Прогнозирование технического риска при производственном планировании замены устройств железнодорожной автоматики тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.02.22, кандидат наук Смагин Юрий Сергеевич

• Смагин Юрий Сергеевич
• кандидат наук
• 2020

Оглавление диссертации кандидат наук Смагин Юрий Сергеевич

1.6 Выводы по главе

Глава 2 СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА ОСТАТОЧНОГО РЕСУРСА НАПОЛЬНОГО ОБОРУДОВАНИЯ ПРИ ПРОГНОЗИРОВАНИИ ТЕХНИЧЕСКОГО РИСКА

2.1 Общие положения об оценке остаточного ресурса по данным информационных систем

2.2 Представление и преобразование исходных данных для оценки остаточного ресурса стрелочных электроприводов

2.3 Оценка остаточного ресурса стрелочных электроприводов

2.4 Выводы по главе

Глава 3 ПРОИЗВОДСТВЕННОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ СРОКОВ ЗАМЕНЫ УСТРОЙСТВ ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОЙ АВТОМАТИКИ С УЧЕТОМ РИСКА ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПОТЕРЬ

3.1 Постановка задачи производственного планирования сроков замены устройств железнодорожной автоматики

3.2 Комплексная оценка технического состояния устройств железнодорожной автоматики

3.3 Принятие управленческих решений по продлению сроков службы устройств железнодорожной автоматики

3.4 Планирование мероприятий по замене устройств железнодорожной автоматики

3.5 Формирование титулов замены устройств железнодорожной автоматики

3.6 Выводы по главе

Глава 4 ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОИЗВОДСТВЕННОГО ПРОЦЕССА ЭКСПЛУАТАЦИИ СИСТЕМ ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОЙ АВТОМАТИКИ НА ОСНОВЕ НОВЫХ ТЕХНИКО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ

4.1 Основные направления совершенствования материально-технической базы хозяйства автоматики и телемеханики

4.2 Усовершенствованные системы управления стрелочными электроприводами

4.3 Технико-технологические решения по модернизации и снижению технического риска эксплуатации станционных систем железнодорожной автоматики

4.4 Выводы по главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Приложение А

Приложение Б

Приложение В

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Прогнозирование технического риска при производственном планировании замены устройств железнодорожной автоматики»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования. В компании ОАО «Российские железные дороги» к настоящему времени назрела необходимость в радикальном повышении эффективности целого ряда основных производственных процессов. В первую очередь это относится к процессам технической эксплуатации объектов железнодорожной инфраструктуры, расходы на содержание которых составляют значительную часть от расходов на реализацию перевозок в целом. Наглядным примером актуальности данной проблемы является то, что в настоящее время на отдельных участках железнодорожных линий более 70 процентов объектов инфраструктуры функционирует с превышением назначенного срока службы и с каждым годом этот показатель растет. Сложившаяся ситуация обусловлена ресурсным голодом: из-за недостатка финансовых ресурсов нет возможности производить своевременную замену и обновление устройств и систем, выработавших назначенный срок службы, поэтому вместо регламентной замены распространенной практикой является неоднократное продление назначенного срока службы. Например, в хозяйстве автоматики и телемеханики по состоянию на начало 2019 год превышение назначенного срока службы имелось у 82% стрелок электрической централизации и 65% устройств автоблокировки, при этом поток отказов и иных инцидентов в работе различных устройств, номенклатура которых исчисляется порядка 120 тысячами различных типов, приводит к значительным техническим рискам, связанным с их эксплуатацией. Темпы модернизации устройств и систем таковы, что, например, на текущий момент только в парке стрелочных электроприводов порядка 87% приходится на устаревшие типы, а на современные микропроцессорные системы централизации приходится лишь 8% от общего количества находящихся в эксплуатации, что существенно ниже аналогичных показателей развитых европейских стран.

Совершенно очевидно, что поэтапное обновление объектов инфраструктуры железнодорожного транспорта, продление назначенного срока службы устройств железнодорожной автоматики должно проводиться на основе научно обоснованных методов, обеспечивающих требуемые уровни безопасности и надежности

функционирования железнодорожной инфраструктуры. Выходом из сложившейся ситуации видится пересмотр методов содержания инфраструктуры на основе теории риск-менеджмента. Цель их внедрения - это оптимизация расходов на техническое содержание устройств и поиск резервов, которые можно дополнительно использовать для обновления транспортной инфраструктуры. Задачей минимум видится недопущение дальнейшего ухудшения состояния инфраструктуры, а максимум - постепенное улучшение.

Основой новых методов должна стать концепция адресного распределения ограниченных ресурсов по устройствам и объектам инфраструктуры, при которой планирование замен устройств должно осуществляться на основе оценки их фактического состояния и уровня износа с учетом их динамики, определения остаточного ресурса и прогнозного уровня технических рисков, связанных с продлением срока эксплуатации.

Учитывая разнообразие типов устройств, эксплуатируемых структурными подразделениями хозяйства автоматики и телемеханики, общее количество этих устройств на сети российских железных дорог, а также их текущее техническое состояние, задача адресного планирования замены устройств является актуальной.

Степень разработанности темы. Большой вклад в разностороннее исследование проблем повышения надежности объектов транспортной инфраструктуры внесли известные ученые В.И. Апатцев, Л.А. Баранов, Б.Ф. Безродный, А.М. Брылеев, П.Ф. Бестемьянов, Д.В. Гавзов, А.В. Горелик, А.И. Годяев, И.Е. Дмит-ренко, И.Д. Долгий, В.А. Ивницкий, Ю.А. Кравцов, В.А. Кобзев, Л.Ф. Кондратенко, В.М. Лисенков, А.Б. Никитин, Ю.М. Резников, В.В. Сапожников, В.Вл. Сапожников, В.И. Шаманов, Д.В. Шалягин и другие.

Проблеме повышения эффективности управления ресурсами и рисками, а также вопросам автоматизации мониторинга состояния посвящены работы В.А. Гапановича, А.М. Замышляева, Э.К. Лецкого, Е.Н. Розенберга, И.Б. Шубинского.

Отдельные вопросы предиктивной диагностики и прескриптивной аналитики применительно к инфраструктуре железнодорожной автоматики рассматриваются в работах С.А. Березина, Д.В. Зуева, С.В. Белоусова и других.

Вместе с тем в рамках решения задач диагностики устройств железнодорожной автоматики вопрос агрегирования данных из нескольких информационных систем железнодорожного транспорта ранее не рассматривался, кроме того применение предиктивной диагностики и риск-менеджмента при управлении техническим содержанием транспортной инфраструктуры, в том числе при планировании замен устройств, исследовано недостаточно.

Для эффективного управления ресурсами на основе оценки рисков в хозяйстве автоматики и телемеханики ОАО «Российские железные дороги» широко используются методы, предложенные в работах Б.Ф. Безродного, А.В. Горелика, А.В. Орлова, Н.А. Тарадина, И.А. Журавлева, А.С. Веселовой, П.В. Савченко, при этом отдельные результаты, представленные в диссертации, получены автором совместно с этим коллективом ученых.

В частности, результатом этих совместных исследований является определение необходимой совокупности исходных данных при оценке технического состояния устройств железнодорожной автоматики, разработка методов предобработки данных, модифицированных методов построения регрессионных трендов для оценки динамики технического состояния устройств железнодорожной автоматики по совокупности инцидентов и матричных моделей принятия решений при прогнозировании технического риска. Личный вклад соискателя состоит в его включенном участии на всех этапах изложенных в диссертации научных исследований, непосредственном участии соискателя в разработке методов и моделей оценки остаточного ресурса устройств железнодорожной автоматики, личном участии соискателя в апробации результатов исследования, обработке и интерпретации статистических данных, участии соискателя в подготовке основных публикаций по выполненной работе.

Целью диссертационной работы является решение научной задачи рационального распределения ресурсов при планировании замены устройств железно-

дорожной автоматики с учетом технических рисков производственного процесса их эксплуатации.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- разработать алгоритм агрегирования и предобработки данных для оценки остаточного ресурса устройств железнодорожной автоматики с учетом возможности его интеграции в существующие информационные системы инфраструктурного комплекса ОАО «Российские железные дороги», информатизации и компьютеризации транспортных производственных процессов;

- разработать модели и методы оценки остаточного ресурса устройств железнодорожной автоматики на основе анализа совокупности данных об инцидентах, нагрузке и других условиях эксплуатации;

- разработать модель прогнозирования технического риска, связанного с продлением срока эксплуатации устройств железнодорожной автоматики по результатам оценки остаточного ресурса и комплексной оценки их технического состояния;

- разработать метод производственного планирования замен устройств и формирования титульных списков с учетом прогнозирования технических рисков;

- разработать мероприятия по снижению технического риска производственного процесса эксплуатации систем железнодорожной автоматики на основе эффективных технических и технико-технологических решений.

Объектом исследования является производственный процесс технической эксплуатации устройств железнодорожной автоматики.

Предметом исследования являются методы производственного планирования замены устройств железнодорожной автоматики.

Соответствие диссертации паспорту научной специальности. Объект, предмет и методы исследования находятся в рамках паспорта специальности 05.22.02 «Организация производства (транспорт)», а именно соответствуют пункту 3 «Разработка методов и средств информатизации и компьютеризации произ-

водственных процессов», пункту 9 «Разработка методов и средств организации производства в условиях технических и экономических рисков» и пункту 11 «Разработка методов и средств планирования и управления производственными процессами и их результатами».

Научная новизна полученных автором диссертации результатов исследования состоит в том, что:

- впервые предложен алгоритм агрегирования и предобработки данных из различных информационных систем железнодорожного транспорта с целью комплексной оценки технического состояния устройств железнодорожной автоматики;

- разработана модель оценки остаточного ресурса устройств железнодорожной автоматики на основе анализа статистических данных об инцидентах с использованием модифицированного взвешенного метода наименьших квадратов, который в отличие от классического метода учитывает специфику информационных систем железнодорожного транспорта;

- впервые разработан метод косвенной оценки эксплуатационной нагрузки устройств железнодорожной автоматики по данным об исполненном графике движения поездов и режимах работы устройств при проследовании поездов;

- разработан метод производственного планирования замены устройств железнодорожной автоматики, в отличие от известных методов основанный на прогнозировании технического риска, а также методика принятия управленческих решений по замене и продлению сроков службы устройств железнодорожной автоматики по результатам комплексной оценки их технического состояния.

Теоретическая и практическая значимость работы заключается в том, что автором предложены и обоснованы новые модели и методы, позволяющие выполнять уточненную оценку технического состояния и остаточного ресурса устройств железнодорожной автоматики в конкретных условиях применения с использованием больших массивов различных статистических данных и на основе этого осуществлять планирование замены устройств железнодорожной автома-

тики с учетом прогнозного уровня технических рисков, связанных с продлением эксплуатации устройств, остаточный ресурс которых еще не исчерпан.

В диссертации показано, что при планировании сроков эксплуатации отдельных устройств целесообразно руководствоваться прогнозной величиной технического риска, а также разработана соответствующая матричная модель, используемая для принятия соответствующих управленческих решений. Предложенный метод согласуется с общими положениями методологии УРРАН, внедряемой в хозяйстве автоматики и телемеханики и развивает ее теоретическую основу в части обоснования замены и обновления объектов транспортной инфраструктуры.

В работе разработан новый метод косвенной оценки эксплуатационной нагрузки, который позволяет определять ее на основе исполненного графика движения поездов и данных о режимах работы устройств при проследовании поездов.

Основные результаты, представленные в диссертации, нашли применение при разработке, апробации и реализации методологии УРРАН в хозяйстве автоматики и телемеханики. Предложенный в настоящей работе метод прогнозирования динамики технического состояния объектов железнодорожной автоматики при оценке потребности в капитальном ремонте применен в автоматизированной системе анализа надежности хозяйства автоматики и телемеханики ОАО «Российские железные дороги» (АС АНШ).

Практическое значение полученных в диссертации результатов исследования подтверждается тем, что предложенные автором теоретические методы и модели реализованы в виде конкретных методик и использованы в нормативных документах ОАО «Российские железные дороги»:

- Методика прогнозирования сроков замены аппаратуры СЦБ на основе методологии УРРАН и данных систем диагностики: утв. ОАО «Российские железные дороги» 26.11.2018.

- Методика прогнозирования ресурса стрелочных электроприводов на основе методологии УРРАН и данных систем диагностики: утв. ОАО «Российские железные дороги» 26.11.2018.

Акт о практическом использовании результатов диссертации в хозяйстве автоматики и телемеханики ОАО «Российские железные дороги» приведен в Приложении В.

Кроме того, в рамках повышения эффективности эксплуатации объектов инфраструктуры железнодорожного транспорта автором диссертации в соавторстве с другими учеными разработан комплекс полезных моделей и устройств, которые защищены патентами Российской Федерации и эксплуатируются на сети российских железных дорог.

Методология исследования в диссертационной работе представлена теорией рисков, методами теории вероятностей и математической статистики.

Положения, выносимые на защиту:

- алгоритм сбора и предобработки статистических данных из информационных систем железнодорожного транспорта для оценки технического состояния и остаточного ресурса устройств железнодорожной автоматики;

- модели и методы комплексной оценки технического состояния и остаточного ресурса устройств железнодорожной автоматики по разнородным статистическим данным о различных инцидентах, эксплуатационной нагрузке и климатических условиях;

- метод производственного планирования замены устройств железнодорожной автоматики, основанный на модели прогнозирования технических рисков, связанных с процессом эксплуатации этих устройств;

- технические и технико-технологические решения, направленные на снижение технических рисков производственного процесса технической эксплуатации систем железнодорожной автоматики.

Достоверность результатов исследований подтверждается обоснованным применением апробированных теорий и методов исследований. Полученные ре-

зультаты не противоречат исследованиям других авторов и подтверждаются результатами внедрения в хозяйстве автоматики и телемеханики ОАО «Российские железные дороги».

Апробация работы. Основные положения работы были доложены и обсуждены на:

- IV Международной научно-практической конференции «ТрансЖАТ-2008», 2008, г. Ростов-на-Дону;

- VIII Международной научно-практической конференции «ТрансЖАТ-2016», 2016, г. Ростов-на-Дону;

- 77-ой Международной научно-методической и научно-исследовательской конференции МАДИ, 2019, г. Москва;

- XII Международной научно-практической конференции «Наука и образование транспорту», 2019, г. Самара.

Внедрение результатов исследования. Осуществлено внедрение представленных разработок в ОАО «Российские железные дороги».

В перспективе наиболее актуальной задачей является автоматизация предложенных автором методов и методик оценки остаточного ресурса устройств железнодорожной автоматики и планирования их замен. Для реализации предложенных методик требуется незначительное увеличение номенклатуры данных, регистрируемых в информационных системах на настоящее время.

Публикации. Основные положения диссертационной работы и научные результаты опубликованы в 26 печатных работах, включая 8 статей в научных изданиях, входящих в перечень журналов ВАК России (в том числе 7 работ в журналах, соответствующих перечню рецензируемых изданий для опубликования научных результатов диссертации на соискание ученой степени по специальности 05.02.22 «Организация производства (транспорт)»), 3 депонированные в ВИНИТИ рукописи, 3 работы в трудах научно-практических и научно-исследовательских конференций, 1 статью в других изданиях. Получены 12 патентов на изобретения.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 75 наименований, 3 приложений. Диссертация изложена на 165 страницах машинописного текста.

В первой главе описаны основные задачи цифровизации железнодорожного транспорта в части содержания инфраструктуры, описаны современные методологии управления ресурсами и рисками, приведено описание производственного процесса технического содержания устройств железнодорожной автоматики, приведена специфика процесса производственного планирования в структурных подразделениях хозяйства автоматики и телемеханики. В главе описаны основные положения теории риск-менеджмента и на языке теории множеств выполнена идентификация рисков, связанных с производственным планированием замены устройств железнодорожной автоматики, указана важная роль информационных систем в оценке технического состояния устройств и описаны перспективы применения предиктивной диагностики при реализации производственного процесса замены устройств железнодорожной автоматики.

Во второй главе сформулирована концепция оценки остаточного ресурса устройств железнодорожной автоматики, выявлена номенклатура исходных данных и совокупность информационных систем, из которых эти данные должны извлекаться. Разработаны методы агрегирования и предобработки исходных данных из информационных систем, основанные на представлении данных совокупностью кортежей. В главе разработаны методы построения трендов, описывающих динамику измеряемых параметров устройств, количества различных инцидентов в виде отказов, предотказных состояний и отступлений от норм содержания с учетом их критичности, износ от эксплуатационной нагрузки на основе исполненного графика движения поездов. Сформулированы критерии предельного состояния и разработана методика оценки остаточного ресурса.

Третья глава посвящена решению задачи производственного планирования замены устройств железнодорожной автоматики с учетом технического риска производственных потерь. В рамках решавшейся задачи разработана методика комплексной оценки технического состояния устройств железнодорожной авто-

матики, построена матрица принятия управленческих решений по замене этих устройств. В рамках замен предложено реализовать дополнительное мероприятие, которое заключается в замене устройств с перестановкой в иные условия эксплуатации, сформирована таблица рангов замен. В рамках решения задачи планирования замен разработаны алгоритмы замен устройств железнодорожной автоматики в виде типовых сценариев.

Четвертая глава посвящена повышению эффективности производственного процесса технического содержания устройств и систем железнодорожной автоматики. В главе описаны основные направления совершенствования материально-технической базы хозяйства автоматики и телемеханики и представлены новые технико-технологические решения, полученные при участии автора.

ГЛАВА 1 АНАЛИЗ ПРОИЗВОДСТВЕННОГО ПРОЦЕССА ТЕХНИЧЕСКОГО СОДЕРЖАНИЯ УСТРОЙСТВ ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОЙ АВТОМАТИКИ

1.1 Состояние хозяйства автоматики и телемеханики и стратегии развития

Бурное развитие информационно-телекоммуникационных технологий породило огромное количество цифровых технологий и распространило их в различных сферах науки, техники, экономики, социальной деятельности, значительно повлияв на них [1]. Глубокая интеграция цифровых технологий в реальные процессы, происходящие в экономике, политике, производстве и транспорте, приводит к их качественному изменению, а последствия интеграции выходят далеко за рамки технологий информационных и коммуникационных. Для передачи сути явлений трансформации процессов в сторону тотальной цифровизации используют такие термины, как: «цифровая или API экономика», «электронное правительство», «электронное государство» и т.д.

Не обошла стороной цифровизация и ОАО «Российские железные дороги». В настоящее время специалистами компании, а также привлеченными внешними экспертами и учеными прорабатывается концепция «цифровой железной дороги» [2], которая должна охватить все аспекты деятельности компании, коснуться ключевых процессов, реализуемых в ее подразделениях различного уровня иерархии.

Определенное основание в ОАО «Российские железные дороги» для цифро-визации в настоящее время уже имеется, а ряд процессов полностью или частично цифровизован. Так, в компании, помимо Интернета, для обмена информацией между большинством ее подразделений уже достаточно давно применяется высокоскоростная корпоративная сеть передачи данных. Также уже разработаны и некоторое время находятся в эксплуатации информационные системы различного назначения, в которых сохраняется и обрабатывается информация о тех или иных процессах; имеются различные хранилища данных.

Однако эти данные в настоящее время используются недостаточно эффективно. Причины этого тривиальны и характерны на определенной стадии внедрения цифровых технологий для большинства предприятий.

Во-первых, в различных информационных системах к настоящему времени хранятся огромные архивы данных о функционировании оборудования, действиях персонала, движении денежных средств и иных событиях. Ежесекундно хранилища продолжают пополняться данными в высоком темпе.

Во-вторых, информационные системы в большинстве своем реализованы разными группами разработчиков. Они имеют различную архитектуру, сохраняют разнородные по своим свойствам данные. При этом часть этих данных в некоторых системах содержательно дублируется, но формально описана иначе.

В-третьих, охват информационными системами различных подразделений и находящегося в их ответственности оборудования весьма неравномерен.

В-четвертых, значительное количество данных в информационные системы в настоящее время вводится вручную. В связи с этим, в них имеется достаточно большое число как преднамеренных, так и случайных субъективных ошибок и несоответствий разного уровня критичности.

В-пятых, данные используются преимущественно для решения частных задач подразделений. Единый механизм обработки, глубокого анализа и представления данных отсутствует, а большая часть информации не выявляется и не используется. При этом ценность различных данных при решении конкретной задачи неодинакова, а полнота данных из отдельной информационной системы недостаточна, и может возникать необходимость использования совокупности информационных систем.

В-шестых, для компании непрерывно разрабатывают новые информационные системы, которые пополняют многообразие хранимых данных, вводится в эксплуатацию оборудование автоматического регулярного сбора данных.

Таким образом, в настоящее время имеется острая необходимость в решении как минимум следующих задач:

1) агрегирования данных из различных информационных систем;

2) логического, статистического или когнитивного анализа для выявления и устранения ошибок и противоречий;

3) предиктивной (прогнозной) аналитики - поиска знаний в данных и выявления скрытых закономерностей («datamining») [3];

4) прескриптивной аналитики - принятия объективных управленческих решений в конкретной ситуации на основе результатов предиктивной аналитики по данным информационных систем.

Для решения перечисленных задач в компании проявляют большой интерес к инструментам, которые относятся к проблемной области BigData («большие данные»), так как хранимые в различных информационных системах данные правильно было бы описать именно так. BigData - это структурированные или неструктурированные данные, для которых характерны:

- огромный объем;

- высокая скорость прироста и, как следствие, необходимость в высокоскоростной обработке;

- большое многообразие, связанное с множеством типов структурированных и неструктурированных данных.

Использование технологий «больших данных», по мнению специалистов компании, позволит более рационально, своевременно и эффективно расходовать ограниченные ресурсы, а также снизить влияние человеческого фактора при принятии важных решений, в том числе при планировании и реализации деятельности, а сами решения формировать на основе объективных показателей работы подразделений и оборудования [4, 5, 6].

Проблема эффективного расходования ресурсов, в первую очередь финансовых, является для компании ключевой. Это связано с тем, что ограничение на большинство видов ресурсов: трудовых, материально-технических, временных, логистических - прямо или косвенно связано с размерами финансовых ресурсов.

Недостаток финансовых ресурсов проявился еще на этапе реформирования отрасли в конце 90-х годов XX века. Как известно, ОАО «Российские железные

дороги» - транспортно-логистическая компания, предоставляющая клиентам услуги перевозки за счет использования большого количества инфраструктуры, которая составляет значительную часть (более 60%) [7] основных средств компании. За техническое состояние железнодорожной инфраструктуры ответственны структурные подразделения, относящиеся к различным хозяйствам в ведении Центральной дирекции инфраструктуры. Недостаток финансирования подразделений существенно повлиял, помимо прочего, на их деятельность в части реализации ими главных процессов.

Так, в структурных подразделениях хозяйства автоматики и телемеханики главным процессом является процесс технического содержания соответствующей инфраструктуры (см. рисунок 1.1).

Главдый Техническое содержание технических средств

процесс железнодорожной автоматики и телемеханики

Основные процессы

Процесс 1

Техническое обслуживание и текущий ремонт технических средств ЖАТ

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Смагин Юрий Сергеевич, 2020 год

используемых источников данных

Непосредственно значения параметров мониторинга регистрируются автоматически в СТДМ и СДНС, а результаты ручных измерений в процессе эксплуатации систем ЖАТ вносят в ЕК АСУИ [33]. При этом регистрируемые данные в информационных системах преимущественно связывают с различными моментами времени - моментами регистрации значений параметров или их отклонений в виде отступлений от норм содержания, либо событий в виде перехода в состояние отказа или в предотказное состояние. Некоторые виды данных регистрируются только в какой-то одной информационной системе, тогда как данные об отказах регистрируются сразу в трех: СТДМ, АСУ-Ш-2 и КАСАНТ [34].

Данные телеизмерения представляют собой сведения о значениях измеряемых удаленно физических величинах (силы тока, напряжения и прочего) в различные моменты времени. Оценку остаточного ресурса по данным параметрам целесообразно выполнять отдельно путем построения эмпирических зависимо-

стей. Однако в ряде публикаций [35] имеются сведения о разработке систем диагностики на основе нейронных сетей (СДНС), которые прогнозируют ресурс стрелочных электроприводов.

При оценке величины физического износа, а в последующем и остаточного ресурса, помимо значений параметров, характеризующих фактическое состояние устройств ЖАТ и динамику его изменения, требуется также иметь данные о значениях параметров, характеризующих переход устройств в предельное состояние. Эти данные, как правило, приводятся в паспортах изделий и в нормативной, технической или технологической документации. В случае отсутствия сведений о пороговых значениях параметров, соответствующих предельному состоянию, последние могут быть найдены статистически по данным мониторинга устройств заданного вида, находящихся в предельном состоянии. Кроме того, события в виде предотказных состояний имеют разный уровень критичности, характеризующей разную вероятность перехода устройства в состояние отказа. Имеется утвержденный ОАО «Российские железные дороги» классификатор отказов и пре-дотказных состояний, выявляемый средствами СТДМ [36].

Что касается нерегистрируемых параметров, то об их значениях можно судить косвенно по величине наработок объектов ЖАТ до отказов различных видов, а также на основе данных о классе условий размещения и эксплуатационной нагрузке.

Класс условий размещения характеризует фактор воздействия окружающей среды на устройства ЖАТ и учитывает, искусственно ли там, где стоит оборудование, поддерживаются условия или действуют естественные. Так, для классов размещения в условиях окружающей среды (например, для стрелочных электроприводов) требуется брать во внимание климатическую зону.

Количество срабатываний отдельных устройств ЖАТ и их элементов за заданные интервалы времени регистрируется выборочно по относительной небольшой совокупности объектов из полной оснащенности. Поэтому целесообразно эксплуатационную нагрузку для каждого устройства оценивать косвенно, на основе данных о технологической работе, связанной с управлением движением по-

ездов, и средней частоты срабатываний исследуемого устройства ЖАТ при реализации различных технологических операций.

Для разных систем ЖАТ при реализации технологического процесса управления движением поездов эксплуатационная нагрузка обусловлена разными факторами:

- изменением состояния элементов систем ЖАТ при проследовании поездов;

- переключением режимов работы систем ЖАТ и общим количеством возможных режимов (смена направления движения на перегоне);

- периодом переключений режимов работы, если имеется четкая периодичность во времени;

- последовательностью и частотой выбора маршрутов проследования поездов по станции.

Данные о количестве проследовавших по участку железных дорог поездов за различные интервалы времени могут быть получены из системы ГИД-УРАЛ путем непосредственного подсчета ниток, а при отсутствии указанных данных -из величины наличной пропускной способности, либо средних размеров движения поездов для заданных класса и специализации железных дорог и среднего соотношения грузовых и пассажирских поездов.

Продолжительность проследования различных участков поездами гз, частота использования различных маршрутов на станционных участках /м, данные о переключении режимов работы систем ЖАТ диспетчерами / могут быть получены из отчетов СТДМ. Следует учесть, что в эксплуатационную нагрузку в общем случае необходимо включить и дополнительную нагрузку, связанную с различными проверками функционирования систем ЖАТ при реализации производственного процесса технического обслуживания и ремонта (пробные переводы стрелок и прочее).

Классификация исходных данных при оценке физического износа представлена на рисунке 2.2.

Исходные данные

Оценка износа от бездействия

Климат

Класс условий размещения

Тип аппаратуры

Данные для непосредственного-расчёта

Данные об отказах, предотказных состояниях, отступлениях

Данные для косвенного -расчёта

Оценка износа от эксплуатации (скрытый)

>

Технические данные о предельном состоянии устройства

Фактические данные о срабатываниях

Исполненный график движения (ГИД-УРАЛ), данные СТДМ

Наличная пропускная способность

Рисунок 2.2 - Классификация исходных данных при оценке физического износа

устройств ЖАТ

Таким образом, решение задачи планирования замен при использовании в качестве критерия величины остаточного ресурса потребует применения большого количества разнородных данных из различных информационных систем, которые требуется разделить и упорядочить в соответствии со схемами на рисунках 2.1 и 2.2. Алгоритм оценки остаточного ресурса по данным систем СТДМ и СДНС (при наличии) представлен на рисунке 2.3.

Рисунок 2.3 - Блок-схема алгоритма оценки остаточного ресурса по данным

СТДМ и СДНС

2.2 Представление и преобразование исходных данных для оценки остаточного

ресурса стрелочных электроприводов

2.2.1 Специфика оценки остаточного ресурса стрелочных электроприводов

Стрелочные электроприводы относят к дорогостоящим устройствам массового применения, имеющим продолжительный срок службы, установленную периодичность технического обслуживания и ремонта, проводимого как на месте эксплуатации [37], так и в условиях ремонтно-технологических участков (РТУ). В станционных системах ЖАТ на сети железных дорог ОАО «Российские железные дороги» к настоящему времени в эксплуатации находится более 120 тысяч таких устройств различных типов. Преимущественно это признанные устаревшими стрелочные электроприводы типов СП-6М и СП-6. На них приходится 68 и 19 процентов соответственно, что в совокупности составляет 87 процентов общего парка стрелочных электроприводов.

По истечении назначенного срока службы СЭ, как и другие устройства, должен подлежать списанию и утилизации, однако часто встречается продление срока эксплуатации. Устройства, выработавшие назначенный срок службы часто просто не на что менять, особенно если речь идет о массовой замене по регламенту. Более того, работы по техническому обслуживанию и ремонту СЭ в течение назначенного срока их службы выполняются несвоевременно и не в полном объеме, а некоторые работы из-за дефицита ресурсов структурных подразделений не выполняются вовсе. В связи с этим техническое состояние СЭ весьма различно. Наиболее неблагоприятной является ситуация по перечисленным типам СЭ. Факторный анализ по статистическим данным об отказах аппаратуры ЖАТ за 2018 год выявил, что именно на перечисленные типы СЭ приходится наибольшее количество зарегистрированных отказов. Показательным с учетом срока нахождения в эксплуатации большинства из указанных СЭ является то, что более четверти общего количества зарегистрированных отказов приходится на деградационные,

то есть связанные с постепенным изменением физических свойств их элементов и износом.

Конечно, это не говорит о том, что проблема существует только для отдельных устаревших типов СЭ. Проблемы технического содержания затрагивают все типы, просто для более новых типов, находящихся в эксплуатации существенно меньшее время, они еще не стоят так остро, как для вышеуказанных. В сложившихся условиях эффективное управление технической эксплуатацией СЭ, предусматривающее адресное распределение мероприятий по ремонту и замене на основе анализа фактического состояния и его динамики, представляет собой особо актуальную задачу.

В целом, фактическое техническое состояние каждого СЭ весьма индивидуально и определяется сочетанием множества факторов: типа СЭ, климатических условий размещения, эксплуатационной нагрузки и других. При этом в зависимости от сочетания влияющих факторов для каждого конкретного СЭ преобладающими могут выступать как процессы износа от бездействия, так и процессы износа от эксплуатации, поэтому оба вида износа требуется оценивать по отдельности для дальнейшей возможности реализации разного комплекса мероприятий по управлению надежностью.

Следует отметить, что СЭ представляет собой совокупность различных элементов, поэтому его техническое состояние при принятии решений по управлению технической эксплуатацией целесообразно оценивать комплексно по совокупности параметров всех его узлов. При оценке важно учитывать, что часть из узлов можно заменять на месте, тогда как другую часть - только в условиях РТУ.

В отличие от ряда других устройств ЖАТ, у стрелочных электроприводов, особенно находящихся на главном ходу магистральных участков железных дорог, регистрируется широкая номенклатура данных о функционировании: данные об отказах, данные о предотказных состояниях, данные телеизмерения электрических параметров, данных о срабатываниях, - кроме того, по результатам периодических комиссионных осмотров регистрируется широкая номенклатура отступлений от норм содержания.

В информационных системах СЭ соотносят с системой ЖАТ, в которой они функционируют. В границах реализации производственного процесса структурного подразделения обычно имеется несколько станционных и перегонных систем ЖАТ. В качестве идентификатора у объектов ЖАТ имеется инвентарный номер. Поэтому идентификатор СЭ целесообразно формировать составным. Так как данные об объектах ЖАТ обрабатываются и сохраняются атомарно в реляционных базах данных, то удобно их представить кортежами. Тогда первичные данные описываются совокупностью взаимосвязанных кортежей:

- общими кортежами данных о системах ЖАТ, о климатических условиях эксплуатации;

- кортежем характеристик отдельных СЭ в системе ЖАТ;

- кортежем данных об эксплуатационной нагрузке на каждый стрелочный электропривод;

- кортежами данных о внезапных отказах, предотказных состояниях и отступлениях от норм содержания конкретных электроприводов в системе ЖАТ;

- кортежем данных телеизмерения параметров стрелочных электроприводов.

В результате преобразований требуется получить кортежи данных для оценки:

- динамики инцидентов СЭ;

- недиагностируемых изменений параметров вследствие деградации;

- эксплуатационной нагрузки на СЭ;

- динамики измеряемых параметров.

Под инцидентами понимается единая совокупность внезапных отказов, пре-дотказных состояний и отступлений от норм содержания, которая используется для оценки динамики фактического состояния СЭ.

Если дополнительно предусматривается оценка остаточного ресурса, то кортежи должны описывать не только динамику соответствующих показателей

для оценки фактического состояния, но и значения показателей, характеризующих предельное состояние СЭ.

2.2.2 Формирование совокупности данных о системах железнодорожной автоматики и климатических условиях эксплуатации

Кортеж данных о системе ЖАТ является первичным, элементам которого ставят в соответствие кортежи, относящиеся к отдельным устройствам ЖАТ. Его целесообразно представить в виде:

s =([/] , q, k, n^ , , (2.1)

где [/] - идентификатор системы ЖАТ (квадратный скобки означают первичный ключ);

Q - описание названия станции или перегона, где расположена система

ЖАТ;

K - тип системы ЖАТ: станционная или перегонная;

Nmp - среднее количество пар поездов в сутки;

Рпоезд - средний вес поездов, тыс. тонн брутто.

Каждому элементу [/] ставят в соответствие кортеж оснащения системы

ЖАТ различными видами аппаратуры [—-> а , описывающий ее компонентную

структуру:

Л = (И, (1),J, N, С, (2.2)

где [e] - идентификатор аппаратуры ЖАТ;

J - атрибут типа аппаратуры: светофоры, стрелочные электроприводы, рельсовые цепи и проч. (круглые скобки означают реляционную связь между кортежами);

N - количество устройств каждого типа;

С - класс условий размещения аппаратуры.

Кортеж оснащения системы ЖАТ стрелочными электроприводами получают из кортежа (2.2), при этом класс условий размещения удаляют, так как стрелочные электроприводы размещают в условиях окружающей среды:

Аппаратура ЖАТ в общем случае может эксплуатироваться в условиях, характеризуемых разным классом размещения. Для классов размещения, где аппаратура применяется непосредственно в условиях окружающей среды, требуется учет климатических условий эксплуатации.

Климатические условия эксплуатации аппаратуры в пределах станции можно посчитать равными, поэтому каждому элементу [I] из кортежа (2.1) может

быть поставлен в соответствие кортеж климатических условий эксплуатации

где [ у ] - идентификатор номера записи (записи добавляются ежегодно); С' ^п, - среднегодовая температура, средняя температура января и средняя температура июля соответственно;

^, £тах - количество осадков в месяце наименьшего и наибольшего количества осадков соответственно.

Данные в кортеж (2.4) могут вноситься из отчетов компании Gismeteo.ru или иных метеорологических Интернет-ресурсов, а при отсутствии - из усредненных значений соответствующих параметров в соответствии с картой климатических зон.

2.2.3 Формирование совокупности данных о характеристиках стрелочных

электроприводов

А = (И, (I),3, N' СIЛ = стр. электр.)

(2.3)

[ I]-> *:

(2.4)

Каждому элементу [е] кортежа Аэ, описывающего совокупность СЭ, может быть поставлен в соответствие кортеж характеристик вида [е]-> х:

X = ([ х], (е), М ,и, St, Тнар, , (2.5)

где [ х ] - идентификатор записи;

м - тип СЭ;

и - обозначение стрелки, которой управляет СЭ, на схематическом плане станции;

- марка стрелочной крестовины; т - наработка с момента окончания назначенного срока службы на начало

отчетного года (последнего капитального ремонта), ч;

Dg - наличие контроля состояния СЭ посредством СТДМ / СДНС («да» /«нет»).

2.2.4 Формирование совокупности данных об эксплуатационной нагрузке

стрелочных электроприводов

Для разных элементов СЭ эксплуатационная нагрузка обусловлена различными факторами. Целесообразно отдельно оценивать эксплуатационную нагрузку от пропущенного тоннажа и эксплуатационную нагрузку от переводов в процессе формирования маршрутов и оценке состояния при комиссионных осмотрах.

Данные об эксплуатационной нагрузке каждого СЭ предлагается описать кортежем вида [в]-> к:

я = ([ г], (в), С1, 8р, жПер, Рр ,ущ), (2.6)

где [г] - идентификатор номера записи;

С1 - класс железнодорожной линии;

8р - специализация железнодорожной линии;

^пер - среднее количество переводов стрелки в год, раз/год;

р - пропущенный тоннаж в год, тыс. тонн брутто;

к - средневзвешенная скорость проследования поездов по стрелке.

Для разных систем ЖАТ и их устройств доступны различные данные об эксплуатационной нагрузке. Далее приводятся способы получения значений показателей, входящих в кортеж (2.6), при использовании различных источников данных. Результаты оценки показателей различными способами будут иметь разную точность.

1) В случае непосредственного контроля состояния стрелочного электропривода СТДМ фактическая эксплуатационная нагрузка может быть оценена по данным прямых измерений. Среднее количество переводов в год находят по данным на основе фактически зарегистрированного количества переводов стрелки в плюсовое и минусовое положения в разные годы по формуле:

п

/ 1 п

=

пер г г=1

(2.7)

пер

п

где г - номер календарного года;

п - количество учитываемых календарных лет;

^пер, - суммарное количество переводов за год по данным СТДМ.

Среднее количество проследований находят по формуле:

п

У N. г

N. =

г=1

_, (2.8)

п

где N - количество использований стрелки для пропуска поездов в ьом календарном году.

Следует отметить, что в формуле (2.7) подсчитывается только общее количество переводов без учета конечного положения: плюсового или минусового, а в формуле (2.8) - количество реализованных маршрутов.

2) При отсутствии непосредственного контроля состояния СЭ эксплуатационная нагрузка может быть найдена косвенно.

В этом случае формируют дополнительный кортеж [е]-> Яг:

Яг = ([у] '(е), пПеР, ппр+, пВр-), (2.9)

где [ у ] - номер календарных суток;

п - количество переводов стрелки в сутки;

п - количество пропущенных поездов в плюсовом положении стрелки;

п - количество пропущенных поездов в минусовом положении стрелки.

Данные об элементах кортежа (2.9) можно получить на основе натурных измерений за заданный интервал времени, но не менее, чем за пять суток наибольшей нагрузки системы ЖАТ. При отсутствии такой возможности можно определить эксплуатационную нагрузку на основе данных о порядке реализации маршрутов во времени и относительных частотах использования каждого СЭ при их формировании.

В этом случае используют два дополнительных кортежа:

- кортеж, где приводятся данные о количестве реализованных маршрутов за заданный интервал времени;

- кортеж маршрутных зависимостей.

Кортеж реализованных маршрутов соотносят с кортежем (2.1) [ I ]-> ят:

Ят = (К ], (I), 1т, (2.10)

где 1т - идентификатор реализованного маршрута.

Тогда множество маршрутов может быть описано следующим кортежем маршрутных зависимостей 1т->Мт:

Мт = ([т],(1т),| ] = 1,...,Ыэъ), (2.11)

где вsJ - положение стрелки в маршруте;

- количество стрелок, причем:

в^ ='

"+" - плюсовое положение;

к п

минусовое положение; (2.12) " н / д" - стрелка не входит в маршрут. На основе кортежа (2.10) с учетом 1т->Мт подсчитывают суммарное количество использований СЭ в виде переводов стрелки и суммарное количество использований для пропусков поездов в сутки. Для этого значения времени [^ ]

соотносят с соответствующими сутками [^ ] е ; /тах у].

Результаты подсчета сводят в кортеж вида:

N =([jI(е),ИС—+ ,ис+—,ис+ пр,пс-пр I ] = I,-,псут, е = I,-,^эп), (2.13)

где [ j ] - порядковый номер суток;

ис-+, ис+- - суммарное количество переводов стрелки в плюсовое и минусовое

положение соответственно за у-ые сутки;

и , ^пр - суммарное количество проследований стрелки поездами в у-ые

сутки при ее нахождении в плюсовом и минусовом положении соответственно; и - количество суток наблюдения.

На основе кортежа (2.13) вычисляют относительные частоты использований каждого е -ого СЭ в системе ЖАТ по формулам:

/п

сут

^эп ■£( Ис-+ jе ) ]'=1

пер—+ е N П

эп сут

/п

Е Е( Ис —+ }е + Ис+— }е )

е=1 j=1

исут

Nэп ■£( Ис+— ее )

пер+— е N П

эп сут

/ =■

пр + е

Е Е( Ис —+ ;е + Ис+— е )

=1 е=1

исут

Nэп ис+ пр ее )

е=1 е =1 1 /I \

исут ^

/ =■

пр— е

сут сут

^^ (Ис+ пр ее + Ис— пр ее ) е=1 У=1

исут

Nэп ■£( ис— пр ее )

е =1

Е Е (Ис+ пр ее + Ис— пр ее ) е=1 У=1

Результаты расчета сводят в промежуточный кортеж:

/е = ([е] , ./пер+—, ./пер—+ , ./пр+, /пр— 1 е = !,•••, ^п ) • (2.15)

На основе данных из кортежа (2.15) с учетом размеров движения поездов (фактических, расчетных или прогнозных) находят абсолютные количества использований в сутки.

Данные о размерах движения поездов могут быть получены из ГИД УРАЛ. В этом случае количество переводов электроприводом стрелки ипе в кортеже (2.9)

находят на основе количества ниток графика исполненного движения в _]-ые сутки

n

нит J

ncc—+ Je N"нит J -/пер—+ Je ' (2 .16)

Тогда элемент N в кортеже (2.6) находят по формуле:

^пер е = X (Псс-+ ]е + Псс+- ]е ) (2.17)

] =1

где N - количество суток в анализируемом календарном году. Если данные ГИД УРАЛ по каким-либо причинам недоступны, расчетное количество ниток находят:

- из известной для станции пропускной способности ^оезд пар поездов в сутки:

= 2 • (2.18)

пар ?

где n - наличная или фактическая (из кортежа (2.1)) пропускная способность, выраженная количеством пар поездов в сутки.

- из среднего количества пар поездов в сутки для железнодорожных линий соответствующего класса n :

J ^^ поезд max

n = n . (2 19)

пар поезд max (2. 19)

Аналогично с помощью выражения (2.19) определяют прогнозное количество поездов при изменении класса железнодорожной линии.

Оценку расчетного тоннажа рпр выполняют также на основе относительной

частоты использований стрелки для пропуска поездов / из кортежа (2.15).

Сначала находят абсолютную величину использований СЭ в сутки с учетом количества ниток исполненного движения в j -ые сутки n в ГИД УРАЛ:

Ппр Je Nнит J (/пр+ je + /пр- je ) . (2.20)

Тогда средний годовой тоннаж в кортеже (2.6), пропущенный по стрелке, оснащенной электроприводом e, можно оценить с учетом элемента Рпоезд кортежа

(2.1) по формуле:

N.

Р = Р -У п . (2 21)

пр е поезя / 1 пр ]е • )

]=1

Для оценки значений элемента к кажяому электропривояу е из кортежа

(2.6) ставят в соответствие вспомогательный кортеж е ^ Уу:

Уу = ([у],(е),ур+ ,Ур- |у = 1,..,, (2.22)

гяе г - значения скорости прослеяования стрелки с электропривояом

е при ее нахожяении в плюсовом и минусовом положении соответственно;

N - количество измерений скорости явижения поезяов по стрелкам (заяает

мощность кортежа).

Если провести натурные измерения скорости невозможно, то их заменяют значениями установленных скоростей явижения, исхояя из марки стрелочной крестовины из кортежа (2.5) и местных ограничений яля плюсового и минусового положения.

По яанным кортежа (2.13) нахояят яолю нахожяения стрелки, оснащенной электропривояом е, в плюсовом положении:

п

%+ е N

с+пр ]е

V (2.23)

У п . + п у '

/ < с+пр ]е с-пр ]е ] =1

Вычисляют среяневзвешенное значение фактической скорости у просле-

яования поезяами стрелки с электропривояом е по формуле:

N у Ы„

У г У у .

¿—I пр ] + пр ]-

V =Е. - —-+ (1 )- —

пр Ь] + ^ V +/ ;

(2.24)

Результат расчета вносят в кортеж (2.6).

Таким образом, кортеж (2.6) может быть полностью заяан.

2.2.5 Формирование статистической совокупности данных об отказах, предотказных состояниях и отступлениях от норм содержания

Рассмотрим случай, когда имеются данные из всех информационных систем о функционировании исследуемого СЭ не менее, чем за один календарный год. Кортежи задают совокупность и формат полей у соответствующих отчетов.

На основе кортежей данных об отказах, предотказных состояниях и отступлениях от норм содержания могут быть сформированы кортежи данных об инцидентах и о недиагностируемых изменениях.

Данные для формирования совокупности инцидентов получают в два этапа:

1) формирование отдельных статистических совокупностей отказов, предотказных состояний, отступлений от норм содержания;

2) преобразование и объединение их в единую совокупность инцидентов. Данные о недиагностируемых изменениях формируются одновременно с

совокупностью инцидентов путем выделения в множестве отказов подмножества вида «деградационный».

Статистические данные об отказах регистрируются в трех информационных системах: АСУ-Ш-2, СТДМ и КАСАНТ. Для удобства данные из каждой системы дополняются индексами: 1 - для КАСАНТ, 2 - для АСУ-Ш-2, 3 - для СТДМ. Данные из отчетов КАСАНТ требуется представить кортежем О:

° =([/ ]>(7)>7)>(е)>^'„1,^тоХ), (2.25)

где [/ ] - идентификатор, характеризующий мощность кортежа, которая

определяется количеством зарегистрированных событий за интервал наблюдения Т ■

назн ?

(7), (I) - ссылка на идентификаторы аппаратуры ЖАТ и системы ЖАТ соответственно ( 7 = стр. электр.);

го1 - момент регистрации отказа в КАСАНТ, ч; ^ - продолжительность устранения отказа, ч; уо1 - вид отказа по классификации КАСАНТ;

- описание отказа;

го1 - признак того, что статистические яанные относятся к интервалу окон-

г Г0, если г < Т зн -1

чания срока службы: го1 = \ ;

Ц, есЛИ г > Гназн - 1

Гназн - срок службы СЭ: назначенный или прояленный (при наличии про-яления).

Данные из АСУ-Ш-2 - кортежем О2, структурой аналогичным кортежу О:

02 =([/2 ], (1), ^), (е), го2, гв2, Уо2, ¿о2, то2), (2.26)

гяе [ / ] - ияентификатор, характеризующий мощность кортежа;

(J), (I) - ссылка на ияентификаторы аппаратуры ЖАТ и системы ЖАТ соответственно (J = стр. электр.);

го2 - момент регистрации отказа в АСУ-Ш-2, ч; гв2 - прояолжительность устранения отказа, ч;

уо2 - вия отказа по классификации КАСАНТ (присваивается на основе описания );

^о2 - описание отказа;

го2 - признак того, что статистические яанные относятся к окончанию срока

г Г0, если г < Т зн -1

службы: г02 назн ;

I1, если г > Гназн - 1

^назн - срок службы СЭ: назначенный или прояленный (при наличии про-яления).

Данные из СТДМ - кортежем О3, структурой также аналогичным кортежу

О:

0з =([ /з ], (I), ^), (е), гоз, гвз, у0З , аог, г0з), (2.27)

гяе [ / ] - ияентификатор, характеризующий мощность кортежа;

(J), (I) - ссылка на ияентификаторы аппаратуры ЖАТ и системы ЖАТ соответственно (J = стр. электр.);

го3 - момент регистрации отказа в СТДМ, ч; гв3 - продолжительность устранения отказа, ч;

го3 - вид отказа по классификации КАСАНТ (присваивается на основе описания аоЪ);

аоЪ - описание отказа;

го3 - признак того, что данные относятся к окончанию срока службы:

^ [0, если г < Гназн -1. Г°3 [1, если г > Гназн -1 ;

- срок службы СЭ: назначенный или продленный (при наличии продления).

На основе кортежей (2.25), (2.26), (2.27) формируется результирующий кортеж отказов из всех баз данных в соответствии с алгоритмом, представленным в виде логической формулы:

а = А0 41•А • А • А • р2 Т2 •А • Р Т3 • А • •А • • А7 • р Т1 • А8 • ±4 •А • Р10 Т10

• Л • Ап • А12 • ¿10 Л • Р4 Т4 • А14• V А • л • ап • р5 Т5 • А18 • р6 Т6 • л •

• А20 45 Л21 • р7 Т7 Чз • р8 Т8 Л • Л25 • А^" •А27 • Р9 Т ^4" Р Т11 ( . )

• А30 • Р12 Т12 А • Р13 Т13 ^32 • А33 • • Л34 • ^2 •

Пояснения обозначений в логической формуле алгоритма формирования статистической совокупности отказов устройств ЖАТ приведены в приложении А в таблице А. 1.

Если при объединении исходных кортежей посредством разработанного алгоритма исключительных ситуаций не возникло, то последним оператором будет А , а результирующий кортеж будет иметь вид:

° = ([ / ], (1), (7), (е), 'о, ^, ^, г0) • (2.29)

В случае обнаружения исключительных ситуаций алгоритм завершится

оператором А .

Данные о предотказных состояниях формируются СТДМ. Их целесообразно описывать кортежем п вида:

П = ([2з], (1), (^),(е), ^ СП3,Га), (2.30)

где [^ ] - идентификатор, характеризующий мощность кортежа;

(J), (I) - ссылка на идентификаторы аппаратуры ЖАТ и системы ЖАТ соответственно (J = стр. электр.);

/п3 - момент регистрации предотказного состояния в СТДМ, ч;

- описание предотказного состояния; Сз - уровень приоритета предотказного состояния; гп3 - признак того, что данные относятся к окончанию срока службы. Уровень приоритета каждого предотказного состояния определяют на основе его описания в соответствии с разделом 5 утвержденного классификатора отказов и предотказных состояний [36].

Таблица 2.1 - Фрагмент классификатора отказов и предотказных состояний

в части контроля стрелок

Вид состояния Уровень приоритета

Отклонение напряжения источника питания рабочей цепи 2

Отклонение рабочего тока 2

Завышение времени перевода 3

Потеря контроля стрелки 2

Кратковременная потеря контроля 2

Потеря контроля занятой или замкнутой стрелки 1

Неперевод стрелки/невозможность перевода стрелки 2

Данные об отступлениях от норм содержания целесообразно получать из отчетов информационной системы ЕК АСУИ. Данным из указанной системы присвоен индекс 4. Их описывают кортежем З вида:

3 = ([24I (1), ( J), (е),^^ СзРгл) (2.31)

где [^4 ] - идентификатор, характеризующий мощность кортежа;

^), (I) - ссылка на идентификаторы аппаратуры ЖАТ и системы ЖАТ соответственно (J = стр. электр.);

t34 - момент регистрации отступления от норм содержания, ч; d34 - описание отступления от норм содержания; сз4 - уровень критичности отступления от норм содержания; гз4 - признак окончания срока службы.

Уровень критичности каждого отступления от норм содержания определяют аналогично - на основе его описания d34, но с использованием классификатора отступлений от норм содержания в части содержания СЭ [38].

Для формирования единой совокупности инцидентов исходные кортежи следует подвергнуть дополнительным преобразованиям для представления событий в виде единой совокупности атрибутов.

В кортеже (2.29) удаляют элемент d0: O = delete(O,d0).

fl - деградационный;

По значениям элемента vo = \ формируют два кортежа.

[0 - иной

Первый кортеж - кортеж данных о внезапных отказах, используемых при формировании совокупности инцидентов:

Oo =([ f ], (I), (J), ( e), t0, vo|vo =0). (2.32)

Все инциденты классифицируют по уровню критичности от 1 до 3, поэтому кортеж (2.32) преобразуют к виду:

Oo, = ([ f ], (I), (J), (e), t„, d0, c20 = 0, с30 = 0, r„), (2.33)

где с10, с20, с30 - количество событий с уровнем критичности 1, 2 и 3 соответственно.

Всем отказам из кортежа (2.32) при формировании совокупности инцидентов присваивают 1-ый уровень критичности, поэтому в кортеже (2.33) отличным от нуля является только элемент с10.

С целью предварительного сглаживания статистических данных о пре-дотказных состояниях моменты их регистрации из кортежа (2.30) соотносят с укрупненными интервалами [tn3 ], целесообразная продолжительность которых

соответствует количеству часов в календарном месяце.

В пределах каждого укрупненного интервала подсчитывается количество

предотказных состояний с различным уровнем приоритета:

г

спз = ХКз 1 = *'}• (2.34)

]=1

Далее формируют кортеж предотказных состояний вида:

П = (Ьз ], (I), (J), (е), с1пз, с2пз, с3п^. (2.35)

Как правило, отступления от норм содержания регистрируются группами,

поэтому на основе кортежа (2.31) формируют кортеж, где производится группировка отступлений от норм содержания, соотнесенных с одинаковым значением элемента /з4:

3, = (К ], (I), ( J ), ( е ), с1з4, с2з4, сзД (2.36)

где ] - идентификатор, задающий мощность кортежа, характеризуемую

количеством различных значений времени регистрации событий;

с1з4, с2з4, с3з4 - элементы кортежа, в которых определены количество зарегистрированных в момент времени [/з4 ] событий критичности 1, 2 и з соответственно.

Значения /з4 также целесообразно изменять с постоянным шагом, соответствующим интервалам времени длительностью календарный месяц, выраженных в часах и соотнесенных с первым числом месяца.

Кортеж данных об инцидентах получают в результате операции объединения кортежей (2.33), (2.35), (2.36) с обезличиванием атрибутов путем удаления индексов:

И = Оох п П п 3 = ([л], (I), (J), (е), с1, с2, сз, г0). (2.37)

Для последующей оценки динамики инцидентов во времени из кортежа (2.37) формируют дополнительный:

Идин = ([' ], (I), , (е), с1, с2, сз, го | го = о),Ида с И. (2.38)

Данные для оценки недиагностируемых изменений формируются из кортежа (2.29):

°пр =([ / Ь (1), ( J ), ( е ), 'о, = 1).

(2.39)

2.2.6 Формирование статистической совокупности данных измерения

непрерывных параметров

СТДМ позволяет контролировать ряд непрерывных физических величин. В первую очередь, это электрические и временные величины: сила тока, напряжение, время перевода. Эти данные, как правило, привязаны к моментам перевода стрелок.

Результаты измерения физических величин удобно представить в виде кортежа:

где [гюм ] - моменты времени, когда выполнено очередное измерение;

гт - значение соответствующего физического параметра в установленных единицах измерения;

Яг - общее количество измеряемых параметров.

2.2.7 Обобщение данных для формирования критерия предельного состояния

Данные для формирования критериев предельного состояния СЭ можно описать следующими кортежами:

- кортежем, характеризующим предельное состояние по износу СЭ от эксплуатационной нагрузки;

- кортежем, характеризующим предельное состояние по инцидентам;

- кортежем, характеризующим предельное состояние по недиагностируемым изменениям;

- кортежем, характеризующим предельное состояние по результатам измерения непрерывных параметров.

Ях = (Ьзм ], (I), ( J ), ( * ), = 1,.., ВТ) ,

(2.40)

Для некоторых параметров имеются допустимые значения в нормативной документации, для иных - допустимые значения в нормативной документации отсутствуют.

а) Предельное состояние по износу СЭ от эксплуатационной нагрузки должно описываться кортежем вида:

^пр ^ \MM ] , Nпер max, Гтах' Vпр max ' Тназн ^ , (2

где Nnepmax - максимальное допустимое количество переводов;

Г ^ - максимальный пропущенный тоннаж;

v^max - средняя скорость проследования стрелок поездами;

Тназн - назначенный срок службы СЭ типа М.

В нормативной документации указывают назначенный срок службы, а также может задаваться предельное количество переводов.

При отсутствии данных о максимальном количестве переводов и тоннаже принимают, что СЭ эксплуатируется в горловине станции на железнодорожной линии 1-ого класса с максимальными размерами движения поездов и переводится для каждого проследования поезда. Тогда максимальное количество переводов находят по формуле:

Nmax = 17520- NN • Тназн, (2.42)

где N - среднее количество пар поездов в сутки на железнодорожной

линии 1 -ого класса.

Средняя скорость проследования считается равной скорости проследования поездов стрелки в горловине без отклонения на железнодорожной линии 1 -ого

КЛасса Vmx = ^.

Максимальный пропущенный тоннаж за назначенный срок службы определяют приведенной величиной годовой грузонапряженности для железнодорожной линии специализации Г:

Г = Г T (1 /И"»

max Г назн' J

б) Предельное состояние по количеству инцидентов в настоящее время не нормируется, тем более что термин является достаточно новым. В связи с этим

предлагается допустимое значение количества инцидентов находить статистически по совокупности событий, зарегистрированных у СЭ, срок эксплуатации которых завершается. Тогда предельное состояние должно определяться на основе кортежа, полученного из (2.37) по условию го = 1:

Ипр =(И, (О, (J ), c1, c2, c3, r0\r0 = 1),Ипр с И. (2.44)

в) Оценка предельного состояния по недиагностируемым изменениям осуществляется на основе статистических данных, описанных кортежем (2.39). При оценке динамики недиагностируемых изменений, как правило, подразумевают линейную модель развития отказов, а время t0 рассматривается, как момент

наступления предельного состояния. Критерий предельного состояния применяется персоналом при регистрации соответствующего отказа. Поэтому отдельное описание предельного состояния по недиагностируемым изменениям не требуется.

г) Для непрерывных параметров в нормативно-технической документации задаются допустимые значения параметров, поэтому данные для оценки предельного состояния СЭ типа J можно описать кортежем вида:

Aim =([J ] > ¿m max' ^ mm I m = , (2.45)

где z , z . - максимальное и минимальное допустимое значение измеря-

^ т ma^ т mm ^ J Г

емого параметра m.

2.2.8 Представление данных для оценки технического состояния стрелочного

электропривода

Как показывает анализ данных информационных систем хозяйства автоматики и телемеханики, наибольшей полнотой о виде предельного состояния обладают данные об отступлениях от норм содержания. Во-первых, применительно к СЭ имеется большая номенклатура регистрируемых отступлений. Во-вторых, в результате осмотров фиксируются отступления, которые по электрическим параметрам невозможно диагностировать.

Важно отметить, что различные отступления от норм содержания требуют разных усилий и затрат на устранение. В частности, некоторые из них могут быть устранены на месте эксплуатации СЭ, тогда как для других требуется вывод из эксплуатации, например, для того, чтобы выполнить ремонт в условиях РТУ. В существенной мере это определяется тем, к какому именно элементу имеются замечания.