно неубывающий во времени t процесс, о развитии которого можно судить по некоторому контролируемому признаку, наблюдаемое значение которого в момент времени tk обозначено хк. Это соответствует обычной практике, когда контрольные мероприятия проводятся через определенные промежутки времени, не обязательно равные. Суммарные затраты на наблюдение и регулировку системы в период ее работоспособности, т. е. пока хк < L (Ь - пороговое значение, соответствующее отказу) составляют сумму С, а штраф (потери при отказе, т. е. выходе системы за порог отказа, когда хк > Ь ) - величину А.
Если для такого процесса изменение признака Ахк = хк - хк-1 на очередном интервале времени контроля не зависит от текущего времени, т. е. не зависит от предыстории, и распределено по известному (хотя бы эмпирически) закону: Р(Лхк < 2) = F(2), то минимум удельных затрат на контроль и обслуживание достигается при прекращении эксплуатации (для ремонта, замены и т. п.) в момент времени С,, когда впервые будет нарушено неравенство; или, что то же самое, когда впервые выполнится неравенство
С
1-Р(Лх < Ь - *-■)£ А(Ъ) •
Алгоритм действий при организации управления качеством по такому методу рассмотрим на примере, проиллюстрированном на рис. 1. На левом графике приведен эмпирический закон распределения Г(г), полученный предварительным сбором статистической информации, по которому с помощью единичного жребия можно смоделировать разовое изменение контролируемого признака Лхк. На правом графике представлено монотонное развитие процесса от состояния полностью исправной системы (признак х = 0) к отказу (признак х = Ь). Видно, как с течением времени кон-
тролируемый признак («дефектность», количество отказавших подсистем и т. п.) стремится к порогу L, за которым система считается отказавшей.
Рис. 1. Пример метода контроля состояния
Второй рассматриваемый здесь метод контроля весьма перспективен для учета изменения интенсивности отказов, когда она растет у стареющей системы. Пусть интенсивность отказов не постоянна Х^ const, Х'(t) > const, т. е. увеличивается со временем по известному (хотя бы эмпирическому) закону: Х = X(t).
-Jx (t )dt
Вероятность безотказной работы системы: F(ш) = 1 - e 0 . Введем обозначения: T - среднее время замены исправной системы; T2 - среднее время замены неисправной системы (обычно на практике T2 > T1 из-за затрат на ликвидацию последствий отказа); T3 - момент времени предупредительной замены системы.
Тогда T3 определяется из условия:
T 1
T = 1--К-.
7 1-F (73) + Х(73) |[1-F
0
В качестве показателя эффективности системы технического обслуживания (ТО) используется функционал, характеризующий относительное время пребывания объекта в работоспособном состоянии. Для получения результатов оценки качества системы ТО следует иметь основные показатели надежности объекта эксплуатации, а также средние затраты времени на выполнение основных плановых и аварийно-восстановительных работ. Знание указанных величин в большинстве случаев достаточно для использования созданной программы расчета.
Предложенный в статье подход анализа надежности имеет определенное преимущество перед известными в литературе алгоритмами расчета, так как при сохранении строгости вычислений обладает несомненной простотой и наглядностью. Он позволяет при проектировании технических объектов заранее оценить достаточность предусмотренных объема и номенклатуры регламентных работ для получения оптимальной (в некотором смысле) стратегии ТО. Кроме того, появляется возможность оперативно исследовать влияние различных факторов, связанных с системой ТО, на показатели ее эффективности.
Основными факторами, влияющими на эффективность функционирования системы ТО, являются показатели надежности объекта, а также время поиска и продолжительность плановых и аварийно-восстановительных работ. Программный инструментарий позволяет при проектировании или эксплуатации технических объектов оценить достаточность предусмотренных объема и номенклатуры регламентных работ.
Расчет оптимальных сроков профилактических работ при постепенных отказах для достижения максимальной вероятности безотказной работы реализован на основе формулы
t
Р(Г) = |ф( х) • 0(Г - х)йХ,
0
где ф(х) — плотность вероятности появления неисправности (реализуются нормальный, показательный, Вейбулла и другие распределения); 0(х)- условная вероятность отказа на интервале инкубации.
Наработка электрооборудования на отказ зависит от внешних и внутренних возмущающих факторов; природа первых не зависит от свойств электрооборудования, вторых - обусловлена его свойствами. В качестве основных параметров математической модели надежности функционирования оборудования можно использовать наработку на отказ и среднее время восстановления, что позволяет охарактеризовать безотказность и долговечность оборудования. Такой подход к оценке вероятности отказа элементов реализуется учетом статистической информации о различных типах отказов, полученных в результате обследований. Значения результирующей вероятности безотказной работы и интенсивности отказов системы с учетом эксплуатации и без нее различны в несколько раз [2]-[4]. Это является, как правило, следствием сделанных при ориентировочных расчетах допущений: анализируемая система, как правило, структурно является последовательной; условия эксплуатации не учитываются; отказы элементов независимы; модели отказов тех или иных элементов полагаются экспоненциальными [2]. Многочисленные исследователи указывают на актуальность определения устойчивых уровней наработки на отказ и повышения надежности электрооборудования, применения аналитических методов оценки надежности технических систем [3], [4].
В зависимости от информационной составляющей исследуемого объекта и возможности проведения статистических испытаний предложены различные модели определения параметров надежности для технического обслуживания (рис. 2).
Ниодшы? ДИ ШЛАг
Ияшд: 1 н ы;: тижпчятглп лшишл'ш Оф!1Н И ЧсН ии 111Тф.1[У^ЯП1Ш П-.1 издал« ш Оилч;твл ^ 1 ИТТ^Г^МИЦИП тт шц^ашси ш 1 О ГЬ н1или 1 и■ КППЗГГДЯрШ.ГМ £|И>Т;;1\Г
Рис. 2. Модели технического обслуживания
На рис. 3 приведен пример определения показателей безотказности функционирования невосстанавливаемого объекта в программе Mathcad для различных законов распределения. В качестве наиболее значимых показателей безотказности используются следующие: вероятность безотказной работы, средняя наработка, гамма-процентная наработка до отказа, средняя остаточная наработка до отказа.
Рис. 3. Пример определения показателей безотказности
Для предприятий железнодорожного транспорта (вагонное и тепловозное депо) с помощью представленных программ производился расчет для следующего оборудования: вентиляция, кран-балки, мостовые краны, электродомкраты, машины для мойки, гальванические ванны, станки, пресса, насосы, сетевые подогреватели, компрессора, градирни и др. Особое внимание с точки зрения наибольшего расхода электроэнергии представляет вентиляционное, насосное и компрессорное (~ 22 %), станочное (~ 12 %) и сварочное (-16 %) электрооборудование, освещение (~ 22 %).
В состав объектов исследования входили следующие участки депо: вагоносбо-рочный, ремонтно-коплектовочный, колесно-роликовый, автоконтрольный, пункты технического обслуживания вагонов, ремонтно-механический, энергосиловой, участок по обслуживанию зданий и сооружений. Наибольшее количество ремонтов из записей журналов заявок связано с заменой ламп освещения, пультов управления кран-балкой, вентиляторов.
С целью анализа влияния различных влияющих факторов выполнялись модельные (Ыultisim) и приборные эксперименты. Анализ моделирования включал оценку состояния эффективности энергоиспользования технологического оборудования, источников искусственного освещения, вентиляционных систем, оборудования по производству сжатого воздуха, сварочного оборудования.
На рис. 4 приведена часть поля предварительного анализа влияющих факторов, которое реализовано как Web-приложение с целью пополнения базы данных экспертными мнениями и возможностью пополнения библиотеки нормативных документов.
Рис. 4. Часть поля предварительного анализа влияющих факторов
Этап приборных экспериментов включал подбор соответствующего оборудования и методик испытаний. В перечень средств измерений входят: анализаторы качества электроэнергии, люксметры, тепловизоры и другие приборы.
Библиотека данных по результатам накопленных сведений и проводимых исследований включает результаты исследований применяемого и нового оборудования.
Приведем некоторые положения библиотеки анализа влияющих факторов.
Влияние отклонений напряжения в электрической сети. При снижении напряжения до 0,9ином время сварки увеличивается на 20 %, а при выходе его за пределы (0,9-1,1) ином возникает брак сварных швов. Отклонения напряжения отрицательно влияют на работу электросварочных машин: например, для машин точечной сварки при изменении напряжения на 15 % получается 100%-й брак продукции.
Колебания напряжения с размахом 10-15 % могут привести к выходу из строя конденсаторов, а также вентильных выпрямительных агрегатов.
Влияние несимметрии напряжения на работу электрооборудования. При допустимых значениях несимметрии напряжения 2 % и несинусоидальности 5 % срок службы асинхронных двигателей сокращается на 21 %, синхронных - на 32 %; трансформаторов - на 8 %, конденсаторов - на 40 % [5].
Влияние несинусоидальности напряжения. При несинусоидальности напряжения наблюдается ускоренное старение изоляции электрических машин, трансформаторов, конденсаторов и кабелей. При рабочих температурах в изоляционных материалах протекают химические реакции, приводящие к постепенному изменению их изоляционных и механических свойств. С увеличением температуры эти процессы ускоряются, сокращая срок службы оборудования.
Влияние отклонения частоты в энергосистеме на работу электроприемников. Снижение частоты на 1 % увеличивает потери в сетях на 2 %.
Пониженная частота в электрической сети влияет на срок службы оборудования, содержащего элементы со сталью (электродвигатели, трансформаторы), за счет увеличения тока намагничивания в таких аппаратах и дополнительного нагрева стальных элементов.
Заключение
Практическое применение программного инструментария заключается в оптимизации технических решений по обеспечению требуемой надежности при проектировании и эксплуатации электротехнического оборудования, установок, электрических систем. Результаты исследования позволят: анализировать и прогнозировать показатели надежности электрооборудования в зависимости от условий эксплуатации; разработать комплекс мероприятий по повышению надежности и эффективности функционирования электрооборудования.
Литература
1. Барзилович, Е. Ю. Оптимально управляемые случайные процессы и их приложения (теоретические основы эксплуатации авиационных систем по состоянию) / Е. Ю. Барзилович. - Егорьевск : ЕАТК ГА, 1996. - 299 с.
2. Певзнер, Л. Д. Надежность горного электрооборудования и технических средств шахтной автоматики / Л. Д. Певзнер. - М. : Недра, 1983. - 198 с. : ил.
3. Лубков, Н. В. Аналитические методы оценки надежности технических систем / Н. В. Лубков, А. С. Степанянц // Измерение, контроль, автоматизация. - 1979. -№2 (18).- С. 45-53.
4. Анализ причин повреждений и результаты обследования техническою состояния трансформаторною оборудования / В. С. Богомолов [и др.] // Вестн. ВНИИЭ. -1997. -№ 1. - С. 25-32.
5. Шидловский, А. К. Высшие гармоники в низковольтных электрических сетях / А. К. Шидловский, А. Ф. Жаркин. - К. : Навук. думка, 2005. - 209 с.
Получено
