Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Стабильность производственных систем и методы ее исследования 8
1.1. Поточные линии прядильного производства и особенности их проектирования 8
1.2. Анализ структуры некоторых поточных линий хлопкопрядильного производства 12
1.3. Исследование причин нестабильности работы поточных линий .23
1.4. Методы исследования и обеспечения надежности технологического оборудования 27
1.5. Основные методы моделирования систем 35
1.6. Методы исследования надежности и стабильности работы автоматических поточных линий 42
Выводы к главе I 46
Глава 2. Алгоритмы моделирования надежности поточных линий хлопкопрядильного производства 48
2.1. Марковская модель поточной линии 48
2.2. Алгоритмы моделирования поточных линий 52
2.3. Верификация компьютерной модели 71
2.4. Учет старения оборудования при моделировании поточных линий 75
Выводы по главе 2 81
Глава 3. Исследование влияния надежностных характеристик оборудования на производственную стабильность поточных линий 83
3.1. Выбор показателей оценки влияния факторов 84
3.2. Исследование влияния структуры поточной линии на ее производительность 85
3.3. Исследование влияния надежности отдельных машин на надежность всей поточной линии . ,97
3.4. Исследование влияния резервов запасов на производительность поточной линии 98
3.5. Исследование влияния законов распределения времени наработки на отказ и времени восстановления на производительность поточной линии 104
3.6. Исследование влияния износа оборудования на производительность поточной линии 109
Выводы по главе 3 113
Глава 4. Разработка автоматизированного программного комплекса для моделирования поточных линий 115
4.1. Средства и возможности автоматизированного комплекса 116
4.2. Структура данных 119
4.3. Структура программного комплекса 122
4.4. Работа с программным комплексом 125
4.4.1. Запуск программного комплекса 125
4.4.2. Выбор поточной линии 128
4.4.3. Задание параметров моделирования 128
4.4.4. Изменение структуры поточной линии 130
4.4.5. Изменение характеристик машин 131
4.4.6. Просмотр результатов моделирования 131
4.4.7. Проведение экспериментов 135
Выводы по главе 4 140
Общие выводы 141
Литература 144
Приложения
- Поточные линии прядильного производства и особенности их проектирования
- Марковская модель поточной линии
- Выбор показателей оценки влияния факторов
- Средства и возможности автоматизированного комплекса
Введение к работе
В течение уже нескольких десятилетий в хлопкопрядильном производстве всех ведущих стран в области текстильной промышленности, в том числе и России, используются автоматизированные поточные линии, которые предусматривают объединение нескольких машин нескольких переходов прядильного производства в единую поточную линию, управляемую автоматизированным центром, что позволяет повысить производительность и обеспечить более высокое качество продукции [56].
Актуальность темы. Основное направление развития техники и технологии прядильных производств во всем мире и для всех видов волокон ориентировано на максимальную автоматизацию этих производств. Это означает, что современные прядильные производства организуются так, чтобы максимально исключить малопроизводительный человеческий труд, сократить запасы полуфабриката между переходами, создать полностью автоматизированные и управляемые технологические цепочки от распаковки кип до отгрузки пряжи. При такой высокой насыщенности производства техническими средствами - как технологическим оборудованием, так и системами управления - на первое место при проектировании производства выходит задача прогнозирования надежности подобных систем. В отличие от классических надежностных задач, в рассматриваемом случае отказы или сбои в работе элементов не выводят систему из строя, а отражаются на стабильности технологического процесса.
Бесперебойная и стабильная работа поточных линий играет важнейшую роль для всего производства в целом вследствие высокой производительности машин линии и непрерывности процессов. Поэтому задача прогнозирования стабильности поточных линий по производительности и исследование влияния на этот показатель структуры и параметров поточных линий имеет важнейшее практическое значение как при эксплуатации суще-
ствующих, так и при проектировании новых поточных линий.
Учитывая развитие вычислительной техники и повсеместное проникновение информационных технологий, в том числе и в отрасли текстильной промышленности, использование таких технологий является перспективным.
Целью данной диссертационной работы является разработка методологии и комплекса алгоритмов для моделирования наиболее распространенных технологических схем прядильного производства с точки зрения его надежности и влияния этой надежности на стабильность процессов. Предполагается разработать автоматизированную систему моделирования "Технологическое оборудование и система управления", которая позволит повысить эффективность проектирования технологических систем и выбирать более рациональные режимы для уже существующих технологических систем. Процесс решения этой задачи включает следующие этапы:
анализ существующих методов исследования стабильности производственных систем;
разработку компьютерной модели поточных линий, включая алгоритмы моделирования;
проведение компьютерных экспериментов с моделью для исследования влияния структуры, резервов запасов, законов распределения времени сбоев и восстановлений, старения оборудования на общую производительность поточных линий;
разработку структуры программного комплекса для проектирования и моделирования различных поточных линий.
Предмет исследования. Объектом исследования являются автоматические поточные линии прядильных производств и стабильность их работы по производительности.
Методы исследования. В диссертационной работе использованы методы теории вероятностей и вероятностных марковских процессов, методы
математической теории надежности, метод статистического компьютерного моделирования, методы математической статистики, методы компьютерной обработки информации с использованием баз данных, компьютерной графики, методы создания графических интерфейсов и программных комплексов.
Научная новизна работы. В результате выполнения диссертационной работы решена задача разработки методологии исследования и алгоритмов для моделирования работы поточных линий прядильного производства с точки зрения его надежности и влияния этой надежности на стабильность производственных процессов. В работе впервые:
разработаны алгоритмы моделирования работы поточных линий;
создана компьютерная модель имитации работы поточных линий для анализа их стабильности по производительности;
предложены и обоснованы методики планирования, проведения и обработки результатов компьютерных экспериментов для исследования производственной стабильности;
с помощью построенной компьютерной модели и выполненных с ней экспериментов установлены основные факторы, влияющие па колебания производительности.
І Ірактическал значимость и реализация результатов работы.
Разработана и программно реализована автоматизированная система моделирования надежности и стабильности поточных линий;
Получены оценки основных надежностных показателей для ряда существующих її перспективных схем поточных ліпшії хлопкопрядильного производства, позволяющие прогнозировать п сравнивать между собой стабильность работы лих линий;
Предложены критерии стабильности поточных ліпшії по производительности, которые были использованы при сравнении различных схем поточных линии;
4. Разработанные алгоритмы моделирования, методики исследования и показатели надежности могут быть применены:
при проектировании новых поточных линий;
при оценке эффективности существующих поточных линий и выборе способов их модернизации;
- при анализе источников нестабильности работы поточных линий.
Разработанная на основе построенных в диссертационной работе ал
горитмов программная система является удобным и доступным инструмен
том для квалифицированного пользователя при решении поставленных за
дач.
Разработки, выполненные в диссертации, использованы в ООО "РУСИНТЕКС" при оценке стабильности производственного оборудования с учетом его выхода из строя и износа, для прогнозирования колебаний производительности технологических цепочек, а также в учебном процессе МГТУ имени A.M. Косыгина при изучении курсов "Математические методы обработки данных", "Моделирование систем", "Методы прикладного моделирования", при выполнении курсового и дипломного проектирования.
Поточные линии прядильного производства и особенности их проектирования
Известно [2, 3, 4, 22], что в масштабах прядильного производства поточные линии отличаются по составу оборудования, по способам сопряжения, по числу переходов и характеристикам оборудования. Наиболее развиты поточные линии в хлопкопрядильном производстве, по они существенно отличаются, например, от поточных линий в аппаратном прядении шерсти. Это объясняется тем, что структура поточных линий зависит от типа перерабатываемого волокна или смесей и их свойств, например, длины и тонины волокон.
Исходя из вида волокна, можно выделить следующие группы поточных линий в прядильных производствах: 1. Для хлопка и смесей хлопка с химическими волокнами; 2. Для грубой и коротко вол оки исто и шерсти в системе аппаратного прядения шерсти; 3. Для тонкой и длинноволокнистой шерсти в системе камвольного (гребенного) прядения шерсти; 4. Для переработай льна и длинных растительных волокон (джут, пешжп, кенаф vi др.); 5. Для производства нетканых материалов различными способами (например, пглопромппшос, иглопробивное пли клеевое производства); 6. Для угарного прядения (переработка очесов, коротких волокон, обрати, вторичного сырья).
Изучая создание поточных линии хлопкопрядильного производства 111, можно заметить, что мл ранних папах создания моточных ліпшії стали возникать определенные недостатки агрегирования машин, которые не проявлялись и серьезно не влияли на эффективность производства, когда машины работали в индивидуальном режиме, т.е. были рассчитаны на независимую работу. Эти недостатки оказались весьма существенными при агрегировании этих машин в автоматические поточные линии с непрерывными потоками волокнистого материала.
При объединении машин в поточные линии возникли следующие основные проблемы: 1. Необходимость сопряжения производительиостей последовательно соединяемых машин. В зависимости от структуры агрегата их производительности должны быть равными или кратными. 2. Было обнаружено, что увеличивается число простоев машин, соединенных в непрерывную цепочку. Это объясняется тем, что при случайной остановке одной из машин, например, вследствие обрыва продукта, все связанные с ней машины останавливаются, несмотря па то, что находятся в исправном состоянии. Таким образом, резко возросли так называемые наложенные потери времени. Эффективность работы технологической системы стала сильно зависеть от надежности работы каждой отдельно взятой машины. 3. Возросли требования непосредственно к технологической надежности, связанные с уменьшением простоев оборудования, вызванных перерывами технологического процесса нрн исправной машине (например, но причинам обрывности, перезаправки питающего оборудования и т.н.). 4. Потребовалось повышение эффективности управления как организационной, гак и технической стороной технологического процесса е целью минимизации потерь времени па подачу сырья и полуфабрикатов, ожидание наладки пли ремонта и т.п.
Весь этот комплекс проблем представляет собой совокупность взаимосвязанных между собой задач. Изучение исследований, посвященных вопросам построения автоматических и автоматизированных поточных линий, показывает, что при их создании первоочередной задачей является обеспечение надежности технологического процесса для формируемой структуры поточной линии [5, 6]. При этом должна сохраняться технология получения конечного продукта.
Анализ литературы [1, 7, 8, 9, 69] позволяет сделать вывод о том, что решать вопросы построения надежных автоматических линий и производств необходимо, учитывая следующие условия и ограничения: 1. Особенности технологии получения продукта производства; 2. Требования к показателям стабильности и точности технологических процессов; 3. Требования к надежности отдельных машин поточной линии; 4. Особенности организации технологических и производственных процессов и их эффективности.
Под стабильностью и точностью технологического процесса здесь понимается способность производства обеспечивать па своем выходе заданный уровень выходной производительности с минимальными вариациями при требуемом качестве производимого продукта. Учитывая вес вышеизложенное, можно сделать вывод, что проектирование структуры поточных линий хлопкопрядильного производства является сложной технической задачей, для которой до сих пор не разработаны и научно не обоснованы методы решения,
И работе 10 рассматривается метод определения рационального состава и расположения оборудования в поточных липнях прядильного производства (от кпппых рыхлителей до прядильных машин). Сущность предложенного метода заключается в определении ранжированного ряда машин, входящих в структуру существующих отечественных п зарубежных поточных линий и объединенных по общему технологическому признаку. При :)том каждому виду машин присваивается балл, соответствующий его по рядковому номеру в технологической цепочке рассматриваемой линии. В этой же работе приводятся математические зависимости определения количества разрыхляющих, очищающих и смешивающих машин в поточной линии прядения хлопка, а также основное условие нормального функционирования поточной линии. Математические зависимости базируются на требованиях, предъявляемых к клочкам хлопка, поступающим на вход чесальной машины.
Автоматические поточные линии (АПЛ) различных отраслей производства имеют некоторые общие особенности, которые могут быть сформулированы с использованием теории производительности [7, 8]. Согласно этой теории эффективность комплекса агрегированных машин определяется характером технологических связей между машинами.
В общем случае различают три вида связей: нежесткая, жесткая и полужесткая [22]. Когда останов одной машины не влечет останова машин на предшествующих и последующих операциях, связь является нежесткой. Примером может служить любая многопереходная система прядения хлопка, где резервы полуфабриката между переходами компенсируют неравномерность работы участков.
Жесткая связь появляется тогда, когда поток волокнистого материала подается непосредственно с определенной машины на соответствующую ей следующую по ходу производства машину.
Полужесткая связь является компромиссным вариантом. Между жестко связанными машинами вводят резервные накопители и это приводит к ослаблению связи между машинами. На работу комплекса агрегированных машин в этом случае будут" оказывать влияние только те простои, которые будут приводить к опорожнению или критическому заполнению резервной емішстп. 13 случае кратковременных остановок одной из машин, связанная с нем машина будет продолжать работу за счет резерва материала.
Марковская модель поточной линии
При рассмотрении марковской модели необходимо сделать следующие допущения: 1. Потоки сбоев и восстановлений машин являются простейшими. 2. Определение вероятности состояния в следующий момент времени зависит только от состояния в данный момент времени и от вероятности перехода и не зависит от того, как процесс попал в данное состояние, т.е. от предыстории.
Производительность данной системы равна нулю, если хотя бы один из блоков не работает. Иначе производительность равна минимальной из максимальных производительиостеи 0-го и 1-го блока. Пусть это значение равно 200 кг/ч.
Построим на основе этого граф состояний (рис. 2.2). Кружками изображены состояния, а стрелками возможные переходы между состояниями. Ло,А1 ва,01 интенсивности вероятности перехода из состояния в состояние. Очевидно, что Я0 Л1 интенсивности вероятности выхода из сіроя блоков 0 и 1, соответственно, а 00,0{ - интенсивности вероятности их восстановления, I](t)- вероятности нахождения системы в і-том состоянии. Рис. 2.2 - Граф состояний.
Основным недостатком подхода, основанного на использовании модели марковских процессов, является следующий: данный подход предполагает, что интервалы времени распределены по показательному закону, в то время как в действительности почти во всех системах интервалы времени между сбоями и интервалы времени между восстановлениями имеют распределение, существенно отличающееся от показательного. Это, как правило унимодальное несимметричное распределение с положительным модальным значением и ассиметрией. Данное обстоятельство делает марковский подход бесперспективным для решения задачи исследования.
Компьютерная модель позволит изучать влияние надежности отдельных машин, составляющих технологическую цепочку, структуры поточной линии, износа оборудования, законов распределения интервалов времени наработки па отказ и восстановления на колебания производительности всей системы. Основу модели составляют алгоритмы моделирования различных поточных линий.
Поясним отдельные пункты алгоритма. Максимально возможная общая производительность (п.2) определяется из условия, что все машины находятся в состоянии "работает" и могут работать с номинальной производительностью. Таким образом, обеспечивается сопряженность машин по производительности. Текущая производительность поточной линии первоначально равна рассчитанной максимальной.
И н.З время очередного события для каждой машины устанавливается в пуль. Далее мри генерации ( возможно использование различных законов распределения. Самый простои вариант - генерация но показательному закону. Выше (в параграфе 2.2) был указан недостаток :пого варианта. Генерация (ті„ осуществляется только при переходе из пункта К), т.е. начиная со второй итерации, когда одно событие уже произошло. В п.7 системному времени присваивается время только что произошедшего события. В п.8 определяется тин события: машина выходит из строя пли восстанавливается. Отметим, что для выключенных машин не генерируется интервал (и.5), выключенные машины не участвуют в определении ближайшего со бытия (п.6), поэтому при определении типа события тип "выключена" не рассматривается.
При анализе событий, происходящих с машинами (п.9 моделирующего алгоритма), общая производительность системы меняется в зависимости от сущности самих событий и того, с какими машинами они происходят.
Очевидно, что при выходе из строя питателей или разрыхлительно-очистительного агрегата, поточная линия функционировать не может. Аналогичная ситуация имеет место и в случае выхода из строя всех кардочесальних машин (п.2). Однако, естественно, что выход из строя всей батареи менее вероятен. Переход к п.З означает, что работоспособные выключенные машины переходят в состояние "работает".
В случае выхода из строя части кардочесальных машин общая производительность может снизиться, хотя выход из строя одной кардочесально и машины может быть компенсирован увеличением производительностей кардочесальных машин, остающихся работоспособными. При этом имеется возможность увеличения номинальной производительности на заданную величину с (п.4).
Надо также заметить, что в случае, когда система в целом не фупк ционирует (Gt = 0), работоспособные машины выключаются и для них признак становится равным двум (состояние "выключен"). Это связано с тем, что рассматриваемая поточная линия работает в режиме, когда подача волокнистого материала во время ее простоя прекращается.
Во всех случаях, когда Gt = 0, все работоспособные машины поточной линии выключаются (fj = 2). В п. 10 и 11 осуществляется включение работоспособных машин после восстановления работы поточной линии. В случае выполнения условия, указанного в п.9 включаются работоспособные машины во всей системе. В случае же его невыполнения подсистема не работает, и поэтому включаются только машины, не входящие в подсистему (кипный питатель для химического волокна, смесовая машина и кардочесальные машины).
Выбор показателей оценки влияния факторов
Для исследования поточных линий важно определить ряд показателей оценки стабильности работы производства. Для удобства сравнения результатов для каждого эксперимента были выбраны одни и те же контролируемые показатели: - средняя производительность поточной линии G , кг/ч; - максимальная производительность поточной линии за ьремя моделирования (/„„„, кг/ч; - минимальная производительность поточной линии за время моделирования С/,,,,-,,, кг/ч; - коэффициент вариации по производительности (!\\;, %; - относительное отклонение реальном производительности от максимально возможной /1(7; - число изменений производительности поточной линии в единицу времени kt (частота изменения состояний).
При обработке результатов экспериментов для выявления зависимостей между варьируемыми факторами и контролируемыми показателями были построены регрессионные уравнения по стандартной методике, используемой в регрессионном анализе [51, 53]. В качестве меры адекватности построенных уравнений использовался квадрат коэффициента детермина-ции R . Полученные уравнения имели форму либо линейных, либо экспоненциальных зависимостей.
Структура любой поточной линии является параллельно-последовательной. Полому имеет смысл рассмотрен» влияние числа параллельных и последовательных машин па производительность системы в отдельности. Очевидно, что колебания производительности всей поточной липни в большей степени должны зависеть от числа элементов в параллельной группе. Однако длина последовательной цепочки технологических машин также имеет значение, т.к. с увеличением числа машин, входящих в нее, уменьшается надежность поточной линии. Для оценки влияния структуры поточной линии на ее производительность было проведено четыре эксперимента. Для обеспечения статистической надежности в каждом эксперименте было осуществлено 10 прогонов моделирующего алгоритма.
Из расчетов становится ясным, что коэффициент вариации CVQ не из менился. Тем не менее, во втором случае изменилось число изменений со стояний системы. Можно сделать вывод, что недостаточно использовать ко эффициент вариации, и необходима характеристика, учитывающая число изменений состояний за моделируемый отрезок времени. В экспериментах ЭЗ.2.2 и ЭЗ.2.3 изучалось влияние числа параллельных машин (в данном случае - кипных питателей для хлопка) на изменение производительности поточной линии.
Возрастание средней производительности при увеличении числа параллельных кипных питателей логично, т.к. при большем числе параллельных элементов с одинаковой поминальной производительностью увеличивается максимально возможная производительность всей моточной линии. Значения коэффициента вариации и относительного отклонения меняются незначительно. Довольно большое значение коэффициента вариации говорит о нестабильности производства.
Исходные данные для эксперимента.: - время моделирования 4000 часов; - алгоритм распределения производительности между параллельно работающими машинами - взвешенный; - закон распределения интервалов времени между сбоями - экспоненциальный; - закон распределения интервалов времени между восстановлениями -экспоненциальный; - число очистителей/рыхлителей - 3; - число кардочесальных машин - 16; - характеристики машин приведены в табл.3.4; - для параллельных машин отсутствует возможность превышения заданной номинальной производительности Gmmi; - число киппых питателей для хлопка 2; 4; 6; 9; 12; 15; 18. Таким образом, суммарная производительность кипных питателей для хлопка оставалась постоянной (1200 кг/ч).
Средства и возможности автоматизированного комплекса
Основной функцией комплекса является моделирование ряда поточных линий. Разработанный автоматизированный комплекс имеет набор средств для реализации основной функции. Средства и методы обеспечивают гибкость при задании параметров моделирования, изменении структуры поточной линии и определении характеристик отдельных технологических машин. Структура меню приведена па рис. 4.1. На рис. 4.2 представлены возможности комплекса.
Стоит еще раз отметить, что приведенные возможности по изменению структуры поточной линии относятся к схеме, изображенной на рис. 2.4. В случае более простых схем вариации структуры незначительны. В частности для схемы на рис. 2.1 имеется возможность только менять число последовательных блоков.
Атрибуты "идентификатор машины" и "идентификатор группы" используются для служебных целей и ие видны пользователю, работающему с программой. Атрибут "название" является необязательным для заполнения, представляет собой название технологической машины. Последние 3 атрибута списка хранят числовые значения характеристик машин, используемых при моделировании работы поточной линии.
Кроме приведенных выше таблиц имеется еще ряд, содержащих данные по количеству сбоев в работе машин и системы за один прогон моделирования, минимальное, максимальное и среднее число этих сбоев, а таюке средиеквадратическое отклонение и коэффициент вариации сбоев. Структура этих таблиц приведена в приложении 2.
Код программы содержится в 11 модулях (файлах), включая файл проекта. Ряд файлов создается при компиляции программы в среде Delphi6.0. Стоит также упомянуть, что описания элементов форм содержится в отдельных файлах. В дистрибутив входит только exe-файл, файлы рисунков и файлы базы данных. Общая структура каталогов приведена на рис. 4.3.
Каталог Experiments хранит файлы с данными по уже проведенным экспериментам (число подкаталогов в нем варьируется в зависимости от числа экспериментов). В каталоге Txt находятся текстовые файлы с данными по результатам моделирования. Эти файлы потом могут использоваться для построения диаграмм, графиков или проверки гипотез в других приложениях Windows.
Более подробно рассмотрим модуль моделирования indl.pas. Он включает 20 разработанных процедур и функций; 1. процедуру распределения производительности между параллельными машинами; 2. процедуру очистки и открытия таблицы числа остановов; 3. процедуру очистки и открытия таблицы изменения производительно-стей; 4. процедуру очистки и открытия таблиц со средними ироизводительно-стями машин и системы и коэффициентами вариации сбоев; 5. процедуру очистки и открытия таблицы с состояниями машин и системы; 6. процедуру очистки и открытия таблицы со сгенерированными интервалами восстановлений; 7. функцию определения числа последовательных машин; 8. процедуру создания таблицы с изменениями производителыюстей и состоянии машин; 9. функцию анализа событий; К).функцию, генерирующую числа но закону распределении Эрлаша; 11.функцию, генерирующую числа но экспоненциальному закону распределения; 12.функцию, генерирующую числа но равномерному закону распределения; 13.процедуру моделирования; .функцию определения числа параллельных машин на входе; 15.функцию определения максимальной производительности системы; 16.функцию считывания данных (характеристик машин) из базы данных; 17.процедуру корректировки среднего времени наработки на отказ при износе оборудования; 18.процедуру корректировки среднего времени наработки на отказ при увеличении нагрузки на машину; 19.процедуру просмотра характеристик; 20.процедуру записи данных в базу данных.
Процедура 19 не используется при моделировании. Функции 10, 11 и 12 являются альтернативными, т.е. выполняется только одна из них (в зависимости от заданных параметров моделирования). Функции 9, 10, 11, 12, и процедуры 1, 17, 18, обведенные точечным пунктиром, выполняются при моделировании случайное число раз, которое зависит от времени моделирования и заданных характеристик технологических машин.
Вся цепочка вызова разбита на 2 блока: подготовка к моделированию и непосредственно моделирование. После подготовки к моделированию вызывается процедура 13. Вызов всех функций и процедур блока "Моделирование" осуществляется из процедуры 13.
Стоит отдельно отметить, что функция 9 (анализ событий) возвращает текущую производительность всей поточной линии.
Данная форма позволяет задавать исходные данные, включая структуру поточных линий и параметры технологических машин, для моделирования, а также содержит элементы вызова окон с результатами, представленными в виде таблиц, графиков и диаграмм.
