ОБОСНОВАНИЕ ВЫБОРА СИСТЕМНОГО ПОДХОДА ДЛЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ЭКСПЛУАТАЦИОННОЙ НАДЁЖНОСТИ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ МАШИН В АЛМАЗОДОБЫВАЮЩЕЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ

В алмазодобывающей промышленности горное оборудование наиболее сильно подвержено отказам поскольку эксплуатация происходит шахтным способом в достаточно агрессивных условиях (запылённость, влажность, сильные колебания температуры). Вместе с этим многолетне-мёрзлые породы оказывают дополнительное влияние на бурильные части проходческого оборудования, поскольку нормативных документов по разработке подземных месторождений в условиях многолетней мерзлоты нет и необходимые расчёты по надёжности оборудования производятся на основании производственного опыта. Юридической основой обеспечения промышленной безопасности служит Поcтановление Правительcтва РФ от 28.03.2001 № 241 О мерах обеспечения на территории РФ промышленной безопасноcти опаcных производственных объектов (с изменениями от 1 февраля 2005 г. и 22 апреля 2009 г.). Внеплановая остановка технологического процесса в связи с отказами оборудования повышает риск техногенной аварии и влечёт за собой экономические потери. Поэтому обеспечение должного уровня эксплуатационной надёжности электрических машин (ЭМ) горного оборудования является одной из приоритетных задач алмазодобывающего комплекса и требует постоянного совершенствования и применения новых решений. Обеспечить промышленную безопасность опасного производственного объекта, имеющего в своем составе электропривод, возможно на основе обеспечения живучести с применением различных видов резервирования [6-15, 24].

Данная задача является сложной, так как для разных этапов жизненного цикла оборудования характерны разные методы её решения. Одним из решений является поэтапная систематизация данной задачи, охватывающая весь жизненный цикл ЭМ. В алмазодобывающей промышленности задачу обеспечения эксплуатационной надёжности предлагается рассматривать как упорядоченную иерархическую структуру критериев для достижения необходимого уровня надёжности. Существует несколько вариантов представления задачи обеспечения эксплуатационной надёжности электрических машин для алмазодобывающей промышленности — это:

•        иерархическая структура, состоящая из мероприятий по техническому обслуживанию, ремонту и диагностике;

•        дерево отказов, элементами которого являются отказы ЭМ того или иного горного оборудования.

В данном случае использование системного анализа позволяет решить поставленную задачу вследствие наличия большого количества переплетающихся между собой связей элементов систем, а также определить полный комплекс мероприятий, необходимых для её решения.

Системный анализ - процесс изучения проблемы с целью определения критериев и подцелей, которые позволяют достичь их эффективным способом. Системный анализ нашёл своё применение среди исследования искусственных систем (социальных, технических, экономических и др.), то есть в системах, где важную роль играет человек. Однако наиболее широкое распространение получил в области управления, связанным с принятием и обоснованием решений в проектировании, создании и управлении многокомпонентными искусственными системами [17, 18, 23, 26].

В системном анализе должны соблюдаться следующие правила [23, 19]:

·       при принятии решений необходима чёткая формулировка конечных целей;

·       анализировать альтернативные способы решения задачи;

·       задача должна быть рассмотрена как единая система с возможностью определения последствий частных решений;[

·       подцели отдельных подразделений не должны противоречить подцелям других.

Методы системного анализа сочетают в себе экспертные знания и формальные методы [23]. Экспертные знания позволяют находить альтернативные пути решения задачи, что позволяет совершенствовать модель принятия решений, однако это может привести и к трудноразрешимым противоречиям. Методы системного анализа делят группы [19]:

·       комплексные методы;

·       формализованные методы;

·       экспертные методы, которые применяют знания экспертов.

Экспертные методы позволяют обеспечить возможность долгосрочного прогнозирования, поскольку отсутствуют дополнительные требования к исходной информации в сравнении с математической моделью, что является главным достоинством при решении задачи обеспечения эксплуатационной надёжности ЭМ в алмазодобывающей промышленности перед остальными группами методов [22]. В связи с большим парком машин в алмазодобывающей промышленности, начиная от конвейеров и заканчивая большими мельницами измельчения и промышленными комбайнами, необходим такой подход системного анализа, процесс которого возможно автоматизировать или представить в виде программного обеспечения [5, 21].

К широко применяемым экспертным методам относят: методы экспертных оценок, методы типа "дерева целей", морфологические метод, методы "мозговой атаки", метод типа "Дельфи", метод типа "сценариев" и другие [19, 22]. Рассмотрим достоинства и недостатки представленных методов применительно к решению проблемы обеспечения эксплуатационной надёжности (табл. 1).

Табл. 1. Достоинства и недостатки группы экспертных методов системного анализа

Несмотря на достоинства каждого из методов, их отдельное применение к задаче обеспечения эксплуатационной надёжности ЭМ в алмазодобывающей промышленности затруднительно и не позволяет получить прямого ответа. В исследовании данной задачи лучшим решением является применение метода анализа иерархий (МАИ), который комбинирует в себе достоинства вышеперечисленных методов и, таким образом, устраняет большинство недостатков.

МАИ — это математический инструмент системного анализа для принятия решений в задачах, не имеющих определённо верного решения, и позволяет эксперту, основываясь на личном опыте, знаниях и понимании проблемы, решить её [23]. Смысл метода заключается в получении парных матриц с последующим сравнением по критериям различных групп по смыслу. Эти критерии составляют связанные между собой уровни иерархии, которые могут группироваться в несвязные множества, и таким образом структурировать сложные задачи. В МАИ входят следующие этапы указанного процесса [2, 21, 16]:

•        формирование структуры проблемы со связями ее критериев;

•        моделирование критериальных оценок с экспертными предпочтениями;

•        синтез правила решения с установленными предпочтениями на альтернативных множествах. Преимуществами МАИ являются [3, 16, 23, 25]:

•        при сравнении экспертом факторов по парам позволяет концентрироваться на конкретной проблеме и исключает необходимость в постоянной проверке групп однородных факторов;

•        в случаях, когда необходимо скорректировать факторы, при использовании МАИ пересчитываются только новые значения или же удаляются строки и столбцы, соответствующие изъятым факторам;

•        МАИ использует вербально-числовую шкалу Саати, которая позволяет оценивать факторы, выражаемые в разных размерностях;

•        МАИ позволяет проверять результаты экспертов на согласованность, что является удобством при автоматизации процесса.

К недостаткам МАИ следует отнести [3, 25]:

•        МАИ не позволяет проверить оценку эксперта на согласованность, если критериев больше 15. В таких случаях необходимо дальнейшее разделение на подгруппы;

•        оценки являются субъективными, поскольку эксперт опирается исключительно на собственные знания и опыт.

Задача обеспечения эксплуатационной надёжности ЭМ является достаточно сложной и требует от экспертов учитывать мероприятия, которые оказывают как прямое, так и косвенное влияние. Также необходим подбор экспертов с достаточным уровнем знаний в области для получения согласованных оценок.

Для решения проблемы обеспечения эксплуатационной надёжности ЭМ в алмазодобывающей промышленности разработано следующее дерево целей (рис. 1).

Рис. 1. Дерево целей для задачи обеспечения эксплуатационной надёжности электрических машин в алмазодобывающей промышленности. 1.1.1.1. ремонт по техническому состоянию; 1.1.1.2. фирменный метод ТО и ремонта; 1.1.2.1. ТО по событию; 1.1.2.2. ТО по регламенту; 1.1.2.3. ТО по состоянию; 1.1.3.1. соблюдение эксплуатационных режимов; 1.1.3.2. энергосберегающие мероприятия; 1.1.3.3. модернизация оборудования; 1.1.4.1. средства и сооружения для выполнения ТО и ремонта; 1.2.1.1. тестовое диагностирование; 1.2.1.2. рабочее диагностирование; 1.2.1.3. экспресс-диагностирование; 1.3.1.1. параметрическое оценивание надёжности; 1.3.1.2. непараметрическое оценивание надёжности; 1.3.1.3. определение работоспособного интервала времени с заданной вероятностью; 1.3.1.4. определение вероятности работоспособности в определенный интервал времени.

После построения дерева целей экспертами заполняется матрица парных сравнений порядка n (n - количество критериев). Такая матрица является квадратной, обратно симметричной с единицами на главной диагонали. Сравнение происходит между критериями в строчках с критериями в столбцах по правилам [1, 16]:

𝑎𝑖𝑗 = 𝛼; 𝑎𝑗𝑖 = 1 ⁄𝛼 ; 𝑎𝑖𝑗 = 𝑎𝑗𝑖 = 1,
где α - оценка эксперта по 9-балльной шкале, где 1 означает равную важность, а 9 - полное превосходство одного критерия над другим.

После получения оценок парных сравнений элементов дерева целей, алгоритм МАИ сводится к следующим этапам [1, 3, 4, 23]:

1. По (1) определяется геометрическая сумма каждой из строк и по (2) их сумма:

2.     Рассчитываются компоненты нормализованного вектора (3):

3. По формуле (4) рассчитывается максимальное собственное значение матрицы:
λ𝑚𝑎𝑥 = 𝑉1 ∗ 𝑅1 + 𝑉2 ∗ 𝑅2 + ⋯ + 𝑉𝑛 ∗ 𝑅𝑛
где 𝑅𝑛 - сумма элементов n - столбца.

4.     После расчёта основных значений матрицы, проводится проверка экспертных оценок на согласованность. Проверка начинается с расчёта индекса согласованности (ИС) по (5):

5.     Сравнивается значение ИС с величинами средней согласованности (CC), которые были получены в работе [23]. Отношение ИС к СС называется отношением согласованности (ОС) (6):

Значения ИС и ОС допускается в пределах до 0,1, что говорит о согласованности экспертных оценок [1,16].

  6.     Рассчитывается коэффициент относительной важности (КОВ) с помощью которого определяется наиболее важный критерии для решения задачи. Для этого необходимо воспользоваться методом ранжирования, то есть в каждой строке матрицы найти максимальное значение и вычесть его из каждого элемента строки. Далее по (1) и (2) определяется сумма.

7.     По (8) рассчитывается КОВ критериев:

Для решения задачи обеспечения эксплуатационной надёжности ЭМ в алмазодобывающей промышленности согласно дереву целей (рис. 1) от инженеров алмазодобывающего комплекса в г. Мирный (Якутия) были получены экспертные оценки для определения более значимого критерия.

Табл. 2. Матрица парных сравнений критериев 2 уровня по отношению к главной цели.

Табл. 3. Матрица парных сравнений критериев 3 уровня по отношению к критерию 1.1.

Табл. 4. Матрица парных сравнений критериев 3 уровня по отношению к критерию 1.2.

Табл. 5. Матрица парных сравнений критериев 3 уровня по отношению к критерию 1.3.

В табл. 4-6 из критериев 3 уровня рассчитаны векторы КОВ. Для получения общего вектора КОВ необходимо матрицу из трёх векторов умножить на вектор КОВ 2 уровня.

Табл. 6. Матрица парных сравнений критериев 4 уровня по отношению к критерию 1.1.3.

Согласно табл. 2-5 и общему вектору критериев наиболее весомыми являются мероприятия по поддержанию надёжности ЭМ (1.1.3.) при КОВ равном 0,26. Стоит обратить внимание, что критерий «Виды Технического обслуживания и ремонта» (1.1.2.) тоже имеет высокое значение КОВ (𝑊𝑗 = 0,245). Это является очевидным, так как своевременная диагностика и ремонт ЭМ позволяют избежать внезапного

выхода из строя. 3 уровень дерева целей является промежуточным, в котором были структурированы критерии 4 уровня, что в дальнейшем позволит произвести оценку только тех критериев, которые имеют непосредственное отношение к весомому критерию 3 уровня. Согласно полученному вектору в табл. 7, критерий «Модернизация оборудования» (с КОВ равным 0,596) наиболее сильно влияет на главную цель.

Добыча горной породы в алмазодобывающей промышленности г. Мирный происходит шахтным методом в достаточно агрессивной среде. В связи с этим, элементы ЭМ горного оборудования подвергаются постоянному износу даже во время простоя. От повышенной влажности происходит коррозия металлических деталей, которая ухудшает электрические свойства. Из-за повышенной запылённости происходит загрязнение изоляции, что приводит к дальнейшему её пробою, также забивается смазка подшипникового узла, что вызывает быстрый износ. Длительная работа в условиях высокой запылённости приводит к образованию слоя пыли на обмотках, что приводит к повышению температуры выше нормы.

Все оценки экспертов были подвергнуты проверке на согласованность, которая во всех случаях показала значения показателей индекса согласованности и отношение согласованности ниже 0,1. Что говорит о компетентности экспертов и позволяет сделать правдоподобные выводы.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В работе рассмотрено обоснование выбора подхода системного анализа для решения задачи обеспечения эксплуатационной надёжности электрических машин в алмазодобывающей промышленности. Впервые представлена таблица достоинств и недостатков экспертных методов системного анализа для решения данной задачи. В данном случае был выбран метод анализа иерархий, который позволил систематизировать задачу в виде дерева целей, и определить наиболее эффективное решение при наличии нескольких альтернатив. В результате работы можно сделать вывод, что в случае с алмазодобывающей промышленностью необходимо не только усовершенствование системы технического облуживания и ремонта, но и выполнение модернизации самих узлов наиболее подверженных факторам внешней среды.

Поскольку метод анализа иерархий является универсальным средством, то его целесообразно применять и к другим типам производства. Однако, в этом случае необходимо пересмотреть дерево целей, так как для разного типа оборудования характерны разные критерии.

Список литературы

1.        Brunelli M. Introduction to the Analytic Hierarchy Process. New York: Springer, 2015. 83 p.

2.        Emrouznejad A., Ho W. Fuzzy Analytic Hierarchy Process. Boca Raton: CRC Press, 2018. 407 p.

3.        Evans G.W. Multiple Criteria Decision Analysis for Industrial Engineering: Methodology and Applications. Boca Raton: CRC Press, 2018. 467 p.

4.        He M. X., An X. Information security risk assessment based on analytic hierarchy process // Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science. 2016. V. 1, no. 3. P. 656-664.

5.        Intelligent collaborative support system for AHP-group decision making / G. Kou, X. Chao, Y. Peng, L. Xu, Y. Chen // Studies in Informatics and Control. 2017. Vol. 26, no. 2. P. 131-142. DOI: https://doi.org/10.24846/v26i2y201701

6.        Odnokopylov G.I., Bragin A.D. Algorithms of fault tolerant control of induction motor electric drive in phase loss operate mode // 2015 International Siberian Conference on Control and Communications (SIBCON): proceedings, Omsk, May 21–23, 2015. Новосибирск, 2015. P. 1–5.

7.        Odnokopylov G.I., Bragin A.D. Fault tolerant vector control of induction motor drive (Article number 012015) // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2014. Vol. 66. no. 1. P. 1–6.

8.        Odnokopylov G.I., Bragin A.D. Mathematical model of brushless DC motor in phase loss operation mode// Applied Mechanics and Materials. 2015. Vol. 698. p. 24–29.

9.        Odnokopylov G.I., Rozaev I.A. Fault-tolerant control algorithms of switched-reluctance motor drive in open-phase modes // 2016 The 11th International Forum on Strategic Technology (IFOST): proceedings, Jun 1–3, 2016. Новосибирск, 2016. P. 140–144.

10.     Odnokopylov G.I., Rozaev I.A. Fault-tolerant control of switched-reluctance drive in emergency modes // 2015 International Siberian Conference on Control and Communications (SIBCON): proceedings, May 21- 23, 2015. – Омск. 2015. P. 1–6.

11.     Odnokopylov G.I., Rozaev I.A. Formation of failure matrix and failure-free control algorithm for multi- sectioned Switched-reluctance drive (Article number 012035) // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2014. Vol. 66. no. 1. P. 1–7.

12.     Odnokopylov, G.I., Kumpyak, O.G., Galyautdinov, Z.R., Galyautdinov, D.R. Determination of vitality parameters of protected critical engineering structures under shock-wave loading [Electronic resources] // Bulletin of the Tomsk Polytechnic University, Geo Assets Engineering . — 2019. — Vol. 330, № 4. — P. 110-125.

13.     Odnokopylov, G.I., Sarkisov, D.Y. Evaluation of breaking load parameters under shock wave loading for critical constructions of oil and gas sector facilities [Electronic resources] // Bulletin of the Tomsk Polytechnic University, Geo Assets Engineering . — 2017. — Vol. 328, № 3. — P. 85-95.

14.     Odnokopylov, G.I., Sarkisov, D.Y., Butuzov, E.A. Evaluation of survivabil-ity degree of responsible building structures under shock wave loading [Electronic resources] // Bulletin of the Tomsk Polytechnic University, Geo Assets Engineering . — 2018. — Vol. 329, № 12. — P. 122-135.

15.     Odnokopylov, G.I., Shevchuk, V.A., Dementyev, Y.N. Application of system analysis for providing reliability of electrical machines in diamond indus-try [Electronic resources] // Bulletin of the Tomsk Polytechnic University, Geo Assets Engineering . — 2019. — Vol. 330, № 5. — P. 131-140.

16.     Saaty T.L., Vargas L.G. Models, Methods, Concepts & Applications of the Analytic Hierarchy Process. Boston: Springer US, 2001. 333 p.

17.     Survival analysis of a.c. machines in the diamond industry using the Kaplan-Meier estimator / V.A. Shevchuk, O.P. Muravlev, O.O. Stolyarova // MATEC Web of Conferences. 2017. V. 141. P. 1-4. DOI: https://doi.org/10.1051/matecconf/201714101033

18.     The use of a special software for induction motor diagnostics in the diamond industry / V.A. Shevchuk, O.P. Muravlev, O.O. Stolyarova, V.P. Shevchuk // MATEC Web of Conferences. 2017. Vol. 91. P. 1-4. DOI:    https://doi.org/10.1051/matecconf/20179101033

19.     Антонов А.В. Системный анализ. М.: Высшая школа, 2006. 454 с.

20.     Гусев В.В., Муравлев О.П., Шевчук В.П. Системный анализ эффективности функционирования электрических машин в горнодобывающем комплексе // Известия Томского политехнического университета. 2009. Т. 314. № 4. С. 74 - 78.

21.     Деордица Ю.С. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений. Луганск: ВНУ, 2005. 64 с.

22.     Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Основы системного анализа. – Томск: Изд-во НТЛ. 2001. 396 с.

23.     Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархии. М.: Радио и связь, 1993. 320 с.

24.     Стекольников Ю.И.. Живучесть систем. СПб.: Политехника, 2002. 155 c.

25.     Тутыгин А.Г., Коробов В.Б. Преимущества и недостатки метода анализа иерархий // Известия Российского государственного педагогического университета им. А.И. Герцена. 2010. no. 122. С. 108 - 115.

26.     Шевчук В.А., Муравлев О.П. Анализ вероятности безотказной работы электрических машин в алмазодобывающей промышленности // Горное оборудование и электромеханика. 2018. № 4 (138). С. 39-46.