Лекция Работоспособность. Надежность машин и оборудования обеспечивается не только в условиях эксплуатации, но и в не меньшей мере зависит от качества организации технического обслуживания и ремонта.
 Скачать 0.54 Mb.
|
|
Надежность машин и оборудования обеспечивается не только в условиях эксплуатации, но и в не меньшей мере зависит от качества организации технического обслуживания и ремонта. Работоспособность является одним из основных свойств надежности, определяет основные функциональные параметры изделий, и в равной степени зависит от ТО и своевременных ремонтов. 3. ПЕРИОДИЧНОСТЬ ТЕХНИЧЕСКОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ И РЕМОНТОВ ОБОРУДОВАНИЯ Существуют два основных метода организации технического обслуживания горного оборудования: на основе статистического анализа причин и периодичности отказов оборудования и на основе контроля технического состояния элементов и узлов машины и прогнозирования ее ресурса. Первый метод связан со сбором и классификацией информации о надежности однотипных объектов. Анализ этой информации позволяет установить наиболее важные причины отказов и с определенной вероятностью периодичность их возникновения. В этом случае энергомеханическая служба горного предприятия получает возможность своевременно подготовиться и провести профилактические работы по предотвращению аварийных отказов оборудования, рассчитать материальные, трудовые и финансовые затраты, оценить ожидаемую себестоимость конечного продукта. Второй метод связан с постоянным или периодическим контролем основных характеристик объекта. При наступлении критического состояния проводятся профилактические работы. В этом случае достигаются максимальное использование ресурса объекта, своевременность ремонтов, минимальная вероятность аварийных отказов и высокая эффективность использования оборудования. Достоинства и недостатки присущи обоим методам и трудно говорить о преимуществах одного перед другим. Первый метод обычно используется при эксплуатации относительно недорогого оборудования, имеющего высокую ремонтопригодность, второй – при эксплуатации сложных и дорогих систем, в случае тяжелых последствий аварийных отказов. 3.1. Техническое диагностирование объектов Техническая диагностика охватывает методы и средства определения состояния технического объекта. Процесс определения состояния технического объекта называют диагностированием. Различают рабочее диагностирование, при котором на объект подаются рабочие воздействия, и тестовое, при котором на объект подаются тестовые воздействия. Диагностирование выполняют с целью либо контроля работоспособности объекта, либо поиска дефекта, либо формирования прогноза дальнейшего изменения состояния, либо сочетаний этих целей. Процесс диагностирования осуществляется с помощью комплекта измерительных приборов, специального оборудования и программ измерения. В результате получают диагноз состояния объекта. Состояние объекта оценивается по диагностическим признакам – параметрам или характеристикам, отражающим изменение объекта в процессе эксплуатации. Общим понятием диагностики является работоспособность, которая позволяет обозначать классы состояний объектов. Для обследования сложных технических систем используют диагностические системы в ЭВМ. Из-за сложности и высокой стоимости средств диагностирования этот метод используют в особых случаях. 3.1.1. Прогнозирование технического состояния объектов В процессе эксплуатации диагностирование выполняется либо непрерывно, либо периодически для оценки состояния и прогнозирования его изменения в ближайшем будущем. При непрерывном диагностировании параметры оцениваются в рабочем режиме работы объекта либо переключаются на короткое время в специальный диагностический. Периодическое диагностирование выполняется с регулярным или случайным периодом. Обычно используют следующие методы диагностирования: по параметрам рабочих процессов (скорость резания, потребляемая мощность, развиваемое давление и пр.), по параметрам сопутствующих процессов (количество выделяемого тепла, уровень вибрации, шумы и пр.), по структурным параметрам (зазоры в соединениях, разброс значений погрешности и пр.) Модель процесса прогнозирования включает три этапа: ретроспектирование, диагностирование, прогнозирование. На первом этапе анализируют опыт эксплуатации объекта путем сопоставления условий работы и возникающих при этом неисправностей. В результате устанавливаются возможные направления изменения состояния объекта, наиболее информативные параметры и программы диагностирования. На втором этапе задаются тестовые воздействия на объект и накапливаются данные исследований в форме таблиц, графиков, спектрограмм и пр. На третьем этапе производится обработка полученной информации о состоянии объекта диагностирования. Как правило, для единичного объекта накопленная информация носит случайный характер. Для группы однотипных объектов изменения рабочих параметров приобретают статистический характер, имеющий свойства плавности и монотонности (тренд). Прогнозирование возможно при существовании единых закономерностей в изменении значений параметров, что и отражает тренд. Полученная модель прогнозирования должна пройти «обучение» – расчет прогнозных характеристик, сравнение с действительными и внесение корректив в модель. Техническое диагностирование осуществляют с помощью технических средств. Система технических средств диагностирования представляет собой совокупность оборудования, программ и объекта, осуществляющую обследование по правилам, установленным соответствующей документацией. Различают системы тестового диагностирования (подача специально организуемых воздействий от средств диагностирования) и функционального диагностирования (подача рабочих воздействий). Системы тестового диагностирования обычно решают задачи проверки исправности и работоспособности объекта, а также поиска неисправностей. Тестовые воздействия не должны мешать нормальному функционированию объекта. Системы функционального диагностирования используют для проверки правильности работы объекта и поиска неисправностей. Эти системы работают при применении объекта по назначению. Различают три вида прогнозирования: аналитическое, основанное на методах экстраполяции значений прогнозируемой переменной на некоторый будущий период; наибольшую эффективность при этом дает метод группового учета аргументов (МГУА), использующий внешний критерий для оценки точности уравнений регрессии; вероятностное, основанное на теории вероятностей, позволяющей определить вероятность нахождения прогнозируемого параметра в заданном диапазоне; статистическая классификация, основанная на теории распознавания образов; при этом обосновывается отнесение объекта к одному из известных классов на основе меры подобия. Прогнозирование способствует созданию долговечных объектов за счет выявления элементов для срочного восстановления, обоснования количества запасных частей, срока технического обслуживания и ремонтов. 3.1.2. Параметры диагностирования Оценку состояния объекта производят по диагностическим признакам, в качестве которых используются параметры объекта или характеристики. К параметрам относят физические величины, имеющие конкретные значения, к характеристикам – зависимости одной физической величины от других. Если значения диагностических признаков находятся в пределах, допускаемых технической документацией на объект, то объект находится в работоспособном состоянии. Если хотя бы один признак выходит за допустимые пределы, то объект находится в состоянии отказа (неработоспособен). Различают диагностические параметры прямые и косвенные. К прямым относят рабочие параметры объекта, значения которых измеряют и оценивают в процессе диагностирования (скорость перемещения, сила тяги, яркость излучения, развиваемое давление и т.п.), к косвенным – параметры, позволяющие косвенно оценить прямые параметры (концентрация и крупность частиц металла в масле редуктора, магнитная проницаемость материала, выделение тепла, износ рабочих поверхностей и пр.). В табл.3.1 приведена классификация параметров прогнозирования. Таблица 3.1 Параметры прогнозирования состояний объектов
При использовании в качестве диагностического признака характеристики, имеющей вид y = f(x) (здесь х – входной параметр, у – выходной), оценка работоспособности производится по величине отклонения текущей характеристики от номинальной. При этом требуется назначить количественный критерий, позволяющий оценить разность между текущей и номинальной характеристиками объекта. Для этого имеется несколько критериев: среднее отклонение, среднеквадратическое, маска [3]. 3.2. Вероятностные методы определения периодичности ремонтов Для поддержания проектного уровня надежности необходимо анализировать результаты работы горных машин. Важнейший источник информации о надежности – это место эксплуатации горного оборудования. Необходимо иметь представление, в каких подразделениях горного предприятия можно получить информацию о надежности. Полученная информация должна быть статистически обработана – установлен закон распределения случайной величины и рассчитаны статистические характеристики основных параметров показателей надежности. Выбор закона распределения производится по виду гистограммы с проверкой статистической достоверности, с помощью критериев согласия (критерия Пирсона) и другими способами. После этого рассчитываются показатели надежности. 3.2.1. Сбор и обработка информации о надежности объектов Сбор информации о надежности необходим для установления численных значений показателей надежности, для определения их соответствия нормативным значениям, а также для определения частоты, причин и последствий отказов. Таким образом, цель сбора: установка численных показателей надежности; определение частоты причин и последствий отказов; уточнение нормативов, инструкций и других материалов ТО, ТР и КР; проверка эффективности мероприятий по повышению надежности. Для построения стратегии обслуживания машин и установок необходимо иметь данные по длительности их работы между ремонтами, о видах и причинах отказов, мероприятиях по восстановлению работоспособности, размеров затрат на ремонт и ликвидацию последствий аварийного отказа. Данные о надежности могут быть получены из следующих источников информации: нормативно-техническая документация (программы работ по обеспечению надежности объекта, мероприятия по технике безопасности при эксплуатации оборудования, требования к рабочим характеристикам машины и т.п.); результаты испытаний в моделируемых условиях (исследовательские и квалификационные испытания, приемочные испытания); результаты эксплуатационных испытаний (хронометражные наблюдения, данные об отказах, испытания на надежность). Накопление данных осуществляется различными способами, в том числе путем ведения журнала регистрации отказов, замен и ремонта элементов машины, анализа учетной документации движения запчастей на складе, бухгалтерской документации и т.д. Затем данные обрабатываются методами математической статистики и информация представляется в двух видах: для административного руководства и для инженерных служб. Для администрации должны быть приведены данные о количестве отказов по элементам, узлам, системам за определенный период времени, меры по устранению отказов, экономические данные. Для инженерной службы шахты – более подробные сведения для составления плана мероприятий по обслуживанию машин, сроков ремонта, определения профессионального и количественного состава ремонтной бригады, финансовых расходов. Для инженерных служб изготовителя – сопутствующие условия возникновения отказа, частота, необходимое резервирование. Методы сбора информации: хронометражные наблюдения в производственных условиях; бортовые журналы машин; ведомости дефектов и учета восстановленных и изготовленных деталей; акты о состоянии оборудования после отработки определенного срока; акты рекламаций, приемки, испытания оборудования, лабораторные и стендовые испытания. Вся эта информация о надежности носит вероятностный характер. Для вероятностного описания случайных величин используются числовые характеристики. Основными из них являются математическое ожидание , дисперсия, среднеквадратическое отклонематическое ожидание, дисперсия, среднеквадратическое отклонение, коэффициент вариации. Зная конкретный вид и аналитическое выражение функции распределения исследуемой случайной величины, можно рассчитать вероятности безотказной работы и отказов объектов для любых значений наработки. Основными методами получения информации являются хронометражные наблюдения, лабораторные и стендовые испытания. Планирование хронометражных наблюдений. Материалы хронометража должны отражать результаты такого количества наблюдений, чтобы показатели надежности можно было определить со степенью точности, предложенной в табл.3.2. Таблица 3.2 Оценка точности хронометражных наблюдений
Календарная продолжительность хронометражных наблюдений определяется из выражения  ;  ,где  – предполагаемая средняя наработка на отказ;  – коэффициент непрерывной работы объекта; tр – время работы; tв.о – затраченное время на вспомогательные операции; tу.о – затраченное время на устранение отказов; tэ.о – простои по различным причинам.Для обеспечения заданной точности необходимо иметь число хронометражных наблюдений не меньше указанных в табл.3.3. Таблица 3.3 Число наблюдений для основных законов распределения
Наблюдения ведут за группой однородных объектов, работающих примерно в одинаковых условиях эксплуатации. Продолжительность испытаний одного объекта  ,где N – число однотипных объектов; Ko – коэффициент охвата, Ko = 0,6 – для опытной партии; Ko = 0,3 – для серийных машин; Ko = 1 – для опытных образцов. Для невосстанавливаемых или неремонтируемых объектов  ,где [n] – минимально необходимое число объектов; T1 – предполагаемая величина средней наработки до отказа. Разовая продолжительность хронометражных наблюдений равна обычно продолжительности рабочей смены. Требуемое число смен  .Длительность разовых хронометражных наблюдений должна быть больше  , а число смен непрерывных хронометражных наблюдений .Для получения достоверных данных о законе распределения должно соблюдаться условие  .Определение показателей надежности связано с решением двух главных задач математической статистики – оценки неизвестных параметров выборки и проверки статистических гипотез. Аналогией математического ожидания mх случайной величины х является его статистическая оценка (среднее арифметическое значение):  .Число интервалов  ,где L – длина интервала. Число интервалов K должно быть не меньше 5-6 и не более 10-12. Число значений ni случайной величины х в каждом интервале должно быть не меньше 5. Пример. Принимаем tmin = 0 при n = 300, tmax = 400 мин, тогда  мин.Обработка статистической информации. В связи с ограниченностью выборки из генеральной совокупности (из всего множества однотипных машин) статистическая функция распределения всегда содержит элементы случайности. Поэтому значения параметров для генеральной совокупности можно получить лишь с некоторой вероятностью. Такие значения параметров называются оценками. Оценкой функции распределения генеральной совокупности является статистическая функция распределения. Закон распределения, если он неизвестен, определяется следующим образом. Весь диапазон полученных значений случайной величины  разбивается на интервалы. Для удобства расчетов интервалы целесообразно принимать равными.Примерная величина интервала  ,где n – количество полученных значений случайной величины .В каждом интервале количество значений случайной величины должно быть не менее 5-10. При меньшем количестве интервалы принимают разной длины. Для каждого интервала подсчитываются: число значений случайной величины, попавших в этот интервал ni; отношение ni/n (частость события). Сумма  должна быть равна единице. Это – показатель правильности расчетов.Доверительным называется интервал, который с вероятностью покрывает оцениваемое значение параметра распределения. Величина вероятности называется доверительной вероятностью. Если в результате опытов получена статистическая оценка параметра  и установлено, что разница между параметром  и его оценкой не превосходит некоторое значение с вероятностью , т.е. ,то интервал  будет являться доверительным интервалом для оценки ; границы интервала называются доверительными границами. Коэффициент вариации  .Если закон распределения до начала наблюдения неизвестен, то предполагается, что наработка на отказ и время восстановления распределяются по экспоненциальному закону, а ресурс и срок службы – по логарифмически-нормальному, т.е. в этом случае требуется выполнять максимальное число наблюдений. Доверительная вероятность связана с предельной абсолютной ошибкой условием  ,где  – генеральная средняя величина изучаемого признака;  – оценка по результатам опыта.Относительная предельная ошибка  .Затем на гистограмме строится теоретическая кривая распределения f(t), которая должна сохранить существенные особенности статистического распределения. При подборе теоретической кривой f(t) между ней и статистическим распределением неизбежны некоторые расхождения. Правильность выбора теоретической кривой устанавливается с помощью критерия согласия  (критерий Пирсона): ,где k – количество интервалов статистического распределения; ni – количество значений случайной величины в i-м интервале; n – общее число значений случайной величины; рi – теоретическая вероятность попадания случайной величины в i-й интервал, равная приращению функции распределения в данном интервале. Распределение  зависит от числа степеней свободы:r = k – s – 1, где k– количество интервалов; s – количество связей, для экспоненциального распределения s = 1, для нормального s = 2. Для распределения имеется табл.3.4, в которой приводятся корни уравнения ,где – уровень значимости (вероятность отвергнуть правильную гипотезу). В практических расчетах принимают = 0,05. В табл.3.4 даны значения величины  в зависимости от числа степеней свободы r и уровня значимости .По и r находят . Если  , гипотеза отвергается, так как мера расхождения попала в критическую зону. Если  , – гипотеза принимается.Определение параметров распределения. Параметры распределения определяются до и после выбора закона распределения на основе анализа гистограммы. Таблица 3.4 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||