CC BY
52
Министерство образования и науки РФ
Правительство Пензенской области Академия информатизации образования Академия проблем качества РФ Российская академия космонавтики им. К.Э.Циолковского Российская инженерная академия Вычислительный центр РАН им. А.А.Дородницына Институт испытаний и сертификации ВВТ ОАО «Радиотехнический институт имени академика А.Л.Минца» ОАО «УПКБ ДЕТАЛЬ», ОАО «РУБИН» ОАО «НИИФИ», ОАО «ПНИЭИ», ФГУП ФНПЦ «ПО СТАРТ», НИКИРЭТ, ЗАО «НИИФИиВТ» ОАО «ППО ЭЛЕКТРОПРИБОР», ОАО «РАДИОЗАВОД» Пензенский филиал ФГУП НТЦ «АТЛАС» ОАО «ТЕХПРОММАШ», МИЭМ НИУ ВШЭ, Евразийский Национальный университет им. Л.Н. Гумилева Сургутский институт мировой экономики и бизнеса «ПЛАНЕТА» Пензенский государственный университет
АадижУ{%шсж
ТРУДЫ
МЕЖДУНАРОДНОГО СИМПОЗИУМА
НАДЕЖНОСТЬ И КАЧЕСТВО
II то^
ПЕНЗА 2015
УДК 621.396.6:621.315.616.97:658:562 Т78
Труды Международного симпозиума «НАДЕЖНОСТЬ И КАЧЕСТВО»:
T78 в 2 т. - Пенза : ПГУ, 2015. - 2 том - 384 с.
ISBN 978-94170-818-5(т.1) ISBN 978-94170-818-8
В сборник трудов включены доклады юбилейного ХХ-го Международного симпозиума «Надежность и качество», проходившего с 25 по 31 мая 2015 г. в городе Пензе.
Рассмотрены актуальные проблемы теории и практики повышения надежности и качества; эффективности внедрения инновационных и информационных технологий в фундаментальных научных и прикладных исследованиях, образовательных и коммуникативных системах и средах, экономике и юриспруденции; методов и средств анализа и прогнозирования показателей надежности и качества приборов, устройств и систем, а также анализа непараметрических моделей и оценки остаточного ресурса изделий двойного назначения; ресурсосбережения; проектирования интеллектуальных экспертных и диагностических систем; систем управления и связи; интерактивных, телекоммуникационных сетей и сервисных систем; экологического мониторинга и контроля состояния окружающей среды и биологических объектов; исследования физико-технологических процессов в науке, технике и технологиях для повышения качества выпускаемых изделий радиопромышленности, приборостроения, аэрокосмического и топливно-энергетического комплексов, электроники и вычислительной техники и др.
Оргкомитет благодарит за поддержку в организации и проведении Международного симпозиума и издании настоящих трудов Министерство образования и науки РФ, Правительство Пензенской области, Академию проблем качества РФ, Российскую академию космонавтики им. К. Э. Циолковского, Российскую инженерную академию, Академию информатизации образования, Вычислительный центр РАН им. А. А. Дородницына, Институт испытаний и сертификации ВВТ, ОАО «Радиотехнический институт имени академика А.Л. Минца», ОАО «УПКБ ДЕТАЛЬ», ОАО «НИИФИ», ФГУП «ПНИЭИ», ОАО «РУБИН», ОАО «РАДИОЗАВОД», ОАО «ППО ЭЛЕКТРИПРИБОР», ФГУП «ПО «СТАРТ», НИКИРЭТ - филиал ФГУП «ПО «СТАРТ», Пензенский филиал ФГУП НТЦ «АТЛАС», ОАО «ТЕХПРОММАШ», МИЭМ НИУ ВШЭ, Евразийский Национальный университет им. Л.Н. Гумилева, Сургутский институт мировой экономики и бизнеса «ПЛАНЕТА»,Пензенский государственный университет.
Сборник статей зарегистрирован в Российском индексе научного цитирования (РИНЦ) с 2005 г.
Р е д а к ц и о н н а я к о л л е г и я :
Юрков Н. К. - главный редактор Трусов В. А. - ответственный секретарь Баннов В. Я. - ученый секретарь Волчихин В. И., Абрамов О. В., Авакян А. А., Дивеев А.И., Иофин А. А., Каштанов В. А., Майстер В. А., Острейковский В.А., Петров Б. М., Писарев В. Н., Роберт И. В., Романенко Ю. А., Северцев Н. А., Садыков С. С., Садыхов Г. С., Увайсов С. У.
ISBN 978-94170-818-5(т.1) ISBN 978-94170-818-8
© Оргкомитет симпозиума, 2015 © ФГБОУ ВПО «Пензенский государственный университет», 2015
обслуживающих подразделений предприятий [4]. Поскольку перед менеджментом современных компаний стоит цель минимизации бюджета ТОиР (Техническое обслуживание и ремонт) без увеличения аварийности оборудования, главной задачей становится правильное распоряжение бюджетом, то есть четкое и безошибочное определение того, что, когда и как следует обслуживать или ремонтировать.
Минусы отсутствия качественного прогноза аварийных ситуаций и отсутствия учета этого прогноза в планировании деятельности предприятия очевидны. Тем не менее, до сих пор большинство российских и зарубежных предприятий реального сектора экономики не имеют качественного решения описанных проблем. При прогнозировании отказов оборудования используются статистические данные наработки на отказ или системы автоматической защиты, не позволяющие образовать взаимосвязи между единицами оборудования и строить консолидированный прогноз. При этом работы по обслуживанию парка техники ведутся по жесткому регламенту, либо уже после наступления момента невозвращения, когда ремонт нужно осуществлять в авральном режиме.
При техническом обслуживании оборудования необходимо учитывать специфику отказов и пре-дотказов, осуществлять их прогнозирование, и проводить профилактику, предупреждающую отказы и их предпосылки. Прогнозирование отказов ук-рупненно можно разделить на глобальные группы: отказы постепенные и отказы внезапные.
Прогнозирование вполне осуществимо при наличии постепенных отказов. К таким отказам можно отнести снижение давления в напорных трубопроводах, загрязнение фильтров, увеличение потребления электроэнергии двигателями и т. п [5]. Осуществлять прогнозирование отказов — значит определять вероятность того, что контролируемый параметр через определенный промежуток времени выйдет за допустимые пределы.
Для внезапных отказов устанавливать прогнозирование труднее, чем для постепенных, но и здесь возможно установление прогнозирующего параметра: при наличии статистических данных о закономерностях их возникновения определяется ориентировочное время наступления отказа и, следовательно, создаются и мобилизуются необходимые силы для его устранения [6-9].
Для решения задачи прогнозирования постепенных и внезапных отказов, предлагается разработать новые методы и алгоритмы, основанные на анализе больших массивов данных на базе искусственных нейронных сетей. В рамках предложенного решения осуществляется оценка следующих показателей:
Оценка функции надежности, то есть вероятности того, что узел или агрегат проработает дольше t времени;
Оценка функции риска, то есть вероятности того, что оборудование откажет в какой-то малый интервал времени;
Сравнение надежности оборудования одной категории, но разных производителей и типов.
Разработанная интеллектуальная система реализует следующие функциональные возможности:
Мониторинг работы оборудования на предприятии в реальном времени.
Построение прогноза выхода наблюдаемого оборудования на основе собранных данных. При этом для прогноза отказа одного устройства должны учитываться и данные всех устройств, связанных с ним.
Планирование деятельности сотрудников департаментов предприятий, направленную на проведение технического обслуживания и ремонта, совмещая регламентные и внеплановые работы, основываясь на загруженности персонала, их навыках и компетентности текущего плана и истории выполнения аналогичных работ.
Планирование активностей ТОиР с учетом данных складской логистики и финансовых потоков, чтобы на складе всегда присутствовали требуемые комплектующие в обходимом количестве, а график работ обеспечивал распределение финансовой нагрузки.
Поддержка принятия решений диспетчеров службы ТОиР при составлении графиков работ, а также начальников участков для определения перечня необходимых мер для каждой возникающей ситуации.
Разработанная интеллектуальная система позволяет решить задачу прогнозирования наработки на отказ на основе моделей отказов, которые базируются на закономерностях процессов возникновения дефектов с учетом их вероятностных характеристик.
ЛИТЕРАТУРА
1. Боровиков В.П. STATISTICA. Искусство анализа данных на компьютере: для профессионалов (2-е издание), СПб.: Питер, 2003. - 688 с.: ил.
2. Ивченко Г.И., Медведев Ю.И. Математическая статистика. - М.: Высшая школа, 1984. - 248 с.
3. Вероятность и математическая статистика: Энциклопедия / Под ред. Ю.В.Прохорова. - М.: Большая Российская энциклопедия, 2003. - 912 с.
4. Гришко А.К. Методология управления качеством сложных систем / Гришко А.К., Юрков Н.К., Кочегаров И.И. // Труды международного симпозиума Надежность и качество. 2014. Т. 2. С. 377-379.
5. Гайдышев И. Анализ и обработка данных. СПб.: Питер, 2001. 752 с.
6. Маликов И.М. Надежность судовой электронной аппаратуры и систем автоматического управления. Ленинград: Судостроение, 1967 - 316с.
7. Пряников В.С. Прогнозирование отказов полупроводниковых приборов. М.: Энергия 1978 - 112с.
8. Белов П.Г., Системный анализ и моделирование опасных процессов в техносфере: Учеб. Пособие для студ. Высш. Учеб. Заведений М.: Издательский центр «Академия», 2003. - 512 с.
9. Гаскаров Д.В., Истомин Е.П., Кутузов О.И. Сетевые модели распределенных систем СПб.: Энер-гоатомиздат, Санкт-Петербургское отделение, 1998 - 353 с.
10. Шибанов С.В. Обзор современных методов интеграции данных в информационных системах / Шибанов С.В., Яровая М.В., Шашков Б.Д., Кочегаров И.И., Трусов В.А., Гришко А.К. // Труды международного симпозиума Надежность и качество. 2010. Т. I. С. 292-295.
11. Рябинин И.А. Логико-вероятностная теория безопасности и ее возможности. // Труды Международной Научной Школы 'Моделирование и анализ безопасности, риска и качества в сложных системах' (МА БРК 2001). СПб.: Издательство ООО 'НПО 'Омега', 2001, ^ 23-28.
УДК 311-2 Михайлов А.А.
ФГБУН Институт автоматики и процессов управления ДВО РАН, Владивосток, Россия АДЕКВАТНОСТЬ КОСВЕННЫХ ИЗМЕРЕНИЙ В ЗАДАЧАХ УЧЕТА ТЕПЛОВОЙ ЭНЕРГИИ
Ввиду увеличивающегося числа устанавливаемых на объектах теплоэнергетики приборов учёта всё большее внимание уделяется вопросам достоверности измерений [1-3] при технологическом и коммерческом учёте энергоресурсов. Недостоверные
результаты могут привести к возникновению нештатных или даже аварийных ситуаций при технических измерениях или к неоправданным финансовым затратам, ведущим к ухудшению или разрыву
и
потребителем
отношении между поставщиком энергетических ресурсов.
Наиболее проблемной областью с точки зрения получения достоверных результатов является измерение расхода теплоносителя на нужды горячего водоснабжения [4-8]. На практике прослеживается стремление использовать непосредственные измерения потребления горячей воды (расходомер установлен непосредственно на канале ГВС), позволяющие не выйти за пределы погрешности используемого для этих целей расходомера. Однако встречаются ситуации, когда метод непосредственных измерений оказывается неприменим (например, при большом количестве абонентов на тепловой магистрали, отходящей от источника теплоты). В этих случаях используется метод косвенных измерений с использованием двух расходомеров [9], установленных в подающем и обратном трубопроводах системы. При этом зачастую погрешность косвенных измерений даже при использовании достаточно точных расходомеров является неприемлемо большой.
Целью данной работы является рассмотрение возможности повышения точности измерения разности расходов косвенным методом за счет дополнительного анализа результатов измерений.
Оценка погрешности косвенного метода измерений
Пусть k - относительная погрешность расходомера в долях, а p - относительная погрешность расходомера в процентах:
fc = |М™-МЧ, р = fc- 100%.
| Мфа„ |
Допустим, что фактические значения расхода М1факт и М2факт, и также погрешности расходомеров кг и k2 (Pi и p2) постоянны.
Измеренные значения расходов теплоносителя могут быть выражены через фактические расходы и погрешности расходомеров:
«1изм = (1 + fcl) • ^факт, «2изм = (1 + fcz) • «2факт-
Фактическая и измеренная разности расходов равны соответственно:
ЛМфакт = «1факт - «2факт , Л^изм = «1изм - «2изм ■
Выразив измеренную разность расходов через значения фактических расходов, можно получить формулу абсолютной (а) и относительной (б) в процентах погрешностей измерения косвенным методом:
а) а = ДМ„зм-ДМфа«т
= (1 + fci) • М1фа„т - (1 + fc2) • «2факт — (^1факт — ^2факт) = ^^1факт — ^^2факт'
100 •ff _ 100 • ^М^кт - fe2M2факт)
б) й% =
^1факт ^2факт
акт Р2^2факт
^1факт ^2факт
Рассмотрим вначале зависимость погрешности косвенных измерений от погрешностей расходомеров при фиксированных значениях расходов в подающем и обратном трубопроводах. Согласно «Правилам коммерческого учёта тепловой энергии...» значения массового расхода теплоносителя считаются достоверными в том случае, когда относительная погрешность каждого из расходомеров не превышает 2%. Очевидно, что наибольшая погрешность косвенных измерений будет получена при значениях погрешностей 2% и -2%. В этом случае выражение для погрешности измерения примет вид:
5 =
2^1факт + 2^2факт ^1факт ^2факт
= 2
^1факт ^2факт
Из этого выражения видно, что погрешность косвенных измерений разности расходов всегда будет превышать 2%.
Покажем, что влияние фактических значений расходов на погрешность измерений значительно более существенно, чем влияние погрешностей используемых расходомеров. Очевидно, что с уменьшением знаменателя выражения б), то есть разности расходов теплоносителя, значение погрешности измерений разности расходов будет расти.
Для дальнейшей конкретизации оценки введем параметр, отражающий отношение расходов в системе (назовем его степенью открытости системы):
С = -
м,
1факт
^2факт
Выражение для погрешности косвенных измерений с учетом введенного параметра примет вид:
^2факт • С + М2факт
S = 2'
^1факт ^2факт
=2
^2факт • ^ ^2факт
=2
М2факт(С +1) ^ (С +1)
М2факт(С- 1) " (С- 1)'
На рис. 2(а) приведён график зависимости погрешности измерений от степени открытости системы для пары погрешностей расходов (2;-2). Аналогичным образом построим графики для других пар значений. Все они в разной степени иллюстрируют вышеупомянутые наблюдения о том, что в случае малой разности расходов
(ДМфакт ~ 0, МХфакт ~ М2факт) погрешность измерений будет стремиться к бесконечности, кроме случаев, когда погрешности равны. В этом случае а = р1 = р2=р.
ш
Рисунок 0; -1;
2 - Ряд кривы:': для значений р! = 2; -2 и p 2 = 2; 1; 0; -1; -2 для каждого значения p1
Таким образом, изучив зависимость погрешности измерений от значений погрешности расходомеров и степени открытости системы, можно сделать вывод о том, что даже при значениях погрешностей расходомеров, не превышающих 2%, весьма вероятны ситуации, когда погрешность измерений будет настолько велика, что о целесообразности их использования не может быть речи.
Рассмотрим в качестве примера результаты косвенных измерений разности расходов (с целью определения количества потребляемой горячей воды) в тепловом узле одного из жилых домов г. Уссурийска по адресу Первомайская 24. На рис. 3 приведены результаты измерений, считанные из архива среднечасовых значений тепловычислителя ВКТ-7 прибора учета за период с 02.03.15 по 0 9.03.15. Данные получены с использованием информационно-аналитической системы СКУТЕР, разработанной в ИАПУ ДВО РАН совместно с сотрудниками инжиниринговой компании «Инфовира» и предназначенной для диагностирования.[10-13]
Из рис. 3 видно, что измеренные значения разности расходов в основном находятся в отрицательной области. Усреднение этих величин за весь период приводит к среднечасовому значению разности расходов ЛМ = -0,08 т/час. Следовательно, измеренное косвенным методом потребление горячей воды за рассматриваемый период (168 часов) равно -13,44. Безусловно, подобные данные не могут быть приняты к расчетам, так как в противном случае поставщик должен оплачивать потребителю потребляемую им горячую воду.
02.03.15 03.03.15 04.03.15 05.03.15 05.03.15 06.03.15 07.03.15 08.03.15 13:30 13:00 07:30 02:00 20:30 15:00 09:30 04:00
Рисунок 3 - График ДМ({), черной линией выделен уровень нуля для ДМ
Однако, несмотря на то, что из-за малой раз ности расходов и влияния погрешностей расходо меров разность расходов явно занижается, опре делить адекватное, близкое к реальному потреб ление горячей воды возможно.
' ЭНм.тн/ч
Для этого выполним агрегирование полученных данных за час, вычислив среднее значение для каждого отдельного часа суток и построив на их основе кривую среднечасовых значений ДМ, представленную на рис. 4.
00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
Рисунок 4 - Кривая ср>еднечасовы:: значений ДМ
Проведя визуальный анализ кривой, можно сделать логичный вывод о том, что в ночные часы и рабочее время потребление теплоносителя мало, в то время как утром и вечером оно возрастает. Такой вывод совпадает с представлениями о режиме потребления воды для жилого дома.
Весьма вероятно предположение о том, что в ночные часы потребление теплоносителя отсутствует либо пренебрежимо мало. Тогда можно принять минимальное значение кривой на этом промежутке (-0,4) за уровень нуля и считать, что фактические значения разности расходов занижаются одинаково на 0,4 тонны на всём выбранном интервале, основываясь на форме кривой среднечасовых значений.
Усреднив значения ДМ за весь интервал и повысив его на величину 0,4 можно выяснить, что объект, в среднем, потребляет 0,32 т/ч. С уче-
том этого можно вычислить общее потребление за выбранный временной интервал. Для этого среднечасовое значение необходимо умножить на количество часов на выбранном интервале (неделя). ДМсу„„ = ДМСр.ч. • 7 • 24 = 53,5 т.
Таким образом, за выбранный временной интервал объектом было потреблено на нужды ГВС 53,5 тонны воды.
Заключение
Применение дополнительного анализа результатов измерений предоставляет возможности повышения точности косвенных измерений массового расхода и получения корректных данных. Использованное в процессе анализа ПО «Скутер», удобное в использовании и обладающее широким функционалом, планируется использовать для дальнейших исследований.
ЛИТЕРАТУРА
1. Чипулис В.П. Оценка достоверности результатов измерений в теплоэнергетике // Измерительная техника. №5. 2005. С. 53-58.
2. Чипулис В.П. Оценка достоверности результатов измерений в системах теплоснабжения с использованием уравнений баланса расходов теплоносителя // Измерительная техника. 2010. №12. С. 48-52.
3. Кузнецов P.C. К анализу достоверности результатов измерений в задачах учета тепловой энергии // Датчики и системы, 2008. №7. C. 45-47.
4. Кочегаров И.И. Системы удалённого рабочего стола при работе с конструкторскими САПР / Кочегаров И.И., Трусов В.А. // Труды международного симпозиума Надежность и качество. 2009. Т. 2. С. 406-407.
5. Чипулис В.П. Об аудите приборного учета тепловой энергии // Труды международного симпозиума Надежность и качество. 2011. Т. 1. С. 96-99.
6. Кузнецов Р.С. Анализ достоверности результатов измерений в задачах учета тепла // Труды международного симпозиума Надежность и качество. 2007. Т. 1. С. 345-347.
7. Чипулис В.П., Кузнецов Р.С. О прогнозировании относительного расхождения показаний каналов измерения расхода в задачах учета тепловой энергии // Измерительная техника. 2008. №4. С. 35-39.
8. Кузнецов Р.С. Прогнозирование погрешностей оценки расхода теплоносителей // Изв. вузов. Приборостроение. 2007. Т. 50, № 1. С. 63-67.
9. Кузнецов Р.С. О проблеме диагностирования метрологических дефектов приборов учета тепловой энергии по разности расходов // Труды международного симпозиума Надежность и качество. 200 6. Т. 2. С. 32-34.
10. Воробьев Д.В. Одноканальное управление шаговым двигателем / Воробьев Д.В., Трусов В.А., Кочегаров И.И., Горячев Н.В. // Молодой ученый. 2015. № 3 (83). С. 110-113.
11. Чипулис В.П. Сравнительная оценка двух методов косвенных измерений разности расходов теплоносителя // Измерительная техника. 2012. №9. С. 45-49.
12. Чипулис В.П. Диагностирование метрологических дефектов в задачах учета тепловой энергии // Автоматика и телемеханика. 2005. №11. С. 166-178.
13. Чипулис В.П. Диагностирование технического состояния тепловых систем // Автоматика и телемеханика. 2002. № 6. С. 146-154.
14. Чипулис В.П. Диагностирование закрытых систем теплопотребления // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2010. №7. С. 53-58.
15. Чипулис В.П. Диагностирование кратных дефектов объектов теплоэнергетики // Труды международного симпозиума Надежность и качество. 2007. Т. 1. С. 59-61.
УДК 621.78:621.311:621.317.1:629.7.05 Костин1 А.В., Пиганов2 М.Н.
гАО «Ракетно-космический центр «Прогресс», Самара, Россия
2ФГАОУ ВО «Самарский государственный аэрокосмический университет им. академика С.П.Королева (национальный исследовательский университет) (СГАУ)», Самара, Россия
ИЗМЕРЕНИЕ И АНАЛИЗ ПОМЕХ В ЦЕПЯХ БОРТОВОЙ АППАРАТУРЫ КОМИЧЕСКИХ АППАРАТОВ, ВЫЗВАННЫХ ЭЛЕКТРОМАГНИТНЫМ ПОЛЕМ ЭЛЕКТРОСТАТИЧЕСКОГО РАЗРЯДА
Современный мир отличается стремительным ростом структурной сложности технических систем, ростом их размерности, усложняющимися условиями эксплуатации, что влечет за собой рост требований по безотказности выполняемых функций. Возрастает роль методов и средств контроля и диагностики как технических средств, так программного обеспечения[1]. Для оценки надежности сложных электронных систем используют макромодели. Макромодель представляет собой функцию, аргументами которой являются уровень качества, внешних воздействующих факторов, электрическая нагрузка и температура окружающей среды[2]. Однако, для космической техники разработка таких макромоделей вызывает затруднения.
Космическая техника развивается в сторону увеличения срока активного существования, расширения функциональных возможностей, снижения габаритов и массы. Такая тенденция привела к необходимости применения полупроводниковых приборов с высоким быстродействием. В отличие от электромагнитных реле, программных механизмов и
полупроводниковых приборов с низких быстродействием они более чувствительны к помехам, вызванным различными явлениями (как природными, так и антропогенного характера). Одним из таких явлений природы является электризация космического аппарата (КА). В результате электризации неметаллизированные элементы конструкции заряжаются таким образом, что между ними образуются разности потенциалов [2-6]. Эти разности потенциалов достигают значений 20 кВ [5]. Последнее приводит к возникновению электростатических разрядов (ЭСР). ЭСР порождают импульсное электромагнитное поле (ЭМП), которое воздействует как на бортовую кабельную сеть (БКС), так и на бортовую аппаратуру (БА), вызывая наводки. Наводки могут привести не только к сбоям, но и к необратимым отказам. Необратимый отказ БА может привести к потере КА.
В настоящее время для определения необходимости и достаточности принятых мер по защите бортовой аппаратуры космических аппаратов от факторов электростатического разряда на этапе
