Разработка и исследование неасимптотических моделей надежности сложных технических систем с учетом процессов старения и деградации их элементной базы

• Автор: Волников, Иван Семенович
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2001
• Место защиты: Обнинск
• Количество страниц: 129 с. : ил

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. СИСТЕМАТИЗАЦИЯ ФИЗИЧЕСКИХ ВОПРОСОВ СТАРЕНИЯ И ДЕГРАДАЦИИ ЭЛЕМЕНТНОЙ БАЗЫ СЛОЖНЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ
1.1. Современное состояние работ по проблеме оценки характеристик надежности сложных систем
1.2. Программы исследований по оценке влияния старения и продления срока службы на надежность, безопасность и экономическую эффективность на примере АС.
1.3. Закономерности деградации конструкционных материалов оборудования сложных технических систем.

1.3.1. Классификация механизмов деградации конструкционных материалов.

1.3.2. Модели деградации конструкционных материалов оборудования СТС на субмикроскопическом и микроскопическом уровнях

1.3.3. Закономерности коррозионных повреждений оборудования СТС.

1.3.4. Модели эрозионного повреждения оборудования СТС

1.3.5. Закономерности роста усталостных трещин в конструкционных материалах оборудования СТС
1.3.6. Закономерности теплового старения конструкционных материалах оборудования СТС.
1.3.7. Закономерности износа оборудования СТС.
1.4. Математические макромодели оценивания состояния оборудования СТС
1.4.1. Построения математической макромодели оценивания степени подверженности старению оборудования СТС на основе данных о параметре потока отказов.
1.4.2. Математическая модель деградации и учета неполноты восстановления после регенераций комплекта элементов.
Заключение к главе 1.
ГЛАВА 2. ИССЛЕДОВАНИЕ МОДЕЛИ УЧЕТА ДЕГРАДАЦИИ И НЕПОЛНОТЫ ВОССТАНОВЛЕНИЯ ПОСЛЕ РЕГЕНЕРАЦИЙ КОМПЛЕКТА ЭЛЕМЕНТОВ .
2.1. Применение метода МонтеКарло для расчета оценки
значений коэффициента готовности.
2.1.1. Расчет коэффициента готовности при заданных параметрах распределений и неполноты восстановления
2.1.2 Анализ зависимости показателя готовности от коэффициента
деградации
2.2. Применение классического метода вывода выражения для коэффициента готовности при постоянных интенсивностях
2.3. Уравнение параметра потока отказов.
2.4. Особенности общего уравнения модели
2.5. Способы оценивания параметров модели.
2.5.1. Оценивание коэффициента де1радации.
2.5.2. Оценивание коэффициента увеличения времени восстановления. Заключение к главе
ГЛАВА 3. МОДЕЛЬ УЧЕТА НЕОДНОРОДНОСТИ ПОТОКА ОТКАЗОВ И ВОССТАНОВЛЕНИЙ
3.1. Понятие нормализующей функции потока.
3.2. Коэффициент готовности для неоднородных потоков отказов
и восстановлений.
3.3. Приведенная характеристика готовности
3.4. Задача оптимизации периода профилактики
3.5. Получение законов распределений случайных величин
интервалов работоспособности.
Заключение к главе 3.
ГЛАВА 4. УЧЕТ НЕОДНОРОДНОСТИ ПОТОКОВ ОТКАЗА И ВОССТАНОВЛЕНИЯ ПРИ ПРАКТИЧЕСКОМ АНАЛИЗЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ НАДЕЖНОСТИ.
4.1. Описание программной системы расчета характеристик
надежности систем произвольной структуры.
4.1.1. Принципы построения универсальной имитационной модели
4.1.2. Архитектура системы имитационного моделирования
4.1.3. Структура ядра системы.
4.1.4. Структура пользовательскою интерфейса
4.1.5. Структура входного потока
4.1.6. Используемый инструментарий построения системы.
4.1.7. Ознакомление с работой системы вместо инструкции
пользователю.
4.1.8. Практический пример работы с системой
4.1.9. Перспективы развития систем имитационного моделирования.
4.2. Задача об оценивании законов распределения в условиях
неоднородности потока отказов.
4.2.1. Анализ входных эксплуатационных данных
4.2.2. Построение оценки ведущей функции потока
4.2.3. Нахождение оценки нормализующей функции потока
4.2.4. Нахождение закона распределения нормализованной случайной величины.
4.2.5. Нахождение закона распределения неоднородной случайной исходной величины
4.3. Численный анализ учета неоднородности на примере
элемента системы управления защитой Курской атомной
станции.
4.3.1. Статистическая информация об отказах блока контрольных сигналов курской атомной станции.
4.3.2. Построение ведущей функции потока отказов
4.3.3. Нахождение закона распределения для приведенной случайной величины.
4.3.4. Восстановление распределений исходных случайных величин наработок до очередного отказа.
Заключение к главе 4.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
ЛИТЕРАТУРА


Разработанные методы и программное обеспечение применялись при решении задачи вероятностного анализа безопасности первого уровня Билибинской АЭС и оценки их реального уровня надежности. Классификация моделей процессов, которые учитывают факторы, влияющие на старение оборудования. Результаты исследования модели учета деградации за счет неполного восстановления комплекта элементов системы после отказа. Модели анализа характеристик надежности в условиях неоднородности потоков отказов и восстановлений. Инженерные методики расчета характеристик надежности элементов и систем энергоблоков АЭС с учетом факторов старения и деградации. Программная система расчета характеристик надежности составных систем по статистическим данным об отказах и информации о режимах обслуживания. Результаты практического исследования надежности подсистем СУЗ Билибинской АЭС, элементов СУЗ Курской АЭС, критического стенда БАРС6. Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав и заключения. Работа изложена на 9 страницах, в том числе основного текста на 9 страницах. Работа содержит рисунков, 4 таблицы и список литературы из наименования. ГЛАВА 1. Обзор современного состояния работ в области оценивания и прогнозирования ресурса сложных технических систем наиболее полно проведен на примере оборудования АЭС в работе Острейковского В. А. 1. В этой монографии изложены основные проблемы и задачи, которые актуальны на текущий момент, но не имеют четкого практического решения. Среди фундаментальных задач, не решенных в настоящее время, имеет место задача разработки математических моделей, учитывающих зависимость характеристик от факторов старения и задача оценки влияния старения на степень риска от эксплуатации устаревшего оборудования. Основой современного анализа надежности сложных технических систем, в том числе и оборудования АЭС, является теория надежности. Теория надежности оформилась в самостоятельную научную дисциплину после появления основополагающих монографий , , . Базой для теории надежности послужили теория вероятности например и теория восстановления . В подавляющем большинстве случаев исследование надежности той или иной системы оборудования АЭС сводится к анализу статистической информации об отказах элементов , , из которых она состоит. Учитывается также то, каким образом производится техническое обслуживание , , и какое количество запасных частей из элементной базы имеются в каждом конкретном случае в наличии . Элементарным понятием, к которому сводится любое исследование надежности это случайная величина. Это понятие в теории надежности определяется также как и в классической теории вероятностей. Некоторые современные монографии например , зачастую, не дают формального определения случайной величины, считая его интуитивным и являющейся некоторой мерой случайного события. В теории случайных процессов , , которая получила широкое распространение во второй половине двадцатого века, понятие случайной величины считается базовым, также как в теории вероятностей базовым понятием считается понятие случайного события. Факты, полученные в теории случайных процессов, а точнее в теории массового обслуживания, широко применяются в теории надежности. Основной характеристикой для восстанавливаемых и обслуживаемых систем является коэффициент готовности, определяемый как вероятность застать систему в работоспособном состоянии в некоторый фиксированный момент времени. Наряду с коэффициентом готовности для решения задач оптимизации часто применяют коэффициент оперативной готовности характеристика, определяемая как вероятность застать систему в некоторый фиксированный момент времени в работоспособном состоянии и система сможет еще безотказно функционировать некоторый заданный интервал времени. В практических задачах исследования надежности систем и подсистем ядерных энергетических установок ЯЭУ в большинстве случаев приходится рассматривать математические модели, описывающие регенерирующие случайные процессы. Это обусловлено тем, что статистическая информация по отказам большинства однотипных элементов представляет собой схему с пополнением объема наблюдаемых объектов до некоторого фиксированного количества.