2074

•удельные суммарные затраты на эксплуатацию системы с профилактикой — 61, 6 руб./1000 км;

•трудоёмкость ТО — 1,8 чел-ч./1000 км;

•удельная трудоёмкость текущего ремонта — 0,23 чел-ч./1000 км.

С, руб./1000 км

Ст, руб. /ч

1, 1' – 0; 2, 2' – 200; 3, 3' – 400; 4, 4' – 600; 5, 5' – 800; 6, 6' – 1000; 7, 7' – 1200

– для планово-предупредительной системы; – для вероятностнологической методики определения технического состояния дизелей

Рисунок 3.16 – Графики изменения удельных суммарных затрат для плановопредупредительной системы и вероятностно-логической методики определения технического состояния дизелей в зависимости от часовой тарифной ставки СT

и стоимости одного часа простоя Cпр

Таблица 3.3 – Определение оптимальной периодичности контроля по изменению удельных суммарных затрат (руб./1000 км)

Как мы видим, при эксплуатации автомобилей с системой встроенного диагностирования средняя наработка на отказ увеличилась на 18,9 %, при этом удельные затраты снизились на 26,8 %, что является подходящим

261

значением и находится в пределах точности моделирования. Однако это можно объяснить тем, что элементы, которые выбирали, обладают низкой вероятностью на отказ, которая для большинства элементов находится в пределах 0,5–0,7.

Эффективность (Э) встроенного диагностирования возрастет с увеличением стоимости одного часа простоя и уменьшается с увеличением тарифной ставки диагностирования автомобиля (Рисунок 3.17). Если на первый параметр мы воздействовать не можем, потому что на каждом АТП стоимость простоя зависит от множества величин, то на второй можно повлиять, используя вероятностно-логический метод нахождения неисправности, а именно снизить время нахождения неисправности, что приведет к уменьшению количества затрачиваемых часов независимо от стоимости нормо-часа. Отметим, что диагностирование требует более квалифицированного персонала; на это повлиять мы не можем, и данный факт приводит к уменьшению эффективности нашей стратегии.

Э, руб./1000 км

Рисунок 3.17 – Графики изменения эффективности в зависимости от стратегии и от часовой тарифной ставки СT, а также стоимости одного часа простоя Спр

262

Полученные нами зависимости показывают, что удельные суммарные затраты, формирующиеся при эксплуатации автомобилей КАМАЗ по стратегии встроенного диагностирования с применением вероятностно-логи- ческого метода, увеличиваются при увеличении стоимости одного часа простоя и часовой тарифной ставки. Эффективность нашей стратегии выше, чем при профилактической стратегии. Зависимость эффективности при одном значении стоимости одного часа простоя изменяется незначительно, но при увеличении часовой тарифной ставки существенно возрастают убытки предприятия, которые находится в пределах 20,0–25 руб./1000 км. Таким образом, эффективность профилактической стратегии при увеличении часовой тарифной ставки уменьшается, а эффективность выбранной нами стратегии, наоборот, увеличивается.

При увеличении часовой тарифной ставки происходит увеличение удельных суммарных затрат на эксплуатацию системы без профилактики

Ср.

Экономия достигается тем, что разница между затратами на ремонт элементов и при групповом ремонте существенна; чем выше часовая тарифная ставка, тем больше экономия и, соответственно, эффективность стратегии.

Вывод по пункту 3.6.3. Вероятностно-логическая методика с встроенным диагностированием позволяет снизить затраты незначительно при замене одного элемента в результате диагностирования и значительно при замене групп элементов.

3.7.Выводы по третьей главе

1.В целях практической апробации предложенной методики вероят- ностно-логической стратегии были проведены экспериментальные исследования на основании статистической информации об эксплуатационной надёжности автомобилей КАМАЗ.

2.В результате проведения эксперимента установлены наиболее значимые элементы по топливной системе, по которым происходит отказ.

Для топливной системы КАМАЗ в результате проведения эксперимента установлен перечень элементов, в который включены: плунжерная пара; нагнетательный клапан ТНВД; игла и пружина форсунки.

3.В результате проведения анализа экспериментальных данных, полученных по автомобилям КАМАЗ, выявлено, что в исследуемый период основная доля отказов в топливной системе приходится на плунжерную пару ТНВД (6,7 %); иглу форсунки (11,9 %), пружину форсунки (11,2 %), пружину нагнетательного клапана ТНВД (2,4 %); крепления элементов в процессе диагностирования не рассматривались, потому что они являются непрогнозируемыми отказами.

263

4.В результате проведения эксперимента были установлены нормативы, включающие удельные затраты на ремонт (35,8 руб./1000 км), удельные затраты на эксплуатацию системы с профилактикой (52,6 руб./1000 км), удельные затраты на услуги (5,3 руб./1000 км).

5.Для топливной системы КАМАЗ в результате проведения эксперимента установлен перечень элементов, в который включены: плунжерная пара и нагнетательный клапан ТНВД; игла и пружина форсунки; была определена оптимальная периодичность контроля этого перечня — 80 тыс. км.

264

4.РЕАЛИЗАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ ИССЛЕДОВАНИЙ

4.1.Структура и описание работы программы по диагностированию технического состояния автомобиля

Для оперативного ежедневного контроля над состоянием подвижного состава автотранспортного предприятия предлагается внедрить диагностический прибор, работа которого основана на фиксации и анализе показателей автомобиля при использовании диагностирования.

Программа прибора включает блоки формирования баз данных по результатам диагностирования (Рисунок 4.1) и сведениям по работе двигателя со слов водителя. Подготовленные данные обрабатываются с помощью расчётно-анализирующего блока. С помощью блока индикации результаты расчета и анализа выводятся на экран прибора, расположенного в кабине автомобиля. Данная информация является основанием для своевременного принятия решений по проведению технического обслуживания двигателя автомобиля.

Рисунок 4.1 – Логическая схема программы

265

Первая часть программы – аналитическая, определяет наличие и вид неисправностей в топливной системе дизеля (ТНВД и форсунки), вторая часть – опросная, рассчитана на остальные системы двигателя.

Алгоритм программы выглядит следующим образом (Рисунок 4.2).

Рисунок 4.2 – Алгоритм работы системы диагностирования

266

При запуске программа начинает работу с проверки наличия контакта с датчиком давления. Если контакт не установлен, то на экран прибора в кабине водителя выводится надпись «Ошибка! Датчик недоступен». В этом случае программа прекращает свою работу.

Если контакт с датчиком установлен, то в программу водителем вводятся начальные данные. Затем программа по показаниям датчика строит график и при наличии неисправностей выводит их на экран в текстовом режиме. Далее система переходит к опросной части. Водителю предлагается выбор – закончить программу сейчас или продолжить поиск неисправностей в других системах двигателя. При продолжении программа использует метод «логический поиск с последовательным исключением». Водителю надлежит выбрать качественные признаки неправильной работы двигателя. Затем в конце процесса на экран выводится неисправность.

Программа считывает значения с накладного датчика давления топлива, установленного на топливопровод высокого давления.

Считанные значения автоматически записываются в базу данных программы, затем на основании этих данных строятся графики давления топлива. По давлению топлива в контрольных точках определяется наличие неисправности и её вид.

Изменение давления анализируется следующим образом (Рисунок 4.3). Здесь в точке 1 начинается повышение давления в результате движения плунжера насоса, в точке 2 срабатывает нагнетательный клапан, и при малой скорости движения плунжера рост давления на некоторое время замедляется. В точке 3 поднимается игла форсунки. При этом давление падает, поскольку высвободившийся объем не успевает заполниться

топливом, а затем снова повышается до определённой величины.

Рисунок 4.3 – Характерные точки на графике давления топлива

267

Точка 4 на большой частоте вращения коленчатого вала двигателя может характеризовать максимальное давление процесса впрыска. Однако для нормального процесса в режиме холостого хода это давление обычно фиксируется по характерному пику точки 3. В точке 5 происходит "посадка" иглы форсунки и впрыскивание заканчивается, после чего происходит "посадка" в седло нагнетательного клапана плунжера. Импульсы остаточного давления (6) появляются в результате недостаточной герметичности нагнетательного клапана. Величина сигнала S1 определяет затяжку пружины форсунки и статическое давление начала впрыска. Перепад давления ∆P характеризует подвижность иглы форсунки. Путем интеrpирования на периоде впрыска tвпр можно оценить цикловую подачу топлива. Время задержки впрыска S2 характеризует зазор в плунжерной паре, вызывающий утечку топлива между гильзой и плунжером.

При разработке программы учитывались данные по давлению топлива в дизельных двигателях (КАМАЗ). Показания давления снимались с двигателей на двух режимах работы – холостой ход и нагрузочный режим.

Необходима предварительная подготовка, которая должна проходить в условиях, приближенных к производственным, т.е. на экране компьютера должно воспроизводиться возможное изменение давления в топливной системе, соответствующее заданной неисправности, а диагност должен правильно его идентифицировать.

С этой целью предлагается ввести модуль, воспроизводящий осциллограммы давления при различных неисправностях элементов системы питания, на основе чего создается база данных с осциллограммами давления при различных неисправностях топливной системы.

Так как описать осциллограммы аналитическими зависимостями не предоставляется возможным, то при создании базы осциллограмм использован метод оцифровки уже существующих осциллограмм, которая производилась с помощью программы Graph2Digit2. Оцифровка выполнялась по цвету линии графика (цвет линии – синий), который был предварительно подготовлен (Рисунок 4.4). Далее были заданы пределы и шаги оцифровки по координатным осям. Поскольку весь процесс изменения давления при впрыске топлива проходил за 20 мс, предел по абсциссе был принят равным 200. Шаг в нашем случае равен 1, что в переводе в мс составило 0,1 мс. Такие параметры позволили наиболее точно оцифровать исходный график и получить базу данных по данной зависимости, которая была трансформирована в файл системы управления базами данных

Paradox.

268