CC BY
24
Литература
1. Сковородин В.Я., Никулин С.А., Криштанов Е.А. Влияние антифрикционных добавок на долговечность подшипников качения при работе на смазке с абразивом // Надежность и ремонт транспортных и технологических машин в сельском хозяйстве: Сб. науч. тр. / СПбГАУ. - СПб., 2006. - Вып.5.-С.94-101.
УДК 629.12-8. Адъюнкт М.В. ТАРАНУХА
(ВМПИ ВУНЦ ВМФ "ВМА", [email protected])
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЛОГИКО-ВЕРОЯТНОСТНОГО МЕТОДА ДЛЯ ОЦЕНКИ
УРОВНЯ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ОБОРУДОВАНИЯ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ |
ПРИ ПОВРЕЖДЕНИЯХ
Технические системы, "живучесть", уровень функционирования оборудования, логико-вероятностный метод
Необходимым условием принципиальной жизнеспособности любой технической системы является наличие и минимальная работоспособность ее основных частей.
Понятие "живучесть" известно в технике давно и практически используется при создании технических систем различного назначения, однако до сих пор не создано развитой теории, которая содержала бы, как и теория надежности, общетехнические результаты, позволяющие исследовать это свойство, оценивать его количественно.
Живучесть системы - это специфическое свойство сохранять способность функционировать, достигая цели существования, в условиях противодействия внешней среды за счет своих потенциальных возможностей.
Исходя из определения, следует обратить внимание на следующее. Во-первых, "живучесть" следует рассматривать как внутреннее свойство системы, которым она обладает независимо от возникающих в данный момент времени условий функционирования. Она обладает им всегда и в определенной мере может проявляться при нормальных условиях функционирования, когда возникают отказы элементов, вызванные производственными дефектами, старением, уходом параметров и пр. Но в полной мере живучесть проявляется при крупных внешних воздействиях, не предусмотренных условиями нормальной эксплуатации и поэтому трудно прогнозируемых, так как они создают в системе экстремальные условия функционирования. Во-вторых, "живучесть" проявляется в том, что система сохраняет не все функции, которые она должна выполнять при нормальной работе, а лишь основные функции, да и то с возможным понижением качества их выполнения. Это означает, что возможно изменение стратегии функционирования системы по мере увеличения тяжести неблагоприятных воздействий. В-третьих, система обладает свойством постепенной деградации по мере увеличения тяжести неблагоприятных последствий и для каждого уровня таких последствий должна уметь оперативно и максимально эффективно использовать сохранившиеся ресурсы для выполнения основных функций с учетом изменения стратегии функционирования (целевой функции), а в дальнейшем - реализовать оптимальную стратегию восстановления с учетом возникающих ограничений.
В любом случае на основании вышесказанного очевидна необходимость оценки уровня функционирования оборудования технической системы. Первоочередной задачей теории является разработка методов количественной оценки уровня функционирования оборудования и прогнозирование его дальнейшего состояния и поведения. Главной проблемой создания такой теории служит огромный перечень всех ситуаций, которые могут привести состояние оборудования к опасному состоянию, а также малый объем статистического материала. Среди методов определения уровня функционирования оборудования систем существует метод, основанный на теории алгебры логики. Сущность этого метода в том, что на основе четкого и детального анализа объекта и физики действия на него неблагоприятных факторов определяются всевозможные опасные состояния системы, затем выявляются причины, которые могут привести к катастрофе. По каждому опасному состоянию ведется анализ отказов ее конструктивных элементов или цепочки отказов до тех пор,
пока не будет найден выход из строя конкретного узла, инициирующего отказ элемента. В результате такого подхода строятся логические функции.
Для практического использования этого метода необходимо максимально конкретизировать и сформулировать суть опасного состояния, ограничить объект исследования разумными пределами, использовать строгую логику и тщательность перебора возможных ситуаций для составления сценария развития событий, переводящих систему в опасное состояние.
Такой сценарий может быть составлен от опасного состояния к инициирующему событию и, наоборот, от первоначальной причины к опасному состоянию.
Целесообразней двигаться «сверху вниз» (от исследуемого опасного состояния к причинам, способным его вызвать). То есть в первую очередь разработать логическую часть теории безопасности, не пренебрегая при этом другими областями знаний (физики, химии, механики, электротехники и пр.), объясняющих причинно-следственные связи в каждой веточке сценария событий.
Для моделирования опасного состояния обычно используются графоаналитические, вероятностные или логико-вероятностные модели.
Они позволяют объективно выявлять наиболее опасные объекты, причины возникновения опасных ситуаций, условия, влияющие на дальнейшее развитие событий в опасном направлении, характер развития событий во времени и другие обстоятельства, способные повлиять на безопасность людей.
Наиболее пригодными для использования в технических системах являются логико-вероятностные модели (ЛВМ). Моделирование всегда связано с необходимостью использования большого объема статистического материала. Достоинством логико-вероятностного моделирования является работоспособность моделей даже при отсутствии исходных данных о вероятностях возникновения тех или иных событий, что является принципиальной трудностью при количественной оценке уровня функционирования оборудования. Первоначальные события, лежащие в основе моделей, являются, как правило, редкими событиями, неподдающимися учету (нарушение правил эксплуатации и др.), поэтому проблема количественной оценки частоты возникновения первопричинных событий и необходимых условий остается. Её нужно решать для выявления факторов, подлежащих приоритетному учету, хотя бы в направлении количественной оценки возможности превышения контролируемых параметров предельно допустимых значений.
Количественная оценка уровня функционирования оборудования может осуществляться с помощью критериев функционирования оборудования, основанных на понятии «риска». Любой риск представляет собой многокритериальную величину и не может оцениваться по одной компоненте. И чем больше информации поступает о каком-либо процессе, тем большее число факторов необходимо учесть при анализе риска. Тем более сложным становится процесс анализа, повышая значение разработки концептуальной основы выбора факторов, подлежащих приоритетному учету.
В инженерном плане для измерения риска часто рекомендуется использовать вычисления вероятности возникновения ущерба большого масштаба или математическое ожидание этого ущерба.
Современная прикладная математика позволяет в большинстве случаев корректно поставить задачу, четко сформулировать условия и допущения, в которых она решается. А её специальный раздел - логико-вероятностные методы, связанный с логико-вероятностным исчислением (ЛВИ), дает возможность эффективно исследовать структурные проблемы надежности, безопасности и живучести сложных технических систем. Привлекательность математической логики, ЛВМ для инженеров заключается в их четкости, однозначности и больших возможностях при анализе влияния любого элемента на надежность, безопасность и живучесть системы в целом.
Исходными данными для логико-вероятностных моделей являются вероятности истинности отдельных аргументов в функциях алгебры логики (ФАЛ), описывающих работоспособность системы или ее опасное состояние.
Исходные данные для ЛВМ получают из длительных наблюдений за работой элементов в реальных условиях эксплуатации или за случаями инициирующих событий, которые могут привести к опасности.
Решение вероятностных задач должно сопровождаться большим статистическим материалом, который зачастую отсутствует, а при небольшой выборке может приводить к определенным расхождениям результатов.
Но даже при полном отсутствии статистической информации (из-за новизны разрабатываемых образцов, принципиально новых режимов работы, отсутствия прототипов) проведение сравнительных расчетов вариантов функционирования сложных систем весьма полезно. То же самое относится и к случаю, когда элементы используются в необычном режиме работы и, следовательно, статистическая информация об уровне функционирования отдельных элементов практически отсутствует. В большинстве случаев даже проведение чисто параметрических расчетов позволяет выявить предпочтительный вариант системы при определенных значениях параметров, установить допустимую область применения того или иного варианта построения системы.
Однако они не позволяют выработать рекомендации, защищающие системы от попадания в опасное состояние, а также найти наиболее эффективные средства защиты в чрезвычайных ситуациях.
Появление таких ситуаций не может носить массовый характер, не поддается экспериментальной проверке и имеет характер существенной неопределенности.
Для сложных технических систем может возникнуть необычное сочетание событий, вероятность каждого из которых мала, но при их совместном маловероятном возникновении наступает критический момент, приводящий систему в опасное состояние.
В настоящее время хорошо изучены аварии (возможные повреждения), происходящие с техническими системами, а вот реакция этих технических систем на аварию и их дальнейшее поведение не достаточно хорошо изучены. При этом необходимо рассматривать совокупность элементов системы и взаимосвязь между ними.
Оценка количественных характеристик уровня функционирования оборудования систем производится либо по результатам специальных испытаний, либо по результатам работы элементов в реальных условиях эксплуатации. Проведение испытаний связано с трудностями имитации внешних условий, большой стоимостью и длительностью испытаний. Во втором случае - стоимость работ минимальна, а длительность наблюдения и массив статистической информации определяются продолжительностью процесса эксплуатации и количеством действующих объектов.
Знание важности отдельных элементов системы необходимо для поиска неисправностей, разработки стратегии оптимального резервирования, распределения требований по показателям надежности и др.
Математическая модель работоспособности системы в виде логической функции работоспособного состояния (ФРС) и полученная на ее основе вероятностная функция позволяют оценить степень участия каждого элемента в общей характеристике системы.
Анализ произошедших аварий показывает, что, независимо от географии, времени и типа, они подчиняются определенным закономерностям. Как правило, аварии предшествует фаза накопления дефектов в оборудовании или отклонений от номинальных процедур ведения процесса, продолжительность которой может измеряться минутами или даже годами. Сами по себе дефекты и отклонения угрозы еще не представляют, но в критический момент они могут сыграть роковую роль. Накопление отклонений от нормы связано с ненаблюдаемостью работы отдельных элементов и с привыканием обслуживающего персонала к подобного рода отклонениям.
На второй фазе — фазе инициирующего события система быстро (взрывным образом) переходит в опасное состояние, наносящее ущерб большого масштаба. У личного состава не оказывается ни времени, ни средств для эффективных действий в эти мгновения. И, наконец, в фазе развития аварии человеческий фактор может сыграть как положительную, так и отрицательную роль.
Знание условий возникновения неблагоприятных воздействий позволяет разработать безопасный алгоритм управления системой, заблаговременно принять соответствующие меры защиты.
Логико-вероятностные методы помогают рассматривать систему в целом, концентрировать усилия на решении первостепенных задач, а не распыляться на второстепенные проблемы. А ранжирование элементов сложной системы по важности усиливает объективность распределения сил и внимания на решение проблемы функционирования систем.
Таким образом, логико-вероятностную теорию следует отличать от известной вероятностной логики, предметом которой является оценка истинности гипотез (высказываний), заключенных в промежутке между ложью и истиной (0 < х < 1). Предметом логико-вероятностного исчисления (ЛВИ), или логики вероятностей является вычисление вероятности истинности случайных событий (высказываний), принимающих только два значения (0; 1).
После того как инициирующее событие определено, формируются пути развития (распространения) аварии внутри системы как следствие этого инициирующего события. Составляется сценарий развития аварии в системе. Сценарий представляет собой логическую схему, на которой наглядно видно, как протекает авария, в каких подсистемах и какое оборудование она затрагивает. При этом необходимо учитывать возможность срабатывания соответствующих подсистем в той обстановке, которая складывается к моменту подключения подсистемы.
Таким образом, единственным практически реальным и доступным путем для проектирования систем является моделирование. Это может производиться на ЭВМ вместе с соответствующим математическим обеспечением. Поскольку компьютерные технологии непрерывно развиваются, то этот путь оказывается весьма перспективным. Созданные на основе логико-вероятностной теории методы для практического использования являются наиболее привлекательными, поскольку они исключительно четки, однозначны и удобны для анализа влияния любого элемента на безопасность всей системы. Это методы расчета показателей безопасности системы, при которых сценарий поведения системы (сценарий аварии) описывается средствами математической логики, а оценка ее безопасности производится с помощью теории вероятности. Из-за невозможности проведения полноценных натурных экспериментов, проигрывают все возможные варианты развития аварийной ситуации на математических моделях. Однако препятствием на пути решения этой задачи является представление о практической невозможности перебора всех ситуаций, которые могут привести систему в опасное состояние.
Литература
1. Альтшуллер Г.С. Творчество как точная наука. -М.: Советское радио.-1979.- С.122-127.
2. Горопашная А.В. Методы анализа безопасности сложных технических систем: Дис... канд. физ.-мат. наук.- СПб., 2009.
3. Рябинин И.А. Надежность и безопасность структурно-сложных систем.-СПб.: Политехника-2000.-248с.
4. Рябинин И.А. Надежность и безопасность структурно-сложных систем // Сайт «Рекламно-информационное агентство ««PRо Атом»
URL: http://www.proatom.ru/modules.php?name=News&file=article&sid=2576,- (15.01.2015).
5. Черкесов Г.Н. Методы и модели оценки живучести сложных систем.- М.: Знание, 1987.-С. 1-2.
УДК 631.31. :631.43 Доктор техн. наук Н.М.ОЖЕГОВ
(СПбГАУ, 54 [email protected]) Канд. техн. наук Т.Ю.ВАЛЬДМАН Инженер И.В. ЦЫПЛАКОВА
(СПбГАУ, [email protected]) Отформатировано: Шрифт: 9 пт
МЕТОДЫ СНИЖЕНИЯ ВРЕДНОГО ВОЗДЕЙСТВИЯ ПЛАЗМЕННОЙ ДУГИ НА ОПЕРАТОРА МЕХАНИЗИРОВАННОЙ НАПЛАВКИ ПОРОШКОВЫМИ
МАТЕРИАЛАМИ
Вертикальная наплавка, излучение сварочной дуги, защита оператора
Электрическая дуга является мощным источником излучения ультрафиолетовых и инфракрасных лучей. Ультрафиолетовое излучение оказывает вредное воздействие на оператора, вызывая воспаления слизистой оболочки, аналогично повреждению кожного покрова при ожоге солнечными лучами [1].
Инфракрасное излучение вызвано действием тепловой энергии сварочной дуги в виде покраснения и ожогов глаз различной степени.
Излучение сварочной дуги в виде ослепляющего эффекта также временно снижает на остроту зрения. Газы, образуемые в зоне сварочной дуги в виде дыма и сварочных аэрозолей, содержат вредные соединения, включающие марганец, кремний, хром, азот, фтор, титан и др., которые воздействуют на органы дыхания сварщика.
