ПРОГНОЗУВАННЯ ВІДМОВ СИСТЕМ АВТОМАТИЧНОГО УПРАВЛІННЯ ГАЗОПЕРЕКАЧУЮЧИМИ АГРЕГАТАМИ НА ОСНОВІ
В даний час в Україні здійснюється перехід від реєстрації факту, що відбувся, до використання інженерних методів попереднього аналізу та дослідження об'єктів підвищеного ризику з метою попередження аварій. Інтенсивно ведуться роботи у сфері забезпечення безпеки експлуатації технічних систем, розробляються методики, спрямовані на визначення надійності технічних систем, оцінку ризику, удосконалюється законодавча та нормативна база.
Актуальність завдання надійності викликана як зростанням складності виробництва із застосуванням нових технологій, так і великими структурними змінами в економіці країни, що призвели до збою у сфері фінансування, високим прогресуючим рівням зносу та старіння основних фондів, падінню технологічної та виробничої дисципліни та зниженню кваліфікації персоналу, перенесенням. термінів ремонту та заміни обладнання, спрощення регламентного обслуговування.
В останні роки проводяться спеціальні дослідження з оцінки ризику та безпеки виробництв. Широкомасштабна оцінка безпеки підприємств промисловості проводиться з метою доповнення існуючого підходу та встановлення більш обґрунтованих критеріїв [6].
Єдина система газопостачання (ЕСГ) України є унікальною за масштабами виробничих потужностей, організаційною структурою, природно-кліматичними умовами функціонування, технологічною специфікою та іншими показниками. Саме масштаби ЄСГ та її першорядна роль енергетиці та економіці визначають виняткову значимість проблеми її надійності.
ДПА є ключовим елементом усієї газотранспортної системи, тому роль управління, діагностування, контролю та захисту ДПА покладена на систему автоматичного управління (САУ). Стабільність усієї газотранспортної системи(ГТС) багато в чому залежить від надійності та безпеки роботи газоперекачувального обладнання та систем їх управління.
Зважаючи на величезну кількість ДПА та САУ ДПА у складі ГТС країни, розвитком конкурсної програми з модернізації та заміни обладнання при обмежених ресурсах, актуальність завдання оцінки та прогнозування технічного стану об'єктів ГТС не піддається порівнянню.
У технічній діагностиці прогнозування технічного стану об'єкта полягає в оцінці його можливого стану на певний певний момент часу в майбутньому на підставі відомої інформації про зміни, що відбувалися в минулому, та результатів визначення фактичного стану в даний час [7].
F(Z, t) = A(Z, t) + X(Z, t),
де A(Z, t); X(Z, t) – відповідно детермінована та випадкова складові процесу.
Якщо ступінь впливу другої складової у вираженні незначна, процес зміни стану об'єкта описують як детермінований, інакше його слід розглядати як випадковий. Вибір того чи іншого підходу провадиться за результатами аналізу зовнішніх умов та режимів використання об'єкта.
Таким чином пояснюється використання у технічному прогнозуванні двох принципів – детермінованого (аналітичного) та ймовірнісного. У першому випадку результатом прогнозу є безпосередні значення параметрів, у другому – їх імовірнісні оцінки [7].
Для розв'язання задачі прогнозування час використання об'єкта поділяють на два інтервали: T1 – інтервал спостереження за станом об'єкта (у минулому та теперішньому) та T2 – інтервал, на якому здійснюється прогнозування (у майбутньому). Чим більший інтервал T1, тим більше обсяг інформації про характер процесу зміни стану об'єктаі тим достовірніший прогноз. Однак збільшення інтервалу спостереження призводить до збільшення витрат, пов'язаних з експериментальними дослідженнями та опрацюванням результатів діагностування. Достовірність прогнозу також залежить від заданого часу в області T2 [7].
При розв'язанні задачі детермінованого прогнозування в прямій постановці характеристиками, що шукаються, є значення діагностичних параметрів. Оскільки отримання аналітичних залежностей і формування класів за великої кількості діагностичних параметрів пов'язане зі значними складнощами, для прогнозування встановлюють їх мінімум із умови забезпечення необхідної достовірності прогнозу. Насправді використовують зазвичай один діагностичний параметр – визначальний чи узагальнений (як, наприклад, індекс технічного стану). Якщо не вдається встановити одну визначальну діагностичну ознаку для об'єкта в цілому, прогнозування проводять за його елементами, всіма або найбільш відповідальними. У цьому випадку працездатність об'єкта в області T2 оцінюється найгіршим з отриманих результатів.
Завдання ймовірнісного прогнозування зводиться оцінки показників надійності об'єкта в задані моменти часу області T2. При цьому процедура прогнозування та достовірність одержуваних результатів великою мірою визначаються обсягом вихідної інформації про надійність об'єкта та його елементів. Найбільш універсальним є метод прогнозування, що базується на контролі діагностичних параметрів.
При випадковому характері зміни стану об'єкта і, отже, його діагностичних параметрів імовірнісний прогноз може бути розрахований лише за результатами спостережень за групою однакових об'єктів, що працюють в однакових або схожих умовах. В основі розрахунку лежить та обставина,що характеристики положення випадкового процесу є невипадковими функціями часу.
Таким чином, прогнозування проводиться у два етапи. На першому етапі розраховується прогноз для математичного очікування та дисперсії визначальної діагностичної ознаки на заданий момент часу в області T2. На другому етапі за цими значеннями розраховується можливість безвідмовної роботи, або можливість відмови об'єкта.
Якщо при ймовірнісному прогнозуванні не вдається встановити один визначальний діагностичний параметр об'єкта в цілому, прогнозування проводять за його елементами. І тут показники надійності об'єкта у сфері T2 розраховуються залежно від виду структурної логічної схеми об'єкта.
Пропонується підхід до визначення ступеня ризику відмови обладнання, що дозволяє з найбільшою достовірністю оцінювати та прогнозувати технічний стан об'єкта. Цей підхід є свого роду продовженням до методики оцінки технічного стану об'єкта за допомогою індексу технічного стану (ІТС) [1].
Оцінка технічного стану полягає в системі показників, конфігурація якої пов'язані з структурою устаткування. На основі цієї інформації формується єдина база даних для оцінки, яка враховує вплив різнорідних параметрів та різних структурних одиниць на обладнання загалом. Кількісною оцінкою технічного стану обладнання є безрозмірна числова величина, яка називається ІТС і виходить внаслідок виконання певного алгоритму [1]. Розмір ІТС характеризує стан об'єкта з погляду відповідності його параметрів нормативним значенням з урахуванням значимості (ваги) кожного параметра.
Параметром є паспортна характеристика обладнання абохарактеристика, одержувана внаслідок діагностики чи огляду устаткування. Для того щоб отримати безрозмірний ІТС, кількісні та якісні значення параметрів переводяться в цілі численні дискретні значення, які відображають ступінь відповідності параметра його номіналу.
Оцінка технічного стану обладнання включає кілька етапів, представлених у вигляді схеми (рис. 1).
Мал. 1. Етапи оцінки технічного стану
У роботі [1] як шкала для ІТС запропонована 100-бальна шкала, де 100 – найкраща відповідність номіналу, 0 – найгірша. Відповідно до цієї шкали визначається технічний стан і, відповідно, її надійність, як елемента системи, так і системи в цілому.
Усі розраховані ІТС заносяться до загальної бази даних щодо аналізу та розробки відповідних заходів залежно від значення ІТС. Після виконання рекомендованих заходів продовжується моніторинг параметрів та здійснюється перерахунок ІТС. Таким чином, згідно з методикою модель оцінки технічного стану постійно коригується та вдосконалюється, дозволяючи розраховувати ІТС з максимальним ступенем достовірності.
Таким чином, ІТС - комплексна оцінка, що інтегрує у своїй сукупності вплив усіх необхідних факторів. ІТС відстежує поточний стан елемента, тобто детермінований процес зміни стану об'єкта. Однак за допомогою ІТС немає можливості відстежити раптову відмову елемента (випадковий процес).
На рис. 1 за період 0-с ІТС змінився з a до b по деякій кривій. Подібна зміна стану досить легко діагностувати на практиці, оскільки вона змінюється поступово та закономірно. Однак це ідеалізована ситуація, яка докорінно відрізняється від ділянки, де відбуваєтьсяРаптовий миттєвий стрибок ІТС з b до 0. Саме прогнозування моменту x(c; b) становить найбільший інтерес.
Мал. 2. Графічне пояснення
В даний час багато заводів-виробників як основна з технічних характеристик дають напрацювання на відмову. Це опорна величина для прогнозування відмов. Однак ця величина має ідеалізовану основу, тому що використовується загальна статистика, яка не враховує конкретних умов експлуатації об'єкта. Такої точності практично недостатньо для достовірного прогнозування відмов устаткування. Як приклади таких умов можна виділити монтаж, кліматичні умови, вібрація, шуми, наведення електромагнітного поля та інше. Навіть від місця, яке займе цей елемент у загальній системі, залежатиме величина напрацювання на відмову.
Таким чином, якщо для одного випадку (експлуатація на виробництві 1) на елемент буде впливати безліч умов A, то для іншого випадку (експлуатація на виробництві 2) на такий же елемент буде впливати безліч умов B.
Для вирішення подібної проблеми (завдання ймовірнісного прогнозування) пропонується наступний підхід. Необхідно на конкретному підприємстві, що експлуатує, вести приватну статистику відмов протягом усього життєвого циклу елемента для розрахунку ступеня ризику – ймовірності настання відмови. Таким чином, ми отримаємо величину ризику безпосередньо для конкретної нагоди, тим самим максимально наблизивши її до справжнього значення. Слід зазначити, що рівень ризику – величина стала, але конкретних умов виробництва вона різна. Слід зазначити, що запропонований підхід є особливо прийнятним для газотранспортної сфери у зв'язку з великою протяжністю та числом одиниць уніфікованого.обладнання.
Під ступенем ризику слід розуміти очікувану частоту чи можливість виникнення відмови устаткування. Застосування поняття ступінь ризику, таким чином, дозволяє переводити небезпеку до розряду вимірюваних величин. Ступінь ризику фактично є мірою небезпеки. Слід зазначити, що рівень ризику також є безрозмірною величиною в межах від 0 до 100, що вносить додаткову перевагу при спільному використанні з ІТС.
В результаті комплексного використання двох поданих величин (ІТС та ступінь ризику) для оцінки та прогнозування технічного стану об'єктів буде забезпечена повна інформаційна підтримка прийняття рішень, спрямованих на скорочення кількості відмов обладнання. На цій основі здійснюватиметься планування, облік виконання робіт та загалом вибір стратегії підвищення надійності.
Рецензенти:
Іванов О.О., д.т.н., професор кафедри "Автоматизація машинобудування", Нижегородський державний технічний університет ім. Р.Є. Алексєєва, м. Нижній Новгород;
Кретінін О.В., д.т.н., професор кафедри "Автоматизація машинобудування", Нижегородський державний технічний університет ім. Р.Є. Алексєєва, м. Нижній Новгород.