Разработка методов диагностирования и ремонта оборудования прядильного производства по технологическим показателям продукции тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.02.13, кандидат технических наук Усачев, Сергей Викторович

• Усачев, Сергей Викторович
• кандидат технических наук
• 2006

Оглавление диссертации кандидат технических наук Усачев, Сергей Викторович

ВВЕДЕНИЕ.

Глава 1 Состояние и проблематика диагностирования и ремонта текстильного оборудования.

1.1 Состояние ремонтных работ на предприятиях текстильной промышленности.

1.2 Организация работы ремонтных подразделений в прядильном производстве (на примере ПНК им. С.М. Кирова).

1.3 Техническое диагностирование оборудования текстильной промышленности.

1.4 Направления развития ремонтного обслуживания оборудования и постановка задач исследований.

Глава 2 Методы оптимального планирования ремонта оборудования.

2.1 Модели отказов и повреждений оборудования.

2.2 Модели планирования ремонта «по состоянию».

2.3 Информационное обеспечение ремонтных мероприятий.

2.4 Выводы.

Глава 3 Оптимальное планирование ремонта оборудования на основе цепей Маркова.

3.1 Методические основы применения теории цепей Маркова к задачам планирования ремонта.

3.2 Метод приближенного укрупнения состояний цепи Маркова.

3.3 Вычислительные эксперименты по анализу точности приближенного укрупнения состояний систем с редким взаимодействием.

3.4 Программное обеспечение метода приближенного укрупнения.

3.5 Выводы.

Глава 4 Оптимальное ремонтное обслуживание комплексов однотипного оборудования.

4.1 Общая схема планирования ремонта в больших группах однотипного оборудования прядильного производства.

4.2 Алгоритм планирования для одной машины.

4.3 Алгоритм планирования для группы машин.

4.4 Подготовка исходных данных.

4.5 Планирование ремонта чесальных машин.

4.5.1 Исходные данные для планирования.

4.5.2 Исследование планов ремонта чесальных машин по состоянию».

4.6 Выводы.

Глава 5 Диагностирование машин по характеристикам неровноты продуктов прядения.

5.1 Характеристики неровноты как диагностические признаки.

5.2 Принципы диагностирования по параметрам корреляционных функций.

5.3 Алгоритм диагностирования.

5.4 Ленточная машина как объект диагностирования.

5.5 Диагностирование вытяжного прибора ленточной машины.

5.6 Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка методов диагностирования и ремонта оборудования прядильного производства по технологическим показателям продукции»

С середины 1990-х годов предприятия ряда отраслей оказались в ситуации, характеризуемой широтой интересов конкурирующих сторон, динамизмом и агрессивностью. Среди отдельных отраслей российской промышленности наиболее конкурентноспособными являются экспортно-ориентированные отрасли, слабую конкурентную позицию занимает текстильная промышленность.

Негативное влияние на уровень конкурентоспособности российской промышленности оказывают моральное старение и физический износ основных фондов. В промышленности износ машин и оборудования в 2000 г. составил 66,5%. В ряде базовых отраслей, определяющих научно-технический прогресс (машиностроение, химическая и нефтехимическая промышленность), износ оборудования превышает 50%. В легкой промышленности он еще выше (таблица 1) [26].

В сложившихся условиях эффективность предприятий текстильной промышленности напрямую зависят от эффективности работы ремонтного хозяйства. Основные факторы, влияющие на техническое обслуживание и ремонт оборудования, можно условно разделить на технические, организационные, экономические, а также факторы внешнего окружения. В настоящее время особую роль приобретает эффективная организация ремонтных и эксплуатационных служб. Особенно это актуально для текстильных предприятий, представляющих собой сложные технологические системы, являющиеся совокупностью технологических аппаратов и машин.

Одним из основных путей повышения эффективности ремонтных и эксплуатационных служб является рациональная организация ремонтного производства на основе оптимального планирования обслуживания и ремонта оборудования.

Таблица 1 Степень износа основных фондов по отраслям промышленности

Доля полностью

Отрасли промышленности Степень износа, % изношенных основных фондов, %

1995 1999 2000 1995 1999 2000

Промышленность, в том числе: 46,2 52,9 52,4 16,2 19,8 19,8 электроэнергетика 43,4 49,4 51,1 11,7 14,3 15,5 топливная 48,2 54,6 52,3 17,7 23,0 22,0 черная металлургия 44,8 53,1 52,9 15,7 19,5 21,9 цветная металлургия 45,9 51,8 49,6 16,5 19,1 19,2 химическая и нефтехимическая 54,1 62,7 61,0 20,3 30,5 30,6 машиностроение и металлообработка 45,4 53,2 55,2 18,6 20,7 21,5 лесная, деревообрабатывающая и целлюлозно - бумажная 46,8 55,3 51,2 13,5 19,9 18,1 промышленность строительных материалов 43,3 53,7 54,2 13,0 18,7 20,2 легкая 42,8 55,01 55,7 13,4 19,0 22,0 пищевая 41,1 43,9 39,8 9,5 12,9 11,7

В настоящее время на предприятиях при организации ремонтных служб в основном применяется система планово-предупредительных ремонтов (111 IP). Система 111 IP ориентирует ремонтные службы на поддержание безаварийной работы оборудования путем принудительной, иногда преждевременной замены узлов в среднестатистические сроки. Зачастую это увеличивает затраты на содержание оборудования. Основное достоинство планово-предупредительного ремонта сложного оборудования в том, что стоимость ремонта по факту аварии существенно дороже ППР. В то же время, иногда плановый ремонт с разборкой механизма и заменой деталей временно (до приработки деталей) или постоянно снижает надежность агрегата. Некоторые исследования обнаруживают, что около 70% возникающих после вмешательства дефектов были связаны с планово-предупредительным ремонтом [34].

Альтернативой ППР является проведение ремонтов в зависимости от фактического состояния оборудования — ремонт «по состоянию». При техническом обслуживании и ремонте (ТоиР) по фактическому состоянию качество обслуживания техники не изменяется, но происходит существенная экономия средств из-за уменьшения количества простоев. По тем же данным, снижение затрат на обслуживание может составить 75%, снижение количества обслуживаний - 50% [34].

В тесной связи с задачами ремонта оборудования «по состоянию» находятся проблемы его технического диагностирования. Принятие решений о необходимости ремонта напрямую зависит от текущей оценки технического состояния оборудования. Тем самым, эффективность проведения ремонтных работ в значительной мере определяется степенью достоверности (безошибочности) результатов диагностирования.

Следует сразу оговориться, что обслуживание по фактическому состоянию возможно лишь на современной технике, снабженной системами контроля. Суть такой системы сервиса сложного оборудования состоит в том, что при помощи постоянного технического диагностирования производится анализ состояния узлов и агрегата в целом и делается прогноз необходимого ТОиР. При этом диагностирование может производиться по различным критериям. Проще всего организовать контроль по изменению допустимого уровня одного или нескольких параметров. Более сложные варианты включают в себя не только контроль допустимой величины параметра, но и прогноз уровня надежности узла или агрегата в целом.

Системы управления ремонтами оборудования развиваются наряду с другими информационными системами управления. Двадцать лет назад существовали так называемые системы CMMS (Computerized Maintenance Management Systems). В 90-х годах CMMS в большинстве случаев были расширены для управления закупками и складскими запасами, людскими ресурсами (ремонтным персоналом), сопутствующим документооборотом и так далее — то есть дополнены элементами концепции ERP (Enterprise Resource Planning). Возник класс программного обеспечения, названный ЕАМ (Enterprise Asset Management - системы комплексного управления основными фондами). Появилисья новые, более формализованные концепции управления ТОиР (например, Zéro Breakdown Strategy - стратегия «работа без отказов»). Среди причин - повышение требований к отказоустойчивости и безопасности, обилие накапливаемой в современных информационных системах информации (что требует развитых аналитических функций), необходимость стыковки с АСУТП и стандартизации интерфейсов обмена данными [95].

В последнее десятилетие появилось значительное число концепций, которые все меньше напоминают старые консервативные методологии, и являются результатом многолетних обобщений. Инновационные концепции появляются и в сфере управления ТОиР. Современные интегрированные ЕАМ-системы дают возможность вести статистику по объекту, проводить анализ множества параметров, и на этом основании создавать более объективный план ремонта и обслуживания. Стандартизация интерфейсов позволила облегчить обмен информацией между различными системами, позволяя выполнять более глубокий и комплексный анализ.

Больший объем используемой информации, упрощение ее сбора, повышение достоверности — все это позволяет постепенно реализовывать концепцию ремонта по состоянию. От ЕАМ-систем сегодня требуется не только сбор и предоставление информации по всем аспектам, касающимся основных фондов. Важно увязать эти данные с другими показателями деятельности предприятия. Наиболее прогрессивные ЕАМ-системы сегодня позволяют осуществлять многомерный анализ данных и визуально отображать состояние ключевых показателей эффективности предприятия. Согласно отчету ведущего аналитического агентства Aberdeen Group , к концу 2005 года около 40% предприятий будут использовать ЕАМ-системы [97]. Прежде всего, это объясняется хорошим экономическим эффектом от них. Так, согласно данным группы компаний "Современные технологии", типовым является сокращение на 20% и более затрат на ремонтные работы, что для крупных предприятий приводит к экономии миллионов долларов [95].

Что касается российского опыта и предприятий, созданных в СССР, то сегодня имеются примеры внедрения ЕАМ-систем в различных отраслях. Так, их используют в металлургическом производстве (Молдавский завод «Алдарис»), ЖКХ (Новокузнецкий водоканал), энергетике (Игналинская АЭС), на транспорте (Новороссийский морской порт), в автосервисе (АЗР Автомобиль - звезда Руси) [95].

Резюмируя, можно констатировать, что в экономически развитых странах, включая Россию, ясно прослеживается тенденция создания автоматизированных систем диагностирования, технического обслуживания и ремонта оборудования в различных отраслях промышленности.

Задачи разработки таких систем актуальны и для текстильной промышленности. Для их решения необходимо совместное рассмотрение и исследование технических, информационных, математических и организационных сторон проблем диагностирования и ремонта оборудования.

Заключение диссертации по теме «Машины, агрегаты и процессы (по отраслям)», Усачев, Сергей Викторович

5.6 Выводы

1. Характеристики неровноты продуктов прядения могут быть использованы в качестве диагностических признаков для распознавания неисправностей оборудования. В числе способствующих этому обстоятельств большой опыт исследования и развитая лабораторно-инструментальная база для анализа неровноты, существующая на предприятиях.

2. В качестве диагностических признаков предложено использовать коэффициенты авторегрессионой модели неровноты по линейной плотности. Разработана компьютерная программа определения коэффициентов по нормированным корреляционным функциям образцов продукта.

3. Разработан алгоритм распознавания состояний оборудования по коэффициентам модели, использующий линейные правила разделения образцов на классы. Разработана компьютерная программа распознавания.

4. Алгоритмы и программы диагностирования применены для распознавания дефектов и состояний вытяжных приборов ленточных машин. Предварительная оценка вероятности правильного распознавания составляет 0,8.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Оборудование текстильной промышленности и, в частности, прядильного производства ориентировано на длительные сроки эксплуатации и характеризуется высокой степенью износа, что делает разработку рациональных планов ремонта машин актуальной проблемой. Эта проблема сохраняет актуальность и при частичной замене оборудования на новое.

Анализ ситуации с проведением ремонтных работ в других областях промышленности обнаруживает, что и для них проблемы совершенствования ремонтного обслуживания обладают достаточной остротой. Отечественный и зарубежный опыт разработки и внедрения современных разработок в области методов и средств выполнения ремонтных работ свидетельствует, что одним из главных направлений является создание автоматизированных систем управления процессами ремонта оборудования, использующих измерительную технику и компьютерные технологии для целей диагностирования оборудования и организации ремонтных работ. Такой подход требует, в свою очередь, разработки соответствующего математического и программного обеспечения.

Современное прядильное производство обладает рядом особенностей. Во-первых, это наличие обширного парка оборудования, включающего в себя большие группы однотипных машин (чесальных, ленточных, прядильных и др.). Во-вторых, состояние оборудования непосредственно влияет на показатели качества выпускаемой продукции и полуфабрикатов прядения. В-третьих, существует развитая система внутризаводского лабораторного контроля качества продукции, возможности которой не в полной мере используются в процессе диагностирования и ремонтного обслуживания оборудования. В-четвертых, планирование ремонтных работ преимущественно строится на применении жестких графиков, ориентированных на средние показатели надежности оборудования, и влекущих за собой возможные экономические потери.

Анализ положения в прядильных цехах и ремонтных службах одного из крупнейших предприятий текстильной промышленности - ОАО «ПНК им. С. М. Кирова», проведенный в ходе выполнения данной работы, подтвердил правомерность приведенных суждений и определил направления исследований, предпринятых в диссертации. Среди этих направлений основными являются использование в качестве диагностических признаков показателей качества продукции, разработка методов планирования ремонтов по фактическому состоянию оборудования, ориентация этих методов на большие группы однотипного оборудования.

В результате сравнительного анализа существующих методов планирования ремонтно-профилактических работ «по состоянию» выявлено, что с учетом характера эксплуатации оборудования прядильного производства и его особенностей перспективными являются методы планирования, использующие в качестве математической основы аппарат простых однородных цепей Маркова. Предложено использовать в качестве критерия оптимизации планов ремонта минимум средних потерь, вызванных снижением работоспособности оборудования и затратами на ремонт.

В то же время обнаружено, что непосредственное применение цепей Маркова к задачам планирования больших групп машин приводит к недопустимому росту размерности матриц переходных вероятностей, с которыми приходится оперировать при использовании цепей Маркова.

В целях преодоления этой трудности выделен класс систем марковского типа — системы с редким взаимодействием, отражающих существенные признаки организации ремонтного обслуживания. Для таких систем разработана приближенная процедура (алгоритм приближенного укрупнения состояний), радикально сокращающая размерность матриц. Проведено исследование точности алгоритма приближенного укрупнения с помощью серии вычислительных экспериментов, показавшее, что погрешности приближенного метода в экспериментах не выходят за пределы 13%.

Разработаны две компьютерные программы для реализации метода приближенного укрупнения и две вспомогательные программы для получения точных решений в целях сравнительной оценки точности.

Предложена двухэтапная схема оптимального планирования ремонта больших групп однотипного оборудования по критерию минимума средних потерь. На первом этапе рассматривается одиночная машина, и для нее определяется оптимальное пороговое состояние, по достижении которого машина выводится в ремонт. Предполагается монотонное изменение показателя продукции, на основе которого различаются состояния машины, по мере снижения ее работоспособности с ростом накопления неисправностей. На втором этапе правило остановки на ремонт уточняется с учетом наличия многих машин и ограниченной пропускной способности ремонтного органа (считается, что ремонтное подразделение может одновременно восстанавливать одну машину). При этом использован алгоритм приближенного укрупнения.

Разработана методика подготовки исходных данных для оптимального планирования, использующая в своей основе сведения об эксплуатации оборудования в обычных производственных условиях. Составлены две компьютерные программы для подготовки исходных данных и для реализации оптимальных планов.

На основе общих методов и программ разработан оптимальный план ремонта чесальных машин применительно к данным, относящимся к опыту эксплуатации машин в ОАО «ПНК им. С. М. Кирова». Состояния машин различались в зависимости от числа пороков выпускаемой ленты. План допускает коррекцию в зависимости от количества обслуживаемых машин.

На примере планирования ремонта чесальных машин обнаружены некоторые общие тенденции качественного характера. К ним относится, в частности, снижение номера оптимального порогового состояния при значительном увеличении числа машин в группе, а также относительно слабая зависимость потерь от этого числа.

Разработана программа статистического моделирования процедуры ремонта на основе жесткого графика, и на ее основе проведено сравнение с результатами оптимального планирования. При оптимальном планировании уровень средних потерь снижается более чем в 1,5 раза.

В тесной связи с проблемами планирования ремонтов находятся задачи диагностирования оборудования, приобретающие в этом случае ряд особенностей. К их числу относятся сравнительно невысокие требования к глубине диагностирования и точности локализации неисправностей, достаточные лишь для отнесения оборудования к одной из категорий, характеризующих его состояние. В то же время, показатели продукции как диагностические признаки приобретают повышенное значение, поскольку именно они вносят главный вклад в экономическую оценку эффективности ремонтных мероприятий.

Для распознавания неисправностей оборудования могут быть использованы характеристики неровноты продуктов прядения. В числе способствующих этому обстоятельств — большой опыт исследования и развитая лабораторно-инструментальная база для анализа неровноты, существующая на предприятиях.

В качестве конкретных диагностических признаков предложено использовать коэффициенты авторегрессионой модели неровноты по линейной плотности. Составлена компьютерная программа определения коэффициентов по нормированным корреляционным функциям образцов продукта.

Разработан алгоритм распознавания состояний оборудования по коэффициентам модели, использующий линейные правила разделения образцов на классы, отвечающие различным состояниям оборудования. Составлена компьютерная программа распознавания.

Алгоритмы и программы диагностирования применены для распознавания дефектов и состояний вытяжных приборов ленточных машин.

Сформулированы требования к информационному обеспечению ремонтных мероприятий и рекомендации по использованию в этих целях стандартных программных продуктов. Разработаны элементы системы управления данными ремонтных и диспетчерских служб применительно к опыту работы ОАО «ПНК им. С. М. Кирова». Результаты разработок переданы комбинату.

Перспективными направлениями развития представленных в диссертации разработок являются обобщение процедур оптимального планирования ремонта на случай нескольких групп однотипных машин, учет возможностей одновременного ремонтного обслуживания нескольких машин, совершенствование алгоритмов диагностирования, накопление и систематизация исходных данных, характеризующих оборудование более широкого спектра наименований.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Усачев, Сергей Викторович, 2006 год

1. Аганин И.Х. Техническая диагностика ленторовничных и чесальных машин прядильного производства.// Текстильная промышленность.1983. № 9. - С.63-65.

2. Андреев В.И., Смирнов И.Н., Усачев C.B. Модель оптимального планирования ремонта больших групп оборудования// Компьютерное моделирование 2004: Труды 5-й междунар. научно-техн. конф. 4.2 — СПб: Изд. «Нестор», 2004. — С. 80-82.

3. Аникин B.C., Шиганов С.Д. Опыт эффективного использования вариометра// Текстильная промышленность. -1980. № 1. - С.ЗО.

4. АСУП в текстильной и легкой промышленности/Климов В.А., Архипов A.B., Бардачев Ю.Н. и др.; под ред. В.А.Климова. -М.: Легпромбытиздат,• 1986.-256 с.

5. Виброакустическая диагностика зарождающихся дефектов/ Ф.Я.Балицкий, И.А.Иванова, А.Г.Соколова, Е.И.Хомяков. М.: Наука,1984.- 120 с.

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

7. Барзилович Е.Ю. Вопросы математической теории надежности/ Е.Ю. Барзилович, Ю.К. Беляев, В.А. Каштанова. М.: Радио и связь, 1983. — 376 с.

8. Бездудный Ф.Ф. Расчет надежности производственных систем в текстильной и легкой промышленности/ Ф.Ф. Бездудный, Л.А. Либерман, И.Н. Смирнов. М, Легкая индустрия, 1977. - 240 с.ф Ю.Беленький С.И. Повышение надежности текстильного оборудования.

9. М.: Легкая индустрия, 1969. -414 с.

10. Беленький С.И., Справочник по ремонту оборудования текстильной и легкой промышленности.-М.: Легкая индустрия, 1974. 367 с.

11. Бендат Дж., Пирсон А. Применения корреляционного и спектрального анализа. М.: Наука, 1983. - 312 с.

12. Бешелев С. Д., Гурвич Ф.Г. Математико-статистические методы экспертных оценок.- М.: Статистика, 1974. 160 с.

13. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов: прогноз и управление. -Вып. 1.-М.: Мир, 1974. 406 с.

14. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов: прогноз и управление. -Вып.2. М.: Мир, 1974. - 198 с.

15. Борзунов И.Г. и др. Прядение хлопка и химических волокон (проектирование смесей, приготовление холстов, чесальной и гребенной ленты): учебник для вузов.- М.: Легкая и пищевая промышленность, 1982. -376с.

16. Вариометр толщины волокнистой ленты и ровницы АТЛ-1М: временная инструкция по контролю неровноты и диагностике технического состояния оборудования. -М: 1980.-19с.

17. Вентцель Е.С. Теория случайных процессов и ее инженерные приложения. Учеб. Пособие для втузов. - 2-е изд., стер. - М.; Высш.шк., 2000. -283 с.

18. Вяткин Б.А. Исследование надежности ткацких станков//Известия вузов. Технология текстильной промышленности. 1974. -№ 2. - С. 67—

19. Гантмахер Ф.Р. Теория матриц. М.: Наука, 1966. -576 с.

20. Герцбах И. Б., Кордонский X. Б. Модели отказов. -М.: Советское радио, 1966.-166 с.

21. Герцбах И.Б. Модели профилактики. М.: Советское радио, 1966. — 166 с.

22. Гискина Б.Е. Ленточные машины (прядение хлопка)/ Б.Е. Гискина, Н.И. Труевцев, Б.П. Хмелевский. М.: Легкая индустрия, 1969.- 104с.

23. Гнеденко Б.В. Математические методы в теории надежности/ Б.В. Гнеденко, Ю.К. Беляев, А.Д. Соловьев. М.: Наука, 1965. -524 с.

24. Горецкий Е.В. и др. Автоматизированная система технической диагностики тяжелых фрезерных станков.- в кн.: Тез. докл. Всесоюз.совещ. «Техническая диагностика». Суздаль, 1982, С.54-58.

25. Государственная политика в промышленном комплексе России и его трансформация в период реформ. Доклад Министерства науки, промышленности и технологий РФ и Межведомственного аналитического центра // Вопросы экономики. -2001. -№ 6. С. 92-107.

26. Грубов O.E. Разработка системы технического диагностирования ленточных машин для хлопка на основе применения методов распознавания и микропроцессорной техники: дис .канд. техн. наук. —Л., 1986.-298 с.

27. Денисова Н. Е. Оценка надежности прядильных машин в хлопчатобумажной промышленности. (Обзор)/ Н.Е. Денисова, М.И. Худых, Я.Б Шор.- М.: ЦНИИТЭИлегпищемаш, 1972. 59 с.

28. Дружинин Г. В. Надежность автотизированных производственных систем. М., Энергоатомиздат, 1986. -480 с.

29. ЗО.Зизюкин М.И. Надежность текстильных и швейных машин. -М.: Машиностроение, 1973. -232 с.

30. Иванов Л. Н., Терентьев О. А. Анализ надежности боевых механизмов ткацких станков типа СТБ. -М.: ЦНИИТЭИпегпищемаш, 1969. -51 с.

31. Иванова Т.К., Хавкин В.П. Методы диагностики причин отклонения технологического процесса от нормального режима.- в кн.: Новое в технологии лубяных волокон (Труды/ЦНИИЛВ).- М.: 1983, С. 116-120.

32. Ивченко Г.П. Теория массового обслуживания/ Г.П. Ивченко, В.А.Каштанов, H.H. Коваленко. Москва, Высшая школа, 1982. — 256 с.

33. Как правильно организовать техническое обслуживание сложного оборудования//Снабженец. -2005.-№ 41. С. 29-31.

34. Касимов A.M. Совершенствование ремонтного производства на 0 предприятии. М.:Экономика, 1985. - 112 с.

35. Киселев Н.В., Сечкин В.А. Техническая диагностика методами нелинейного преобразования,- Д.: Энергия. Ленингр.отделение, 1980.112 с.

36. Коллакот P.A. Диагностирование механического оборудования. -JL: Судостроение, 1980. 296 с.

37. Колчин A.B. Датчики средств диагностирования машин. М.: Машиностроение, 1984. - 120с.

38. Комиссарова JI.A. Автоматический анализатор для определения дефектов швейных машин. в кн.: Тез.докл.Всесоюз.научно-техн. конф. «Автоматизация технологических процессов легкой промышленности», посвящ. 60-летию образ.СССР.-М.: 1982.

39. Консон A.C. Экономика ремонта машин. -Д.: Машиностроение, 1970. -216 с.

40. Копылов С.Н. О надежности ткацких станков СТБ//Известия вузов.

41. Технология текстильной промышленности. -1973. -№ 4.- С. 9—13.

42. Лебедев A.B. Методы и средства бездемонтажной диагностики/ A.B. Лебедев, Ю.П. Бородин, В.А. Зазулин// Приборы и системы управления. -1977.-№3.-С. 56-58.

43. Макаров А.И. и др. Расчет и конструирование машин прядильного производства.- М: Машиностроение, 1981. 464с.

44. Маркеданец О.В. Диагностика машин: учеб. Пособие/ПГУПС.-СПб.: Изд. ПГУПС, 1996. 54 с.

45. Махлевич Л. Я., Капустин И. И. Надежность и производительность технологического оборудования. -М.: ВЗИТЛП, 1967. -95 с.

46. Миловидов H.H. и др. Прядение хлопка, ч. 1.учебник для средн. Спец. учеб. Заведений текстильной пром-ти/ H.H. Миловидов, К.И. Бадалов, П.П. Фаминский. -М.: Легкая индустрия, 1976. -312 с.

47. Мозгалевский A.B. Техническая диагностика (непрерывные объекты): # обзор//Автоматика и телемеханика. -1978. -№ 1. -С.145-166.

48. Отнес Р., Эноксон Л. Прикладной анализ временных рядов: основные методы.-М.:Мир,1982. 428с.

49. Юшманов П.А., Полухин В.П. Оценка надежности ткацких станков. (Обзор). -М.: ЦНИИТЭИлегпищемаш, 1968. -32 с.

50. Павельев К.И. Диагностирование технического состояния кипоразборочных машин в АСУТП хлопкопрядения/ К.И. Павельев, Ю.В. Закорюкин, С.А. Капустин//Текстильная промышленность. -1983. -№ 9. С.30-32.

51. Пирогов K.M. К методике исследования надежности малогабаритных чесальных машин//Известия вузов. Технология текстильной промышленности. 1972. -№ 2. - С. 116-119.

52. Пирогов K.M. Надежность малогабаритных чесальных машин и эффективность их использования. -М.: Легкая индустрия, 1976. -205 с.

53. Пирогов K.M., Кочин Б.П. Методика и практика исследования отказов текстильных машин//Известия вузов. Технология текстильной промышленности. 1973. - № 1. -С. 8—12.

54. Пирогов K.M., Вяткин Б.А. Основы надежности текстильных машин: учебник для вузов. М.: Легпромбытиздат, 1985. -256с.

55. Половко А. М. Основы теории надежности. М.: Наука, 1964. -446 с.

56. Положение о системе технического обслуживания и ремонта технологического оборудования в производственных объединениях на предприятиях системы министерства легкой промышленности СССР. -М.: ЦНИИТЭИлегпром, 1987. -387с.

57. Райкин А.Л. Элементы теории надежности для проектирования технических систем. М.: Советское радио, 1967. -264 с.

58. Саати Т.Л. Элементы теории массового обслуживания и ее приложения. -М.: Советское радио, 1970. -520 с

59. Севостьянов А.Г. Методы и средства исследования механико-технологических процессов текстильной промышленности: учебник для вузов.-М.: Легкая индустрия, 198 . 392 с.

60. Севостьянов А.Г. Современные методы исследования неровноты продуктов хлопкопрядения. -М.:Легкая индустрия, 1966. 87 с.

61. Севостьянов А.Г., Севостьянов П.А. Моделирование технологических процессов (в текстильной промышленности): учебник для вузов. -М.: Легкая и пищевая промышленность, 1984. 344 с.

62. Смирнов И.Н. Моделирование на ЭВМ объектов и систем управления: конспект лекций ч. 4. -СПб.: СПГУТД, 2004. 135с.

63. Смирнов И.Н. Приближенное укрупнение состояний марковской цепи со слабыми связями // Автоматика и телемеханика. -1988. -№1. С. 77-83.

64. Смирнов И.Н., Усачев C.B. Диагностирование ленточных машин по

65. Ф показателям линейной плотности ленты.// Современные технологии иоборудование текстильной промышленности: Тез. докл. на всерос. научно-техн. конф. -М.: МГТУ, 2005. С. 211.

66. Смирнов И.Н., Усачев C.B. Марковская модель сложной системы со слабыми связями.// Управление и информационные технологии: Сб. докл. всерос. научн. конф. Том 2. СПб., 2003. С. 189-190.

67. Смирнов И.Н., Усачев C.B. Оптимальное планирование ремонта чесальных машин/ Проблемы экономики и прогрессивные технологии в текстильной, легкой и полиграфической отраслях промышленности: Сб.• научн. Тр. Вып. 9. СПб: изд. СПГУТД, 2005. -С. 84-89.

68. Смирнов И.Н., Усачев C.B. Модель управления ресурсами в технико-экономических системах.// Математическое моделирование в образовании, науке и производстве: Сб. материалов 3-й междунар. научно-практ. конф. — Тирасполь, 2003. С. 156-157.

69. Свидетельство № 2005612069 об официальной регистрации программы для ЭВМ «Программа приближенного укрупнения состояний цепиф Маркова». Авторы: Смирнов И.Н., Усачев C.B., Опубл. в бюл. № 4, 2005.

70. Дата регистрации 12.08.2005.

71. Свидетельство № 2004610861 об официальной регистрации программы для ЭВМ «Программа вычисления предельных переходных вероятностей цепи Маркова». Авторы: Смирнов И.Н., Усачев C.B., Золина A.M. Опубл. в бюл. № 3, 2004. Дата регистрации 8.04.2004.

72. Смирнов И.Н. Компьютерное моделирование случайных процессов на основе аппроксимации случайных функций//Вестник СПГУТД. -2005. -№ 11.-С. 39-41.

73. Технические средства и методы виброакустической диагностики оборудования текстильной и легкой промышленности/ В.В. Сигачева, В.А. Климов, С.И. Лукичев и др М.; Легпромбытиздат, 1993. - 160 с.

74. Тихомиров В.Б. Планирование и анализ эксперимента (при проведении исследований в легкой и текстильной промышленности). М.: Легкая индустрия, 1974. - 262 с.

75. Труевцев Н.И. и др. Технология и оборудование текстильного производства, уч. для ВУЗов текстильной промышленности. -М.: Легкая индустрия, 1975. — 640 с.

76. Ф 85.Усачев C.B. Управление ремонтными службами с использованиеммоделирования информационных потоков.// Математическое моделирование в образовании, науке и производстве: Сб. материалов 4-й междунар. научно-практ. конф.- Тирасполь, 2005. -С. 214-215.

77. Фостер Г.А.Р.Основы процесса вытягивания и неровнота. -М.: Ростехиздат, 1962. 168 с.

78. Хавкин В.П., Ильин Э.Р., Молчанов A.C. Автоматический контроль и регулирование развеса текстильных материалов.- М.: Легкая индустрия, 1975.-248 с.

79. Харазов A.M., Цвид С.Ф. Методы оптимизации в технической диагностике машин.- М.: Машиностроение, 1983.- 132 с.

80. Ховард P.A. Динамическое программирование и марковсие процессы. -ф М.: Советское радио, 1964. 189 с.

81. Худых М.И. Состояние и перспективы развития производства технологической оснастки текстильного оборудования//Текстильная промышленность." 1972. № 1.- С. 1-6.

82. Худых М. И. Ремонт и монтаж оборудования текстильной и легкой промышленности. -М.: Легкая индустрия, 1974. -360 с.

83. Худых М.И. Ремонт оборудования прядильного производства: учебник для средн.спец.учебн.завед.- М.: Легпромбытиздат, 1986. -272 с.

84. Широков В.П. и др. Справочник по хлопкопрядению. -М.: Легкая и пищевая промышленность, 1985. 472 с.

85. Шор Я.Б. Статистические методы анализа и контроля качества и надежности. М.: Советское радио, 1962. -552 с.

86. Эволюция систем управления техобслуживанием и ремонтами //Оборудование (приложение к журналу "Эксперт"). -2004. -№2.

87. Явленский К.Н., Явленский А.К. Вибродиагностика и прогнозирование качества механических систем.-JI.'Машиностроение. Ленингр.отделение, 1983.-239 с.97.http://www.aberdeen.com9 8. http ://www.uster. com

88. T.Back. Evolutionary algorithms in theory and practice. New York: Oxford univ. press, 1996.-314 p.

89. Paulo S.R. Dinlz, Eduardo A.B. da Silva, Sergio L. Netto. Digital signal processing. Cambrige univ. press, 2002.- 612 p

90. D.Poole, A.Macknorth, R.Goebel. Computational intelligence.- New York: Oxford univ. press, 1998.- 558 p.

91. Образцы документов, полученных с помощью СУБД по ремонту оборудования в ОАО «ПНК им. С. М. Кирова»

92. ОТЧЕТ ОБ УСТАНОВЛЕННОМ ОБОРУДОВАНИИ11 ря л п. I ы I ос ирои'шодетво2 Чесальный цех ф.1

93. ЕФ-2-св-2 Фильтр к чесальной машины "Унерея"

94. Инвент № Цеховой номер Завод № Работа Местоположение Примечание3304 1 831 1 2 этаж, корпус"Б"3305 2 901 1 2 этаж, корпус"Б" 3306 3 903 1 2 этаж, корпус'Б"

95. Кол-во работающего оборудования = 17

96. НаименЦеха' ■ Чесальный цех ф.1 (20 ед.)

97. Всего работающего оборудования по цеху ■ 20

98. Отчет за сутки из журнала проведения ремонтных работ

99. Дата ввод| Цех | Марка | Номер |ДатаОста)ЩатаПуска|Плановый|неплановь1 Ответственный Примечание30,05,05 30,05,05 30,05,05 30,05,05 30,05,05 30,05,05 30,05,05 30,05,05 30,05,05 30,05,05 30,05,05 30,05,05 30,05,05

100. Чесальньи'ЧС 132 30,05,05 31,05,05 СР

101. ЧесальньпЧС 89 27,05,05 31,05,05 СР

102. ЧесальньиАГР 1 27,05,05 31,05,05 СР

103. Прядильж П-76-5М7 165 30,05,05 31,05,05 СР

104. Прядильж П-76-5М7 1135 30,05,05 31,05,05 СР

105. Прядильм МОШ 3 25,05,05 27,05,05 СР

106. Прядильм БД-200 10 26,05,05 30,05,05 СР1. Прядильн1 БД-200 10

107. ТР Крутиг 3 ТМ 23,05,05 СР

108. ТР Крутиг КМ-83 круп 60 20,05,05 СР

109. ТР Крутиг КМ-83 кру1б4 30,05,05 СР

110. ТР Крутиг КМ-83 круп 69 30,05,05 СР

111. ТР Крутиг КМ-83 крул 210 30,05,05 СР

112. Объем работы при среднем ремонт Чесальная машина1. ЧСп/п Наименование механизма Содержание работ

113. Подготовка К ремонту Подготовка инстумента и приспособлений.

114. Узел питания и приемный барабан

115. Главный и съемный барабаны4 Система передачи

116. Разборка задка машины. Проверка приемного барабана и его гарнитуры. Проверка подшипников и решетки и замена их по мере надобности.

117. Проверка гарнитуры барабанов. Проверка подшипников с зачисткой шеек валов. Перезарядка подшипников. Зачистка ножей, проверка и ремонт решетки, редукторных шестерен.

118. Проверка и ермонт всей системы передачи с заменой изношенных шестерен.5 Шляпки6 Механизм съемного гребня7 Лентоукладчик8 Тормозное устройство9 Разводки

119. Замена шляпок вновь выточенными. Промывка и осмотр шляпочных цепей, осмотр и ремонт шляпочного гребня. Проверка редукторных шестерен.

120. Проверка гребенной коробки, шеек вала и подшипников съемного гребня, зачистка полотна съемного гребня.

121. Разборка, проверка и ремонт деталей лентоукладчика, проверка плющильных валиков с зачисткой заусенец.

122. Проверка и ремонт тормозного устройства автоблокировки передней крышки главного барабана, механического останова машины.

123. Установка разводок по шаблону.10 Ограждения и футляры11 Пневмосистема

124. Ремонт ограждений и футляров их установка и подгонка.1. Ремонт пневмосистемы.12 Смазка13 Наладка14 Сдача машины

125. Проверка системы смазки, прочистка и исправление всех смазочных отверстий. Смазка машины и перезарядка подшипников.

126. Пуск, заправка и регулировка машины.

127. Сдача машины цеху после 3 смен работы в заправке с устранением всех выявленных дефектов.151. Уборка рабочего места1. Программа Магк1

128. Конец вывода исправл.матр. и выч.пред. вер.*/main*/G1. Программа МагкЗ

129. Поиск Al, А2 по заданной нормированной корреляционной функции*/include<math.h> #include <stdio.h> #include<stdlib.h> #include<time.h> #include<conio.h> #include<graphics.h> void corf () ;void gracor(float nkf.,int n,int col); void setka(); void error();

130. OUttextxy(320,40,"ОПРЕДЕЛЕНИЕ КОЭФФИЦИЕНТОВ АР-МОДЕЛИ"); outtextxy(320,70,"СЛУЧАЙНОГО ПРОЦЕССА ПО"); OUttextxy(320,100,"НОРМИРОВАННОЙ КОРРЕЛЯЦИОННОЙ1. ФУНКЦИИ");