Метод анализа и предупреждения несоответствий модулей российского сегмента международной космической станции на основе моделей тренда

Тип работы:
Реферат
Предмет:
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ


Узнать стоимость

Детальная информация о работе

Выдержка из работы

Черленяк Н.Н., Шевченко И. В. Метод анализа и предупреждения несоответствий модулей российского сегмента международной космической станции на основе моделей тренда
Дата: 12/04/2011 Номер: (28) УЭкС, 4/2011
Аннотация: Предложен метод анализа и предупреждения несоответствий модулей
российского сегмента международной космической станции (РС МКС), базирующийся на прогнозировании несоответствий, осуществляемом на основе имеющихся данных об отказах и несоответствиях бортовых систем модулей РС МКС. Прогнозирование основывается на построении и анализе трендов количества несоответствий, сгруппированных помесячно за нескольких лет эксплуатации. Практическая реализация метода нацелена на достижение требуемого уровня качества функционирования, безопасности и надежности бортовых систем модулей РС МКС и наземных средств управления, а также повышение эффективности деятельности экипажа и персонала управления за счет быстрого и эффективного реагирования на замечания, полученные в процессе управления полетом РС МКС.
Ключевые слова: качество, качество обслуживания, космический модуль, качество прогноза, несоответствие, модель, тенденции, управление полетом, эффективность операции.
Abstract: The paper discloses a method for modules' quality improvement in Russian segment of the International Orbiting Station (RS IOS). The method is based on the unconformity trend model. Available data on failures and unconformities of on-board RS IOS systems are applied to the unconformities forecast. The data are collected for a few years of operation, grouped monthly and applied to trend build and analysis. Practical goals of the forecast are improvement of on-board modules and ground systems operation. IOS personnel obtains a possibility of faster response to in-flight advices and thus improves operation efficiency.
Key words: quality, maintenance of quality, the space module, forecasting of quality, discrepancy, model, trend, discrepancies, remark, management of flight, efficiency of operation.
Шевченко Игорь Владимирович доктор технических наук, профессор
Черленяк Н. Н.
Российский государственный технологический университет имени К. Э. Циолковского (МАТИ)
Выходные данные статьи: Черленяк Н. Н., Шевченко И. В. Метод анализа и предупреждения несоответствий модулей российского сегмента международной космической станции на основе моделей тренда // Управление экономическими системами: электронный научный журнал, 2011. — № 4 (28). — № гос. рег. статьи 421 100 034/0130. — Режим доступа к журн.: http: //uecs. mcnip. ru.
Российский сегмент международной космической станции (РС МКС) включает функциональный грузовой блок (ФГБ), служебный модуль (СМ), стыковочный отсек (С01), транспортные грузовые и пилотируемые корабли «Прогресс М», «Союз ТМА».
За более чем десятилетний период летной эксплуатации РС МКС выявлено 789 несоответствий (отказов, дефектов, неисправностей, сбоев), в том числе: ФГБ — 125 (21 — станционный борт, 104
— служебный борт) — СМ — 624- С01 — 31- РС МКС (межмодульные несоответствия) — 9. Следует отметить, что все выявленные несоответствия не повлияли на выполнение целевых задач
программы РС МКС. Вместе с тем, анализ несоответствий в динамике за период эксплуатации РС МКС с 1998 г. свидетельствует о том, что имеется устойчивая тенденция к увеличению потока эксплуатационных несоответствий, что объясняется, главным образом, ростом числа отказов элементов после выработки их ресурса. Доля таких отказов в общем количестве эксплуатационных несоответствий выросла с 0% в начале летных испытаний до 32% на настоящий момент.
Достижение требуемого уровня качества функционирования, безопасности и надежности бортовых систем модулей РС МКС и наземных средств управления, а также повышение эффективности деятельности экипажа и персонала управления диктует сегодня необходимость дальнейшего совершенствования методов оперативного анализа, являющегося информационной базой для выработки управляющих решений, обеспечивающих быстрое и эффективное реагирование на замечания, полученные в процессе управления полетом РС МКС.
Изложим суть и содержание системы учета и анализа замечаний, позволяющей выявлять, анализировать и оперативно устранять несоответствия бортовых систем РС МКС, а также проводить мероприятия по принятию или снижению риска, связанного с выявленным отказом или несоответствием.
Метод основывается на прогнозировании несоответствий, осуществляемом на основе имеющихся данных об отказах и несоответствиях бортовых систем модулей РС МКС, сгруппированных помесячно за нескольких лет эксплуатации. При этом используют следующие статистические данные:
— о несоответствиях отдельных модулей РС МКС-
— о несоответствиях РС МКС в целом.
Проиллюстрируем алгоритм практической реализации метода анализа применительно к отдельным модулям и к РС МКС в целом.
С использованием вышеуказанных данных осуществляют построение графической зависимости количества несоответствий по месяцам за несколько лет эксплуатации и строят тренды количества несоответствий. Начиная с момента, когда убывающий тренд сменяется горизонтальным, определяем количество месяцев, при котором:
— не наблюдалось ни одного несоответствия-
— в совокупности каждый модуль или РС МКС работали с одним несоответствием в месяц и т. д.
На основании полученных данных определяют вид статистического распределения по времени количества несоответствий, фиксируемых за месяц. По результатам данного анализа делают краткосрочный прогноз количества несоответствий как отдельных модулей, так и РС МКС в целом.
В качестве примера на рис. 1 приведено графическое изображение убывающего тренда числа несоответствий и отказов, выявленных на служебном модуле (СМ) с момента его ввода в состав РС МКС в 2002 г. Тренд рассчитывался следующим образом: утр = - 0,076х + 9,915.
В табл. 1 приведены данные по частоте регистрируемых несоответствий и отказов оборудования на служебном модуле (количество месяцев с зафиксированным числом отказов, начиная с момента установления горизонтального тренда). Графическое изображение тренда частоты отказов бортовых систем и оборудования СМ представлено на рис. 2.
30
25
Количество отказов в месяц -¦- Трендчиела отказов
Рисунок 1 — Убывающий тренд числа несоответствий и отказов на служебном модуле РС МКС
Таблица 1 — Частота регистрации несоответствий и отказов оборудования на служебном модуле РС МКС
Число несоответствий и отказов за 1 месяц Частота несоответствий и отказов в течение месяца с момента установления горизонтального тренда
1 3
2 1
3 5
4 5
5 5
6 4
7 5
6
5 ------------------------------*
о ------------------------------
1 2 3 4 5 6 7
-¦- Частота
Рисунок 2 — Г оризонтальный тренд частоты отказов бортовых систем и оборудования СМ
В итоге фиксируем, что, начиная с момента установления горизонтального тренда, частота отказов и несоответствий СМ соответствует нормальному распределению Гаусса, а наиболее
вероятное число отказов за месяц работы СМ — от 3 до 7.
Аналогичную процедуру выполним теперь применительно к количеству несоответствий, зарегистрированных в функциональном грузовом блоке (ФГБ) РС МКС за период 1998—2008 гг. г. Графическое изображение убывающего тренда числа несоответствий ФГБ за указанный период представлен на рис. 3. Тренд числа несоответствий и отказов ФГБ рассчитывается следующим образом: утр = - 0,016х + 1,952.
Рисунок 3 — Убывающий тренд числа несоответствий ФГБ
В табл. 2 приведены данные по частоте регистрируемых несоответствий и отказов оборудования ФГБ. Графическое изображение тренда частоты отказов бортовых систем и оборудования ФГБ представлено на рис. 4.
В итоге констатируем, что, начиная с момента установления горизонтального тренда, частота отказов и несоответствий ФГБ для значений от 0 до 1 близка к экспоненциальному распределению. В краткосрочной перспективе наиболее вероятна безотказная работа ФГБ в течение месяца.
Таблица 2 — Частота регистрации несоответствий и отказов оборудования ФГБ
Число несоответствий и отказов за 1 месяц Частота несоответствий и отказов в течение месяца с момента установления горизонтального тренда
0 14
1 3
Рисунок 4 — Тренд частоты отказов и несоответствий бортовых систем и оборудования ФГБ
Выполним аналогичный анализ применительно к количеству несоответствий и отказов оборудования и систем стыковочного отсека С01 с момента включения его в состав РС МКС в сентябре 2001 г. Как видно из рис. 5 в данном случае также отмечается убывающий тренд числа отказов и несоответствий: утр = - 0,0076 х + 0,656.
Частота регистрации несоответствий оборудования С01 представлена в табл. 3.
15 I
Коганесгво отказов регистрируемых заиесяц -Трендчіспа отказов
Рисунок 5 — Убывающий тренд числа несоответствий стыковочного отсека Таблица 3 — Частота регистрации несоответствий оборудования С01
Число несоответствий и отказов за 1 месяц Частота несоответствий и отказов в течение месяца с момента установления горизонтального тренда
0 24
1 5
2 1
Как следует из рис. 6, начиная с момента установления горизонтального тренда, количество месяцев, в течение которого в работе С01 не регистрировалось ни одного несоответствия за месяц в 4,8 раза больше времени, на протяжении которого было зафиксировано 1 несоответствие в месяц. Поэтому наиболее вероятной является безотказная работа стыковочного отсека.
30
О 1 2
-•- Частота
Рисунок 6 — Тренд частоты несоответствий бортовых систем С01
Дадим интегральную оценку всех несоответствий модулей РС МКС, выявленных с начала их летной эксплуатации и осуществим прогноз безотказности РС МКС в целом. Как следует из рис. 7, регистрируемое количество несоответствий модулей и бортовых систем РС МКС по месяцам имеет убывающий тренд: утр = - 0,092х + 12,105.
Частота регистрации несоответствий модулей и бортовых систем РС МКС представлена в табл. 4, а распределение частоты отказов и несоответствий РС МКС по месяцам — на рис. 8.
Анализ полученных данных свидетельствует, что, начиная с момента установления горизонтального тренда, суммарное время, в течение которого регистрировалось 6 отказов в месяц намного больше времени, в течение которого РС МКС работал с каким-либо иным количеством отказов в месяц. В распределении частот отказов, таким образом, имеется явно выраженный максимум, что свидетельствует о близости искомого распределения к нормальному. Поэтому наиболее вероятное общее количество отказов и несоответствий РС МКС за месяц составляет 6.
30 -------------------------------------------------------------------------1
Рисунок 7 — Количество несоответствий модулей и бортовых систем РС МКС по месяцам с
начала летной эксплуатации
Таблица 4 — Частота регистрации несоответствий модулей и бортовых систем РС МКС
Количество несоответствий, регистрируемых за 1 месяц Количество месяцев с зафиксированным числом отказов с момента установления горизонтального тренда
1 2
2 3
3 4
4 5
5 3
6 11
7 4
8 1
9 2
10 4
Рис. 8. Распределение частоты отказов и несоответствий РС МКС по месяцам
Как известно, при экстраполяции данных для оценочного прогноза на несколько лет необходимо учитывать фактор износа оборудования. При этом интенсивность отказов на протяжении всего жизненного цикла большинства изделий либо систем соответствует распределению Вейбула:
А,(Г) = (схс-1/Ьс)ехр[(х/Ь)с],
где Ь — константа, называемая параметром масштаба- с — константа, называемая параметром формы.
Известны три этапа жизненного цикла изделия или системы, характеризующиеся различным распределением во времени количества отказов в работе. На этапе приработки (самом раннем) наблюдается высокая интенсивность отказов за счёт скрытых дефектов, обнаруживаемых во время опытной эксплуатации и устраняемых путём ремонта. За счёт этого интенсивность отказов резко снижается с последующей её стабилизацией- она соответствует распределению Вейбула с параметром формы с & lt- 1.
На следующем этапе (в период нормальной работы) значение интенсивности отказов относительно постоянно и соответствует распределению Вейбула с параметром формы с = 1. В течение этого периода отказы, как правило, носят внезапный характер и не являются следствием скрытых дефектов либо износа, их поток характеризуется стационарностью. Функция надёжности для этого периода — экспоненциальная:
Яв^) = е-А.
На третьем этапе (в период износа) необратимые физико-химические явления приводят к ухудшению характеристик изделия либо системы в целом. Интенсивность отказов на этом этапе возрастает и соответствует распределению Вейбула со значением параметра формы с & gt- 1. Значения мгновенного потока отказов г (Т) при этом также быстро увеличиваются.
На рис. 9 приведены данные о распределении количества элементов РС МКС по дате выработки назначенного ресурса. На основе приведенных выше графиков, диаграммы и полученных данных, правомерно сделать вывод, что в долгосрочной перспективе «лавинообразное» нарастание интенсивности отказов будет наблюдаться после 2020 года, т. е. по истечении периода эксплуатации МКС.
Рисунок 9 — Распределение количества элементов РС МКС по дате выработки назначенного
ресурса
Несущественное увеличение эксплуатационных отказов следует ожидать также ближе к 2014 году в связи с выработкой ресурса основных комплектов большого количества приборов (запоминающих устройств, коммутаторов, источников питания). При этом пик на диаграмме, соответствующий 2014 году, представляет наихудший случай, при котором во всех приборах будут использоваться только резервные комплекты.
На базе полученных выше данных составим оценочный прогноз количества отказов и несоответствий бортовых систем и модулей РС МКС на несколько лет (рис. 10). Отметим, что возрастающий тренд количества отказов и несоответствий РС МКС получен по тому же алгоритму, по которому были получены приведенные выше убывающие тренды.
Рисунок 10 — Долгосрочный прогноз количества отказов и несоответствий РС МКС
Таким образом, полученный прогноз свидетельствует, что в течение периода нормальной эксплуатации РС МКС количество отказов и несоответствий будет находиться в пределах требуемого допустимого интервала. По истечении срока эксплуатации (после 2019 г.), будет наблюдаться возрастающий тренд количества отказов и несоответствий в связи с износом компонентов бортовых систем, входящих в состав модулей РС МКС.
Библиографический список:
1. Ковалевский С. С., Микрин Е. А., Пелихов В. П. Модели и методы анализа предупреждения возникновения нештатных ситуаций при управлении функционированием долговременных орбитальных станций / Институт проблем управления РАН — М.: Москва, 2000.
№ гос. рег. статьи 421 100 034/0130
Это статья Журнал ВАК: Управление экономическими системами: электронный научный журнал
http: //uecs. mcnip. ru
ЦКЬ этой статьи: http: //uecs. mcnip. ru/modules. php? name=News&-file=article&-sid=399

ПоказатьСвернуть
Заполнить форму текущей работой