Цель. Для сложных высокоинтегрированных технических систем, заключающих в себе элементы с различной физической природой и принципами функционирования (сочетание механических, электрических и электронных программируемых компонентов), комплексный анализ надёжности представляется затруднительным, в силу как качественных, так и количественных причин (большое количество элементов и выполняемых функций, неявность границ межфункционального взаимодействия, наличие скрытого резервирования, статическая и динамическая реконфигурация и т.д.). Высокая степень интеграции между различными подсистемами размывает границы ответственности в причинно-следственной связи отказов и повреждений. Таким образом, определение силы и границ межфункционального и межсистемного взаимодействия представляет большую ценность для анализа сложных технических систем с точки зрения, как поиска «узких мест», так и достоверной оценки комплексного уровня надёжности.

Методы. Для решения поставленных задач авторами предлагается метод, основанный на исследовании поведения центра тяжести (ЦТ) области, ограниченной сверху графиком функции плотности распределения времени безотказной работы, снизу – координатной осью, справа и слева – границами интересующего интервала наработки. Графический анализ с построением центров тяжести проводится для каждой подсистемы или структурного блока сложной технической системы. После этого, на основе частных ЦТ соответствующих подсистем/блоков строится средний ЦТ для всей сложной системы. Авторы предлагают использовать средний центр тяжести в качестве условного универсального измерителя общего уровня надёжности высокоинтегрированных технических систем, на основе которого можно принимать те или иные конструкторско-технологические решения. В данной статье, в частности, предлагается на основе представленного метода выявить подсистему, резервирование которой приводит к наибольшему комплексному росту надёжности всей сложной технической системы. Этому условию соответствует та подсистема/блок, чей частный центр тяжести расположен на наибольшем расстоянии от среднего центра тяжести.

Результаты. Проверка представленных в статье предположений и полученных на их основе результатов проводится с помощью краткой верификации посредством расчета вероятности безотказной работы системы и подсистем, построения и анализа соответствующих графиков. Реализация метода представлена на примере условной мехатронной системы и, для сохранения краткости изложения без потери фокуса внимания, носит намеренно упрощенный и абстрагированный характер. Реализованное в настоящей статье применение представленного метода анализа надёжности сложных технических систем с помощью исследования центра тяжести функции плотности распределения являлось целевым критерием при разработке метода – выявление «узких мест» и участков с наибольшим потенциалом увеличения общей надёжности. Следующие публикации будут посвящены доказательству допустимости использования такой сущности, как центр тяжести, в качестве критерия оценки уровня надёжности, а также другим способам применения представленного метода в анализе надёжности сложных технических систем.

Цель. Одним из стратегических направлений развития всех нефтеперерабатывающих заводов (НПЗ) Российской Федерации является повышение надёжности и безопасности оборудования. Создаваемая нормативная база зачастую не учитывает конструктивные особенности агрегатов, что с одной стороны унифицирует режимы обслуживания агрегатов, но с другой может приводить к неэффективным режимам обслуживания отдельных типов оборудования. В связи с неподготовленностью нефтеперерабатывающего комплекса России к переходу с системы планово-предупредительных ремонтов на систему ремонтов по фактическому состоянию, большим количеством морально устаревшего оборудования и непрекращающимся процессом увеличения сложности технических средств, применяемых на современных НПЗ, необходимо совершенствовать и дополнять статистическую и аналитическую базу показателей надёжности используемого оборудования. Отечественный и зарубежный опыт эксплуатации НПЗ показывает, что повреждение насосного оборудования НПЗ может повлечь за собой значительный материальный ущерб и гибель работников. Значительная доля неполадок и отказов, способных повлечь аварийные ситуации на НПЗ, приходится на долю насосно-компрессорного оборудования. Для обеспечения безопасной работы оборудования и НПЗ в целом необходимо обеспечить снижение вероятности возникновения аварийных ситуаций. Для этого внедряются средства мониторинга технического состояния, проводится диагностика оборудования, также возможен анализ априорной информации.

Результаты. В работе представлены результаты документального обследования проведённых ремонтов насосов типа НК, НКВ и НПС одного из НПЗ Российской Федерации, проведённые с целью повышения надёжности и обеспечения безопасной работы насосов. Для этого использовались вероятностно-статистические методы. В работе предложен анализ показателей надёжности на основании параметрического распределения Гомперца-Мейкема. Данное распределение широко используется в теории выживания и характеризует как износ системы, так влияние факторов, не зависящих от наработки. В работе проведён анализ ремонтов и ремонтных циклов, определены наименее надёжные элементы насосов и наиболее часто проводимые при ремонтных работах операции, показано влияние общей наработки на показатели надёжности насосов. Для обследованных насосов определены коэффициенты готовности, коэффициенты использования и средняя наработка в межремонтный период. В ходе анализа было установлено, что коэффициент готовности насосов зависит не только от среднего межремонтного периода (зависящего от частоты необходимости проведения ремонтных работ), но и коэффициента использования насосов. Помимо традиционных показателей надёжности: вероятности безотказной работы и интенсивности отказов, на основании анализа интенсивности отказов насосов определены предельные наработки на отказ обследованных насосов. Предельная наработка на отказ – это наработка, при превышении которой постепенный процесс износа значительно ускоряется и приводит к росту количества и (или) качества частичных отказов. Значительное накопление частичных отказов ведёт к потере работоспособности или разрушению оборудования. Данный показатель надёжности является наиболее важным для обеспечения работоспособности насосов с точки зрения эксплуатирующих служб.

Выводы. В работе показано, что при определении предельной наработки на отказ для повышения надёжности и безопасности эксплуатации оборудования необходимо постоянной уточнение исходных данных с целью выявления начала процесса «старения» оборудования для предотвращения аварийных ситуаций, обусловленных ненормативным износом оборудования.

Цель. Одним из этапов анализа надежности технических систем является априорный анализ надежности, который обычно проводится на ранних стадиях проектирования. Этот анализ – априори располагает известными количественными характеристиками надежности всех используемых элементов системы. Так как для уникальных, малосерийных и новых элементов как правило отсутствует достоверная априорная информация о количественных характеристиках надежности, их задают по аналогии с характеристиками при- меняющихся аналогичных технических элементов. Под априорной информацией понимается информация, получаемая в результате расчетов и моделирования надежности, различного рода испытаний на надежность, эксплуатации объектов, конструктивно близких к исследуемому (аналогов, прототипов). С точки зрения системного подхода любое исследование надежности технических объектов должно планироваться и проводиться именно с учетом результатов предыдущих исследований, т.е. с учетом априорной информации. Таким образом, априорный анализ базируется на априорных (вероятностных) характеристиках надежности, которые лишь приблизительно отражают действительные процессы, происходящие в технической системе. Тем не менее, этот анализ позволяет на стадии проектирования выявить слабые с точки зрения надежности связи элементов системы, принять необходимые меры к их устранению, а также отвергнуть неудовлетворительные варианты построения структурных схем технической системы. Поэтому априорный анализ (или расчет) надежности имеет существенное значение в практике проектирования технических систем и составляет неотъемлемую часть технических проектов. В рамках данной работы рассматриваются основные [1] непрерывные распределения случайных величин (экспоненциальное, Вейбулла-Гнеденко, гамма, логарифмически-нормальное и нормальное), используемых в качестве теоретических распределений показателей надежности. С целью получения априорных сведений о надежности разрабатываемых технических систем и их элементов представлены зависимости, позволяющие провести оценивание основных показателей надежности, а также показаны особенности их применения в различных условиях.

Методы. В настоящее время в нашей стране отсутствует единая система сбора и обработки информации о надежности разнотипных технических систем [3], что является одной из причин сравнительно низкого уровня надежности. В условиях отсутствия таких сведений возникают значительные затруднения при проектировании новой системы с заданными показателями надежности. Поэтому в основу изложенного материала был положен сбор и систематизация информации опубликованной в отечественной литературе, анализ результатов модельных и экспериментальных исследований надежности различных технических систем и элементов, а также статистический материал полученные в ходе эксплуатации.

Результаты. В статье представлен анализ практического использования основных непрерывных законов распределения случайных величин в теории надежности технических систем, позволяющий на ранних этапах проектирования предположить возможный вид модели отказов элементов системы для проведения последующей процедуры оценки их показателей надежности.

Выводы. Статья может быть полезна исследователям на ранних этапах проектирования различных технических систем, в качестве априорной информации для построения моделей и критериев, используемых для обеспечения и контроля надежности, а также повышения точности и достоверности получаемых оценок в процессе создания высоконадежной аппаратуры (комплексов).

Цель. В данной статье рассматривается проблема оценки вероятности реализации пожаров на тепловозах различных серий и пути ее решения. Данная проблема возникает ввиду наличия особенностей локомотивного парка ОАО «РЖД». Так, эксплуатационный парк представляют собой тепловозы, спроектированные и построенные как в XX, так и XXI веке, что влияет на причины пожаров на тепловозах из-за конструктивных особенностей. Наиболее весомый вклад в различия количества пожаров на локомотивах старых и новых конструкций вносит устройство дизеля, а также огнестойкость кабельной продукции. Исследования показывают, что существенные различия в статистике пожаров на тепловозах различных серий при одном и том же периоде наблюдений порождены объемом эксплуатационного парка тепловозов. Например, объемы эксплуатационного парка для одних тепловозов составляют тысячи единиц (локомотиво-сутки), тогда как для других составляют всего пару сотен. В связи с этим возникают вопросы о том, достаточен ли период наблюдений, объем эксплуатационного парка для оценки вероятности и по каким методам необходимо её оценивать. Кроме того, нужна интервальная оценка вероятности, необходимость которой продиктована соображениями надежности, получения «наихудшего варианта». На нее опять же влияют вышеприведенные различия серий тепловозов. Необходимость оценки «наихудшего варианта» и возникающие проблемы при его расчете также исследуется в работе. Решение проблемы повышения надежности расчётов – расчет верхних границ вероятностей. При этом для некоторых серий тепловозов вместо интервальной оценки применяется нижняя граница вероятности, а не «наихудший вариант». Необходимость такой оценки установлена для тепловозов определенных конструкций, надежность и огнестойкость материалов для которых соответствует современным стандартам, либо обладающих скудной статистикой для применения приближенных методов расчётов ввиду ограниченного эксплуатационного парка.

Методы. Исследование статистики пожаров на тепловозах серий 2ТЭ10, 3ТЭ10, 2ТЭ116, 2М62, ТЭП70, ЧМЭЗ, ТЭМ2, проведенное авторами, начиналось с использования «классического» статистического инструмента – проверки статистических гипотез о принадлежности закона распределения случайной величины «пожар» известным дискретным законам. При этом было определено минимальное количество испытаний для того, что бы рассчитанные точечные оценки вероятности обладали определенной надежностью. Состояние тепловоза в процессе эксплуатации не является стационарным, поэтому классическая оценка вероятности появления пожара привела бы к неопределенности в использовании результатов оценки для целей планирования и прогнозирования. Для оценки «наихудшего варианта» применись методы определения доверительных границ как точные, так и приближенные, основанные на «двойном приближении». Далее, для обеспечения возможности перехода от оценки вероятности появления пожара на тепловозах определенной серии к оценке вероятности пожара на конкретном подвиж- ном составе, проведено исследование достаточности количества эксплуатационного парка. Авторами определено, что для обеспечения точности расчёта вероятности с ошибкой, не превосходящей ε, объем эксплуатационного парка должен быть не менее 610 локомотиво-сут. Так же определен метод и необходимость отдельной оценки вероятности пожара на локомотивах с эксплуатационным парком менее 610 локомотиво-сут.

Результаты. Выводы. В итоге для каждой серии локомотива определен закон распределения случайной величины, рассчитаны интервальные оценки вероятности появления пожара с учётом объема эксплуатационного парка. Также определены инструменты статистического анализа для расчета вероятностей появления пожаров на тепловозах различных серий. Определены методы расчёта интервальных оценок вероятности с учётом располагаемого количества наблюдений с ошибкой, не превосходящей заданной величины ε на уровне 0,2p* j . Данное исследование и сопутствующие расчеты позволили получить один из основных элементов для оценки пожарного риска – вероятность пожара на тепловозах различных серий.

С целью повышения оперативности принятия решений при обеспечении живучести космического аппарата (КА) в полете поставлена проблема повышения эффективности адаптации его системы управления к влияниям внешней среды. Контрольно-измерительная аппаратура, установленная на большинстве отечественных КА, часто не позволяет выявлять и своевременно устранять причины аварий из-за задержек в идентификации сбоев и отказов. Предложена технология, ориентированная на интеллектуализацию управления. Контур управления КА предложено дополнить экспертной системой, включающей «Систему поддержки прогнозных решений» и «Модуль моделирования и коррекции управления». В связи с многозначностью, и часто неопределенностью, космических явлений предложено использовать мониторинг не внешних воздействий, а прогноз реакций на них средств оснащения КА. Интеллектуальность экспертной систем предложено обеспечивать использованием анализа коммуникационной среды, определяющей возможности обеспечения живучести КА. Коррекцию управления предложено проводить не на базе результатов контроля технологических параметров, а знаний. Носителями таких знаний являются эксперты, имеющие опыт в области выполнения полетных заданий КА. Результаты аудита внешних воздействий и развития реакций функциональных блоков КА представляют собой исходные данные. После фильтрации, сортировки и статистического анализа предложено их рассматривать как информационные ресурсы. Результаты анализа этих ресурсов и синтез сообщений на основе выводов экспертов преобразовывает такие ресурсы в знания, которые используются для принятия решений о коррекции управления. Разнообразие схем и технологий построения функциональных блоков КА определило необходимость использования экспертов с различной специализацией. Прогноз развития реакций средств оснащения КА предложено формировать в виде описания динамики многофакторного сочетания результатов интерсубъектного аудита работы функциональных блоков и субъективных оценок экспертов. Для обеспечения оперативности анализа информации в Базе знаний, предложено использовать технологию комплексного многомерного анализа OLAP. В частности, использовать быстрый анализ разделяемой многомерной информации, включающий требования к приложениям для многомерного анализа. Предложенная модель систематического накопления и обработки знаний позволит руководителю полета своевременно обнаруживать неадекватности в управленческих воздействиях. Возможность осуществления логического и статистического анализа, характерного для данного приложения определит предоставление эксперту результатов анализа за время, достаточное для устранения причин сбоев и отказов в работе средств оснащения КА. Многомерное концептуальное представление данных, включая поддержку для множественных иерархий определит возможность обращаться к любой нужной информации независимо от ее объема и места хранения. Предложенная методология информационной поддержки прогноза реакций средств оснащения КА рассмотрена в применении к анализу электрофизических воздействий на КА на околоземных орбитах. Соединение методов компьютерной обработки данных и интерсубъектного анализа работы функциональных блоков должно обеспечивать эффективность принятия решений на основе повышения точности и оперативности обработки данных, и, соответственно, выбора сценария адаптации работы КА в целом с учетом предпочтений руководителя полета.

Насосные станции первого подъема являются потребителями электроэнергии первой категории, и они обычно снабжены с резервным питанием. Кроме этого в машинном зале насосной станции устанавливают асинхронные или синхронные высоковольтные электродвигатели, которые при переходных режимах могут создать непредвиденные проблемы в системе электроснабжения не только станции, но и всей системе электроснабжения в целом. Надежность работы технологического оборудования определяется многими факторами, такими, как процессы пуска, торможение, изменение режимов работы, отключение оборудования и т. д. [6]. Основными факторами, отражающими влияние переходных процессов, являются: механические перегрузки, просадка напряжения в узлах нагрузки, просадка напряжения на шинах распределительных устройств и др. Величине глубины провала напряжения при пусках высоковольтных синхронных двигателей не уделяется внимание при длительности не более 30 секунд, в то время как влияние пускового провала напряжения является негативным фактором, влияющим на соседних потребителей, подключенных к данной системе электроснабжения [7]. От надежности системы электроснабжения зависят не только технологические процессы насосной станции, но и технический ресурс электрооборудования данного объекта. Также ненадежная система электроснабжения может способствовать большим потерям электроэнергии и снижению ее качества. Для повышения надежности системы электроснабжения рассматриваемых объектов в первую очередь необходимо поставить конкретные задачи для решения. С этой целью в данной статье приведены и проанализированы основные причины сбоев в оросительных насосных станциях первого подъема. Дано пояснение динамической устойчивости высоковольтных синхронных двигателей и влияния на нее кратковременных перерывов электроснабжения. Сделан анализ влияния пусковых токов синхронных двигателей на работу насосных агрегатов и всего электрооборудования в целом. Обоснована эффективность использования устройства плавного пуска (УПП) для пуска высоковольтного синхронного двигателя насосных агрегатов оросительной насосной станции. Обоснована неэффективность использования частотных преобразователей для насосных агрегатов оросительных насосных станций на конкретном примере. Установлено, что устройства автоматического ввода резерва в данном объекте недостаточно хорошо соответствует быстродействию, необходимому для недопущения сбоев и гидравлических ударов в насосных агрегатах. Поставлены задачи по повышению надежности системы электроснабжения в оросительных насосных станциях первого подъема и показаны возможные пути их решения.

В качестве объекта исследования был выбран план испытаний изделий вида , чья наработка между отказами подчиняется экспоненциальному закону распределения, где – число испытуемых однотипных изделий; T – наработка (одинаковая для каждого изделия); – характеристика плана, означающая, что работоспособность изделия после каждого отказа в течение срока испытаний восстанавливается. В этом случае оценка средней наработки на отказ определяется по формуле T01 = NT/ , где ω – число наблюдаемых отказов, ω > 0, которые произошли в течение времени . Эта оценка является смещенной и, кроме того, для решения задачи, когда необходимо получить точечную оценку показателя средней наработки на отказ (T0) изделий на основе испытаний, не давших отказов, оценкой T01 воспользоваться невозможно. Если за время испытаний наблюдается небольшое число отказов (порядка нескольких единиц), то эта оценка может дать значительную ошибку из-за смещения. Для решения поставленной задачи достаточно найти несмещенную эффективную оценку T0эф показателя T0, если такая существует в классе состоятельных смещенных оценок (класс состоятельных оценок, в который входят и все оценки, полученные методом подстановки, включая и метод максимального правдоподобия, содержит в себе оценки с любым смещением, в том числе и с фиксированным – в виде функции от параметра или константы). В общем случае правил нахождения несмещенных оценок в настоящее время не существует и их определение требует своего рода искусства. В ряде случаев найденные несмещенные эффективные оценки имеют весьма громоздкий вид со сложным алгоритмом вычисления. Они также не всегда являются достаточно эффективными в классе всех смещенных оценок и не всегда имеют значительное преимущество перед простыми, но смещенными оценками, с точки зрения близости к оцениваемому показателю.

Цель статьи – нахождение оценки показателя T0, простой и более эффективной по сравнению с традиционной и уступающей незначительно оценке T0эф, в случае ее существования, с точки зрения близости к T0 при использовании плана NMT.

Методы. Для нахождения эффективной оценки использовались интегральные характеристики, а именно суммарный относительный квадрат отклонения ожидаемой реализации некоторого варианта оценки T0ω от всевозможных значений T0 по различным потокам отказов совокупности испытуемых изделий. Был рассмотрен достаточно широкий класс оценок и на основе интегральной характеристики построен функционал, решение которого в результате позволило получить простую и эффективную оценку средней наработки на отказ для плана NMT.

Выводы. Полученная оценка средней наработки на отказ для плана NMT является эффективной на достаточно широком классе оценок и является не улучшаемой на рассмотренном классе оценок. К тому же полученная оценка дает возможность получать точечную оценку средней наработки на отказ по результатам испытаний, не давших отказы.

В статье проведен анализ понятий по надежности, который сложился к настоящему времени в ряде нормативных документов и в большинстве своем был заимствован в Википедию. В результате анализа показаны недостатки этой терминологии и предложены более корректные варианты определения основных терминов по надежности: надежность, безотказность, ремонтопригодность, долговечность, живучесть, сохраняемость, наработка, предельное состояние. Так, например, в качестве родового термина в определение термина «надежность» предложен вместо родового термина «свойство объекта» термин «наука», который более соответствует современному пониманию термина «надежность», поскольку имеет свой предмет изучения, свои методы исследования и вполне конкретные цели реализации. Также показано, что этот вариант определения термина «надежность» можно принять за основу и тогда все характеристики надежности нужно определять не как «свойства объекта», а как показатели надежности с указанием того, что именно они характеризуют. Например: безотказность – показатель надежности, который характеризует время от начала работы объекта до ожидаемого его отказа. Или еще: сохраняемость – показатель надежности, который характеризует время, в течение которого объект может храниться в определенных условиях, без потери требуемого качества. Таким образом, предложено определять все необходимые характеристики надежности. Далее показано, что в существующих определениях в терминологии надежности с родовым термином «свойство объекта» допущена ошибка, которая состоит в том, что определение в этих понятиях неверно соотнесено с термином, к которому оно относится. Так, например, существующее определение надежности: «свойство объекта сохранять во времени в установленных пределах значения всех параметров, характеризующих способность выполнять требуемые функции в заданных режимах и условиях применения, технического обслуживания, хранения и транспортирования» следует соотносить с термином «надежность объекта», но не с термином «надежность», поскольку оно подразумевает более широкое понятие. Кроме этого в статье предлагается ввести ряд новых терминов, таких, как надежность объекта, безотказность объекта, ремонтопригодность объекта и других, которые непосредственно связаны с конкретно интересующими пользователя показателями надежности по конкретному объекту. В заключении статьи приведены примеры формирования терминов и определений для таких техногенных объектов, как управляющие системы. Особенность таких объектов состоит в том, что они, как правило, являются многофункциональными и в этих случаях некорректно требовать показатели надежности для системы в целом, поскольку их не может быть. В этих случаях считается, что надежность системы определена, если известны показатели надежности всех выполняемых ею функций.