WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!


 

На правах рукописи

КРАСНЯНСКИЙ Михаил Николаевич

МЕТОДОЛОГИЯ  ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И ОБЕСПЕЧЕНИЯ

НАДЕЖНОСТИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ПРОЦЕССОВ И

АППАРАТОВ  МНОГОАССОРТИМЕНТНЫХ

ХИМИЧЕСКИХ ПРОИЗВОДСТВ

05.17.08 – Процессы и аппараты химических технологий

05.13.01 – Системный анализ, управление и обработка информации

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени

доктора технических наук

Тамбов  2010


Работа выполнена в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Тамбовский государственный технический университет» на кафедре «Автоматизированное проектирование технологического оборудования»

Научный консультант Заслуженный деятель науки РФ,

        доктор технических наук, профессор

        Малыгин Евгений Николаевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

  Каталымов Анатолий Васильевич

 

  доктор технических наук, профессор

  Савицкая Татьяна Вадимовна

  доктор технических наук, профессор

  Беляев Павел Серафимович

Ведущая организация: Московская государственная академия

  тонкой химической технологии

  им. М.В. Ломоносова (МИТХТ), г. Москва

Защита диссертации состоится 10 декабря 2010 г. в 15 часов 00 минут на заседании диссертационного совета по присуждению ученой степени доктора технических наук Д 212.260.02 в Тамбовском государственном техническом университете по адресу: г. Тамбов, ул. Ленинградская, 1, ауд. 60.

Электронная почта kvidep@cen.tstu.ru; факс 8 (4752) 632024.

Отзыв на автореферат в двух экземплярах, заверенных гербовой печатью, просим направлять по адресу: 392000, г. Тамбов, ул. Советская, 106, ТГТУ, ученому секретарю диссертационного совета  Д 212.260.02.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета.

Автореферат разослан _____________________ г.

Ученый секретарь

диссертационного совета  В.М. Нечаев 

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ



Актуальность работы.  Современный уровень развития технологий формирует высокие требования к надежности функционирования промышленных производств. Каждая непредвиденная остановка выпуска продукции по причине выхода из строя единицы технологического оборудования (ТО) приводит к значительным материальным потерям вследствие недовыпуска продукции, нарушения ритмичности производства, потери дорогостоящего сырья, необходимости проведения ремонтных работ.  При этом доля «человеческого фактора» как первопричины аварийной ситуации возросла с 20% в 60-х годах ХХ века до 80% в настоящее время. Специфика многоассортиментных химических производств (МХП), использующих в производстве пожаро- и взрывоопасные, токсичные, высококоррозионные вещества, делает особенно актуальным предотвращение возникновения внештатных ситуаций, развитие которых может привести к серьезным авариям, экологическим катастрофам и человеческим жертвам.

Добиться безаварийной ритмичной работы химико-технологических производств возможно лишь в результате реализации системного подхода к обеспечению надежности функционирования процессов и аппаратов (ПиА) многоассортиментных химических производств на всех этапах жизненного цикла. Использование единого информационного пространства, удовлетворяющего требованиям CALS-технологий, призвано повысить эффективность и надежность работы всех служб, задействованных на различных этапах жизненного цикла технической системы (ТС). Постановка задач оптимального проектирования, планирования и обслуживания МХП; разработка математических моделей функционирования проектируемых объектов и производственных процессов; обоснование подходов к решению поставленных задач дает возможность описать всю технологию создания и эксплуатации технических систем в течение их жизненного цикла.

Методологические основы проектирования многоассортиментных производств, математические формулировки задач календарного планирования выпуска продукции, принципы технической диагностики и организации обслуживания технологического оборудования,  методы и алгоритмы решения задач рассматривались в научных публикациях В.В. Кафарова, Л.С. Гордеева, В.В. Макарова, А.Ф. Егорова, С.И. Дворецкого, И.Е. Гроссмана, Г.В. Реклейтиса и других ученых. Основные направления и методики подготовки и обеспечения надежности работы обслуживающего персонала эргатических систем сформулированы  в работах В.П.Зинченко, П.Я. Шлаен, Е.С. Полат, Т.Б. Чистяковой, И.Т. Фролова, Ж. Кристенсен, Д. Мейстер, П. Фоули. Значительный вклад в разработку теории и методов оптимального проектирования и управления многоассортиментными химическими производствами внесли сотрудники научной школы "Теория и методы автоматизированного проектирования производств химического и машиностроительного профиля", созданной в Тамбовском государственном техническом университете (ГОУ ВПО ТГТУ) под руководством Е.Н. Малыгина.

Анализ отечественных и зарубежных публикаций по проблеме прогнозирования и обеспечения надежности функционирования ПиА МХП приводит к выводу, что предложенные до настоящего времени подходы к ее решению ориентированы на отдельные фрагменты жизненного цикла МХП, не учитывают взаимного влияния задач этапов проектирования и эксплуатации, игнорируют проблему комплексной подготовки и повышения квалификации обслуживающего персонала и  не позволяют достаточно корректно прогнозировать и обеспечивать показатели надежности функционирования рассматриваемых производств. Поэтому разработка методологии прогнозирования и обеспечения надежности функционирования ПиА МХП, которая, с одной стороны, учитывала бы технологию создания и функционирования технических систем, обеспечивала бы совместимость отдельных этапов жизненного цикла, а с другой – позволяла снизить влияние человеческого фактора на надежность функционирования ПиА, является, несомненно, актуальной.

Работа выполнялась в соответствии с координационным планом Межвузовской НТП «Теоретические основы химической технологии» на период 1995-2000 г.г.; планами НИР Тамбовского государственного технического университета в 1994-2005 г.г., в том числе № 18/97 «Разработка и внедрение математического и программного обеспечения подсистемы АСУП «Технологическое и организационное обеспечение выпуска продукции Производства дисперсных красителей» (1997-2002 г.г.); программами Министерства образования и науки РФ «Научное, научно-методическое, материально-техническое и информационное обеспечение системы образования»(2000 г.), «Научное, научно-методическое, материально-техническое и информационное обеспечение системы образования» (2001-02 г.г.), «Создание системы открытого образования» (2003 г.), «Развитие информационных ресурсов и технологий. Индустрия образования» (2004 г.), «Развитие научного потенциала высшей школы (2009-2010 годы)»; грантом РФФИ № 06-08-96352-р_центр_а «Разработка теории и методов интеллектуального автоматизированного проектирования производств химического и машиностроительного профиля (разработка новых и перепрофилирование действующих производств)» (2006-07 г.г.).

Объектом исследования в работе являются методы прогнозирования и обеспечения надежности функционирования ПиА на этапах проектирования и эксплуатации МХП. 

Предметом исследования являются свойства и особенности функционирования ТО МХП, влияющие на организацию выпуска продуктов и надежность функционирования ПиА; математические модели функционирования и диагностирования ПиА МХП; отказы ТО; влияние деятельности человека-оператора на надежность и эффективность функционирования ПиА.

Целью работы является разработка методологии прогнозирования и обеспечения надежности функционирования ПиА МХП с учетом влияния человеческого фактора. Для достижения цели необходимо: 

- исследовать системные связи и закономерности процессов проектирования и эксплуатации МХП, методы повышения надежности функционирования оборудования, методики подготовки специалистов инженерного профиля для промышленных предприятий;

- разработать методику формирования информационно-аналитического регламента МХП, как информационной основы для решения задач обеспечения надежности функционирования ПиА на этапе эксплуатации, а также  при последующей реконструкции;

- изучить свойства и особенности функционирования ПиА МХП, разработать математическую постановку задачи проектирования МХП на множестве состояний функционирования,  математические модели функционирования и отказов МХП, алгоритм решения задачи;

- разработать математическую постановку задачи технической диагностики состояния технологического оборудования и комплекс математических моделей диагностирования состояния ТО;

- разработать математическую постановку задачи выбора оптимальной стратегии ремонта ТО в условиях неопределенности, математические модели определения возможных сроков проведения ремонтов оборудования и выбора стратегии ремонта в условиях неопределенности, алгоритм поиска оптимального типа планируемого ремонта и сроков его проведения;

- разработать математическую постановку задачи оптимального календарного планирования работы совокупности ТС цеха с учетом проведения планово-предупредительных ремонтов (ППР) оборудования в условиях ограниченности количества ремонтного персонала, математические модели выпуска продукции и автоматизированного построения графика ППР ТО, алгоритм поиска оптимального расписания выпуска продукции и ремонта оборудования в масштабах цеха;

- разработать структуру автоматизированной информационной системы (АИС) непрерывной подготовки специалистов инженерного профиля, которая обеспечит взаимодействие образовательных и промышленных ресурсов как при обучении студентов, так и повышении квалификации обслуживающего персонала предприятий;

- разработать методики удаленного многопользовательского компьютерного доступа к лабораторному и промышленному оборудованию по каналам Интернет;

- разработать постановку задачи проектирования тренажерного комплекса для обучения персонала МХП, математическую модель деятельности оператора ТС;

- разработать модели обучения и тренинга персонала МХП, а также разработки автоматизированных лабораторных практикумов (АЛП) удаленного доступа;

- разработать автоматизированную систему поддержки принятия решений при проектировании и эксплуатации МХП, тренинга персонала МХП, непрерывной подготовки специалистов инженерного профиля.

Научная новизна.

1. Разработана новая методология прогнозирования и обеспечения надежности функционирования ПиА МХП, основанная на формировании информационно-аналитического регламента МХП как единой информационной основы, объединяющей исходную информацию для поддержки принятия решений и оптимизации функционирования ПиА на этапе эксплуатации, а также при последующей реконструкции. Разработанная методология впервые объединяет решение задач основных этапов жизненного цикла МХП с учетом надежности функционирования ПиА и влияния человеческого фактора.

2. Поставлена и решена задача проектирования МХП на множестве состояний функционирования с учетом надежности функционирования ПиА. Разработаны математические модели функционирования и отказов МХП, позволяющие осуществлять прогноз изменения состояний функционирования системы во времени. Критерий оптимальности решения задачи проектирования МХП включает параметр суммарной нормированной эффективности функционирования системы. Разработан алгоритм решения задачи проектирования МХП на множестве состояний функционирования, позволяющий осуществлять поиск не только удовлетворительного, но и оптимального с точки зрения надежности функционирования ПиА варианта аппаратурного оформления МХП.

3. Разработана постановка задачи технической диагностики состояния технологического оборудования, в результате решения которой определяется множество потенциальных состояний диагностируемого объекта, с оценкой вероятностей и времени возникновения отказа. Разработанные математические модели диагностирования состояния ТО для локализации механических отказов учитывают особенности функционирования ПиА МХП и позволяют построить решающие правила для задачи технической диагностики.

4. Впервые поставлена и решена задача выбора оптимальной стратегии ремонта ТО в условиях неопределенности. Разработаны математические модели определения возможных сроков проведения ремонтов оборудования и выбора стратегии ремонта в условиях неопределенности, позволяющие учитывать возможную неточность локализации дефекта и неопределенность времени возникновения отказа оборудования. Разработан алгоритм поиска оптимального типа планируемого ремонта и сроков его проведения, учитывающий целесообразность проведения дополнительного визуального осмотра ремонтируемого узла.

5. Поставлена и решена задача оптимального календарного планирования работы совокупности ТС цеха с учетом проведения ППР оборудования в условиях ограниченности количества ремонтного персонала. Разработаны математические модели выпуска продукции и автоматизированного построения графика планово-предупредительных ремонтов ТО, позволяющие рассчитывать продолжительности состояний функционирования системы в условиях ограниченности количества ремонтного персонала цеха. Критерий оптимальности решения задачи оптимального календарного планирования работы совокупности ТС цеха учитывает затраты на проведение ремонтных работ и штрафные санкции за недовыпуск продукции. Разработан алгоритм поиска оптимального расписания выпуска продукции и ремонта оборудования в масштабах цеха в условиях ограниченности количества ремонтного персонала, основанный на эволюционном методе.

6. Разработана структура АИС непрерывной подготовки специалистов инженерного профиля, позволяющая объединить ресурсы образовательных учреждений и промышленных предприятий для формирования у обучаемых требуемого на производстве множества компетенций, а также обеспечить соответствие работников предприятий современному уровню развития науки и технологий. Впервые разработаны методики удаленного многопользовательского компьютерного доступа к лабораторному и промышленному оборудованию, позволяющие осуществлять его дистанционное использование в учебном процессе и научных исследованиях по каналам Интернет.

7. Осуществлена постановка задачи проектирования тренажерного комплекса для обучения персонала МХП. Разработана математическая модель деятельности оператора ТС, определяющая сценарий тренинга и систему продукций для построения АИС тренинга персонала МХП. Разработана и реализована структура АИС тренинга персонала МХП, впервые позволяющая учитывать особенности функционирования ПиА МХП и обеспечивать требуемый уровень подготовки с целью снижения негативного влияния человеческого фактора на надежность функционирования производства.

Методика исследования основана на использовании методов системного анализа, математического моделирования и оптимизации, теории надежности, теории графов, теории множеств, математического аппарата теории вероятностей, математической статистики и теории вычислительных систем.

Практические результаты работы. На основе предложенной методологии разработаны:

- автоматизированная система проектирования и эксплуатации МХП, позволяющая осуществлять формирование информационно-аналитического регламента МХП, прогнозирование надежности функционирования ПиА МХП, техническую диагностику состояния оборудования, построение календарного плана выпуска продукции и графика ППР оборудования, автоматизированное формирование ведомости дефектов на проведение ремонтных работ. Система успешно внедрена на ОАО «Пигмент» в рамках договора № 18/97 «Разработка и внедрение математического и программного обеспечения подсистемы АСУП «Технологическое и организационное обеспечение выпуска продукции Производства дисперсных красителей» (1997-2002 г.г.)

- АИС непрерывной подготовки специалистов инженерного профиля на примере специализации «Гибкие автоматизированные системы в технологии машин и аппаратов химических производств». Разработанные технологии удаленного доступа к лабораторному и промышленному оборудованию позволили создать комплекс АЛП удаленного доступа и дистанционные базы практической подготовки на базе ОАО «Пигмент» и ЗАО «Завод Тамбовполимермаш», используемые при подготовке студентов и повышении квалификации персонала предприятий.

- АИС тренинга персонала МХП, позволяющая осуществлять обучение и тренинг операторов ТС производства ряда красителей и полупродуктов в штатных и аварийных ситуациях при индивидуальном и групповом режимах управления системой. Разработанные технологии позволяют использовать АИС не только в локальном режиме, но и в дистанционном по каналам Интернет. Отдельные фрагменты созданной АИС для ряда производств ОАО «Пигмент» представлены на сайте www.170514.tstu.ru.

Разработанные автоматизированные системы используются в учебном процессе ТГТУ при подготовке дипломированных специалистов по направлению 240800 "Энерго- и ресурсосберегающие процессы в химической технологии, нефтехимии и биотехнологии", бакалавров и магистров по направлению 150400 "Технологические машины и оборудование".

Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на – Всероссийских конференциях: «Математические методы в химии» (Тула, 1993), «Динамика процессов и аппаратов химической технологии» (Ярославль, 1994), «Перспективные информационные технологии» (Тамбов, 1995), «Компьютерные технологии в науке, проектировании и производстве» (Нижний Новгород, 1999), «Современная образовательная среда» (Москва, 2001-03), «Телематика» (Санкт-Петербург, 2001, 2007-09), Образовательная среда сегодня и завтра (Москва, 2004); Новое поколение систем жизнеобеспечения и защиты человека в чрезвычайных ситуациях техногенного и природного характера (Тамбов, 2006); – на  Международных конференциях: «Методы кибернетики химико-технологических процессов» (Москва, 1994), «Математические методы в химии и химической технологии» (Тула, 1996), «Прогрессивные технологии и оборудование в пищевой промышленности» (Воронеж, 1997), «Применение новых технологий в образовании» (Троицк, 1999), «Динамика систем, механизмов и машин» (Омск, 1999), «Методы и средства управления технологическими процессами» (Саранск, 1999), «Новые информационные технологии в университетском образовании» (Новосибирск, 2000), «Информационные технологии и телекоммуникации в образовании» (Москва, 2000), «Математические методы в технике и технологии» (Санкт-Петербург, 2000), «Идентификация систем и задачи управления» (Москва, 2000), «Новые информационные технологии и системы» (Пенза, 2000), «Методы и алгоритмы прикладной математики в технике, медицине и экономике» (Новочеркасск, 2001), «Компьютерные науки и информационные технологии» (Саратов, 2002), «Информационная среда ВУЗа» (Иваново, 2003), «Информационные технологии в образовании» (Москва, 2003), «Образовательные, научные и инженерные приложения в среде LabVIEW и технологии National Instruments» (Москва, 2003, 2005), «Математические методы в химии и технологиях» (Владимир, 1998; Великий Новгород, 1999; Смоленск, 2001; Тамбов, 2002; Ростов-на-Дону, 2003; Воронеж, 2006; Саратов, 2008)

Публикации. По материалам исследований опубликовано 75 печатных работ, в том числе монография, статьи в реферируемых журналах и сборниках, доклады на конференциях различного уровня, учебные пособия и учебно-методические издания, получены свидетельства об официальной регистрации программ для ЭВМ. Все основные научные результаты получены автором. Вклад автора в результаты работ, опубликованных в соавторстве, состоит в постановке задач, разработке теоретических положений, а также  в непосредственном участии во всех этапах прикладных исследований.

Структура и объем работы. Диссертация включает введение, пять  глав, основные выводы и результаты, список литературы (365 наименований) и приложения. Работа изложена на 362 страницах основного текста, содержит 83 рисунка и 7 таблиц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертации, сформулированы цели и задачи работы, показана научная новизна и практическая ценность результатов, приведена структура диссертации и перечень вопросов, рассматриваемых в главах и приложениях.

В первой главе «Состояние вопроса прогнозирования и обеспечения надежности функционирования процессов и аппаратов» рассмотрены структура жизненного цикла МХП, методы прогнозирования надежности функционирования ПиА на стадии проектирования, вопросы технической диагностики состояния и организации оптимального технического обслуживания ТО, а также направления снижения влияния человеческого фактора на надежность функционирования ПиА.

При определении методов, подходов и направлений прогнозирования и обеспечения надежности функционирования ПиА в работе проведен анализ структуры жизненного цикла МХП, который включает этапы проектирования, монтажа и эксплуатации с последующей реконструкцией или утилизацией системы. Рассматриваемый класс ТС относится к эргатическим системам, а, следовательно, необходим учет влияния человеческого фактора на функционирование МХП. Надежность функционирования ПиА МХП прогнозируется и закладывается на этапе проектирования при выборе аппаратурного оформления ТС и обеспечивается в процессе монтажа и последующей продолжительной эксплуатации системы. В работе рассматриваются два ключевых, с точки зрения надежности функционирования ПиА, этапа – проектирование и эксплуатация. При этом предполагается, что монтаж осуществляется в соответствии с требованиями проектно-конструкторской документации и нормативами на проведение работ.

В ходе решения задач проектирования МХП исходная информация D, сосредоточенная в техническом задании в виде ассортимента и плановых объемов производства; технологических регламентов выпуска продуктов; парка технологического оборудования предприятия и оборудования, планируемого к приобретению; показателей надежности функционирования оборудования (интенсивности отказов и восстановления, диагностируемые параметры и др.) преобразуется в информационно-аналитический регламент R действующего МХП. Понятие информационно-аналитического регламента (ИАР) вводится  для централизованного описания информации о создаваемой технической системе для использования при решении задач последующих этапов ее жизненного цикла. ИАР представляет собой информационный комплекс, содержащий модули описания следующих характеристик МХП: общая информация о системе; информация о каждом продукте; информация о каждой аппаратурной стадии; информация о каждом аппарате системы; информация о маршрутах выпуска продукции «продукт-аппарат»; модели деятельности оператора в штатных и аварийных ситуациях.

При эксплуатации МХП для каждого планируемого периода дополнительно поступают данные об ассортименте и объемах выпуска продукции. В ходе решения задач этапа эксплуатации МХП формируется календарный план выпуска продукции и график ППР ТО. При этом необходимо учитывать наличие возмущений, вызванных внешней средой и аварийными выходами из строя технологического оборудования, что приводит к многократному решению задач в течение планируемого периода. Кроме того, необходимо учитывать влияние человеческого фактора HF на надежность работы системы. Поэтому важнейшим направлением повышения надежности функционирования ПиА МХП является непрерывная подготовка специалистов, как во время базового обучения, так и при последующем повышении квалификации. Наличие в ИАР информации о надежности оборудования, ремонтных и диагностических  характеристиках, моделей деятельности оператора в различных условиях и другие позволяют успешно ставить и решать задачи, возникающие на этапе эксплуатации МХП. На основании представленной структуры жизненного цикла МХП была предложена следующая общая стратегия прогнозирования и обеспечения надежности функционирования (рисунок 1).  В соответствии с принятой стратегией прогнозирования и обеспечения требуемого уровня надежности функционирования ПиА МХП был проведен анализ отечественных и зарубежных научных публикаций, который позволил сформулировать следующие направления исследований:

1. Рассматриваемый класс МХП (органических красителей, промежуточных продуктов, стабилизаторов и антипиренов, ускорителей вулканизации,  лакокрасочных материалов,  химических реактивов, синтетических лекарственных средств и т.п.) обладает особенностями, которые необходимо учитывать при проектировании и эксплуатации.

2. Решение задачи проектирования МХП заключается в определении оптимальной технологической и организационной  структуры ТС и ее аппаратурного оформления, которые позволят организовать выпуск продукции в заданном объеме и ассортименте за отведенное время. Представленные в обзоре постановки задач проектирования МХП не учитывают надежность работы ТС при выборе оптимальных вариантов аппаратурного оформления. Решение задач данного этапа позволит формировать ИАР МХП, необходимого для решения задач эксплуатации, управления и обслуживания ТС.





3. Получение необходимой информации о ходе технологического процесса и своевременное распознавание состояния функционирования МХП может быть осуществлено только  в результате решения задачи технической  диагностики отказов оборудования в процессе его эксплуатации. Это в совокупности с проведением планового технического обслуживания позволит проводить мероприятия предупредительного характера и осуществлять непосредственный контроль за текущим состоянием оборудования, оперативно реагируя на смену состояний его функционирования.

4. Решение одной из важнейших задач этапа эксплуатации МХП – оптимального календарного планирования выпуска продукции заданного объема и ассортимента на совокупности ТС в установленные плановыми заданиями сроки, относится к классу экстремальных комбинаторных задач теории расписаний. Решение данной задачи в общем виде отсутствует. В литературе приводятся решения для простейших случаев, которые имеют в основном теоретическое значение и неприменимы для реальных МХП.

5. Существенное влияние на выпуск продукции оказывает надежность работы оборудования, обеспечиваемая на этапе эксплуатации прежде всего за счет проведения своевременного технического обслуживания, а также оперативного и качественного проведения ремонтных работ.

Решение задачи оптимального календарного планирования работы МХП  невозможно без учета сроков проведения планово-предупредительных ремонтов, а также возможности непредвиденного выхода из строя оборудования с учетом неопределенности локализации отказа и степени его развития.

6. Рассматриваемые МХП относятся к классу эргатических ТС, надежность и эффективность функционирования которых во многом обеспечивается качеством выполнения человеком-оператором своих функций. Моделирование деятельности человека-оператора, анализ его взаимодействия с ТС, выявление возможных ошибок,  позволяет еще на этапе проектирования технической системы учесть влияние человеческого фактора на надежность ее работы. Разработка подходов, технологий и методик повышения надежности работы человека-оператора за счет создания на этапе проектирования МХП автоматизированных информационных систем обучения и тренинга персонала является актуальным и востребованным для предприятий химического и машиностроительного профиля.

7. Современные высокотехнологичные МХП предъявляют высокие  требования как к базовой подготовке специалистов инженерного профиля, так и постоянному повышению их квалификации в процессе трудовой деятельности на предприятиях. Разработка необходимых методик и технологий создания автоматизированных лабораторных практикумов, дистанционных производственных баз практики, компьютерных тренажеров, мультимедийных средств обучения является важнейшим направлением повышения надежности функционирования ПиА МХП за счет снижения негативного влияния человеческого фактора.

Вторая глава «Прогнозирование надежности функционирования процессов и аппаратов многоассортиментных химических производств на стадии проектирования» содержит математическую формулировку задачи проектирования МХП на множестве состояний функционирования ПиА, которая позволяет проводить выбор аппаратурного оформления системы, не только удовлетворяя ограничению на вероятность безотказной работы системы, но и осуществлять поиск оптимального решения с учетом показателя эффективности функционирования производства в случае возможных неисправностей технологического оборудования. Также приведен алгоритм решения задачи проектирования МХП, опирающийся на автоматизированную систему поддержки прогнозирования надежности функционирования ПиА МХП.

Представим МХП () как совокупность упорядоченной последовательности технологических процессов производства () одного или нескольких  продуктов и множества аппаратурных стадий (), объединенных системой материальных (), энергетических () и информационных () связей, необходимых и достаточных для производства ассортимента выпускаемой продукции () под управлением человеческого фактора ().

.                        (1)

Множество технологических процессов, реализуемых на МХП, является упорядоченным и образовано как объединение упорядоченных множеств технологических процессов выпуска каждого продукта – . Последовательность выпуска продуктов может меняться в зависимости от конкретного задания на производство в течение определенного планируемого периода.

Технология выпуска отдельного продукта на МХП может быть представлена в виде графа , где – множество вершин, соответствующих подмножеству аппаратурных стадий , задействованных в выпуске данного продукта; – множество дуг, определяющих маршрут движения продукта. При этом каждой вершине графа ставится в соответствие таблица длительностей технологических операций , проводимых при реализации технологического процесса . Дуга графа определяет маршрут, вид транспорта и время, необходимое для передачи продукта с одной стадии на другую.

Технологические операции , которые могут быть реализованы последовательно или совместно в одном или нескольких параллельно работающих аппаратах, представляют собой аппаратурную стадию МХП.

На этапе проектирования одной из основных задач является задача выбора аппаратурного оформления МХП. Именно на данном этапе закладывается надежность функционирования ПиА МХП. Для решения данной задачи необходима разработка и построение математических моделей функционирования и отказов МХП. Создание таких моделей предполагает введение множества и  построение графа состояний функционирования системы. Для сложной технической системы введение переменной состояния  функционирования и  множества ее значений осуществляется следующим образом: систему  необходимо  разбить на элементы и определить множество состояний их работоспособности (МСР); необходимо построить надежностную структурную схему системы и ввести для нее МСР; для характеристики нарушения условий эксплуатации системы, ошибок обслуживающего персонала, недопустимых изменений параметров окружающей среды задают множество воздействий (МВ); на МСР и МВ вводят множество  состояний  функционирования  (МСФ) ТС – .

При реализации данных этапов необходимо в полной мере  использовать всю информацию о системе и условиях ее эксплуатации. Если число элементов множества велико, то исследование проводится в наиболее важных  для  ее  работы  состояниях  - критические состояния (функционирование в которых может привести к  значительному  ущербу), а также в наиболее вероятных состояниях для процесса эксплуатации.

Обозначим МСР -го элемента схемы через . В общем случае:

                       (2)

где –  состояния  -го  элемента в результате нарушения -го вида. На основе  структуры системы,  множеств элементов и признаков различия состояний работоспособности строится  МСР

  , т.е. (где - число элементов).

Для учета изменения условий эксплуатации МХП,  ошибок обслуживающего персонала,  различных воздействий на систему извне следует ввести множество  воздействий,  которые изменяются под влиянием процессов, происходящих за пределами системы. На основе множеств и формируется множество состояний функционирования . По аналогии с МСФ системы –. Опираясь на множества , сведения о надежности функционирования ПиА и организации ремонта строится модель отказов системы, представляемая  в виде графа изменения состояний функционирования системы , где МСФ– множество  вершин; – множество дуг графа. 

Каждой дуге графа ставится в соответствие интенсивность перехода системы из -го состояния в -ое (интенсивности  отказов  оборудования и восстановления ). В каждом из возможных состояний функционирования МХП будет находиться с определенной вероятностью .

Сформулируем постановку задачи проектирования на МСФ. Для заданного числа стадий МХП и способа взаимодействия их основных аппаратов при выпуске каждого продукта найти такие значения

,

при которых критерий

, ,

достигает максимума и выполняются соотношения математических моделей функционирования и отказов МХП и ограничения на:

– рабочие размеры аппаратов стадий системы;

– сумму продолжительностей выпуска продуктов;

– изменение характеристик режима обработки партий продуктов на стадиях системы;

– вероятность безотказной работы системы  – .

Здесь –  рабочий объем аппарата стадии j∈Jb∪Jd; – определяющий геометрический размер  аппарата стадии j∈Js; Jb – множество номеров стадий, где основными аппаратами являются емкости с перемешивающими устройствами и без них;  Js – множество номеров стадий, где основными аппаратами являются фильтры и  сушилки; Jd∈Js – множество номеров стадий, где основными аппаратами являются сушилки периодического действия (роторные вакуумные); Qi – заданный объем выпуска продукта; Lj – количество аппаратов на стадии; Rij –показатель изменения размера партии на стадии, (Rij=1 – размер партии не меняется,  Rij=k, k >1 – партия дробится на k равных порций, которые обрабатываются последовательно, Rj=1/k, k >1 – происходит объединение и совместная обработка k целых партий); pij– указатель характера обработки партий продукта (pij=0 – каждый аппарат стадии j принимает и обрабатывает партии продукта целиком и аппараты работают со сдвигом по времени,  pij=1 – в аппаратах стадии синхронно обрабатываются равные доли партии –1/Lj часть в каждом); - суммарная нормированная эффективность функционирования системы при выпуске -го продукта ; – капитальные затраты; – затраты на сырье; – эксплуатационные затраты; i ­– номер выпускаемого продукта из ассортимента I; j – номер стадии МХП.

В данной работе в качестве критерия оптимальности решения задачи проектирования на множестве состояний функционирования, учитывающего изменение значений показателей надежности  функционирования  на этапе эксплуатации,  предлагается использовать «условную» прибыль, определяемую как разность суммы, полученной от реализации продукции, и затрат на ее производство (капитальные, эксплуатационные и затраты на сырье). Затраты, которые при изменении варьируемых параметров остаются постоянными, не учитываются.

,        (3)

где – состояние функционирования МХП при выпуске -го продукта; - число состояний функционирования МХП при выпуске -го продукта; - изменение вероятности нахождения системы в -ом состоянии; –эффективность функционирования МХП в -ом состоянии; - множество состояний функционирования при производстве -го продукта; - стоимость единицы -го продукта; - нормативный коэффициент окупаемости.

Для прогнозирования надежности ПиА МХП необходимо иметь информацию о надежности используемого оборудования, что связано со сбором и анализом статистической информации. Автоматизированная система поддержки прогнозирования надежности функционирования ПиА МХП включает три составные части:

1. Серверная часть. Состоит из базы данных ТО; приложений, осуществляющих анализ поступающих данных, поддерживающих целостность системы и обмен данными с программами пользователя, а также вэб-интерфейса.

2. Клиентская часть. В задачи клиента входит обеспечение взаимодействия  пользователя с сервером посредствам протокола связи.

3. Протокол передачи данных. Он представляет собой язык запросов, обеспечивающий взаимосвязь серверной и клиентской частей.

Представленная структура системы позволяет осуществлять сбор информации о работе технологического оборудования в различных условиях  эксплуатации на промышленных предприятиях с целью прогнозирования показателей его надежности при решении задачи проектирования МХП.

Алгоритм решения задачи проектирования МХП на множестве состояний функционирования опирается на автоматизированную систему поддержки прогнозирования надежности функционирования ПиА. Алгоритм включает на первом этапе проверку  адекватности технического задания  возможностям производства на основании сформулированных условий проектируемости МХП. Выбор наилучших значений варьируемых параметров осуществляется по критерию (3).  При этом  оптимизация  проводится по условию минимизации затратной составляющей критерия. При проведении анализа значений показателей надежности  функционирования стадий МХП выявляются наиболее "слабые" стадии.  После чего осуществляется варьирование типа  и числа аппаратов на данных стадиях и выбираются оптимальные значения.

Сравнение аппаратурного оформления реальных МХП с вариантами, полученными в результате проведенных расчетов, показали целесообразность использования разработанных моделей и алгоритма, как с точки зрения достижения оптимальных решений, так и сокращения времени расчета. 

Таблица 1. Результаты расчета


Стадия № 4


Стадия № 6

один аппарат

один аппарат

два аппарата

один аппарат

340

220

356

225

359

218

один аппарат

353

228

369

229

372

215

Два аппарата

350

227

366  *

234

369

227

( верхняя строка – капитальные затраты, нижняя  – «условная» прибыль)

Результаты расчетов проиллюстрированы на примере МХП,  предназначенного для производства четырех марок красителей (ОАО «Экохимпроект», г. Тамбов). Система включает  шестнадцать стадий,  основными аппаратами которых  являются: емкостные аппараты с  перемешивающим устройством; фильтр-прессы (две стадии) и сушилка. На основании расчета вероятности безотказной работы каждой стадии ТС был сделан вывод о наиболее "слабых" стадиях с точки зрения  показателей  надежности функционирования ТО (стадия № 4 и стадия № 6). Для  них исследовалась возможность  снижения интенсивности отказов за счет установки более надежного оборудования (но и более  дорогостоящего), а также за счет резервирования уже существующего. Оценка целесообразности данных мероприятий проводилась на основании  расчета "условной" прибыли (таблица 1).  Учет показателей надежности функционирования МХП на стадии  проектирования  целесообразен  как  вследствие улучшения эксплуатационных  характеристик  системы  и повышения стабильности работы,  так и по причине повышения прибыли (6% в единицах "условной" прибыли для данной ТС). 

Представленные в данной главе математическая постановка задачи проектирования МХП на множестве состояний функционирования и структура системы сбора, анализа и представления информации о надежности ПиА позволяют осуществлять прогнозирование надежности функционирования систем рассматриваемого класса на стадии проектирования с последующим формированием их ИАР.

В третьей главе «Техническая диагностика состояния технологического оборудования и выбор оптимальной стратегии его ремонта» рассматриваются постановка задачи технической диагностики состояния технологического  оборудования,  математические модели диагностирования состояния ТО, структура экспертной системы технической диагностики ТО, а также математическая модель определения возможных сроков проведения ремонта, постановка задачи выбора оптимальной стратегии ремонта ТО в условиях неопределенности и алгоритм ее решения.

Постановка задачи технической диагностики состояния оборудования МХП формулируется следующим образом. Необходимо найти решающее правило , отображающее входное множество диагностических признаков во множество потенциальных состояний диагностируемого объекта :

                      ,       (4)

              ,                 (5)

,  (6)

                ,                         (7)

при выполнении соотношений  в виде математических моделей диагностирования состояния ТО    и ограничения на минимальную вероятность реализации диагноза:

, (8)         .  (9)

Здесь – множество диагностических признаков объекта, характеризующих состояние его функционирования для заранее определенного множества диагнозов; – ограниченное подмножество вероятных диагнозов; - вероятность -го диагноза; – индекс множества вероятных диагнозов; – число предопределенных диагнозов; – число диагнозов подмножества ; - уровень ограниченного подмножества диагнозов .

Вследствие широкого распространения в МХП емкостного технологического оборудования  в работе рассматриваются основные аспекты построения математических моделей диагностирования состояния (ММДС) ТО  различных типов на примере отдельных  узлов реактора с перемешивающим устройством. Разнообразие ММДС ТО обусловлено конструктивными и эксплуатационными особенностями диагностируемого узла, различным характером проявления нарушений его нормального функционирования и спецификой получения и представления данных об отказах. Предлагается применять следующие ММДС ТО для диагностики механических отказов: 1. В виде таблиц неисправностей; 2. Четкие лингвистические; 3. Нечеткие лингвистические; 4. В виде нечеткой нейронной сети (ННС).

В работе приведены примеры первых двух типов ММДС ТО для редукторов и уплотнений реактора с перемешивающим устройством. ММДС ТО с использованием нечетких  диагностических правил записываются:

ЕСЛИ Xn ЕСТЬ ТО ЕСТЬ Bl.       (10)

Нечеткие лингвистические переменные и в предпосылках и заключениях диагностических правил представляются нечеткими подмножествами и из универсальных множеств и .

; ,       (11)

        (12)

                       .       (13)

  Здесь k- элемент множества возможных состояний ТО; l - потенциально дефектный элемент диагностируемого объекта; - лингвистическая переменная, характеризующая признак дефекта; - субъективная вероятность диагноза , оцененная по признаку Xn, которая может принимать значение из определенного ряда лингвистических переменных.

Каждое нечеткое диагностическое правило формирует элементарную причинно-следственную связь между признаком и диагнозом в виде нечеткого бинарного отношения. Отношения объединяются в группы и заносятся в базу данных экспертной системы. Оценка k-го диагноза по заданному признаку осуществляется с использованием композиционного правила вывода. Оценки диагнозов по комплексу признаков вычисляются с использованием операции пересечения нечетких множеств.

При наличии достаточного количества статистической информации о дефектах оборудования используются ММДС ТО,  основанные на нечетких нейронных сетях.  При этом построение диагностических правил и их оптимизация осуществляется автоматически. Каждое диагностическое правило представлено в виде нечеткого кластера, образованного соответствующими функциями принадлежности второго слоя ННС. Нечеткие диагностические правила имеют вид:

ЕСЛИ ( ЕСТЬ ) И … И ( ЕСТЬ ) ТО. (14)

Разработка ММДС ТО осуществлялась на основании собранной статистической и экспертной информации о поведении оборудования и отдельных его узлов в различных условиях промышленной эксплуатации. Представленные в работе ММДС ТО используются для формирования базы знаний экспертной системы (ЭС) диагностирования работы узлов реактора периодического действия с перемешивающим устройством. Для решения проблемы технической диагностики состояния ТО необходимо создавать систему с привлечением экспертных оценок, позволяющую оперировать нечеткими категориями и проводить «приближенные рассуждения». База знаний ЭС содержит ММДС ТО. В базе данных находится информация о предельных значениях диагностических  параметров; нечеткие бинарные отношения; весовые коэффициенты ННС; экспертные оценки времени до отказа; методы диагностирования. Подсистема приобретения знаний ЭС позволяет обрабатывать диагностическую информацию, полученную в результате опроса экспертов с расчетом средневзвешенных оценок субъективных вероятностей отказов по отдельным диагностическим признакам. Кроме того, имеется возможность автоматического извлечения диагностических правил с помощью генетического алгоритма и их оптимизации с использованием нейрокомпьютинга.

В результате решения задачи технической диагностики ТО проводится локализация возможных дефектов и оценка степени их развития с целью выбора оптимальной стратегии ремонта (ОСР) ТО в условиях неопределенности. Постановка задачи  выбора ОСР ТО в условиях неопределенности формулируется следующим образом.

Необходимо найти такое время начала планируемого ремонта и тип планируемого ремонта , при которых условные затраты на проведение ремонтных работ будут минимальны:

                        (15)

при выполнении уравнений связи в виде математических моделей определения возможных сроков проведения ремонтов ТО, выбора стратегии ремонта в условиях неопределенности и следующих ограничений на: время проведения ремонта ; количество имеющихся запасных частей  l-ой детали; количество привлекаемых ремонтников; максимально возможные затраты на приобретение запасных частей .

Математическая модель определения возможных сроков проведения ремонтов ТО строится на основании различных оценок времени до неизбежного отказа оборудования – . Рассматриваются следующие возможные варианты проведения ремонта ТО: после выпуска продукта во время проведения ППР; после выпуска продукта с проведением внепланового ремонта; после выгрузки одной из партий без потерь сырья; после выгрузки одной из партий с потерей сырья; после выпуска текущей партии с потерей сырья; сразу после первичного отказа; после выгрузки одной из партий без остановки МХП.

Математическая модель выбора стратегии ремонта учитывает возможную неточность локализации дефекта и неопределенность времени возникновения отказа ТО в условиях развития потенциально опасного дефекта:

1. Точная локализация элемента, вызвавшего первые симптомы отказа и неопределенность времени возникновения отказа.

Для любого времени планируемого ремонта t существует тип ремонта w, при котором затраты на его проведение в это время будут минимальны

;  (16)

затраты на ремонт: (17)

где – стоимость заменяемых деталей; – затраты на разборку/сборку узла; – затраты, связанные с потерями сырья и энергии; – уменьшение прибыли в результате простоя на ремонт; – бинарные переменные, описывающие учет данных затратных составляющих.

Поскольку при планировании ремонта на время t имеется вероятность отказа раньше этого времени, начиная с момента появления первых симптомов отказа , то затраты , которые в среднем будут необходимы для ремонта, планируемого на время t, будем определять по следующей формуле:

, (18)

где первое слагаемое представляет собой часть затрат, необходимых в случае, если преждевременный отказ не происходит и не проводится аварийный ремонт, второе слагаемое представляет собой другую часть условных затрат, необходимых в случае проведения аварийного ремонта. Дробь второго слагаемого – затраты на ремонт при преждевременном отказе, которые в среднем могут потребоваться в условиях увеличения вероятности его возникновения.

Таким образом, при точной локализации потенциально опасного дефекта l, и неопределенном времени отказа узла оборудования, оптимальное время планируемого ремонта будем определять по следующей формуле:

. (19)

2. Потенциально опасный дефект локализован неточно.

2.1 Без дополнительного визуального осмотра (ДВО).

Средние затраты на проведение ремонтных работ в условиях неопределенности  будем определять следующим образом:

.                       (20)

Оптимальное время планируемого ремонта в условиях неопределенности  локализации  потенциально  опасного  дефекта  и  времени возникновения отказа определим по формуле:

.  (21)

2.2 С дополнительным визуальным осмотром.

Время ДВО определяется следующим образом:

, ,                       (22)

где – эффект, получаемый от ДВО.

Алгоритм решения задачи технической диагностики состояния ТО основан на использовании экспертной системы с набором алгоритмов распознавания технического состояния оборудования. Для локализации потенциально опасного дефекта ТО экспертная система использует логический  вывод  по  ММДС ТО четырех  различных  типов. Приводятся алгоритмы построения ММДС ТО и локализации его механических отказов. Алгоритмы  учитывают особенности функционирования МХП и позволяют осуществить построение решающих правил задачи технической диагностики.

Алгоритм решения задачи выбора оптимальной стратегии ремонта ТО в условиях неопределенности основан на предположении, что при решении задачи технической диагностики с определенной степенью вероятности локализован элемент, вызвавший первые симптомы отказа объекта диагностирования и получена нечеткая экспертная оценка времени возникновения отказа. Факторы неопределенности выражаются временем возникновения отказа и неточной локализацией элемента, подлежащего ремонту. Алгоритм включает следующие этапы: выбор первого элемента, потенциально являющегося причиной появления первых симптомов отказа; формирование возможных вариантов проведения планируемого ремонта; расчет календарного плана и ППР цеха для каждого варианта проведения ремонтных работ с получением составляющих затрат на ремонт; расчет суммарных затрат на ремонт и уменьшение пространства поиска оптимального решения; расчет оптимального времени планируемого ремонта для текущего потенциально дефектного элемента; проверка списка оставшихся элементов;        определение времени  планируемого ремонта, оптимального с точки зрения всех элементов; определение целесообразности проведения дополнительного визуального осмотра с разборкой узла и времени его проведения.

Постановка и совместное решение задач технической диагностики состояния ТО и выбора оптимальной стратегии его ремонта позволяет не только выявить возникающий дефект, но и учесть возможную неточность его локализации и неопределенность времени возникновения отказа оборудования в условиях развития потенциально опасного дефекта.

В четвертой главе «Календарное планирование работы МХП» рассматриваются математическая постановка задачи оптимального календарного планирования работы совокупности ТС цеха в условиях ограниченности количества ремонтного персонала, математические модели выпуска продукции МХП и автоматизированного построения графика ППР ТО, а также структура автоматизированной системы календарного планирования работы МХП.

Основной задачей оперативного управления совокупности ТС цеха на этапе эксплуатации является выпуск продукции заданного объема и ассортимента в установленные сроки при выполнении требований технического обслуживания и ремонта ТО. При нарушении нормального функционирования оборудования возникает необходимость выбора оптимальной стратеги его ремонта, связанной с решением задачи оптимального календарного планирования работы ТС цеха для каждого из возможных вариантов ремонта с целью определения затратных составляющих, связанных с уменьшением прибыли в результате простоя при проведении ремонтных работ.

Постановка задачи оптимального календарного планирования работы ТС цеха в условиях ограниченности количества ремонтного персонала формулируется следующим образом. Необходимо найти множества следующих векторов: состояний функционирования ТС цеха , продолжительностей состояний функционирования , последовательности проведения планово-предупредительных ремонтов и последовательности их совмещения с расписанием ,  при которых  «условная» прибыль достигает максимума

      (23)

при выполнении уравнений связи в виде математических моделей выпуска продукции  и автоматизированного построения графика ремонтных работ ТО, а также следующих ограничений на:

– производительность ТС ;                         (24)

– наличие сырья ; (25)

– хранение готового продукта ;               (26)

– число ремонтных рабочих цеха ;                 (27)

– на проведение планово-предупредительных ремонтов                                .         (28)

Здесь S– сумма, полученная от реализации продукции; – затраты на сырье; – эксплуатационные затраты; – экономические потери при переходе с продукта на продукт; – штрафные выплаты за несвоевременную поставку продукции;  – суммарные затраты на покупку запасных частей; – запас i-го продукта n-ой ТС на начало планируемого периода; – выпуск i-го продукта n-ой ТС за планируемый период; – плановое  задание  по  выпуску i-го продукта  на n-ой схеме; – потери i-го продукта n-ой схемы при промывке аппарата j-ой стадии; – сумма штрафа за недопоставку 1т i-го продукта n-ой схемы; – количество сырья израсходованное за планируемый период, поступившее на склад и остатки его на складе; D – емкость хранилища; – функция изменения величины используемого ремонтного персонала; G – число ремонтных рабочих цеха; элемент множества имеет следующую индексацию  – порядковый номер ремонта, n – номер ТС, на которой проводится ремонт, j – номер ремонтируемого аппарата, =1 – текущий ремонт, =2 – капитальный ремонт; – допустимая окрестность, в рамках которой возможно перемещение ремонта от его нормативного значения .

Математическая модель выпуска продукции включает соотношения для определения времени цикла выпуска продукции в режиме нормальной эксплуатации и при выходе из строя оборудования; числа и размера партий продукции, выпускаемых за одни сутки; времени обработки партии продукта; времени подготовки оборудования при смене ассортимента выпускаемой продукции; времени перехода с выпуска одного продукта на другой.

Разработанная математическая модель автоматизированного построения графика ППР ТО применяется при расчете количества и сроков проведения планово-предупредительных ремонтов ТО в зависимости от объемов выпуска продукции и особенностей аппаратурного оформления МХП. Для расчета реального времени на проведение ремонта , в условиях ограниченности количества ремонтного персонала, необходимо выполнить следующее:

,         (29)

где – время завершения обработки последней партии -го продукта, нарабатываемого на n-ой ТС, после выгрузки которой осуществляется проведение ремонта ; –  продолжительность  выгрузки -го продукта; и – общее число часов и количество ремонтного персонала, необходимые для проведения ремонта ; – функция суммарных трудозатрат ремонтного персонала цеха; G - число ремонтных рабочих цеха; t – время от начала проведения ремонта; d – время, затраченное на ремонт; – произвольная дискретность времени (часы, минуты и т.п.).

Автоматизированная система календарного планирования МХП решает следующие задачи: оценка емкости рынка продукции для формирования планового задания; оперативный анализ текущего состояния ТО на основе взаимодействия с АСУ ТП производства; взаимодействие с ЭС технической диагностики состояния ТО с целью выбора оптимальной стратегии его ремонта; построение графика ППР ТО; формирование оптимального календарного плана работы совокупности ТС цеха в условиях ограниченности количества ремонтного персонала; взаимодействие с единой информационной образовательной средой;  формирование отчетной документации.

Алгоритм решения задачи оптимального календарного планирования работы совокупности ТС цеха в условиях ограниченности количества ремонтного персонала основан на эволюционном методе поиска. Предполагается создание начальной популяции, формирующей множество потенциальных решений. Хромосома каждого из индивидуумов включает гены, определяющие последовательность наработки продуктов, для каждой ТС цеха. Рассчитываются нормативные сроки проведения ППР и оптимальные варианты их совмещения с календарным планом. На основании расчета критерия оптимальности и функции приспособленности отбираются приспособленные индивидуумы и воспроизводятся новые решения.  На рисунке 2 представлен пример календарного плана работы ТС цеха азокрасителей ОАО «Пигмент» до и после его совмещения с графиком ППР ТО. Адекватность разработанных математических моделей и целесообразность использования данного алгоритма подтверждена в ходе опытной эксплуатации автоматизированной системы календарного планирования МХП на ОАО «Пигмент».

Рисунок 2. Календарный  план  ТС цеха  ОАО «Пигмент» до и после его совмещения с графиком ремонтов ТО

Решение задачи календарного планирования работы совокупности ТС цеха позволяет обеспечить оптимальный режим работы оборудования в условиях ограниченности количества ремонтного персонала.

В пятой главе «Автоматизированная информационная система непрерывной подготовки специалистов инженерного профиля» рассмотрены основные направления повышения надежности работы персонала МХП, которые реализованы в разработанной АИС.

Модель непрерывной подготовки специалистов инженерного профиля представим следующим образом:

(30)

где – множество пользователей, обучающихся по i-ой программе из множества программ обучения и повышения квалификации I; – множество контролируемых знаний, умений, навыков, компетенций, соответствующих выбранной программе обучения или повышения квалификации; – множество информационно-коммуникационных средств, образующих коммуникационное пространство обучения; – множество преподавателей и сотрудников, задействованных в образовательном процессе; – множество электронных учебно-методических изданий, используемых в i-ой программе обучения; – множество распределенных баз данных; – множество автоматизированных лабораторных практикумов; – множество виртуальных объектов; – множество виртуальных тренажеров; – множество лабораторного оборудования, стендов и установок удаленного доступа; – множество производственных баз удаленного доступа.

Использование информационных технологий и средств коммуникации при подготовке специалистов инженерного профиля требует создания единой информационно-образовательной среды (ИОС), объединяющей лучший кадровый потенциал ведущих университетов, новейшие учебно-методические разработки, уникальное лабораторное оборудование. Доступ обучающегося к образовательным ресурсам осуществляется посредством сети Интернет через коммуникационное пространство, включающее: внешние ресурсы (e-mail, ICQ и др.);  внутренние ресурсы (web сайты, чаты, видеоконференции и др.)

После прохождения регистрации и идентификации на базовом сайте обучающемуся предоставляется возможность удаленного доступа к следующим образовательным ресурсам, составляющих информационную основу АИС непрерывной подготовки специалистов инженерного профиля: библиотека электронных изданий; библиотека автоматизированных лабораторных практикумов (АЛП) удаленного доступа(расчетно-имитационные, на базе лабораторного оборудования, на производственной базе); библиотека распределенных баз данных; библиотека виртуальных объектов; программное обеспечение дистанционного самоконтроля знаний; банк данных учета кадров; лабораторное оборудование, стенды и установки; удаленные производственные ресурсы; комплекс виртуальных тренажеров.

В работе представлены методики и технологии разработки многоцелевых АЛП общетехнической и технологической ориентации с удаленным многопользовательским доступом к лабораторному и промышленному оборудованию или математическим моделям через сеть Интернет, а также технологическая карта подготовки специалиста инженерного профиля.

Разработанная структура АИС тренинга персонала МХП включает следующие основные функциональные модули:

1. Модуль предварительных настроек. Предназначен для установки начальных параметров работы АИС, выбора МХП и выпускаемого продукта, идентификации обучающегося и инструктора.

2. Информационно-справочный модуль. Включает файлы справок по работе с АИС тренинга персонала МХП; описание регламентов выпуска продукции; чертежи и схемы ТС; 3D-модели технологического оборудования; мультимедийные ролики, демонстрирующие процесс выпуска продукции и работу персонала.

3. Модуль тестирования. Реализует функции проверки теоретических знаний обучаемого в предметной области. Включает файлы с тестовыми заданиями и протоколами тестирования обучающихся.

4. Тренажерный комплекс предназначен для выработки практических навыков управления системой в штатных режимах, а также проверки правильности и своевременности действий персонала при возникновении внештатных и аварийных ситуаций. Комплекс включает:

4.1 Модуль сетевого взаимодействия, обеспечивающий тренинг группы обучающихся, осуществляющих совместное управление системой; формирование сценариев тренинга и возмущающих воздействий преподавателем; совместную работу других модулей.

4.2 Модуль преподавателя. Включает панели формирования задания для тренинга и возмущений в ходе его проведения; контроля текущего состояния тренинга и просмотра базы протоколов тренинга.

4.3 Модули обучаемых. Отображают структуру МХП и текущее состояние технологического процесса.  Включают совокупности панелей пультов управления производством, вызова служб предприятия; окна сопутствующей информации и взаимодействия с другим персоналом; справочную панель.

4.4 Модуль анализа результатов. Формирует и отображает результаты тренинга; выявляет наличие «узких» мест, соответствующих наиболее частым ошибкам и неправильным действиям, которые могут привести к серьезным авариям; оценивает уровень взаимодействия группы операторов и противостояния возникающим аварийным ситуациям.

АИС тренинга персонала МХП опирается на базу данных и базу знаний, включающую представленные ранее математические модели функционирования и отказов МХП, а также модели деятельности оператора, формирующиеся на основе информационно-аналитического регламента МХП.

Постановка задачи проектирования тренажерного комплекса для обучения персонала МХП формулируется следующим образом. Необходимо разработать тренажерный комплекс для обучения персонала МХП, включающий:

– кластер функциональных блоков панелей управления системой ,

– кластер информационно-справочных материалов ,

– способы и каналы сетевого взаимодействия обучаемых и инструктора ,

и позволяющий формировать требуемый состав и уровень навыков управления технической системой в штатных и аварийных ситуациях , в соответствии с входящими в состав ИАР МХП   математическими моделями функционирования и отказов МХП, моделями деятельности операторов

.                       (31)

Важнейшую роль при разработке пульта управления и всего тренажерного комплекса играют математические модели функционирования и отказов МХП (главы 2, 3, 4), а также модель деятельности человека-оператора, которые необходимо создавать еще на этапе проектирования и включать в состав информационно-аналитического регламента МХП.

Представим математическую модель деятельности оператора в виде:

              (32)

где – множество n значений управляющих элементов пульта (переменные положения запорной арматуры, перемешивающих устройств, нагревателей и др.); – множество m значений индикаторов пульта (переменные значений объемов реагентов, температуры в аппарате или теплоносителя, давления в аппарате и др.); – множество k воздействий на органы управления ТС; – множество l значений параметров состояния оборудования; – множество j ограничений на допустимые параметры технологического процесса (ограничения на объем или массу передаваемых реагентов, максимальные/минимальные значения температуры или давления в аппарате и др.); – множество e функций изменения состояний; – множество f состояний функционирования МХП, формируемых на основе информационно-аналитического регламента системы и возможных действий оператора и инструктора; – сценарий тренинга.

В ходе реализации сценария тренинга происходит преобразование потоков X и Y в потоки A и B, определяемое функциями перехода:

и .                       (33)

При этом множество состояний функционирования моделируемого МХП описывается графом . Переход из одного состояния в другое описывается системой продукций вида

,                        (34)

где – имя продукции – дуга, осуществляющая переход из состояния  в ; – сфера применимости продукции ; – условия, определяющие возможность применения ядра продукции ; – постусловия, активизация которых станет возможной после применения ядра продукции ; – ядро продукции .

Для описания ядра продукции используем логические функции вида

.

Адекватность разработанных математических моделей деятельности операторов МХП действующим производственным регламентам и планам локализации аварийных ситуаций проверена в результате экспертного тестирования созданных виртуальных тренажеров. Оснащение проектируемых эргатических систем виртуальными тренажерами (рисунок 3) позволит организовать подготовку персонала, повышение его квалификации, а также обучение студентов инженерного профиля.

Разработанные методики удаленного доступа к лабораторному и промышленному оборудованию используются при создании АИС непрерывной подготовки специалистов инженерного профиля. Рассматривается порядок проведения АЛП с возможностью: сбора и анализа информации; сбора информации и управления объектом исследования, а также дистанционных баз практики на оборудовании промышленных предприятий.

Рисунок 3. Передняя панель тренажера

В результате проведенных исследований были разработаны компоненты ИОС, основой которой стала АИС непрерывной подготовки специалистов инженерного профиля по направлению «Энерго- и ресурсосберегающие процессы в химической технологии, нефтехимии и биотехнологии» (http://www.gaps.tstu.ru и http://www.170514.tstu.ru.) Созданная ИОС удостоена Дипломов ВВЦ и Нижегородской ярмарки, медали «Лауреат ВВЦ».

В приложения к диссертации вынесены исходные данные и предварительные результаты решения задачи проектирования МХП красителей; исходные данные для расчета оптимального календарного плана работы совокупности ТС цеха; описание виртуального инструмента, обеспечивающего удаленный доступ обучающегося к программному обеспечению АЛП.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ

1. Сформулированы и обоснованы методологические основы прогнозирования и обеспечения надежности функционирования процессов и аппаратов многоассортиментных химических производств, включающие:

– концепцию системного подхода к разработке и сопровождению информационного обеспечения МХП на всех этапах жизненного цикла;

– принципы: декомпозиции общей задачи повышения надежности функционирования ПиА МХП на систему задач, объединяемых единой информационной системой; использования методов математического моделирования как инструмента для разработки математических моделей функционирования и отказов МХП; постановки каждой задачи как экстремальной; учета человеческого фактора при обеспечении надежности функционирования ПиА МХП; непрерывной подготовки обслуживающего персонала МХП; разработки информационного обеспечения учебного процесса с возможностью удаленного многопользовательского доступа по каналам Интернет.

2. В результате исследования жизненного цикла многоассортментных химических производств впервые поставлена задача формирования информационно-аналитического регламента МХП как единой информационной основы, объединяющей весь объем исходной информации для решения задач обеспечения надежности функционирования системы на этапе эксплуатации, а также  ее последующей реконструкции.

3. Поставлена и решена задача проектирования МХП на множестве состояний функционирования с учетом надежности функционирования оборудования. Разработаны математические модели функционирования и отказов МХП, позволяющие осуществлять прогноз изменения состояний функционирования системы во времени. Критерий оптимальности решения задачи проектирования МХП включает параметр суммарной нормированной эффективности функционирования системы. Разработан алгоритм решения задачи проектирования МХП на множестве состояний функционирования, позволяющий осуществлять поиск не только удовлетворительного, но и оптимального с точки зрения надежности функционирования ПиА варианта аппаратурного оформления МХП.

4. Разработана постановка задачи технической диагностики состояния технологического оборудования, в результате решения которой определяется множество потенциальных состояний диагностируемого объекта, с оценкой их вероятностей и времени возникновения отказа. Разработаны ММДС ТО для локализации механических отказов наиболее часто встречающихся узлов (перемешивающего устройства, торцового уплотнения, электродвигателя, редуктора и др.), которые позволяют учесть особенности функционирования ПиА МХП и осуществить построение решающих правил для задачи технической диагностики. На основе проведенных исследований разработана структура экспертной системы технической диагностики состояния ТО.

5. Поставлена и решена задача выбора оптимальной стратегии ремонта ТО в условиях неопределенности. Разработаны математические модели определения возможных сроков проведения ремонтов ТО и выбора стратегии ремонта в условиях неопределенности, позволяющие учитывать возможную неточность локализации дефекта и неопределенность времени возникновения отказа ТО. Разработан алгоритм поиска оптимального типа планируемого ремонта и сроков его проведения, учитывающий целесообразность проведения дополнительного визуального осмотра ремонтируемого узла.

6. Поставлена и решена задача оптимального календарного планирования работы совокупности ТС цеха с учетом проведения ППР оборудования в условиях ограниченности количества ремонтного персонала. Разработаны математические модели выпуска продукции МХП и автоматизированного построения графика планово-предупредительных ремонтов ТО, позволяющие рассчитывать продолжительности состояний функционирования системы в условиях ограниченности количества ремонтного персонала цеха. Критерий оптимальности решения задачи оптимального календарного планирования работы совокупности ТС цеха - «условная» прибыль, учитывает затраты на проведение ремонтных работ и возможные штрафные санкции за недовыпуск продукции. Разработан алгоритм поиска оптимального расписания выпуска продукции и ремонта ТО в масштабах цеха в условиях ограниченности количества ремонтного персонала, основанный на эволюционном методе.

7. Разработана структура АИС непрерывной подготовки специалистов инженерного профиля, позволяющая объединить ресурсы образовательных учреждений и промышленных предприятий для формирования у обучаемых требуемого на производстве множества компетенций, а также обеспечить соответствие работников предприятий современному уровню развития науки и технологий. Разработаны методики удаленного многопользовательского доступа к лабораторному и промышленному оборудованию по каналам Интернет. Осуществлена постановка задачи проектирования тренажерного комплекса для обучения персонала МХП. Разработана математическая модель деятельности оператора ТС, определяющая сценарий тренинга и систему продукций для построения АИС тренинга персонала.

8. Разработаны автоматизированные системы:

– проектирования и эксплуатации МХП, позволяющая осуществлять формирование ИАР МХП, прогнозирование надежности функционирования проектируемых МХП, техническую диагностику состояния функционирования оборудования, построение календарного плана выпуска продукции и графика ППР оборудования, автоматизированное формирование ведомости дефектов на проведение ремонтных работ;

– тренинга персонала МХП, позволяющая осуществлять обучение и тренинг персонала производств ряда красителей и полупродуктов в штатных и аварийных ситуациях при индивидуальном и групповом режимах управления системой (отдельные фрагменты созданной АИС представлены на сайте www.170514.tstu.ru);

– непрерывной подготовки специалистов инженерного профиля на примере специализации «Гибкие автоматизированные системы в технологии машин и аппаратов химических производств», включающая комплекс АЛП удаленного доступа по дисциплинам «ГАПС технологического оборудования», «Процессы и аппараты химических технологий», «Технологическое оборудование ГАПС», а также дистанционную базу практической подготовки на ОАО «Пигмент» (отдельные фрагменты созданной АИС представлены на сайте www.gaps.tstu.ru).

Применение разработанных методик выбора аппаратурного оформления МХП, технической диагностики состояния ТО, календарного планирования выпуска продукции и проведения ремонта оборудования, подготовки персонала МХП, а также разработанного на их основе программного обеспечения позволяет повысить стабильность функционирования проектируемых систем с увеличением прогнозируемой «условной» прибыли на 5-10%; повысить эффективность диагностирования состояния технологического оборудования, организации выпуска продукции и проведения ремонтных работ на 15-25%; повысить качество обучения обслуживающего персонала в 3-5 раз. Экономический эффект от использования разработанных методик и программного обеспечения при решении реальных производственных задач оценивается в 1370 тыс. рублей.

Основные результаты работы представлены в следующих публикациях.

Монография:

1. Краснянский, М.Н. Надежность функционирования процессов и аппаратов многоассортиментных химических производств/ М.Н. Краснянский. – М.: " Машиностроение", 2010. – 116 с.

Статьи в реферируемых научных журналах:

2.        Малыгин, Е.Н. Постановка задачи оптимального календарного планирования гибких химико-технологических схем. Сообщение 1 / Е.Н. Малыгин, Т.А. Фролова, М.Н. Краснянский // Химическая промышленность, №11 / М., 1994. С.776-780.

3. Малыгин, Е.Н. Постановка задачи оптимального календарного планирования гибких химико-технологических схем. Сообщение 2 / Е.Н. Малыгин, Т.А. Фролова, М.Н. Краснянский // Химическая промышленность, №3 / М., 1995. С.185-187.

4. Малыгин, Е.Н. Календарное планирование работы химико-технологических схем многоассортиментных производств  / Е.Н. Малыгин, Т.А. Фролова, М.Н. Краснянский // Вестник ТГТУ, том 2, №4 / Тамбов, 1996. С.375-385.

5. Малыгин, Е.Н. Учет проведения графика планово-предупредительных ремонтов на стадии календарного планирования работы ГХТС / Е.Н. Малыгин, Т.А. Фролова, М.Н. Краснянский // Вестник ТГТУ, том 2, вып. 2 / Тамбов, 1997. С.195-201.

6. Малыгин, Е.Н. Календарное планирование работы многоассортиментных производств / Е.Н. Малыгин, Т.А. Фролова, М.Н. Краснянский // Теоретические основы химической технологии, том 32, № 5 / М., 1998. С. 568-576.

7. Малыгин, Е.Н. Автоматизированная лаборатория удаленного доступа «Проектирование и эксплуатация химико-технологических систем» / Е.Н. Малыгин, М.Н. Краснянский, С.В. Карпушкин, В.Г. Мокрозуб // Информационные технологии, № 11 / М., 1999. С. 49-52.

8. Malygin, E.N. Automated Remote Access Laboratory "Design and Exploitation of Technological Systems" / E.N.Malygin, M.N.Krasnyansky, S.V.Karpushkin, V.G. Mokrozub // Вестник ТГТУ, том 6, №2 / Тамбов, 2000. С.332-335.

9. Малыгин, Е.Н. Система автоматизированного расчета и конструирования химического оборудования / Е.Н. Малыгин, С.В. Карпушкин, В.Г. Мокрозуб, М.Н. Краснянский, // Информационные технологии, № 12 / М., 2000. С. 19-21.

10. Малыгин, Е.Н. Техническая диагностика и ремонт оборудования в задаче календарного планирования работы многоассортиментных химических производств / Е.Н. Малыгин, М.Н. Краснянский, В.А. Ахмедов // Вестник ТГТУ, том 7 №4/ Тамбов, 2001 С. 541-553.

11. Краснянский, М.Н. Технология организации открытого удаленного компьютерного доступа к лабораторным ресурсам на базе среды программирования LabVIEW / М.Н. Краснянский, Е.Н. Малыгин, С.В. Карпушкин, В.Г. Мокрозуб // Информационные технологии, № 8 / М., 2001. С. 41-46.

12. Малыгин, Е.Н. Обеспечение надежности функционирования многоассортиментных химических производств / Е.Н. Малыгин, М.Н. Краснянский, В.А. Ахмедов // Химическая промышленность, №6 / М., 2002. С.33-39.

13. Краснянский, М.Н., Лаборатория удаленного доступа в системе открытого инженерного образования / М.Н. Краснянский, Е.Н. Малыгин, С.В. Карпушкин, В.Г. Мокрозуб // Открытое образование, № 1 / М., 2004. С. 32-38.

14. Карпушкин, С.В. Система выбора аппаратурного оформления многоассортиментных химических производств / С.В. Карпушкин, А.Б. Борисенко, М.Н. Краснянский // Информационные технологии, № 10 / М., 2004. С. 14-19.

15. Карпушкин, С.В. Система выбора конструкции механического перемешивающего устройства вертикального емкостного аппарата  / С.В. Карпушкин, М.Н. Краснянский, Н.Н. Афанасьева // Вестник ТГТУ, том 11, №2А / Тамбов, 2005. С.423-431.

16. Карпушкин, С.В. Применение виртуальных тренажеров для обучения студентов химико-технологического профиля и повышения квалификации персонала химических предприятий / С.В. Карпушкин, М.Н. Краснянский, Ю.В. Чаукин // Открытое образование, № 6 / М., 2005. С. 51-54, 96.

17. Krasnyansky, M.N., Application of virtual simulators for training students of the chemical technology type and improvement of professional skills of chemical enterprises personnel  / M.N.Krasnyansky, E.N.Malygin, S.V.Karpushkin, Y.V.Chaukin, A.V. Ostroukh // Вестник ТГТУ, том 13, №1Б / Тамбов, 2007. С.233-238.

18. Остроух, А.В. Опыт внедрения инновационных мультимедийных учебно-методических комплексов в учебный процесс / А.В. Остроух, М.Н. Краснянский, К.А. Баринов, П.С. Рожин, Н.Е. Суркова // Вестник МАДИ(ГТУ), вып. 1(8) / МАДИ(ГТУ).  – М., 2007. С. 89-95.

19.Баринов, К.А. Опыт разработки и использования электронных образовательных ресурсов нового поколения для дистанционной технологии обучения / К.А. Баринов, Д.А. Буров, М.Н. Краснянский, А.В. Остроух// Научный вестник МГТУ ГА, № 141 / М., 2009. С. 180-187.

20. Краснянский, М.Н. Системный подход к проектированию автоматизированной информационной системы обучения студентов и тренинга операторов химико-технологических систем  / М.Н. Краснянский, С.В. Карпушкин, Д.Л. Дедов // Вестник ТГТУ, том 15, №4 / Тамбов, 2009. С.926-935.

21. Краснянский, М.Н.  Методология прогнозирования и обеспечения надежности функционирования технических систем многоассортиментных химических производств  / Краснянский М.Н., Малыгин Е.Н., Карпушкин С.В.// Вестник ТГТУ, том 16, №1 / Тамбов, 2010. С.6-15.

Статьи в сборниках научных трудов:

22. Малыгин, Е.Н. Автоматизированное проектирование гибких химико-технологических схем (ГХТС) с учетом надежности функционирования / Е.Н. Малыгин, С.В. Карпушкин, Т.А. Фролова, М.Н. Краснянский // Теоретические основы проектирования технологических систем и оборудования автоматизированных производств: Межвуз. сборник научных трудов. – Воронеж, 1995. – Вып.1. –  С. 168-174.

23. Малыгин, Е.Н. Оптимальное календарное планирование гибких химико-технологических схем с учетом надежности функционирования оборудования / Е.Н. Малыгин, С.В. Карпушкин, Т.А. Фролова, М.Н. Краснянский // Теоретические основы проектирования технологических систем и оборудования автоматизированных производств: Межвуз. сборник научных трудов. – Воронеж, 1996. – Вып.2. –  С. 213-219.

24. Малыгин, Е.Н. Применение экспертной системы диагностики отказов оборудования при решении задачи календарного планирования работы ГХТС / Е.Н. Малыгин, Т.А. Фролова, М.Н. Краснянский, В.А. Ахмедов // Системы управления и информационные технологии: Межвуз. сборник научных трудов. – Воронеж, 1998. –  С. 146-154.

25. Малыгин, Е.Н. Разработка технологии удаленного компьютерного доступа к лабораторным и промышленным ресурсам для поддержки учебного процесса и научных исследований / Е.Н. Малыгин, М.Н. Краснянский, С.В. Карпушкин, В.Г. Мокрозуб // Индустрия образования. Сборник статей. Вып. 1. – М., 2001. –  С. 217-227.

26. Малыгин, Е.Н. Проектирование информационно-образовательной среды для специалистов инженерного профиля / Е.Н. Малыгин, М.Н. Краснянский, С.В. Карпушкин, В.Г. Мокрозуб // Индустрия образования. Сборник статей. Вып. 2. – М., 2002. –  С. 266-276.

27. Малыгин, Е.Н. Использование среды программирования LabVIEW при обеспечении удаленного доступа к лабораторному и промышленному оборудованию / Е.Н. Малыгин, М.Н. Краснянский, С.В. Карпушкин, В.Г. Мокрозуб // Индустрия образования. Сборник статей. Вып. 2. – М., 2002. –  С. 349-355.

28. Малыгин, Е.Н. Автоматизированные лабораторные практикумы удаленного доступа / Е.Н. Малыгин, М.Н. Краснянский, С.В. Карпушкин, В.Г. Мокрозуб // Системы управления сферой образования. Сборник статей. – М., 2003. –  С. 230-237.

29. Краснянский, М.Н. Комплекс виртуальных тренажеров для образовательных учреждений высшего и дополнительного профессионального образования "Эксплуатация химико-технологических систем" / М.Н. Краснянский, С.В. Карпушкин, А.Б. Борисенко // Инженерная педагогика. Сборник статей. Вып. 7. – М., 2006. –  С. 82-90.

Материалы научных конференций:

30. Малыгин, Е.Н. Применение аппарата теории нечетких множеств для оценки емкости рынка ассортимента продукции пищевой промышленности / Е.Н. Малыгин, Т.А. Фролова, М.Н. Краснянский // Прогрессивные технологии и оборудование в пищевой промышленности: Сборник трудов международной научно-технической конф. – Воронеж, 1997. –  С. 293-295.

31. Малыгин, Е.Н. Оперативное принятие решений при нарушении нормального функционирования гибких химико-технологических систем  / Е.Н. Малыгин, Т.А. Фролова, М.Н. Краснянский, В.А. Ахмедов // Методы и средства управления технологическими процессами: Сборник трудов международной научной конф. – Саранск, 1999. –  С. 196-198.

32. Малыгин, Е.Н. Диагностические модели механических отказов емкостного оборудования с перемешивающим устройством  / Е.Н. Малыгин, М.Н. Краснянский, В.А. Ахмедов // Идентификация систем и задачи управления: Сборник трудов международной конф. – М., 2000. –  С. 114-120.

33. Малыгин, Е.Н. Постановка и решение задач определения аппаратурного оформления совмещенных  химико-технологических схем / Е.Н. Малыгин, С.В. Карпушкин, М.Н. Краснянский, А.Б. Борисенко // Математические методы в технике и технологиях (ММТТ-14): Сборник трудов международной научной конф. – Смоленск, 2001. – Т. 2. –  С. 17-19.

34. Малыгин, Е.Н. Структура программного обеспечения при организации удаленного доступа к лабораторному оборудованию / Е.Н. Малыгин, С.В. Карпушкин, М.Н. Краснянский, В.Г. Мокрозуб // Математические методы в технике и технологиях (ММТТ-14): Сборник трудов международной научной конф. – Смоленск, 2001. – Т. 6. – С. 149-151.

35. Карпушкин, С.В. Система выбора и расчета механических перемешивающих устройств вертикальных емкостных аппаратов / С.В. Карпушкин, М.Н. Краснянский, Н.Н. Афанасьева // Математические методы в технике и технологиях (ММТТ-15): Сборник трудов международной научной конф. – Тамбов, 2002. – Т. 8. –  С. 150-153.

36. Краснянский, М.Н. Применение технологий удаленного доступа к лабораторному оборудованию в открытом образовании / М.Н. Краснянский, С.В. Карпушкин // Информационные технологии в образовании: Сборник трудов международной конф. – М., 2003. – Ч VI. –  С. 169-170.

37. Краснянский, М.Н. Применение среды программирования LabVIEW при проектировании информационно-образовательного пространства в открытом инженерном образовании / М.Н. Краснянский, С.В. Карпушкин // Образовательные, научные и инженерные приложения в среде LabVIEW и технологии National Instruments: Сборник трудов международной научно-практической конф. – М., 2003.  –  С. 43-46.

38. Краснянский, М.Н. Информационная система учета и анализа данных о надежности промышленного оборудования / М.Н. Краснянский, С.П. Широбоких // Актуальные проблемы информатики и информационных технологий: Сборник трудов международной научно-практической конф.– Тамбов, 2004.  –  С. 58-59.

39. Карпушкин, С.В. Коррекция аппаратурного оформления многоассортиментного производства при изменении планов выпуска продукции / С.В. Карпушкин, М.Н. Краснянский, А.Б. Борисенко // Математические методы в технике и технологиях (ММТТ-19): Сборник трудов международной научной конф. – Воронеж, 2006. – Т. 5. –  С. 11-14.

40. Малыгин, Е.Н. Методика выбора аппаратурного оформления технических систем с изменяющимся ассортиментом выпускаемой продукции / Е.Н. Малыгин, С.В. Карпушкин, М.Н. Краснянский // Новое поколение систем жизнеобеспечения и защиты человека в чрезвычайных ситуациях техногенного и природного характера: Сборник трудов Всероссийской научной конф. – Тамбов, 2006. –  С. 246-254.

41. Краснянский, М.Н. Применение среды LabVIEW при разработке обучающих информационных систем и тренажеров для персонала химических предприятий / М.Н. Краснянский, С.В. Карпушкин, Ю.В. Чаукин // Образовательные, научные и инженерные приложения в среде LabVIEW и технологии National Instruments: Сборник трудов международной научно-практической конф. – М., 2007.  –  С. 334-337.

42. Краснянский, М.Н. Информационные системы прогнозирования и обеспечения надежности функционирования технологических систем / М.Н. Краснянский // Математические методы в технике и технологиях (ММТТ-21): Сборник трудов международной научной конф. – Саратов, 2008. – Т. 4. –  С. 168-171.

43. Краснянский, М.Н. Методика разработки информационных обучающих систем и тренажерных комплексов / М.Н. Краснянский, Ю.В. Чаукин // Математические методы в технике и технологиях (ММТТ-21): Сборник трудов международной научной конф. – Саратов, 2008. – Т. 4. –  С. 211-214.

Учебные пособия:

44. Малыгин, Е.Н. Новые информационные технологии в открытом инженерном образовании (учебное пособие) / Е.Н. Малыгин, М.Н. Краснянский, С.В. Карпушкин, В.Г. Мокрозуб // М.: Машиностроение-1, 2003. 124 с.

45. Карпушкин, С.В. Расчеты и выбор механических перемешивающих устройств вертикальных емкостных аппаратов (допущено УМО по образованию в области химической технологии и биотехнологии для студентов вузов, обучающихся по специальности Машины и аппараты химических производств) / С.В. Карпушкин, М.Н. Краснянский, А.Б. Борисенко // Тамбов: Издательство ТГТУ, 2009. 168 с.

Авторские свидетельства Федеральной службы по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам:

46. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2005611296 от 31.05.2005. Программное обеспечение производственной базы удаленного доступа к установке нагрева ВОТ.

47. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2005611297 от 31.05.2005. Учебно-промышленная система расчета календарного плана выпуска продукции и формирования графика ППР ХТО.

Авторские свидетельства отраслевого фонда алгоритмов и программ ФГНУ

«Государственный координационный центр информационных технологий»:

48. Свидетельство об отраслевой регистрации разработки № 10116 от 27.02.2008. Надежность оборудования и химико-технологических схем: электронное учебное пособие.

49. Свидетельство об отраслевой регистрации разработки № 10261 от 25.03.2008. Тренажерный комплекс для отработки действий по управлению технологической схемой производства пигмента бордо «Тренинг-К».






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.