Методология прогнозирования и обеспечения надежности функционирования процессов и аппаратов многоассортиментных химических производств

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени

Методология прогнозирования и обеспечения надежности функционирования процессов и аппаратов многоассортиментных химических производств

05.17.08 - Процессы и аппараты химических технологий

05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации

доктора технических наук

Краснянский Михаил Николаевич

Тамбов, 2010

Работа выполнена в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Тамбовский государственный технический университет» на кафедре «Автоматизированное проектирование технологического оборудования»

Научный консультант Заслуженный деятель науки РФ, доктор технических наук, профессор Малыгин Евгений Николаевич

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Каталымов Анатолий Васильевич

доктор технических наук, профессор Савицкая Татьяна Вадимовна

доктор технических наук, профессор Беляев Павел Серафимович

Ведущая организация: Московская государственная академия тонкой химической технологии им. М.В. Ломоносова (МИТХТ), г. Москва

Защита диссертации состоится 10 декабря 2010 г. в 15 часов 00 минут на заседании диссертационного совета по присуждению ученой степени доктора технических наук Д 212.260.02 в Тамбовском государственном техническом университете по адресу: г. Тамбов, ул. Ленинградская, 1, ауд. 60.

Электронная почта kvidep@cen.tstu.ru; факс 8 (4752) 632024.

Отзыв на автореферат в двух экземплярах, заверенных гербовой печатью, просим направлять по адресу: 392000, г. Тамбов, ул. Советская, 106, ТГТУ, ученому секретарю диссертационного совета Д 212.260.02.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета.

Автореферат разослан _____________________ г.

Ученый секретарь диссертационного совета В.М. Нечаев

Общая характеристика работы

Актуальность работы. Современный уровень развития технологий формирует высокие требования к надежности функционирования промышленных производств. Каждая непредвиденная остановка выпуска продукции по причине выхода из строя единицы технологического оборудования (ТО) приводит к значительным материальным потерям вследствие недовыпуска продукции, нарушения ритмичности производства, потери дорогостоящего сырья, необходимости проведения ремонтных работ. При этом доля «человеческого фактора» как первопричины аварийной ситуации возросла с 20% в 60-х годах ХХ века до 80% в настоящее время. Специфика многоассортиментных химических производств (МХП), использующих в производстве пожаро- и взрывоопасные, токсичные, высококоррозионные вещества, делает особенно актуальным предотвращение возникновения внештатных ситуаций, развитие которых может привести к серьезным авариям, экологическим катастрофам и человеческим жертвам.

Добиться безаварийной ритмичной работы химико-технологических производств возможно лишь в результате реализации системного подхода к обеспечению надежности функционирования процессов и аппаратов (ПиА) многоассортиментных химических производств на всех этапах жизненного цикла. Использование единого информационного пространства, удовлетворяющего требованиям CALS-технологий, призвано повысить эффективность и надежность работы всех служб, задействованных на различных этапах жизненного цикла технической системы (ТС). Постановка задач оптимального проектирования, планирования и обслуживания МХП; разработка математических моделей функционирования проектируемых объектов и производственных процессов; обоснование подходов к решению поставленных задач дает возможность описать всю технологию создания и эксплуатации технических систем в течение их жизненного цикла.

Методологические основы проектирования многоассортиментных производств, математические формулировки задач календарного планирования выпуска продукции, принципы технической диагностики и организации обслуживания технологического оборудования, методы и алгоритмы решения задач рассматривались в научных публикациях В.В. Кафарова, Л.С. Гордеева, В.В. Макарова, А.Ф. Егорова, С.И. Дворецкого, И.Е. Гроссмана, Г.В. Реклейтиса и других ученых. Основные направления и методики подготовки и обеспечения надежности работы обслуживающего персонала эргатических систем сформулированы в работах В.П.Зинченко, П.Я. Шлаен, Е.С. Полат, Т.Б. Чистяковой, И.Т. Фролова, Ж. Кристенсен, Д. Мейстер, П. Фоули. Значительный вклад в разработку теории и методов оптимального проектирования и управления многоассортиментными химическими производствами внесли сотрудники научной школы "Теория и методы автоматизированного проектирования производств химического и машиностроительного профиля", созданной в Тамбовском государственном техническом университете (ГОУ ВПО ТГТУ) под руководством Е.Н. Малыгина. оборудование многоассортиментный химический ремонт

Анализ отечественных и зарубежных публикаций по проблеме прогнозирования и обеспечения надежности функционирования ПиА МХП приводит к выводу, что предложенные до настоящего времени подходы к ее решению ориентированы на отдельные фрагменты жизненного цикла МХП, не учитывают взаимного влияния задач этапов проектирования и эксплуатации, игнорируют проблему комплексной подготовки и повышения квалификации обслуживающего персонала и не позволяют достаточно корректно прогнозировать и обеспечивать показатели надежности функционирования рассматриваемых производств. Поэтому разработка методологии прогнозирования и обеспечения надежности функционирования ПиА МХП, которая, с одной стороны, учитывала бы технологию создания и функционирования технических систем, обеспечивала бы совместимость отдельных этапов жизненного цикла, а с другой - позволяла снизить влияние человеческого фактора на надежность функционирования ПиА, является, несомненно, актуальной.

Работа выполнялась в соответствии с координационным планом Межвузовской НТП «Теоретические основы химической технологии» на период 1995-2000 г.г.; планами НИР Тамбовского государственного технического университета в 1994-2005 г.г., в том числе № 18/97 «Разработка и внедрение математического и программного обеспечения подсистемы АСУП «Технологическое и организационное обеспечение выпуска продукции Производства дисперсных красителей» (1997-2002 г.г.); программами Министерства образования и науки РФ «Научное, научно-методическое, материально-техническое и информационное обеспечение системы образования»(2000 г.), «Научное, научно-методическое, материально-техническое и информационное обеспечение системы образования» (2001-02 г.г.), «Создание системы открытого образования» (2003 г.), «Развитие информационных ресурсов и технологий. Индустрия образования» (2004 г.), «Развитие научного потенциала высшей школы (2009-2010 годы)»; грантом РФФИ № 06-08-96352-р_центр_а «Разработка теории и методов интеллектуального автоматизированного проектирования производств химического и машиностроительного профиля (разработка новых и перепрофилирование действующих производств)» (2006-07 г.г.).

Объектом исследования в работе являются методы прогнозирования и обеспечения надежности функционирования ПиА на этапах проектирования и эксплуатации МХП.

Предметом исследования являются свойства и особенности функционирования ТО МХП, влияющие на организацию выпуска продуктов и надежность функционирования ПиА; математические модели функционирования и диагностирования ПиА МХП; отказы ТО; влияние деятельности человека-оператора на надежность и эффективность функционирования ПиА.

Целью работы является разработка методологии прогнозирования и обеспечения надежности функционирования ПиА МХП с учетом влияния человеческого фактора. Для достижения цели необходимо:

- исследовать системные связи и закономерности процессов проектирования и эксплуатации МХП, методы повышения надежности функционирования оборудования, методики подготовки специалистов инженерного профиля для промышленных предприятий;

- разработать методику формирования информационно-аналитического регламента МХП, как информационной основы для решения задач обеспечения надежности функционирования ПиА на этапе эксплуатации, а также при последующей реконструкции;

- изучить свойства и особенности функционирования ПиА МХП, разработать математическую постановку задачи проектирования МХП на множестве состояний функционирования, математические модели функционирования и отказов МХП, алгоритм решения задачи;

- разработать математическую постановку задачи технической диагностики состояния технологического оборудования и комплекс математических моделей диагностирования состояния ТО;

- разработать математическую постановку задачи выбора оптимальной стратегии ремонта ТО в условиях неопределенности, математические модели определения возможных сроков проведения ремонтов оборудования и выбора стратегии ремонта в условиях неопределенности, алгоритм поиска оптимального типа планируемого ремонта и сроков его проведения;

- разработать математическую постановку задачи оптимального календарного планирования работы совокупности ТС цеха с учетом проведения планово-предупредительных ремонтов (ППР) оборудования в условиях ограниченности количества ремонтного персонала, математические модели выпуска продукции и автоматизированного построения графика ППР ТО, алгоритм поиска оптимального расписания выпуска продукции и ремонта оборудования в масштабах цеха;

- разработать структуру автоматизированной информационной системы (АИС) непрерывной подготовки специалистов инженерного профиля, которая обеспечит взаимодействие образовательных и промышленных ресурсов как при обучении студентов, так и повышении квалификации обслуживающего персонала предприятий;

- разработать методики удаленного многопользовательского компьютерного доступа к лабораторному и промышленному оборудованию по каналам Интернет;

- разработать постановку задачи проектирования тренажерного комплекса для обучения персонала МХП, математическую модель деятельности оператора ТС;

- разработать модели обучения и тренинга персонала МХП, а также разработки автоматизированных лабораторных практикумов (АЛП) удаленного доступа;

- разработать автоматизированную систему поддержки принятия решений при проектировании и эксплуатации МХП, тренинга персонала МХП, непрерывной подготовки специалистов инженерного профиля.

Научная новизна:

1. Разработана новая методология прогнозирования и обеспечения надежности функционирования ПиА МХП, основанная на формировании информационно-аналитического регламента МХП как единой информационной основы, объединяющей исходную информацию для поддержки принятия решений и оптимизации функционирования ПиА на этапе эксплуатации, а также при последующей реконструкции. Разработанная методология впервые объединяет решение задач основных этапов жизненного цикла МХП с учетом надежности функционирования ПиА и влияния человеческого фактора.

2. Поставлена и решена задача проектирования МХП на множестве состояний функционирования с учетом надежности функционирования ПиА. Разработаны математические модели функционирования и отказов МХП, позволяющие осуществлять прогноз изменения состояний функционирования системы во времени. Критерий оптимальности решения задачи проектирования МХП включает параметр суммарной нормированной эффективности функционирования системы. Разработан алгоритм решения задачи проектирования МХП на множестве состояний функционирования, позволяющий осуществлять поиск не только удовлетворительного, но и оптимального с точки зрения надежности функционирования ПиА варианта аппаратурного оформления МХП.

3. Разработана постановка задачи технической диагностики состояния технологического оборудования, в результате решения которой определяется множество потенциальных состояний диагностируемого объекта, с оценкой вероятностей и времени возникновения отказа. Разработанные математические модели диагностирования состояния ТО для локализации механических отказов учитывают особенности функционирования ПиА МХП и позволяют построить решающие правила для задачи технической диагностики.

4. Впервые поставлена и решена задача выбора оптимальной стратегии ремонта ТО в условиях неопределенности. Разработаны математические модели определения возможных сроков проведения ремонтов оборудования и выбора стратегии ремонта в условиях неопределенности, позволяющие учитывать возможную неточность локализации дефекта и неопределенность времени возникновения отказа оборудования. Разработан алгоритм поиска оптимального типа планируемого ремонта и сроков его проведения, учитывающий целесообразность проведения дополнительного визуального осмотра ремонтируемого узла.

5. Поставлена и решена задача оптимального календарного планирования работы совокупности ТС цеха с учетом проведения ППР оборудования в условиях ограниченности количества ремонтного персонала. Разработаны математические модели выпуска продукции и автоматизированного построения графика планово-предупредительных ремонтов ТО, позволяющие рассчитывать продолжительности состояний функционирования системы в условиях ограниченности количества ремонтного персонала цеха. Критерий оптимальности решения задачи оптимального календарного планирования работы совокупности ТС цеха учитывает затраты на проведение ремонтных работ и штрафные санкции за недовыпуск продукции. Разработан алгоритм поиска оптимального расписания выпуска продукции и ремонта оборудования в масштабах цеха в условиях ограниченности количества ремонтного персонала, основанный на эволюционном методе.

6. Разработана структура АИС непрерывной подготовки специалистов инженерного профиля, позволяющая объединить ресурсы образовательных учреждений и промышленных предприятий для формирования у обучаемых требуемого на производстве множества компетенций, а также обеспечить соответствие работников предприятий современному уровню развития науки и технологий. Впервые разработаны методики удаленного многопользовательского компьютерного доступа к лабораторному и промышленному оборудованию, позволяющие осуществлять его дистанционное использование в учебном процессе и научных исследованиях по каналам Интернет.

7. Осуществлена постановка задачи проектирования тренажерного комплекса для обучения персонала МХП. Разработана математическая модель деятельности оператора ТС, определяющая сценарий тренинга и систему продукций для построения АИС тренинга персонала МХП. Разработана и реализована структура АИС тренинга персонала МХП, впервые позволяющая учитывать особенности функционирования ПиА МХП и обеспечивать требуемый уровень подготовки с целью снижения негативного влияния человеческого фактора на надежность функционирования производства.

Методика исследования основана на использовании методов системного анализа, математического моделирования и оптимизации, теории надежности, теории графов, теории множеств, математического аппарата теории вероятностей, математической статистики и теории вычислительных систем.

Практические результаты работы. На основе предложенной методологии разработаны:

- автоматизированная система проектирования и эксплуатации МХП, позволяющая осуществлять формирование информационно-аналитического регламента МХП, прогнозирование надежности функционирования ПиА МХП, техническую диагностику состояния оборудования, построение календарного плана выпуска продукции и графика ППР оборудования, автоматизированное формирование ведомости дефектов на проведение ремонтных работ. Система успешно внедрена на ОАО «Пигмент» в рамках договора № 18/97 «Разработка и внедрение математического и программного обеспечения подсистемы АСУП «Технологическое и организационное обеспечение выпуска продукции Производства дисперсных красителей» (1997-2002 г.г.)

- АИС непрерывной подготовки специалистов инженерного профиля на примере специализации «Гибкие автоматизированные системы в технологии машин и аппаратов химических производств». Разработанные технологии удаленного доступа к лабораторному и промышленному оборудованию позволили создать комплекс АЛП удаленного доступа и дистанционные базы практической подготовки на базе ОАО «Пигмент» и ЗАО «Завод Тамбовполимермаш», используемые при подготовке студентов и повышении квалификации персонала предприятий.

- АИС тренинга персонала МХП, позволяющая осуществлять обучение и тренинг операторов ТС производства ряда красителей и полупродуктов в штатных и аварийных ситуациях при индивидуальном и групповом режимах управления системой. Разработанные технологии позволяют использовать АИС не только в локальном режиме, но и в дистанционном по каналам Интернет. Отдельные фрагменты созданной АИС для ряда производств ОАО «Пигмент» представлены на сайте www.170514.tstu.ru.

Разработанные автоматизированные системы используются в учебном процессе ТГТУ при подготовке дипломированных специалистов по направлению 240800 "Энерго- и ресурсосберегающие процессы в химической технологии, нефтехимии и биотехнологии", бакалавров и магистров по направлению 150400 "Технологические машины и оборудование".

Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на - Всероссийских конференциях: «Математические методы в химии» (Тула, 1993), «Динамика процессов и аппаратов химической технологии» (Ярославль, 1994), «Перспективные информационные технологии» (Тамбов, 1995), «Компьютерные технологии в науке, проектировании и производстве» (Нижний Новгород, 1999), «Современная образовательная среда» (Москва, 2001-03), «Телематика» (Санкт-Петербург, 2001, 2007-09), Образовательная среда сегодня и завтра (Москва, 2004); Новое поколение систем жизнеобеспечения и защиты человека в чрезвычайных ситуациях техногенного и природного характера (Тамбов, 2006); - на Международных конференциях: «Методы кибернетики химико-технологических процессов» (Москва, 1994), «Математические методы в химии и химической технологии» (Тула, 1996), «Прогрессивные технологии и оборудование в пищевой промышленности» (Воронеж, 1997), «Применение новых технологий в образовании» (Троицк, 1999), «Динамика систем, механизмов и машин» (Омск, 1999), «Методы и средства управления технологическими процессами» (Саранск, 1999), «Новые информационные технологии в университетском образовании» (Новосибирск, 2000), «Информационные технологии и телекоммуникации в образовании» (Москва, 2000), «Математические методы в технике и технологии» (Санкт-Петербург, 2000), «Идентификация систем и задачи управления» (Москва, 2000), «Новые информационные технологии и системы» (Пенза, 2000), «Методы и алгоритмы прикладной математики в технике, медицине и экономике» (Новочеркасск, 2001), «Компьютерные науки и информационные технологии» (Саратов, 2002), «Информационная среда ВУЗа» (Иваново, 2003), «Информационные технологии в образовании» (Москва, 2003), «Образовательные, научные и инженерные приложения в среде LabVIEW и технологии National Instruments» (Москва, 2003, 2005), «Математические методы в химии и технологиях» (Владимир, 1998; Великий Новгород, 1999; Смоленск, 2001; Тамбов, 2002; Ростов-на-Дону, 2003; Воронеж, 2006; Саратов, 2008)

Публикации. По материалам исследований опубликовано 75 печатных работ, в том числе монография, статьи в реферируемых журналах и сборниках, доклады на конференциях различного уровня, учебные пособия и учебно-методические издания, получены свидетельства об официальной регистрации программ для ЭВМ. Все основные научные результаты получены автором. Вклад автора в результаты работ, опубликованных в соавторстве, состоит в постановке задач, разработке теоретических положений, а также в непосредственном участии во всех этапах прикладных исследований.

Структура и объем работы. Диссертация включает введение, пять глав, основные выводы и результаты, список литературы (365 наименований) и приложения. Работа изложена на 362 страницах основного текста, содержит 83 рисунка и 7 таблиц.

Содержание работы

Во введении обоснована актуальность темы диссертации, сформулированы цели и задачи работы, показана научная новизна и практическая ценность результатов, приведена структура диссертации и перечень вопросов, рассматриваемых в главах и приложениях.

В первой главе «Состояние вопроса прогнозирования и обеспечения надежности функционирования процессов и аппаратов» рассмотрены структура жизненного цикла МХП, методы прогнозирования надежности функционирования ПиА на стадии проектирования, вопросы технической диагностики состояния и организации оптимального технического обслуживания ТО, а также направления снижения влияния человеческого фактора на надежность функционирования ПиА.

При определении методов, подходов и направлений прогнозирования и обеспечения надежности функционирования ПиА в работе проведен анализ структуры жизненного цикла МХП, который включает этапы проектирования, монтажа и эксплуатации с последующей реконструкцией или утилизацией системы. Рассматриваемый класс ТС относится к эргатическим системам, а, следовательно, необходим учет влияния человеческого фактора на функционирование МХП. Надежность функционирования ПиА МХП прогнозируется и закладывается на этапе проектирования при выборе аппаратурного оформления ТС и обеспечивается в процессе монтажа и последующей продолжительной эксплуатации системы. В работе рассматриваются два ключевых, с точки зрения надежности функционирования ПиА, этапа - проектирование и эксплуатация. При этом предполагается, что монтаж осуществляется в соответствии с требованиями проектно-конструкторской документации и нормативами на проведение работ.

В ходе решения задач проектирования МХП исходная информация D, сосредоточенная в техническом задании в виде ассортимента и плановых объемов производства; технологических регламентов выпуска продуктов; парка технологического оборудования предприятия и оборудования, планируемого к приобретению; показателей надежности функционирования оборудования (интенсивности отказов и восстановления, диагностируемые параметры и др.) преобразуется в информационно-аналитический регламент R действующего МХП. Понятие информационно-аналитического регламента (ИАР) вводится для централизованного описания информации о создаваемой технической системе для использования при решении задач последующих этапов ее жизненного цикла. ИАР представляет собой информационный комплекс, содержащий модули описания следующих характеристик МХП: общая информация о системе; информация о каждом продукте; информация о каждой аппаратурной стадии; информация о каждом аппарате системы; информация о маршрутах выпуска продукции «продукт-аппарат»; модели деятельности оператора в штатных и аварийных ситуациях.

При эксплуатации МХП для каждого планируемого периода дополнительно поступают данные об ассортименте и объемах выпуска продукции. В ходе решения задач этапа эксплуатации МХП формируется календарный план выпуска продукции и график ППР ТО. При этом необходимо учитывать наличие возмущений, вызванных внешней средой и аварийными выходами из строя технологического оборудования, что приводит к многократному решению задач в течение планируемого периода. Кроме того, необходимо учитывать влияние человеческого фактора HF на надежность работы системы. Поэтому важнейшим направлением повышения надежности функционирования ПиА МХП является непрерывная подготовка специалистов, как во время базового обучения, так и при последующем повышении квалификации. Наличие в ИАР информации о надежности оборудования, ремонтных и диагностических характеристиках, моделей деятельности оператора в различных условиях и другие позволяют успешно ставить и решать задачи, возникающие на этапе эксплуатации МХП. На основании представленной структуры жизненного цикла МХП была предложена следующая общая стратегия прогнозирования и обеспечения надежности функционирования (рисунок 1). В соответствии с принятой стратегией прогнозирования и обеспечения требуемого уровня надежности функционирования ПиА МХП был проведен анализ отечественных и зарубежных научных публикаций, который позволил сформулировать следующие направления исследований:

1. Рассматриваемый класс МХП (органических красителей, промежуточных продуктов, стабилизаторов и антипиренов, ускорителей вулканизации, лакокрасочных материалов, химических реактивов, синтетических лекарственных средств и т.п.) обладает особенностями, которые необходимо учитывать при проектировании и эксплуатации.

2. Решение задачи проектирования МХП заключается в определении оптимальной технологической и организационной структуры ТС и ее аппаратурного оформления, которые позволят организовать выпуск продукции в заданном объеме и ассортименте за отведенное время. Представленные в обзоре постановки задач проектирования МХП не учитывают надежность работы ТС при выборе оптимальных вариантов аппаратурного оформления. Решение задач данного этапа позволит формировать ИАР МХП, необходимого для решения задач эксплуатации, управления и обслуживания ТС.

3. Получение необходимой информации о ходе технологического процесса и своевременное распознавание состояния функционирования МХП может быть осуществлено только в результате решения задачи технической диагностики отказов оборудования в процессе его эксплуатации. Это в совокупности с проведением планового технического обслуживания позволит проводить мероприятия предупредительного характера и осуществлять непосредственный контроль за текущим состоянием оборудования, оперативно реагируя на смену состояний его функционирования.

4. Решение одной из важнейших задач этапа эксплуатации МХП - оптимального календарного планирования выпуска продукции заданного объема и ассортимента на совокупности ТС в установленные плановыми заданиями сроки, относится к классу экстремальных комбинаторных задач теории расписаний. Решение данной задачи в общем виде отсутствует. В литературе приводятся решения для простейших случаев, которые имеют в основном теоретическое значение и неприменимы для реальных МХП.

5. Существенное влияние на выпуск продукции оказывает надежность работы оборудования, обеспечиваемая на этапе эксплуатации прежде всего за счет проведения своевременного технического обслуживания, а также оперативного и качественного проведения ремонтных работ.

Рисунок 1. Задачи прогнозирования и обеспечения надежности функционирования ПиА МХП

Решение задачи оптимального календарного планирования работы МХП невозможно без учета сроков проведения планово-предупредительных ремонтов, а также возможности непредвиденного выхода из строя оборудования с учетом неопределенности локализации отказа и степени его развития.

6. Рассматриваемые МХП относятся к классу эргатических ТС, надежность и эффективность функционирования которых во многом обеспечивается качеством выполнения человеком-оператором своих функций. Моделирование деятельности человека-оператора, анализ его взаимодействия с ТС, выявление возможных ошибок, позволяет еще на этапе проектирования технической системы учесть влияние человеческого фактора на надежность ее работы. Разработка подходов, технологий и методик повышения надежности работы человека-оператора за счет создания на этапе проектирования МХП автоматизированных информационных систем обучения и тренинга персонала является актуальным и востребованным для предприятий химического и машиностроительного профиля.

7. Современные высокотехнологичные МХП предъявляют высокие требования как к базовой подготовке специалистов инженерного профиля, так и постоянному повышению их квалификации в процессе трудовой деятельности на предприятиях. Разработка необходимых методик и технологий создания автоматизированных лабораторных практикумов, дистанционных производственных баз практики, компьютерных тренажеров, мультимедийных средств обучения является важнейшим направлением повышения надежности функционирования ПиА МХП за счет снижения негативного влияния человеческого фактора.

Вторая глава «Прогнозирование надежности функционирования процессов и аппаратов многоассортиментных химических производств на стадии проектирования» содержит математическую формулировку задачи проектирования МХП на множестве состояний функционирования ПиА, которая позволяет проводить выбор аппаратурного оформления системы, не только удовлетворяя ограничению на вероятность безотказной работы системы, но и осуществлять поиск оптимального решения с учетом показателя эффективности функционирования производства в случае возможных неисправностей технологического оборудования. Также приведен алгоритм решения задачи проектирования МХП, опирающийся на автоматизированную систему поддержки прогнозирования надежности функционирования ПиА МХП.

Представим МХП () как совокупность упорядоченной последовательности технологических процессов производства () одного или нескольких продуктов и множества аппаратурных стадий (), объединенных системой материальных (), энергетических () и информационных () связей, необходимых и достаточных для производства ассортимента выпускаемой продукции () под управлением человеческого фактора ().

(1)

Множество технологических процессов, реализуемых на МХП, является упорядоченным и образовано как объединение упорядоченных множеств технологических процессов выпуска каждого продукта - . Последовательность выпуска продуктов может меняться в зависимости от конкретного задания на производство в течение определенного планируемого периода.

Технология выпуска отдельного продукта на МХП может быть представлена в виде графа , где - множество вершин, соответствующих подмножеству аппаратурных стадий , задействованных в выпуске данного продукта; - множество дуг, определяющих маршрут движения продукта. При этом каждой вершине графа ставится в соответствие таблица длительностей технологических операций , проводимых при реализации технологического процесса . Дуга графа определяет маршрут, вид транспорта и время, необходимое для передачи продукта с одной стадии на другую.

Технологические операции , которые могут быть реализованы последовательно или совместно в одном или нескольких параллельно работающих аппаратах, представляют собой аппаратурную стадию МХП.

На этапе проектирования одной из основных задач является задача выбора аппаратурного оформления МХП. Именно на данном этапе закладывается надежность функционирования ПиА МХП. Для решения данной задачи необходима разработка и построение математических моделей функционирования и отказов МХП. Создание таких моделей предполагает введение множества и построение графа состояний функционирования системы. Для сложной технической системы введение переменной состояния функционирования и множества ее значений осуществляется следующим образом: систему необходимо разбить на элементы и определить множество состояний их работоспособности (МСР); необходимо построить надежностную структурную схему системы и ввести для нее МСР; для характеристики нарушения условий эксплуатации системы, ошибок обслуживающего персонала, недопустимых изменений параметров окружающей среды задают множество воздействий (МВ); на МСР и МВ вводят множество состояний функционирования (МСФ) ТС - .

При реализации данных этапов необходимо в полной мере использовать всю информацию о системе и условиях ее эксплуатации. Если число элементов множества велико, то исследование проводится в наиболее важных для ее работы состояниях - критические состояния (функционирование в которых может привести к значительному ущербу), а также в наиболее вероятных состояниях для процесса эксплуатации.

Обозначим МСР -го элемента схемы через . В общем случае:

 (2)

где - состояния -го элемента в результате нарушения -го вида. На основе структуры системы, множеств элементов и признаков различия состояний работоспособности строится МСР , т.е.

где - число элементов

Для учета изменения условий эксплуатации МХП, ошибок обслуживающего персонала, различных воздействий на систему извне следует ввести множество воздействий, которые изменяются под влиянием процессов, происходящих за пределами системы. На основе множеств и формируется множество состояний функционирования . По аналогии с МСФ системы -. Опираясь на множества , сведения о надежности функционирования ПиА и организации ремонта строится модель отказов системы, представляемая в виде графа изменения состояний функционирования системы , где МСФ- множество вершин; - множество дуг графа.

Каждой дуге графа ставится в соответствие интенсивность перехода системы из -го состояния в -ое (интенсивности отказов оборудования и восстановления ). В каждом из возможных состояний функционирования МХП будет находиться с определенной вероятностью .

Сформулируем постановку задачи проектирования на МСФ. Для заданного числа стадий МХП и способа взаимодействия их основных аппаратов при выпуске каждого продукта найти такие значения



при которых критерий

,

достигает максимума и выполняются соотношения математических моделей функционирования и отказов МХП и ограничения на:

- рабочие размеры аппаратов стадий системы;

- сумму продолжительностей выпуска продуктов;

- изменение характеристик режима обработки партий продуктов на стадиях системы;

- вероятность безотказной работы системы - .

Здесь - рабочий объем аппарата стадии jJ_bJ_d; - определяющий геометрический размер аппарата стадии jJ_s; J_b - множество номеров стадий, где основными аппаратами являются емкости с перемешивающими устройствами и без них; J_s - множество номеров стадий, где основными аппаратами являются фильтры и сушилки; J_dJ_s - множество номеров стадий, где основными аппаратами являются сушилки периодического действия (роторные вакуумные); Q_i - заданный объем выпуска продукта; L_j - количество аппаратов на стадии; R_ij -показатель изменения размера партии на стадии, (R_ij=1 - размер партии не меняется, R_ij=k, k >1 - партия дробится на k равных порций, которые обрабатываются последовательно, R_j=1/k, k >1 - происходит объединение и совместная обработка k целых партий); p_ij- указатель характера обработки партий продукта (p_ij=0 - каждый аппарат стадии j принимает и обрабатывает партии продукта целиком и аппараты работают со сдвигом по времени, p_ij=1 - в аппаратах стадии синхронно обрабатываются равные доли партии -1/L_j часть в каждом); - суммарная нормированная эффективность функционирования системы при выпуске -го продукта ; - капитальные затраты; - затраты на сырье; - эксплуатационные затраты; i - номер выпускаемого продукта из ассортимента I; j - номер стадии МХП.

В данной работе в качестве критерия оптимальности решения задачи проектирования на множестве состояний функционирования, учитывающего изменение значений показателей надежности функционирования на этапе эксплуатации, предлагается использовать «условную» прибыль, определяемую как разность суммы, полученной от реализации продукции, и затрат на ее производство (капитальные, эксплуатационные и затраты на сырье). Затраты, которые при изменении варьируемых параметров остаются постоянными, не учитываются.

(3)

где - состояние функционирования МХП при выпуске -го продукта; - число состояний функционирования МХП при выпуске -го продукта; - изменение вероятности нахождения системы в -ом состоянии; -эффективность функционирования МХП в -ом состоянии; - множество состояний функционирования при производстве -го продукта; - стоимость единицы -го продукта; - нормативный коэффициент окупаемости.

Для прогнозирования надежности ПиА МХП необходимо иметь информацию о надежности используемого оборудования, что связано со сбором и анализом статистической информации. Автоматизированная система поддержки прогнозирования надежности функционирования ПиА МХП включает три составные части:

1. Серверная часть. Состоит из базы данных ТО; приложений, осуществляющих анализ поступающих данных, поддерживающих целостность системы и обмен данными с программами пользователя, а также вэб-интерфейса.

2. Клиентская часть. В задачи клиента входит обеспечение взаимодействия пользователя с сервером посредствам протокола связи.

3. Протокол передачи данных. Он представляет собой язык запросов, обеспечивающий взаимосвязь серверной и клиентской частей.

Представленная структура системы позволяет осуществлять сбор информации о работе технологического оборудования в различных условиях эксплуатации на промышленных предприятиях с целью прогнозирования показателей его надежности при решении задачи проектирования МХП.

Алгоритм решения задачи проектирования МХП на множестве состояний функционирования опирается на автоматизированную систему поддержки прогнозирования надежности функционирования ПиА. Алгоритм включает на первом этапе проверку адекватности технического задания возможностям производства на основании сформулированных условий проектируемости МХП. Выбор наилучших значений варьируемых параметров осуществляется по критерию (3). При этом оптимизация проводится по условию минимизации затратной составляющей критерия. При проведении анализа значений показателей надежности функционирования стадий МХП выявляются наиболее "слабые" стадии. После чего осуществляется варьирование типа и числа аппаратов на данных стадиях и выбираются оптимальные значения.

Сравнение аппаратурного оформления реальных МХП с вариантами, полученными в результате проведенных расчетов, показали целесообразность использования разработанных моделей и алгоритма, как с точки зрения достижения оптимальных решений, так и сокращения времени расчета.

Таблица 1. Результаты расчета

	Стадия № 4
Стадия № 6	один аппарат	один аппарат	два аппарата
один аппарат	340 220	356 225	359 218
один аппарат	353 228	369 229	372 215
Два аппарата	350 227	366 * 234	369 227

верхняя строка - капитальные затраты, нижняя - «условная» прибыль

Результаты расчетов проиллюстрированы на примере МХП, предназначенного для производства четырех марок красителей (ОАО «Экохимпроект», г. Тамбов). Система включает шестнадцать стадий, основными аппаратами которых являются: емкостные аппараты с перемешивающим устройством; фильтр-прессы (две стадии) и сушилка. На основании расчета вероятности безотказной работы каждой стадии ТС был сделан вывод о наиболее "слабых" стадиях с точки зрения показателей надежности функционирования ТО (стадия № 4 и стадия № 6). Для них исследовалась возможность снижения интенсивности отказов за счет установки более надежного оборудования (но и более дорогостоящего), а также за счет резервирования уже существующего. Оценка целесообразности данных мероприятий проводилась на основании расчета "условной" прибыли (таблица 1). Учет показателей надежности функционирования МХП на стадии проектирования целесообразен как вследствие улучшения эксплуатационных характеристик системы и повышения стабильности работы, так и по причине повышения прибыли (6% в единицах "условной" прибыли для данной ТС).

Представленные в данной главе математическая постановка задачи проектирования МХП на множестве состояний функционирования и структура системы сбора, анализа и представления информации о надежности ПиА позволяют осуществлять прогнозирование надежности функционирования систем рассматриваемого класса на стадии проектирования с последующим формированием их ИАР.

В третьей главе «Техническая диагностика состояния технологического оборудования и выбор оптимальной стратегии его ремонта» рассматриваются постановка задачи технической диагностики состояния технологического оборудования, математические модели диагностирования состояния ТО, структура экспертной системы технической диагностики ТО, а также математическая модель определения возможных сроков проведения ремонта, постановка задачи выбора оптимальной стратегии ремонта ТО в условиях неопределенности и алгоритм ее решения.

Постановка задачи технической диагностики состояния оборудования МХП формулируется следующим образом. Необходимо найти решающее правило , отображающее входное множество диагностических признаков во множество потенциальных состояний диагностируемого объекта :

(4)

(5)

(6)

(7)

при выполнении соотношений в виде математических моделей диагностирования состояния ТО и ограничения на минимальную вероятность реализации диагноза:

, (8) (9)

Здесь - множество диагностических признаков объекта, характеризующих состояние его функционирования для заранее определенного множества диагнозов; - ограниченное подмножество вероятных диагнозов; - вероятность -го диагноза; - индекс множества вероятных диагнозов; - число предопределенных диагнозов; - число диагнозов подмножества ; - уровень ограниченного подмножества диагнозов .

Вследствие широкого распространения в МХП емкостного технологического оборудования в работе рассматриваются основные аспекты построения математических моделей диагностирования состояния (ММДС) ТО различных типов на примере отдельных узлов реактора с перемешивающим устройством. Разнообразие ММДС ТО обусловлено конструктивными и эксплуатационными особенностями диагностируемого узла, различным характером проявления нарушений его нормального функционирования и спецификой получения и представления данных об отказах. Предлагается применять следующие ММДС ТО для диагностики механических отказов: 1. В виде таблиц неисправностей; 2. Четкие лингвистические; 3. Нечеткие лингвистические; 4. В виде нечеткой нейронной сети (ННС).

В работе приведены примеры первых двух типов ММДС ТО для редукторов и уплотнений реактора с перемешивающим устройством. ММДС ТО с использованием нечетких диагностических правил записываются:

ЕСЛИ X_n ЕСТЬ ТО ЕСТЬ B_l. (10)

Нечеткие лингвистические переменные и в предпосылках и заключениях диагностических правил представляются нечеткими подмножествами и из универсальных множеств и .

; (11)

(12)

(13)

Здесь k- элемент множества возможных состояний ТО; l - потенциально дефектный элемент диагностируемого объекта; - лингвистическая переменная, характеризующая признак дефекта; - субъективная вероятность диагноза , оцененная по признаку X_n, которая может принимать значение из определенного ряда лингвистических переменных.

Каждое нечеткое диагностическое правило формирует элементарную причинно-следственную связь между признаком и диагнозом в виде нечеткого бинарного отношения. Отношения объединяются в группы и заносятся в базу данных экспертной системы. Оценка k-го диагноза по заданному признаку осуществляется с использованием композиционного правила вывода. Оценки диагнозов по комплексу признаков вычисляются с использованием операции пересечения нечетких множеств.

При наличии достаточного количества статистической информации о дефектах оборудования используются ММДС ТО, основанные на нечетких нейронных сетях. При этом построение диагностических правил и их оптимизация осуществляется автоматически. Каждое диагностическое правило представлено в виде нечеткого кластера, образованного соответствующими функциями принадлежности второго слоя ННС. Нечеткие диагностические правила имеют вид:

ЕСЛИ ( ЕСТЬ ) И … И ( ЕСТЬ ) ТО.(14)

Разработка ММДС ТО осуществлялась на основании собранной статистической и экспертной информации о поведении оборудования и отдельных его узлов в различных условиях промышленной эксплуатации. Представленные в работе ММДС ТО используются для формирования базы знаний экспертной системы (ЭС) диагностирования работы узлов реактора периодического действия с перемешивающим устройством. Для решения проблемы технической диагностики состояния ТО необходимо создавать систему с привлечением экспертных оценок, позволяющую оперировать нечеткими категориями и проводить «приближенные рассуждения». База знаний ЭС содержит ММДС ТО. В базе данных находится информация о предельных значениях диагностических параметров; нечеткие бинарные отношения; весовые коэффициенты ННС; экспертные оценки времени до отказа; методы диагностирования. Подсистема приобретения знаний ЭС позволяет обрабатывать диагностическую информацию, полученную в результате опроса экспертов с расчетом средневзвешенных оценок субъективных вероятностей отказов по отдельным диагностическим признакам. Кроме того, имеется возможность автоматического извлечения диагностических правил с помощью генетического алгоритма и их оптимизации с использованием нейрокомпьютинга.

В результате решения задачи технической диагностики ТО проводится локализация возможных дефектов и оценка степени их развития с целью выбора оптимальной стратегии ремонта (ОСР) ТО в условиях неопределенности. Постановка задачи выбора ОСР ТО в условиях неопределенности формулируется следующим образом.

Необходимо найти такое время начала планируемого ремонта и тип планируемого ремонта , при которых условные затраты на проведение ремонтных работ будут минимальны:

(15)

при выполнении уравнений связи в виде математических моделей определения возможных сроков проведения ремонтов ТО, выбора стратегии ремонта в условиях неопределенности и следующих ограничений на: время проведения ремонта ; количество имеющихся запасных частей l-ой детали; количество привлекаемых ремонтников; максимально возможные затраты на приобретение запасных частей .

Математическая модель определения возможных сроков проведения ремонтов ТО строится на основании различных оценок времени до неизбежного отказа оборудования - . Рассматриваются следующие возможные варианты проведения ремонта ТО: после выпуска продукта во время проведения ППР; после выпуска продукта с проведением внепланового ремонта; после выгрузки одной из партий без потерь сырья; после выгрузки одной из партий с потерей сырья; после выпуска текущей партии с потерей сырья; сразу после первичного отказа; после выгрузки одной из партий без остановки МХП.

Математическая модель выбора стратегии ремонта учитывает возможную неточность локализации дефекта и неопределенность времени возникновения отказа ТО в условиях развития потенциально опасного дефекта:

1. Точная локализация элемента, вызвавшего первые симптомы отказа и неопределенность времени возникновения отказа.

Для любого времени планируемого ремонта t существует тип ремонта w, при котором затраты на его проведение в это время будут минимальны

(16)

затраты на ремонт:

(17)

где - стоимость заменяемых деталей; - затраты на разборку/сборку узла; - затраты, связанные с потерями сырья и энергии; - уменьшение прибыли в результате простоя на ремонт; - бинарные переменные, описывающие учет данных затратных составляющих.

Поскольку при планировании ремонта на время t имеется вероятность отказа раньше этого времени, начиная с момента появления первых симптомов отказа , то затраты , которые в среднем будут необходимы для ремонта, планируемого на время t, будем определять по следующей формуле:

(18)

где первое слагаемое представляет собой часть затрат, необходимых в случае, если преждевременный отказ не происходит и не проводится аварийный ремонт, второе слагаемое представляет собой другую часть условных затрат, необходимых в случае проведения аварийного ремонта. Дробь второго слагаемого - затраты на ремонт при преждевременном отказе, которые в среднем могут потребоваться в условиях увеличения вероятности его возникновения.

Таким образом, при точной локализации потенциально опасного дефекта l, и неопределенном времени отказа узла оборудования, оптимальное время планируемого ремонта будем определять по следующей формуле:

(19)

2. Потенциально опасный дефект локализован неточно.

2.1 Без дополнительного визуального осмотра (ДВО).

Средние затраты на проведение ремонтных работ в условиях неопределенности будем определять следующим образом:

(20)

Оптимальное время планируемого ремонта в условиях неопределенности локализации потенциально опасного дефекта и времени возникновения отказа определим по формуле:

(21)

2.2 С дополнительным визуальным осмотром.

Время ДВО определяется следующим образом:

, (22)

где - эффект, получаемый от ДВО.

Алгоритм решения задачи технической диагностики состояния ТО основан на использовании экспертной системы с набором алгоритмов распознавания технического состояния оборудования. Для локализации потенциально опасного дефекта ТО экспертная система использует логический вывод по ММДС ТО четырех различных типов. Приводятся алгоритмы построения ММДС ТО и локализации его механических отказов. Алгоритмы учитывают особенности функционирования МХП и позволяют осуществить построение решающих правил задачи технической диагностики.

Алгоритм решения задачи выбора оптимальной стратегии ремонта ТО в условиях неопределенности основан на предположении, что при решении задачи технической диагностики с определенной степенью вероятности локализован элемент, вызвавший первые симптомы отказа объекта диагностирования и получена нечеткая экспертная оценка времени возникновения отказа. Факторы неопределенности выражаются временем возникновения отказа и неточной локализацией элемента, подлежащего ремонту. Алгоритм включает следующие этапы: выбор первого элемента, потенциально являющегося причиной появления первых симптомов отказа; формирование возможных вариантов проведения планируемого ремонта; расчет календарного плана и ППР цеха для каждого варианта проведения ремонтных работ с получением составляющих затрат на ремонт; расчет суммарных затрат на ремонт и уменьшение пространства поиска оптимального решения; расчет оптимального времени планируемого ремонта для текущего потенциально дефектного элемента; проверка списка оставшихся элементов;определение времени планируемого ремонта, оптимального с точки зрения всех элементов; определение целесообразности проведения дополнительного визуального осмотра с разборкой узла и времени его проведения.

Постановка и совместное решение задач технической диагностики состояния ТО и выбора оптимальной стратегии его ремонта позволяет не только выявить возникающий дефект, но и учесть возможную неточность его локализации и неопределенность времени возникновения отказа оборудования в условиях развития потенциально опасного дефекта.

...