Реферат Алгоритм оптимального календарного планирования работ по упреждению аварийных ситуаций
Работа добавлена на сайт bukvasha.net: 2015-10-28Поможем написать учебную работу
Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Предоплата всего
от 25%
Подписываем
договор
Алгоритм оптимального календарного планирования работ по упреждению аварийных ситуаций.
С.А.Ткалич
В статье обсуждается проблема оптимального распределения ресурсов обслуживания с целью получения максимально возможного результата. Предложен алгоритм расчета такого распределения, учитывающий как совокупность технических параметров, так и вектор параметров, полученных оценкой реальной ситуации системами прогнозирования аварийных ситуаций. Приведен результат работы алгоритма.
Введение.
В условиях большого количества оборудования, ограниченных обслуживающих ресурсов и случайного характера возникновения аварий возникает организационная проблема достижения максимально возможной безаварийности производственного цикла.
Алгоритм оптимального календарного планирования работ (ОКПР) по упреждению аварийных ситуаций включает в себя существующие методы, но опирается в большей степени на возможности систем прогнозирования предаварийных ситуаций.
Искомым решением задачи в каждый определенный момент времени является распределение единиц обслуживания по объектам, обеспечивающее минимальную близость системы обслуживания к аварийной ситуации.
Степень близости системы к аварийной ситуации есть синтетический критерий оценки состояния элементов и совокупность необходимых предпосылок для расчета требуемого распределения обслуживающих единиц. Нахождение минимума этого критерия функционально связано с определением оптимального распределения в каждый расчетный момент времени.
Алгоритм в общем виде.
В основу алгоритма положены возможность совершать параллельное обслуживание нескольких объектов и возможность частичного проведения необходимых работ.
а) Ищется экстремум критерия степени аварийности системы по переменным, определяющим состояние отдельных элементов оборудования.
б) Согласно полученным параметрам на объекты направляется соответствующее количество ресурсов.
в) При изменении состояния системы, расчет производится заново.
Среди входных параметров алгоритма для обеспечения максимальной объективности существуют как параметры планового обслуживания оборудования, показатели непосредственного мониторинга системы объектов обслуживания, так и экспертные оценки влияния неправильного функционирования элемента на нормальное функционирование всей системы. Также и такие, как сложность и длительность ремонта конкретных единиц оборудования.
Запас по времени.
Этот показатель отражает временную близость объекта к предполагаемому отказу.
В течение рассчитанного времени средней наработки до следующего отказа от момента проведения обслуживания параметр линейно увеличивается от нуля до единицы.
В момент предполагаемого отказа параметр становится равным единице, после чего он экспоненциально возрастает:
где
где
Вероятность аварии на объекте
Количественным параметром вероятности возникновения аварии на объекте является степень угрозы отказа (аварии)
Этот показатель исходит от системы прогнозирования.
Влияние аварии на объекте на функционирование всей системы.
Влияние аварии на объекте на функционирование всей системы определяется экспертным методом и нуждается в уточнении в ходе тестирования разрабатываемого алгоритма для каждой конкретной обслуживаемой системы оборудования.
Количественным показателем этого параметра явлется параметр
Сложность проведения ремонтных работ.
Сложность проведения ремонтных работ есть функция структурных особенностей и уникальности конкретного объекта обслуживания, потому включает в себя большой спектр показателей, уникальных для каждого объекта обслуживания.
Для работы алгоритма ОКПР по упреждению аварийных ситуаций требуются следующие показатели:
- среднее время обслуживания объекта
- среднее время ремонта объекта
- оптимальное количество ресурсов обслуживания для успешного проведения работ на объекте
Изменение количества обслуживающих единиц на объекте влечет за собой изменение сроки завершения ремонтных работ. Если в работе используется оптимальное количество ресурсов, то обслуживание протекает полностью согласно плану. В других случаях длительность обслуживания отличается от
Поиск экстремума критерия степени близости системы к аварийной ситуации.
Функция критерия есть совокупность аналогичных критериев для каждого объекта обслуживания – элемента производственной системы – и их взаимосвязи.
Вид функции цели:
где
Переменные
Функция влияния времени ремонта на общий:
где
Показатель
Таблица 1 – Влияние разности
| | |
| | 1, если |
| | 0.9, если |
| | 0.7, если |
| | 0.4, если |
| | 0.2, если |
| ничтожно мало (проведение полного цикла ремонтных работ) | 0 |
Функция цели с учетом преобразований:
где
Решение задачи экстремального поиска.
Найдем экстремум функции
где
Ограничения, накладываемые на значения переменных функции (6):
где
Ограничения в нормальном виде системы равенств:
После приравнивания градиента функции Лагранжа к нулю, система принимает вид:
где
где
Для каждого обслуживаемого объекта возможны три решения: работы или вовсе не проводятся, либо проводятся в полной возможной мере, либо частично.
Для унификации решено, что на каждом объекте проводят частичные работы. Тогда исключаем три первых ограничения (
Решение системы:
Структурную схему алгоритма ОКПР по упреждению аварийных ситуаций представлена на рисунке 1.
Рисунок 1 – Общая схема алгоритма ОКПР по упреждению аварийных ситуаций.
Обозначения: 2 - Инициализация базы данных, считывание параметров оборудования; 3- если Изменились параметры; 4- Проведение экстремального поиска функции критерия степени аварийности системы; 5 - Количество ресурсов
Результат работы алгоритма
После проведения тестирования алгоритма оптимального календарного планирования работ по упреждению аварийных ситуаций, построим зависимости от времени важнейших показателей для каждой единицы оборудования (тестирование проводилось на системе объектов из четырех элементов).
Таблица 2 – Параметры тестируемой системы.
| Оборудование | Важность объекта, I | Оптимальное количество ресурсов, M | Среднее время ремонта, ед.времени | Средняя наработка между отказами, ед.времени |
| Объект 1 | 0,6 | 10 | 3 | 15 |
| Объект 2 | 0,8 | 4 | 2 | 3 |
| Объект 3 | 0,3 | 5 | 4 | 4 |
| Объект 4 | 0,2 | 8 | 5 | 5 |
Графики изменения вероятности возникновения аварии, количества используемых на оборудовании ресурсов обслуживания, величины временного запаса построены на рисунках 2-5.
Рисунок 2 – Графики изменяемых параметров для первого объекта
Рисунок 3 – Графики изменяемых параметров для второго объекта
Рисунок 4 – Графики изменяемых параметров для третьего объекта
Рисунок 5 – Графики изменяемых параметров для четвертого объекта
Показано, что алгоритм реагирует на случайные события, возникающие в производственной системе увеличением запаса ресурсов, отправляемых соответствующему агрегату. В случае возникновения спорных ситуаций, алгоритм ОКПР направляет большую часть ресурсов тому оборудованию, которое наиболее важно для всего системного процесса. В момент завершения ремонтных работ на таких элементах системы, единицы обслуживания отправляют обслуживать менее важные агрегаты с большей длительностью, тем самым определяя некоторую задержку в обеспечении маловажных мест производственной системы ресурсами обслуживания.
Ясна зависимость количества поступающих на элемент обслуживаемой системы ресурсов не только от сильного увеличения вероятности возникновения аварии и уменьшения запаса по времени, но и их комплексного воздействия на алгоритм ОКПР.
Список используемой литературы
1. Таха Х. Введение в исследование операций (Книга 2). – Вильямс, 2007. – 912с.
2. Алексеева Е.В. Теория принятия решений. Курс лекций. – Москва, 2008. – 412с.
3. Дуболазов В.А. Оперативно-календарное планирование на промышленном предприятии. - С-Пб, 2000. – 36с.
4. Фленов М.Е. Библия Delphi. – БХВ-Петербург, 2008. – 799с.
5. Ткалич С.А. Диагностические экспертные системы безаварийного управления технологическим процессами // Вестник Воронежского государственного технического университета, том 3, №5, 2007, с.38-43.
6. Ткалич С.А. Нейросетевая модель процесса прогнозирования аварийной ситуации // Системы управления и информационные технологии, №3.1, 2008, с.196-200.
7. Ткалич С.А. Исследование системы прогнозирования аварийных ситуаций на базе термодинамической модели // Системы управления и информационные технологии, №3.3(33), 2008, с.399-403.
8. Методические указания по выполнению организационно-экономической части дипломных работ научно-исследовательского характера / Сост. В.И. Попов, М.А. Гремяченская. Воронеж, 2005. – 29 с.
9. Охрана труда в машиностроении: Учебник для машиностроительных вузов/Е. Я. Юдин, С. В. Белов, С. К. Баланцев и др.; Под ред. Е. Я. Юдина, С. В. Белова – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Машиностроение, 1983, 432 с.
