Усовершенствование метода определения состояния и ресурса устройств железнодорожной автоматики

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Усовершенствование метода определения состояния и ресурса устройств железнодорожной автоматики

Анализ состояния проблемы и постановка задачи. Структурная перестройка железнодорожного транспорта требует внедрения новых методов организации технического обслуживания и ремонта средств транспорта. Существующая система организации работ базируется на устаревшей методологии, по которой устройства автоматики и связи закрепляются за отдельными подразделениями дистанции сигнализации и связи и обслуживаются через жестко установленные промежутки времени. Ресурс определяется комиссионным осмотром, без учета фактического состояния устройств [1]. Внедрение новой техники нуждается в разработке принципиально новых методов технического обслуживания.

Необходимо усовершенствовать метод определения ресурса основных средств хозяйства сигнализации и связи с учетом показателей износа, интенсивности эксплуатации, влияния внешних факторов и других показателей.

Анализ последних исследований и публикаций. Оптимизация технического обслуживания устройств железнодорожной автоматики рассматривается в работах многих ученых, прежде всего это Брейдо А.И., Горелик О.В., Дмитренко И.Е., Лисенков В.М., Сапожников В.В., Сапожников Вл.В. В роботах указанных ученых акцентируется внимание на формировании оценок состояния и выбора оптимальной стратегии технического обслуживания. Вопросы определения ресурса не приобрели надлежащую научную поддержку и осуществляются эвристическими методами [2]. Вследствие этого существующая процедура определения ресурса не отвечает современным требованиям по эргономичности, надежности, экономичности, поэтому эта проблема является актуальной как в научном, так и в практическом плане.

Формулирование цели статьи. Целью статьи является разработка метода прогнозирования ресурса систем железнодорожной автоматики.

Изложение основного материала. В настоящее время оценка состояния систем железнодорожной автоматики выполняется согласно Методическим указаниям [1]. Согласно этой инструкции оценка состояния системы выполняется последовательно двумя комиссиями: рабочей и квалификационной. Состав должностных лиц в комиссиях жестко установлен, и избирается по важности должности. Вывод работы комиссий выполняется субъективно, без любых количественных оценок. Существующие методы прогнозирования можно разделить на три части: интуитивные, формализованные, математические [3]. В свою очередь интуитивные методы прогнозирования делятся на методы коллективных оценок и методы индивидуальных экспертных оценок. Из методов коллективных экспертных оценок можно выделить: метод анкетирования, метод «комиссий», метод «мозговых атак», метод программного прогнозирования, метод эвристического прогнозирования, коллективная генерация идей.

В выборе методов прогнозирования важным показателем является глубина предупреждения прогноза. При этом необходимо не только знать абсолютную величину этого показателя но и отнести его к продолжительности эволюционного цикла развития объекта прогнозирования. Для этого можно использовать предложенный В.Белоконем безразмерный показатель глубины (дальности) прогнозирование (т):

где - абсолютное время предупреждения,

t - величина эволюционного цикла объекта прогнозирования.

Формализованные методы прогнозирования являются действенными, если величина глубины предупреждения вкладывается в рамки эволюционного цикла (т « 1). При возникновении в рамках прогнозного периода «прыжка» в развитии объекта прогнозирования (т ? 1) необходимо использовать интуитивные методы, как для определения силы «прыжка», так и для оценки времени его осуществления, или теорию катастроф [4]. В этом случае формализованные методы применяются для оценки эволюционных участков развития до и после прыжка. Если же в прогнозном периоде вкладываются несколько эволюционных циклов развития объекта прогнозирования (т » 1), то при комплексировании систем прогнозирования большое значение имеют интуитивные методы.

С учетом существующего положения отрасли наиболее целесообразным является применение коллективного экспертного метода анкетирования. Этот метод основан на индивидуальном опрашивании экспертов, по обыкновению в форме анкет, для получения относительной важности и сроков осуществления гипотетических событий [5]. Недостатком метода является невозможность учета влияния на экспертов организаторов опрашиваний при составлении анкет, но в сравнении с существующей процедурой он дает лучшие результаты за счет уменьшения субъективизма при определении решения по проблеме, которая обсуждается.

Основными задачами при формировании прогноза с помощью коллектива экспертов являются: формирование репрезентативной экспертной группы, подготовка и проведения экспертизы, статистическая обработка полученных документов. Также важным вопросом являются определения качественного и количественного состава экспертной группы.

Отбор экспертов начинается из определение вопросов, которые охватывают решение данной проблемы, потом составляется список лиц, компетентных в данных областях. Для получения качественного прогноза к участникам экспертизы предъявляется ряд требований, основным из которых есть: высокий уровень общей эрудиции, глубокие специальные знания в области, которая оценивается, способность к адекватному отображению тенденции развития исследуемого объекта, наличие психологической установки на будущее, наличие академического научного интереса к вопросу, которые оцениваются при отсутствии практической заинтересованности специалиста в этой области, наличие производственного и (или) исследовательского опыта в области, которая рассматривается.

Установить оптимальную численность группы экспертов довольно тяжело. Однако сейчас разработан ряд формализованных подходов к этому вопросу. Один из них основанный на установлении максимальной и минимальной границ численности группы [5]. При этом выходят с двух условий: высокой средней компетентности групп экспертов и стабилизации средней оценки характеристики, которая прогнозируется. Первое условие используется для определения максимальной численности группы экспертов nmax [5]:

где С - константа;

К_max - максимально возможная компетентность за шкалой компетентности, которая используется;

К_i - компетентность i-го эксперта.

Это условие допускает, что если есть группа экспертов, компетентность которых максимальная, то среднее значение их оценок можно считать «правдивым». Для определения константы используется практика голосования, т.е. группа считается избранной, если за она представлена 2/3 голосов присутствующих. Исходя из этого, принимается, что С=2/3. Таким образом, максимальная численность экспертной группы устанавливается на основании неравенства [5]:

Дальше определяется минимальная численность экспертной группы n_min. Это осуществляется с помощью использования условия стабилизации средней оценки прогнозируемой характеристики, которая формулируется следующим образом: включение или исключение эксперта из группы незначительно влияет на среднюю оценку прогнозируемой величины:

где В - средняя оценка прогнозируемой величины в баллах, данная экспертной группой;

В' - средняя оценка, данная экспертной группой, из которой исключенный (или в которую включенный) один эксперт;

В_max - максимально возможная оценка прогнозируемой величины в принятой шкале оценок;

е - заданная величина изменения средней ошибки при включении или исключении эксперта.

Для определения соответствия потенциального эксперта выдвинутым требованиям используется анкетное опрашивание. Дополнительно к этому используют способ самооценки компетентности эксперта. При самооценке эксперт определяет степень своей осведомленности в исследуемом вопросе также на основании анкеты. Обработка данных дает возможность получить количественную оценку компетентности потенциального эксперта по формуле [5]:

где V_j - вес градации, перечеркнутой экспертом по j-и характеристике в анкете в баллах;

V_{j max} - максимальный вес (граница шкалы) j-и характеристики в баллах;

m - общее количество характеристик компетентности в анкете;

л - вес ячейки, которая перечеркнута экспертом в шкале самооценки в баллах;

р - граница шкалы самооценки эксперта в баллах.

После формирования экспертной группы и анкетирование экспертов по поводу прогнозируемой оценки используется подробный статистический анализ экспертных выводов, в результате которого определяются качественные характеристики группы экспертов. Согласно этим характеристикам в процессе проведения экспертизы качественный и количественный состав экспертной группы может корректироваться.

Подготовка к проведению экспертного опрашивания включает разработку анкет, которые содержат набор вопросов по объекту прогноза. Хотя форма и содержание вопросов определяются спецификой объекта прогнозирования, можно установить общие требования к ним:

- вопросы должны быть сформулированы в общепринятых сроках, их формулирование должно исключать всякую смысловую неопределенность,

- все вопросы должны логически отвечать структуре объекта прогноза, обеспечивать единое толкование.

По форме вопроса могут быть открытыми и закрытыми, прямыми и косвенными. Эти вопросы формируются в два этапа. На первом этапе экспертам предлагается сформулировать наиболее перспективные и наименее разработанные проблемы. На втором - из названных проблем выбираются принципиально разрешимые, и те, что имеют непосредственное отношение к объекту прогноза.

Процедура проведения экспертизы может быть разной, однако здесь также можно выделить три основных этапа:

- на первом этапе эксперты привлекаются для уточнения формализованной модели объекта прогноза, формулирование вопросов в анкетах, уточнение состава группы;

- на втором этапе осуществляется непосредственная работа экспертов над вопросами в анкетах;

- на третьем этапе после предыдущей обработки результатов прогноза эксперты привлекаются для консультаций по отсутствующей информации, необходимой для окончательного формирования прогноза.

При статистической обработке результатов экспертных оценок в виде количественных данных, которые содержатся в анкетах, определяются статистические оценки прогнозируемых характеристик и их доверительные границы, статистические оценки согласованности мыслей экспертов.

Среднее значение прогнозируемой величины определяется по формуле [6]

где Bi - значение величины, которая прогнозируется, данное i-м экспертом;

n - число экспертов в группе.

Кроме того, определяется дисперсия [6]

и приближенное значение доверительного интервала

где t - критерий Стьюдента для заданного уровня доверительной достоверности и числа степеней свободы k = (n - 2).

Доверительные границы для значения величины, которая прогнозируется, исчисляются по формулам: для верхней границы АB = В +j, для нижней границы AH=B-j.

Коэффициент вариации оценок, данных экспертами, определяется по зависимости

где у - среднеквадратическое отклонение.

При обработке результатов экспертных оценок по относительной важности направлений среднее значение, дисперсия и коэффициент вариации исчисляются для каждого оцениваемого направления. Кроме того, исчисляется коэффициент конкордации, которая показывает степень согласованности мыслей экспертов по важности каждого из оцениваемых направлений, и коэффициенты парной ранговой корреляции, которые определяют степень согласованности экспертов один из одним.

Для этого ведется ранжирование оценок важности, данных экспертами. Каждая оценка, данная i-м экспертом, выражается числом натурального ряда таким образом, что число 1 присваивается максимальной оценке, а число n - минимальной. Если все оценки разные, то соответствующие числа натурального ряда есть ранги оценок i-го эксперта.

Если среди оценок, данных; i-м экспертом, есть одинаковые, то этим оценкам назначается одинаковый ранг, равный средний арифметической соответствующих чисел натурального ряда.

Сумма рангов S_j, предназначенных экспертами направления j (j=1,…, т; х - число направлений, которые исследуются), определяется по формуле [5]

где R_ij - ранг оценки, данной i-м экспертом j-му направлению.

Среднее значение суммы рангов оценок по всем направлениям равняется . Отклонение суммы рангов, которые получены -г направлением, от среднего значения суммы рангов определяется как . Тогда коэффициент конкордации, вычисленный совместно всех направлений, составляет [5]

Величина , рассчитывается при наличии равных рангов (n - количество групп равных рангов, t_c - количество равных рангов в группе). Коэффициент конкордации принимает значение в пределах от 0 до 1. W=l означает полную согласованность мыслей экспертов, при W=0 - полную несогласованность. Коэффициент конкордации показывает степень согласованности всей экспертной группы. Низкое значение этого коэффициента может быть получено как при отсутствии общности мыслей всех экспертов, так и из-за наличия противоположных мыслей между подгруппами экспертов, хотя внутри подгруппы согласованность может быть высокой.

Вывод. Метод определения ресурса устройств железнодорожной автоматики, который предлагается, предусматривает предварительную оценку квалификации экспертов, определение их численности с учетом установленных требований.

Разработанная процедура проведения экспертного опрашивания и система возможных оценок полученных результатов, которая обеспечивает уменьшение субъективности при формировании результата экспертного опрашивания.

Дальнейшим развитием исследований являются определение влияния размеров эксплуатационной работы железной дороги, внутренних и внешних факторов на процесс определения состояния и ресурса средств автоматики [7].

железнодорожная автоматика экспертный

Список литературы

1 Методические указания по оценке состояния систем сигнализации, централизации и блокировки СЦБ и их элементов на железных дорогах Украины (ЦШ/0024) / [разработано НВП «Залізничавтоматика»]. - К.: Транспорт Украины, 2003. - 56 с.

2 Брейдо А.И. Организация обслуживания устройств железнодорожной автоматики и связи / А.И. Брейдо, В.А. Овсянников; под ред. В.С. Аркатова. - Г.:Транспорт, 1983. - 208 с.

3 Надежность и эффективность в технике: справ. в 10-ты т. - Т. 1.: Методология, организация, терминология / [В.С. Авдуевский, И.В. Апполонов, Э.Ю. Барзилович и др.]; под ред. А.И. Рембезы. - Г.: Машиностроение, 1986. - 244 с.

4 Касты Дж. Большие системы. Связность, сложность и катастрофы / Джон Касты; [пер. с англ.]. - Г.: Мир, 1982. - 216 с.

5 Евланов Л.Г. Экспертные оценки в управлении / Л.Г. Евланов, В.А. Кутузов. - Г.: Экономика, 1978. - 133 с.

6 Вентцель Э.С. Теория вероятностей и ее инженерные приложения / Э. С. Вентцель, Л.А. Овчаров. - Г.: Наука, 1988. - 480 с.

7 Безопасность атомных станций: Информационные и управляющие системы / [М.А. Ястребенецкий, В.Н. Васильченко, С.В. Виноградская и др.]; под ред. М.А. Ястребенецкого. - К.: Техника, 2004. - 472 с.

Размещено на Allbest.ru