Определение оптимальной периодичности технического обслуживания информационно-измерительной и управляющей системы с применением нейросетевых технологий тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.11.16, кандидат наук Рязанов Илья Георгиевич

• Рязанов Илья Георгиевич
• кандидат наук
• 2019

Оглавление диссертации кандидат наук Рязанов Илья Георгиевич

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ.......................................................... 3

ВВЕДЕНИЕ.............................................................................. 4

1 ЗАДАЧА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ОПТИМАЛЬНОГО ПЕРИОДА ТЕХНИЧЕСКОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ И УПРАВЛЯЮЩИХ СИСТЕМ И ПУТИ ЕЁ РЕШЕНИЯ.............................................................................. 14

1.1 Анализ состояния задачи исследования, ее практическая и научная актуальность............................................................................. 14

1.2 Основные стратегии технического обслуживания и эксплуатации информационно-измерительных и управляющих систем..................... 22

1.3 Методы анализа технического состояния, диагностики и идентификации информационно-измерительных и управляющих систем 29

1.4 Применение нейросетевых технологий для формирования моделей и алгоритмов для определения оптимального периода информационно -

измерительных и управляющих систем................................................. 31

1.4.1 Особенности применения нейросетевых технологий.................... 32

1. 5 Формализованная постановка задачи исследования....................... 43

Выводы по первой главе............................................................ 46

2 МОДИФИКАЦИЯ МЕТОДА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ОПТИМАЛЬНОГО ПЕРИОДА ТЕХНИЧЕСКОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНОЙ И УПРАВЛЯЮЩЕЙ СИСТЕМЫ.............................................................................. 47

2.1 Оценка влияния изменения эксплуатационных параметров системы наведения и стабилизации панорамического визира на ее техническое состояние................................................................................. 47

2.2 Выбор метода-прототипа для определения оптимального периода технического обслуживания информационно-измерительной и управляющей системы, оценка его достоинств и недостатков, пути его совершенствования.................................................................... 52

2.3 Применение нейросетевых технологий для формирования моделей и алгоритмов определения оптимального периода технического обслуживания системы наведения и стабилизации панорамического визира..................................................................................... 55

2.3.1 Применение нелинейной рекуррентной модели сети Элмана для оценки изменения определяющих параметров системы наведения и стабилизации панорамического визира................................................. 55

2.3.2 Применение нелинейной авторегрессионной модели сети для прогнозирования изменения определяющих параметров системы наведения и стабилизации панорамического визира........................... 57

2.3.3 Формирования саморегулируемой подсистемы построения моделей оценки и прогнозирования изменения определяющих параметров системы наведения и стабилизации панорамического

визира................................................................................... 59

Выводы по второй главе............................................................ 63

3 ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ МОДИФИЦИРОВАННОГО МЕТОДА

С УЧЕТОМ ДАННЫХ ИСПЫТАНИЙ И ЭКСПЛУАТАЦИИ СИСТЕМЫ НАВЕДЕНИЯ И СТАБИЛИЗАЦИИ ПАНОРАМИЧЕСКОГО ВИЗИРА................................................ 64

3.1 Моделирование процесса изменения определяющих параметров системы наведения и стабилизации панорамического визира............. 64

3.1.1 Результаты оценки изменения определяющего параметра «Потребление тока».................................................................. 67

3.1.2 Результаты оценки и прогнозирования изменения определяющего параметра «Скорость наведения»................................................ 74

3.2 Оценка эффективности модифицированного метода с применением алгоритмов определения оптимального периода технического обслуживания при эксплуатации по техническому состоянию с контролем параметров............................................................... 80

3.3 Предложения по совершенствованию процесса испытаний и технического обслуживания информационно-измерительной и

управляющей системы............................................................... 91

Выводы по третьей главе............................................................ 94

Основные выводы и результаты работы......................................... 96

Список использованных источников.............................................. 98

Приложение 1. Акты внедрения и реализации результатов исследований........................................................................... 107

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

ANFIS - Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System CBM - condition based maintains RBFN - Radial basis function network

ИИУС - информационно-измерительная и управляющая система

НКУ - нормальные климатические условия

НС - нейронная сеть

НСТ - нейросетевые технологии

СКО - среднеквадратичная ошибка

СНСПВ - система наведения и стабилизации панорамического визира

ТО - техническое обслуживание

ТС - техническое состояние

ТЭ - техническая эксплуатация

ТЭС - техническая эксплуатация по состоянию

ЭиТЭХ - эксплуатационные и технико-экономические характеристики

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Определение оптимальной периодичности технического обслуживания информационно-измерительной и управляющей системы с применением нейросетевых технологий»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность исследования. Принятая система технической эксплуатации информационно-измерительных и управляющих систем (ИИУС), построенная на принципах организации планирования и управления техническим состоянием (ТС) по ресурсу (наработке), не в полной мере соответствует современным требованиям по обеспечению высоких эксплуатационных и технико-экономических характеристик (ЭиТЭХ). Кроме того, многообразие и стохастический характер воздействия эксплуатационных факторов на ИИУС приводят к тому, что при одной и той же наработке или продолжительности эксплуатации они имеют разное ТС. В связи с этим наработка или календарный срок службы не характеризуют однозначно ТС ИИУС в процессе эксплуатации.

Стратегия обслуживания по техническому состоянию с контролем параметров более прогрессивна по сравнению со стратегией по наработке. Стремление к ее использованию вызвано тем, что планово предупредительная система технического обслуживания (ТО) не позволяет устранить противоречие между возросшим объемом работ и требованием обеспечения необходимого качества функционирования ИИУС. В связи с этим встаёт задача определения оптимальной периодичности ТО ИИУС при эксплуатации по техническому состоянию с контролем параметров и учётом воздействия внешних факторов.

Степень разработанности темы исследования. На протяжении

последних десятков лет в развитие теории эксплуатации, диагностики и

методов управления ТС динамических систем вносили свой вклад известные

ученые, такие как Е.Ю. Барзилович, А.Я. Резиновский, И.Е. Дмитренко, В.В.

Сапожников, О.А. Лапсаков, А.И. Буравлев, Н.К. Юрков и многие другие.

К сожалению, проблема диагностики и прогнозирования ТС ИИУС решена

не в полной мере. Несмотря на актуальность, поставленные задачи решаются

не так оперативно, как того требует современное развитие и усложнение

4

ИИУС. Причины такого медленного развития заключаются в том, что процессы износа и старения элементов ИИУС достаточно сложно поддаются точному математическому описанию и зависят от многочисленных факторов. Кроме того, исследования надежности и диагностики элементов ИИУС, связаны с необходимостью проведения натурных испытаний (в том числе и разрушающих) на дорогостоящем действующем оборудовании.

Объект исследования: техническое состояние информационно-измерительной и управляющей системы (системы наведения и стабилизации панорамического визира) в процессе эксплуатации.

Предмет исследования: эксплуатационные и технико-экономические характеристики системы наведения и стабилизации панорамического визира (СНСПВ).

Цель исследования: повышение коэффициента технического использования, снижение затрат на техническое обслуживание и уменьшение непроизводительного расходуемого ресурса на основе оптимизации периодичности технического обслуживания с применением нейросетевых моделей и алгоритмов контроля и прогнозирования технического состояния СНСПВ.

Для достижения сформулированной цели были поставлены и решены следующие взаимосвязанные задачи:

1. Проведен анализ методов и алгоритмов технического обслуживания (ТО) ИИУС и обоснована необходимость повышения их ЭиТЭХ в процессе эксплуатации.

2. Модифицирован метод определения оптимального периода технического обслуживания с применением нейросетевых технологий, разработаны модели и алгоритм для его реализации.

3. Произведено имитационное моделирование с применением саморегулируемой подсистемы построения моделей оценки и прогнозирования изменения определяющих параметров СНСПВ.

4. Сформированы алгоритмы определения оптимального периода ТО СНСПВ при эксплуатации по ТС с контролем параметров.

5. Выбраны показатели и произведена оценка эффективности разработанных моделей и алгоритмов, рассмотрены возможные пути совершенствования процесса испытаний и ТО ИИУС.

Диссертация соответствует требованиям паспорта специальности 05.11.16 «Информационно-измерительные и управляющие системы», пункту 5 «Методы анализа технического состояния, диагностики и идентификации информационно-измерительных и управляющих систем».

Научная новизна диссертационного исследования:

1. Модифицирован метод определения оптимального периода технического обслуживания СНСПВ, решающий задачу повышения точности определения периодичности технического обслуживания. Отличительная особенность заключается в том, что: 1) используют минимальное количество наиболее информативных определяющих параметров СНСПВ, а именно «Потребление тока» и «Скорость наведения», обоснованные опытом эксплуатации и статистическими данными о причинах отказов СНСПВ; 2) с применением нейросетевых технологий моделируют процесс изменения параметров «Потребление тока» и «Скорость наведения» с учётом данных эксплуатации; 3) по результатам моделирования производят оценку изменения параметров «Потребление тока» и «Скорость наведения» с учётом условий функционирования СНСПВ при пониженной температуре и воздействии синусоидальной вибрации, на основе вычисления заданных показателей и критериев оптимальности периода технического обслуживания.

2. Разработана структура саморегулируемой подсистемы формирования моделей оценки и прогнозирования изменения определяющих параметров «Потребление тока» и «Скорость наведения» СНСПВ,

отличительной особенностью которой является совместное последовательное применение нейросетевых моделей и алгоритмов для её реализации; на первом этапе формирования - применяется нелинейная рекуррентная модель сети Элмана, которая осуществляет построение моделей оценки изменения параметров «Потребление тока» и «Скорость наведения»; на втором этапе применяется нелинейная авторегрессионная модель сети, которая формирует модели прогнозирования изменения параметров «Потребление тока» и «Скорость наведения».

3. Разработаны алгоритмы определения оптимального периода технического обслуживания СНСПВ при эксплуатации по техническому состоянию с контролем параметров, отличающийся тем, что они основаны на решении минимаксной многофакторной оптимизационной задачи повышения коэффициента технического использования при одновременном снижении суммарных затраты на техническое обслуживание и уменьшении относительного непроизводительного расходуемого ресурса.

Теоретическая и практическая значимость работы. Теоретическая значимость работы заключается в развитии методов технического диагностирования ИИУС посредством модификации метода определения оптимального периода ТО с применением нейросетевых технологий при воздействии дестабилизирующих факторов. Практическая значимость заключается в разработке саморегулируемой подсистемы построения моделей оценки и прогнозирования изменения определяющих параметров СНСПВ и формировании алгоритмов определения оптимального периода ТО при эксплуатации по ТС, с контролем параметров, внедрение которых позволит повысить ЭиТЭХ.

Методы исследования. При решении задач исследования использовались методы математического моделирования, теории случайных процессов, нейросетевые модели и алгоритмы.

Положения, выносимые на защиту:

1. Модифицированный метод определения оптимального периода технического обслуживания СНСПВ с применением нейросетевых моделей и алгоритмов.

2. Структура саморегулируемой подсистемы формирования моделей оценки и прогнозирования изменения определяющих параметров СНСПВ и алгоритм для ее реализации.

3. Алгоритмы определения оптимального периода технического обслуживания СНСПВ при эксплуатации по техническому состоянию с контролем параметров.

Результаты диссертационной работы реализованы в ПАО «Электроприбор» г. Тамбов (Акт от 19.06.2019 г.), а так же внедрены в учебный процесс ФГБОУ ВО «ТГТУ» (Акт от 13.03.2019 г.).

Степень достоверности и апробация результатов исследования. Достоверность результатов исследования достигнута за счет: корректного применения известных математических методов; непротиворечивости и воспроизводимости результатов, полученных теоретическим путем и при про-ведении испытаний СНСПВ; использования методов, адекватных природе изучавшихся процессов и явлений; верификации результатов в рамках способов и приемов, используемых в теории надежности.

Материалы диссертации докладывались на: 2-ой Международной конференции с элементами научной школы «Актуальные проблемы энергосбережения и энергоэффективности в технических системах» (Тамбов, 2015); 3-ей Международной конференции с элементами научной школы «Актуальные проблемы энергосбережения и энергоэффективности в технических системах» (Тамбов, 2016); IV Международной научно-технической конференции студентов, молодых ученых и специалистов «Энергосбережение и эффективность в технических системах» (Тамбов, 2017); V Международной научно-технической конференции студентов, молодых ученых и специалистов «Энергосбережение и эффективность в

технических системах» (Тамбов, 2018); третьей всероссийская молодёжная научная конференция, посвящённая дню радио "Радиоэлектроника. Проблемы и перспективы развития" (Тамбов, 2018); VI международной научно-технической конференции «Энергосбережение и эффективность в технических системах» (Тамбов, 2018); IV Всероссийской молодежной научной конференции «Энергетика. Проблемы и перспективы развития» (Тамбов, 2019); IV Всероссийской молодёжной научной конференции, посвящённой дню радио (Тамбов, 2019); семинарах кафедры «Конструирование радиоэлектронных и микропроцессорных систем» (Тамбов, 2014-2019).

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 17 работ, в том числе: 1 статья индексируемая в МБД Web of Science и Scopus; 6 статей в рецензируемых журналах из перечня ВАК при Министерстве науки и высшего и образования РФ, 10 публикаций в материалах Международных и Всероссийских конференций.

В тех публикациях, которые написаны в соавторстве личный вклад автора заключается в разработке моделей и алгоритмов для определения оптимального периода ТО ИИУС. Выносимые на защиту результаты получены лично соискателем.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложения. Работа изложена на 108 страницах машинописного текста, включающего 53 рисунка, 5 таблиц, список литературы из 69 наименований.

Во введении обоснована актуальность работы, сформулированы цель и задачи исследования, научная новизна, практическая значимость и основные положения, выносимые на защиту.

В первой главе рассмотрены основные подходы к определению оптимального периода ТО ИИУС. Проведен анализ методов и алгоритмов ТО ИИУС и обоснована необходимость повышения их эксплуатационных и

технико-экономических характеристик в эксплуатации. На основе анализа основных стратегий технической эксплуатации ИИУС показано, что методы технического обслуживания по состоянию с контролем параметров являются наиболее перспективными для решения задачи исследования.

Приведен анализ основных стратегий технической эксплуатации ИИУС. Доказано, что переход к применению методов управления ТС по состоянию предполагает коренное изменение традиционных планово-предупредительных методов, обоснование и реализацию организационно-технических мероприятий, направленных на повышение готовности к эффективному применению ИИУС в течении всего жизненного цикла.

Во второй главе осуществлен выбор объекта исследования - системы наведения и стабилизации панорамического визира, являющейся электромеханической информационно-измерительной и управляющей системой. Приведена структурная схема СНСПВ, рассмотрен принцип функционирования информационно-измерительных каналов, а также каналов, осуществляющих управление стабилизацией. Функционирование СНСПВ основано на гироскопическом приборе, который осуществляет отслеживание перемещения зеркала в пространстве.

Доказано, что одной из основных проблем эксплуатации и ремонта СНСПВ, является сложность её устройства. Для устранения описанных недостатков и решения задачи повышения ЭиТЭХ, предложена разработка метода определения оптимального периода технического обслуживания СНСПВ. Метод будет включать в себя: модели и алгоритмы оценки изменения определяющих параметров в эксплуатации с применением алгоритмов обработки данных контроля технического состояния и прогнозирования изменения определяющих параметров СНСПВ в различных условиях функционирования с учетом воздействия внешних факторов.

Выбран метод-прототип и проведен его анализ. Основным недостатком, выбранного метода-прототипа, является отсутствие

возможности учесть разнообразие внешних воздействующих факторов на ИИУС, которые, в конечном счете, влияют на текущее ТС. Одним из способов, которым возможно решить описанный недостаток является применение нейросетевых технологий (НСТ), основным достоинством которых является динамическое саморегулирование во времени, учитывающее воздействие внешних воздействующих факторов.

Предложены НСТ, которые обеспечат модификацию метода-прототипа. Модификация будет заключаться в применении нейронной сети Элмана, осуществляющей идентификацию модели изменения параметра ИИУС, и нелинейной авторегрессионной сети, реализующая прогнозирование изменения параметров ИИУС учитывая воздействия внешних факторов.

Представлена структура саморегулируемой подсистемы, выполняющей функцию построения моделей изменения определяющих параметров. В основе функционирования предлагаемой интеллектуальной системы лежит алгоритм, основанный на следующем: учитывая априорную информацию об объекте управления, нейронная рекуррентная сеть производит построение модели изменения определяющих параметров объекта, учитывая обучающую выборку значений изменений определяющих параметров объекта; затем полученная модель изменения определяющих параметров применяется в нелинейной авторегрессионной сети, результатом работы которой является прогноз изменения определяющих объект параметров на период времени Т. Полученный прогноз изменения определяющих параметров будет использоваться для синтеза модели управления ТС Е(?). Представлена структура модифицированного метода для определения оптимального периода технического обслуживания.

В третьей главе произведена оценка эффективности модифицированного метода с учетом данных испытаний и эксплуатации,

сформирован алгоритм определения оптимального периода ТО СНСПВ при эксплуатации по ТС с контролем параметров.

На основе модифицированного метода, разработанных моделей и алгоритмов произведено имитационное моделирование для определения оптимального периода ТО СНСПВ. Выбраны показатели и произведена оценка эффективности модифицированного метода и алгоритмов определения оптимального периода ТО СНСПВ. Кроме того рассмотрена возможность совершенствования метода Бернулли на основе формирования одномерных распределений триномиального типа для последовательности независимых испытаний.

Модель сети Элмана и нелинейную авторегрессионную модель нейронной сети, применяем со следующими ограничениями: они имеют 20 «нейронов» в первом слое и 8 «нейронов» во втором слое. Для обучения нейронной сети применен метод Левенберга-Марквардта с использованием значений выбранных определяющих параметров («Потребление тока» и «Скорость наведения»). Моделирование проводилось с учётом условий функционирования (путём понижения рабочей температуры до минус 50оС) и воздействия внешних факторов (применена синусоидальная вибрация в диапазоне 30-50 Гц).

Проведено имитационное моделирование функционирования разработанной подсистемы. По результатам которого сделан вывод о адекватности построенных моделей определяющих параметров и оценки их изменения, так как относительная ошибка результатов моделирования не превышает 8,8%.

Доказано, что применение саморегулируемой подсистемы построения моделей оценки и прогнозирования изменения определяющих параметров повысило точность определения оптимального периода технического обслуживания СНСПВ, что дало возможность снизить показатели Яотн , С2 и повысить КТИ.

Рассмотрены возможные пути совершенствования процесса испытаний и ТО ИИУС с применением модифицированного метода Бернулли.

В заключении изложены основные выводы и результаты работы.

В приложении представлены акты внедрения и реализации результатов исследований.

Основные результаты диссертационных исследований опубликованы в [1-17].

1 ЗАДАЧА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ОПТИМАЛЬНОГО ПЕРИОДА ТЕХНИЧЕСКОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ И УПРАВЛЯЮЩИХ СИСТЕМ И ПУТИ ЕЁ РЕШЕНИЯ

1. 1 Анализ состояния задачи исследования, ее практическая и научная актуальность

Принятая система технической эксплуатации (ТЭ) электромеханических информационно-измерительных и управляющих систем (ИИУС), построенная на принципах организации планирования и управления техническим состоянием (ТС) по ресурсу, не в полной мере соответствует современным требованиям по обеспечению высоких эксплуатационных и технико-экономических характеристик (ЭиТЭХ) [18-22]. Для успешной эксплуатации различных типов электромеханических ИИУС необходима быстрая и точная оценка их ТС. Эксплуатация ИИУС непосредственно влияет на их ТС. ТС может изменяться от исправного до работоспособного, затем до неисправного и неработоспособного. Варианты ТС ИИУС обусловлены изменениями параметров ИИУС в процессе эксплуатации. С целью поддержания требуемого уровня надежности ИИУС на этапах эксплуатации проводят её техническое обслуживание (ТО) [18-19].

ТО решает следующие задачи:

- снижает вероятность выхода из строя в следствии износа механических и электрических элементов ИИУС;

- прогнозирование неисправностей, причинами которых являются процессы износа составных частей ИИУС;

- контроль параметров, определяющих ТС ИИУС за пределы установленного допуска, а также доведения этих параметров до требуемых эксплуатационной документацией норм;

- установление причин неисправностей и причин их возникновения;

- повышение межремонтного и межрегламентного ресурса ИИУС и продление сроков их эксплуатации.

Отказы ИИУС, как правило, носят стохастических характер, точное время возникновения которых сложно определить. Однако, мероприятия, осуществляемые в рамках ТО, не способны в полной мере предупредить внезапные отказы, в результате чего необходимо производить ремонт ИИУС [23-27]. ТО выполняется для минимизации или избежание ущерба, вызванного дефектами и отказами ИИУС. Согласно [23] ТО может быть формально определено как «совокупность всех технических, административных и управленческих действий в течение жизненного цикла объекта, предназначенные для его сохранения или поддержания в состоянии, в котором он может выполнять требуемые функции».

ТО также может потребовать больших расходов, особенно когда оно выполняется слишком часто или если используется дорогостоящее оборудование инструментального контроля. Стоимость ТО состоит из двух частей. Это стоимость выполнения работ по ТО и годовая стоимость ремонта и замены вышедших из строя элементов ИИУС. Поэтому стоимость ТО уменьшается, когда увеличивается интервал времени проведения регламентных работ или ремонта. С другой стороны, ежегодные затраты на ремонт и замену отказавших элементов увеличиваются, когда увеличивается интервал времени для выполнения очередного ТО. Поскольку эти два типа затрат, ведут себя по-разному, то можно попытаться найти оптимальный интервал времени для выполнения ТО, который может свести к минимуму общие затраты [28-31] и повысить ЭиТЭХ.

Эта взаимосвязь интерпретирована на рисунке 1.1, где годовые затраты представлены в зависимости от временного интервала между операциями ТО и инструментального контроля. Видно, что выполнение ТО и инструментального контроля очень часто или очень редко приводит к высоким ежегодным затратам. Поскольку ТО и ремонт может быть основным

расходом для предприятия-изготовителя, важно сделать его как можно более рентабельным [26].

Рисунок 1.1 - Годовая стоимость ремонта, стоимость контроля ТС и общая стоимость ТО в зависимости от временного интервала контроля и ТО

В материалах [33-45], зарубежных авторов, рассматривается эксплуатация по состоянию (Condition-Based Maintenance, CBM) сложных электромеханических ИИУС.

По сути, ТО на основе CBM отличается от профилактического обслуживания тем, что необходимость ТО основывается на фактическом состоянии ИИУС, а не по какому-то заранее заданному графику. Так как профилактическое обслуживание основано на времени, а такие действия, как замена технически важных расходных материалов или составных элементов ИИУС, основаны в первую очередь на времени, например, календарное время или время работы оборудования. К такому типу профилактического обслуживания можно отнести, например, замену моторного масло в автомобиле каждые 3000-5000 км пробега. В данном случае не имеет

0

■Интервал Ереыенп между провержал«

значения фактическое состояние и эксплуатационные характеристики масла. Эта методология была бы аналогична задаче профилактического обслуживания. Если, с другой стороны, оператор автомобиля не учитывает пробег автомобиля и анализирует периодичность замены масла, чтобы определить его фактическое состояние и его свойства, он может отсрочить замену масла до тех пор, пока автомобиль не пройдет 10000 км. В этом принципиальное различие между СВМ и профилактическим обслуживанием. ТО на базе СВМ или прогнозирование ТС и планирование ТО - это комплекс мер, направленных на выявление возникающих неисправностей до того, как они станут критическими, что позволяет более точно планировать профилактическое обслуживание. Также СВМ можно описать как перечень действий по ТО, основанных на оценке оборудования в реальном времени, которая реализуется за счёт применения встроенных датчиков и/или внешних измерений, проведенных с помощью специализированного оборудования.

Включение СВМ или прогностического обслуживания в комплексную программу управления ТО позволяет оптимизировать доступность технологического оборудования и значительно снизить затраты на поддержание ТС. Это также обеспечит средства для улучшения качества продукции, производительности и прибыльности.

В дополнение к расширенной программе прогноза ТО может и будет предоставлять данные о фактическом рабочем ТС критически важных элементов ИИУС, включая их эффективность функционирования, а также фактическое физическое состояние.

Как отмечалось ранее, основным аспектом СВМ является мониторинг ТС, который может быть реализован на основе различных подходов и с использованием технологий разного уровня [36-40]. Мониторинг ТС может быть организован как периодически, так и непрерывно. Периодический мониторинг ИИУС (например, промышленных станков) проводится через определенные интервалы, например, каждый час или в конце каждой рабочей смены, с помощью портативных индикаторов (ручные измерительные

17

приборы, блоки акустической эмиссии и вибрационные ручки). Процесс мониторинга ТС также включает в себя оценки, основанные на человеческих чувствах (субъективный мониторинг). Это может быть оценка степени загрязнения, ненормального цвета и т.д. [41].

При непрерывном (в реальном времени) мониторинге ИИУС постоянно контролируется, и каждый раз при обнаружении отклонения параметров выдается предупредительный сигнал. Периодический мониторинг используется чаще из-за его низкой стоимости и потому, что он обеспечивает более точную диагностику с использованием отфильтрованных и / или обработанных данных. Тем не менее, в указанных источниках принимается такая точка зрения, что риск использования периодического мониторинга заключается в возможности пропустить некоторые события отказа или отклонения контролируемых параметров, которые происходят между последовательными проверками [42].

На текущий момент выпущены различные международные стандарты и

руководства для контроля ТС и диагностики ИИУС [43]. Как утверждают в

[44], большинству сбоев электромеханических ИИУС предшествуют

определенные признаки или условия. Например, вибрация, изменение

температуры, уровень шума и др., свидетельствующие о том, что отказ

должен произойти. В целом, цель процесса мониторинга ТС является

неоднозначной. Во-первых, необходимо собрать данные о ТС ИИУС.

Во-вторых, полученные данные расширяют знания о причинах и

последствиях отказов, а также об ухудшении ЭиТЭХ ИИУС [44]. При

мониторинге состояния информация о воздействиях должна быть получена

извне, пока объекты работоспособны [45,46]. Наиболее популярным методом

контроля ТС, используемым в СВМ, особенно для электромеханических

ИИУС с вращающимися элементами (например, подшипники скольжения,

коробки передач), является контроль вибрации [37-41]. Многие из этих

вибраций связаны с периодическими событиями в работе объекта, такими

как: вращающиеся валы, зубья зубчатой передачи и вращающиеся

18

электрические поля. Некоторые вибрации происходят из-за событий, которые не полностью синхронизированы по фазе с вращением вала, например, возгорания в двигателях. Другие вибрации связаны с потоком жидкостей, как в насосах и газовых турбинах, и они имеют определенные уникальные характеристики [47]. Объект контроля в стандартном состоянии имеет определенную вибрационную сигнатуру, и ее изменение может свидетельствовать о неисправности.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Рязанов Илья Георгиевич, 2019 год

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Zyryanov Yu.T. Application of generalized distribution laws for the reliability assessment of information and measuring systems of energy saving control/ Zyryanov Yu.T., Chernyshov N.G., Ryazanov I.G., Naumova A.Yu., Dioumessy M.F. // Journal of Physics: Conf. Series 1172 (2019) 012108, IOP Publishing doi:10.1088/1742-6596/1172/1/012108.

2. Рязанов, И.Г. Техническое диагностирование информационно-измерительной и управляющей системы с применением нейросетевых технологий / И.Г. Рязанов, Ю.Т. Зырянов, А.Ю. Наумова // Приборы и системы. Управление. Контроль. Диагностика, 2019. - №5. - С. 37 - 46.

3. Рязанов, И.Г Определение оптимальной периодичности технического обслуживания информационно-измерительных и управляющих систем с применением нейросетевых технологий / И.Г. Рязанов, Н.Г. Чернышов, Ю.Т. Зырянов, А.Ю. Наумова // Вестник ТГТУ, 2019. -Том 25 №2. - С. 197 - 205.

4. Зырянов, Ю.Т. Об оптимальной периодичности технического обслуживания сложных информационно-измерительных систем / Ю.Т. Зырянов, Д.Н. Ледовских, И.Г. Рязанов, А.Ю. Наумова // Вестник ТГТУ, 2018. -Том 24 №2. - С. 236 - 245.

5. Зырянов, Ю.Т. Об одном подходе к формированию смешанной системы управления техническим состоянием радиотехнических систем / Ю.Т. Зырянов, В.В. Лебедев, Д.Н. Ледовских, И.Г. Рязанов // Надежность и качество сложных систем, 2017. - № 3 (19). - С. 49 - 59.

6. Карпов, И.Г. Одномерные распределения триноминального типа для последовательности независимых испытаний / И.Г. Карпов, Ю.Т. Зырянов, И.Г. Рязанов // Фундаментальные и прикладные проблемы техники и технологии, 2015. - № 2 (310). -С. 133-138.

7. Муромцев, Д.Ю. Формирование моделей одномерных дискретных законов распределения для последовательности независимых испытаний

надежности радиоэлектронных средств / Д.Ю. Муромцев, Ю.Т. Зырянов, И.Г. Рязанов // Надежность и качество сложных систем, 2015.- №3 (11).- С. 80 -86.

8. Рязанов, И.Г. Применение нейросетевых алгоритмов в задачах нелинейного оптимального оценивания/ И.Г. Рязанов, Ю.Т. Зырянов, А.Ю. Наумова // Актуальные проблемы энергосбережения и энергоэффективности в технических системах. «Тезисы докладов 2-ой Международной конференции с элементами научной школы».- Тамбов: 2015.- С. 108 - 110.

9. Рязанов, И.Г. Формирование смешанной системы управления техническим состоянием на основе декомпозиции сложной технической системы / И.Г. Рязанов, Ю.Т. Зырянов, В.В. Лебедев // Актуальные проблемы энергосбережения и энергоэффективности в технических системах. «Тезисы докладов 2-ой Международной конференции с элементами научной школы». - Тамбов: 2015.- С.102 - 104.

10. Рязанов, И.Г. Применение нейронных сетей в управлении эффективными техническими системами/ И.Г. Рязанов, Ю.Т. Зырянов// Актуальные проблемы энергосбережения и энергоэффективности в технических системах. «Тезисы докладов 3-ей Международной конференции с элементами научной школы». - Тамбов: 2016.- С. 299 - 300.

11. Зырянов, Ю.Т. Нейросетевые методы прогнозирования параметров технических систем/ Ю.Т. Зырянов, И.Г. Рязанов // Энергосбережение и эффективность в технических системах Материалы IV Международной научно-технической конференции студентов, молодых ученых и специалистов. Тамбовский государственный технический университет-Тамбов: 2017. - С. 155-156.

12. Зырянов, Ю.Т. Модели прогнозирования технического состояния сложных технических систем / Ю.Т. Зырянов, И.Г. Рязанов // Энергосбережение и эффективность в технических системах Материалы IV Международной научно-технической конференции студентов, молодых

ученых и специалистов. Тамбовский государственный технический университет. - Тамбов: 2017. - С. 156-157.

13. Зырянов, Ю.Т. Алгоритмы диагностирования информационно-измерительных систем с применением нейросетевых технологий обработки данных/ Ю.Т. Зырянов, И.Г. Рязанов, А.Д. Любимов // Энергосбережение и эффективность в технических системах Материалы V Международной научно-технической конференции студентов, молодых ученых и специалистов. Тамбовский государственный технический университет. -Тамбов: 2018. - С. 191-192.

14. Зырянов, Ю.Т. Модели и алгоритмы для оценки надежности информациионно-измерительных систем с применением нейросетевых технологий. /Ю.Т. Зырянов, И.Г. Рязанов, А.Д. Любимов //Тезисы докладов третьей всероссийской молодёжной научной конференции, посвящённой дню радио "Радиоэлектроника. Проблемы и перспективы развития". - Тамбов, 2018 г. - С. 98-100.

15. Рязанов, И.Г. Формирование моделей изменения определяющих параметров информационно-измерительных и управляющих систем с применением нейросетевых технологий/ И.Г. Рязанов, А. Ю.Наумова //Энергетика. Проблемы и перспективы развития материалы IV Всероссийской молодежной научной конференции. Научное электронное издание. - Тамбов, 2018. С. 134-136.

16. Рязанов, И.Г. Применение методов эксплуатации по состоянию в информационно-измерительных и управляющих системах/ И.Г. Рязанов, Ю.Т. Зырянов //Энергосбережение и эффективность в технических системах. Материалы VI Международной научно-технической конференции студентов, молодых учёных и специалистов. - Тамбов, 2019, С. 146-147.

17. Рязанов, И.Г. Методы прогнозирования надёжности в радиоэлектронных системах / И.Г. Рязанов, Ю.Т. Зырянов //Радиоэлектроника. Проблемы и перспективы развития. Четвертая

Всеросийская молодёжная научная конференция, посвещенная дню радио. -Тамбов, 2019, С.190-192.

18. Барзилович Е.Ю. Модели технического обслуживания сложных систем./ Е.Ю. Барзилович - М.: Высшая школа, 1982. - 231 с.

19. Барзилович, Е.Ю. Эксплуатация авиационных систем по состоянию./ Е.Ю. Барзилович, В.Ф. Воскобоев - М.: Транспорт, 1981. - 197 с.

20. Барзилович, Е.Ю. Статистические методы оценки состояния авиационной техники./ Е.Ю. Барзилович, М.В. Савенков -М.: Транспорт,

1987. - 240 с.

21. Воробьев, В.Г. Технические средства и методы обеспечения безопасности полетов./ В.Г. Воробьев, Б.В. Зубков, Б.Д. Уриновский - М.: Транспорт, 1989. - 151 с.

22. Воробьев, В.Г. Техническая эксплуатация авиационного оборудования./ В.Г. Воробьев, В.Д. Константинов - М.: Транспорт, 1990. -296 с.

23. Чернышова, Т.И. Метрологическая надежность средств неразрушающего контроля теплофизических свойств материалов и изделий: автореф. дис. д-ра тех. наук: 05.11.13: защищена 29.03.02: утв. 21.12.02/ Т.И. Чернышова - Тамбов, 2002. - 34 с.

24. ГОСТ 23.743 88 Изделия авиационной техники/ Номенклатура показателей безопасности полетов, надежности, контролепригодности, эксплуатационной и ремонтной технологичности. - М.: Изд - во стандартов.,

1988.

25. Воробьев, В.Г. Диагностирование и прогнозирование технического состояния авиационного оборудования./ В. Г. Воробье, В. В. Глухов, Ю. В. Козлов, В Д. Константинов, И. М. Синдеев. - Под ред. И.М. Синдеева. -М: Транспорт, 1984. - 191 с.

26. Константинов, В.Д. Методы эксплуатации и стратегии технического обслуживания./ В.Д. Константинов - М.: МГТУ ГА, 1996. -205 с.

27. Смирнов, Н.Н. Обслуживание и ремонт авиационной техники по состоянию./ Н.Н. Смирнов, А.А. Ицкович М.: Транспорт. 1987. - 272 с.

28. Зырянов, Ю.Т. Планирование профилактики в организационно-технических системах/ Ю.Т. Зырянов, К.А. Малыков // Вестник Тамбовского государственного технического университета. - Тамбов, 2004. - Т.10. №2. -С. 410 - 420.

29. Буравлев, А.И. Управление техническим состоянием динамических систем./ А.И. Буравлев, Б.И. Доценко, И.Е. Казаков - М.: Машиностроение, 1995. - 240 с.

30. Зырянов, Ю.Т. Планирование контроля технического состояния радиотехнических систем / Ю.Т. Зырянов, Д. Н. Ледовских // Труды международной научно-практической конференции «Современные технологии - ключевое звено в возрождении отечественного авиастроения», 12-13 августа 2008 г. - Казань: КГТУ им. А.Н. Туполева. - 2008. - С. 326-329.

31. Зырянов, Ю.Т. Пути совершенствования технического обслуживания авиационных радиотехнических систем / Ю.Т. Зырянов, Д. Н. Ледовских, К.А. Малыков // Вестник Тамбовского ВВАИУРЭ (ВИ). - 2008. №3. - С. 32-40.

32. Prajapati, A. Condition based maintenance: a survey / A. Prajapati, J. Bechtel // Journal of Quality in Maintenance Engineering. - 2012.18(4). -pp. 384-400.

33. Jardine, A. К. S. A review on machinery diagnostics and prognostics implementing condition-based maintenance / A. К. S. Jardine, D. Lin, D. Banjevic // Mechanical Systems and Signal Processing. - 2006. 20(7). - pp. 14831510.

34. Rosmaini, A. An overview of time-based and condition-based maintenance in industrial application. / A. Rosmaini, Sh. Kamaruddm // Computers & Industrial Engineering. - 2012. 63(1). - pp.135-149.

35. Goldman, S. Vibration spectrum analysis: a practical approach. / S. Goldman - New York Industrial Press. - 1999. - 346 p.

102

36. ISO 13381-1 Condition monitoring and diagnostics of machines — Prognostics Part 1: General guidelines. - 2015.

37. Bloch, H. P. Machinery failure analysis and troubleshooting / H. P Bloch, F. K. Geitner. - Gulf. Houston, TX. - 1983. - 185 p.

38. Randall, R. B. Vibration-based condition monitoring: industrial, aerospace and automotive applications/ R. B. Randall. - John Wiley & Sons. -2011. - 308 p.

39. Al-Najjar, B. Condition-based maintenance: selection and improvement of a cost-effective vibration-based policy for rolling element bearings. / B. Al-Najjar. - Doctoral Dissertation, Lund University, Lund, Sweden.

- 1997.

40. Al-Najjar, B. Selecting the most efficient maintenance approach using fuzzy multiple criteria decision making/ B. Al-Najjar, I. Alsyouf //International journal of production economics. - 2003.84(1) pp. 85-100.

41. Al-Najjar, B. Enhancing a company's profitability and competitiveness using integrated vibration-based maintenance: A case study"/ B. Al-Najjar, I. Alsyouf // European Journal of Operational Research. - 2003.157(3).

- pp. 643-657.

42. Al-Najjar, B. A maintenance model for identification, qualification and elimination of losses in companies profitability: an application example/ B. Al-Najjar, - C'omadem, San Sebastian, Spain. - 2009.

43. Wienker, M. The Computerized Maintenance Management System an Essential Tool for World Class Maintenance / M. Wienker, K. Henderson, J. Volkerts // Procedia Engineering. - 2016.138. - pp. 413-420.

44. Starr, A. A Structured Approach to the Selection of Condition Based Maintenance / A. Starr // In proceedings of the 5th International Conference on Factory. - 2000. - pp. 131-138.

45. Hess, S., An Evaluation Method for Application of Condition Based Maintenance Technologies / S. Hess, W. Biter, S. Hollingsworth // In proceedings

of the Annual Reliability and Maintenability Symposium.: USA, Philadelphia. -2001. - pp. 240-245.

46. Moore, W.J. Cost-Based Criticality - A case Study/ W.J. Moore, A.G. Starr // 18th International Conference of Condition Monitoring and Diagnostic Engineering Management.: - Cranfield. England. - 2005 - pp. 341 - 345.

47. Kerf, M. De. A Practical Model for Calculating the Financial Return of Predictive Maintenance/ M. De. Kerf // 18th Euromaintenance: - Switzerland. Basel. - 2006 - pp.599-605.

48. Shin, J. H. and Jun H. B., On condition based maintenance policy/ J. H. Shin, H. B. Jun // Journal of Computational Design and Engineering. - 2015. -2(2). - pp. 119-127.

49. Городецкий, А. Тестирование или техническая диагностика цифровых устройств // Компоненты и технологии.- 2011.- М3.- С. 8-10.

50. Пат. 2336570 РФ. Способ определения оптимального периода технического обслуживания ИИУС. - №2006143252; заявл. 06.12.06; опубл. 20.10.08, срок действия 20.10.28. / И.А. Ходжаев, М.В. Королев, Н.Л. Алымов. - М., 2008. - 10 с.

51. Пат. 2436162 РФ. Способ определения оптимального периода технического обслуживания сложных технических систем при ограниченных ресурсах. - №2009104302; заявл. 09.02.09; опубл. 10.11.11, срок действия 09.02.29. / Ю.Т. Зырянов, В.М. Дмитриев, Д.Н. Ледовских, О.А. Коновалов, К.А. Малыков. - М., 2011. - 8 с.

52. Артемова, С.В. Прогнозирование и компенсация возмущения в системах оптимального управления / С.В Артемова, Д.Ю. Муромцев, А.Н. Грибков // Вестник Тамбовского государственного технического университета. - Тамбов, 2003. - Т.9. №4. - С. 632 - 637.

53. Гнеденко Б.В. Курс теории вероятностей.- М.: Наука, 1988 - 448 с.

54. Вероятность и математическая статистика: энциклопедия / Гл. ред. Ю.В. Прохоров.- М.: Большая Российская энциклопедия, 1999 - 910 с.

55. Федоткин М.А. Модели в теории вероятностей.- М.: ФИЗМАТЛИТ, 2012 - 608 с.

56. Карпов, И.Г. Законы распределения дискретных случайных величин и их идентификация / И.Г. Карпов // IV Международная научно-техническая конференция «Радиолокация, навигация и связь». Том 1. -Воронеж: ВГУ, 1998.- С. 115-125.

57. Голоборщенко, В.С. Парадоксы в современной теории вероятностей. Часть 1: Ложность принятых постулатов и парадигм // Проблемы создания информационных технологий. Сборник научных трудов МАИТ. - М: ООО Техполиграфцентр, выпуск 14, 2006 - С. 9-15.

58. Голоборщенко, В.С. Производящие и характеристические функции полиномиального и биномиального распределений как парадоксы в современной теории вероятностей // Проблемы создания информационных технологий. Сборник научных трудов МАИТ. - М: ООО Техполиграфцентр, 2008, выпуск 17, С. 5-11.

59. Джонсон, Н.Л. Одномерные дискретные распределения / Н.Л. Джонсон, С. Коц, А. Кемп. - М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2010.559 с.

60. Каплан, Р. Основные концепции нейронных сетей : пер. с англ. / Роберт Каллан. - М. : Вильямс, 2001. - 260 с.

61. Медведев, В. С. Нейронные сети. Matlab 6 / В. С. Медведев, В. Г. Потёмкин. - М. : Диалог-МИФИ, 2002. - 496 с. - ISBN 5-86404-163-7.

62. Омату, Сигеру. Нейроуправление н его приложения / Сигеру Омату. Марзукн Халид, Рубия Юсоф : пер. с англ. Н. В. Батина : под ред. А. И. Галушкина. В. А. Птнчкнна. - М. : ИПРЖР. 2000. - 272 с. -ISBN 5-93108-006-6.

63. Хайкин, Саймон. Нейронные сети : Полный курс : пер. с англ. / Саймон Хайкин. - 2-е изд., знач. доп. - М. : Вильямс, 2006. - 1104 с. -ISBN 58459-08906.

64. Карпов, И.Г. Одномерные распределения триномиального типа для последовательности независимых испытаний / И.Г. Карпов, Ю.Т. Зырянов, И.Г. Рязанов, // Фундаментальные и прикладные проблемы техники и технологии, 2015.- С. 133-138.

65. Муромцев, Д.Ю. Формирование моделей одномерных дискретных законов распределения для последовательности независимых испытаний надежности радиоэлектронных средств/ Д.Ю. Муромцев, Ю.Т. Зырянов, И.Г. Рязанов // Надежность и качество сложных систем. - 2015.- С. 80-86.

66. Асаи, К. Прикладные нечеткие системы / К. Асаи [и др.] ; под ред. Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугэно ; пер. с япон. Ю. Н. Чернышова. - М. : Мир. 1993-368 с.

67. Castillo, O. Fuzzy Logic: Theory and Applications Neural Networks/ O. Castillo , P. Melin // Springer, Berlin. - 2008 - pp. 30-43.

68. Castillo, O. Hybrid intelligent systems for time series prediction using neural networks, fuzzy logic, and fractal theory. / O. Castillo , P. Melin // IEEE Trans. Neural Netw. - 2002. -13(6). - pp.1395-1408.

69. Castillo, O. Simulation and forecasting complex financial time series using neural networks and fuzzy logic./ O. Castillo , P. Melin // In: Proceedings the IEEE the International Conference on Systems, Man and Cybernetics vol. 4. - 2001. - pp. 2664-2669.

Приложение 1

Продолжение Приложения 1

«УТВЕРЖДАЮ»

Прорпшж Ljü шучрЕйинноващвдннОй

АКТ

ti 1H1I.HH резулътв l'on ДНСС<рга 1Щ)ЛИйГ0 исслслопиинн Phuiiors llritH Геи pi клинча if ФБГОУ 1ÍС) «сТГТУ»

КоннйСнп w clîl]аий председателя комиссии: заведующего кафедрой косо рунровйнш редноалеятронных н микропроцессорные систем ьт«в,г доцеитв Чер-iii.iiiidhlI И.]'., членов комиссии; профессора кафедры конструирования радиоэлектронных. и мнкропроцессоршдо систем д,т.н., профессора Сслнпаноко-к 3-МП профессора кафедрьЕ *омструнртавнкч рЩ1Иоэлаяроннн^ и микропроцессорные систем Д-ТчИЦ профессора Лавлоин В Л. .. профессора кафедры Еоонегруирокнкя рщдноалнпрапиих н микропроцессорных lwcllím алм., дацяг» Шямкнин доставши настоящий акт у том, ч jo результаты днссерищиоииого нтайдаоинчи Ржзапова И,] ," а имении, модифицированный .метод определения оптнмапьюп} цедеода тектшчссоопэ обслуживания системы Езшкдепня и стабили зации наюра-мпчсскою визира (СНС 1Ю), модели и алгоритмы: ouíjejkh изменения олреде. иео-1цих параметров и эксплуатации; структура интеллектуальной системы иси."тэоо-iiifíj моделей оояин и прогнозирования изменения оиредс-шющл* параме.|Wis CHC Lili И нейросетевые алгоритмы д-'ш ее реализации; методики прогнозирования техническою состояния и определения вероя^ооги безотказной работы СНС LEI} при эксплуатации ею состоя i eejeo е ttcmponcM параметров используются и учебном npoiEctxe ФГБОУ ВО «(Тамбовский государственный технический *ни-ikrpCuTiM^ мри подпуточвв стуле i сто iï m кафедре конструнровщния раднолчек-LpL4ii]btK и мифмцкииссориык çrl'l4;m3 обучающихся но Цапровленкн) 21(1700 «Инфокоммунннациоиныс технологии LE СИСКНЫ СВЯЯН, герн ЩучеН Lffl ДИСЦИ-длин: «ТмническйЯ диагностика электродных средсти », <1Дий1 »«тика сиетей комму] LE 1КЯ пин».

I |рсдмяат£-П Ei комиссии;