Розглянуто аналіз результатів статистичної обробки даних кількісної термографической (тепловізійної) діагностики контактних з'єднань електричного обладнання. В результаті аналізу отримані експлуатаційні показники надійності.

Анотація наукової статті за медичними технологіями, автор наукової роботи - Власов А. Б., Пригунов А. І.


On calculation of parameters of ship electric equipment reliability according to thermography diagnostics data

The analysis of statistical data processing of quantitative thermography (thermovision) diagnostics of contact connections of electric equipment has been considered. The operational parameters of reliability have been obtained as a result of the appropriate statistical processing.


Область наук:

  • Медичні технології

  • Рік видавництва: 2008


    Журнал: Вісник Мурманського державного технічного університету


    Наукова стаття на тему 'Проблеми розрахунку параметрів надійності елементів суднового електроенергетичного обладнання за даними термографической діагностики '

    Текст наукової роботи на тему «Проблеми розрахунку параметрів надійності елементів суднового електроенергетичного обладнання за даними термографической діагностики»

    ?УДК 658.26.001.63; 621.311.172

    Проблеми розрахунку параметрів надійності елементів суднового електроенергетичного обладнання за даними термографической діагностики

    А.Б. Власов, А.І. Пригунов

    Електромеханічний факультет МА МГТУ, кафедра електрообладнання суден

    Анотація. Розглянуто аналіз результатів статистичної обробки даних кількісної термографической (тепловізійної) діагностики контактних з'єднань електричного обладнання. В результаті аналізу отримані експлуатаційні показники надійності.

    Abstract. The analysis of statistical data processing of quantitative thermography (thermovision) diagnostics of contact connections of electric equipment has been considered. The operational parameters of reliability have been obtained as a result of the appropriate statistical processing.

    1. Введення

    Сучасні суднові (корабельні) електроенергетичні системи (СЕС) відносяться до структурно-складних систем, які характеризуються високим ступенем складності не тільки через кількість включаються елементів, але, головним чином, внаслідок складності функціональних і логічних зв'язків між елементами і частинами системи (Рябінін, 2000).

    При аналізі електроенергетичної системи атомного криголама "Ленін" зазначалося (Агафонов, 1961), що основною вимогою до суднової електроенергетичної системи є її надійність, оскільки від її нормального функціонування залежить робота всіх механізмів, систем і пристроїв судна, а, отже, і безпеку плавання судна.

    У зв'язку з вищесказаним особливе значення має розвиток, з одного боку, методів технічної діагностики для виявлення та локалізації елементів обладнання, що визначають ймовірні відмови і пошкодження, з іншого - розробка ефективних методів статистичної обробки отриманих даних для визначення на їх основі показників надійності.

    Можливості тепловізійного методу як засобу контролю працездатності енергетичного устаткування широко представлені в роботах (Власов, 2005; 2006).

    При дослідженні надійності елементів суднового електроенергетичного обладнання викликає утруднення спільна обробка всіх накопичених статистичних даних про їх експлуатації. При розрахунках надійності часто вдаються до простого підсумовування всієї наявної інформації без урахування характеру розбіжності статистичних даних. Останнє призводить до того, що спільного обробітку піддаються статистичні матеріали про експлуатацію елементів, надійність яких внаслідок відмінності режимів або умов експлуатації неоднакова. Зважаючи на це, перш ніж приступити до спільної обробки інформації, необхідно визначити, випадковим або невипадковим є розбіжність між статистичними даними.

    Застосування статичних методів обробки при аналізі статистичних даних СЕС є актуальним, оскільки, як показує практика, кількість експериментальних даних у вибірках обмежена через специфіку досліджуваних пристроїв систем (Рябінін, 1971; 1974; 2000).

    Розглянемо приклади статистичної обробки даних, отриманих за допомогою тепловізійного контролю контактних з'єднань на різних обмежених вибірках електричного обладнання.

    2. Початкова обробка даних

    Дефекти виступають як відмова системи, який повинен бути усунутий в результаті ремонту. Потоки відмов можна описати за допомогою рядів розподілу випадкових величин, що характеризують ймовірність появи цих подій Р (/). У теорії надійності (Рябінін, 1971; 1974; 2000) використовується параметр потоку відмов a>(T), що розраховується з урахуванням кількості відмов no (t) протягом часу At ~ рік, і повного числа N елементів вибірки. Використовуючи стандартну методику можна розрахувати:

    - точкову ймовірність відмови Q * (t, t + At) по частоті його появи;

    - інтенсивність відмов Я як умовну щільність ймовірності;

    - ймовірність безвідмовної роботи R (t) і ймовірність відмови P (t) відновлюваних елементів.

    Розглянемо результати статистичної обробки на прикладі окремих вибірок. У табл. 1 наведені загальні відомості по контактних з'єднань. У табл. 2 наведені дані, отримані на вибірці № 200 в різні роки в результаті тепловізійного обстеження.

    Таблиця 1

    Параметр Об'єкт (умовний номер вибірки)

    № 12 № 15 № 16 № 200 № 202

    Загальна кількість контактів 324 176 384 848 620

    Верхня межа Qн, 1 / рік (при 8 = 0.9) 0,00708 0,0130 0,00597 0,00271 0,00370

    Нижня межа Ян, 1 / рік (при 8 = 0.9) 0,9929 0,9870 0,9940 0,9972 0,9962

    Середній параметр потоку відмови, юср, 1 / рік 0,008 0,011 0,01188 0,0071 0,0031

    Таблиця 2. Статистичні дані по контактних з'єднань вибірки № 200

    дефекти Імовірність

    Дата Дt, Параметр потоку безвідмовної роботи

    NN Рік огляду міс. Всього Нових відмов (О, (1 / рік) (за 1 рік)

    1 1989 13.6.89 12,0 3 3 0,00354 0,9965

    2 1990 16.11.90 17,1 7 7 0,00579 0,9942

    3 1991 3.12.91 12,8 8 8 0,00901 0,9910

    4 1992 -

    5 1993 8.10.93 18,7 28 22 0,01665 0,9835

    6 1994 27.2.94 4,6 2 0

    7 1995 3.11.95 20,2 6 5 0,00350 0,9965

    8 1996 14.11.96 12,4 13 10 0,01144 0,9886

    9 1997 -

    10 1998 22.5.98 18,3 8 7 0,00542 0,9946

    11 1999 -

    12 2000 8.6.00 22,9 6 6 0,00337 0,9963

    13 2001 10.9.01 15,1 6 5 0,00470 0,9953

    Разом: 87 73

    3. Розрахунок довірчих інтервалів

    Точкова ймовірність відмови Q * (t) оцінюється експериментально, однак цей параметр не є достатнім для оцінки характеристики надійності електрообладнання. Застосуємо метод довірчих інтервалів, який дозволяє вказати відповідні кордону (верхню Qв і нижню Qн) для невідомої імовірності відмов при довірчій ймовірності 8 (зазвичай 0,95 або 0,9). У найбільш точному значенні довірчі кордону можуть бути визначені по співвідношенням для верхньої Qв і нижньої Qн кордонів інтервалів (Рябінін, 1971; 1974).

    Наприклад, на обладнанні (вибірка № 12) протягом 2001 р виявлено 5 дефектних контактних з'єднань. Загальна кількість контактних з'єднань N = 324. Визначимо довірчі межі ймовірності відмови Q (2001; 1) контактних з'єднань протягом 2001 року. Точкова оцінка невідомої ймовірності відмови дорівнює:

    Q * (t, ДО = Q * (2001; 1) = п (^ Дt) / N, Q * (2001; 1) = 5/324 = 0,01532. Для ймовірності 82 = 0,95 отримуємо:

    Qв = х [1000,025%; 2 (5 + 1)] / {2 324 - 5 + 0,5х [1000,025%; 2 6]} = 0,036;

    Qн = х [97,5; 10] / {648-5 + 1 + 0,5х [97,5; 10]} = 0,004998.

    В результаті розрахунку маємо: справжня ймовірність відмови контактних з'єднань в проміжку (2001; 1) з коефіцієнтом довіри 0,95 накривається інтервалом, 95 = [0,004998; 0,036] або Р {0,004998 ^ (2001; 1)<0,036} > 0,95. Значенням ймовірності відмови Q (() = 0,015 відповідає значення ймовірності безвідмовної роботи К * (Р> = 1 - Q * (t) = 0,985; Qв = 0,036; Лн * = 0,964; Qн = 0,005; Лв * = 0,995. Остаточно маємо: Р {0,964 < Л (2001; 1) < 0,995} > 0,95.

    На практиці доводиться стикатися із завданням визначення довірчого інтервалу для ймовірності відмови, коли отримана з досвіду частота відмови дорівнює нулю, наприклад, в ті роки, коли

    тепловізійні випробування не проводилися або дефекти не спостерігалися через малу струмового навантаження і т.п. У тому випадку, якщо число відмов n (t, At) = 0, верхнє значення кордону ймовірності відмови може бути розраховане (Рябінін, 1971; 2000):

    Q = 1 - (1 - 8) 1 / w (2)

    Наприклад, протягом одного року не виявлено жодного дефекту на вибірці № 12, що має 324 контакту. Задавши коефіцієнт довіри 8 = 0,90, визначимо значення верхньої довірчої границі: Q = 1- (1-0,90) 1324 = 0,0071. Отже, з гарантією 90% можна стверджувати, що на даному об'єкті ймовірність появи дефектів не перевищує 0,0071. У зв'язку з цим можна сказати, що протягом даного року ймовірність безвідмовної роботи складає не менше R = 0,993.

    На рис. 1 наведені значення ймовірності безвідмовної роботи з урахуванням розрахованих значень довірчих інтервалів з довірчою ймовірністю 0,9. Видно, що викид в 1993 році можна інтерпретувати як випадковий, в цілому, ймовірність безвідмовної роботи для обладнання залишається величиною постійною протягом 1989-2001 років.

    1

    0,99

    Мал. 1. Довірчі інтервали для ймовірності безвідмовної роботи З 0,98

    вибірки № 200 ^

    0,97

    0,96

    1989 1991 1993 1995 1997 1999 2001 Рік

    4. Перевірка гіпотези про частки ознаки двох і більше сукупностей

    У літературі (Рябінін, 1971) наводиться спрощена методика перевірки гіпотези про рівність двох ймовірностей відмови типу Але = = при цьому аналізуються спостережені частоти відмов обладнання: Q * i = wi = nilmi. Статистичні дані представляються у вигляді таблиці пов'язаних ознак (табл. 3); величина Р визначається за наступним виразом:

    Р {п11п} = (т1! Т2! П! /!) I (п1! / 1! П2! / 2! Т!). (3)

    У тому випадку, якщо Р {п11п}<а (рівень значущості), вважається, що елементи вибірки не можуть бути піддані спільного обробітку.

    Таблиця 3

    Рік Кількість елементів Частота відмов, m

    Відмовили справно Всього

    1 (1994 г.) n1 = 1 l1 = 323 mr = 324 n1 / m1 = 0,0031

    2 (2000) П2 = 9 l2 = 315 m2 = 324 n2 / m2 = 0,0277

    Всього: n = n1 + n2 = 10 l = lj + l2 = 638 m = m! + M2 = 648 n / m = 0,01543

    Проведемо аналіз результатів спостережень (табл. 3), отриманих на одній і тій же вибірці № 12. Умовна ймовірність дорівнює: Р {п11п} = (324! 324! 10! 638!) 1 (1! 323! 9! 315! 648 !) = 0,01. оскільки Р < а = 0,05, то дві вибірки, що відносяться до 1994 і 2000 рр., не можна розглядати спільно. Це означає, що виявлене збільшення частоти відмов і зменшення ймовірності безвідмовної роботи на вибірці № 12 пов'язано з погіршенням стану електрообладнання.

    Аналізуючи отримані дані можна зробити висновок, що методика, заснована на порівнянні окремих (по роках) значень ймовірності, не є достатньо інформативною.

    5. Перевірка гіпотези про закон розподілу (критерій Колмогорова)

    Алгоритм застосування критерію Колмогорова при перевірки гіпотези Але про експоненційному розподілі потоку відмов можна описати таким чином (Рябінін, 1971):

    - проводиться аналіз даних, отриманих в результаті обробки всієї сукупності вибірки з

    початкових N значень. Весь період спостережень розбивається на певну кількість т

    *

    інтервалів, наприклад, рівних році, і визначається частота відмов для кожного інтервалу ^;

    - будується статистична функція розподілу відмов &* (?) (Функція ненадійності);

    - для кожного інтервалу, рівного році, будується емпірична функція розподілу напрацювання до появи пошкодження (функція розподілу пуассоновского потоку відмов);

    1 + 1 1 + 1

    - розраховується теоретична функція розподілу напрацювання до появи пошкоджень;

    - розраховується функція розподілу ймовірності безвідмовної роботи;

    - визначається максимальне значення розбіжність Дтах і міра розбіжності Аексп між теоретичним і емпіричним розподілом;

    - знаходиться критичне значення Аа, відповідне обраному рівню а.

    Проведемо аналіз функцій розподілу потоку ушкоджень з урахуванням даних, отриманих в результаті тепловізійного контролю. На рис. 2 наведені функції розподілу пуассоновского потоку ушкоджень (відмов) Д?) Для вибірок № 12, № 16, № 200, а також значення Д /),

    отримані при використанні співвідношень (9-14).

    Проведемо аналіз даних для вибірки № 200. Припустимо, є значення потоку ушкоджень (Оср = 0,00711 рік-1; максимального розбіжності Дексп = 0,0119, заходи розбіжність Аексп = 0,346. Вибираємо рівень значущості, рівним 0,05. Визначаємо критичне значення заходи розбіжність А), 05 = 1,36. Так як Аексп < А), 05, то гіпотеза про експоненційному характері функції розподілу ймовірності приймається при заданому рівні значущості 0,05.

    Отже, для розрахунку параметрів надійності КС обладнання (вибірка № 200) можуть бути використані теоретичні функції пуассоновского потоку відмов і розподілу ймовірності безвідмовної роботи у вигляді: Д?) = 1-ехр (-0,0071 /); Р (/) = ехр (-0,0071 /).

    У табл. 1 наведені середні значення параметра потоку ушкоджень, що характеризують статистичні функції розподілу.

    Слід враховувати, що використання критерію Колмогорова в разі визначення параметрів теоретичної функції з досвіду дає завищену оцінку згоди, а значить, є ризик прийняти нульову гіпотезу про закон розподілу як правдоподібну, в той час як вона суперечить дослідним даним.

    Як приклад наведемо аналіз даних, отриманих при дослідженні вибірки № 12 (рис. 2а). Незважаючи на "очевидне" розбіжність, експериментальна функція розподілу потоку ушкоджень узгоджується з теоретичною функцією (за критерієм Колмогорова), хоча її початкові і кінцеві значення описуються різними теоретичними залежностями.

    Аналіз отриманих даних дозволяє вважати, що значення параметра потоку пошкоджень контактних з'єднань на ряді об'єктів залишається постійним (вибірки № 200, № 202, № 16); на вибірці № 12 величина параметра потоку пошкоджень збільшується.

    Мал. 2. Функції розподілу напрацювання до відмови Р (/) і ДО:

    а) вибірка № 12;

    б) вибірка № 16;

    в) вибірка № 200.

    6. Перевірка гіпотези про закон розподілу (критерій Пірсона)

    На практиці часто використовується критерій Пірсона, в якому в якості запобіжного розбіжності приймається величина XX, яка дорівнює сумі квадратів відхилень частостей (статистичних ймовірностей) / від гіпотетичних рь розрахованих по передбачуваному розподілу, узятих з вагами сг-.

    Розглянемо застосування критерію на прикладі дослідження ряду об'єктів. Перевіряємо нульову гіпотезу, що параметр потоку ушкоджень постійний. Приймемо значення р {рівним усередненим значенням частостей ушкоджень, і використовуємо співвідношення

    Р1 = т / п, (4)

    де п = - сумарна кількість нових дефектів, виявлених на об'єкті за т інтервалів

    спостереження.

    Наприклад, на вибірці № 16 (табл. 4) за 12-річний період випробувань виявлено 44 нових дефекту. Розділимо цей період на т інтервалів, число яких вибирається з урахуванням періодичності статистичного обстеження. Наприклад, якщо обстеження проводилося не щороку, то виберемо т = 6 інтервалів.

    Знайдемо середнє значення частостей ушкоджень за дворічний період р2 = 0,136 (індекс "2" означає дворічний період).

    Таблиця 4. Параметри функції розподілу за критерієм Пірсона (вибірка № 16)

    Рік 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 00 01

    Кількість дефектів 5 4 4 2 0 8 0 11 3 2 3 2

    Розподіл дефектів по інтервалах часу

    I 1 2 3 4 5 6

    Період 90-91 92-93 94-95 96-97 98-99 00-01

    Пг 9 6 8 11 5 5

    р, 0,136 0,136 0,136 0,136 0,136 0,136

    0,20 0,14 0,18 0,25 0,11 0,11

    (П / р г) (/ г ~ р г) 2 1,52 0 0,67 4,17 0,17 0,17

    .^^ експ 6,67

    За експериментальними даними підраховується кількість нових дефектів, виявлених протягом дворічного періоду. Наприклад, з урахуванням даних 1990-1991 рр. експериментальне значення частости ушкоджень / г2 = 0,2045 і величина (п / р) (/ 2 - р) = 1,52. Величина ^ 2експ = 6,67. Так як т = 6, к = 4. По таблиці X знаходимо, що при рівні значущості 0,05 теоретичне значення X = 9,49. Оскільки експериментальне значення менше, ніж теоретичне, то гіпотеза про фіксованому значенні параметра потоку ушкоджень приймається.

    Зауважимо, що отримане значення частости р2 = 0,1364 відноситься до дворічного періоду випробувань. В процесі випробувань протягом одного року визначена величина рк = 0,0682. Наприклад, за один рік теоретично повинно спостерігатися прй = 3 дефекту. Розділивши це значення на загальну кількість контактів на об'єкті (И = 384), отримаємо середнє значення параметра потоку ушкоджень, тобто. &>реор = 0,00781 рік-1, що практично збігається із середнім значенням параметра ушкоджень ®ср = 0,01188 рік-1, зазначеного в табл. 1.

    Знову повернемося до критерію Колмогорова, підрахувавши його для середнього параметра ушкоджень 0,00781 рік-1 з урахуванням експериментально визначених значень Бмах = 0,046, заходи розбіжність Яексп = 0,895. Виберемо рівень значимості, рівний 0,05. Оскільки критичне значення Яо, о5 = 1,36, то можна зробити висновок про те, що гіпотеза про експоненційному характері функції розподілу приймається: = 1 - ехр (-0,0078 /); Ящ = ехр (-0,0078 /).

    Таблиця 5. Значення функції розподілу за критерієм Пірсона (вибірка № 12)

    Рік 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 00 01

    Кількість дефектів 3 0 0 5 1 0 0 2 0 8 9 5

    Розподіл дефектів по інтервалах часу

    / 1 2 3 4 5 6

    Період 90-91 92-93 94-95 96-97 98-99 00-01

    П, 3 5 1 2 8 14

    р, 0,182 0,182 0,182 0,182 0,182 0,182

    /, 0,091 0,151 0,030 0,061 0,242 0,424

    (П / р,) (Г-р,) 2 1,5 0,17 4,17 2,67 0,667 10,67

    .^^ експ 19,83

    Застосуємо ^ критерій в процесі аналізу результатів дослідження вибірки № 12 (табл. 5). Експериментальне значення X одно 19,83. Так як т = 6, к = 4, г = 1, теоретичне значення дорівнює X = 9,49. Оскільки експериментальне значення більше теоретичного, то гіпотеза про фіксованому значенні параметра потоку пошкоджень на об'єкті не приймається.

    Змінимо умову перевіряється гіпотези, вважаючи, що параметр потоку ушкоджень щорічно зростає, при цьому рй (0 = 0,080 + 0,045 • 2А /, де Аi - інтервал тривалістю 1 рік.

    Оскільки експериментальне значення XX одно 9,259, а теоретичне значення дорівнює 9,49, то приймається гіпотеза про лінійний збільшенні параметра потоку пошкоджень на вибірці № 12.

    З урахуванням прийнятого закону зростання рй проведемо аналіз зміни потоку пошкоджень: а #) = пра / 2И = (0,040 + 0,045А /) п ^. Оскільки N = 150, п = 33, маємо: = 0,0088 + 0,0099А /, рік-1.

    Використання критерію Пірсона (на відміну від критерію Колмогорова) дозволяє деталізувати стан контактних з'єднань на вибірці № 12.

    7. Перевірка гіпотези про однорідність вибірок (критерії Смирнова-Колмогорова, Андерсона)

    Обробка статистичних даних і визначення показників експлуатаційної надійності елементів енергетичних систем вимагає перевірки однорідності вибірок з силу того, що дані про пошкодження обладнання відносяться до об'єктів з різними умовами експлуатації.

    Існують різні критерії перевірки однорідності двох вибірок: Смирнова-Колмогорова, Андерсона та інші (Рябінін, 1971; 1974; 2000).

    Перевірка гіпотези про однорідність вибірок на основі критерію Смирнова-Колмогорова проводиться шляхом аналізу двох незалежних вибірок, вироблених з генеральнихсукупностей з невідомими теоретичними розподілами функцій ^ (х) і Б2 (х), наприклад, потоку ушкоджень С0 \ (/) і а>1 (/). Статистика критерію Смирнова-Колмогорова оцінюється величиною А '(Рт; БП), де Бт (х) і Бп (х) - емпіричні функції розподілу, побудовані за двома вибірками обсягів п і т.

    Розглянемо можливість застосування критерію Смирнова-Колмогорова до даних, отриманих в результаті інфрачервоної термографической діагностики.

    Проведемо аналіз даних на прикладі порівняння вибірок № 200 і № 202 (рис. 3). Максимальна величина В (/) = 0,0511. Значення статистики критерію Смирнова-Колмогорова одно 0,135. Використовуючи таблицю значень критерію з урахуванням рівня значущості 0,05, п = 15, т = 14, отримуємо r = 8, к = 15. Критичне значення Акр = г / к = 0,53. оскільки Акр > АжШ, при рівні значущості 0,05 можна розглядати вибірки як належать до однієї генеральної сукупності.

    У той же час (рис. 3) розбіжність функцій розподілу очевидно для даних, отриманих протягом 14 років випробувань на вибірках № 200 і № 202.

    Аналогічний висновок можна зробити при порівнянні вибірок № 200 і № 16, № 16 та № 12.

    0,12 ОД

    Мал. 3. Функції розподілу напрацювання до відмови (вибірка № 200) (1); Б * (/) (№ 202) (2) і їх розбіжність В (1) (3)

    0,08 0,06 0,04 0,02 про

    \

    2

    10 12 14 16

    рік

    Отже, застосування критерію Смирнова-Колмогорова на обраному рівні значущості не забезпечує отримання досить точної оцінки відмінностей між потоками пошкоджень контактних з'єднань.

    Подібна властивість даного критерію зазначалося при аналізі суднових електроенергетичних систем (Рябінін, 1974).

    Застосування критерію Андерсона забезпечує більшу точність оцінки відмінностей вибірок в порівнянні з використанням методу Смирнова-Колмогорова. Для застосування критерію складається варіаційний ряд об'єднаної вибірки, отриманої з п і т вимірювань, на основі якого обчислюється статистика об'єднаної вибірки А, а також її уточнене значення.

    У табл. 6 представлені дані випробувань контактних з'єднань вибірок № 16, № 200, № 202.

    З урахуванням вибірок даних, отриманих в ході термографической діагностики вибірок № 16 і № 202, значення А = 1,70, в той час як при рівні значущості, рівному 0,01, критичне значення статистики А (а) = 0,744. Оскільки значення А > А (а), то гіпотеза про однорідність вибірок не береться: спостережуване відмінність даних тепловізійного контролю на № 16 і № 202 не є випадковим і пов'язане з особливостями експлуатації об'єктів.

    З урахуванням вибірок даних, отриманих в ході тепловізійної діагностики вибірок № 200 і № 202, визначається уточнене значення А = 1,69, в той час як при рівні значущості, рівному 0,01,

    критичне значення Л0>01 = 0,744. Оскільки значення А > А (а), то гіпотеза про однорідність вибірок відкидається.

    Таким чином, спостерігається відмінність між результатами тепловізійного контролю контактних з'єднань на обладнанні № 16, № 202, № 200 не є випадковим (на рівні значущості 1-2%).

    8. Визначення величини гамма-процентного ресурсу контактних з'єднань

    У ряді галузей, в тому числі на флоті, розроблена система реєстрації та статистичної обробки пошкоджень обладнання та його елементів. ГОСТ 10434-82 описує критерії граничних станів (теплові режими в граничному стані), а також особливо виділяє вимоги для оцінки надійності елементів конструкцій, встановлюючи гамма-процентний ресурс, нижнє значення величини якого має забезпечити роботу електротехнічних пристроїв відповідно до вимог.

    Розглянемо методику визначення гамма-відсоткового ресурсу КС на основі даних тепловізійної діагностики (Власов, 2005; 2006).

    На підставі випробувань визначається аналітичний вид залежностей Я (/) і Q (/) із заданою вірогідністю у. Гамма-процентну наробіток до відмови визначають з рівняння:

    Я ((у) = 7/100. (5)

    Середнє значення Яср, визначене з урахуванням дефектів контактних з'єднань обладнання, лежить в діапазоні 0,990 ± 0,005, що відповідає значенню &>ср ~ 0,01 рік-1. Середнє значення ймовірності безвідмовної роботи з урахуванням дефектів другої групи аварійності: Яср = 0,995 (&) Ср ~ 0,005 рік-1). При аналізі дефектів контактних з'єднань третьої групи аварійності, які підлягають негайному ремонту, визначено значення Яср ~ 0,999 (&) Ф ~ 0,001 рік-1).

    Таблиця 6. Перевірка гіпотези про однорідність вибірок за критерієм Андерсона

    Об'єкти (вибірки)

    № 16 і № 202 № 200 та № 202

    Г, Уг х / Г г - г (г - г) 2 -. . (? 1 -,) 2 Уг X, г г - г (Г - г) 2 -. / '(? 1 - /) 2

    1 0,00087 0 0 0,009 0 0

    2 0,0026 0 0 0,003 0 0

    3 0,0047 0 0 0,004 2 4

    4 0,013 3 9 0,005 1 1

    5 0,013 1 1 0,008 3 9

    6 0,018 1 1 0,013 2 4

    7 0,024 1 1 0,015 4 16

    8 0,025 6 36 0,018 3 9

    9 0,029 0 3 9 0,024 3 9

    10 0,032 0 3 9 0,028 6 36

    11 0,034 0 3 9 0,029 5 25

    12 0,0,5 0 3 9 0,032 5 25

    13 0,036 0 3 9 0,034 5 25

    14 0,038 0 3 9 0,035 5 25

    15 0,040 0 3 9 0,036 5 25

    16 0,050 13 169 0,040 5 25

    17 0,060 13 169 0,044 13 169

    18 0,076 13 169 0,054 13 169

    19 0,089 13 169 0,057 13 169

    20 0,100 13 169 0,063 13 169

    21 0,113 13 169 0,072 13 169

    22 0,121 13 169 0,077 13 169

    23 0,125 13 169 0,081 13 169

    24 0,133 13 169 0,084 13 169

    25 0,088 13 169

    т 2 X (г - г) 2 г = 1 1566 66 п 2 X -1) 2 1586 173

    Використовуємо результати, отримані в процесі аналізу експериментальних даних термографической діагностики спостережуваних дефектів вибірки № 16 (рис. 2б).

    На рис. 4 представлені графіки експериментальних функцій ймовірності безвідмовної роботи при значеннях потоку пошкоджень контактних з'єднань, рівних 0,012 рік- (криві 1; всі контакти) і 0,0015 рік-1 (криві 2; аварійні контакти). Наведені дані свідчать про те, що: протягом 60 років гамма-відсоткова напрацювання для всіх контактів дорівнює 50%; 2 місяців - 99,8%; 4 місяців - 99,6% (рис. 4а); року - 98,8% (рис. 4б, крива 1).

    Таким чином, з урахуванням отриманих даних можна з відповідною точністю розрахувати, скільки нових дефектів утворюється через заданий період часу (наприклад, між регулярними телевізійними випробуваннями), і, задавши певне значення ймовірності, визначити науково-обгрунтовані терміни діагностики (Власов, 2005; 2006).

    Аналіз результатів термографической діагностики (рис. 4а, б, криві 2) дозволяє також оцінити ймовірність появи критичних (аварійних) дефектів, що обумовлюють появу критичного стану.

    Припустимо, на об'єкті налічується 10000 контактних з'єднань. При (Оср = 0,0015 рік-1 через рік можуть утворитися 15 дефектів, які необхідно усунути при негайному відключенні обладнання. Для обладнання, що нараховує, наприклад, 400 контактних з'єднань, протягом трьох років може утворитися не більше двох аварійних контактів.

    1

    Мал. 4. Залежності P (t) ° '8 з урахуванням всіх (1) і q 0,6

    аварійних (2) дефектів ^ о 4 контактних з'єднань

    0,2 0

    0 20 40 60 80 0 5 10

    Термін експлуатації, рік СР0К експлуатації, міс

    9. Висновок

    В результаті аналізу результатів статистичної обробки даних, отриманих в процесі тепловізійного контролю контактних з'єднань різних об'єктів, можна зробити висновки:

    - термографическая діагностика є ефективним методом для визначення показників експлуатаційної надійності;

    - нерегулярне проведення тепловізійних випробувань викликає певні складнощі для оцінки параметра потоку відмов або ймовірності безвідмовної роботи;

    - отримані дані вимагають ретельної обробки для порівняння даних по надійності, що відносяться до різних років або об'єктам;

    - на підставі результатів статистичної обробки, можна отримати параметри експлуатаційної надійності електроенергетичного обладнання, виявити їх особливості, тенденції розвитку та причини відмінності.

    література

    Агафонов Н.А. Електроенергетична система криголама "Ленін". Суднобудування, № 8, 1961. Власов А.Б. Моделі і методи термографической діагностики об'єктів енергетики. М., Колос, 280 с., 2006.

    Власов А.Б. Тепловізіонная діагностика об'єктів електро- і теплоенергетики (діагностичні

    моделі). Мурманськ, МГТУ, 265 с., 2005. Рябінін І.А. Надійність і безпека структурно-складних систем. СПб., Політехніка, 248 с., 2000. Рябінін І.А. Основи теорії і розрахунку надійності суднових електроенергетичних систем. Л.,

    Суднобудування, 362 с., 1971. Рябінін І.А., Кірєєв Ю.Н. Надійність суднових електроенергетичних систем і суднового електрообладнання. Л., Суднобудування, 264 с., 1974.


    Завантажити оригінал статті:

    Завантажити