CC BY
21
10. Бабич О.А. Обработка информации в навигационных комплексах. - М.: Машиностроение, 1991. -512 с.
11. Степанов О.А. Основы теории оценивания с приложениями к задачам обработки навигационной информации. Ч.1. Введение в теорию оценивания. - СПб.: ГНЦ РФ ОАО «Концерн «ЦНИИ «Электроприбор», 2010. - 509 с.
12. Kalman R.E. A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems // Trans. ASME, ser. D, Journal of Basic Engineering, 1960, Vol.82, p. 35 - 45.
13. Maybeck P.S. Stochastic Models, Estimation and Control. - Academic Press, 1982, Vol. 2, New York.
14. Zarchan P., Musoff H. Fundamentals of Kalman Filtering. Progress in Astronautics and Aeronautics, Vol. 208. - Reston: AIAA, 2005.
15. Fitzgerald R.J. Divergence of the Kalman Filter // IEEE Trans, on Automatic Control. 1971, Vol.16, № 6, p. 736 - 747.
16. Chin L. Advances in Adaptive Filtering. In Control and Dynamic Systems. - N.Y.: Academic Press, 1979, pp. 278-356.
17. Souza C. E., Xie L. Robust H„ Filtering. In Control and Dynamic Systems. - N.Y.: Academic Press, 1994, pp. 323 - 377.
18. Chernodarov A.V. An H„ Technology for Control of the Integrity of the Kalman Type of Estimating Filters with the Use of Adaptive Robust Procedures // Preprints, 1st IFAC Conference on Modeling, Identification and Control of Nonlinear Systems, Saint Petersburg, June 24 - 26, 2015, pp. 358 - 363.
20. Allan, D. W. Historicity, Strengths, and Weaknesses of Allan Variances and Their General Applications // XXII Санкт-Петербургская межд. конф. по интегрированным навигационным системам. Круглый стол «Методы определения характеристик погрешностей навигационных датчиков» - СПб.: АО «Конферн «ЦНИИ «Электроприбор», 2015, pp. 507-524
19. Акимов П.А., Деревянкин А.В., Матасов А.И. Гарантирующий подход и li - аппроксимация в задачах оценивания параметров БИНС при стендовых испытаниях. - М.: Издательство Московского университета, 2012. - 296с.
20. Вавилова Н.Б., Васинёва И.А., Парусников Н.А. О стендовой калибровке авиационных бескарданных инерциальных навигационных систем // Труды МАИ, 2015, № 84: http://www.mai.ru/science/trudy/published.php?ID=63 0 6 9
21. Матасов А.И., Тихомиров В.В. Калибровка бесплатформенной инерциальной навигационной системы при повороте вокруг вертикальной оси // Труды МАИ, 2016, № 89: http://www.mai.ru/science/trudy/published.php?ID=7 3321
22. Titterton D.H., Weston J.J. Strapdown Inertial Navigation Technology. Progress in Astronautics and Aeronautics, Vol. 207. - Reston: AIAA, 2004.
23. Матвеев В.В., Распопов В.Я. Основы построения бесплатформенных инерциальных навигационных систем. - СПб: ГНЦ РФ ОАО «Концерн «ЦНИИ «Электроприбор», 2011. - 280с.
24. Тихонов В.И., Харисов В.Н. Статистический анализ и синтез радиотехнических устройств и систем. - М.: Радио и связь, 2004. - 608с.
25. Чернодаров А.В. Контроль, диагностика и идентификация авиационных приборов и измерительно-вычислительных комплексов. - М.: Научтехлитиздат, 2017. - 300с.
26. Синицын И.Н. Фильтры Калмана и Пугачева. - М.: Логос, 2007. - 776с.
27. Климов Д.М. Инерциальная навигация на море. - М.: Наука, 1984. - 118 с.
УДК 62-77
Полетаев В.П., Богданов Д.А.
ФГБОУ ВО «Вологодский государственный университет», Вологда, Россия
СИСТЕМНАЯ МОДЕЛЬ ОЦЕНКИ СОСТОЯНИЯ ОБОРУДОВАНИЯ
Поддержание требуемого уровня надежности технических объектов в процессе эксплуатации осуществляется путем проведения комплекса организационно-технических мероприятий. Периодические технические обслуживания направлены на устранение причин отказов, раннее выявление отказов.
Важной задачей на пути повышения качества продукции является построение автоматизированных систем управления и контроля процесса технического обслуживания и ремонта.
Для наиболее полной оценки надежности используют модели оценки состояния, которые позволяют приблизить прогнозный объект к реальным условиям.
Ключевые слова:
ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБСЛУЖИВАНИЕ, РЕМОНТ, СОСТОЯНИЕ ОБОРУДОВАНИЯ, АВТОМАТИЗИРОВАННЫЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ
Введение учета внешних связей системы технического обслу-
Продолжительность технического обслуживания и живания и ремонта, а также большая трудоемкость ремонта зависит от многих факторов и на практике расчетов.
колеблется в довольно широких пределах [1-4]. С помощью методов второй группы определяются
Оптимизация средней продолжительности обслужи- оптимальная продолжительность технического об-вания и ремонта изделий является в настоящее служивания и ремонта, которая основана на учете время достаточно актуальной и сложной задачей. всех связей системы, анализе всего процесса об-
Анализ опубликованных работ показывает, что служивания или ремонта. Он является более надеж-все методы оптимизации продолжительности выпол- ным, но требует привлечения для анализа обширной нения сложных комплексов операций можно разбить информация о процессе. на две группы: Основная часть
- методы, сводящие процедуру оптимизации про- С целью получения исходных данных для постро-должительности технического обслуживания и ре- ения модели оценки технического состояния обо-монта к оптимизации последовательности работ, рудования, приближенной к реальным производ-входящих в рассматриваемый комплекс; ственным условиям, достаточно часто применяется
- методы, основанные на анализе всего про- системный подход к прогнозированию [5-7]. цесса технического обслуживания или ремонта из- В таких исследованиях для решения проблем делия. прогнозирования отказов оборудования применя-
Методы первой группы, как указывалось выше, ются: предусматривают оптимизации сетевых графиков вы- - в качестве цели прогнозирования - обеспе-
полнения операций обслуживания и ремонта. Харак- чение безопасности и повышение надежности экс-терным недостатком данных методов является ло- плуатации оборудования путем предупреждения ава-кальность искомого оптимума, выделенного без рийных ситуаций и отказов элементов данной технической системы;
- в качестве прогнозного объекта - оборудование процесса;
- в качестве предмета прогноза - система мониторинга состояния оборудования;
- в качестве прогнозируемого показателя -время надежной безаварийной эксплуатации элементов оборудования.
Системный подход к прогнозированию подразумевает определение факторов, действующих на объект прогноза, и оценку их влияния на прогнозируемый показатель.
В связи с тем, что на данном этапе нам известны только входные и выходные параметры модели, опишем их с помощью подхода с позиции «чёрного ящика». Представление объекта исследования в форме модели «черный ящик» подчеркивает то, что хотя система и является обособленной от
Таблица 1
Факторы для объекта прогнозирования_
Фактор Описание Фактор для системы оценки состояния оборудования
Х1 Возмущения - контролируемые переменные, их значения можно изменять Время эксплуатации, время отказа системы, количество аварий и отказов, физические характеристики технических устройств системы, степень износа, коррозии, и др.
Х2 Помехи или «шум» - неконтролируемые переменные, если для их измерения не существует методик и приборов Невидимые неисправности, отклонения, сбои, человеческий фактор и др.
Х3 Управляемые переменные - можно измерять их значения, одновременно и управляющие переменные - т.к. изменяя их значения, можно влиять на работу объекта Параметры технологического процесса, физические нагрузки, температура, влажность, контроль за исправностью элементов системы, наличие планово -предупредительных ремонтов (ППР) и др.
У Целевой выход, соответствующий цели исследования Комплексный показатель надежной эксплуатации элементов системы оборудования
Математическое описание такой системы выражается зависимостью: У= f (XI, Х2, Хз)
Комплексными показателем надежности оборудования и его элементов служат критерий безотказности %) и критерий долговечности (I , %), отражающие состояние объекта исследования и событий (рисунок 2) Заключение
Таким образом, системный подход к моделированию оценки технического состояния оборудования в реальных производственных условиях может быть программно и аппаратно реализованы в автоматизированных системах управления и контроля процесса технического обслуживания и ремонта. Это позволит в реальном режиме времени оценивать техническое состояние оборудования, а также реализовать стратегию оптимизации ремонтных работ по техническому состоянию оборудования.
ЛИТЕРАТУРА
1. Полетаев, В.П. Автоматизированная система оптимизации периодичности профилактики проявления отказов / В.П. Полетаев, Д.А. Богданов // Труды международной конференции «Системы проектирования, технологической подготовки производства и управления этапами жизненного цикла промышленного продукта». - Москва: ИПУ РАН, 2015. - С. 224-226.
2. Полетаев, В.П. Применение автоматизированного комплекса для оценки состояния сложных технических систем со скрытыми отказами / В.П. Полетаев, Д.А. Богданов // Надежность и качество сложных систем. - Пенза: ФГБОУ ВО ПГУ. - № 3(15) - 2016. - С. 80-84.
3. Полетаев, В.П. Автоматизированная система реализации модели оценки технического состояния оборудования на основе линейной аппроксимации / В.П. Полетаев, Д.А. Богданов // Труды международной конференции «Системы проектирования, технологической подготовки производства и управления этапами жизненного цикла промышленного продукта». - Москва: ИПУ РАН, 2016. - С. 364-366.
4. Полетаев, В.П. Моделирование и расчёт периодичности профилактического обслуживания технических систем по эмпирической функции надёжности / В.П. Полетаев, Д.А. Богданов // Конструкции из композиционных материалов. - 2007. -№ 4. -С. 58-64
5. Полетаев, В.П. Управление периодичностью обслуживания технических систем при оптимизации коэффициента технического использования / В. П. Полетаев, Д. А. Богданов // Надежность и качество: труды Международного симпозиума: в 2-х т. / Пенза: Информационно-издательский центр ПГУ, 2007. -С. 237-239.
6. Полетаев, В. П. Оптимизация периодичности профилактики отказов / В. П. Полетаев, Д. А. Богданов // Труды международного симпозиума Надежность и качество. -2015. -Т. 1. -С. 35-37.
7. Полетаев, В. П. Управление профилактическим обслуживанием при различном проявлении отказов технических систем / В. П. Полетаев, О. И. Микрюкова, Д. А. Богданов // Труды международной конференции «Системы проектирования, технологической подготовки производства и управления этапами жизненного цикла промышленного продукта». - Москва: ИПУ РАН, 2011. -С. 249-250.
внешней среды, но, тем не менее, она не является изолированной от неё, а взаимодействует с ней с помощью входов (материальные, энергетические, информационные потоки) и выходов (преобразование входов в целевые выходы).
Рисунок 1 - Модель системы оценки состояния оборудования в форме «черный ящик»
Рисунок 2 - Схема состояний и событий объекта исследования
