Информация о надежности эксплуатируемой техники необходима для решения целого ряда задач, связанных главным образом с рациональной технической эксплуатацией и повышением качества технического обслуживания и ремонта машин [1]. Применительно к надежности сельскохозяйственной техники задача по определению количественных показателей сводится в основном к определению вероятности безотказной работы P(t) и срока службы машины (ресурса) [2]. Так как указанные характеристики однозначно связаны с ресурсом и между собой, то достаточно знать одну из них, а остальные, если это необходимо, могут быть вычислены (например, интенсивность и средняя частота отказов).
На сегодняшний день становятся актуальными разработки по совершенствованию стратегии сбора и обработки информации о надежности сельскохозяйственной техники (получении функции распределения ресурса группы одноименных деталей/машин) с применением современного программного обеспечения и моделирование процесса эксплуатации деталей с помощью современных вычислительных машин и программных комплексов (платформы Windchill Quality Solutions, Risk Spectrum, ПК АСОНИКА-К или аналогов). Однако эти программные комплексы применительно к расчетам надежности сельскохозяйственной техники малопригодны, т. к. создавались под решение других задач, имеют сложный интерфейс, высокую стоимость, отсутствие должного руководства по эксплуатации на русском языке.
Как известно, наиболее достоверные данные о надежности техники можно получить статистической обработкой массовой информации с мест эксплуатации, когда для определения основных показателей надежности (безотказности и долговечности) проводят испытания до отказа всех элементов машины (деталей, узлов, агрегатов) испытуемой партии. Однако проведение таких испытаний требует значительных затрат, что экономически нецелесообразно [3]. Наблюдения при разовом обследовании сельскохозяйственных машин не позволяют получить достоверную информацию о надежности группы одноименных деталей эксплуатируемой техники, однако являются своего рода показательными и значимыми.
Наиболее достоверным и менее затратным является способ получения информации о надежности при наблюдении в рядовой эксплуатации, когда наблюдения в силу рассеивания наработок до отказов машин должны быть значительной продолжительности, при этом техника используется по назначению, совершая полезную работу [4].
Сбор статистических данных по надежности из эксплуатации также может осуществляться посредством:
• анализа дефектных ведомостей и журналов учета запасных частей ремонтного фонда предприятий эксплуатирующих технику;
• мониторинга ресурсных параметров технического состояния в рядовой эксплуатации на определенных режимах работы машины, реализующегося при известных предельных и допускаемых отклонениях контролируемых ресурсных параметров, характеризующих износ деталей и соединений.
Проанализировав существующие способы сбора информации о надежности в эксплуатации, целесообразно проводить сбор данных, используя информацию об изменении ее текущего технического состояния, посредством мониторинга ресурсных параметров, с применением цифровых технологий по расчету показателей надежности системы и ее элементов применительно к сельскохозяйственной техники. Также является актуальной разработка программного обеспечения, предполагающего учитывать текущие условия реальной эксплуатации индивидуальной машины и позволит собирать информацию о надежности, алгоритм которого представлена на рисунке 1.
Разрабатываемый алгоритм предполагает определение количества отказов отдельной машины и расчета локальных показателей ресурса деталей или узлов, а также сбор статистических данных отказов групп одноименных деталей/машин в эксплуатационных условиях, в составе системы мониторинга технического состояния сельскохозяйственной техники (рис. 2).
Техническим заданием на сбор информации устанавливается перечень контролируемых параметров и необходимого оборудования, измерять которые следует в ходе мониторинга. В перечень должны включаться параметры, отклонения значений которых в зависимости от исчерпания ресурса элементов машины и их составных частей, а также режимов работы машины (тягового усилия, массового расхода топлива, скорости, буксования движителей и пр.) за пределы установленных допускаемых значений будет характеризовать неисправность, а предельным значением будет характеризовать отказ [5].
Данные об отказах определяют количественные характеристики надежности машины, которые рассчитываются из анализа статистических данных о первоначальных (номинальных) и конечных (предельных) значениях параметров, а повышение надежности происходит за счет своевременного технического сервиса эксплуатируемой машины при достижении контролируемого параметра выбраковочного (допускаемого) значения [6]. Полученные данные и расчетные зависимости обрабатываются в программном обеспечении с последующим расчетом вероятности отказа и количестве оставшейся наработки машины.
Таким образом, количественное значение показателей безотказности и долговечности системы (машины, механизма) может определяться на основе анализа отказов деталей/элементов машины в эксплуатационных условиях и обрабатываться помощью современных вычислительных машин и программных комплексов (например, платформы Windchill Quality Solutions или аналогов) (рис. 3).
При организации автоматизированного учета полного цикла движения сельскохозяйственной техники от поступления до списания становится возможным собирать статистические данные отказов групп одноименных деталей/машин в условиях эксплуатации, что позволит определить их функцию распределения ресурса и рассчитать такие показатели, как: вероятность безотказной работы P(t) в допустимых пределах в течение времени t, средний прогнозируемый ресурс деталей Тср, а также частоту отказов n. Полученные данные можно использовать для планирования эффективного воздействия на процессы управления техническим состоянием сельскохозяйственных машин и расчета норм расхода запасных частей. Такой подход позволит сократить расходы на эксплуатацию и повысить уровень надежности техники.