![]() Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Методика разработки модели формирования эксплуатационной надежности вагонов на ПТО
Модель – представляет собой наиболее существенные для описаний системы соотношения в виде целевой функции и совокупности ограничений. Целью анализа полученной модели является определение наилучшего управляющего воздействия на объект (эксплуатационную надежность вагонов при обслуживании на ПТО) управления. Функционирование любой системы определяется воздействием большого числа факторов. Однако в конечном итоге оказывается, что лишь небольшая их часть является доминирующей и достаточной, для получения достоверного прогноза, поэтому необходимо установить из ряда факторов главные и оценить степень их влияния. Наиболее часто встречающиеся модели можно разбить на три группы: корреляционно-регрессионные модели, динамические ряды, смешанные. Корреляционно-регрессионные модели делятся на 1однофакторные (один фактор влияет на действие системы) и 2многофакторные (семейство факторов): линейная, степенная, экспоненциальная, 3взаимодействия (когда чрезвычайно трудно разграничить влияющие факторы). В случаи оценки формирования эксплуатационной надежности вагонов на ПТО применяется многофакторная корреляционно-регрессионная модель. Разработка модели начинается с определения ее назначения и семейства объектов, для анализа работы которых она будет использоваться. В зависимости от назначения модели устанавливаются требуемый уровень ее надежности, перечень объектов, по которым будет формироваться необходимый объем статистических данных, семейство факторов, определяющих работу системы. Получение модели формирования эксплуатационной надежности грузовых вагонов преследует две основные цели: установить главные факторы влияющие на эксплуатационную надежность грузовых вагонов на гарантийных участках, и степень этого влияния, что позволит наметить первоочередные задачи повышения качества работы ПТО, уровня восстановления работоспособности вагонов, спрогнозировать ожидаемое количество отказов вагонов на гарантийном участке и тем самым повысить уровень надежности их работы. Основными показателями, характеризующими эксплуатационную надежность на гарантийном участке [см. вопрос 13], являются: параметр потока отказов, наработка на отказ, вероятность безотказной работы. Методика формирования эксплуатационной надежности следующая: 1 Сбор статических данных. Целью сбора является оценка показателей эксплуатационной надежности по каждому гарантийному участку и характеристики ПТО, обслуживающего этот участок. Зная количество поездов, число вагонов в них, длину гарантийного участка, количество вагонов, имеющих отказ, определяют показатели эксплуатационной надежности. 2 Экспертная оценка факторов работы ПТО, которая определяет его работу (дисциплина труда, механизация, обеспечение запасными частями, квалификация, стаж работы, текучесть кадров и т.д.). В модель включены те факторы, которым можно дать количественную оценку. К примеру: x1-обеспечиваемость запасными частями; x2-текучесть кадров; x3-плотность оснащения вагонниками гарантийных участков; x4-средняя техническая скорость и др. Основополагающим моментом при разработке модели является выбор оптимальной сложности ее. При этом необходимо иметь в виду следующие фундаментальные положения: – затраты на создание модели, дающей более точные результаты, растут быстрее, чем сама точность; – в последовательных и параллельных цепях формирования ошибок моделирования доминирующую роль играет ошибка самого неточного, «грубого» звена; – рациональный уровень точности модели лежит в границах, которые определяются сочетанием точности исходной информации и вычислительных алгоритмов. Наилучшей является та модель, которая с наименьшим числом факторов описывает процесс с заранее заданной точностью. Существуют различные подходы к выбору модели оптимальной сложности. Существуют разные подходы к выбору модели оптимальной сложности: для анализа бел. ж/д предпочтительней является оценка оптимальной модели с учетом 4 подкритериев. В задачу каждого подкритерия входит ранжирование факторов по значимости. Самым значимым является тот факт, который в наибольшей степени по сравнению с другим определяет изменение показателей эксплуатационной надежности. Четыре подкритерия: 1 Парный коэффициент корреляции i-го фактора и наработки на отказ; 2 Остаточная дисперсия для функции y=f(xi); 3 Первая производная от функции y=f(xi); 4 Стандартизованный коэффициент Процесс формирования корреляционно-регрессионной модели предусматривает выполнение следующих этапов: 1 Выбор основных факторов (хь х2, х3, …, хn). Процесс формирования эксплуатационной надежности базируется на многофакторных моделях. Поэтому оценка связи T=f(x1, x2, …, xn) более сложна, чем для однофакторных моделей. Чтобы избежать потери точности, необходимо установить факторы, которые имеют более высокую степень зависимости между собой Т> 0, 75; 2 Расчет коэффициентов корреляции между исследуемой величиной и факторами, а также факторов между собой. Для реализации описанного выше процесса строится корреляционная матрица – таблица парных коэффициентов корреляции. Если один из сильных коррелируемых факторов имеет более тесную связь с исследуемой величиной и более важен аналитический, то он остается в модели, другой отбрасывается. Наличие корреляционной матрицы позволяет предварительно ранжировать все факторы по значимости; 3 Задание динамического ряда по каждому из факторов. Для использования многофакторных моделей необходим большой объем подготовительных работ по формированию массива исходных данных. Каждый из динамических рядов будет описывать работу объектов не менее чем за 10-летний период работы; 4 Анализ каждого из временных рядов на предмет аппроксимации их наиболее приемлемыми зависимостями. Критерием для принятия той или иной зависимости выступает остаточная дисперсия. Рассматриваются в основном 3 зависимости: линейная 5 Расчет коэффициентов регрессии в относительном масштабе. Для рассматриваемой задачи обоснования рационального объема модели коэффициенты целесообразно определять с помощью прямолинейной множественной регрессии, выраженной в стандартизованном масштабе. Значения стандартизованных коэффициентов определяется решением системы нормальных уравнений; 6 Ранжирование факторов. Оно проводится по убыванию абсолютных значений коэффициента корреляции между исследуемой величиной и факторами. После ранжирования каждому фактору присваивается балл в зависимости от величины коэффициента корреляции. Фактору, имеющему максимальный коэффициент корреляции с исследуемой величиной, присваивается один балл, следующему фактору по значимости - два балла и т. д. 7 Обоснование многофакторной модели оптимальной сложности. При наличии большого количества факторов необходимо в модель включать не все факторы сразу, а постепенно увеличивая их от одного до m, отправляясь от ведущего фактора. На данном этапе необходимо получить зависимость вида у = f(x1, x2, x3,..., xm), где m - количество факторов, которые были включены в модель оптимальной сложности, m< п. Процесс формирования модели заканчивается тогда, когда совокупность коэффициента корреляции R≥ 0, 95, а остаточная дисперсия при добавлении в модель следующего фактора изменится менее чем на 5%. Весьма важными показателями, которые необходимо располагать для выработки рекоменд. по повышению надежности вагонов является число отказов и вероятность восстановления работы на ПТО. 8 Формирование прогнозной многофакторной модели: линейная Имея модель, мы можем прогнозировать, как ведет себя вагон, т.е. возможно управление надежностью вагонов→ влияет на безопасность движения; управлять плановым видом ремонта, т.е. в общем воздействовать на безопасность движения.
|