Современные российские промышленные предприятия и сетевые компании постепенно приходят к пониманию значимости вопросов совершенствования технологии технического обслуживания и ремонта (ТОиР) электроэнергетического оборудования, его диагностики с учётом целого множества технических, технологических, экономических, инфраструктурных, климатических и других видов факторов. Процедуры, направленные на контроль текущего состояния оборудования и планирование ремонтно-профилактических и других видов работ, позволяют максимально эффективно использовать фактический ресурс оборудования, предотвратить его аварийный отказ и сократить время планового простоя.
На основе данных, собранных в результате диагностики электрооборудования, происходит его многокритериальная оценка с последующим планированием организационно-технических мероприятий, направленных на предупреждение возникновения аварийных ситуаций. Осуществляется составление календарных графиков, в которых указывают сроки проведения осмотров, малых, средних и капитальных ремонтов по каждой единице оборудования. Таким образом, появляется возможность максимально увеличить качество функционирования системы технической эксплуатации электрооборудования и свести к минимуму денежные и временные затраты.
Цель и задачи исследования
Цель заключается в оптимальном выборе периодичности ТОиР, который носит предупредительный характер для заданного числа электрооборудования. Для этого необходимо на основе статистического метода разработать общий алгоритм определения оптимальной периодичности ремонтных мероприятий. Принимая во внимание эксплуатационные факторы, требуется также рассчитать статистические показатели, устанавливающие закон распределения времени достижения оборудованием предельного состояния.
Обоснование периодичности ремонта электрооборудования
Для того чтобы электроэнергетическое оборудование находилось в исправном состоянии, предприятия чаще всего используют одну из стратегий ремонта – по техническому состоянию оборудования. Эта стратегия является весьма эффективной в рамках промышленного предприятия [2, 7]. Основной задачей данной стратегии является определение оптимальной периодичности проведения профилактических мероприятий.
Отказ электрооборудования может привести к серьезным авариям и простоям, поэтому профилактические мероприятия, основанные, например, на статистических характеристиках, способствуют увеличению срока его эксплуатации. В ходе исследования был предложен алгоритм статистического метода определения оптимальной периодичности проведения технического обслуживания (рис. 1).
Данный метод основывается на моделировании реальных случайных процессов технического обслуживания, что дает возможность исключить влияние побочных факторов, сократить стоимость экспериментов и ускорить испытания [6].
В начале алгоритма необходимо определиться с видом, количеством контролируемых объектов (блок 1). В качестве объекта процедуры ремонтных мероприятий рассмотрена группа электрических двигателей, поскольку они являются одними из наиболее ответственных элементов во многих технологических процессах промышленного предприятия. Следующим этапом является выбор метода измерения контролируемых параметров – прямой, косвенный, совместный, совокупный. В зависимости от выбранного метода необходимо подобрать средства измерения (блок 3). Например, для измерения температуры воздуха используют термометр, силы тока – амперметр, диаметра вала – микрометр, сопротивления изоляции – мегаомметр и т.п.
Рис. 1. Общий алгоритм статистического метода определения периодичности ТОиР
Рис. 2. Гистограмма плотности нормального распределения статистических данных
Значения параметров могут быть собраны (блок 4) в результате периодического контроля с использованием экспертной оценки. По собранным результатам измерений осуществляют обработку статистических данных (блок 5). После проведения анализа данных возможно получение результата, который сильно отличается от среднего значения выборки. Эта ситуация может возникнуть вследствие погрешности средств измерений, неправильного использования измерительного прибора, невнимательности наблюдателя.
Чтобы исключить грубые ошибки (промахи) измерений, используют, например, область допустимых значений параметра (блоки 8 и 9). Если значение параметра окажется в данной области, то можно полагать, что наблюдаемое значение не является ошибочным [1].
На предпоследнем этапе необходимо проверить правдоподобность гипотезы (блок 7), то есть определить степень согласия собранных данных и теоретических законов. Исходя из полученных данных, составляется прогноз периодичности ТОиР (блок 10).
При определении оптимальной периодичности проведения ТОиР необходимо учитывать условия эксплуатации оборудования, которые характеризуются количественными и качественными характеристиками. Если оборудование используют в более благоприятных условиях, чем модельные, наработка ее до капитального ремонта должна увеличиваться, и, наоборот, при работе в тяжелых условиях ее межремонтная (доремонтная) наработка уменьшится [4].
Совокупность эксплуатационных факторов, которые влияют на наработку электрических машин, можно представить следующим образом:
1. Электромеханические:
– степень загрузки;
– вибрация;
– электрическое напряжение;
– сопротивление изоляции.
2. Объективные факторы, которые не зависят от использования оборудования:
– температура;
– влажность;
– запыленность воздуха производственной среды.
3. Субъективные (случайные) факторы:
– квалификация обслуживающего персонала;
– уровень организации технического обслуживания и ремонта машин [3, 5].
В данной работе учтены факторы, неизбежно влияющие на надежность оборудования.
Для расчетов статистических показателей была выбрана группа электродвигателей промышленного предприятия по обобщенному критерию – сопротивление изоляции.
Расчет статистических показателей
Для расчета статистических показателей, определяющих периодичность проведения профилактических и ремонтно-восстановительных мероприятий, анализировалась работа пяти асинхронных электрических машин. При этом в качестве основного показателя рассматривался параметр предельного состояния – время наработки до критического состояния. В ходе наблюдений были получены следующие значения данного показателя: 27, 25, 30, 31, 29 месяцев.
На рис. 2 изображена диаграмма плотности нормального распределения f(t) статистических данных и выравнивающая ее кривая (теоретический закон распределения). При этом теоретическая кривая нормального закона распределения может быть построена на основе расчета параметров закона модуля разности или на основе выражения [4]:
где Ср – величина интервала, определяемая на основе генеральной совокупности анализируемых данных; t = (ti – 
)/σ; σ – среднее квадратическое отклонение анализируемого признака; mi – частота анализируемого признака (количество двигателей, достигших своего предельного состояния).
Если принять оптимальную периодичность профилактических мероприятий (t0) равную средней и наибольшей продолжительности работы оборудования (
), то присутствует большая вероятность того, что обслуживание уже не понадобится, поскольку некоторые электрические машины (двигатели) достигнут предельного состояния [6]. Поэтому следующим шагом необходимо рассчитать оптимальную периодичность. Для этого определяются параметры статистического распределения (1)–(7).
Математическое ожидание, мес.:
(1)
Дисперсия, мес.2:
(2)
Среднеквадратичное отклонение, мес.:
(3)
Далее необходимо определить периодичность, которую можно считать оптимальной:
(4)
(5)
(6)
(7)
Периодичность, рассчитанная по формуле (7), не может быть оптимальной, поскольку по истечению данного периода времени ни один из двигателей не достигнет предельного состояния. Остановы для проведения профилактических или ремонтных мероприятий будут частыми и нерезультативными, что приведет к дополнительным временным и денежным затратам.
Если выбрать периодичность (6), то формируется противоположная ситуация – все двигатели преждевременно достигнут своего предельного состояния и профилактика в данном случае не будет иметь предупредительный характер, то есть аварийная ситуация может возникнуть намного раньше.
Проанализировав выражения (4)–(7), можно констатировать, что при использовании формы (5) предельного состояния достигнут порядка 60,2 % электродвигателей, а при (4) – только 20 %, что существенно меньше.
Следовательно, можно сделать вывод, что оптимальной периодичностью является 
, так как по истечению данного периода времени только 20 % двигателей достигнут предельного состояния, для оставшихся 80 % мероприятия будут носить предупредительный характер. Процедуры ТОиР не будут частыми и позволят повысить качество функционирования системы технической эксплуатации электрооборудования и свести к минимуму денежные и временные затраты.
Заключение
Согласно рассмотренному методу определения оптимальной периодичности проведения ТОиР электрооборудования были рассчитаны статистические показатели, устанавливающие закон распределения времени наработки до отказа. Предложенный способ повышения эффективности технического обслуживания и ремонта электрооборудования имеет практический интерес и может быть применен на промышленном предприятии.
Библиографическая ссылка
Хорошев Н.И., Баяндина Ю.С. СТАТИСТИЧЕСКИЙ МЕТОД ОПРЕДЕЛЕНИЯ ОПТИМАЛЬНОЙ ПЕРИОДИЧНОСТИ ПРОВЕДЕНИЯ ТЕХНИЧЕСКОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ И РЕМОНТА ЭЛЕКТРООБОРУДОВАНИЯ // Фундаментальные исследования. – 2016. – № 11-3. – С. 615-619;URL: https://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=41027 (дата обращения: 19.04.2024).