VII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2015

Актуальность работы. На современном этапе развития железнодорожного транспорта актуальным является научное обоснование и разработка комплекса организационных и технических мероприятий, направленных на совершенствование структуры управления подвижным составом и обеспечение высокого уровня надежности и безопасности при его эксплуатации.

В основу анализа показателей надежности и безопасности технологических процессов грузо- и пассажироперевозок положены методы теории вероятности и математической статистики [1, 3], позволяющие установить общие законы распределения времени восстановления оборудования после устранения причин, вызвавших неисправность, продолжительность безаварийной работы, а также оценить эффективность мероприятий, направленных на достижение требуемого уровня надежности.

Исходным материалом для анализа являются данные периодического контроля состояния подвижного состава, места и причины отказов, продолжительности времени простоя и восстановления питания работоспособного состояния и т.д. Все эти данные фиксируются в режиме реального времени дежурными операторами (диспетчерами). При этом из общего объема данных осуществляется выборка, достаточная для расчета статистических параметров, на основании анализа которых устанавливается гипотеза о характере их изменения и проверяется ее достоверность.

Полученные в результате анализа статистические показатели надежности и безопасности эксплуатации подвижного состава, закономерности изменения времени восстановления работоспособности t_ВР и продолжительности нормальной работы t_НР могут быть положены в основу прогнозных математических моделей для системы технического контроллинга состояния оборудования и разработки соответствующих средств технической диагностики.

Цель работы – повышение эффективности эксплуатации технических систем подвижного состава железных дорог путем обработки информации по повреждаемости элементов систем и их отключениям.

Идея работы – на основании анализа информации по повреждаемости элементов технических систем, связанных с их отключением, провести статистический и динамический анализ отключений.

На основании вышеизложенного вытекают следующие основные задачи исследования.

1. Разработка программы для спектрального анализа отказов в технических системах.

2. Проведение спектрального анализа и выявление закономерностей протекания периодических процессов, необходимых для обоснования системы контроля параметров и режимов работы технических систем подвижного состава, определения путей совершенствования системы контроллинга, а также разработки средств технического обеспечения такой системы.

3. Исследование динамики аварийных ситуаций и установление зависимостей, позволяющих осуществить количественную и качественную оценку уровня надежности и безопасности технических систем.

Для анализа отказов элементов необходимо исследование динамики этих процессов и установление зависимостей, позволяющих осуществить качественную и количественную оценку уровня надежности и безопасности эксплуатации подвижного состава.

К основным задачам, возникающим при изучении динамических рядов, относятся следующие:

• характеристика интенсивности отдельных изменений в уровнях ряда от периода к периоду или от даты к дате;

• определение средних показателей временного ряда за тот или иной период;

• выявление основных закономерностей динамики исследуемого явления на отдельных этапах и в целом за рассматриваемый период;

• выявление факторов, обуславливающих изменение изучаемого объекта во времени;

• прогноз развития явления на будущее [1].

Динамический ряд представляет собой ряд последовательных уровней, сопоставляя которые между собой можно получить характеристику скорости и интенсивности развития явления.

Динамика отказов тесно взаимосвязана с динамикой работы элементов и узлов подвижного состава в течение времени (сутки, месяц, квартал, год). При этом существенное влияние на количество и интенсивность отказов оказывают природно-климатические факторы (сезонность, температура воздуха и ее перепады, атмосферное давление, характер и интенсивность метеорологических осадков, и т.д.). Поэтому при исследовании динамики целесообразно использовать результаты численного спектрального (гармонического) анализа на основе дискретного преобразования Фурье.

Численный спектральный анализ заключается в нахождении коэффициентов периодической функции на заданном временном интервале дискретными отсчетами [4]. Вид периодической функции, характеризующей динамику отключений за определенный период времени, можно представить выражением

, (1)

где N_OT – количество отключений, произошедших за период времени T (сутки, год); k_i – номер гармоники; t – последовательный временной интервал (час, сутки), определяемый для циклических функций по формуле

, (2)

где n – номер временного интервала в цикле;

, , – коэффициенты спектральной функции, определяемые по формулам

(3)

Динамика отказов может быть представлена в таком виде с достаточно высокой степенью точности.

Для определения формы и тесноты связи между зависимым параметром и факторами, влияющими на его изменение, выполняется одномерный анализ статистических данных, а также вычисление коэффициентов парной корреляции [3].

При разработке прогнозных моделей в учебном процессе наиболее оптимальным представляется использование методов аппроксимации, интерполяции и экстраполяции функций кубическими сплайнами [2].

С применением сплайн-интерполяции возможно численное интегрирование, спектральный анализ и разработка прогнозных моделей при анализе отказов элементов и узлов подвижного состава.

На основании вышеизложенного для решения указанных задач разработана программа спектрального анализа отказов в технических системах, интерфейс которой приведен на рис. 1.

Программа предназначена для краткосрочного и оперативного численного анализа отказов элементов технических систем методами (спектрального) гармонического анализа на основе использования дискретного преобразования Фурье.

В качестве исходных данных используется статистическая информация об отказах элементов технических систем, сгруппированная по времени и периодам отказов.

Программа обеспечивает выполнение следующих функций:

• первичная статистическая обработка исходных данных;

• расчет аппроксимирующего уравнения отказов элементов технических систем в зависимости от времени суток или календарного месяца;

• построение диаграмм распределения отказов элементов технических систем и полученных аппроксимирующих зависимостей.

Рис. 1. Интерфейс программы гармонического анализа.

Программа может быть использована для анализа отказов и оценки надежности элементов и узлов не только подвижного состава железных дорог, но и любых других технических систем, обладающих свойствами сезонности и повторяемости (энергетика, строительство, горное дело).

Библиографический список

1. Ефимова, М.Р. Общая теория статистики / М.Р. Ефимова, Е.В. Петрова, В.Н. Румянцев. – М.: ИНФА-М, 1998. – 416 с.

2. Завьялов, Ю.С. Методы сплайн-функций / Ю.С. Завьялов, Б.И. Квасов, В.Л. Мирошниченко. – М.: Наука, 1980. – 352 с.

3. Мацкевич, И.П. Высшая математика. Теория вероятностей и математическая статистика / И.П. Мацкевич, Г.П. Свирид. – Минск: Высш. школа, 1993.

4. Прудников, А.П. Интегралы и ряды / А.П. Прудников, Ю.А. Брычков, О.И. Маричев. – М.: Наука, 1981.

Код для цитирования: Скопировать