УЧЕТ РАЗНООБРАЗИЯ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ ДВИГАТЕЛЕЙ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ ПРИ ОРГАНИЗАЦИИ ЭЛЕКТРОРЕМОНТА

Фуфаев В.В., канд. техн. наук, Кучинская О.А., инж.

Московский энергетический институт

 

В условиях тяжелого финансового состояния промышленных предприятий, отсутствия стра­тегии технического перевооружения про­изводств отраслей и регионов по-прежнему остается актуальной проблема электроремон­та. В 30-х годах вопросы проектирования и организации электроремонта решались на ос­нове составления полного списка электрических двигателей. Например, на металлургическом заводе им. Рыкова (г. Енакиево) каждый элект­рический двигатель имел карточку, включаю­щую более 50 строк, в которых в зашифрован­ном виде указывались относящиеся к этому двигателю данные, в том числе место установ­ки, типы мотора, подшипников, рубильника, реостата, схема и тип обмотки, номера щеток, стоимость, причины дефектов и ремонтов [1].

В 60 - 70-х годах электрическое хозяйство, как и само промышленное предприятие, начало превращаться в систему типа ценоза с практи­чески счетным количеством элементов, отли­чающихся огромным разнообразием. В усло­виях отсутствия автоматизации учета стала очевидна невозможность отслеживания по­стоянно меняющегося "бесконечного" числа единиц электрооборудования, сочетания при­знаков, причин ремонта. В черной металлургии и ряде других отраслей перешли к использова­нию укрупненных показателей электроремонта (общее количество электрических двигателей, средняя мощность, средняя трудоемкость ре­монта и др.), которые нашли отражение в ряде нормативных документов, а на практике - при проектировании электроремонтных цехов Ли­пецкого, Череповецкого металлургических ком­бинатов и крупнейшего в стране Оскольского электрометаллургического комбината [2, 3].

Разнообразие электрооборудования, возник­шее с развитием, увеличением и качественным усложнением электрического хозяйства про­мышленных предприятий, стало причиной оши­бок при проектировании, заказе запасных час­тей и материалов, планировании работы элект­роремонтных цехов и специализированных предприятий, что привело к выводу о неправи­льном использовании при этом средних норм. И хотя до сих пор проектирование и организа­ция электроремонта, также как и определение его периодичности и объемов, по-прежнему осуществляются на основе усредненных показа­телей надежности, средних режимов работы, средней мощности и др., практика показала необходимость уточнения, какое конкретно оборудование будет ремонтироваться. Таким образом, возникла потребность в исследовании разнообразия оборудования.

Когда вопрос о целесообразности ремонта электрического двигателя определяется невоз­можностью найти аналог для замены, ценой нового двигателя, стоимостью самого ремонта, на первое место выдвигается изучение "жиз­ненного" цикла каждого вида электрического двигателя, совокупности в целом представите­лей вида - "особей" и их взаимного влияния. В [4, 5] показаны необходимость и эффективность учета всей совокупности эксплуатируемых электрических двигателей для решения про­блем электроремонта. Приняв во внимание большое количество двигателей и сложность в связи с этим анализа списка всего множества, при исследовании всю их совокупность можно свернуть в видовое распределение.

Видовые распределения как относительные частоты появления видов множества электриче­ских двигателей соответствуют эмпирическим данным и математическому аппарату устойчи­вых распределений.

Видовые распределения описываются моде­лью Н-распределения

 ,                                                                 (1)

где W₀ - число уникальных типоразмеров электрических двигателей; х Î [1; оо[ — в общем виде непрерывный аналог численности вида i; i=[х] - целочисленные значения х; a - характе­ристический показатель, аппроксимирующий ряд на отрезке х Î [1; R]; R = [R] - целая часть числа R

Точка R, в которой W(R) º 1 - особая точка, выбранная в дальнейшем в качестве параметра модели, отражающего размер системного про­странства. Слева от нее находятся касты с численностью вида i < R (в общем случае неоднородные, образованы многими видами), справа - касты вида i > R (однородные, пред­ставлены одним видом). В эмпирических рас­пределениях для i > R значения W(i) = 1.

Для применимости видового распределения в виде информационной базы данных необхо­димо теоретическое подтверждение неизменно­сти, устойчивости структуры множества на основе модели Н-распределения и ее парамет­ров. Устойчивость структуры определяется скоростью изменения разнообразия анализи­руемых групп единичных электродвигателей W₀ и характеристическим показателем a. Эти параметры не зависят от климатических зон, отраслевой принадлежности, выбранного для исследования семейства, исторического перио­да, географического местоположения.

Для разработки стратегии проведения техни­ческой политики промышленного предприятия определенный интерес представляет анализ изменения разнообразия установленного элект­рооборудования с целью выявления объектив­ных закономерностей. Путем ретроспективного анализа динамики изменения структуры парка установленного оборудования можно опреде­лить удельный вес прогрессивных видовых групп электрооборудования в будущем с уче­том появления нового вида. При техническом перевооружении, модернизации необходимо учитывать индивидуальность каждой системы, так как любая новая машина, механизм, технология, независимо от того, заменят они устаревшее оборудование или ручной труд, должны "приспосабливаться" (вписываться) к общим условиям действующей и внедряемой технологий. В противном случае новый вид электрооборудования оказывается малоэффек­тивным или полностью неработоспособным. Но средний срок эксплуатации электродвигате­лей составляет 12-15 лет, что затрудняет сбор статистического материала, по которому мож­но исследовать динамический процесс появле­ния нового вида в исследуемой технической системе (техноценозе), определить период его безотказной работы, установить момент насту­пления физического износа и последующего списания.

Сделаем предположение о соответствии ремонтной выборки генеральной совокупности установленного электрооборудования, в случае подтверждения которого закономерности, ха­рактерные для динамики ремонтируемого электрооборудования, могут быть применены для исследования структуры эксплуатируемого. Поскольку предположение носит характер ги­потезы, а не категорического утверждения, оно должно пройти статистическую проверку с помощью критериев согласия. Вследствие то­го, что Н-распределение не является гауссовым, нельзя воспользоваться классическими метода­ми проверки гипотез. Но можно применить известный метод Колмогорова, в соответствии с которым сравнение выполняется не по стати­стическому среднему, а по функциям распреде­ления сравниваемых выборок.

В качестве меры расхождения между теоре­тическим и статистическим распределениями рассматривается максимальное значение моду­ля разности между статистической F*(x) и теоретической F(x) функциями распределения:

D = max|F*(x)-F(x)|.                                                                  (2)

В качестве статистической принята функция распределения видовой структуры ремонтируе­мой выборки. При формировании видовой структуры ремонтируемой выборки случайной величиной является количество электрических машин, встретившихся одинаковое число раз в рассматриваемый ремонтный период (месяц, квартал, полугодие, год), т.е. iW(i). Вероят­ность случайной величины iW(i) при этом определяется по формуле P*(i) = iW(i)/U (где U - общее количество ремонтируемых электри­ческих машин в рассматриваемый период). Тогда F*(i = 1) = 0, F*(i = 2) = P₁*, F*(i = = 3) = P₁* + P₂* и т.д. Сумма вероятностей, очевидно, должна быть равна 1.

Теоретическая функция распределения нахо­дится по параметрам смоделированной генера­льной совокупности Н-распределения. Сначала моделируется структура установленного элект­рооборудования, по объему равная ремонти­руемой выборке, но с параметрами генеральной совокупности, т.е. U₂ = U₁ (где U₁ - число электрических двигателей в выборке ремонти­руемого электрооборудования; U₂ - число электродвигателей генеральной совокупности). Учитывая, что равенство объемов выборок не означает равное число видов, по зависимости S = F(U), полученной для установленного электрооборудования путем последовательно­го увеличения выборки, определяется число видов S₂ в генеральной совокупности. Далее оцениваются основные параметры моделируе­мой видовой структуры Н-распределения.

С использованием изложенного для каждой ремонтируемой выборки Н-распределения рас­сматриваемого семейства электродвигателей одного из машиностроительных предприятий смоделированы структуры установленного электрооборудования, определены основные параметры модели, построены функции распре­деления теоретических и экспериментальных кривых Н-распределения и доказана статисти­ческая неразличимость математических моде­лей Н-распределения выборок ремонтируемого и установленного электрооборудования.

Ввиду того, что модуль разности отражает некоторые свойства модели Н-распределения, его исследовали на предмет определения закона распределения. Видовые распределения принад­лежат к классу устойчивых негауссовых законов безгранично делимых распределений предель­ных теорем теории вероятностей. Проверка гипотезы о статистической неразличимости выборок разного объема одной генеральной совокупности дает положительный результат в виде устойчивого изменения модуля разности между статистической и теоретической функ­циями распределения, выражающийся в норма­льном распределении модуля разности на множестве выборок во времени одного ценоза. Доказано, что модуль разности между функ­циями F(x) и F*(x) для месячных, квартальных, полугодовых выборок распределен по закону Гаусса. Таким образом, распределение Н-распределений на выборках одной генеральной совокупности принадлежит области нормаль­ного притяжения устойчивого закона Гаусса, что отражает наличие математического ожида­ния и дисперсии основных показателей данного распределения.

Совокупность значений случайной величины а была обработана средствами пакета STATGRAPHICS. Степень соответствия гистограм­мы распределения случайной величины а кри­вым теоретических распределений оценивалась визуально и с помощью критерия согласия Колмогорова - Смирнова. Определено, что значения характеристического показателя a, лежащие в пределах 0<a<2, распределяются по усеченному закону (один из случаев закона Гаусса) с плотностью вероятности

,                                     (3)

где а и b - граничные точки при Р(a) ≠ 0, т.е. а < a < b (в остальных случаях Р = 0); т и G -математическое ожидание и среднеквадратическое отклонение параметра a.

Анализ больших временных рядов (содер­жащих 96 точек) одной генеральной совокупно­сти в срезе временных интервалов позволяет вероятностно оценить границы характеристиче­ского показателя структуры ценоза. Для харак­теристического показателя a экспериментально получена несмещенная оценка .

При замене a на  диапазон практически возможных значений ошибки составит ±e; большие по абсолютному значению ошибки будут появляться только с малой вероятно­стью Р = 1 – r, и вероятностная оценка границ характеристического показателя a определится как Ir = ( – e;  + e).

При анализе характеристик (математическо­го ожидания, дисперсии, среднеквадратического отклонения, доверительного интервала случай­ной величины a) была выявлена принадлеж­ность математического ожидания характери­стического показателя а квартальных выборок электрических машин доверительным интерва­лам выборок всех временных интервалов (месяц, полугодие, год). Также была определе­на репрезентативная выборка электрооборудо­вания, отражающая полноту и адекватность свойств анализируемой генеральной совокупно­сти, которая позволяет решать задачи устойчи­вости структуры парка установленного и ре­монтируемого электрооборудования.

Для исследования закона распределения случайной величины - пойнтер-точки было вычислено относительное значение R* по фор­муле

,                                                                           (4)

где S₁* и S₂*- количество видов в однородных и неоднородных кастах.

Статистическая обработка случайной величины R* проведена аналогично исследованию характеристического показателя a с помощью пакета прикладных программ STATGRAPHICS. Степень соответствия гистограммы распределения случайной величины R* кривой распределения оценивалась с помощью крите­рия согласия Колмогорова-Смирнова. В результате исследования доказано, что случай­ная величина R* подчинена логарифмически нормальному закону распределения

,                                                             (5)

где y = е^R, R* = ln y.

Это распределение существенно асимметрич­но (коэффициент асимметрии увеличивается с ростом G). Практически логарифмически нор­мальное распределение используется для опи­сания совокупного мультипликативного дей­ствия многих случайных факторов, когда их влияние на изменение конечного результата примерно пропорционально изменению самих факторов. Свидетельством близости распреде­ления к логарифмически нормальному является значительная асимметрия, обусловленная огра­ничением на значения случайной величины слева от нуля. После логарифмирования левая часть распределения значительно растягивает­ся, приближаясь к нормальному. Характер логарифмически нормального закона распреде­ления пойнтер-точки R объективно отражает те ограничения на структуру электрооборудова­ния, которые обусловлены действием закона развития системы типа "электрическое хозяй­ство" промышленного предприятия. Характер закона распределения пойнтер-точки R теоре­тически обосновывает возможность примене­ния понятия "виртуальная каста" для расчета эффективности управления структурой электри­ческих двигателей [4].

При анализе проблемы флуктуации числен­ности видового состава каст одной временной структуры ценозов (например, год, полугодие, квартал, месяц) естественно воспользоваться подходами теории вероятностей. Например, определим вероятность P[W(i); K(i); t] того, что в момент времени t в касте K(i) содержит­ся число видов W(i).

Определим случайную величину W(i) как сумму видов электрических машин, встретив­шихся одинаковое число раз. Так, для кварта­льных выборок одного из машиностроительных объединений число видов, встретившихся по 1 разу (уникальные) - W(i = 1) = W₀ = 70, встре­тившихся по 2 раза - W(i = 2) = 13, по 3 -W(i = 3) = 6 и т.д. Аналогично исследованию случайных величин a и R* представленная совокупность данных W(i) была обработана с помощью программ STATGRAPHICS, степень соответствия гистограммы распределения слу­чайной величины кривым теоретических распре­делений оценивалась с помощью критерия согласия Колмогорова-Смирнова.

Исследования показали, что закон распреде­ления W(i) при i=l - логарифмически норма­льный, при i > 1 – одномодальный.

При переходе от однородных каст к неодно­родным вероятностная функция переключается от одномодальиой формы с резким пиком к более плоскому распределению. Это объясняет­ся свойством структуры ценоза уменьшать энтропию каст в направлении увеличения раз­нообразия их видового состава, что является следствием действия закона информационного отбора. Таким образом, наиболее "открыта" для случайных внешних воздействий "ноева" каста, при этом способность реагировать на изменчивость внешней среды уменьшается в направлении от W(i = 1) к W(N₀).

Наличие в законе распределения случайной величины W_i трех составляющих (логарифми­чески нормальной - для W₀, нормальной - для W_i, где i Î [2; R], и одномодальной - для W_i, где i Î [R; N₀]) указывает на структурную и функ­циональную сложность системы, исследование которой возможно с помощью анализа струк­турно-топологической динамики - изменения разнообразия электрооборудования во време­ни, ограниченного плоскостью Н-распределения [5].

Объединение элементов в систему, увеличи­вающее их совокупную эффективность, означа­ет прежде всего установление связей между элементами, возникновение целостности. Эти связи образуют организацию, структуру, что и позволяет осуществлять процесс управления, обеспечивая, в частности, возможность одно­временного перехода всех элементов из одной группы состояния в другую. При этом важен синергетический эффект, т.е. согласованное поведение элементов, в результате чего возни­кает целенаправленное и эффективное функцио­нирование управляемой системы.

Процесс возрастания эффективности систе­мы, характиризуемый, в частности, разнообра­зием реакций при взаимодействии со средой, непосредственно связан с ее усложнением. Структурное усложнение системы, требующее усложнения управления, например, из-за воз­можного уменьшения надежности, растет при увеличении числа элементов медленней (сте­пенная зависимость), чем функциональное раз­нообразие ее возможностей (экспоненциальная зависимость). Это и означает возрастание эффективности функционирования системы. При увеличении и числа элементов, и числа взаимосвязей необходимость усложнения систе­мы управления связана не только с возможным уменьшением надежности управляемой разви­вающейся системы. При этом сложность систе­мы управления должна соответствовать слож­ности управляемой системы по принципу необ­ходимого разнообразия Эшби. Сам факт более резкого возрастания функциональной сложно­сти по сравнению со структурной при усложне­нии системы свидетельствует, по утверждению Неймана, о необходимости перехода от функ­ционального описания, эффективного для про­стых систем, к структурному описанию слож­ных.

На основе обработки статистического мате­риала выявлено, что при сохранении формы кривой Н-распределения во времени состав устойчивых относительных величин каст изме­няется. Это является следствием равномерного перераспределения представителей видов по структуре при развитии системы.

Авторами проанализированы все траектории движения видов электрических двигателей, эк­сплуатируемых ПО "Абаканвагонмаш" в пе­риод 1984 - 1994 гг., по плоскости Н-распреде­ления как случайных процессов аналогично анализу случайных функций основных парамет­ров Н-распределения. Исследования показали, что характер изменения функций встречаемости отдельных видов электрических машин во времени аналогичен случайным процессам a(t),R(t),W_i(t). Разница заключается в различ­ной вероятности появления видов электриче­ских машин на интервале t, которая максима­льна для вида самой многочисленной касты N₀ и уменьшается для видов с численностью, приближающейся к касте уникальных видов W₀.

Устойчивое сохранение формы кривой Н-распределения зависит от изменения числа видов электрических машин (в результате компенсации ее провалов и всплесков) при эксплуатации, техническом обслуживании и ремонте. Для оценки согласованности измене­ния численности всего множества электрических машин из теории вероятностей был применен коэффициент конкордации (согласованности).

Проблема измерения тесноты связи между количественными признаками видов электриче­ских машин разрешима. Прежде всего следует упорядочить или ранжировать данные. Для этого объекты анализа располагают по поряд­ку в соответствии с некоторым признаком (количественным). При этом каждому объекту присваивают порядковый номер, который на­зывается рангом. Он обозначается членом натурального ряда от 1 до п. Ранг 1 присваи­вается наиболее важному или крупному объек­ту, ранг 2 - следующему и т.д.

Поскольку видовое Н-распределение развер­тывается в ранговое (в каждом временном интервале), в основу статистической меры согласованности могут быть положены сред­няя сумма рангов одного распределения и отклонения от нее.

Если имеется n видов электрических машин и m ранговых распределений в каждом времен­ном интервале (месяц, квартал, полугодие, год), то сумма рангов для одного распределения будет равна п(п+1)/2 (как сумма п членов натурального ряда), а общая сумма рангов составит mn(n+ 1)/2. Следовательно, сумма рангов, приписываемых одному из п видов электрических машин, в среднем равна т(п +1)/2. Обозначим через А отклонение суммы рангов электрических машин одного распределения от средней их суммы для всех ранговых распределений исследуемого времен­ного интервала. Тогда в случае совпадения всех рядов рангов (полное согласованное изменение численности видов) значение этого отклонения для вида, получившего ранг 1, будет определя­ться как т-т(п + 1)/2 = –0,5m(n–1), для вида с рангом 2 – как 2т–т(п+1)/2 = –0,5m(n-3). В рассмотренном случае сум­ма квадратов отклонений будет максимальна и составит  [т²(п³ - п)].

Эта величина взята как основная в формуле коэффициента конкордации, которая имеет следующий вид:

.                                                                  (6)

При неизменности рангов во времени (число "особей" каждого вида не изменяется) y=1. Если же на всем множестве ранговых распреде­лений нет даже двух распределений с одинако­выми рангами, то сумма квадратов отклонений меньше, чем m²(n³ – n)/12, и коэффициент y < 1 (наименьшее возможное его значение равно нулю).

В данной работе на основе статистики по электрическим двигателям Республики Хакасия за 96 мес определены коэффициенты конкордации для выборок с интервалами месяц, квартал, полугодие, год. Для этого в каждом временном интервале электрические машины были проранжированы по количественному признаку. Далее найдены отклонения суммы рангов от средней суммы и коэффициенты конкордации y, которые, например, для ПО "Абаканвагонмаш" составили 0,66, 0,81, 0,75 и 0,72 соответственно за месяц, квартал, полугодие и год.

Таким образом, полученная высокая степень согласованности межвидовых связей электро­оборудования на плоскости Н-распределения во времени доказывает устойчивость структуры и ее независимость от субъективных факторов. Высокое значение коэффициента конкордации y = 0,81 подтверждает репрезентативность квартальной выборки.

Колебания кривой Н-распределения, обусло­вленные как ростом производства, так и его спадом, ограничены параметром a. Любое изменение в структуре электрических машин (ввод новой техники или технологии, рекон­струкция как основного, так и вспомогательно­го оборудования и др.) приводит к перераспре­делению видов электрических машин на пло­скости Н-распределения, что находит матема­тическое подтверждение в изменениях основных показателей модели Н-распределения. Так, любой новый вид электрооборудования, посту­пивший в эксплуатацию на промышленное предприятие, не может сразу занять свою нишу, для которой он проектировался, при этом в структуре ценоза увеличивается доля редких видов. Но этот же эффект бывает часто обусловлен производственной необходимо­стью. Например, до настоящего времени в ПО "Абаканвагонмаш" находятся в эксплуатации электрические машины, давно снятые с про­изводства (выпуск 30-х годов), а также двигате­ли большой мощности и иностранного про­изводства. Наряду с этим доля часто встречаю­щихся электродвигателей тоже изменяется. Причем видовой состав "саранчовых" каст более инертен и, следовательно, менее поддает­ся как количественным, так и качественным изменениям.

На основе баланса процессов, приводящих ценоз к определенному состоянию W(х), и процессов, выводящих систему из этого состоя­ния при aÎ [a₁;a₂], можно записать:

,                                                (7)

где R₊.[W(x)], R_–.[W(x)] – члены, соответствую­щие переходам в состояние W(х) и выходам из него в единицу времени.

Уравнение баланса удобнее записывать в явном виде. В этом случае скорость перехода R₊.[W(x)] представляется в виде произведения вероятности перехода в единицу времени из состояния W'(x) в состояние W(х) и вероятности найти систему в состоянии W'(х) в момент времени t, причем это произведение суммируется по всем состояниям W'(х), из которых можно перейти в состояние W(x) за счет одного из происходящих в системе элементарных динами­ческих процессов. Аналогично величина .R_–[W(x)] представляет, собой просуммирован­ное по всем возможным состояниям W'(х), полученным при переходе из состояния W(х), произведение вероятности нахождения в состоя­нии W(х) в момент времени t и вероятности перехода в единицу времени из состояния W(х) в состояние W'(x). Это соотношение баланса можно записать в виде

,                       (8)

где вероятность перехода в единицу времени V(W|W'), представляющая собой неотрицатель­ную величину для любых W' = W, считается не зависящей от времени (стационарный марковский процесс).

Для структуры любого ценоза характерно огромное число взаимодействующих объектов-особей. Поскольку ценозы искусственного про­исхождения принадлежат к классу диссипатив-ных систем, наличие асимптотической устойчи­вости подразумевает возможность притяги­вающего хаоса. Иными словами, появление хаоса в таких системах будет закономерно, причем он должен определенным образом проявляться в наблюдаемом поведении систе­мы (W или W').

Разработанная теоретическая база позволи­ла сформировать информационный банк дан­ных по эксплуатируемым электрическим двига­телям Республики Хакасия и определить ос­новные параметры модели Н-распределения, указав возможность оптимизации структуры электрических хозяйств промышленных пред­приятий путем воздействия на структуру и организацию своего регионального электроремонта.

В настоящее время на предприятиях приме­няются централизованная, децентрализованная и смешанная схемы управления энергохозяй­ством. При централизованном управлении в энергослужбу, возглавляемую главным энерге­тиком предприятия, включаются все энергети­ки, обслуживающие общезаводское и цеховое электрооборудование. Такая схема характерна для небольших и средних предприятий с про­стой структурой энергохозяйства. При децент­рализованном управлении энергослужба охва­тывает только общезаводскую часть. Такая схема применяется на крупных промышленных предприятиях со сложным энергетическим хо­зяйством. Смешанная схема предусматривает частичную децентрализацию управления энергохозяйством, при этом энергетики в одних цехах и службах подчинены руководству своих подразделений, а в других – энергослужбе.

Применение той или иной схемы управления энергетикой на промышленных предприятиях, большая или меньшая степень централизации этого управления определяются исходя из местных условий с учетом рекомендаций отра­слевых проектных и исследовательских инсти­тутов.

Предлагается методика оптимального Н-распределения объемов ремонтируемого внут­ризаводского электрооборудования, разрабо­танная на основе анализа многообразия типо­размеров (видов), его изменения во времени, устойчивого сохранения групп часто, средне и редко встречающихся электродвигателей.

Основываясь на распределении типоразме­ров (видов) по повторяемости, определяют номенклатуру и количество часто встречающих­ся видов электрических машин. Их ремонт в регионе должен осуществлять один специализи­рованный, высокомеханизированный межотра­слевой завод с технологией поточного ремонта, приближающейся к технологии заводов-изго­товителей электротехнической промышленно­сти. Для средне встречающихся электрических машин, которые специфичны для различных отраслей промышленности, целесообразна ор­ганизация специализированных отраслевых электроремонтных предприятий. Каждое пред­приятие будет обслуживать характерные только для своей отрасли часто встречающиеся виды электрических машин. Оставшиеся машины редких видов, характерные только для конкрет­ных заводов независимо от отрасли и террито­риального расположения, должны ремонтиро­ваться в своих собственных электроремонтных цехах. Переносить индивидуальный ремонт в специализированные межотраслевые и отрасле­вые подразделения неэффективно, поскольку он все равно индивидуален.

В проекте объединения "Хакасэнергоремонт" реализуется смешанная схема управления энер­гохозяйством, основанная на устойчивом явле­нии сохранения во времени многообразия эксплуатируемых электродвигателей. Исполь­зование содержащейся в проекте структуры базы данных по установленным и эксплуати­руемым электрическим двигателям промыш­ленных предприятий Хакасии позволит сни­зить трудоемкость электроремонтных работ на 18 - 20 %.

 

Выводы

1. В дополнение к существующим методам определения параметров ремонта на основе теории массового обслуживания и анализа надежности электрических двигателей промышленного предприятия проведено исследование их видового распределения.

2.   Доказано, что генеральная совокупность установленного электрооборудования математически моделируется по характеристическим критериям видового разнообразия ремонтных выборок, которые более достоверно учитываются службами главного энергетика промышленного предприятия.

3.   Получены и проверены по критерию Колмогорова - Смирнова законы распределения параметров математической модели ремонтируемого электрооборудования. Доказано, что в законе распределения случайной величины численности видов в касте W(i) присутствуют три составляющие: логарифмически нормальная – для уникальных, единичных двигателей, нормальная – для редко встречающихся и одномодальная – для общепромышленных электродвигателей массового применения.

4.   Доказано, что прогноз партии ремонтируемых электродвигателей и заказ комплектующих изделий могут быть осуществлены на основе исследования структуры и определения параметров квартальной выборки как наиболее репрезентативной.

5. На основе анализа установленного и ремонтируемого внутризаводского электрообо­рудования промышленных предприятий Хака­сии, устойчивости показателей разнообразия эксплуатируемого парка электродвигателей, прогноза параметров входящего потока в ремонтные службы предприятий разработана иерархическая система формирования объемов электроремонта.

 

Список литературы

1.   Трапицын В. Проектирование электроремонтных мастерских крупных металлургических заводов. - М.: ГИПРОМЕЗ, 1930, № 6.

2.Кудрин Б.И. К вопросу о проектировании электроремонтных цехов металлургических заводов. - Промышленная энергетика, 1969, № 11.

3.Кудрин Б.И. Электроремонт на Оскольском электрометаллургическом комбинате. - Промышленная энергетика, 1980, № 5.

4.Кудрин Б.И., Фуфаев В.В. Резерв повышения эффективности электроремонтного производства. - Промышленная энергетика, 1990, № 9.

5.Кудрин Б.И., Барышников О.П., Фуфаев В.В. Определение периодичности и объемов технического обслуживания и ремонта электрических машин специализированными предприятиями. - Промышленная энергетика, 1993, № 3.