ТРАНСВУЗ-2015.Часть 1

ТРАНСВУЗ – 2015

исследования тепловых режимов его узлов и систем в различном техническом состоянии; разработать единую методику бесконтактного теплового контроля тепловозов; создать необходимое программное обеспечение для оперативной обработки результатов термографирония и формирования заключения.

Реализация поставленных задач позволит разработать энергетический паспорт тепловоза и выполнить оценку эффективности его внедрения в комплексной системе менеджмента качества.

Список литературы

1.Овчаренко, С. М. Реализация комплексной системы бесконтактного теплового контроля узлов тепловозов [Текст] / С. М. Овчаренко, О. В. Балагин, Д. В. Балагин // Известия Транссиба / Омский гос. ун-т путей сообщения. – Омск, 2014. – №4 (20). – С. 35 – 40.

2.Володин, А. И. Тепловизионный контроль технического состояния узлов подвижного состава [Текст] / А. И. Володин, О. В. Балагин, В. К. Фоменко // Наука и техника транспорта / РОАТ МИИТ. – М., 2009. – № 1. – С. 27 – 31.

УДК 629.471

С. Л. Лянгасов, И. К. Лакин, А. А. Аболмасов

ИНКАПСУЛЯЦИЯ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ УПРАВЛЕНИЯ

ВИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ ЛОКОТЕХ

Встатье описано новое направление работ в группе компаний «Локомотивные технологии» (ЛокоТех) по инкапсуляции математических методов управления в информационно-управляющие системы локомотиворемонтного комплекса. Рассмотрены возникающие при этом проблемы.

ВООО «Локомотивные технологии» разработана и проходит опытную

эксплуатацию Единая информационно-управляющая система мониторинга технического состояния локомотивов (ЕСМТ). В этой системе фиксируется вся информация об инцидентах, произошедших с локомотивами, в едином

21

Ремонт и динамика подвижного состава

информационном пространстве ЕСМТ (рис. 1) путем создания листа регистрации (одна запись в базе данных) (рис. 2). В результате формируется исходная база данных об отказах и неисправностях.

Рис. 1. Основное окно ЕСМТ

Принцип построения ЕСМТ предопределяет ее правильное использование: состав модулей достаточен для реализации полной функциональности согласно стандарту ESTM/ITIL. Порядок доступа для заполнения полей реализует метод 8D, состав полей соответствует методам 5W2H, 5W и др. Все в ЕСМТ направлено на реализацию рекомендованных стандартами действий: даже не зная стандарты качества, работник сервисного локомотивного депо реализует правильную последовательность действий по принципу «Встроенное качество».

Источниками информации об Инцидентах в ЕСМТ являются данные бортовых микропроцессорных систем управления локомотивов, автоматизированных систем технического диагностирования, информационных систем АСУЖТ, бортовых журналов локомотива формы ТУ-152, расшифровки

22

ТРАНСВУЗ – 2015

скоростемерных лент и др. Входная информация ЕСМТ фиксируется как «Инцидент» с созданием соответствующего «Листа регистрации инцидента» (ЛРИ) и записи в базе данных.

Рис. 2. Лист регистрации инцидента ЕСМТ

Работа с Листом регистрации инцидента (ЛРИ) ведется на протяжении всего жизненного цикла Инцидента: в процессе устранения инцидента вся информация вносится в ЛРИ работником, отвечающим за контроль устранения Инцидента и ввод информации в систему.

ЕСМТ используется во всех сервисных локомотивных депо (СЛД) ООО

«ТМХ-Сервис», в группе компаний «Локомотивные технологии» (включая заводы Желдорреммаш), а также специалистами заводов-изготовителей Трансмашхолдинг.

Введенная в ЕСМТ информация нуждается в проверке на ее достоверность, для чего в системе реализован программный модуль «Статистическая обработка данных», в котором инкапсулированы методы

23

Ремонт и динамика подвижного состава

теории вероятности, математической статистики и др. Модуль позволяет выполнять следующую обработку данных: оценка полноты и достоверности информации, определение закона распределения заданного параметра математического ожидания и среднеквадратичного отклонения, расчет характеристик тренда заданных параметров, оценка вероятности равенства двух средних значений для заданных параметров, оценка параметра потока отказов оборудования и локомотивов в целом, оценка среднего количества отказов как функции наработки, оценка средней наработки до отказа после плановых видов ремонта, оценка среднего времени восстановления локомотива.

В основе модуля статистики лежит проверка достоверности данных по принципу принадлежности выборки законам распределения – прежде всего нормальному закону распределения. Для этого рассчитывается математическое ожидание mx и среднеквадратичное отклонение σx,

где N – объем выборки случайных величин.

На следующих двух рисунках приведены гистограммы визуального анализа статистических данных. На рис. 3. приведен пример достоверной информации – это наработка на отказ тяговых электрических двигателей (ТЭД) тепловозов 2ТЭ10 всех индексов и секционности: сколько километров в среднем пробегают локомотивы от последнего ТР-1 до момента наступления отказа ТЭД. Данные взяты по Дальневосточной дирекции тяги в период с 01.01.2012 по 01.01.2014: всего 696 случаев отказа. Из гистограммы видно, что средняя наработка на отказ составляет 34 тыс. км, при этом процесс одномодальный: данными можно пользоваться как достоверными.

На рис. 4. приведен противоположный пример, когда имеет место эффект «средней температуры» – это наработка на отказ дизельного оборудования тепловозов 2ТЭ10 всех индексов и секционности: сколько километров в среднем пробегают локомотивы от последнего ТР-1 до момента наступления отказа дизельного оборудования. Данные также взяты по Дальневосточной дирекции тяги с 01.01.2012 по 01.01.2014: всего 1455 случаев). Из гистограммы очевидно, что (в отличие от ТЭД) в одной группе оказались приработочные

24

ТРАНСВУЗ – 2015

отказы (до 10 тыс. км пробега) и наработка на отказ (в среднем 30 тыс. км). Имеет место т. н. двумодальный процесс (как и в случае с больницей). Такими данным пользоваться нежелательно: надо выделять данные о приработочных отказах в отдельную группу.

Рис. 3. Наработка на отказ ТЭД тепловозов серии ТЭ10 (ДВОСТ)

Рис. 4. Наработка на отказ ДГУ тепловозов серии ТЭ10 от ТР-1 (ДВОСТ)

25

Ремонт и динамика подвижного состава

Мерой согласования теоретического и статистического распределения служит критерий согласия Пирсона (критерий согласия 2 – Хи-квадрат – далее «Критерий Пирсона»), который позволяет определить вероятность того, что за счет случайных причин величина расхождения теоретического статистического распределения будет больше, чем фактически наблюдаемая ( 2расч. 2теор. ). Расчетное значение критерия Пирсона:

Теоретическое число значений случайной величины в j -ом интервале:

Теоретическая вероятность попадания случайной величины в j -й интервал:

распределение соответствует предлагаемому и теоретическому распределению. Затем вычисляется число степеней свободы: r = K – s, где K – количество интервалов группирования опытных данных; s – число связей, накладываемых

на частоты Pj .

Значения χ2Р используют для оценки границ вероятности соответствия гистограммы теоретическому распределению в соответствии со значениями критерия Пирсона для оценки интервала вероятности соответствия.

При практическом применении критерия Пирсона в компании столкнулись с проблемой. Приведем пример: пусть число теоретических попаданий в очередной интервал разбиения равняется 50, а практическое – 49 (ошибка 2 %). Тогда хи-квадрат ( χ 2 ) для этого интервала составит:

2 (50 49) ^ 2 / 50 0, 02 .

При увеличении выборки в 10 раз соотношение теоретических попаданий и практических остается прежним. По логике и рассчитываемая погрешность должна остаться прежней, но она возрастает в 10 раз:

2 (500 490) ^ 2 / 500 0, 2 .

Если выборку еще увеличить в 10 раз, то и погрешность опять вырастит:

2 (5000 4900) ^ 2 / 5000 2 .

26

ТРАНСВУЗ – 2015

Таким образом, имея одно и тоже соотношение теоретических попаданий и фактических (49/50, 490/590, 4900/5000 – 2 %) мы имеем разное значение χ 2 : 0,02; 0,2 и 2. Получается, что оценка соответствия закону распределения случайной величины зависит не столько от одномодальности выборки, сколько от размера выборки. Целесообразность практического применения «классической» математики оказывается под сомнением.

Авторами статьи выполнен анализ выявленного парадокса. Оказалось, что логика критерия Пирсона заключена в особенностях применения закона больших чисел, согласно которому «эмпирическое среднее (среднее арифметическое) достаточно большой конечной выборки из фиксированного распределения близко к теоретическому среднему (математическому ожиданию) этого распределения». Но в рассмотренных примерах погрешность остается постоянной – 2 %,. При увеличении выборки погрешность не возрастает и не уменьшается. Например, из-за наличия в выборке наработки на отказ приработочных отказов (типичная ситуация, например, для дизельгенераторных установок тепловозов). В этом случае критерий Пирсона перестает работать как метод оценки достоверности выборки.

Авторами предлагается для преодоления проблемы использовать другую формулу расчета χ 2 : брать в знаменателе квадрат теоретических попаданий:

Тогда отклонение не будет зависеть от объема выборки:

χ2 (50 49)2 / 50 2 0, 0004;

χ2 (500 490) ^ 2 / 500 ^ 2 0, 0004;

χ2 (5000 4900) ^ 2 / 5000 ^ 2 0,0004.

Таким образом, для проверки среднестатистических параметров надежности локомотивов, обладающих постоянной погрешностью на их одномодальность и соответствие законам распределения случайной величины по критерию согласия Пирсона целесообразно изменить формулу расчета, внеся в ее знаменатель квадрат теоретического значения попадания в рассматриваемый интервал.

27

Ремонт и динамика подвижного состава

УДК 62-83::621.313.3

А. С. Космодамианский, В. И. Воробьев, А. А. Пугачев

БЕЗДАТЧИКОВОЕ ОПРЕДЕЛЕНИЕ ТЕМПЕРАТУРЫ ОБМОТКИ СТАТОРА ТЯГОВОГО АСИНХРОННОГО ДВИГАТЕЛЯ

Приведен краткий обзор способов определения и измерения температуры обмоток тягового асинхронного двигателя во время его работы. Показано, что среди бездатчиковых способов долгое время применялся расчет температуры методом эквивалентных тепловых схем, имеющий ряд недостатков. Рассмотрен вариант определения температуры обмотки статора периодической инжекцией постоянной составляющей тока, оценено его влияние на механические характеристики и предложен способ уменьшения этого влияния.

Тепловая защита обмотки статора и стержней короткозамкнутого ротора асинхронного двигателя определяется, в первую очередь, проблемой измерения или определения температуры обмотки и стержней. Точность и актуальность полученной системой защиты или регулирования температуры информации о тепловом состоянии – это ключевой фактор предотвращения повреждений изоляции из-за перегрева и продления срока ее службы.

Анализ методов и средств измерения температуры нагревающихся элементов асинхронных двигателей показал следующее [1, 2]. Применение некоторых из известных устройств для измерения температуры вращающихся обмоток тяговых электрических машин в условиях эксплуатации локомотивов затруднено по ряду причин: сложность этих устройств, необходимость вмешательства в конструкцию электрических машин, ограниченные возможности в реализации основных требований, предъявляемых к этим измерительным устройствам, в частности, универсальность (пригодность их для измерения температуры элементов электрических машин различных типов), простота настройки и регулирования (в том числе изменение коэффициента передачи), возможность применения серийных элементов, и др.

В настоящее время более предпочтительным выглядит определение температуры бесконтактным или бездатчиковым методом, в основе которого лежит использование быстродействующей микропроцессорной системы. Здесь можно выделить два основных направления [3, 4].

28

ТРАНСВУЗ – 2015

Первое – это реализация тепловой модели асинхронного двигателя на основе, например, эквивалентной тепловой схемы замещения. Исходными данными в этом случае являются: мощность греющих потерь и температура окружающей среды, номинальные данные асинхронного двигателя, геометрические размеры статора и ротора, обмоточные данные статора и ротора (размеры пазов, замыкающих колец и тип короткозамкнутой обмотки ротора), характеристики материалов статора, ротора, обмотки статора и ротора (беличьей клетки). Следует отметить, что точное определение параметров тепловой модели затруднительно, т.к. требует слишком большого объема информации, для получения которого необходимы как теоретические, так и экспериментальные исследования конкретного двигателя. Кроме этого, ряд параметров меняется непосредственно во время работы в зависимости от скорости и температуры охлаждающего воздуха, влажности и т.д. Все эти факторы вносят существенную погрешность в определение температуры и сдерживают техническую реализацию этого направления.

Второе направление – это косвенное определение температуры посредством измерения активного сопротивления обмотки статора. Методики определения или измерения активного сопротивления нечувствительны к изменению условий внешней среды и системы охлаждения, следовательно, свободны от недостатков, возникающих при использовании тепловых моделей. Выделяют два основных подхода к определения активного сопротивления обмотки статора непосредственно во время работы электропривода [4, 5]: микропроцессорная реализация математической модели на основе электрической схемы замещения асинхронного двигателя и инжекция постоянной составляющей тока обмотки статора.

Впервом случае входными данными являются измеряемые электрические

имеханические координаты электропривода, а также параметры самой схемы замещения в холодном состоянии обмоток и ненасыщенном состоянии магнитопровода. Микропроцессорное устройство, по сути, выполняет функции идентификатора и наблюдателя. Недостатком этого подхода является то, что удовлетворительную точность он обеспечивает только в режиме низких частот тока статора, при котором падение напряжения на активном сопротивлении статора оказывается сопоставимым с эдс, наводимой обмоткой статора. При

29