П.З (1231346), страница 5

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 5)

Рисунок 3.6 – Гистограмма неисправности НВА-55 за 1 год

После обработки полученных данных из всех филиалов СЛД, можно сделать вывод о том, какое количество электродвигателей НВА–55 необходимо для ремонта локомотива всех подразделений сервисных депо.

На основании выше изложенного, разработана система прогнозирования ресурсов по филиалам ООО «ТМХ–Сервис».

4 Разработка информационной модели прогнозирования ресурсов

4.1 Построение алгоритмов прогнозирования ресурсов

Функциональная схема планового ремонта запасных частей представлена на рисунке 4.1.

Рисунок 4.1 – Функциональная схема планового ремонта

Функциональная схема непланового ремонта запасных частей представлена на рисунке 4.2.

Рисунок 4.2 – Функциональная схема непланового ремонта

Функциональная схема поставки запасных частей для ремонта плановых и неплановых видов ремонта представлена на рисунке 4.3.

Рисунок 4.3 – Функциональная схема поставки запасных частей

Оптимизированная функциональная схема поставки запасных частей для планового и непланового видов ремонта представлена на рисунке 4.4.

Рисунок 4.4 – Оптимизированная функциональная схема поставки запасных частей

4.2 Выбор метода математического моделирования

Математическое моделирование является основным методом исследования и оценки различных систем управления. Среди множества типов моделирования, выделим шесть основных моделей:

а) непрерывно-детерминированная (D-схема). Данная схема отражает динамику изучаемой системы, позволяет описать процесс функционирования объектов, работающих непрерывно во времени, оценить их основные характеристики. Для описания модели используются дифференциальные уравнения с неизвестными функциями одной или нескольких переменных;

б) дискретно-детерминированная (F-схема). Данная схема используется в качестве математического аппарата теории автоматов, где система представляется в виде конечного автомата, перерабатывающего дискретную информацию и меняющего свои внутренние состояния в определённые моменты времени;

в) дискретно-стохастическая (P-схема). Данная схема используется в качестве математического аппарата теории вероятностных автоматов. Вероятностный аппарат можно представить как дискретный потактный преобразователь информации с памятью, функционирование которого в каждом такте зависит только от состояния памяти и может быть описано стохастически;

г) непрерывно-стохастическая (Q-схема). В большинстве случаев, применяется в качестве типовых математических схем, систем массового обслуживания. Её метод основан на обработке случайного события в случайные моменты времени, где весь процесс представляет собой две основные составляющие: ожидание обслуживания заявки и обслуживание заявки;

д) сетевая (N-схема). Данная схема позволяет решать задачи связанные с формализованным описанием и анализом причинно-следственных связей в сложных системах, учитывая параллелизм и асинхронность протекания процессов.

Самым распространённым типом N-схем являются сети Петри, которые отражают динамику функционирования модели;

е) комбинированная (А-схема). Подход к данной схеме позволяет описывать, поведение непрерывных и дискретных, детерминированных и стохастических систем, то есть является обобщённым и базируется на понятии агрегативной системы.

Изучение существующих разработок систем управления в локомотивном комплексе позволило определить основные критерии к информационной модели ремонтного производства [10]:

- разработка сложных систем управления, с возможностью построения распределённых и иерархических систем управления;

- универсальность и верификация с другими методами исследования сложных систем;

- уровень формализации и наглядность конечной модели;

- обеспечение возможности, отображения множественных связей элементов рассматриваемой системы;

- возможность описания информационных потоков;

- возможность последующего синтеза полученной модели;

- возможность учёта случайных факторов;

- уровень компьютеризации и развития имитационных платформ математических методов;

- возможность объектно-ориентированного программирования и перехода от моделирования к построению баз данных АСУ;

- учёт нестабильных производственных циклов и нестабильной загрузки технологического процесса при ремонте ТПС.

На основании приведённых критериев, целесообразно применять непрерывно-детерминированную модель (D-схему) для построения информационной модели передачи данных. Базовая математическая модель D-схем позволяет перейти к более сложным методам моделирования: P-схемам, F-схемам, N-схемам (сетям Петри), A-схемам.

4.3 Информационная модель прогнозирования ресурсами

Любую подсистему управления можно представить в виде функциональной подсистемы с множеством и разнообразием входной и выходной информации, которая оперирует рассматриваемым элементом или его совокупностью.

Введение функциональных зависимостей описывающих управление подсистемой, позволяет единообразно описать все её элементы, первичные источники возникновения потока данных, даёт возможность учитывать: логику, динамику, параллельность процессов поведения подсистем, её реакцию на воздействие случайных факторов [10].

Рассматриваемая подсистема z_n характеризуется следующими множествами:

- временем (Т);

- числом входных сигналов (X);

- числом выходных сигналов (Y);

- числом состояний системы h_n(t_n) в каждый момент времени t (рисунок 4.5).

Рисунок 4.5 – Общее представление системы

При рассмотрении сложной системы, её необходимо разбить на ряд подсистем с сохранением свойств и связей каждой из них, где функционирующая модель формируется на основе интеграции формальных описаний, представляющих основные аспекты существования системы. Все признаки сиcтемы, можно представить в виде логических функций f(x₁, x₂, x₃, … , x_n) от любого конечного числа переменных, аргументы которой (x₁, x₂, x₃, … , x_n) способны принимать лишь два значения: 0 и 1.

Каждая из подсистем, рассматривается как самостоятельное функционирующее звено, принадлежащее общей структуре, с выделением собственных свойств и связей. Имея полную характеристику работы каждого элемента системы Z и объединяя их в функционально логическую модель, можно отразить состояние объекта.

При рассмотрении характеристик подсистемы в качестве описания элементов выступает функция f_n(h_i.j(t_n)) с набором своих аргументов (h_1.1, h_1.2, h_1.3, … , h_i.j(t_n)). Любой элемент рассматриваемой подсистемы z_n с параметрами h_i.j(t_n), функционирует в определённый момент времени t_n Т, не зависимо от действия своих аргументов и влияет на состояние исследуемого объекта.

Подсистема z_n Z в момент времени t_n Т описывается функциональной зависимостью:

(4.1)

где h_1.1, h_1.2, h_1.3, … , h_i.j(t_n) – состояние внутренних элементов подсистемы z_n(t_n) Z, являющихся аргументами функции.

Подсистема z_n(t_n) Z, взаимодействуя с другими подсистемами, принимает некоторые входные сигналы x_n(t_n) X, функциональная зависимость которых определяется:

(4.2)

где x_1.1, x_1.2, x_1.3, … , x_i.j(t_n) – состояние элементов входного сигнала x_n(t_n) X, которые являются аргументами данной функции.

Подсистема z_n(t_n) Z, получая возмущающее воздействие в виде входных сигналов x_n(t_n) X и сопоставляя с внутренним состоянием своих элементов, способна вырабатывать выходные сигналы y_n(t_n) Y.

Функциональная зависимость выходных сигналов определяется:

(4.3)

где y_1.1, y_1.2, y_1.3, … , y_i.j(t_n) – состояние элементов выходного сигнала y_n(t_n) Y, которые являются аргументами данной функции.

В реальном мире на все системы действует совокупность случайных факторов q_n(t_n) Q₀ (рисунок 4.6):

(4.4)

где q_1.1, q_1.2, q_1.3, … , q_i.j(t_n) – случайные факторы, которые являются аргументами данной функции.

Случайное воздействие, может влиять как на подсистему, выводя её из равновесия, так и на процесс формирования выходного сигнала, становясь частью управляющего воздействия для управляемой подсистемы. Поэтому, состояние подсистемы z_n(t_n) Z и выходной сигнал y_n(t_n) Y при случайном воздействии запишется:

(4.5)

(4.6)

Рисунок 4.6 – Представление системы с учётом случайных воздействий

На основе рассмотренных принципов, была сформирована информационная модель прогнозирования ресурсами, которая показана на рисунке 4.7.

Рисунок 4.7 – Информационная модель управления прогнозирования ресурсами

На представленной схеме (рисунок 4.7), отображены основные информационные потоки, участвующие в работе системы Z₀, состоящей из подсистем:

- z₁ – Завод;

- z₂ – Локомотив;

- z₃ – Логистика поставки запасных частей;

- z₄ – СЛД Хабаровск;

- z₅ – СЛД Приморское;

Для определения связей элементов взаимодействующих подсистем, отмечены характеристики элементов входных и выходных сигналов:

- x_1.1 – Заявки на изготовления материалов;

Характеристики

Список файлов ВКР