Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Анализ современных концепций информационных систем промышленных предприятий машиностроительного кластера 18
1.1. Анализ функциональной структуры информационно-аналитических систем сопровождения жизненного цикла промышленных изделий ". 18
1.2. Разработка методов формирования единого информационного пространства предприятия 19
1.3. Анализ современных информационных систем сопровождения жизненного цикла промышленных изделий 21
1.4. Анализ систем классификации и кодификации изделий и проблем их системной интеграции 23
1.5. Выводы 28
ГЛАВА 2. Разработка методов и моделей в задачах формирования единого информационного пространства промышленного предприятия 29
2.1. Разработка функциональных и информационных моделей единого информационного пространства промышленного предприятия на основе методологии SADT-IDEF 29
2.2 Разработка системы администрирования PDM и ERP-систем при формировании единого информационного пространства машиностроительного кластера 31
2.3. Организация системы управления нормативно-техническим документооборотом промышленного предприятия на основе функциональных моделей 43
2.4. Формирование базовой электронной структуры промышленного изделия 50
2.5. Выводы 51
ГЛАВА 3. Формирование единого информационного пространства промышленного предприятия на основе методов функциональной компьютерной систематики 52
3.1. Разработка метода описания систематизируемых объектов на основе функциональной компьютерной систематики 52
3.2. Формирование таксономии процессов и объектов-функционалов сферы промышленного производства 59
3.3. Формализация описания объектов промышленного производства на основе методов функциональной компьютерной систематики 62
3.4. Выводы 70
ГЛАВА 4. Создание системы оценки и прогнозирования технического состояния объектов на основе методов функциональной систематики 72
4.1. Анализ методов оценки и прогнозирования технического состояния объектов промышленного производства 72
4.2. Организация мониторинга состояния объектов промышленного производства на основе динамических моделей 74
4.3. Развитие методов функциональной систематики в направлении оценки и прогнозирования технического состояния объектов промышленного производства 94
4.4. Разработка математической модели металлорежущего станка для оценки и прогнозирования оценки и прогнозирования технического состояния 98
4.5. Выводы 105
ГЛАВА 5. Реализация и внедрение методов и моделей в практику создания единого информационного пространства машиностроительного кластера 106
5.1. Построение системы единого информационного пространства машиностроительного кластера на базе информационно- образовательного центра Института промышленных технологий машиностроения НГТУ им. Р.Е. Алексеева 106
5.2. Создание автоматизированной системы планирования ремонтов и поставок запасных частей по данным технического состояния оборудования предприятия 112
5.3. Выводы 123
Заключение 125
Литература
- Разработка методов формирования единого информационного пространства предприятия
- Разработка системы администрирования PDM и ERP-систем при формировании единого информационного пространства машиностроительного кластера
- Формирование таксономии процессов и объектов-функционалов сферы промышленного производства
- Организация мониторинга состояния объектов промышленного производства на основе динамических моделей
Введение к работе
Актуальность темы. Современные темпы развития
информационных технологий в производственных отраслях привели к значительному увеличению объемов информационных ресурсов. Работая с ресурсами и имея своевременный доступ к необходимой информации, специалист получает возможность оперативно принимать обоснованные решения в своей профессиональной деятельности. Это становится возможным при условии сокращения времени на поиск и анализ запрашиваемой информации, для чего требуется соответствующая организация ее хранения. В связи с этим стали возрастать требования к системам, обеспечивающим доступ к информационным ресурсам.
В современных условиях развитие науки привело к появлению достаточно сложной иерархии дисциплин. При таком широком спектре научных знаний связи между отдельными профильными специальностями не всегда прослеживаются в явном виде. С другой стороны построение эффективной системы управления в конкретной отрасли хозяйственной деятельности требует использование связанных знаний научных дисциплин, базирующихся на общем подходе к организации информации как единой системной задачи, в которых главенствующими являются информационные, реляционные и структурные аспекты, в то время как тип сущностей, образующих систему, имеет значительно меньшее значение.
Развитие информационных автоматизированных систем
проектирования технических систем позволило сформировать новое направление в виде CALS (Continuous Acqusition and Life cycle Support) -концепции непрерывных поставок и информационной поддержки жизненного цикла (ЖЦ) продукции, которое представляет собой совокупность интегрированных информационных моделей изделия, производственной и эксплуатационной среды, а также других составляющих единого информационного пространства (ЕИП). При этом приоритеты в работе с информационными системами сосредотачиваются на задачах анализа информации, обеспечения ее целостности и непротиворечивости. Таким образом, создание блока управления информационными ресурсами является одним из основных направлений повышения эффективности систем автоматизированного проектирования.
Применение CALS-технологий или ИПИ-технологий
(интегрированная поддержка жизненного цикла изделия) предполагает создание интегрированной информационной среды для бизнес-процессов, в которой они реализуются наиболее эффективно, особенно для сложных и наукоемких изделий с длительным жизненным циклом.
Теоретические основы концепции CALS и информационной поддержки ЖЦ изделия разработаны в работах А.Н. Давыдова, В.В. Барабанова, Е.В.Судова, В.Г. Подколзина, И.В. Богуславского, Е.И.Бондаренко, А.С.Майскова, С.А. Буханова, А.Н. Васина, A.M. Вендрова, С. С. Василиева и других авторов. В этих работах рассмотрены особенности реализации информационной поддержки ЖЦ изделия для промышленных предприятий,
определены этапы внедрения информационных систем, состав информационного обеспечения полного ЖЦ изделия.
Главной целью внедрения CALS технологий является создание единого информационного пространства предприятия, концепция которого изложена в работах А.Н. Ковшова, Ю.Ф. Назарова, И. М. Ибрагимова, А.Д.Никифорова.
Реализация CALS -технологий на промышленном предприятии практически невозможна без сопровождения информационных систем класса ERP (Enterprise Resource Planning - система управления ресурсами предприятия) и PDM (Product Data Management - система управления данными об изделии). Теоретические основы создания таких систем и их архитектура класса ERP разработаны в трудах И.Л. Надточий, Б.М.Рапопорта, Р. Р. Загидуллина, В.Ц. Зориктуева, В. В. Бордюже, В.А.Корнеева, М.Г.Ганьжина, И.В.Ощевского, S. Schmid, J. Bogen, N. Gronau, V. Vorburg, M. Droege. Класс PDM-систем рассматривается в работах С.А.Прохорова, А.В.Иващенко, Д.В.Ксенофонтова, В.Беспалова, В.Клишина, В.Краюшкина, Д.С. Ляпина, А.Н. Ковшова, Ю.Ф.Назарова, И.М.Ибрагимова, А.Д. Никифорова, Vajna S. М. Schabacker, U. Gloger, H.Hayka, В. Pasewaldt, U. Lang, М. Muschiol и других авторов.
При реализации концепции ЕИП на промышленном предприятии необходима организация процесса функционального и информационного моделирования основных организационных и технологических операций. Основы методологии функционального и информационного моделирования разработаны в работах Д.А. Марка, К. Мак Гоуэна, и развиты в работах В.В.Бобырева, Е.Н.Королева, Я.Е.Львович, И.А.Кривошеева, А.М.Каганова, Т.Р.Яруллина, Z. Gui, X. Yan, S. Sun.
Основой ЕИП являются информационные потоки, структурировать которые помогает методология информационного моделирования. Современный уровень развития промышленного производства характеризуется интенсивным процессом консолидации информации, однако процесс ее систематизации значительно отстает от накопления. В связи с этим возникает необходимость в создании единой систематики данных изучаемой отрасли. Использование действующих систем классификации приводит к значительным сложностям в идентификации объектов и процессов, что препятствует объективности в оценке их применимости в области материального производства. Основные недостатки действующих классификационных систем заключаются в том, что они не учитывают морфологические и функциональные особенности объекта, его способность выполнять определенные служебные функции в заданных условиях взаимодействия с факторами внешней среды.
В тоже время существует возможность описания систематизируемых объектов на основе методов функциональной систематики, которая описывает с помощью функциональных формул морфологию, состав изучаемого объекта или процесса, выполняемые служебные функции и взаимодействие с факторами внешней среды. В связи с этим функциональные формулы являются эффективным инструментом
систематизации данных в работе информационных систем. Методы функциональной компьютерной систематики разработаны СМ. Бреховских, А.П. Прасоловым, В.Ф. Солиновым и развиты в работах А.А.Краснова, C.F.Kirschman, G.M.Fadel.
Одной из актуальных задач эксплуатации практически любого промышленного объекта является прогноз изменения его технического состояния. Для её решения широко используются регрессионные методы на основе результата идентификации математических моделей (ММ), берущие свое начало от работ Н. Винера и А.Н. Колмогорова. Упрощенное, но строгое изложение теории линейного предсказания Винера-Колмогорова было впоследствии представлено в работе Боде и Шеннона. Результаты этих исследований справедливы для линейных ММ источников прогнозируемых сигналов. К сигналам такого рода можно отнести информацию о возникновении дефекта и развитии износа изучаемого промышленного объекта. В последующем было установлено, что существуют нелинейные источники, создающие сложные стохастические режимы, описанные в работах К.Г.Кирьянова и А.В.Шабельникова, которые требуют для их прогнозирования использование методов, позволяющих расширить интервал прогнозирования. В связи с этим актуальным является определение класса моделей, допускающих применение нелинейные регрессионных ММ, обеспечивающих прогноз состояния изучаемого объекта на большее число шагов, чем это позволяют линейные ММ.
На основании изложенного можно сделать вывод о необходимости дальнейшего развития методов функциональной систематики и применения регрессионных ММ в целях идентификации изучаемого объекта и прогнозирования его технического состояния для расширения функциональных возможностей ЕИП промышленного предприятия, что и определяет актуальность данной работы.
Диссертационная работа выполнена в соответствии с тематикой Информационно-образовательного центра Института промышленных технологий машиностроения НГТУ имени Р.Е. Алексеева.
Целью работы является разработка информационного сопровождения автоматизированных систем на основе методов функциональной систематики в составе единого интегрированного информационного пространства промышленного предприятия, позволяющего осуществлять текущую диагностику и прогнозирование технического состояния промышленных объектов.
Объектом исследования диссертационной работы являются информационные автоматизированные системы промышленных предприятий, системы управления ресурсами предприятия и прогнозирования технического состояния оборудования.
Задачи исследования. В диссертационной работе рассматриваются следующие основные задачи:
разработка методов создания единого информационного пространства промышленного предприятия на основе концепции ERP и PDM - систем;
разработка функциональных и информационных моделей
единого информационного пространства промышленного предприятия,
обеспечивающих отображение динамических составляющих
производственного процесса, на основе методологии SADT-IDEF;
формирование информационного сопровождения единого информационного пространства промышленного предприятия на основе методов функциональной компьютерной систематики;
разработка методов оценки и прогнозирования технического состояния объектов промышленного производства на основе формирования авторегрессионных моделей.
Методы исследования. При выполнении работы применялись методы системного анализа, вычислительной математики и функциональной систематики. При построении моделей единого информационного пространства промышленного предприятия использовались методы функционального, информационного моделирования и структурного анализа. Научная новизна работы определяется разработкой методов и моделей построения единого информационного пространства автоматизированных систем управления ресурсами и прогнозирования технического состояния оборудования предприятий на основе методов функциональной систематики, включающих классификацию, анализ и прогнозирование технического состояния объектов.
В частности, автором диссертационной работы впервые выполнено:
разработаны функциональные и информационные модели ЕИП промышленного предприятия, учитывающие динамику изменения технического состояния производственного оборудования;
разработаны интегрированные базы данных в составе ЕИП на основе методов функциональной систематики;
разработана таксонная структура функциональной систематики, позволяющая осуществлять текущую оценку и прогнозирование технического состояния объектов промышленного производства;
разработан метод прогнозирования технического состояния объектов промышленного производства на основе авторегрессионных моделей (АР-модель);
выполнена программная реализация создания АР-моделей на основе математических моделей дифференциальных уравнений технических объектов.
Практическая значимость работы заключается в возможности применения предлагаемых методов и алгоритмов, позволяющих:
повысить эффективность управления ресурсами предприятия
путем создания единого информационного пространства
автоматизированных систем на основе построения функциональных и информационных моделей;
разрабатывать базы данных на основе методов функциональной систематики;
выполнять анализ и прогноз технического состояния объектов промышленного производства, образующих структуру функциональных систем, на основе модели динамических воздействий на эти объекты;
осуществлять системную генерацию формул функциональной систематики, характеризующих состав объекта с учетом изменения его технического состояния, выполняемые служебные функции и факторы взаимодействия с внешней средой;
учитывать изменение технического состояния объекта путем расширения структуры функциональной систематики на основе рассмотрения количественных характеристик объекта-функционала.
На защиту выносятся следующие основные положения, разработанные автором:
функциональные и информационные модели единого информационного пространства промышленного предприятия на основе методологии SADT-IDEF;
метод оценки и прогнозирования технического состояния объектов промышленного производства на основе авторегрессионных моделей;
методика автоматизированной системной генерации формул функциональной систематики, определяющих состав объекта с учетом изменения его технического состояния, выполняемые служебные функции и факторы взаимодействия с внешней средой.
Достоверность результатов и обоснованность полученных в данной работе научных результатов подтверждается корректным использованием математического аппарата теории дифференциальных уравнений, опытом эксплуатации автоматизированной системы управления ресурсами и уровнем технического состояния оборудования предприятия ОАО «Бумснаб», г. Нижний Новгород, а также опытом создания и практического применения системы ЕИП машиностроительного кластера Информационно-образовательного центра Института промышленных технологий машиностроения НГТУ имени Р.Е. Алексеева.
Реализация работы. Разработанные в процессе выполнения диссертационной работы модели и методы нашли применение в практике работы ОАО «Бумснаб», учебном процессе Института промышленных технологий машиностроения Нижегородского государственного технического университета им. Р.Е. Алексеева, а также при выполнении госбюджетной темы № гос. регистрации 1.427.03 по единому заказ-наряду Минобразования РФ в 2003-06 гг.
Апробация работы. Основные положения и результаты работы докладывались на научных конференциях по радиофизике в Нижегородском государственном университете имени Н.И. Лобачевского, г. Н. Новгород, 2001 и 2002 г.; на Всероссийских научно-методических конференциях "Информационные технологии в учебном процессе" в Нижегородском государственном техническом университете, Г.Н.Новгород, в 2005 и 2008г.; на молодежных научно-технических форумах «Будущее технической науки
Нижегородского региона» в Нижегородском государственном техническом университете, Н.Новгород в 2005 и 2006 г.
Публикации. По результатам исследований, представленных в диссертационной работе, опубликовано 11 научных работ, в том числе две в издании, рекомендованном ВАК.
Структура и объём работы. Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы, приложения и рисунков. Она содержит 148 страниц машинописного текста, 2 таблицы, 68 рисунков, библиографию из 193 наименований, в том числе 29 на иностранных языках и 3 приложения.
Разработка методов формирования единого информационного пространства предприятия
Работы по созданию интегрированных информационных систем, поддерживающих непрерывный жизненный цикл продукции, были начаты в 80-х годах XX века в военно-промышленном комплексе США. Такая концепция, получившая наименование CALS (Computer Aided Logistic Support - компьютерная поддержка процесса поставок), стала востребованной как инструмент совершенствования управления материально-техническим обеспечением различных отраслей экономики. Ее реализация позволила сократить затраты на организацию информационного взаимодействия различных компаний в процессах формализации требований, заказа, поставок и эксплуатации своей продукции. В современных условиях, сохранив существующую аббревиатуру, CALS получила более широкую трактовку - Continuous Acqusition and Life cycle Support - непрерывные поставки и информационная поддержка жизненного цикла продукции, в русскоязычной версии - информационная поддержка жизненного цикла изделий (ИЛИ), которая представляет собой глобальную стратегию повышения эффективности бизнес-процессов, осуществляемых в процессе жизненного цикла (ЖЦ) продукта за счет интеграции и преемственности информации, порождаемой на всех этапах жизненного цикла. Основой CALS-технологий являются интегрированные информационные модели объекта (изделия), а также производственной и эксплуатационной среды [46]. Собственно CALS позволяет повысить эффективность бизнес-процессов, выполняемых в процессе жизненного цикла объекта за счет информационной интеграции и сокращения затрат на бумажный документооборот, повторный ввод и обработку информации, обеспечить преемственность результатов работы в комплексных проектах и возможность изменения состава участников без потери уже достигнутых результатов, расширить сферу деятельности предприятий за счет кооперации с другими предприятиями на основе стандартизации информации на всех этапах жизненного цикла изделия [114].
В связи с этим CALS-технологии являются основой для формирования единого информационного пространства, объединяющего системы автоматизированного проектирования (CAD/CAM/CAE-системы), системы управления и хранения данными о промышленном изделии (PDM-системы) и автоматизированные системы управления производством и ресурсами (MRP/ERP-системы).
Разработка методов формирования единого информационного пространства предприятия Концепция CALS предполагает последовательное и непрерывное изменение и совершенствование процессов проектирования, производства и эксплуатации изделия.
Построению интегрированной системы информационной поддержки ЖЦ объекта предшествуют:
Для разработки функциональных моделей целесообразно использовать методологию SADT, регламентированную под названием IDEF0 федеральным стандартом США FIPS 183 и официально принятую в России.
Построение функциональных моделей в целях формирования ЕИП выполняется для определенной предметной области, имеющей конкретные границы и представляемой в виде класса или кластера, например, отраслевого или территориального. Не имея единой юридической организационной структуры, кластер располагает необходимой информационной структурой, созданной для сопровождения жизненного цикла выпускаемой продукции. Кластер создается путем объединения организационно-технологических ресурсов данной отрасли на основе компьютерной сети в динамическую структуру, обеспечивающую выпуск и организацию продаж новой продукции с ее последующим сервисным обслуживанием. Одним из примеров создаваемых в настоящее время кластеров может служить машиностроительная отрасль.
Функционально-структурное моделирование жизненного цикла изделия при создании кластера позволяет определить не только связи между элементами кластера, но также и их структуру. При этом возрастает значение классификационных систем для идентификации объектов и связей между ними в составе кластера. Кроме того, функционально-структурное моделирование предполагает параллельное проектирование этапов жизненного цикла продукции, позволяет выявить недостаточность межобъектных связей, нерациональность и неэффективность их структуры, то есть недостаточный уровень организационной структуры кластера. Системный подход к реализации CALS-технологий имеет значительные преимущества по сравнению с распространенной практикой создания отдельных программно-аппаратных компонентов на предприятиях.
Одним из направлений развития CALS-технологий является максимально возможное описание стадий жизненного цикла продукции. Гибкие производственные системы решали задачи, относящиеся непосредственно к производству изделий. В компьютеризированном интегрированном производстве круг задач значительно расширился и включил в себя проектирование, изготовление, материально-техническое обеспечение и другие производственные задачи. В то же время оставались нерешенными задачи взаимодействия с заказчиком, поставщиками, а также послепродажного сопровождения выпускаемой продукции, в связи с чем в промышленности существует необходимость создания интегрированной информационной системы, поддерживающей весь жизненный цикл изделия [46].
По определению стандарта ISO 9004-1 жизненный цикл продукции объединяет совокупность процессов, выполняемых от момента выявления потребностей общества в определенной продукции до ее утилизации после завершения эксплуатации. Многообразие процессов и необходимость их интенсификации требуют информационного взаимодействия субъектов (организаций), участвующих в поддержке ЖЦ продукции, число которых интенсивно возрастает.
Наиболее эффективным способом создания единого информационного пространства является применение PDM (Product Data Management)-технологий, которые обеспечивают управление всеми данными об изделии и информационными процессами ЖЦ изделия при максимальной доступности для пользователей ЕИП.
Разработка системы администрирования PDM и ERP-систем при формировании единого информационного пространства машиностроительного кластера
Базовая электронная структура промышленного изделия установлена межгосударственным стандартом ГОСТ 2.053-2006. Стандарт устанавливает общие требования к выполнению электронной структуры изделий машиностроения и приборостроения. На его основе могут разрабатываться стандарты, учитывающие особенности электронной структуры изделия на различных стадиях жизненного цикла на изделия конкретных видов техники в зависимости от их специфики, что возможно при реализации технологии комплексной электронной модели изделия [24]. Концепция "Полное электронное определение изделия - Electronic Product Definition (EPD) обеспечивает потребность промышленных предприятий в средствах параллельного создания, управления, разделения и многократного использования электронной информации выпускаемой продукции на протяжении всего жизненного цикла, с возможностью интеграции данных от всех участников ЖЦ, прежде всего компаний-поставщиков и организаций, занимающихся техническим обслуживанием промышленной продукции в процессе ее эксплуатации. При проектировании сложных высокотехнологичных изделий возникают следующие проблемы:
1. Определено, что функциональные и информационные модели в стандарте IDEF позволяют выполнить построение ЕИП промышленного предприятия.
2. Выполнена организация интерфейса между ERP- и PDM-системами путём связывания СУБД на основе технологии .NET с использованием T-Flex DOCs API.
3. Реализованный интерфейс предусматривает передачу информации проектно-конструкторского назначения, что позволяет организовать универсальную рабочую среду пользователя системы.
4. Определены условия интеграции PDM- и ERP-систем управления промышленным предприятием, обеспечивающие функционирование процессов проектирования и производства в режиме, позволяющем повысить эффективность процесса управления и сократить сроки проектирования и подготовки производства. Разработка метода компьютерного описання систематизируемых объектов на основе функциональной компьютерной систематики.
Функциональная компьютерная систематика отличается от известных классификаций широтой классификационного пространства, большими возможностями информационно-поискового аппарата и рассчитана на широкий круг систематизируемых объектов. Классификационное пространство систематики охватывает материалы, продукты, машины, механизмы, оборудование, изделия, относящиеся ко всем областям знаний и отраслям промышленности; процессы, материалы и оборудование, необходимые для создания, испытания, изготовления и эксплуатации средств производства, транспорта, а также документы и носители информации [19].
Информационно-поисковым языком систематики являются функциональные формулы объектов и процессов, которые определяют способность материала, машины, изделия или процесса выполнять определенные служебные функции в заданных условиях взаимодействия с факторами внешней среды. Функциональные формулы характеризуют также морфологию систематизируемых объектов.
Функциональные формулы, также как и химические формулы однозначно воспринимаются для всех естественных языков. В этом заключается их интеграционно-междисциплинарная сущность [19].
В современных ИС существуют два направления поиска информации о материалах, веществах, машинах, оборудовании, изделиях и других видов продукции. При первом направлении поиска (адресный поиск) пользователю известно название, и пользователь предпочитает не обращаться к автоматизированной системе, а использовать справочную литературу.
Современные поисковые системы, применяемые в глобальной сети Интернет, отличаются развитием семантики языка. Особое внимание уделяется описанию значения синтаксических единиц, в первую очередь, предложения. Поисковые механизмы сети Интернет оперируют ключевым словом запроса, причем запрошенный термин часто не соответствует профилю web-страницы, на которой он найден.
При втором направлении поиска (функциональный поиск) пользователю известно назначение объекта, но неизвестно его название и область знаний или отрасль промышленности, где следует вести поиск объекта. В функциональном поиске возникает также необходимость замены одного объекта на другой с аналогичными или более высокими эксплуатационными характеристиками. Решение таких задач возможно с помощью автоматизированных систем, базирующихся на компьютерной функциональной систематике, причем наряду с функциональным поиском параллельно решаются проблемы адресного поиска.
Причина невысокой эффективности информационных систем заключается в несовершенстве их поискового языка, который в существующих ИС формируется произвольной совокупностью ключевых слов. Такие информационные системы характеризуются низкой избирательной способностью, пользователю выдается большие объемы излишней информации, в то же время необходимая информация часто теряется, поскольку в поисковых предписаниях допущены иные сочетания ключевых слов (дескрипторов). В дескрипторных ИС множество материальных объектов и документов информации остается неупорядоченным, здесь невозможна классификация знаний, поэтому информационный рынок перенасыщен неупорядоченной информацией.
Формирование таксономии процессов и объектов-функционалов сферы промышленного производства
Проблема оценки и прогнозирования технического состояния объектов промышленного производства является исключительно сложной и базируется на многочисленных теоретических и экспериментальных исследованиях [45]. Процесс разрушения изделия является результатом последовательных изменений в материале, которые первоначально практически незаметны, но приводят к появлению трещин и возникновению других дефектов с последующим полным выходом изделия из строя.
Одной из основных причин выхода изделий из строя является накопление усталостных напряжений в материале, поэтому срок службы является важнейшим фактором эксплуатации изделий. Малый размер зон первоначального появления дефектов требует тщательного исследования местных напряжений с учетом воздействий переменных нагрузок. Разрушение возникает, когда дефект достигает таких размеров, при которых материал больше не может выдерживать прилагаемую нагрузку. Поэтому необходимо определить безопасный срок эксплуатации машины или механизма. Такой подход предусматривает экономически обоснованную замену критически важных деталей в ходе планового технического обслуживания.
Процессу прогнозирования срока службы изделия предшествует анализ статической прочности одним из известных методов, например, методом конечных элементов (МКЭ). Далее выполняется имитационное моделирование работы изделия, основанное на многократном приложении к изделию нагружении различного характера, создающих динамические нагрузки.
Метод конечно элементного анализа реализован в программных продуктах ANSYS, NASTRAN, ABAQUS, COSMOS и ряде других систем. Данные продукты относятся к САЕ-системам, используемым при проектировании промышленных объектов. Эта категория программного обеспечения решает задачи в различных областях инженерной деятельности (прочность конструкций, термодинамика, динамика жидкостей и газов, электромагнетизм), включая междисциплинарный анализ (рис. 4.1).
Система ANSYS позволяет как импортировать, так и создавать заново достаточно сложные геометрические модели для дальнейших расчетов. ANSYS обеспечивает двустороннюю связь практически со всеми известными CAD-системами, в том числе T-Flex CAD. В результате объекты, созданные средствами CAD, могут в дальнейшем использоваться при подготовке производства (то есть использоваться средствами из группы САМ), при расчете на прочность и на иные свойства (САЕ) и учитываться при ведении корпоративного проекта, то есть обрабатываться PDM-системами (рис. 4.2). Это достигается за счет двустороннего обмена геометрией с наиболее популярными пакетами и импорта множества стандартных форматов. Программный комплекс ANSYS сертифицирован согласно серии стандартов ISO 9000, 9001 [6, 52].
Математические модели (ММ) динамических систем широко применяются в задачах управления и прогнозирования. В данной работе исследуется возможность перехода от класса нелинейных уравнений невысокого (3-го порядка) в форме Коши, например, уравнения Лоренца, Росслера, модель "хищник-жертва" к нелинейным регрессионным моделям и использования их для целей прогнозирования. Главное преимущество составления прогноза с помощью авторегрессионной (АР) модели заключается в том, что в качестве источника данных достаточно одного экспериментального временного ряда, а не нескольких, как этого требуют исходные ММ. В настоящее время используются АР-модели для прогнозирования различных процессов, но они позволяют составлять прогноз на число шагов, ограниченное радиусом корреляции. Их преимущество заключается в том, что они позволяют работать с одной выбранной переменной, которая полностью характеризует состояние изучаемого объекта. Остальные переменные, число которых достигает п -1, из рассмотрения исключаются. Таким образом, для известной математической модели (ММ) объекта, состоящей из п дифференциальных уравнений (ДУ) первого порядка в форме Коши, следует получить одно регрессионное уравнение, возможно нелинейное, которое позволяло бы устанавливать прогноз на большее число шагов, чем модель источника для реализации того же процесса. Это позволяет не выполнять численное решение ДУ при прогнозировании технического состояния объекта, например, численное интегрирование методом Рунге-Кутта, поскольку требуется только знание п отсчетов этого процесса. Количество отсчётов п, которые должны быть известны для установления прогноза, зависит от числа компонент вектора состояния ММ, , поэтому их применение для формирования состоящей из системы ДУ первого порядка в форме Коши. Практическое значение данного утверждения заключается в следующем [67]: абсолютное большинство изучаемых процессов представлено в виде последовательности отсчётов (временного ряда) для какой-либо одной из компонент вектора состоянийпрогноза в данной ситуации не представляется возможным, а использование АР-модели вполне приемлемо; при формировании прогноза требуется определение значений всех компонент вектора состояний в данный момент времени, что не всегда возможно и требует значительных затрат в виде дополнительных измерительных приборов, синхронизации их работы, а при использовании АР-модели необходимо знание п последовательных отсчётов для одной компоненты.
В нелинейных системах ДУ общего вида приведение к АР-модели практически нереализуемо. В связи с этим предварительно необходимо определить условия возможности выполнения операции приведения и выделить конкретные классы ДУ, для которых возможно такое приведение.
Задачи прогноза и идентификации тесно взаимосвязаны. Это объясняется тем, что идентификация проводится в целях облегчения прогноза поведения идентифицируемой системы. Поэтому задачи получения АР-модели и идентификации целесообразно свести к общей цели установления прогноза.
Наибольшее распространение в настоящее время получили ММ объектов в виде ДУ первого порядка в форме Коши, общего вида (4. 1) [67, 68]
Для установления прогноза с помощью данного метода необходимо знать вектор начальных значений, начало и конец отрезка [Ю, tl], на котором определяется значение, количество точек на интервале [tO, tl], по которым аппроксимируется решение, а также значения постоянных, входящих в состав системы ДУ.
Организация мониторинга состояния объектов промышленного производства на основе динамических моделей
Современное промышленное производство является сложным объектом управления, состоящим из большого числа подразделений, связанных между собой в процессе проектирования и изготовления продукции. Эффективное и качественное управление на современном предприятии в значительной степени зависит от использования производственных информационных технологий.
Внедрение современных информационных технологий на производстве предполагает интеграцию данных об изделии в единую информационную среду. В настоящее время на промышленных предприятиях внедряются PDM — системы, являющиеся основой ЕИП.
При выборе PDM - системы для учебного процесса предпочтение было отдано системе T-Flex DOCS v.9.0 российского разработчика АО «ТОП-Системс» В качестве систем CAD/CAM/CAE используются продукты семейства T-Flex компании АО «ТОП-Системс».
Семейство продуктов T-FLEX CAD/CAM/CAE/PDM позволяет решить практически все задачи конструкторско-технологической подготовки производства от получения заказа до изготовления изделия.
Все системы автоматизации проектирования и PDM-система работают совместно, используя межсистемную интеграцию внутри комплекса. Система автоматизации трехмерного проектирования T-FLEX CAD 3D построена на лицензионном геометрическом ядре Parasolid фирмы UGS, что позволяет системе автоматизации трехмерного проектирования T-FLEX CAD 3D со стопроцентной точностью обмениваться трехмерными данными с такими известными системами как Urographies, SolidWorks, SolidEdge и другими, построенными на этом же ядре. Для обмена двухмерной информацией с системой AutoCad и другими системами в формате DWG и DXF система автоматизации проектирования T-FLEX CAD использует библиотеку DWGDirect.
Для обеспечения ЕИП в качестве системы управления ресурсами на основе метода SWOT-анализа и метода анализа иерархий выбрана ERP-система «Галактика». В качестве основы ЕИП используется PDM-система, соответственно необходимо обеспечить интеграцию ERP-систему «Галактика» v.7.1 и PDM-систему T-FLEX DOCS v.9.0
В качестве примера рассмотрим организацию процесса передачи данных об изделии, исходный код которого приводится в приложении № 2.
В качестве метода интеграции PDM- и ERP-систем в рамках информационного пространства ИОЦ ИПТМ был реализован экспорт информации о составе изделий и технологических нормах из САПР T-FLEX и импорт в КИС «Галактика» с применением механизма скриптинга в Т-FLEX Docs.
В целях создания ЕИП было выполнено функциональное и информационное моделирование организации учебного процесса на основе методологии IDEF0. Была также разработана модель междисциплинарной деятельности по подготовке выпускной бакалаврской работы, развернутой в PDM-системе (рис. 5.1 -5.3).
Использование формул функциональной компьютерной систематики позволило создать расширенный поисковый механизм с поиском не только названия объекта, но и его функционального назначения и использования объектов, подвергаемых воздействию со стороны факторов внешней среды.
Поскольку формулы функциональной систематики сложны для понимания пользователя, целесообразно использовать разработанный макет программы функциональной компьютерной систематики «Тахоп», которая интегрирована в PDM-систему и позволяет пользователю кодировать новые объекты и расшифровывать формулы систематики на естественный язык.
Создание автоматизированной системы планирования ремонтов и поставок запасных частей по данным технического состояния оборудования предприятия.
Промышленные предприятия, обладающие значительными производственными мощностями, предъявляют повышенные требования к надежной и безотказной работе оборудования, поскольку расходы, связанные с техническим обслуживанием, ремонтом и поставками запасных частей, постоянно увеличиваются, что приводит к увеличению себестоимости выпускаемой продукции. В связи с этим потребности предприятий в автоматизированном планировании ремонтной деятельности связаны с необходимостью снижения расходов на свою производственную деятельность.
Ремонтная служба предприятий решает при этом следующие основные задачи: - выполнение всех видов технического обслуживания и ремонтов оборудования; - подготовка ремонтов, включающая заказ и поставку ресурсов. необходимых для выполнения ремонтов.
Процесс подготовки ремонтов включает в себя решение задач мониторинга технического состояния, планирование ремонтов, принятие решений. Объемы и уровень сложности информации при этом сопоставим, например, с бухгалтерской отчетностью предприятия. Одним из путей решения этих задач является создание автоматизированной системы планирования ремонтов и поставок запасных частей по данным технического состояния оборудования предприятия, структурная схема которой представлена на рис. 5.5.
В настоящее время существует ряд проблем, затрудняющих промышленное внедрение таких систем, главная из" которых - задача технической паспортизации оборудования, поскольку для ведения электронного реестра оборудования необходимо иметь необходимый комплект конструкторскувой и технологической документации. Однако, для оборудования, находящегося в эксплуатации длительные сроки, характерно как отсутствие полного комплекта такой документации, так и конструктивное изменение этого оборудования в процессе ремонтов и модернизаций. В связи с этим первоначальным этапом работы по созданию и внедрению системы планирования ремонтов и поставок запасных частей на предприятии является проведение обследования и технической паспортизации оборудования, для чего необходима разработка соответствующего классификатора.
