Методика оценки деятельности электротехнической службы сельскохозяйственных предприятий

Аннотация: в статье рассматривается методика оценки стабильности функционир- ования электротехнической службы (ЭТС) при различных видах его деятельности, направленного для проведения специальных длительных наблюдений за  электрооборудованием в условиях сельскохозяйственного производства во взаимосвязи с его эксплуатацией в отрасли, с целью анализа результатов эксплуатации основных видов электро- оборудования, и информационного обеспечения оптимизационных задач обслуживания ЭТС.

Проведенные исследования показывают, что при организации  ЭТС,  одной из важных задач является оценка результатов его деятельности. Предлагаемая методика оценки деятельности ЭТС, с использованием теории марковских процессов, основана на анализе случайного процесса переходов службы или обслуживаемого ею электрооборудования технологического объекта из одного состояния в другое. Эти переходы в основном зависят от технического состояния электрооборудования, в свою очередь обусловливающего производственную нагрузку и режимы работы ЭТС [1].

Электрооборудование технологического объекта, может находиться в одном из сле- дующих семи возможных состояний: ИСП – исправен, работает; НСП – неисправен, ожидает осмотра; ИДО – осматривается (подвергается измерениям, диагностируется, обслуживается); РЕМ – ремонтируется; КРК – корректируется режим работы электрооборудования, комплектуется; ЭМР – проводятся  электромонтажные работы; МПН – осуществляется модернизация и пуско-наладка. Для анализа случайных процессов перехода в эти дискретные состояния был использован граф состояний (рисунок 1), вершины которого соответствуют состояниям электрооборудования, а дуги – переходам между ними. Вес дуги (i, j), связывающей вершины Si и Sj равен вероятности Pi,j  перехода из первого состояния во второе.

КР

МП                         РЕМ

ИС

ЭМ                          ИД

Исходя из вышеприведенного, для общего случая, исходные данные для решения постав- ленной задачи, были сформулированы следующим образом.

Задан Марковский процесс переходов электрооборудования  технологического   объекта во множество состояний S0, S1, S2, …, Sn. В любой момент времени t может иметь место одно из событий x(t)=Si (i=0, 1, 2,…, n), которые образуют полную группу несовместных событий.

НC

Рисунок 1 – Диаграмма переходных вероятностей состояний электрооборудования.

Событие x(t)=Si состоит в том, что электрообору-дование в момент времени t находится в состоянии Si. Вероятность этого события Pi(t)=P(x(t)=Si (i=0, 1, 2, …, n)). Так как события x(t)=Si (i=0, 1, 2, …, n) образуют полную группу несовместных  событий,  то для  любого      момента       времени       t        выполняется

n

«нормировочное»  условие å Pi (t) = 1.  Набор  вероятностей  Pi,,j    разует  матрицу  Р,   в

i=0

которой  i  может  считаться  индексом  строки,  а    j  –  индексом  столбца  со  следующей структурой:

Например, вероятность PИДО,РЕМ есть вероятность перехода исполнителей службы из состояния занятости измерением, диагностированием, обслуживанием (ИДО) в состояние ремонта (РЕМ). В любой заданный момент времени электротехническая служба находится в одном из семи указанных в матрице состояний.

Для заданного периода наблюдений над электрифицированными объектами О1, О2, О3, ..., Оk, вектор начальных распределений P0 для заданных состояний SИСП, SИДО, …, SНСП имеет вид Р0=(РИСП, РИДО, ...,  РНСП).

Тогда, с помощью вектора начальных вероятностей и матрицы  переходов, вычисляем стохастический вектор П, составленный из вероятностей P0(i) как

П  » P0 Pn .

(1)

Приняв, исходя из длительности рассматриваемого периода, определенный шаг по времени, по (1) оцениваем состояние деятельности ЭТС.

Нами для расчетов были использованы результаты наблюдений [2] за состоянием 14 электрифицированных объектов трех хозяйствующих субъектов Кордайского района Жамбылской области при существующей организации обслуживания их электрообору- дования. Исследования проводились в течение 5 месяцев, с регистрацией данных в конце каждого рабочего дня. На основе полученных данных, было определено общее количество переходов служ-бы из ранее приведенных семи возможных состояний, в те же или другие состояния (таблица 1). Число переходов ИСП ®ИСП, ИСП ®КРК, ИСП ®ИДО и т.д., и их суммар-ные значения – это элементы матрицы переходных вероятностей. Кон- трольным соотношением являлось общее количество всех переходов – 14х(25-1)=336.

Таблица 1. Переходные вероятности состояний ЭТС и частота соответствующих переходов за наблюдаемый период (числитель - переходная вероятность, знаменатель - частота)

173

PИСП,

PЭМР, PКРК,

%                    2  = 0,959

58

56

54

%      %

5    10

4     8

3     6

2

R 2  = 0,994

t

2

52                                                                                           2      2

R    = 0,994                

КРК

50          май

июль а)

август

сентябрь

t, мес.

0        май        июнь

июль

в)

август  сентябрь

t, мес.

P                                                                                                                  PНСП, PИДО,                            

РЕМ

%

25

20

15

10

5

R 2  = 0,938

%  PМПН

6     25

5     20

3     10

2      5

ИДО                 МПН

R 2  = 0,971

R 2  = 0,971

R 2  = 0,928

май        июнь       июль     август   сентябрь    t, мес.

б)

00        май        июнь        июль     август   сентябрь

г)

t, мес.

а) ИСП, б) РЕМ, в) КРК и ЭМР, г) ИДО, МПН и НСП

Рисунок 2 – Динамика изменения технического состояния электрооборудования

174

Аналогичным образом оценивались изменения вероятностей состояния ЭТС в последующие июнь-сентябрь месяцы анализируемого года. Для ЭТС была предусмотрена эксплуатационно-технологическая структура исследуемых состояний в следующих пропорциях: ИСП=60%; КРК=4%; ЭМР=5%; ИДО=20%; РЕМ=3%; МПН=6%;

НСП=2%,  т.е.  начальное  распределение  вероятностей  рассматриваемого    марковского

процесса  характеризуется  вектором

P0 =(0,60;  0,04;  0,05;  0,20;  0,03;  0,06;  0,02).  Были

систематизированы данные по изменению распределения вероятностей состояний электро- технической службы за время наблюдений.

Используя  формулу  (1),   компоненты  вектора P0             и   данные  по  распределению вероятностей состояний электротехнической службы, с использованием программы Excel были рассчитаны изменения состояния электротехнической службы  ИСП,  РЕМ,  КРК, ЭМР, ИДО, МПН и НСП (рис. 2).

Отображенные на рисунке 2, вместе с линиями тренда, значения величины коэффициента детерминации R2 характеризуют качество установленных зависимостей. Для использованной полиноминальной аппроксимации все приведенные коэффициенты близки к единице и являются статистически значимыми на уровне 0,01.

Исследованием полученных зависимостей установлено, что по виду состояния электро- оборудования РЕМ наблюдается положительная динамика. Это объясняется несовершенным проведением плановых профилактических мероприятий. Соответственно из-за этого увеличивается вероятность состояния НСП электрооборудования, ожидающего осмотра. Вероятность ИДО и ЭМР за рассматриваемый период неуклонно снижается. Как следствие, состояние ИСП имеет отрицательную динамику и исправное состояние остается нестабиль- ным. Состояние КРК за наблюдаемый период встречался чаще нормативного, а вероятность МПН практически не менялся и был близок к нормативному значению. Таким образом, в целом состояние электрооборудования не удовлетворяет требованиям производства, следовательно, необходимо совершенствование организации электротехнической службы.

1. Кешуов С.А., Сапаков А.З. Методика выбора формы организации обслуживание сельскохозяйственного электрооборудования. //Материалы международной научно- практической конференции «Проблемы иновационного и конкурентноспособного развития агроинженерной науки на современном этапе», Алматы, Казахский национальный аграрный университет, 2008, C.199-202.
2. Кешуов С.А., Сапаков А.З. Определение эффективного варианта технического обслуживания сельскохозяйственного электрооборудования передвижными электромастерскими //Вестник с.-х. науки Казахстана. 2008, № C.60-63.