Оценка опасности эксплуатации машинных агрегатов с использованием теории нечетких множеств

• Автор: Юмагузин, Урал Фатихович
• Шифр специальности: 05.26.03
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2015
• Место защиты: Уфа
• Количество страниц: 149 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ

Введение
1 СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ К ОБЕСПЕЧЕНИЮ ПРОМЫШЛЕННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ НА ПРЕДПРИЯТИЯХ НЕФТЕГАЗОВОЙ ОТРАСЛИ
1.1 Анализ состояния промышленной безопасности
1.2 Анализ технических и технологических условий возникновения
и развития аварийных ситуаций при эксплуатации машинных агрегатов
1.3 Влияние ошибочный действий персонала на аварийность и травматизм
1.4 Методы количественного и качественного анализа опасности эксплуатации машинных агрегатов
Выводы по главе
2 ТЕОРИЯ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ В ЗАДАЧАХ ОЦЕНКИ ОПАСНОСТИ ЭКСПЛУАТАЦИИ МАШИННЫХ АГРЕГАТОВ
2.1 Применение теории нечетких множеств в области обеспечения промышленной безопасности
2.2 Основные этапы разработки системы оценки опасности эксплуатации на основе теории нечетких множеств
2.3 Анализ программного обеспечения для построения математических моделей на основе теории нечетких множеств
2.4 Методы оценки входных параметров при определении опасности эксплуатации машинных агрегатов
Выводы по главе
3 ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ МЕТОДОВ ОЦЕНКИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ МАШИННЫХ АГРЕГАТОВ НА ОСНОВЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ТЕОРИИ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ
3.1 Постановка задачи исследований
3.2 Разработка методики экспериментальных исследований

3.3 Описание экспериментальной установки. Приборное и метрологическое обеспечение экспериментальных исследований
3.4 Формирование диагностических параметров для оценки
технического состояния с использованием теории нечетких множеств
3.5 Оценка технического состояния машинных агрегатов с использованием теории нечетких множеств
3.6 Исследование математических моделей прогнозирования
технического состояния
Выводы по главе
4 РАЗРАБОТКА МЕТОДА ОЦЕНКИ ОПАСНОСТИ ЭКСПЛУАТАЦИИ МАШИННЫХ АГРЕГАТОВ НА ОСНОВЕ ТЕОРИИ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ
4.1 Структура системы оценки опасности эксплуатации
4.2 Оценка технического фактора
4.3 Оценка технологического фактора
4.4 Оценка человеческого фактора
4.5 Оценка опасности эксплуатации
4.6 Разработка программно-аппаратного комплекса оценки
опасности эксплуатации
4.7 Выбор и оценка эффективности мероприятий, направленных на снижение опасности эксплуатации
Выводы по главе
Общие выводы
Список использованных источников

ВВЕДЕНИЕ
В условиях продолжающегося износа оборудования предприятий нефтегазовой отрасли все большее значение приобретает необходимость решения задач, связанных с предупреждением возможных аварийных ситуаций, минимизацией технологических, экологических и социальных рисков. Машинные агрегаты, составляющие 35 % от всего установленного технологического оборудования, являются одной из основных причин высокого уровня аварийности и травматизма. Вопросы разработки и применения методов оценки состояния сложных технических систем в задачах обеспечения их безопасной эксплуатации рассмотрены в работах таких зарубежных и российских исследователей, как Altug S., Bayir R., Karwowski W., Marques Cardoso A. J., Абдрахманов H. X., Баширов М. Г., Болотин В. В., Ваха-пова Г. М., Глухов А. В., Глухов С. В., Давиденко И. В., Заварихин Д. А., Закир-ничная М. М., Клюев В. В., Козлитин П. А., Кузеев И.Р., Махутов Н. А., Миронова И. С., Оськин А. А., Переездчиков И. В., Прахов И. В., Самородов А. В., Тля-шева Р. Р., Хуснияров М. X., Шикунов В. Н., Чиркова А. Г. и др. Но вопросы комплексной оценки опасности эксплуатации машинных агрегатов, учитывающей влияние большого количества воздействующих факторов, исследованы недостаточно полно. Это связно с тем, что при описании машинных агрегатов часто возникают сложности, связанные неполнотой необходимой статистической информации, неточностью имеющихся данных, необходимостью одновременного учета количественной и качественной информации, в том числе в форме оценок экспертов. В связи с этим становится актуальной разработка научно-методического аппарата, позволяющего оценить опасность эксплуатации машинных агрегатов в условиях многофакторности и нечеткости входных данных.
Область исследования соответствует требованиям паспорта специальности
05.26.03 - Пожарная и промышленная безопасность (нефтегазовая отрасль): 6. Исследование и разработка средств и методов, обеспечивающих снижение пожарной и промышленной опасности технологических процессов, предупреждения пожаров

па основе теории нечетких множеств для всех девяти правил системы нечеткого вывода. Входная лингвистическая переменная «Техническое состояние оборудования» принимает значение 0,23, входная лингвистическая переменная «Риск возникновения аварийной ситуации» - 0,33. При данных значения выходная лингвистическая переменная принимает значение 0,71, что соответствует высокому уровню опасности эксплуатации. На рисунке 2.6 приведена поверхность, отображающая влияние входных лингвистических переменных «Техническое состояние оборудования», «Риск возникновения аварийной ситуации» на значения выходной лингвистической переменной «Уровень опасности эксплуатации». Данная поверхность представляет собой результат работы правил нечеткого вывода для оценки уровня опасности эксплуатации при выбранном методе дефаззификации.
Основные алгоритмы нечеткого логического вывода представлены на рисунке 2.7 [173]. Наибольшее распространение получил алгоритм Мамдани, преимуществом которого является то, что созданные на его основе нечеткие базы знаний являются прозрачными и интуитивно понятными, тогда как при использовании других алгоритмов возникает сложность при выборе линейных зависимостей между исследуемыми параметрами [66, 78, 82].
2.3 Анализ программного обеспечения для построения математических моделей на основе теории нечетких множеств
В настоящее время существует большое количество программного обеспечения, использующего теорию нечетких множеств при решении задач в различных областях [70, 82]. Наибольшее распространение получили пакеты расширения Fuzzy Logic Toolbox и FlexTool for MatLab Mathworks, FuzzyTECH, CubiCalc, FIDE, а также пакет JFS [10]. При моделировании сложных технических систем наибольшей универсальностью обладают FuzzyTECH и Fuzzy Logic Toolbox for MatLab [70].