Прогнозирование отказов автомобильного электрооборудования

Тип работы:
Реферат
Предмет:
Общие и комплексные проблемы естественных и точных наук


Узнать стоимость

Детальная информация о работе

Выдержка из работы

MATHEMATICAL MODEL OF THE SUPPLY CHAIN FOR INVESTIGATING OF THE BULT WHIP-EFFECT
© 2011
O.N. Yarygin, candidate of pedagogical sciences, associate professor of the chair «Management of organization»
Togliatti State University, Togliatti (Russia)
Keywords: supply chain- demand variability- bullwhip-effec- mathematical model- simulation.
Annotation: the paper examines different approaches to the study of bullwhip-effect, occurring in supply chains with demand variability at the points of sale (POS). Bullwhip-effect is a significant increase of demand in the upstream of supply chain in response of small increasing of demand at POS. Mathematical model of the supply chain is developed on basis of recurrence equations. New model is the basis for simulation of supply chain.
УДК 621. 331
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ОТКАЗОВ АВТОМОБИЛЬНОГО ЭЛЕКТРООБОРУДОВАНИЯ
© 2011
С. А. Пионтковская, кандидат технических наук, доцент кафедры «Электрооборудование автомобилей и электромеханика»
М. А. Пьянов, кандидат технических наук, доцент кафедры «Электрооборудование автомобилей и электромеханика» Тольяттинский государственный университет, Тольятти (Россия)
Ключевые слова: электрооборудование автомобиля- диагностика- прогнозирование отказов.
Аннотация: предложена математическая модель изменения параметров надежности, позволяющая прогнозировать отказ автомобильного электрооборудования, используя зависимость изменения диагностического параметра в процессе эксплуатации.
Обеспечение высокой конкурентоспособности продукции отечественного автомобилестроения — одна из важнейших задач развития экономики России. Ключевой составляющей конкурентоспособности любой продукции является её качество. Понятие «качество» регламентировано ГОСТ 15 467–79 как совокупность свойств продукции, обуславливающих ее пригодность удовлетворять определенные потребности в соответствии с ее назначением. По международному стандарту ИСО 8402−86 качество рассматривается как совокупность свойств и характеристик продукции или услуг, которые придают ей способность удовлетворять обусловленные или предполагаемые потребности. Качество продукции включает такой показатель как надежность, под которой понимается свойство технического устройства или изделия выполнять заданные функции с параметрами установленными требованиями технической документации в определенный интервал времени, цикла эксплуатации и т. д.
Так насколько надежна продукция отечественного автопрома и какие функциональные системы влияют на показатель надежности автомобиля в первую очередь? Согласно статистических данных, получаемых по результатам эксплуатации легковых автомобилей и опубликованных в открытой печати, порядка 30% всех отказов вызвано выходом из строя изделий электрооборудования. На рис. 1 приведена статистика распределения дефектов функциональных систем автомобилей [1].
Обеспечение качества автомобильного электрооборудования, и его надежности в частности, необходимо на всех этапах жизненного цикла автомобиля: от проектирования до
утилизации. Достаточно много научных исследований посвящено обеспечению качества автомобильного электрооборудования на этапах его проектирования и разработки, изготовления и сборки, однако вопросы обеспечения надежности в процессе эксплуатации рассматриваются редко[1, 2, 3, 4].
На этапе эксплуатации надежность автомобильного электрооборудования обеспечивается, прежде всего, техническим обслуживанием. Для технического обслуживания автомобилей в настоящее время характерно проведение только регламентированных мероприятий. При этом диагностирование состояния элементов системы электрооборудования проводятся лишь в случае заявленного владельцем дефекта, не смотря на то, что отказ некоторых из элементов системы электрооборудования может привести к снижению безопасности автомобиля, а в некоторых случаях и к возникновению аварийной ситуации. Для повышения надежности работы автомобильного электрооборудования на этапе эксплуатации возможно проведение контроля технического состояния изделий электрооборудования в рамках технического обслуживания и, на основании результатов этого контроля, прогнозирование отказов с формированием рекомендаций по замене или ремонту отдельных узлов.
Однако, высокая трудоемкость диагностических работ, низкая информативность диагностических результатов (исправно или неисправно изделие или система), сложность локализации неисправности при ее диагностировании, отсутствие разработанных и апробированных методик прогнозирования остаточного ресурса функциональных узлов и отдель-
? Кузов? Дигатель? Трансмиссия? Ходовая часть? Электрооборудование? Прочие
Рис. 1. Статистика распределения дефектов функциональных систем автомобилей, эксплуатируемых на территории России, с 2000 по 2004 годы
ных изделий электрооборудования на основании результатов диагностирования — все эти проблемы не позволяет внедрить контроль технического состояния автомобильного электрооборудования в регулярную процедуру технического обслуживания автомобиля.
Для устранения одной из перечисленных проблем, разработки методики прогнозирования остаточного ресурса электрооборудования, или прогнозирования его отказа, необходимо разработать математическую модель изменения параметров надежности электрооборудования в процессе эксплуатации.
Методы определения параметров надежности сложных технических систем в процессе эксплуатации по изменению их ключевых (диагностических) параметров рассматриваются в физике отказов.
Согласно теории физики отказов, изменение технического состояния объекта связано с внешними и внутренними воздействиями [5]. Различают три основных источника таких воздействий:
— действие энергии внешней среды, включая человека-
— внутренние источники энергии, связанные с рабочими процессами, протекающими в объекте-
— потенциальная энергия, накопленная в материалах конструкции объекта в процессе изготовления и эксплуатации.
Эти формы энергии, действуя на объект, вызывают в нем процессы, ухудшающие начальные параметры, что может привести к отказу.
Схема изменения технического состояния объекта представлена на рис. 2.
Рассмотрим отказ автомобильного электрооборудования согласно классической модели формирования постепенного отказа.
Отказ происходит при достижении выходного (значимого) параметра изделия электрооборудования К своего предельно допустимого значения Кша. При этом начальное значение выходного параметра Ко уже имеет некоторое рассеивание вокруг математического ожидания, обусловленное технологическим разбросом при изготовлении, однако находящееся в поле допуска на параметр (для исправного состояния). Процесс изменения выходного параметра К во времени со скоростью dK/dt зависит от повреждений отдельных элементов объекта, причем скорость также является величиной случайной. Внешние и внутренние воздействия (рис. 1) формируют закон распределения F (K, t), определяющие вероятность выхода параметра К за границу Кмах, приводящего к отказу.
Для построения математической модели формирования отказа изделия автомобильного электрооборудования необходимо выбрать диагностический параметр, в качестве которого
Рис. 2. Схема изменения технического состояния объекта
может выступать структурный или выходной параметр, удовлетворяющий требованиям однозначности, стабильности, чувствительности, информативности и технологичности.
В качестве такого диагностического параметра была выбрана постоянная времени тока переходного процесса т, как удовлетворяющая всем указанным выше требованиям [6]. При использовании указанного метода диагностирования, основанного на анализе переходных процессов в электрических цепях автомобильного электрооборудования, регистрируется постоянная времени тока переходного процесса, однозначно определяющая состояние диагностируемого изделия. Дальнейший анализ данного диагностического параметра позволит прогнозировать отказ автомобильного электрооборудования при условии наличия статистических данных по плотности распределения т во времени, получаемых по результатам испытаний этого электрооборудования.
Условием работоспособности изделия является нахождение диагностического параметра в поле допуска, т. е.
а & lt- т ({) & lt- р,
где а, в — соответственно, нижний и верхний пределы диагностического параметра т.
При постепенном изменении диагностического параметра изделия электрооборудования т во времени, если известна плотность его распределения ф (т, р для любого момента времени t, может быть определена величина вероятности нахождения его в определенных пределах:
Используемая для получения этих вероятностей плот-
Р{т & gt- а, {} = | & lt-р (т, {)с1т-
а
Р
Р{т & lt- Р,{} = | & lt-р (т, t) ёт-
р
Р{а & lt-т & lt- Р, {} = |& lt-р (г,
а
ность распределения ф (т, р характеризует распределение случайной функции т (р в любой произвольный, но фиксированный момент времени t.
Введем следующие допущения:
1. закон распределения ф (т, р во времени не изменяется-
2. реализация т (р и моментные функции? т (р, являющиеся аппроксимациями параметров плотности распределения ф (т, р, во времени изменяются монотонно-
3. в начальный момент времени 1″ значение параметров находится в границах поля допуска.
В этом случае плотность вероятности того, что за время & amp-, включающее момент ^ значение параметра выйдет за гра-
ницы поля допуска, составляет
f (t)=
dp (z, t) t = a
dt т = р
Допущение о монотонности изменения самого диагностического параметра и плотности его распределения во времени позволяет использовать закон Релея для одностороннего допуска, а центральная предельная теорема теории вероятностей позволяет применить нормальный закон распределения плотности вероятности.
При нормальном законе распределения и законе Рэлея при одностороннем допуске, а формулы дляД (і) имеют вид
f (t) =
1
a- mr (t)
72^ЄХРГ 2*'(t)
a- mr (t) °T (t)
a I a f (t) ^"p і& quot- 2
dat (t)
dt
(1)
(2)
(3)
где штф и отф — соответственно, функции математического ожидания и среднего квадратичного отклонения диагностического параметра т (1).
Для непосредственного определения показателей надежности по формулам (1) и (2) необходимо знать параметры аппроксимирующих кривых. В качестве функций моментовх (1) распределения диагностического параметра г (1) целесообразно использовать следующие аппроксимации [5]:
4У) = а + ЬГ,
4 Г (() = а1ь-
?, т (I) = а (ь + с-
4 Г (() = аеь'-
4 Г (/) = агл + с.
Подставляя выражения для моментных функций (3) в формулы (1) и (2) и производя несложные преобразования, можно получить достаточно простые соотношения для определения вероятности отказа при одностороннем допуске.
Анализ зависимостей (1) и (2) показывает, что значение характеристик надежности изделия существенно зависит не только от значений коэффициентов аппроксимации моментов ат, Ьт, ст, аа, Ъа, са, но и от их знака. Кроме того, необходимо помнить, что, так как в данной модели был сделан переход от многомерной плотности распределения к одномерной ф (т1), не учитывающей зависимости между значениями случайной
функции в различные моменты времени 1, некоторые из свойств функции распределения при определенных видах функций (3) и величинах параметров могут выполняться не всегда.
Щ (1) = 4ш () ё сДО = #"(/).
Таким образом, плотность распределения/(1) может быть получена, если будут известны моментные функции случайного процесса
Это позволяет по результатам эксплуатации или испытаний, при которых получают значения моментов функции распределения диагностического параметра штф и отф, определить характеристики надежности как функции времени по приведенным выражениям.
Таким образом, предлагаемая математическая модель позволяет прогнозировать отказ автомобильного электрооборудования, используя зависимость изменения диагностического параметра в процессе эксплуатации.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Пьянов, М. А. Повышение качества и оперативности диагностирования автомобильного электрооборудования [Текст]: дис. … канд. техн. наук: 05. 09. 03/ Пьянов Михаил Александрович. — М., 2006. — с.
2. Козловский, В. Н. Метод обеспечения качества автомобильной генераторной установки при проектировании и производстве [Текст]: дис. … канд. техн. наук: 05. 09. 03/ Козловский Владимир Николаевич. — М., 2005. — 204 с.
3. Борискин, П. В. Методика проектирования автотракторных электроприводов на базе двигателей постоянного тока с возбуждением от составных магнитов [Текст]: дис. … канд. техн. наук: 05. 09. 03/ Борискин Павел Иванович. — М., 2009. — 176 с.
4. Власов, Д. В. Исследование и разработка интеллектуального метода диагностики сбоев элементов автомобильной электроники [Текст]: дис. … канд. техн. наук: 05. 13. 02/ Власов Дмитрий Валерьевич. — М., 2008. — 192 с.
5. Острейковский, В. А. Теория надежности: Учеб. для ВУЗов / В. А. Острейковский. — М.: Высш. шк., 2003. -463 с.: ил.
6. Способ диагностирования автомобильного электрооборудования [Текст]: пат. 2 314 432 Рос. Федерация: МПК7 Е02Р 17/00, 001 М 15/00 / Пьянов М. А. (РФ), Петинов Ю. О. (РФ) — заявитель и патентообладатель Тольяттинский государственный университет. — № 2 006 104 230/06- заявл. 13. 02. 2006- опубл. 10. 01. 2008, Бюл. № 1 — 5 с.: ил.
PREDICTION OF FAILURES OF VEHICLE'-S ELECTRICAL SYSTEM
© 2011
S.A. Piontkoskaya, candidate of technical sciences, associate professor of the chair «Electrical equipment vehicle and electrical apparatus» M.A. Pyanov, candidate of technical sciences, associate professor of the chair «Electrical equipment vehicle and electrical apparatus»
Togliatti State University, Togliatti (Russia)
Keywords: vehicles electrical system- diagnostic- prediction of failures.
Annotation: developed a mathematical model of change reliability settings, allowing to predict failure of vehicles electrical system, using the dependence of the diagnostic parameter in the work.

ПоказатьСвернуть
Заполнить форму текущей работой