Интеллектуальная поддержка принятия решений на основе нечеткой модели надежности сложных технических систем тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат наук Гаврилюк Евгений Алексеевич

• Гаврилюк Евгений Алексеевич
• кандидат наук
• 2019

Оглавление диссертации кандидат наук Гаврилюк Евгений Алексеевич

Введение......................................................................................................................................4

1 Анализ тенденций развития методов управления техническим состоянием сложных систем..................................................................................................................9

1.1 Методологические основы обеспечения эксплуатационной надежности сложных технических систем............................................................................................................................9

1.2 Анализ современных концепций технического обслуживания и ремонта оборудования....................................................................................................................................10

1.3 Анализ проблем определения технического состояния сложных систем............15

1.4 Обзор современных систем управления промышленных предприятий...............18

1.5 Обзор информационных систем управления техническим обслуживанием и ремонтом оборудования .................................................................................................................. 24

1.6 Анализ концепции управления предприятием на основе сбалансированной системы показателей ........................................................................................................................ 25

1.7 Сравнительный анализ видов представления информации о техническом состоянии сложных систем ............................................................................................................. 33

1.8 Обзор существующих работ по управлению техническим состоянием сложных систем на основе количественных показателей ............................................................................ 34

1.9 Необходимые сведения из теории надежности и анализ недостатков статистико-вероятностной модели надежности ................................................................................................ 37

1.10 Анализ процесса управления техническим состоянием оборудования промышленного предприятия ......................................................................................................... 39

1.11 Выводы к главе 1.....................................................................................................42

2 Разработка нечеткой модели надежности сложных технических систем....................44

2.1 Индекс технического состояния...............................................................................44

2.2 Формализация технического состояния объекта на основе теории нечётких множеств. Нечеткая модель надежности технического объекта.................................................47

2.3 Некоторые примеры функций принадлежности.....................................................51

2.4 Нечеткая модель надежности сложных технических систем................................57

2.5 Оценка степени проявления свойств аддитивности и целостности у модели надежности сложных систем .......................................................................................................... 62

2.6 Выводы к главе 2........................................................................................................67

3 Разработка алгоритма интеллектуальной поддержки принятия решений при управлении техническим состоянием сложных систем...................................................................68

3.1 Модель управления техническим состоянием сложных систем на основе нечеткой модели надежности..........................................................................................................68

3.2 Алгоритм интеллектуальной поддержки принятия решений при управления техническим состоянием сложных систем....................................................................................71

3.3 Применение нечеткой модели надежности сложных систем для прогнозирования их технического состояния.............................................................................................................. 73

3.4 Применение нечеткой модели надежности сложных систем для оценки качества их технического обслуживания и ремонта....................................................................................77

3.5 Выводы к главе 3........................................................................................................79

4 Практическая реализация алгоритма интеллектуальной поддержки принятия решений при управлении техническим состоянием сложных систем на примере оборудования газотранспортного предприятия ......................................................................................................... 80

4.1 Необходимые сведения об особенностях функционирования газотранспортной системы............................................................................................................80

4.2 Структурная модель оборудования газотранспортного предприятия .................. 84

4.3 Программная реализация алгоритма интеллектуальной поддержки принятия решений...........................................................................................................89

4.4 Примеры выходных данных разработанной системы поддержки принятия решений при управлении техническим состоянием оборудования газотранспортного предприятия ...................................................................................................................................... 95

4.5 Анализ результатов опытной эксплуатации и оценка эффективности разработанной системы поддержки принятия решений............................................................104

4.6 Выводы к главе 4......................................................................................................106

5 Заключение.......................................................................................................................108

6 Список сокращений и условных обозначений..............................................................110

7 Список терминов..............................................................................................................112

8 Список литературы..........................................................................................................121

9 Список иллюстративного материала.............................................................................131

10 Приложения .................................................................................................................. 134

Приложение 1. Копии дипломов и сертификатов ........................................................................... 134

Приложение 2. Копия свидетельства о государственной регистрации программы для ЭВМ ... 140 Приложение 3. Копии документов о внедрении результатов диссертационной работы............141

Введение

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Интеллектуальная поддержка принятия решений на основе нечеткой модели надежности сложных технических систем»

Актуальность темы исследования.

Научно-технический прогресс способствовал бурному росту сложности систем, что особенно характерно для современной авиационной, нефтегазовой, металлургической, химической и ядерной промышленности. Современные сложные технические системы отличаются большой разветвлённостью, большим числом и разнотипностью оборудования, сложностью алгоритмов управления. До сих пор нередкими результатами отказов таких систем являются огромные экономические потери, тяжелые отрицательные воздействия на окружающую среду и человеческие жертвы. Это свидетельствует о том, что задача обеспечения надежности сложных технических систем ещё далека от своего решения.

Поддержание высокого уровня эксплуатационной надежности объекта во многом достигается за счёт эффективного управления его техническим состоянием. В данном процессе можно выделить несколько ключевых проблем. С одной стороны, модель надежности объекта по классической теории надежности использует статистико-вероятностный подход и не учитывает текущую диагностическую информацию. С другой стороны, в технической диагностике для определения технического состояния объекта нет системного подхода при обработке и анализе диагностической информации - множества разнотипных параметров, описывающих его техническое состояние. Кроме этого, если в качестве объекта технического диагностирования выступает сложная система, в частности, современное промышленное оборудование, то необходимо учитывать, что определение его технического состояния проводится в условиях эксплуатации, при которых получение информации затруднительно. Таким образом, процесс определения технического состояния сложной системы имеет нечеткий (неточный) характер и связан с риском неверного решения, которое может оказать существенное влияние на дальнейший процесс управления. В связи с вышесказанным, вопросы совершенствования интеллектуальной поддержки принятия решений не теряют своей актуальности на фоне развития информационных систем поддержки принятия решений -одного из перспективных направлений развития науки, техники и технологии.

Степень разработанности темы.

Задачам повышения надежности технических систем сложной структуры посвящены работы: Гнеденко Б.В., Соловьева А.Д., Беляева Ю.К., Барлоу Р., Прошана Ф., Акбердина Р.З., Смирницкого Е.К., Мартынова А.П., Шолкина В.Г., Кубрина С.С., Викторовой В.С. и др. Существенный вклад в разработку и изучение методов интеллектуальной поддержки принятия решений внесли: Заде Л., Кофман А., Саати Т., Ярушкина Н.Г., Тулупьев А.Л., Петровский А.Б.

и др. Созданию моделей надежности на базе интеллектуальных технологий посвящены современные работы: Жданович А.А., Овчинникова И.Г., Косинского М.Ю. и др. Наличие теоретических и практических работ российских и зарубежных учёных и исследователей подтверждает актуальность темы и характеризует определённую степень её разработанности. Тем не менее, недостаточная разработанность моделей описания и оценки технического состояния сложных систем, а также методов и алгоритмов обработки и систематизации разнородной информации для принятия решений и совершенствования процесса управления определяет необходимость дополнительных исследований.

Цели и задачи.

Целью диссертационного исследования является повышение эффективности управления техническим состоянием сложных систем за счёт интеллектуальной поддержки принятия решений на основе нечеткой модели надежности.

Достижение поставленной цели предусматривает решение следующих задач:

1) анализ тенденций развития методов управления техническим состоянием сложных систем;

2) формализация понятия технического состояния объекта в математических понятиях теории нечетких множеств;

3) разработка нечеткой модели надежности сложных технических систем;

4) разработка обобщённого алгоритма интеллектуальной поддержки принятия решений при управлении техническим состоянием сложных систем на основе нечеткой модели надежности;

5) практическая реализация разработанного алгоритма на примере промышленного оборудования газотранспортного предприятия;

6) анализ результатов экспериментальных исследований.

Объект исследования - разнородная неструктурированная или слабоструктурированная информация (диагностическая, статистическая, экспертная) о техническом состоянии сложных технических систем.

Предмет исследования - методическое, информационное и программное сопровождение процесса принятия решений в задачах управления техническим состоянием сложных технических систем.

Область исследования соответствует следующим пунктам паспорта специальности 05.13.01 - «Системный анализ, управление и обработка информации (в науке и промышленности)»:

• пункт 4. Разработка методов и алгоритмов решения задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации.

• пункт 9. Разработка проблемно-ориентированных систем управления, принятия решений и оптимизации технических объектов.

• пункт 10. Методы и алгоритмы интеллектуальной поддержки при принятии управленческих решений в технических системах.

Научная новизна.

Научная новизна работы заключается в следующем:

• разработана нечеткая модель надежности сложных технических систем для

обработки и систематизации разнородной информации, отличающаяся применением аппарата нечетких множеств, позволяющая единым образом описывать, оценивать и идентифицировать техническое состояние объектов (соответствует «пункту 4» паспорта специальности);

• в рамках нечеткой модели надежности сложных технических систем разработан индекс технического состояния для интеллектуальной поддержки принятия решений, отличающийся применением аппарата нечетких множеств, позволяющий обобщить информацию о техническом состоянии объекта и представить её в унифицированном виде (соответствует «пункту 10» паспорта специальности);

• разработан обобщённый алгоритм интеллектуальной поддержки принятия решений при управлении техническим состоянием сложных систем для использования в системах поддержки принятия решений, отличающийся применением нечеткой модели надежности при структурно-параметрическом анализе и синтезе сложных технических систем, обеспечивающий поддержку принятия решений в технических системах различного назначения (соответствует «пункту 9» паспорта специальности).

Теоретическая и практическая значимость работы.

Теоретическая значимость работы заключается в расширении функциональных возможностей информационных систем поддержки принятия решений.

Практическая значимость работы заключается в возможности применения её результатов на предприятиях, что позволит:

• обеспечить интеллектуальную поддержку принятия решений;

• повысить уровень систематизации разнотипной информации;

• повысить достоверность оценки технического состояния сложных систем;

• повысить надежность сложных технических систем;

• повысить обоснованность управленческих решений;

• повысить эффективность управления.

Сведения о внедрении результатов работы.

Основные теоретические и прикладные результаты диссертационной работы внедрены:

• в научный процесс Института промышленных технологий машиностроения НГТУ им. Р.Е. Алексеева;

• в учебный процесс Института промышленных технологий машиностроения НГТУ им. Р.Е. Алексеева кафедры «Автоматизация машиностроения» по подготовке бакалавров направлений 15.03.04 «Автоматизация машиностроения», 15.03.06 «Мехатроника и робототехника» и магистров направления 15.04.06 «Автоматизация машиностроения».

• в производственный процесс ООО «Газпром трансгаз Нижний Новгород» - в виде информационной системы поддержки принятия решений;

Методология и методы исследования.

Решение поставленных задач основано на применении теории системного анализа, обработки и систематизации информации, теории управления и методов принятия решений, теории множеств, теории нечётких множеств, методов математического и структурного моделирования, математической статистики и структурно-параметрического анализа и синтеза.

Положения, выносимые на защиту.

Основные положения, выносимые на защиту:

• нечеткая модель надежности сложных технических систем;

• индекс технического состояния;

• обобщённый алгоритм интеллектуальной поддержки принятия решений при управлении техническим состоянием сложных систем.

Степень достоверности и апробация результатов.

Достоверность и обоснованность результатов диссертационной работы обеспечены корректным применением математического аппарата, экспериментальными исследованиями, апробацией на научно-практических конференциях, доказанностью выводов. Основные технические решения внедрены в производственную деятельность промышленного предприятия.

Апробация результатов исследования. Результаты исследования были представлены на следующих конференциях:

• XI Международная молодежная научно-техническая конференция «Будущее технической науки» (Нижний Новгород, 2012);

• Всероссийская научно-методическая конференция «Инновационные технологии в образовательной деятельности» (Нижний Новгород, 2014);

• 19 Сессия молодых ученных (Нижний Новгород, 2014);

• IX Всероссийская научно-практическая студенческая конференция «Российский студент - гражданин, личность, исследователь» (Нижний Новгород, 2014);

• XIII Международная молодежная научно-техническая конференция «Будущее технической науки» (Нижний Новгород, 2014);

• VI открытая научно-техническая конференция молодых специалистов и рабочих «Молодёжь + Наука = Развитие нефтегазовой отрасли» (Астрахань, 2015);

• Конкурс инновационных проектов молодых специалистов и рабочих ООО «Газпром трансгаз Нижний Новгород» (Нижний Новгород, 2015);

• XII научно-техническая конференция молодых специалистов Росатома «Высокие технологии атомной отрасли. Молодежь в инновационном процессе» (Нижний Новгород,

2017);

• Первая Всероссийская научно-практическая конференция «Нечеткие системы и мягкие вычисления. Промышленные применения» (Fuzzy Technologies in the Industry) (Ульяновск, 2017);

• XII Международная IEEE научно-техническая конференция «Динамика систем, механизмов и машин» (Омск, 2018);

• II Международная научно-практическая конференция «Нечеткие системы и мягкие вычисления. Промышленные применения» (Fuzzy Technologies in the Industry) (Ульяновск,

2018).

Публикации результатов исследования. По теме диссертации опубликовано 16 работ, в числе которых 6 статей опубликовано в изданиях, рекомендованных ВАК РФ, а также одно свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ.

Личный вклад автора. Все выносимые на защиту результаты и положения, составляющие основное содержание диссертационной работы, разработаны и получены автором лично или при его непосредственном участии. Во всех работах, опубликованных в соавторстве, соискателю принадлежит определяющая роль при постановке задачи, исследовании и получении результатов.

Структура и объём работы. Диссертационная работа изложена на 143 страницах и состоит из введения, четырёх глав, содержащих 55 рисунков и 7 таблиц, заключения, списка сокращений и условных обозначений, списка терминов, списка иллюстративного материала и 3 приложений. Библиографический список содержит 98 наименований.

1 Анализ тенденций развития методов управления техническим состоянием

сложных систем

1.1 Методологические основы обеспечения эксплуатационной надежности

сложных технических систем

Надёжность - один из наиболее значимых функциональных показателей любых технических систем. От надежности зависят безопасность, экономичность и конкурентоспособность систем. Ведущей концепцией, на основе которой решается задача повышения надежности систем, является системный подход. Обзор методов обеспечения надежности сложных технических систем представлен в работе [1].

Системы обеспечения надежности охватывают все этапы жизненного цикла объекта от разработки до эксплуатации. При этом методы обеспечения надежности на каждом этапе жизненного цикла имеют свою специфику. Примерами методов обеспечения проектной надежности являются: выбор материалов, расчёт запасов прочности, схем резервирования и пр. Технологическая надежность обеспечивается, как правило, стабилизацией технологических процессов производства. Основным методом обеспечения эксплуатационной надежности сложных технических систем является организация их технического обслуживания и ремонта, где в настоящее время прослеживается несколько концепций.

Одна из этих концепций основана на ставшей классической статистической теории надежности, которая сложилась в условиях массового производства. Она позволяет планировать стратегии обслуживания в среднем для партии идентичных изделий и не гарантирует оптимальное обслуживание каждого отдельного изделия этой партии. Результатом планирования при таком подходе является определение некоторых нормативных показателей, таких как назначенный ресурс изделия. Однако, накопленные статистические данные об отказах различного вида техники показало, что отказы происходят как в период назначенного ресурса, так и за его пределами. Поэтому наблюдается растущая потребность в разработке методов обслуживания каждого конкретного изделия по его фактическому состоянию [1]. Идентификация фактического состояния сложных технических систем, обнаружение предотказного состояния, прогнозирование динамики изменения состояния в процессе эксплуатации, определение остаточного ресурса - все эти задачи составляют части единой проблемы - обеспечение безотказного функционирования техники [1].

Итак, основным методом обеспечения эксплуатационной надежности сложных технических систем является организация их технического обслуживания и ремонта (ТОиР). Если к ТОиР добавить любые действия (например, диагностирование, наладка, разработка мероприятий по повышению надежности пр.), которые направлены на поддержание или улучшение технического состояния объектов, то, в более общем смысле, этот процесс можно назвать управлением техническим состоянием.

1.2 Анализ современных концепций технического обслуживания и ремонта

оборудования

В настоящем разделе проведём анализ современных концепций ТОиР оборудования и покажем значимость методов анализа и обработки информации о фактическом техническом состоянии оборудования при принятии решений.

ТОиР, как область деятельности, за последние десятилетия изменилась весьма существенно. Задача реформирования сферы ТОиР в условиях борьбы за высокие производственные и экономические показатели на промышленных предприятиях становится всё более актуальной.

Если взглянуть на ТОиР с исторической точки зрения, то можно наблюдать картину эволюции, соответствующую известному принципу развития по спирали: каждый новый виток имеет сходство с предыдущим, но осуществляется на более высоком уровне [2]. Рассмотрим процесс развития концепций ТОиР подробнее (рисунок 1.2.1).

Reliability Centered Maintenance (RCM)

»Ремонт после отказа

Time-Based Maintenance (TBM)

> Концепция ТОиР на основе величины наработки оборудования

• Концепция ТОиР на основе фактического технического состояния оборудования

Condition-Based Maintenance (CBM)

• Концепция ТОиР на основе значимости (критичности) оборудования

Run-to-Failure (RTF)

Рис. 1.2.1 - Развитие концепций ТОиР

Отправной точкой в процессе развития ТОиР стала концепция Run-to-Failure (RTF). Следует отметить, что данную концепцию нельзя в полной мере считать концепцией ТОиР, так

как оборудование практически не обслуживалось, а ремонт производился только после отказа. Практику RTF сложно реализовать, когда затруднена доставка запчастей (например, удалённо, во время военных действий). Это стало предпосылкой для появления предупредительного обслуживания и планового предупредительного ремонта (ППР). Суть этого подхода в том, чтобы провести ТОиР до наступления отказа, тем самым улучшив техническое состояние (ТС) оборудования и снизив вероятность возникновения отказа. Дальнейшая эволюция ТОиР в значительной степени стала развитием идеи предупредительного обслуживания.

Вопрос о том, в какой момент провести ТОиР, чтобы предупредить отказ, стал одним из ключевых. Сначала отказ рассматривался как событие, вероятность которого возрастает с наработкой оборудования из-за износа и старения. В связи с этим момент проведения ТОиР определялся по достижению некоторой пороговой наработкой оборудования. На практике величина этой наработки стала определяться календарным интервалом, в течение которого оборудование находилось в состоянии работы. Теоретическим вопросам предупредительного ТОиР по критерию времени наработки посвящены такие работы как [3 - 5]. Так как вероятность отказа неразрывно связали со временем наработки, а наработка снова накапливалась после ТОиР и опять достигала порогового значения, то предупредительные работы снова повторялись. В результате ремонтная деятельность приобрела периодический (циклический) характер, в отличие от эпизодических работ при RTF. Возникли два понятия: «ремонтный цикл» и «межремонтный период». Таким образом, предупредительный подход получил реализацию в виде периодического обслуживания и ремонта. Эта концепция ТОиР стала называться Time-Based Maintenance (TBM).

Если при RTF устранялась та неисправность, которая произошла, то при ППР работы выполняются с целью предупредить все возможные отказы. В результате становится понятным, что при таком подходе объёмы работ при ППР возрастают, и возникает необходимость контролировать и управлять расходами на ТОиР. Это стало предпосылкой для создания планов ТОиР и систем планирования.

Увеличение частоты и объёмов проведения ППР привело к высоким затратам на ТОиР. В конце 60-х - начале 70-х годов ХХ века дальнейшее повышение уровня надёжности посредством TBM оказалось под вопросом, были проведены масштабные исследования механизмов отказа, которые привели к неожиданным выводам [2]. Результаты этих исследований опубликованы в работах [6, 7] и для удобства представлены на рисунке 1.2.2.

А

Б

В

Г

Д

Е

7%

11%

6%

14%

15%

42%

68%

66%

29%

77 - 92%

наработка наработка наработка

Рис. 1.2.2 - Результаты исследования зависимости интенсивности отказов от наработки

Как видно из рисунка 1.2.2 только 8 - 23 % отказов соответствуют представлению, принятому практикой TBM, согласно которой интенсивность отказов растёт с наработкой оборудования. Следует отметить, что эти отказы свойственны относительно простым объектам. Для технически сложных объектов (77 - 92 % отказов) было отмечено отсутствие или небольшая взаимосвязь между вероятностью их отказа и сроком эксплуатации объекта. Для этих объектов интенсивность отказов за пределами интервала приработки можно отметить как постоянную величину.

Стало очевидно, что для 77 - 92 % отказов бессмысленно определять момент предупредительного ТОиР по величине наработки, так как наработка не позволяет прогнозировать приближение отказа. В данном случае, в качестве критерия определения момента ТОиР необходимо опираться не на наработку, а на фактическое техническое состояние оборудования. Это стало предпосылкой для развития концепции предупредительного обслуживания по состоянию - Condition-Based Maintenance (CBM). Теоретические основы CBM изложены в таких давних работах как [8, 9]. Реализовать такое предупредительное

обслуживание было сложно, главным образом, в связи с необходимостью в системах диагностики, которые позволяли бы измерять и контролировать множество технических параметров [10, 11]. Требовались существенные затраты как на аппаратную и программную базу, так и на персонал. Это ограничивало возможности многих предприятий по реализации CBM, в связи с ограниченностью ресурсов самого предприятия [2].

На этой основе возник новая концепция ТОиР - обслуживание, ориентированное на надёжность - Reliability Centered Maintenance (RCM). Одной из ранних работ, посвященной RCM, является [12].

Согласно RCM, различные единицы или группы оборудования на любом предприятии имеют разную значимость (критичность) по выполняемым функциям в целом производственном процессе и возможному ущербу в случае отказа. То есть, отказы оборудования с разной критичностью отличаются по опасности последствий. Следовательно, тратить ресурсы на предупреждение всех отказов нерационально, необходимо предупреждать только те отказы, которые могут привести к значительным последствиям. Таким образом, RCM акцентирует внимание предприятия не на отказах, а на их последствиях.

В основе RCM лежит функциональный анализ оборудования (определение функций каждой единицы оборудования или группы оборудования в целом производственном процессе; определения перечня функциональных отказов как неспособности выполнять функции; определение перечня критичного оборудования, отказ которого ведёт к функциональному отказу). В отношении критичного оборудования проводятся комплексные мероприятия по повышению надёжности.

В настоящее время известно, что, например, методики подготовки высококлассных бегунов в течение времени непрерывно менялись (появлялись новые, модернизировались существующие). Появление какой-либо новой методики в основном улучшало результаты бегунов. Однако, в настоящее время стал очевидным факт отсутствия какой-либо единой методики, соблюдение которой, давало бы исключительно положительные результаты. Совсем наоборот, достижение результатов складывается из умения использовать ту или иную методику в зависимости от некоторых факторов (например, физических особенностей бегуна, временных интервалов между соревнованиями и т.д.). То есть наиболее эффективным стал комплексный подход. То же самое можно сказать и о концепциях ТОиР оборудования промышленных предприятий. Принятие решений о применимости той или иной концепции ТОиР можно изобразить в виде упрощенного алгоритма (рисунок 1.2.3), который, по своей сути, отражает концепцию RCM.

Рис. 1.2.3 - Упрощённый алгоритм концепции ЯСМ

Результаты сравнительного анализа концепций ТОиР отразим в таблице 1.2.1.

Табл. 1.2.1 - Концепции ТОиР

Стратегия Описание Оборудование

Run-to-Failure (RTF) Ремонт после отказа, систематическое обслуживание не проводится Малочисленное, не сложное, легко поддаётся ремонту

Time-Based Maintenance (TBM) Стратегия ТОиР на основе величины наработки оборудования Многочисленное, сложное, сложный ремонт

Condition-Based Maintenance (CBM) Стратегия ТОиР на основе фактического технического состояния оборудования

Reliability Centered Maintenance (RCM) Стратегия ТОиР на основе значимости (критичности)оборудования

Сегодня предприятия ощущают необходимость в настройке инструментов управления ТОиР под текущие задачи и материальные активы, уникальные на каждом предприятии. Потребность в реализации различных концепций ТОиР, комплексировании этих практик, необходимость анализа и периодического пересмотра выбранных концепций ТОиР требует адекватных инструментов управления, таких как информационная система управления ТОиР [2].

В работе [2] авторами затронута тема комплексной концепции ТОиР. Из анализа процесса развития концепций ТОиР становится очевидной необходимость создания гибкой системы управления. Данный вопрос требует детальной проработки в связи со спецификой оборудования, которое используется на предприятии.

Опираясь на имеющийся опыт зарубежных компаний [13, 14], можно заключить, что, во-первых, концепция планового ТОиР практически не используется. Во-вторых, концепция ТОиР по техническому состоянию имеет огромное распространение. В-третьих, осуществляется

переход к концепции ТОиР по прогнозируемому техническому состоянию оборудования. При этом технические эксперты разрабатывают сценарий ТОиР на основе прогноза, менеджеры корректируют его на основе управления рисками. В отношении определенных типов оборудования (например, коммутационного) применяется и хорошо себя рекомендует корректирующая концепция ТОиР. Полный отказ от ТОиР вряд ли осуществим в России из-за большого износа оборудования, жёстких климатических условий и прочего [15]. В свою очередь, концепция ТОиР по прогнозируемому техническому состоянию представляет интерес для отечественной промышленности.

1.3 Анализ проблем определения технического состояния сложных систем

Эффективность концепции обслуживания и ремонта по фактическому техническому состоянию в первую очередь зависит от точности определения этого фактического состояния, а значит от точности идентификации деградационных процессов, протекающих при эксплуатации изделия.

Надежность, как сложное свойство, в зависимости от назначения объекта и условий его применения состоит из сочетаний свойств: безотказности, ремонтопригодности, долговечности и сохраняемости. Для объектов, работающих непрерывно, таких как, например, магистральные газопроводы, нефтепроводы, энергоблоки электрической станции, из этих свойств наиболее важны первые три.

Безотказность является ключевым свойством надежности элементов и систем. Безотказность - свойство объектов сохранять работоспособное состояние в течение некоторого времени или некоторой наработки. Безотказность характеризуется техническим состоянием объекта. Согласно ГОСТ 18322-2016, видами технического состояния являются: исправное состояние, работоспособное состояние, неисправное состояние, неработоспособное состояние и предельное состояние. Каждое из этих состояния характеризуется совокупностью значений параметров, описывающих состояние объекта, и качественных признаков. Номенклатура этих параметров и признаков, а также пределы их допустимых значений устанавливаются в нормативной документации на данный объект.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Гаврилюк Евгений Алексеевич, 2019 год

- 248 с.

67. Афанасьев, В. Г. Проблема целостности в философии и биологии [Текст] / В. Г. Афанасьев. - М. : Мысль, 1964. - 416 с.

68. Тюхтин, В. С. Отражение, система, кибернетика: теория отражения в свете кибернетики и системного подхода [Текст] / В. С. Тюхтин. - М. : Наука, 1972. - 256 с.

69. Холл, А. Д. Опыт методологии для системотехники [Текст] / А. Д. Холл ; перев. с англ. Г. Н. Поварова и И. В. Соловьева ; под ред. Г. Н. Поварова. - М. : Советское радио, 1975.

- 448 с.

70. Волкова, В. Н. Основы теории систем и системного анализа [Текст] : учебник для студентов вузов / В. Н. Волкова, А. А. Денисов. - 2-е изд., перераб. и доп. - СПб : СПбГТУ, 2001. - 512 с.

71. Волкова, В. Н. Теория систем и системный анализ [Текст] : учебник для академического бакалавриата / В. Н. Волкова, А. А. Денисов. - 2-е изд., перераб. и доп. - М. : Юрайт, 2014. - 616 с. - (Серия: Бакалавр. Академический курс).

72. Холл, А. Д. Определения понятия системы [Текст] / А. Д. Холл, Р. Е. Фейджин // Исследование по общей теории систем : сборник переводов / общ. ред. и вступ. статья В. Н. Садовского и Э. Г. Юдина. - М. : Прогресс, 1969. - С. 252-282.

73. Гаврилюк, Е. А. Разработка стратегии обслуживания и ремонта оборудования газотранспортного предприятия на основе индекса технического состояния [Текст] / Е. А. Гаврилюк, С. А. Манцеров // Труды НГТУ им. Р.Е. Алексеева. - 2017. - № 3 (118). -С. 121-126.

74. Гаврилюк, Е. А. Методика оценки технического состояния систем автоматического управления газоперекачивающими агрегатами [Текст] / Е. А. Гаврилюк, С. А. Манцеров, С. Г. Синичкин // Труды НГТУ им. Р.Е. Алексеева. - 2014. - № 5 (107). - С. 191-194.

75. Гаврилюк, Е. А. Прогнозирование отказов систем автоматического управления газоперекачивающими агрегатами на основе индекса технического состояния и степени риска [Текст] / Е. А. Гаврилюк, С. А. Манцеров, А. Ю. Панов // Фундаментальные исследования. - 2015. - № 7-2. - С. 309-313.

76. Гуменюк, В. М. Надежность и диагностика электротехнических систем [Текст] : учеб. пособие для вузов / В. М. Гуменюк. - Владивосток : Изд-во Дальневост. гос. техн. ун-та, 2010. - 218 с. : ил.

77. Гуменюк, В. М. Основы теории надежности и технической диагностики [Электронный ресурс] : учебное пособие / В. М. Гуменюк ; Инженерная школа ДВФУ. - Электрон. дан.

- Владивосток : Дальневост. федерал. ун-т, 2013. - 183 с. - 1 CD-ROM. - Систем. требования: процессор с частотой 1,3 ГГц (Intel, AMD); оперативная память 512 МБ, Windows (XP; Vista; 7 и т.п.); Acrobat Reader, Foxit Reader либо любой другой их аналог.

- ISBN 978-5-7444-3141-9.

78. Гаврилюк, Е. А. Применение индекса технического состояния в качестве комплексной оценки систем автоматического управления газоперекачивающими агрегатами [Текст] / Е.А. Гаврилюк // VI открытая научно-техническая конференция «Молодёжь + Наука = Развитие нефтегазовой отрасли» : сборник тезисов, 23-27 марта 2015 г. / ООО «Газпром добыча Астрахань». - Астрахань, 2015. - С. 131.

79. Гаврилюк, Е. А. Стратегия обслуживания и ремонта оборудования газотранспортной системы на основе индекса технического состояния [Текст] / Е.А. Гаврилюк // Конкурс инновационных проектов молодых работников ООО «Газпром трансгаз Нижний Новгород» : сборник тезисов, 27-30 октября 2015 г. / ООО «Газпром трансгаз Нижний Новгород». - Нижний Новгород, 2015. - С. 15-16.

80. Анцева, Н. В. Управление качеством технического обслуживания и ремонта металлообрабатывающего оборудования с периодическим контролем состояния [Текст] / Н. В. Анцева, Н. И. Пасько // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. - 2012. - № 1. - С. 440-449.

81. ПАО «Газпром» [Электронный ресурс] : официальный сайт. - Электрон. дан. - [Россия], 2018. - Режим доступа: http://www.gazprom.ru. - Дата обращения: 26.01.2018. - Загл. с экрана.

82. Викторова, В. С. Анализ надежности систем сложной структуры на многоуровневых моделях [Текст] / В. С. Викторова, А. С. Степанянц, Ю. М. Свердлик // Автоматика и телемеханика. - 2010. - № 7. - С. 143-148.

83. Егоров, И. Ф. Анализ технического состояния парка ГПА с применением показателей надёжности [Текст] / И. Ф. Егоров, В. Ф. Бандалетов, Е. М. Ногин // Седьмая международная деловая встреча «Диагностика-97» : доклады и сообщения / ИРЦ Газпром. - М., 1997. - Т. I. - С. 37-45.

84. Зарицкий, С. П. Об эффективности использования стационарный систем диагностики ГПА [Текст] / С. П. Зарицкий, В. А. Усошин, Ю. С. Чарный, А. Г. Вертепов // Седьмая международная деловая встреча «Диагностика-97» : доклады и сообщения / ИРЦ Газпром. - М., 1997. - Т. III. - С. 15-18.

85. Аксенов, Д. Т. Снижение материало- и энергоёмкости в газовой промышленности [Текст] : монография / Д. Т. Аксенов. - М. : Недра, 1992. - 306 с.

86. Политика ОАО «Газпром» в области управления техническим состоянием и целостностью объектов транспортировки и хранения газа [Текст]. - М. : ОАО «Газпром», 2011. - 6 с.

87. Концепция управления техническим состоянием и целостностью объектов ГТС ОАО «Газпром» с учётом задач транспортировки газа [Текст]. - М. : ОАО «Газпром», 2011. -122 с.

88. Нефедов, С. В. Система управления техническим состоянием и целостностью объектов ГТС ПАО «Газпром» [Текст] / С. В. Нефедов [и др.] // Газовая промышленность. - 2017. - № 3 (749). - С. 14-20.

89. ООО «Газпром трансгаз Нижний Новгород» сегодня [Электронный ресурс] : официальный сайт ООО «Газпром трансгаз Нижний Новгород». - Электрон. дан. -[Россия], [201-]. - Режим доступа: http://n-novgorod-tr.gazprom.ru/about/today/. - Дата обращения: 02.02.2018. - Загл. с экрана.

90. Лучкин, Н. А. Разработка информационной системы производственного управления газотранспортного предприятия [Текст] / Н. А. Лучкин, А. Г. Янишевская // Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2010. - Т. 6. - № 4. - С. 154-156.

91. Амбарцумян, А. А. Анализ функциональности систем управления техническим обслуживанием и ремонтом оборудования [Текст] / А. А. Амбарцумян, А. С. Хадеев // Проблемы управления. - 2005. - № 6. - С. 2-12.

92. Gavrilyuk, E. A. Information Decision-Support System on the Basis of the Method of Diagnostics and Control of the Technical State of Industrial Equipment [Electronic resource] / E. A. Gavrilyuk, S. A. Mantserov, K. V. Ilichev, M. I. Turikov // Dinamics of Systems, Mechanisms and Machines (Dinamics), 13-15 November 2018. / IEEE Xplore Digital Library. - Electronic text data. - Omsk, 2018. - P. 1-7. - Mode of access: https://ieeexplore.ieee.org/document/8601472. - Title from screen.

93. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2017662285. ilndex 1.0 [Текст] / Гаврилюк Е. А., Манцеров С. А., Ильичев К. В., Тюриков М. И. ; правообладатель федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Нижегородский государственный технический университет им. Р. Е. Алексеева». - № 2017619139 ; заявл. 12.09.2017 ; опубл. 02.11.2017. - М. : Роспатент, 2015.

94. Гаврилюк, Е. А. Нечёткая информационная система управления техническим состоянием оборудования [Текст] / Е. А. Гаврилюк, С. А. Манцеров, А. Ю. Панов // Высокие технологии атомной отрасли. Молодежь в инновационном процессе : сборник тезисов XII отраслевой научно-технической конференции молодых специалистов госкорпорации «Росатом», 14-16 сентября 2017 г. - Нижний Новгород, 2017. - Ч. 1. - С. 47-49.

95. Гаврилюк, Е. А. Метод поддержки принятия решений при управлении диагностированием, техническим обслуживанием и ремонтом оборудования на примере систем контроля вибрации газоперекачивающих агрегатов / Е. А. Гаврилюк, А. О. Маслов, А. Р. Пярин // Газовая промышленность. - 2018. - № S3 (773). - С. 114-125.

96. ГОСТ 20911-89. Техническая диагностика. Термины и определения [Текст]. - Взамен ГОСТ 20911-75 ; введ. 1991-01-01. - М. : Стандартинформ, 2009. - 11 с.

97. СТО Газпром 2-2.3-681-2012. Компрессорные станции. Газоперекачивающие агрегаты. Порядок проведения технического обслуживания и ремонта [Текст]. - Введ. 2013-03-27. - М. : ОАО «Газпром», 2014. - 545 с.

98. СТО Газпром 2-3.5-051-2006. Нормы технологического проектирования магистральных газопроводов [Текст]. - Введ. 2006-07-03. - М. : ОАО «Газпром», 2006. - 204 с.

9 Список иллюстративного материала

1. Рис. 1.2.1 - Развитие концепций ТОиР

2. Рис. 1.2.2 - Результаты исследования зависимости интенсивности отказов от наработки

3. Рис. 1.2.3 - Упрощённый алгоритм концепции RCM

4. Рис. 1.3.1 - Схема постоянных состояний и событий объектов

5. Рис. 1.4.1 - Структура системы управления предприятием

6. Рис. 1.4.2 - Развития концепций управления производством

7. Рис. 1.5.1 - Уровни управления и соответствующие классы ИС

8. Рис. 1.6.1 - Примеры компании, использующие концепцию BSC

9. Рис. 1.6.2 - Структура СЦП ПАО «Газпром»

10. Рис. 1.6.3 - Схема стратегии

11. Рис. 1.7.1 - Сравнительный анализ качественного и количественного представления

информации

12. Рис. 1.10.1 - Функциональная модель управления техническим состоянием

оборудования (контекстная диаграмма)

13. Рис. 1.10.2 - Функциональная модель управления техническим состоянием оборудования (диаграмма декомпозиции)

14. Рис. 1.10.3 - Основные варианты решений ЛПР в рамках управления техническим состоянием оборудования

15. Рис. 2.1.1 - График функции х^)

16. Рис. 2.1.2 - Графическое изображение ТС

17. Рис. 2.2.1 - Характеристическая функция для множества А

18. Рис. 2.3.1 - Функция принадлежности для параметра «Срок эксплуатации»

19. Рис. 2.3.2 - Функция принадлежности для параметра «Выходное напряжение»

20. Рис. 2.3.3 - Альтернативная функция принадлежности для параметра «Выходное напряжение»

21. Рис. 2.3.4 - Функция принадлежности для параметра «Пульсации выходного напряжения»

22. Рис. 2.3.5 - Функция принадлежности для параметра «Средняя наработка до отказа»

23. Рис. 2.4.1 - Структурно-параметрическая схема системы

24. Рис. 2.4.2 - Нечеткая модель надежности сложной системы

25. Рис. 2.5.1 - Графическое отображение примера системы

26. Рис. 2.5.2 - Графическое отображение примера системы

27

28

29

30

31

32

33

34

35

36

37

38

39

40

41

42

43

44

45

46

47

48

49

50

51

52

Рис. 2.5.3 - Нечеткая модель надежности сложной системы (модифицированная)

Рис. 3.1.1 - Схема поддержки принятия решений в задачах управления техническим

состоянием сложных систем

Рис. 3.1.2 - Функциональная модель управления техническим состоянием оборудования (контекстная диаграмма)

Рис. 3.1.3 - Функциональная модель управления техническим состоянием оборудования (диаграмма декомпозиции)

Рис. 3.2.1 - Алгоритм интеллектуальной поддержки принятия решений при управлении техническим состоянием сложных систем

Рис. 3.2.1 - Алгоритм интеллектуальной поддержки принятия решений при управлении техническим состоянием сложных систем (продолжение) Рис. 3.3.1 - Классификация причин отказов

Рис. 3.3.2 - Графическое пояснение метода поддержки принятия решений при

прогнозировании технического состояния сложных систем

Рис. 3.3.3 - Графическое пояснение

Рис. 3.4.1 - Алгоритм оценки качества ТОиР

Рис. 3.4.2 - Графическое пояснение

Рис. 4.2.1 - Структура ООО «Газпром трансгаз Нижний Новгород»

Рис. 4.2.2 - Состав документации по ТО КИПиА

Рис. 4.2. 3 - Фрагмент структурной модели оборудования

Рис. 4.3.1 - Функциональные особенности разработанной информационной системы Рис. 4.3.2 - Алгоритм добавления параметра элемента Рис. 4.3.3 - Этапы внедрения ИС

Рис. 4.4.1 - ИТС КИПиА ООО «Газпром трансгаз Нижний Новгород» в разрезе филиалов

Рис. 4.4.2 - ИТС КИПиА КС (слева) и ЛЧ (справа) в разрезе филиалов ООО «Газпром

трансгаз Нижний Новгород»

Рис. 4.4.3 - ИТС САУ ГПА в разрезе типов

Рис. 4.4.4 - Диагностическая карта (уровень системы)

Рис. 4.4.5 - Диагностическая карта (уровень подсистемы)

Рис. 4.6.6 - Диагностическая карта (уровень элемента)

Рис. 4.4.7 - ИТС КИПиА КС (слева) и ЛЧ (справа) в разрезе групп оборудования Рис. 4.4.8 - ИТС КИПиА в разрезе групп

Рис. 4.4.9 - Основные варианты решений ЛПР в рамках управления техническим состоянием оборудования в зависимости от ИТС

53. Рис. 4.5.1 - ИТС КИПиА ООО «Газпром трансгаз Нижний Новгород» в разрезе филиалов после года эксплуатации СППР

54. Рис. 4.5.2 - Оценка эффективности разработанной СППР на основе сравнения отказов оборудования

55. Рис. 4.5.3 - Оценка эффективности разработанной СППР на основе сравнения трудозатрат

10 Приложения

Приложение 1. Копии дипломов и сертификатов

Рис. П.1.1 - Диплом лауреата именной стипендии им. Р.Е. Алексеева

Рис. П.1.2 - Диплом участника VI Открытой научно-технической конференции молодых

специалистов и работников «Молодёжь + Наука = Развитие нефтегазовой отрасли»

Рис. П. 1.3 - Диплом за III место в Конкурсе инновационных проектов молодых работников

ООО «Газпром трансгаз Нижний Новгород»

CERTIFICATE

Uniper Global Commodities SE and Gazprom in cooperation with the ESMT Berlin herewith certify that

Evgenii Gavriliuk

has successfully participated in the

Young Leaders Program

October 18 - 20, 2016 Campus Berlin, Germany

Luti^

Christoph Burger

Program Director ESMT

Рис. П.1.5 - Сертификат участника международной стажировки

Рис. П.1.6 - Диплом I Всероссийской научно-технической конференции «Нечеткие системы и

мягкие вычисления. Промышленные применения»

Приложение 2. Копия свидетельства о государственной регистрации

программы для ЭВМ

Рис. П.2.1 - Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ

Приложение 3. Копии документов о внедрении результатов

диссертационной работы

МИНОБРНАУКИ РОССИИ

федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Нижегородский государственный техническ! университет им. P.E. Алексеева» (НГТУ)

УТВЕРЖДАЮ

АКТ

_№_

г. Нижний Новгород

Акт о внедрении результатов диссертационной работы Гаврилюка Е.А. «Интеллектуальная поддержка принятия решений на основе нечеткой модели надежности сложных технических систем» в научную работу Института промышленных технологий машиностроения Нижегородского государственного технического университета им. Р.Е. Алексеева

Результаты диссертационной работы Гаврилюка Е.А. (научный руководитель - к.т.н., доцент Манцеров С.А.), представленной на соискание ученой степени кандидата технических наук, внедрены в научную работу Нижегородского государственного технического университета им. P.E. Алексеева на кафедре «Автоматизация машиностроения» Института промышленных технологий машиностроения. Результаты диссертационной работы Гаврилюка Е.А., а именно: нечеткая модель надежности сложных технических систем, индекс технического состояния, алгоритм интеллектуальной поддержки принятия решений при управлении техническим состоянием сложных систем использовались при разработке программы для ЭВМ «ilndex 1.0» в рамках работ по договору 16/2365 от 09.12.2016 г. СЧ ОКР: «Доработка рабочего программного обеспечения «Корпоративный портал версия 2».

Директор Института промышленных технологий

машиностроения, д.т.н., профессор

Панов А.Ю.

Профессор кафедры «Автоматизация машиностроения, д.т.н.

____Кретинин О.В.

Рис. П.3.1 - Акт о внедрении результатов диссертационной работы в научную работу Института промышленных технологий машиностроения НГТУ им. Р.Е. Алексеева

МИНОБРНАУКИ РОССИИ

федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Нижегородский государственный технический'; университет им. P.E. Алексеева» (НГТУ)

АКТ

№

ДАЮ учебной работе Ивашкин Е.Г.

20/Jr.

г. Нижний Новгород

Акт о внедрении результатов диссертационной работы Гаврилюка Е.А. «Интеллектуальная поддержка принятия решений на основе нечеткой модели надежности сложных технических систем» в учебный процесс Института промышленных технологий машиностроения Нижегородского государственного технического университета им. P.E. Алексеева

Настоящим актом подтверждаем, что результаты диссертационного исследования Гаврилюка Е.А. (научный руководитель - к.т.н., доцент Манцеров С.А.) внедрены в учебный процесс Нижегородского государственного технического университета им. P.E. Алексеева на кафедре «Автоматизация машиностроения» Института промышленных технологий машиностроения при подготовке бакалавров по направлениям 15.03.04 «Автоматизация технологических процессов и производств» (профиль «Автоматизация технологических процессов и производств в машиностроении»), 15.03.06 «Мехатроника и робототехника» (профиль «Промышленная робототехника и робототехнические комплексы») и магистров по направлению 15.04.04 «Автоматизация технологических процессов и производств» (профиль «Автоматизированные технологии и производства»). Материалы диссертационного исследования Гаврилюка Е.А. используются при проведении лекционных и практических занятий в разделах дисциплин «Диагностика и надежность автоматизированных систем», «Технические средства автоматизации и управления технологическим оборудованием и РТС», «Математическое моделирование», а также при выполнении научно-исследовательских работ студентов.

Директор Института промышленных технологий машиностроения, д.т.н., профессор

Доцент кафедры «Автоматизация машиностроения», к.т.н.

Панов А.Ю.

Синичкин С.Г.

Рис. П.3.2 - Акт о внедрении результатов диссертационной работы в учебный процесс Института промышленных технологий машиностроения НГТУ им. Р.Е. Алексеева

Рис. П.3.3 - Акт о внедрении результатов диссертационной работы в ООО «Газпром трансгаз

Нижний Новгород»