Оценка безопасности производственных объектов по предельным значениям безотказности машин

Введение. На этапе проектирования технических устройств и выполнения соответствующих прочностных расчетов металлоконструкций принимаются достаточно большие запасы прочности, теоретически исключающие какие-либо отказы деталей. В действительности машины работают с частыми отказами. Интерес вызывают недиагностируемые отказы, приводящие к критическому снижению безопасности, особенно на опасных производственных объектах. Предполагается, что ранее применяемые подходы выборочного определения предельного (минимального) значения безотказности, основывающиеся на точечных оценках параметров распределения двухпараметрического закона Вейбулла, приводят к завышению расчетных показателей вероятности безотказной работы, т.е. занижению риска. Поэтому целью работы явилось рассмотрение подхода к оцениванию риска эксплуатации производственных объектов в ситуации случайного возникновения опасных и недиагностируемых отказов в системах.

Материалы и методы. В работе применялись методы оценивания безопасности технических устройств, основанные на теории вероятностей, а вероятность отказа машины определялась на основе известного метода теории надёжности. Данный метод заключается в расчете и построении функций распределения случайных величин (несущей способности и нагруженности), оказывающих влияние на возникновение отказа. Определился уровень повышения показателя надежности, приводящий к частым непрогнозируемым отказам технических устройств (машин) и снижению безопасности их эксплуатации.

Результаты. Выявлены и обоснованы признаки противоречивости прочностных расчетов, основанные на завышенных запасах прочности, в теории исключающие отказы деталей и машин в целом. Разработан и реализован новый подход к оцениванию риска эксплуатации производственных объектов в ситуации случайного возникновения опасных и недиагностируемых отказов системами безопасности. Разработан алгоритм определения трех параметров закона Вейбулла для совокупности по выборочным данным. Построены плотности распределения ресурса стрелы одноковшового экскаватора ЕК-14. Даны рекомендации по увеличению значения вероятности безотказной работы до 0,9989.

Обсуждение и заключения. Результаты проведенных исследований позволяют обосновать новый подход к оцениванию риска эксплуатации производственных объектов в случае возникновения опасных и недиагностируемых системами безопасности отказов базовых деталей, приводящих к негативным последствиям.

1. Панфилов А.В., Дерюшев В.В., Короткий А.А. Рекомендательные системы безопасности для риск-ориентированного подхода. Безопасность труда в промышленности. 2020;5:48–55. https://doi.org/10.24000/0409-2961-2020-5-48-55

2. Москвичев В.В., Махутов Н.А., Шокин Ю.И. и др. Прикладные задачи конструкционной прочности и механики разрушения технических систем. Новосибирск: Наука; 2021. 795 с.

3. Deryushev V.V., Kosenko E.E., Kosenko V.V., et al. Technical decisions in uncertain environment at risk. Safety of Technogenic and Natural Systems. 2019;2:56–61.

4. Котесов А.А. Методика определения параметров вероятностного распределения совокупности прочностных характеристик конструкционных сталей по выборочным данным. Вестник Ростовского государственного университета путей сообщения. 2020;4:23–29. https://doi.org/10.46973/0201-727X_2020_4_23

5. Сикан А.В. Практические приемы оценки параметров распределения Вейбулла при выполнении гидрологических расчетов. Ученые записки Российского государственного гидрометеорологического университета. 2011;19:37–45.

6. Лепихин А.М., Москвичев В.В., Доронин С.В. Надежность, живучесть и безопасность сложных технических систем. Вычислительные технологии. 2009;14(6):58–70.

7. Doronin S.V., Reizmunt E.M., Rogalev A.N. Erratum to: Problems on Comparing Analytical and Numerical Estimations of Stressed-Deformed State of Structure Elements. Journal of Machinery Manufacture and Reliability. 2018;47(4):387. https://doi.org/10.3103/S1052618818040167

8. Doronin S.V., Reizmunt E.M., Rogalev A.N. Problems on Comparing Analytical and Numerical Estimations of Stressed-Deformed State of Structure Elements. Journal of Machinery Manufacture and Reliability. 2017;46(4)364–369. https://doi.org/10.3103/S1052618817040069

9. Kotesova A.A., Teplyakova S.V., Popov S.I., et al. Ensuring assigned fatigue gamma percentage of the components. In: IOP Conference Series: Materials Science and Engineering; 2019;698(6):066029. https://doi.org/10.1088/1757-899X/698/6/066029

10. Лепихин А.М. Неразрушающий контроль и оценка опасности дефектов сварки на стадии эксплуатации оборудования. Вопросы материаловедения. 2007;3:208–213.

11. Doronin S., Rogalev A. Numerical approach and expert estimations of multi-criteria optimization of precision constructions. CEUR Workshop Proceedings. 2018;2098:323–337.

12. Махутов Н.А. Безопасность и риски: системные исследования и разработки. Новосибирск: Наука; 2017. 724 с.

13. Биргер И.А. Техническая диагностика, 2-е изд. Москва: URSS: ЛЕНАНД; 2018. 238 с. 14. Клюев В.В., Лозовский В.Н., Савилов В.П. Диагностика деталей машин и механизмов: в 2 ч. Ч. 1. В.В. Клюев (ред.). Москва: Спектр; 2017. 176 с.

14. Клюев В.В. (ред.). Неразрушающий контроль: справочник в 8 т. Т. 1 в 2 кн. Кн. 1: Соснин Ф.Р. Визуальный и измерительный контроль. Кн. 2: Соснин Ф.Р. Радиационный контроль. 2-е изд., испр. Москва: Машиностроение; 2008. 560 с.

15. Махутов Н.А., Албагачиев А.Ю., Алексеева С.И. и др. Прочность, ресурс, живучесть и безопасность машин. Москва: Книжный дом «ЛИБРОКОМ»; 2008. 574 с.

16. Lepikhin A.M., Moskvichev V.V., Doronin S.V., et al. Probabilistic modeling of safe crack growth and estimation of the durability of structures. Fatigue & Fracture of Engineering Materials & Structures. 2000;23(5):395–401. https://doi.org/10.1046/j.1460-2695.2000.00303.x