Метод и алгоритмы оценки состояния оборудования непрерывной разливки стали на основе аппарата нечеткой логики тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат наук Соловьева, Ольга Ивановна

• Соловьева, Ольга Ивановна
• кандидат наук
• 2014

Оглавление диссертации кандидат наук Соловьева, Ольга Ивановна

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

1 Анализ проблемы оценки состояния оборудования непрерывной разливки стали

1.1 Анализ подходов и классификация методов исследования и оценки надежности оборудования непрерывной разливки стали

1.2 Характеристика оборудования непрерывной разливки стали

1.3 Определение требований к математическому обеспечению системы оценки состояния оборудования непрерывной разливки стали

1.4 Выводы по разделу

2 Теоретические основы оценки состояния оборудования непрерывной разливки стали на основе нейро-нечеткого метода обработки информации

2.1 Системная модель оценки состояния оборудования непрерывной разливки стали

2.2 Математическая модель оценки состояния оборудования непрерывной разливки стали

2.3. Структурная и параметрическая идентификация нечеткой модели оценки состояния оборудования непрерывной разливки стали

2.4 Метод оценки состояния оборудования непрерывной разливки стали

на основе нечеткой логики

2.5 Выводы по разделу

3 Алгоритмическое обеспечение системы оценки состояния оборудования непрерывной разливки стали

3.1 Алгоритм идентификации нечеткой модели оценки состояния оборудования непрерывной разливки стали

3.2 Алгоритм самоорганизации исходных данных нечеткой модели оценки состояния оборудования непрерывной разливки стали

3.3 Алгоритм оценки состояния оборудования непрерывной разливки стали

3.4 Алгоритм принятия решения об эксплуатации оборудования непрерывной разливки стали

3.5 Выводы по разделу

4 Экспериментальные исследования метода и алгоритмов оценки состояния оборудования непрерывной разливки стали

4.1 Основные функциональные элементы и блоки системы оценки состояния оборудования непрерывной разливки стали

4.2 Методика настройки алгоритмического обеспечения

4.3 Результаты экспериментальных исследований метода и алгоритмов оценки состояния оборудования непрерывной разливки стали

4.4 Применение метода и алгоритмов оценки состояния оборудования непрерывной разливки стали для оптимизации ремонтных работ

4.5 Перспективы применения разработанных метода и алгоритмов оценки состояния оборудования на основе нечеткой логики

4.6 Выводы по разделу

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Библиографический список

Список используемых сокращений

ПРИЛОЖЕНИЕ 1 СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА РАЗЛИВКИ СТАЛИ КП ЧЕРМК

ОАО «СЕВЕРСТАЛЬ» (2002-2007 г.г.)

ПРИЛОЖЕНИЕ 2 ТЕРМИНЫ РЕАЛИЗАЦИИ ГЕНЕТИЧЕСОГО АЛГОРИТМА НАСТРОЙКИ ФУНКЦИЙ ПРИНАДЛЕЖНОСТИ

ПРИЛОЖЕНИЕ 3 ДАННЫЕ О РАБОТЕ ОБОРУДОВАНИЯ

(МНЛЗ№5, 9 РУЧЕЙ, 0 РОЛИКОВЯ СЕКЦИЯ, 2006 ГОД)

ПРИЛОЖЕНИЕ 4 РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ СИСТЕМЫ ОЦЕНКИ СОСТОЯНИЯ ОБОРУДОВАНИЯ (МНЛЗ№5, 9 РУЧЕЙ, 0 РОЛИКОВЯ СЕКЦИЯ, 2006 ГОД)

ПРИЛОЖЕНИЕ 5 РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИС-

СЛЕДОВАНИЙ СИСТЕМЫ ОЦЕНКИ СОСТОЯНИЯ ОБОРУДОВА-

НИЯ (MHJI3№5, 10 РУЧЕЙ, 0 РОЛИКОВЯ СЕКЦИЯ, 2007 ГОД)

ПРИЛОЖЕНИЕ 6 ДАННЫЕ О РАБОТЕ ОБОРУДОВАНИЯ

(МНЛЗ№5, КРИСТАЛЛИЗАТОР, 2007 ГОД)

ПРИЛОЖЕНИЕ 7 РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ СИСТЕМЫ ОЦЕНКИ СОСТОЯНИЯ ОБОРУДОВАНИЯ (МНЛЗ№5, КРИСТАЛЛИЗАТОР, 2007 ГОД)

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Метод и алгоритмы оценки состояния оборудования непрерывной разливки стали на основе аппарата нечеткой логики»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы. Анализируя работу сложных технических систем в таких ответственных отраслях промышленности, как металлургия, необходимо уделять внимание не только оптимизации режимов их работы и ресурсосбережению, но и вопросам обеспечения надежности оборудования, эффективности его технического обслуживания и ремонтов, от которых напрямую зависят изменение затрат на поддержание технических устройств в работоспособном состоянии, безопасность технологических процессов и персонала.

Современное производство непрерывной разливки стали (далее - НРС), обеспечивая продукцией жизнедеятельность многих сфер государства и общества, одновременно является одним из источников техногенной опасности. К числу причин производственной аварийности оборудования НРС, уровень которой по официальным данным за последние десятилетия имеет тенденцию к росту, относятся недопустимый износ основных производственных фондов, неэффективные проектные и технические решения, несвоевременное выполнение работ по обслуживанию и ремонту.

К числу приоритетных задач по повышению уровня безотказности оборудования НРС относятся совершенствование методов анализа надежности, рациональное применение их результатов в действующем производстве НРС. В настоящее время методы оценки состояния и анализа надежности оборудования НРС, базируются на математическом аппарате теории надежности, теории вероятностей, методах теории прочности, учитывающих влияние как разнообразных физико-химических факторов, способствующих развитию деградационных процессов в конструкционных материалах, так и действующих эксплуатационных нагрузок. Данные методы имеют ограниченное применение для комплексного исследования состояния оборудования НРС при эксплуатации. Это обусловлено тем, что оборудование НРС, как сложная техническая система, функционирует непрерывно в обстановке измерения большого количества параметров при их частичном отсутствии или неопределенности. Учесть влияние того или иного вход-

ного параметра на возможность появления, характер и степень проявления как внезапных, так и износовых отказов и дефектов элементов оборудования НРС в период длительной его эксплуатации существующими методами оперативно не представляется возможным.

В то же время решение проблем по выявлению и диагностированию неисправностей оборудования при выплавке и разливке стали во избежание простоев производства, оптимизации затрат на ремонты также является актуальным.

Степень разработанности проблемы. Вопросы технологии, математического моделирования условий эксплуатации оборудования НРС, развития методик его диагностирования, состояния надежности, несущей способности и работоспособности, решения проблем анализа безопасности, риска аварий достаточно широко освещены в специальной литературе. Благодаря фундаментальным работам, проведенным в последние два десятилетия, достигнуты значительные успехи в данной области исследования. Среди них можно выделить следующие работы, выполненные такими учеными и специалистами, как Паршин В.М., Бровман М.Я., Шестаков Н.И., Кузьминов A.JI., Кабаков З.К., Лукин C.B., Кумамото X. (Hiromitsu Kumamoto), Хенли Дж. (Ernest J. Henley), Лисанов M.В., Мастрюков Б.С., Гражданкин А.И., Жиркин Ю.В., Острейковский В.А. и др. Однако, следует отметить, что вопросы учета и неопределенности исходной информации при диагностировании, контроле технологического процесса разливки стали и прогнозировании отказов в технической системе НРС в данных исследованиях и работах не раскрыты.

На основании вышеизложенного можно констатировать, что в настоящее время разработка метода оценки состояния оборудования НРС на основе совокупности технологических параметров процесса разливки и статистических данных об отказах узлов системы в условиях неопределенности входных переменных, является актуальной научно-технической задачей.

Объект и предмет исследования. Объектом исследования является система оценки состояния оборудования НРС. Предметом исследования - математиче-

ские модели, методы и алгоритмы обработки информации для оценки состояния оборудования НРС в условиях неопределенности входных переменных.

Цель и задачи диссертационной работы. Целью диссертационной работы является повышение эффективности эксплуатации, технического обслуживания и ремонтов оборудования непрерывной разливки стали за счет разработки метода оценки его состояния, учитывающего неопределенность информации о технологических параметрах процесса разливки и статистических данных об отказах узлов технической системы с помощью аппарата нечеткой логики.

Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи:

1. Анализ проблемы оценки состояния оборудования НРС;

2. Разработка математической модели и метода оценки состояния оборудования НРС на основе технологических параметров процесса разливки и статистических данных об отказах узлов с использованием аппарата теории нечеткой логики;

3. Разработка алгоритмического обеспечения системы оценки состояния оборудования НРС;

4. Проведение экспериментальных исследований метода и алгоритмов оценки состояния оборудования НРС.

Методы исследования. Для решения поставленных задач в работе использованы методы системного анализа, алгоритмизации, математического моделирования металлургических процессов, теории нечеткой логики, нейронных сетей, теории надежности, математической статистики, теории вероятностей, методы экспертных оценок. Экспериментальная часть работы основана на методах компьютерного моделирования и лабораторного вычислительного эксперимента с использованием среды программного комплекса МАТЬАВ.

Научная новизна работы и основные положения, выносимые на защиту:

1. Разработана математическая модель оценки состояния оборудования НРС, отличающаяся тем, что основана на обработке информации о технологическом процессе разливки стали и статистических данных об отказах элементов

оборудования, и позволяющая повысить достоверность расчета критериев надежности системы при существующих условиях с учетом неопределенности исходной информации о значениях входных переменных с помощью применения аппарата нечеткой логики.

2. Разработан метод оценки состояния оборудования, отличающийся от аналогов точностью прогнозирования отказов оборудования НРС в процессе эксплуатации, которая достигается с помощью разработанной структурной и параметрической идентификации нечеткой модели за счет применения генетических алгоритмов и искусственных нейронных сетей, и результаты которого позволяют исследовать и установить зависимость между параметрами процесса НРС и характером дефектов, которые являются причинами возникновения отказов, и оценивать эффективность составления графиков ремонтов за прошедший период в условиях сервисного обслуживания.

3. Разработано функционально полное алгоритмическое обеспечение реали-ч зации метода оценки состояния оборудования НРС, включающее:

- алгоритм идентификации нечеткой модели оценки состояния оборудования НРС,

- алгоритм самоорганизации исходных данных нечеткой модели оценки состояния оборудования НРС,

- алгоритм оценки состояния оборудования НРС,

- алгоритм принятия решения об эксплуатации оборудования НРС,

и обеспечивающее комплексную оценку состояния оборудования НРС и реализацию информационной поддержки принятия решения об его сервисном обслуживании в реальном режиме времени в процессе эксплуатации.

Практическая ценность работы заключается в разработке нечеткой модели и метода оценки состояния оборудования НРС, применение которых позволяет:

- обеспечить точность вычисления критериев безотказности с погрешностью не более 6 %;

- повысить эффективность работы оборудования непрерывной разливки стали за счет снижения количества отказов (внеплановых остановок) до 20% в год;

- осуществить переход от стратегии планового сервисного обслуживания к стратегии обслуживания оборудования НРС по фактическому техническому состоянию;

- обеспечить снижение затрат на ремонты и послеаварийное восстановление оборудования до 5%;

- осуществить оперативность расчетов и работы нечеткой модели за счет полной интеграции с существующими АСУ ТП сталеплавильного производства.

Разработанный метод оценки состояния оборудования НРС и предлагаемая оптимизация ремонтных работ по техническому состоянию могут быть реализованы, в том числе, и для повышения надежности различных сложных технических систем металлургических производств.

Реализация результатов работы. Работа выполнялась в ФГБОУ ВПО «Череповецкий государственный университет» с 2009 по 2013 год. Экспериментальные исследования проводились с использованием реальных баз данных технологических параметров в сталеплавильном производстве ОАО «Северсталь».

Результаты работы используются в учебном процессе на кафедрах «Математического и программного обеспечения ЭВМ», Металлургии, машиностроения и технологического оборудования» и «Транспортных средств и техносферной безопасности» ЧГУ.

Степень достоверности результатов работы. Достоверность и обоснованность основных положений и результатов работы, полученных в результате использования современных методов исследования, обусловлена системной проработкой проблемы и подтверждается сопоставлением результатов моделирования с реальными данными отказов и ремонтов оборудования НРС в сталеплавильном производстве, в том числе сравнительным анализом с результатами исследований других авторов.

Личный вклад соискателя. Личное участие автора выразилось в решении поставленной проблемы оценки состояния надежности оборудования НРС при неопределенности входных переменных, в решении задач исследования, в получении основных научных результатов, в разработке математической модели и метода оценки состояния оборудования НРС. Работа содержит материалы собственных экспериментальных исследований автора, проведенных в 2009-2014 г.г.

Апробация результатов работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и получили положительную оценку на следующих научных конференциях: I Всероссийская научно-техническая конференция «Экспертиза и оценка риска техногенных систем-2009» (г.Череповец, 2009г.), 6-я Международная научно-практическая конференция «Обеспечение безопасности в ЧС» (г.Воронеж, 2010г.), 3-я Международная научно-техническая конференция «Экспертиза и оценка риска техногенных систем (г. Череповец, 2011г.), 7-я Международная научно-практическая конференция «Обеспечение безопасности в ЧС» (г.Воронеж, 2011г.), 8-я Международная научно-практическая конференция «Обеспечение безопасности в ЧС» (г.Воронеж, 2012г.), 9-ая Международная научно-техническая конференция «Современная металлургия начала нового тысячелетия» (г.Липецк, 2012 г.), III Межотраслевая научно-практическая конференция молодых ученых и специалистов «Инновационные пути модернизации отраслей промышленности, энерго- и ресурсосбережение, охрана окружающей природной среды» (Украина, г.Харьков, 2014г.).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 12 научных работ, в том числе 3 статьи в изданиях, рекомендованных ВАК РФ, и одна монография.

Соответствие паспорту специальности. Проблематика, рассмотренная в диссертации, соответствует пунктам 4, 11 паспорта специальности 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (в металлургии) (п.4. Разработка методов и алгоритмов решения задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации; пЛ1. Методы и алгоритмы прогнозирования и оценки эффективности, качества и надежности сложных систем).

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, 4 исследовательских разделов, заключения, библиографического списка используемой литературы, насчитывающего 127 позиций, и 7 приложений. Работа содержит 179 страниц, 51 рисунок, 19 таблиц.

В первом разделе выполнен анализ существующих методов, средств и систем оценки уровня безопасности, времени до отказа оборудования НРС, системный анализ сложной технической системы оборудования НРС, определены требования к системе оценки уровня безопасности оборудования НРС.

Во втором разделе представлена системная модель оценки состояния оборудования НРС, разработана математическая модель оценки состояния оборудования НРС на совокупности технологических и других параметров процесса разливки и статистических данных об отказах его узлов с использованием аппарата теории нечеткой логики, разработан метод оценки состояния оборудования непрерывной разливки стали.

В третьем разделе разработаны алгоритм идентификации нечеткой модели оценки состояния оборудования НРС, алгоритм самоорганизации исходных данных нечеткой модели оценки состояния оборудования НРС, алгоритм оценки состояния оборудования НРС, алгоритм принятия решения об эксплуатации оборудования НРС.

В четвертом разделе определены основные функциональные элементы и блоки системы оценки состояния оборудования НРС, описана методика настройки алгоритмического обеспечения, проведены экспериментальные исследования системы оценки состояния оборудования НРС, представлены перспективы применения разработанной системы для оценки состояния оборудования металлургических производств.

Заключение содержит описание результатов диссертационной работы

1 Анализ проблемы оценки состояния оборудования непрерывной

разливки стали

1.1 Анализ подходов и классификация методов исследования и оценки надежности оборудования непрерывной разливки стали

Техногенные опасности современных промышленных комплексов связаны с возможностью неограниченного воздействия носителей энергии технологического процесса на человека (производственный травматизм, профессиональные заболевания), окружающую природную среду (экологические аварии и катастрофы) и находящиеся на околопроизводственной территории объекты и население (аварийные выбросы, сбросы). В современных системах безопасности металлургических производств особое внимание уделяется выявлению (идентификации) и контролю (мониторингу) потенциальных опасностей производств, а также их количественной оценке и управлению ими (снижению, сохранению). Для большинства металлургических предприятий в РФ обеспечение безопасности производства в современных условиях базируется на создании систем управления промышленной безопасностью и охраной труда, основным критерием эффективности работы, которых является оценка и управление техногенными рисками [1, 2, 3].

Техногенный риск в определении [4] есть количественная мера опасности, характеризующая возможность возникновения нежелательного события на производственном объекте и тяжесть их последствий. Термин "риск" объединяет два понятия "появление опасности" и "ущерб вследствие проявления данной опасности", и, соответственно, расчет величины риска связан как с идентификацией и оценкой опасности (прогноз события), так и с оценкой прогнозируемого ущерба (последствий события). Опасность является вероятностной категорией, которая может меняться в пространстве и во времени. Под характеристикой опасности, связанной с конкретным событием понимают вероятность проявления этого со-

бытия (отказа, аварии, несчастного случая, инцидента) в данном месте и в заданное время.

С точки зрения концепции безопасности [5] технические системы оборудования НРС при оценке уровня безопасности и определении её критериев изучают с различных позиций - надежности системы и стойкости системы к воздействиям. Под «надежностью» согласно ГОСТ [6] понимают свойство готовности и влияющие на него свойства безотказности и ремонтопригодности, и поддержка технического обслуживания. В связи с тем, что эксплуатируемое оборудование НРС имеет физический износ, эксплуатируется с отработанным нормативным сроком [7-9], то наиболее ценным критерием безопасности таких технических систем является свойство надежности «долговечность»: «способность изделия выполнять требуемую функцию до достижения предельного состояния при данных условиях использования и технического обслуживания».

С точки зрения безопасности наиболее ценным показателем критерия долговечности для оценки надежности оборудования НРС, является время от начала эксплуатации объекта системы до перехода его в предельно—опасное состояние (отказ, аварийное состояние системы в целом).

Поэтому в работе проведен анализ способов исследования состояния технических систем и выявления отказов их элементов в отношении возможности определения этими способами вероятности выхода из строя технических устройств (т.н. вероятности отказа) и, как следствие, прогнозирования времени безопасной эксплуатации всей технической системы.

Авторами [4, 10-12] приводятся различные способы и методы исследования и оценки уровня безопасности и надежности технических систем. В настоящей работе в результате обобщения литературных источников предлагается следующая классификация методов исследования надежности и безопасности оборудования НРС в зависимости от признаков:

1) от вида исходной информации, используемой для исследования безопасности технических систем;

2) от механизма (логической последовательности) исследования безопасности;

3) от показателей, используемых для оценки надежности и безопасности технических систем при исследовании,

4) от вида выборки и анализа исходных данных.

Далее рассмотрим характеристики каждой из них.

В зависимости от исходной информации, используемой для исследования безопасности технических систем, определения критериев их надежности, осуществляют априорный или апостериорный анализ (таблица 1).

Таблица 1 - Характеристики методов исследования безопасности в зависимости от вида исходной информации

Метод Характеристика метода

1 2

Априорный анализ - проводится до возникновения нежелательного события;

— является предпочтительным при изучении системы, характеристики которой могут быть четко определены (например, машина или производственная установка);

- предшествующий опыт при исследовании позволяет осуществить детализацию; - применим для прогнозирования более серьезных нежелательных событий, которые пока не возникали.

Апостериорный анализ — выполняется после того, как нежелательное событие уже произошло, с целью разработки рекомендаций на будущее и формулирование выводов, которые могут быть полезными для последующих анализов;

- основывается на исследовании событий, имеющих место во время функционирования системы;

- применим для более сложных систем, связанных с работой людей, управлением (рабочие смены, цехи или предприятия);

- зачастую является базой для последующего априорного анализа.

- применим для исследования незначительных и потенциальных событий, неисправностей (например, внезапные остановки действующего оборудования, повреждения обрабатываемых материалов).

В обоих случаях исследование технических систем, может быть основано на применении прямых и обратных методов анализа, характеристика которых представлены в таблице 2.

Таблица 2 - Характеристики методов исследования безопасности в

зависимости от логической последовательности исследования

Прямой метод (индуктивный) Обратный метод (дедуктивный)

Объект Причины, чтобы предвидеть последствия Последствия, чтобы определить причины

Качество анализа - удобен для моделирования систем, - основывается на изучении механизмов и развития последовательности отказов или сбоев элементов технических систем, - зависит в значительной мере от правильности выбора различных отказов на начальной стадии исследования, - примером служит метод «дерево событий» - эффективно используется при анализе четких по структуре систем, - представляется более систематизированным. - используется после возникновения нежелательного события, исходя из которых анализ проводят в обратном направлении к тем событиям, которые имели место раньше и появление которых необходимо исключить, поскольку они могут быть причиной неблагоприятных последствий в будущем, - результирующая схема напоминает дерево, поэтому метод получил название «анализ диагностического дерева отказов».

В зависимости показателей, используемых для оценки надежности и безопасности технических систем при исследовании, различают качественный и количественный подходы к оценке опасностей производства.

Качественный анализ представляет собой причинно-следственный анализ, с помощью которого определяют сценарии или последовательность появления опасных ситуаций, обусловленных конкретными инициирующими событиями, их причины и предварительные последствия. При качественных методах анализа используются логические, лингвистические и бальные критерии оценок, полуколичественные оценки (больше, меньше), определенное ранжирование, например, по частоте встречающихся событий (никогда, редко, часто). Основными методиками, применяемыми при качественном анализе безопасности ТС являются:

— экспертные оценки (метод мозговой атаки, метод «Дельфи» и др.);

— логические диаграммы - дерево неисправностей [13], дерево событий [14], дерево отказов [10-12], блок-схемы;

— матричные структуры, логический анализ [10], основанный на алгебре логики (булевой алгебре), АВПКО (анализ видов, последствий и критичности отказов) [15], АВПО (анализ видов и последствий отказов) [16], АОР (анализ опасно-

стей и работоспособности, метод ключевых слов) [17], метод поверочного листа и др.

Примеры применения данных методик подробно описаны авторами в работах [10-11].

Количественный анализ используется для определения таких критериев как риск (вероятность или частота) появления опасностей, степень тяжести последствий реализации опасностей для здоровья человека, имущества и (или) окружающей природной среды, а также их сочетания. Количественный анализ возможен на основе:

- методов объективного измерения (диагностирование и испытание оборудования на прочность, плотность, испытываемые нагрузки, изменение свойств материалов);

- прогнозирования опасности (теория надежности технических систем [11], метод Монте-Карло (метод статистического моделирования [10]) и др.).

- прогнозирования последствий аварийных ситуаций на людей, имущество и (или) окружающую природную среду. Проводится оценка физических эффектов нежелательных событий (отказы оборудования, разрушения технических устройств, зданий, сооружений, пожары, взрывы, выбросы токсичных веществ и т.д.) - расчет экономического ущерба, человеческие жертвы, объемы выбрасываемых опасных и вредных веществ, уровни радиоактивного заражения территории и др. [18-24].

Примеры применения данных методик подробно описаны в работах [10-11, 18-24].

Для расчета уровня риска, срок службы, материальный ущерб, количество пострадавших и т.д. применяют детерминированный и недетерминированный (вероятностный или стохастический) подходы (таблица 3).

Таблица 3 - Сравнительные характеристики методов для расчета крите-

риев опасности

Детерминированный подход Вероятностный подход (стохастический, недетерминированный)

Характерен для простых систем, с низким уровнем структурированности, связей Характерен для более сложных систем, в связи с тем, что все факторы процесса, действующие на объект исследования учесть однозначно и точно измерить величины невозможно, а также ограниченность информации, сложные вычисления

Однозначно можно определить появление нежелательного события (с вероятностью, равной 1) Однозначный прогноз появления того или иного нежелательного события дать невозможно (вероятность « 1). Описывает случайную природу (случайные величины)

Исходная информация о системе однозначно их описывает, т.е. существует обстоятельство найти единственное решение Только часть исходной информации детерминирована, а другая часть заменяется статистическими характеристиками случайных величин или функций

Для методов исследования безопасности оборудования НРС присущи признаки предлагаемой классификации (см. рисунок 1)

Рисунок 1 — Классификация методов исследования безопасности оборудования

НРС

Методы, позволяющие рассчитывать время безопасной эксплуатации технической системы НРС, имеют для исследования и применения на практике большее значение. Рассмотрим достоинства и недостатки расчета времени до перехода оборудования системы НРС в опасное состояние (отказ, аварийное состояние) методами количественного анализа опасностей:

1. Вероятностно—статистические методы прогнозирования отказов оборудования НРС;

2. Методы объективного измерения для определения времени до отказа оборудования НРС.

1). Вероятностно—статистические методы прогнозирования отказов оборудования НРС.

Наиболее часто используемым для расчета вероятности безотказной работы оборудования в течение определенного времени (наработки или ресурса) является аппарат математической статистики и теории вероятностей, реализованный в теории надежности технических систем. Статистическая теория надежности — наука о закономерностях отказов различных систем, в том числе и технических [11].

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Соловьева, Ольга Ивановна, 2014 год

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Потоцкий Е.П., Гомоюнов Ю.И. Способ оценки состояния безопасности технической системы металлургического предприятия // Металлург. 2007. № 8. С. 34-35.

2. Корноух H.H., Титов О.П., Медведев A.B., Ястребов Г.Р., Гладыш В.Б., Нестеров Н.Т. Новая стратегия обеспечения безопасности металлургического производства//Металлург. 2005. № 4. С. 38-42.

3. Соловьева О.И. Проблемы внедрения и функционирования систем управления промышленной безопасностью (СУПБ) промышленных предприятий // Сборник материалов первой Всероссийской научно-технической конференции «Экспертиза и оценка риска техногенных систем-2009» / ГОУ ВПО «Череповецкий государственный университет». 2009. - С. 135-141.

4. Методические указания по проведению анализа риска опасных промышленных объектов: РД 03-418-01 [Электронный ресурс] : утв. постановлением Госгортехнадзора РФ от 10.07.2001 N 30. Доступ из справ.-правовой системы "КонсультантПлюс".

5. Концепция совершенствования государственной политики в области обеспечения промышленной безопасности с учетом необходимости стимулирования инновационной деятельности предприятий на период до 2020 года [Электронный ресурс]: одобрена на заседании Президиума Правительства Российской Федерации 28.07.2011. URL: http://www.gosnadzor.ru (дата обращения: 22.01.2012).

6. Надежность в технике. Термины и определения: ГОСТ Р 27.0022009; введ. 01.01.2011 [Электронный ресурс]: Доступ из справ.-правовой системы "КонсультантПлюс".

7. Годовой отчет о деятельности Федеральной службы по экологическому, технологическому и атомному надзору в 2010 году

[Электронный ресурс] : утв. Приказом Ростехнадзора от 03.06.2011 N 278. Доступ из справ.-правовой системы "КонсультантПлюс".

8. Статистика аварийности на металлургических и коксохимических объектах. [Электронный ресурс] // Информационный бюллетень федеральной службы по экологическому, технологическому и атомному надзору № 4 (49) 2010. URL: http://www.safety.ru (дата обращения: 15.03.2012).

9. Кондалов А.Н. Изношенность основных фондов на производстве - большая угроза будущего [Электронный ресурс] // Официальное издание «Промышленная безопасность» № 6 2011 URL: http://www.pbperm.ru (дата обращения: 23.02.2012).

10. Алымов А.П., Тарасова Н.П. Техногенный риск. Анализ и оценка.: Учебное пособие для вузов. М.: ИКЦ «Академкнига», 2004. 118 с. ил.

11. Острейковский В.А. Теория надежности: Учеб. для вузов - М.: Высш. шк., 2003. 463 с.

12. Хенли Е., Кумамото Дж. Надежность технических систем и оценка риска / Пер. с англ. / М.: Машиностроение, 1984. 530 с. ил.

13. Менеджмент риска. Анализ дерева неисправностей: ГОСТ Р 51901.13-2005 (МЭК 61025:1990); введ. 01.09.2005 [Электронный ресурс]: Доступ из справ.-правовой системы "КонсультантПлюс".

14. Менеджмент риска. Анализ риска технологических систем: ГОСТ Р 51901.1-2002; введ. 01.09.2003; Менеджмент риска. Руководство по применению методов анализа надежности: ГОСТ Р 51901.5- 2005 (МЭК 60300-3-1:2003); введ. 01.02.2006 [Электронный ресурс]: Доступ из справ.-правовой системы "КонсультантПлюс".

15. Анализ видов, последствий и критичности отказов. Основные положения. (АВПКО): ГОСТ 27.310-95; введ. 01.01.1997 [Электронный ресурс]: Доступ из справ.-правовой системы "КонсультантПлюс".

16. Менеджмент риска. Метод анализа видов и последствий отказов (АВПО): ГОСТ Р 51901.12-2007 (МЭК 60812:2006); введ. 01.09.2008 [Электронный ресурс]: Доступ из справ.-правовой системы "Консул ьтантПлюс".

17. Менеджмент риска. Исследование опасности и работоспособности (АОР/НАгОР): ГОСТ Р 51901.11-2005 (МЭК 61882:2001); введ. 01.01.2006 [Электронный ресурс]: Доступ из справ.-правовой системы "КонсультантПлюс".

18. Методические рекомендации по оценке ущерба от аварий на опасных производственных объектах: РД 03-496-02 [Электронный ресурс] : утв. постановлением Госгортехнадзора РФ от 29.10.2002 N 63. Доступ из справ.-правовой системы "КонсультантПлюс".

19. Методическое руководство по оценке степени риска аварий на магистральных нефтепроводах [Электронный ресурс] : утв. приказом АК "Транснефть" от 30.12.1999 N 152 : согласовано Госгортехнадзором России письмом от 07.07.99 N 10-03/418. Доступ из справ.-правовой системы "КонсультантПлюс".

20. Методические указания по оценке последствий аварийных выбросов опасных веществ : РД 03-26-2007 [Электронный ресурс] : утв. Приказом Ростехнадзора России от 14.12.2007 N 859. Доступ из справ.-правовой системы "КонсультантПлюс".

21. Правила безопасности для наземных складов жидкого аммиака. Приложение 1 «Методика расчета концентраций аммиака в воздухе и распространения газового облака при авариях на складах жидкого аммиака» : ПБ 09-579-03 [Электронный ресурс] : утв. постановлением Госгортехнадзора РФ от 05.06.2003 N 62. Доступ из справ.-правовой системы "КонсультантПлюс".

22. Нормы пожарной безопасности. Определение категорий помещений, зданий и наружных установок по взрывопожарной и пожарной опасности: НПБ 105-03 [Электронный ресурс] : утв. приказом МЧС России

от 18.06.2003 N 314. Доступ из справ.-правовой системы "КонсультантПлюс".

23. ССБТ. Пожарная безопасность технологических процессов. Общие требования. Методы контроля: ГОСТ Р 12.3.047-98 [Электронный ресурс] : введен в действие постановлением Госстандарта России от 03.08.1998 N 304. Доступ из справ.-правовой системы "КонсультантПлюс".

24. Руководство по определению зон воздействия опасных факторов аварий с сжиженными газами, горючими жидкостями и аварийно химически опасными веществами на объектах железнодорожного транспорта [Электронный ресурс]: введено в действие Указанием МПС России от 24.11.1997 N Г-1362у. Доступ из справ.-правовой системы "КонсультантПлюс".

25. Заверняев К.В. Методика прогнозирования надежности сложных технологических систем в металлургии с учетом временной зависимости вероятности отказов узлов : дис. ...канд. техн. наук : шифр 05.26.03 / Заверняев Константин Валериевич. М.: 2009. 207 с. - 003462205.

26. Пожарная безопасность. Общие требования. Приложение 3 «Метод определения вероятности возникновения пожара (взрыва) в пожаровзрывоопасном объекте», табл. 9 : ГОСТ 12.1.004-91 [Электронный ресурс] : утв. и введен в действие Постановлением Государственного комитета СССР по управлению качеством продукции и стандартам от 14.06.1991 N 875. Доступ из справ.-правовой системы "КонсультантПлюс".

27. Маршалл В. Основные опасности химических производств / Пер. с англ. /М.: Мир. 1989. 672 с. (табл.6.6).

28. Тимошенков Ю.Г. Разработка метода формирования параметров долговечности элементов технологического комплекса непрерывного литья заготовок : дис. ... канд. техн. наук : 05.02.13 / Тимошенков Юрий Григорьевич. Новокузнецк.: 2006. 152 с.

29. Бикмухаметов М.Г. Усовершенствование методики оценки риска возникновения аварийных ситуаций предприятий черной металлургии (На

примере ОАО Магнитогорский металлургический комбинат) : дис. ... канд. техн. наук : 05.26.03 / Бикмухаметов Марат Габдульфатович. Магнитогорск.: 2004. 176 с.

30. Петухов И.С., Алексеева H.H., Москаленко A.B., Малов В.П. Применение модели оценки надежности производственных систем для кислородного цеха ОАО «Северсталь» // Металлург. 2008. № 9. С. 21-26.

31. Погодин Д. А. Разработка методики определения несущей способности, надежности и остаточного ресурса металлоконструкций сталеразливочных стендов : дис. ... канд. техн. наук : 05.02.13 / Погодин Денис Алексеевич. Вологда.: 2004. 152 с.

32. Лейфер Л.А., Кашникова П.М. Определение остаточного срока службы машин и оборудования на основе вероятностных моделей. - ЗАО «Приволжский центр финансового консалтинга и оценки». 2007. с. ил.

33. Использование современных методов обеспечения охраны труда и промышленной безопасности // Металлург. 2013. № 4. С. 110-112.

34. Назарычев А.Н., Андреев Д.А. Обеспечение эффективности энергосбережения на основе оценки технического ресурса электрооборудования // Энергосбережение и водоподготовка. 2005. №1. С.35-41.

35. Хасанов А.Р., Шнайдер Д.А., Николаенко A.B. Автоматизированная информационная система мониторинга остаточного ресурса энергетического оборудования (АИС «Ресурс») // Вестник ЮУрГУ. 2009. № 1.С.4-9.

36. Порядок продления срока безопасной эксплуатации технических устройств, оборудования и сооружений на опасных производственных объектах [Электронный ресурс]: утв. приказом Минприроды России от 30.06.2009 N 195. Доступ из справ.-правовой системы "КонсультантПлюс".

37. Положение о проведении экспертизы промышленной безопасности опасных металлургических и коксохимических производственных объектов: РД 11-589-03 [Электронный ресурс] : утв.

постановлением Госгортехнадзора России от 05.06.2003 N 63. Доступ из справ.-правовой системы "КонсультантПлюс".

38. Методические указания по проведению диагностирования технического состояния и определению остаточного срока службы сосудов и аппаратов: РД 03-421-01 [Электронный ресурс] : утв. Постановлением Госгортехнадзора России от 06.09.2001 N 39. Доступ из справ.-правовой системы "КонсультантПлюс".

39. Методические рекомендации по экспертному обследованию грузоподъемных машин: РД 10-112-2-09 [Электронный ресурс] : утв. Генеральным директором ООО "НИИкраностроения" от 27 марта 2009 года : согласовано Федеральной службой по экологическому, технологическому и атомному надзору письмом от 06.04.2009 N АФ-42/833. Доступ из справ.-правовой системы "КонсультантПлюс".

40. Методические указания по обследованию специальных металлургических кранов: РД 10-112-6-03 [Электронный ресурс] : утв. ЗАО «Уральский экспертный центр» от 15.05.2003 : согласовано Госгортехнадзором России письмом от 08.09.2003 N 12-07/801. Доступ из справ.-правовой системы "КонсультантПлюс".

41. Правила аттестации и основные требования к лабораториям неразрушающего контроля: ПБ 03-372-00 [Электронный ресурс] : утв. постановлением Госгортехнадзора России от 02.06.2000 N 29. Доступ из справ.-правовой системы "КонсультантПлюс".

42. Правила аттестации персонала в области неразрушающего контроля: ПБ 03-440-02 [Электронный ресурс]: утв. утв. постановлением Госгортехнадзора России от 23.01.2002 N 3. Доступ из справ.-правовой системы "КонсультантПлюс".

43. Бесхлебнова Г. А. Моделирование процессов коррозионных повреждений магистральных трубопроводов для оценки технического риска : дис. ... канд. техн. наук : 05.13.18 / Бесхлебнова Галина Александровна. Уфа.: 2007. 152 с.

44. Санников М.А, Программа для расчета остаточного срока службы труб стальных подземных газопроводов по коррозии. // Отраслевой информационно-аналитический журнал «Газ России» №1.: - Росгазификация. Москва. 2004.

45. Петухов И.С., Алексеев В.В., Зуев Г.И. Оценка технического состояния литейных частей магистральных газопроводов для планирования капитальных ремонтов // Металлург. 2012. № 4. С. 15-18.

46. ГОСТ Р 53006-2008 Оценка ресурса потенциально опасных объектов [Электронный ресурс] : Доступ из справ.-правовой системы "КонсультантПлюс".

47. Наумов, А.Е. Автоматизированная система прогнозирования остаточного ресурса электроконтактных соединений // Программные продукты и системы. 2008. №2. С. 73-75.

48. Беркович В .Я., Богачев A.B. Использование системы автоматического контроля остаточного ресурса (АИС САКОР) для решения эксплуатационных задач АЭС и ВВЭР // Проблемы прочности. 2010. №1. С. 62-69

49. Общие правила безопасности для металлургических и коксохимических предприятий и производств: ПБ 11-493-02 [Электронный ресурс]: Постановление Госгортехнадзора РФ от 21.06.2002 N 35. Доступ из справ.-правовой системы "КонсультантПлюс".

50. Годовой отчет о деятельности Федеральной службы по экологическому, технологическому и атомному надзору в 2004 году [Электронный ресурс] : Доступ из справ.-правовой системы "КонсультантПлюс".

51. Годовой отчет о деятельности Федеральной службы по экологическому, технологическому и атомному надзору в 2005 году [Электронный ресурс] : Доступ из справ.-правовой системы "КонсультантПлюс".

52. Годовой отчет о деятельности Федеральной службы по экологическому, технологическому и атомному надзору в 2006 году [Электронный ресурс] : Доступ из справ.-правовой системы "КонсультантПлюс".

53. Годовой отчет о деятельности Федеральной службы по экологическому, технологическому и атомному надзору в 2007 году [Электронный ресурс] : Доступ из справ.-правовой системы "КонсультантПлюс".

54. Годовой отчет о деятельности Федеральной службы по экологическому, технологическому и атомному надзору в 2009 году [Электронный ресурс] : Доступ из справ.-правовой системы "КонсультантПлюс".

55. Кочкаров A.A., Малинецкий Г.Г. Распространение внешних воздействий по структуре сложной системы // Математическое моделирование том 18. 2006. №2. С. 51- 60.

56. Антонов A.B. Системный анализ: Ученик для вузов. 2-е изд. / М.: Высшая школа. 2006. 454 с. ил.

57. Смирнов А.Н. Процессы непрерывной разливки стали: Монография / А.Н. Смирнов, B.JT. Пилюшенко, A.A. Минаев и др. / Донецк.: ДонНТУ, 2002. 536 с.

58. Смирнов А.Н., Куберсий C.B., Штепан Е.В. Непрерывная разливка стали: Учебник - Донецк: ДонНТУ. 2011. 482с.

59. Рутковская Д., Пилинский М., Рутковский JI. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы. — М.: Горячая линия Телеком. 2004. 452 с.

60. Соловьева О.И. Разработка системы прогнозирования уровня безопасности опасных производственных объектов черной металлургии на основе методов нечеткого управления // Сборник VII Международной научно-практической конференции «Обеспечение безопасности в ЧС» / ГОУ

ВПО «Воронежский государственный технический университет». 2011. -С.123-129.

61. Андреев Л.П., Бигвава В.А. Моделирование опасных процессов в техносфере при гуманитарном разминировании [Электронный ресурс] // Вестник Восточноукраинского национального университета имени Владимира Даля. 2009. № 4Е. URL: http://nbuv.gov.ua (дата обращения: 23.02.2012).

62. Поляхов Д.Н.. Самоорганизующаяся экспертная система для диагностики электрооборудования энергосистем : дис. ... канд. техн. наук : 05.13.01 / Поляхов Дмитрий Николаевич. С.-Пб.: 2005. 125 с.

63. Добродеев И.П. Повышение эффективности нейросетевых моделей в системах диагностики технического состояния газотурбинных двигателей на основе функциональной адаптации : дис. ... канд. техн. наук : 05.13.01 / Добродеев Илья Павлович. Рыбинск.: 2010. 181 с.

64. Фам Вьет Зунг. Совершенствовании методов проактивного прогнозирования и оценивания рисков авиапроисшествий на нечетких множествах показателей факторов опасности полетов : дис. ... канд. техн. наук : 05.22.14 / Фам Вьет Зунг. СПб.: 2010. 121 с. - 003484238

65. Номоконова О.В. Применение нечетких множеств в оценке и прогнозировании опасных ситуаций : дис. ... канд. техн. наук: 05.26.01 / Номоконова Ольга Валерьевна. Челябинск.: 2003. 100 с.

66. Дробязко О.Н., Нефедов С.Ф. Учет неопределенности исходных данных в задачах оценки эффективности систем безопасности электроустановок // Ползуновский вестник. 2009. №4. С. 26-30.

67. Костерев Н.В., Бардик Е.И. Нечеткое моделирование электрооборудования для оценки технического состояния и принятия решений о стратегии дальнейшей эксплуатации. // Тематичний випуск «Проблеми сучаснот електротехшки». Частина 3. Кшв. 2006.

68. Бодянский Е.В., К учеренко Е.И., Михалев А.И. Нейро-фаззи сети Петри в задачах моделирования сложных систем / Монография (научное издание). - Дншропетровськ: Системш технологи. 2005. 311 с.

69. Куленко М.С., Буренин C.B. Исследование применения нечетких регуляторовв системах управления технологическими процессами // «Вестник ИГЭУ» ГОУВПО «Ивановский государственный энергетический университет имени В.И. Ленина». Вып. 2. 2010.

70. Назаров A.B., Лоскутов А.И. Нейросетевые алгоритмы прогнозирования и оптимизации систем. - СПб.: Наука и техника,.2003. 384с., ил.

71. Дилигенский Н.В., Дымова Л.Г., Севастьянов П.В. Нечеткое моделирование и многокритериальная оптимизация производственных систем в условиях неопределенности: технология, экономика, экология М.: «Издательство Машиностроение — 1». 2004. 212 с.

72. Парков Н.Ф., Венберг A.B. Программная система для оперативного управления и оптимизации режимов работы котельных установок при нечетко-интервальной неопределенности. // Новые информационные технологии: Тр. 4-й междунар. конф. Минск, 5-7 декабря 2000 г.: В 3-х кн. Кн. 3. Мн.: БГЭУ, 2000. С. 115.

73. Телин Н.В. Тепло- и массообмен в системе "ролик -обрабатываемый металл" : диссертация ... доктора техн. наук: 05.14.04 / Телин Николай Владимирович. Череповец.: 2005. 341 с. ил.

74. Калягин Ю.А. Тепловые процессы при непрерывной разливке стали и в оборудовании машин непрерывного литья заготовок : диссертация ... доктора техн. наук: 05.14.04 / Калягин Юрий Александрович. Череповец.: 2005. 537 с. ил.

75. Лукин C.B. Методические основы охлаждения металла в машинах непрерывного литья заготовок. : диссертация ... доктора техн. наук : 05.14.04 / Лукин Сергей Владимирович. Череповец.: 2009. 370 с. 8 ил .

76. Паршин В.М. Исследование, разработка и внедрение комплексного регламента эффективного производства бездефектной непрерывнолитой заготовки : диссертация ... доктора техн. наук: 05.16.02 / Паршин Валерий Михайлович. Москва.: 2005. 538 с. ил.

77. Бровман М.Я. Усовершенствование технологии разливки стали на УНРС // "Национальная металлургия". № 6. 2005. С. 64-67.

78. Бровман, М.Я. Кристаллизаторы установок непрерывного литья металлов - Москва: Теплотехник. 2011. 425 с. с ил., табл.

79. Бровман М.Я. Особенности деформации корки слитка в роликовой системе вторичного охлаждения МНЛЗ // «Сталь». № 10/2012 с. 43.

80. Бровман М.Я. Непрерывная разливка металлов - Издательство Экомет. 2007. 484 с.

81. Паршин В.М., Чертов Л. Д. Интеллектуальные системы управления качеством непрерывнолитой заготовки // Сталь. 2005 №2. С.37.

82. Кузьминов А.Л., Кожевников A.B. Расчет и диагностика роликовых проводок слябовых машин непрерывной разливки стали: Монография.: LAP LAMBERT Academic Publishing GmbH &Co KG, Saarbrucken, Germany 2011. - 192 с.

83. Шестаков Н.И. Телин H.B. Расчет температуры внутренней поверхности ролика МНЛЗ // Известия вузов. Черная металлургия. 2005. №5. С.49-51.

84. Шестаков Н.И. Лукин C.B., Страшко Т.И., Зверев A.B. Охлаждение и затвердевание металла в кристаллизаторе машины непрерывной разливки стали // Металлы. 2007. №5. С. 20—26.

85. Шестаков Н.И. Телин Н.В., Синицын H.H., Сорокин C.B., Голубев М.С. Математическое моделирование теплового и напряженно-деформированного состояния в роликовых системах // Современные промышленные технологии. Материалы XIX всероссийской научно-технической конференции. - Н.Новгород: ННИМЦ «Диалог». 2007. С. 4-5.

86. Заде JI. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений / Пер. с англ. / М.: Изд-во «Мир», 1976. 162 с. ил.

87. Асаи К., Ватада Д., Иван С. и др Прикладные нечеткие системы / Пер. с япон. / под редакцией Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугэно / М.: Мир, 1993. 368 с.

88. Борисов А.Н., Алексеев A.B., Крумберг O.A. и др. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной. - Рига.:3инатне. 1982. 256 с.

89. Кандель А., Байатт У.Д. Нечеткие множества, нечеткая алгебра, нечеткая статистика// ТИИЭР.1978.Т. 66. № 12. С. 37-51.

90. Чернышов A.B. Теория систем и системный анализ.: Учебное пособие,- Тамбов. : Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2008. 96 с. ил.

91. Леоненков A.B. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzy TECH. - Спб.: БХВ-Петербург. 2005. 736 с.

92. Соловьева О.И., Кожевников A.B. Математическая модель прогнозирования уровня безопасности сталеразливочного оборудования // Вестник ЧТУ. Научный журнал. - Череповец: ФГБОУ ВПО ЧГУ. № 3 (41). Т.2-2012. С. 25-31.

93. Соловьева О.И., Кожевников А.В Разработка альтернативной системы оценки уровня эксплуатационной безопасности технических устройств, применяемых на опасных производственных объектах металлургической промышленности, на основе методов нечеткого управления // Сборник Материалов III Международной научно-технической конференции «Экспертиза и оценка риска техногенных систем - 2011» / ГОУ ВПО «Череповецкий государственный университет». 2011. — С.165-173.

94. Zadeh L.A. Fuzzy sets // Inform. & Contr. 1965. № 8. P. 338-353.

95. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. - М.: Радио и связь. 1982. 432 с.

96. Zadeh L.A. Fuzzy - algorithmic approach to the definition of complex and imprecise concepts // Int. J. Man-Machine Stadies. 1976. № 6. P. 249-291.

97. Takagi Т., Sugeno M. Fuzzy identification of systems and its application to modeling and control // IEEE Trans, on Systems, Man and Cybernetics. - 1985.-15. P. 116- 132.

98. Соловьева О.И., Кожевников А.В. Разработка информационной модели прогнозирования степени износа роликовых секций поддерживающих устройств MHJI3 на основе нечеткого управления // Сборник III Межотраслевой научно-практической конференции «Инновационные пути модернизации базовых отраслей промышленности, энерго- и ресурсосбережение, охрана окружающей природной среды»»/ Харьков: ГП УкрНТУ «Энергосталь». - 2014. - С. 146-154.

99. Шницер Ю.Л. Исследование и разработка генетических методов и алгоритмов инструментальных средств систем поддержки формирования и

^ обучения нейронных сетей : дис. ... канд. техн. наук : 05.13.18 / Шницер

Юрий Леонидович. Таганрог.: 2001 183 с.

100. Лю Б. Теория и практика неопределенного программирования пер. с англ. - М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2005. - 416 е.: ил. -(Адаптивные интеллектуальные системы).

101. Mamdani Е.Н., Assilian S. An Experiment in Linguistic Synthesis With a Fuzzy Logic Controller // Int. J. Man-Machine Studies. 1975. V. 7. 1. p. 1113.

102. Соловьева О.И. Оптимизация нечеткой модели прогнозирования уровня аварийности оборудования непрерывной разливки стали с помощью алгоритмов идентификации и алгоритмов самоорганизации данных // Сборник VIII Международной научно-практической конференции «Обеспечение безопасности в ЧС» / ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет». 2012. - С. 143-150.

103. Кудинов Ю.И., Венков А.Г., Келина А.Ю. Моделирование технологических и экологических процессов: Монография. - Липецк: ЛЭГИ. 2001. 131 с.

104. Bezdek J.С. Pattern recognition with fuzzy objective function algorithms. - Plenum Press, New York. 1982.

105. Dunn J.C. A fuzzy relative of the ISODATA process and its use in detecting compact well-separated cluster // J. Cybernet. 1973. V. 3, №3. - P. 3257.

106. Кожевников A.B., Соловьева О.И. Разработка методики прогнозирования состояния сталеразливочного оборудования на основе нечеткого управления // Металлургические процессы и оборудование/ - 2014. -№2(36) 06/2014. С. 43-51.

107. О.И. Соловьева. Метод прогнозирования уровня аварийности оборудования непрерывной разливки стали на основе математического аппарата нечеткой логики и искусственных нейронных сетей // Современная металлургия начала нового тысячелетия»: сб. науч. труд. Часть I / Липецк: Изд-во ЛГТУ. 2012. -С.168-175.

108. И.В. Черных. "Simulink: Инструмент моделирования динамических систем". [Электронный ресурс]. - Режим доступа к документу: URL: http://matlab.exponenta.ru/simulink/bookl/index.php.

109. Менеджмент риска. Структурная схема надежности и булевы методы: ГОСТ Р 51901.14-2007 (МЭК 61078:2006); введ. 01.09.2008 [Электронный ресурс]: Доступ из справ.-правовой системы "КонсультантПлюс".

110. Расчет остаточного ресурса технической системы с помощью методов нечеткой логики с использованием программных комплексов MATLAB и SIMULINK./ С.Г. Коломийчук. - Авиационно-космическая техника и технология, 2009, № 9 (66). С. 161-169.

111. Буланов JI.B., Корзунин Л.Г., Парфенов Е.П., Юровский H.A., Авдонин В.Ю. Машины непрерывного литья заготовок. Теория и расчет. -Екатеринбург: Уральский центр ПР и рекламы - «Марат», 2004. С. 269-319.

112. С.Д. Штовба "Введение в теорию нечетких множеств и нечеткую логику". [Электронный ресурс]. - Режим доступа к документу: URL: http://matlab.exponenta.ru/fuzzylogic/bookl/index.php.

113. .Усталость при случайном нагружении - Особенности переменного нагружения деталей машин и конструкций [Электронный ресурс]. - Режим доступа к документу: URL: http://ksm. spbstu.ru/ru/education/courses/fatigue-of-materials-and-structures/10-2010-01-31-21-55-03?start=l .

114. Распространение трещин усталости [Электронный ресурс]. -Режим доступа к документу: URL: http://ksm.spbstu.ru/en/education/ courses/fatigue-of-materials-and-structures/12-2010-04-01 -14-54-19.

115. Ящура А.И. Система технического обслуживания и ремонта общепромышленного оборудования: Справочник. - М.: Изд-во НЦ ЭНАС. 2006.-360с. ил.

116. Ящура А.И. Система технического обслуживания и ремонта оборудования предприятий черной и цветной металлургии: Справочник.

- М.: Изд-во НЦ ЭНАС. 2012.-192с. ил.

117. Баскакова H.H., Жемчуева М.А., Куликов C.B. Стратегия проведения ремонтов и обновления освновных производственных фондов // Сталь. 2008. № 2. С. 82-84.

118. Подосян A.A., Завьялов В.И., Фастовцов С.Н., Позин А.Е., Калиничснко С.Н. Концепция ремотнов металлургического оборудования // Сталь. 2007. №2. С. 95-101.

119. Бодров В.В., Сиврикова С.Р. Организация сервиса, мониторинга, диагностики, испытания и ремонта металлургического и горнодобывающего оборудования //Металлург. 2007. № 10. С. 75-76.

120. Сиврикова С.С. Проблемы технического обслуживания и ремонта MHJT3 и современные способы их решения // Металлург. 2012. № 2. С. 87-91.

121. Романов P.A., Севастьянов В.В., ДорофеевД.А. Руководство к подготовке и внедрению этапов для перехода на обслуживание по фактическому техническому состоянию оборудования: Руководящий документ. [Электронный ресурс]. — Режим доступа к документу: URL:http ://www.baltech.ru/catalog.php?catalog= 165.

122. Шехватов Д.Б. Обслуживание по состоянию. Концепция RCM // Автоматизация в промышленности // Ежемесячный научно-технический и производственный журнал. - №9 - 2012. - С.25-27.

123. Практика повышения эффективности технического обслуживания и ремонта //Металлург. 2008. № 5. С. 70.

124. Новые, тенденции в организации эффективного технического обслуживания и ремонтов в металлургии //Металлург. 2012. № 4. С. 12-14.

125. Евстафьев И.Н. Организация сбора данных для выбора оптимальной стратегии управления техническим обслуживанием и ремонтом оборудования // Металлург. 2009. № 3. С. 30-33.

126. Затонский A.B. Оптимизация модели информационной системы поддержки техобслуживания и ремонта оборудования // Информационные технологии. 2007. № 3. С. 2-7.

127. Кожевников A.B., Соловьева О.И. Методика оптимизации планирования ремонтных работ MHJI3 на основе нечеткого прогнозирования фактического состояния оборудования // Проблемы черной металлургии и материаловедения. — №2. — 2014. — С. 94-100.

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ СОКРАЩЕНИЙ

АРМ - автоматизированное рабочее место,

АСУ ТП - автоматизированная система управления технологическим процессом,

БД - база данных,

ГПМ - грузоподъемные машины,

ЗВО — зона вторичного охлаждения,

ККЦ — кислородно-конверторный цех,

КП - конвертерное производство,

МНЛЗ - машина непрерывного литья заготовок,

НК - неразрушаюгций контроль,

НРС — непрерывная разлива стали,

НСВ - непрерывная случайная величина

ПАЗ — противоаварийная защита,

ПБ - промышленная безопасность,

ПО — программно обеспечение

ППР - планово-предупредительный ремонт,

ПТМ - правильно-тянущая машина,

РТН - Ростехнадзор,

СВ - случайная величина,

СТС - сложная техническая система,

СУБД - система управления базами данных,

ТОиР - техническое обслуживание и ремонт,

ТУ — техническое устройство,

ЧС - чрезвычайная ситуация,

ЭПБ - экспертиза промышленной безопасности.

СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА РАЗЛИВКИ СТАЛИ КП ЧЕРМК ОАО «СЕВЕРСТАЛЬ» (20022007 г.г.)

Рассмотрев набор данных, необходимых для определения зависимости накопления повреждений от количества циклов нагружений, сравниваем его с существующей базой данных АСУ.Данные о параметрах технологического процесса для обработки при оценке состояния оборудования и обучения модели, использованы из автоматизированных и информационных систем

технологического процесса конвертерного производства ЧерМК (ОАО «Северсталь») за период с 2002 по 2007 год.

Для оценки долговечности роликовых секций оборудования НРС была использована база данных содержащая:

• по первому ручью МНЛЗ №1 27670 записей,

• по второму ручью МНЛЗ №1 27461 записей,

• по первому ручью МНЛЗ №3 115928 записей,

• по второму ручью МНЛЗ №3 111894 записей,

• по первому ручью МНЛЗ №4 447828 записей,

• по второму ручью МНЛЗ №4 448267 записей,

• по первому ручью МНЛЗ №5 633111 записей,

• по второму ручью МНЛЗ №5 630878 записей

База данных включает в себя значения:

1. температуры разливки,

2. химического состава стали,

3. марку стали,

4. размеры кристаллизатора,

5. скорость разливки,

6. объема охлаждающей воды по обоим радиусам для каждой плавки по каждой роликовой секции.

Наиболее объемной выборкой являются данные по МНЛЗ №5.

Data

Рисунок 1- Распределение температур разливки на первом ручье МНЛЗ №5

2 1.8 1.6 1.4 1.2

<л

с 1 ф 1

О

0.8 0.6 0.4 0.2 0

Рисунок 2 - Распределение объема расхода воды на охлаждение первой роликовой секции на первом ручье МНЛЗ №5

Data

Рисунок 3 - Распределение скоростей разливки на первом ручье MHJI3 №5

Из диаграмм видно, что распределение скоростей разливки имеет зону замедления и пять явно выраженных максимумов скоростей, имеющих нормальное распределение. Данная ситуация не зависит ни от одного другого параметра разливки или указаний технологических карт. Так был проведен анализ распределения скоростей в зависимости от содержания углерода, фосфора, серы, ширины кристаллизатора и температуры разливки. Это можно проследить на примере одной выбранной марки стали (см. рисунок 4). Такая же ситуация наблюдается и на других MHJI3.

Таким образом, из диаграмм распределения скоростей видно, что выраженные пики зависят от производственной необходимости и не могут быть строго описаны математически. Кроме того, при анализе данных выявлено отсутствие корреляции между скоростью разливки и расходом воды в зоне вторичного охлаждения.

8

>• с ~ 6 (Л

с О) Û

4

2

0

Рисунок 4 - Распределение скоростей разливки на первом ручье МНЛЗ №5, марка

стали 08ПС.

25

20

15

<л с си О

10

5

0

Рисунок 5- Распределение скоростей разливки на втором ручье МНЛЗ №3

Data

z с с с с и с с : с

. Г _ Г --г-П_ С- _Г' ТпТГГ ' ÏTTïïl - fi—^—Ii ' -

0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1

Data

98 •

7 -

с О) О

4 -

3 -21 -0 -

0.2 0.4 0 6 0.8

1.2

Рисунок 6 — Распределение скоростей разливки на втором ручье МНЛЗ №5 при содержании углерода менее 0,04%

Также, рассмотрев полноту базы данных, отмечаем, что в ней достаточно часто отсутствуют те или иные группы значений для различных плавок. Кроме того периодически отсутствует информация о температуре слитка в районе контакта с роликами, хотя полностью присутствуют данные о температуре разливки. Значения температуры разливки и температуры слитка в районе контакта с роликами не имеют прямой зависимости между собой и зависят от множества других причин.

Таким образом, подтверждаем принятое решение об использовании аппарата нечеткой логики для определения долговечности роликовых секций, зная причины снижения прочностных характеристик.

ТЕРМИНЫ РЕАЛИЗАЦИИ ГЕНЕТИЧЕСОГО АЛГОРИТМА НАСТРОЙКИ ПАРАМЕТРОВ ФУНКЦИЙ ПРИНАДЛЕЖНОСТИ

Генетический алгоритм Определение оптимальных параметров функций принадлежности - целевой функции (средней относительной модульной ошибки У), поиск лучшей особи

Нулевая особь, или хромосома, или ген: Вектор исходных значений параметров функций принадлежности Хв1} (х1, ¿/^) е [ОД] нечеткой переменной X для оценки состояния оборудования НРС

Исходная популяция: набор особей а5 Совокупность точек - значений параметров функций принадлежности (пространства поиска)

Оператор отбора Выбор особей (родителей), которым соответствуют минимальные значения целевой функции 3

Родители: с1к, Порождающие особи

Оператор скрещивания -кроссинговер Взаимный обмен подстрок в родителях с образованием двух потомков, представленных в форме особей

Потомки: 1 и с!л+2 Порожденные особи

Оператор мутации Случайное изменение генов в особи, расширение популяции за счет добавленных новых, только что порожденных, особей

Оператор редукции Сокращает до исходной величины число особей в популяции, если оно достигло предельного значения, удаляя особи, которым соответствуют минимальные значения целевой функции

ДАННЫЕ О РАБОТЕ ОБОРУДОВАНИЯ (МНЛЗ№5, 9 РУЧЕЙ, О РОЛИКОВЯ СЕКЦИЯ, 2006 ГОД)

№ 8 Т 0 Р № 8 Т 0 Р

1 0,939347181 1559 12,02540059 244 201 0,91644385 1563 12,3139037 371

2 0,912289157 1560 11,88289157 248 202 0,98462185 1557 13,3608403 386

3 0,950546875 1560 12,27565104 252 203 0,94119534 1562 12,3067347 390

4 0,925379747 1563 12,58607595 253 204 0,9119888 1569 11,487479 397

5 0,918983516 1562 12,17989011 269 205 0,89938053 1559 11,8236873 399

6 0,962372449 1567 12,43385204 271 206 1,00577381 1554 11,8774405 400

7 0,910054348 1565 11,24516304 272 207 0,97897019 1559 12,5063957 401

8 0,96769437 1554 12,77327078 277 208 0,9048072 1561 12,286401 550

9 0,900054201 1565 11,41761518 278 209 0,89450549 1569 12,6412637 555

10 0,926097561 1561 1 1,63663957 279 210 0,96422619 1558 11,6720238 563

11 0,887647059 1563 11,64144118 280 211 0,96881789 1560 13,7216294 565

12 0,889608434 1560 11,58527108 282 212 0,9235567 1564 12,8939948 567

13 0,929373134 1561 11,66552239 285 213 0,91738372 1566 10,9205233 570

14 0,911842818 1568 11,51864499 288 214 0,94119048 1561 12,943836 572

15 0,911689008 1566 11,61434316 290 215 0,95775 1555 13,614861 1 573

16 0,962328042 1563 11,82222222 296 216 1,00260163 1555 13,4623848 575

17 0,952933754 1568 11,96990536 298 217 0,91360119 1568 12,9019048 578

18 0,962417582 1560 12,05653846 299 218 0,99055556 1560 14,9749471 580

19 0,882159091 1571 11,70223485 303 219 0,92727041 1559 12,0568112 589

20 0,894195584 1556 11,56646688 304 220 0,96862434 1560 11,8668783 591

21 1,004345238 1547 12,67467262 316 221 0,88346939 1567 10,9872886 594

22 0,895266272 1556 12,55239645 320 222 1,00577236 1547 12,2694309 606

23 0,888807107 1560 12,27149746 321 223 0,9682 1549 12,19395 608

24 0,909384615 1561 13,88715385 323 224 0,88102857 1563 11,9055714 610

25 0,877087912 1558 11,84752747 325 225 0,8417381 1572 11,7065952 614

26 0,923414634 1551 13,12420054 326 226 0,86851852 1567 11,9435979 615

27 0,941401099 1552 13,44508242 328 227 0,91413978 1565 13,2748925 618

28 0,890632911 1560 12,73183544 329 228 0,9442033 1559 11,5013187 620

29 0,949587912 1563 13,52447802 331 229 0,89434524 1563 11,3357738 622

30 0,914919355 1568 13,04155914 334 230 0,90848564 1562 12,3960052 624

31 0,955796703 1563 13,3043956 336 231 0,91309524 1561 11,450119 625

32 0,944664804 1550 12,71645251 341 232 0,87344214 1570 12,4609792 629

-> -> Л-) 0,969593496 1552 12,81623306 344 233 0,91518519 1562 12,7430688 631

34 0,983487805 1553 13,38456098 345 234 0,92655582 1568 12,1344181 637

35 0,960831169 1556 13,02181818 347 235 0,96401099 1562 11,7803846 639

36 0,988231707 1538 13,21445122 348 236 0,94147849 1562 11,7366667 640

37 0,956392573 1559 12,82087533 349 237 1,02930556 1554 14,3236111 641

38 1,008928571 1549 13,08848901 352 238 0,94898396 1554 11,5369519 643

39 0,921653543 1549 12,54199475 355 239 0,99856369 1549 12,0466667 645

40 0,906153846 1561 12,18903846 356 240 0,91596154 1560 11,6756593 646

41 0,977948718 1550 12,87182692 358 241 0,98924119 1561 13,9087534 653

42 0,947609329 1557 13,06924198 359 242 0,93119231 1557 12,0837692 656

43 0,906153846 1562 12,35899408 362 243 0,8812234 1554 11,3539628 658

44 0.927275132 1561 12,11507937 .ЭО.Э 244 0,98968085 1542 11,7957447 660

45 0,975029762 1553 13,70857143 364 245 0,90632275 1543 11,6245767 662

46 0.927664835 1558 12,02263736 367 246 0,89883929 1551 1 1,3379167 663

47 0.968753388 1552 12,61195122 368 247 0,88327128 1544 11,4914894 665

48 0,968873995 1549 12,6930563 374 248 0,9106383 1551 11,4746011 669

49 0,891662338 1565 12,50864935 381 249 0,87517751 1562 11,7460059 675

50 0,984419753 1545 13,06422222 384 250 0,82794643 1559 11,5723512 677

51 0,907962963 1559 12,3844709 385 251 0,9018799 1561 12,461201 681

52 0,995238095 1557 14,31577381 387 252 0,93932817 1563 13,0194832 684

53 0,979223529 1550 14,08011765 388 253 0,90670487 1570 11,9972779 688

54 0,909368132 1566 12,5471978 389 254 0,93138801 1566 11,7970662 692

55 0,989112272 1558 13,64206266 390 255 0,97352304 1553 12,4285095 697

56 0,962327366 1562 13,0788491 392 256 0,98892857 1553 13,3638187 699

57 0,912894057 1567 12,00855297 393 257 0,98149051 1561 13,7270461 703

58 0,915744048 1566 11,55577381 394 258 0,98178886 1556 14,3192082 708

59 0,976821705 1550 12,21627907 396 259 0,97988095 1556 13,4034226 712

60 0,927033248 1561 12,09531969 398 260 1,0203022 1559 13,5812637 717

61 0,94126615 1561 12,22886305 399 261 0,92786458 1565 12,1209896 721

62 0,967372093 1557 12,37367442 400 262 0,98033981 1561 13,3049029 724

63 0,93171831 1559 11,75194366 402 263 0,94729345 1564 13,2429345 726

64 0,995555556 1547 13,27111111 405 264 0,87786301 1567 11,739726 732

65 0,981724138 1558 13,12413793 407 265 0,99784367 1557 13,4608356 734

66 0,924475703 1563 12,06294118 408 266 0,93592262 1560 12,401369 738

67 0,964909561 1561 13,01074935 410 267 1,01260163 1557 13,2927642 740

68 0,882704082 1562 11,61943878 412 268 0,91233062 1565 11,8543089 744

69 0,882250639 1564 11,49381074 413 269 1,0357967 1557 14,0453022 746

70 0,922774725 1561 11,9917033 415 270 1,03132212 1556 13,8648798 751

71 0,910956072 1565 11,63573643 420 271 0,90058201 1558 11,4466931 755

72 0,934296675 1565 12,42025575 421 272 0,91507508 1543 12,1657658 757

73 0,952614943 1557 12,40471264 423 273 0,99127976 1537 12,6129464 759

74 0,910092166 1566 12,07589862 425 274 0,90979112 1553 13,5508616 763

75 1,002984694 1559 13,18951531 426 275 0,95593496 1559 12,7876152 767

76 0,938422535 1563 11,7716338 431 276 0,91268229 1565 12,6377865 768

77 0,889230769 1569 11,51168269 432 277 0,94813008 1560 12,5560163 769

78 0,910714286 1562 11,34351648 435 278 0,9422807 1554 11,8995906 772

79 0,923178295 1562 11,53788114 437 279 0,99297619 1567 14,0210417 778

80 0,981976744 1555 12,11988372 439 280 0,92553623 1559 12,4151884 779

81 0,899936909 1570 11,57659306 440 281 0,9385119 1562 12,4650595 782

82 0,860604396 1569 11,42074176 444 282 0,91214286 1565 12,1818519 783

83 0,867057292 1556 11,50052083 445 283 1,00810298 1557 14,0750949 784

84 0,902804533 1557 11,33631728 446 284 0,99636856 1559 14,0924661 786

85 0,886456044 1563 11,39673077 447 285 0,95758242 1563 12,9266758 787

86 0,875145889 1573 11,36 451 286 0,97892683 1562 13,7978293 788

87 0,895271084 1562 11,34930723 452 287 0,8966369 1562 12,1376786 792

88 0,905555556 1555 11,34593496 453 288 1,06973913 1551 14,9197391 793

89 0,879646739 1560 11,3925 458 289 1,00256614 1558 14,077672 795

90 0,959941176 1561 11,27432353 462 290 1,1557337 1546 16,9766576 808

91 0,957417582 1560 11,88255495 463 291 0,95768116 1562 12,2870725 810

92 0,922980769 1568 11,43448718 464 292 0,94283333 1563 12,6973095 811

93 0,951432099 1565 11,76269136 465 293 1,06566138 1555 14,7433862 818

94 0,907708333 1563 11,86002976 467 294 0,97100775 1559 13,3288889 819

95 0,938818681 1564 11,6503022 471 295 0,99507937 1560 14,5976984 822

96 0,895824176 1565 11,41436813 472 296 0,95352941 1557 13,2314706 830

97 0,891282895 1548 11,22944079 478 297 0,95574176 1559 11,4048352 838

98 0,822472826 1569 11,42298913 479 298 1,01596154 1553 13,8848077 840

99 0,947207447 1556 11,83539894 482 299 1,02184524 1554 14,0742857 844

100 0,886494565 1559 11,52956522 483 300 0,8997389 1564 12,3459791 846

101 1.1 15076923 1551 13,62704615 486 301 0,93019231 1559 12,2638462 847

102 0,975735294 1564 11,95323529 488 302 0.90111437 1558 12,4992669 852

103 0,9 1563 11,41616071 489 303 0,92683417 1555 12,9485427 853

104 0,913869048 1567 11,50616071 493 304 0,85110032 1563 12,1748867 854

105 0,912351351 1557 11,27394595 494 305 0,95632653 1561 13,6608418 861

106 0,934209115 1564 11,07662198 498 306 1,03309524 1556 14,6999471 865

107 0,989179894 1562 11,94280423 499 307 1,04733173 1555 15,3337019 866

108 0,932606383 1564 11,57055851 501 308 1,16913043 1543 15,4291304 2

109 0,958341346 1560 11,76802885 503 309 1,06159892 1558 14,0229268 -i j

110 0,924895522 1568 11,5580597 505 310 0,97862069 1557 12,7828382 9

111 0,928177083 1564 11,63403646 506 311 0,87772358 1561 11,9655556 18

112 0,91290625 1569 11,568875 519 312 0,93011628 1565 12,2375291 24

113 0,909241192 1563 11,61796748 521 313 1,08130952 1554 14,3756845 25

114 0,889009434 1562 11,58462264 525 314 1,07629851 1556 15,0188955 29

115 0,983070652 1556 12,21059783 533 315 0,98475 1557 13,3704375 34

116 0,965192308 1558 11,59950549 534 316 1,0171875 1557 13,584974 43

117 0,931327913 1553 11,71902439 536 317 1,03272021 1554 13,7090933 46

118 0,94080429 1556 11,92289544 538 318 0,91626374 1562 11,8755769 49

119 0,919337176 1558 11,61014409 539 319 0,90972452 1558 11,7760055 52

120 0,945089286 1559 11,78684524 547 320 0,91117647 1563 12,099944 53

121 0,959264214 1564 11,90719064 0 321 0,98287671 1559 15,7685205 59

122 0,972578947 1560 12,33231579 4 322 0,92921409 1558 12,3810569 60

123 0,996875 1559 11,88317708 5 323 1,0303856 1555 13,0135476 65

124 0,88415625 1571 11,44396875 11 324 0,88351275 1558 12,018187 68

125 1,100755208 1551 13,56166667 13 325 0,93927171 1569 12,1810924 69

126 1,031235294 1552 12,63073529 14 326 0,95782857 1560 13,0109143 72

127 0,975628272 1555 11,39112565 19 327 0,84534884 1556 11,5839276 74

128 0,959122807 1554 11,50950292 22 328 0,87731544 1551 11,5315436 77

129 0,945961538 1556 11,48645604 24 329 1,02076712 1556 12,6943014 80

130 0,970982143 1557 12,05714286 27 330 0,9885989 1559 11,7695879 81

131 0,942744565 1562 12,2107337 28 331 0,93792398 1558 12,2264327 86

132 0,980744048 1557 11,73002976 30 332 0,95201613 1567 13,3776344 90

133 0,898482385 1562 11,17523035 34 333 0,97648352 1566 12,2361538 92

134 1,031143695 1548 12,61307918 35 334 0,91393229 1566 11,8164844 93

135 0,99389881 1559 12,01556548 36 335 0,9346131 1561 12,1460714 97

136 0,963237179 1557 12,37897436 37 336 0,92699405 1563 12,0164583 99

137 1,121007958 1550 13,88647215 38 337 0,93360215 1566 13,2919624 101

138 1,049264706 1555 13,19814706 39 338 0,94566138 1557 12,1357672 104

139 0,942554348 1562 12,02491848 47 339 0,89304878 1559 11,825122 107

140 1,023928571 1556 12,62112637 48 340 0,9213369 1560 12,27 108

141 0,915824742 1565 11,34873711 50 341 0,98053221 1555 13,1571148 110

142 0,9098125 1562 11,44721875 55 342 0,88594444 1566 12,5563889 113

143 0,912122016 1562 11,632281 17 56 343 0,95392857 1559 12,4342857 115

144 0,906236559 1554 11,50405914 57 344 0,92074176 1568 12,2806319 118

145 0,920679348 1555 11,33929348 58 345 0,9518799 1560 13,3093211 119

146 0,930706522 1558 11,56486413 59 346 0,9290625 1564 11,4429167 120

147 0,98112462 1549 1 1,52395137 60 347 0,89356287 1559 11,510509 122

148 0,916144578 1554 11,35966867 62 348 0,94464191 1561 11,7513528 127

149 0,967234043 1551 11,48305851 63 349 1,06160221 1557 14.7843923 I jj

150 0,990738786 1548 13,43556728 65 350 0,91624224 1561 10,823882 135

151 0,881 1569 11,80628125 66 351 0,98825 1555 12,5053611 138

152 0,902177778 1556 11.34773333 70 352 0,87586751 1559 12,0304732 139

153 0,996929825 1541 11.34491228 71 353 0,92343407 1564 11,6235165 140

154 0,946997319 1556 11,63978552 77 354 0,98830357 1557 12,9081548 143

155 1,049930556 1549 12,90565972 78 355 1,13195431 1548 13,8679695 146

156 1,025013699 1555 12,818 81 356 0,91163462 1565 13,0011538 148

157 0,993571429 1550 12,71604396 | 82 357 0,93076923 1563 12,1216209 151

158 0,916088235 1559 11,62502941 83 358 0,99173442 1555 13,0268022 152

159 1,031305556 1552 12,35261111 84 359 0,97963446 1553 12,3367102 159

160 0,917452575 1563 11,78170732 85 360 0,8154 1564 11,1289143 165

161 0,949791667 1560 11,68677083 91 361 0,91983471 1562 12,6660606 172

162 0,937225275 1560 11,9125 95 362 0,96354396 1562 13,0667308 175