CC BY
0УДК 622.331.002.5
Горлов И.В.
Горлов Игорь Васильевич - д. т. н., профессор кафедры технологии и автоматизация машиностроения ФГБОУ ВО «Тверской государственный технический университет», Тверь, набережная Афанасия Никитина, д. 22, gorloviv@yandex.ru
Полетаева Е.В.
Полетаева Елена Валентиновна - к. т. н., доцент, доцент кафедры технологии и автоматизация машиностроения ФГБОУ ВО «Тверской государственный технический университет», Тверь, набережная Афанасия Никитина, д. 22, epolet2010@mail.ru
АЛГОРИТМ
ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ РАБОТОСПОСОБНОСТЬЮ ТОРФЯНЫХ машин
Аннотация. Предложен новый подход в системе управления техническим состоянием торфяных машин с использованием информационных технологий на базе комплексной диагностики состояния исследуемого объекта. Предложен оригинальный алгоритм определения исследуемых параметров восстановления работоспособности, который обеспечивает повышенную эффективность использования технологических машин в сезон добычи торфа.
Ключевые слова: восстановление, ремонт, диагностика, алгоритм, информационные технологии.
Gorlov I.V.
Gorlov Igor Vasilyevich - Doctor of Technical Sciences, Professor the Chair of Technology and Automation of Machine-building of the Tver State Technical University, Tver, Afanasy Nikitin Embankment, 22, gorloviv@ yandex.ru
Poletaeva E.V.
Poletaeva Elena Valentinovna - Candidate of Technical Sciences, Associate Professor the Chair of Technology and Automation of Machine-building of the Tver State Technical University, Tver, Afanasy Nikitin Embankment, 22, epolet2010@mail.ru
FUNCTIONING ALGORITHM OF THE SYSTEM FOR CONTROLLING THE PERFORMANCE OF PEAT MACHINES
Abstract. A new approach to the control system the technical condition peat machines using information technologies based on complex diagnostics the condition under study is proposed. An original algorithm for determining the parameters under study for restoring operability is proposed, which ensures increased efficiency of using technological machines during the peat extraction season.
Keywords: the restoration, repair, diagnostics, algorithm, information technology.
В процессе эксплуатации торфяные машины (ТМ) подвергаются различным в оздействиям, которые приводят к изменению параметров отдельных элементов и машины в целом. В результате всех воздействий машина с течением времени теряет работоспособность [1, 2].
Для наиболее полной реализации ресурса, заложенного в конструкцию ТМ, необходимо соблюдать технические условия по эксплуатации, своевременно диагностировать изменение выходных параметров машин в процессе работы и проводить работы по восстановлению работоспособности [3, 4]. При этом точное определение остаточного ресурса при проведении плановых мероприятий по обслуживанию и ремонту позволит исключить отказы машины на торфяных месторождениях в сезон добычи.
Система управления работоспособностью ТМ реализуется с помощью алгоритма (рис. 1), который предусматривает создание базы данных, меняющихся в процессе наработки для соответствующей машины по каждой диагностируемой системе [5, 6].
В представленном алгоритме можно выбрать способ расчетов, исходя из наличия информации в базе данных. При недостатке информации и отсутствии специальных диагностических средств выбирается статистический способ, который основан на использовании традиционных методов определения периодичности и количества ТО и ремонтов.
В случае расчетов с использованием диагностирования по отдельным сборочным единицам и узлам определяется значение
контролируемого параметра Nj, остаточный ресурс Сост и вырабатываются рекомендации по времени и объему выполнения операций ТО и ремонта, а также устанавливается потребность обменного фонда для обеспечения агрегатного метода ремонта.
Если остаточный ресурс по какой-либо системе с контролируемым параметром Nj меньше периодичности ТО-1, то в большинстве случаев для ТМ выгоднее провести ремонт до наступления предельного состояния во время текущего ТО, так как в этом случае не потребуется дополнительно останавливать машину на ремонт.
Для анализа потерь рассчитывается экономическая эффективность эксплуатации машины в случае ремонта во время текущего ТО Эт и сравнивается с экономической эффективностью Эк при проведении ремонта отдельно от ТО. По результатам сравнения принимается тот или иной вариант проведения работ.
Выбор конкретного варианта обслуживания зависит от большого количества факторов (стоимости, трудоемкости, статистики используемых решений, условий проведения работ, наличия материалов и комплектующих и др.), поэтому блок выбора (А9, PR-2), показанный в алгоритме на рис. 1, представляет собой справочный массив информации о ранее проведенных ремонтах со статистическими данными о параметрах работ, надежности и др.
После выбора варианта проведения работ по системе, контролируемой Nj параметром, проводится цикл расчетов по системе с Nj + х контролируемым параметром. Расчеты продолжаются до момента, пока будут проверены все Nj параметры (j = jmax).
Продолжение рис. 1 Continuation of Fig. 1
Рис. 1. Алгоритм поддержания работоспособности ТМ Fig. 1. Algorithm for maintaining TM performance
Продолжение рис. 1 Окончание рис. 1. Примечания
Continuation of Fig. 1
Кти;- и Hpi комплексный показатель надежности - коэффициент технического использования и наработка фактическая за предшествующий сезон;
Ксм - коэффициент сменности машины;
Тчф,- - количество часов фактического рабочего времени за предыдущий сезон;
Кп - коэффициент перехода от количества часов рабочего времени машины к наработке по показаниям счетчика в моточасах;
Нфi - фактическая наработка с начала эксплуатации i-й машины;
Др - количество дней нахождения машины в ремонте и ТО;
Дк - календарное количество дней в году;
Дп - количество дней простоев в году без учета простоев в ТО и Р;
Тч - расчетное количество часов рабочего времени машины на планируемый сезон;
Нпл - плановая наработка машины на сезон в моточасах;
ККР, КТР, Кто-2, Кто-1 - расчетное количество ремонтов и обслуживаний на планируемый год; Дтр, Дто-2, Дто-1 - количество дней простоев в ремонтах и обслуживаниях в планируемом сезоне;
Ткр, Ттр, Тто-2, Тто-1 - трудоемкость ремонтов и обслуживания в планируемом году;
ПКР, Птр, Пто-2, Пто-1 - периодичность проведения ремонтов и обслуживаний;
ДРм - суммарное количество дней простоев в обслуживаниях и ремонтах в планируемом сезоне;
ТтоР - суммарная трудоемкость ремонтов и обслуживаний в планируемом году;
ДтоР - суммарное количество дней ремонтов, обслуживаний и диагностики в планируемом сезоне;
Njj - текущее значение j-ro контролируемого параметра /-машины;
Сост - остаточный ресурс, соответствующий Nj, N^n// - допустимое значение j-го контролируемого параметра;
Нф+1i - показания счетчика моточасов с начала эксплуатации на конец планируемого сезона (на начало следующего сезона);
Тд, Тто, Тр, - трудоемкость диагностики, обслуживания и ремонтов соответственно;
Дторд - число дней простоев при выполнении предыдущих операций.
End of Fig. 1. Notes
Кти1 and Hpi are a comprehensive reliability indicator - the coefficient of technical utilization and the actual operating time for the previous season;
Ксм - machine shift coefficient;
Тчф; - the number of hours of actual working time for the previous season;
Кп - the coefficient of transition from the number of hours of machine operating time to the operating time according to the meter readings in engine hours;
Нф; - the actual operating time from the beginning of operation of the i-th machine;
Др - the number of days the machine spends in repair and maintenance;
Дк - the calendar number of days in a year;
Дп - the number of downtime days in a year excluding downtime in maintenance and repair; Тч - the estimated number of hours of machine operating time for the planned season;
Нпл - the planned operating time of the machine for the season in engine hours;
Ккр, Ктр, Кто-2, Кто-1 - the estimated number of repairs and servicing for the planned year;
Дтр, Дто_2, Дто-1 - number of days of downtime in repairs and maintenance in the planned season; Ткр, Ттр, TPo_2, TPo_1 - labor intensity of repairs and maintenance in the planned year;
Пкр, Птр, Пто_2, Пто-1 - frequency of repairs and maintenance;
Дрм - total number of days of downtime in maintenance and repairs in the planned season; Ттор - total labor intensity of repairs and maintenance in the planned year;
Дтор - total number of days of repairs, maintenance and diagnostics in the planned season;
Ny - current value of the j-th controlled parameter of the i-th machine;
Сост - residual resource corresponding to Nij;
^опЦ - permissible value of the j-th controlled parameter;
Нф + 1i - readings of the engine hour meter from the beginning of operation to the end of the planned season (to the beginning of the next season);
Тд, Тто, Тр, - labor intensity of diagnostics, maintenance and repairs, respectively;
Дторд - number of days of downtime during the performance of previous operations.
По результатам расчетов определяется необходимое количество и содержание ТО и ремонтов в наиболее оптимальном сочетании в течение сезона добычи торфа с рекомендациями по проведению капитального ремонта после окончания сезонных работ.
Задача информатизации данного направления включает в себя несколько этапов реализации.
На первом этапе необходимо создать программный продукт, обеспечивающий хранение и первичную переработку информации о состоянии машин, находящихся на балансе предприятия, наличии средств восстановления ресурса и планов реализации ТО и ремонтов.
Программный продукт должен включать в себя несколько элементов:
- информативный интерфейс с возможностью настройки оператором;
- базу данных с системой управления, в которой должны храниться массивы рабочей информации с возможностью редактирования как по наполнению, так и по структуре;
- блок переработки информации, построенный на основе специальных алгоритмов, состав и свойства которых можно модифицировать.
На втором этапе происходит наполнение информационной базы, ее оптимизация. Элементами второго этапа являются:
- массивы информации о состоянии парка по группам машин;
- справочные данные о возможных путях восстановления работоспособности ТМ;
- информация о планах реализации ТО и ремонтов, а также о средствах для реализации этих планов.
На третьем этапе разрабатывается экспертная модель, которая поможет специалисту по эксплуатации ТМ принимать наиболее оптимальные решения в процессе эксплуатации машин с максимальной экономической эффективностью.
Таким образом, реализация инновационной системы восстановления работоспособности ТМ позволит эксплуатировать торфяные машины в сезон добычи и переработки с максимальной эффективностью даже в условиях нехватки опытных кадров. Это наиболее актуально в регионах России, где в настоящее время наблюдается нехватка высококвалифицированных специалистов, что существенно снижает эффективность торфяной индустрии.
Библиографический список
1. Михайлов А.В. Состояние технического перевооружения машинно-тракторного парка торфодобывающих компаний / А.В. Михайлов, С.Л. Иванов, Ю.Ю. Бондарев // Научно-технические ведомости СПбГПУ 2014. № 3 (202). С. 229-235.
2. Михайлов А.В. Формирование и эффективное использование машинного парка торфодобывающих компаний / А.В. Михайлов, С.Л. Иванов, В.В. Габов // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Геология. Нефтегазовое и горное дело. 2015. № 14. С. 82-91.
3. Максименко А.Н. Диагностика строительных, дорожных и подъемно-транспортных машин: учебное пособие / А.Н. Максименко, Г. Л. Антипенко, Г.С. Лягушев. СПб.: БХВ-Петербург, 2008. 302 с.
4. Лянденбурский В.В. Техническая диагностика на транспорте: учебное пособие / В.В. Лянденбурский, П.И. Аношкин,
А.С. Иванов, А.М. Белоковыльский. Пенза: ПГУАС, 2012. 252 с.
5. Магомедов Ф.М. Управление техническим ресурсом автомобилей / Ф.М. Магомедов, М.П. Золотарев // Механизация и электрификация сельского хозяйства. 2003. № 9. С. 18.
6. Горлов И.В., Болотов А.Н. Информационная составляющая системы управления работоспособностью торфяных машин // Горный информационно-аналитический бюллетень. М.: МГГУ, 2013. № 1. С. 216221.
