«ОСНОВНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ РАЗВИТИЯ РЕЧНОГО ТРАНСПОРТА СИБИРИ ФБОУ ВПО Новосибирская государственная академия водного транспорта А.В. Зачёсов MAIN AREAS OF RIVER TRANSPORT OF SIBERIA Novosibirsk state academy of water ...»

Keywords: track machines, classification, failure, malfunction, cipher Выполнен анализ отказов парка машин путевого комплекса предприятий Западно-Сибирской железной дороги, сгенерирован код неисправности, отражающий вид машины, узел в котором произошел отказ, элемент узла и характер зафиксированной неисправности.

Развитие железнодорожной отрасли неразрывно связано с повышением надежности подвижного состава и максимальной реализацией его эксплуатационного потенциала. Применение систем контроля технического состояния сегодня позволяют значительно сократить количество отказов элементов путевой техники и максимально приблизиться к стратегии реализации системы ТО и Р, основанной на фактическом техническом состоянии. Но, несмотря на оснащение эксплуатационных предприятий современными техническими средствами контроля, остаются нерешенными вопросы, относящиеся к области учета отказов и реализации информационной поддержки процесса эксплуатации [1].

Учет отказов путевой техники сегодня построен на заполнении разрозненных по своей структуре форм, где сотрудники каждого из эксплуатационных предприятий компании вынуждены вручную вносить собранную информацию. Такой подход существенно осложняет процесс анализа и обработки материалов, и как следствие, снижает продуктивность и качество политики направленной на минимизацию отказов и увеличение безопасности производства путевых работ.

Частично улучшить данную ситуацию возможно путем внедрения в процесс сбора, учета и анализа отказов путевой техники, системы классификации и кодирования.

Подобные системы уже нашли применение на железнодорожном транспорте. Так, например, широко применяется классификатор «Неисправности вагонных колесных пар и их элементов» и классификатор «Основные неисправности грузовых вагонов», структура которого рассмотрена далее.

В классификаторе «Основные неисправности грузовых вагонов» при обозначении укрупненного узла грузового вагона используется девять значений кода, причем восемь из них закреплены за конкретными узлами, а девятый выделен под служебные коды, не связанные с техническим состоянием вагона:

1 неисправности колесной пары;

2 неисправности тележки;

3 неисправности автосцепного оборудования;

4 неисправности автотормозного оборудования;

5 неисправности кузова;

6 неисправности рамы вагона;

7 неисправности кузова, ведущие к исключению вагона из инвентарного парка;

8 служебные коды.

Вторая и третья позиции кода определяют порядковый номер неисправности элемента узла [2].

ПУТЬ. ПУТЕВОЕ ХОЗЯЙСТВО

Внедрение представленного классификатора позволило существенно сократить потери на обеспечение эксплуатационных предприятий достаточным объемом запасных частей и дало возможность планировать работу по предотвращению отказов грузовых вагонов с производителем и ремонтными предприятиями.

Путевая машина (ПМ) по сравнению с грузовыми вагонами является более сложной технической системой. Поэтому использование системы классификации неисправностей грузовых вагонов для классификации отказов ПМ не представляется возможным.

Целью данной работы является создание системы классификации и кодирования отказов путевых машин.

К задачам можно отнести следующее: анализ классификаторов применяемых на предприятиях ОАО РЖД, разделение ПМ на укрупненные узлы, определение структуры кода неисправности для создаваемого классификатора.

Для создания классификатора необходимо определить основные принципы построения будущей системы классификации и кодирования.

К ним можно отнести:

– Содержание классификации должно отвечать требованиям нормативно-технической документации (ГОСТ, ТУ) используемой на железнодорожном транспорте и включать уже применяемые сокращения и обозначения.

– Структура классификации должна отражать максимально возможную совокупность отказов путевой техники и обеспечивать однозначное восприятие неисправности.

– Использование классификатора должно способствовать решению задач оценки технического состояния парка путевых машин, управления ремонтом машинного парка, учета наличия неисправной путевой техники и обеспечения предприятия достаточным количеством запасных частей.

– Классификация строится по комбинированной цифровой системе, где за каждой группой цифр в коде закреплена определенная группа шифра.

Одним из назначений классификатора является построение на его базе системы сбора и обработки информации об отказах путевой техники. По этой причине первая позиция в коде классификатора должна обеспечивать точную идентификацию вида машины.

Максимальное значение порядкового номера отведенного на наименование машин и механизмов, применяемых для проведения путевых работ на предприятиях ОАО «РЖД» не превышает восьмидесяти единиц, также в соответствии с правилами формирования классификаций мы должны учитывать 10% рост количества позиций, таким образом, для шифрования наименований машин и механизмов нам потребуется не более двух знаков.

Для визуального отделения кода вида машины от кода отказа предлагается использовать знак тире.

Вторая позиция кода выделена для обозначения укрупненного узла машины, в котором произошел отказ. Для унификации системы классификации отказов путевой техники (КОПТ) выделено одиннадцать основных узлов, «выходы» которых фиксировались чаще всего.

Принятое разделение машины на укрупненные узлы (таблица 1) обеспечило возможность проведения группировки отказов и включения их в классификатор в полном объеме.

Таблица 1 – Укрупненные узлы путевой машины и соответствующие им шифры Третий разряд кода будет определять конкретную неисправность элемента укрупненного узла. Ранжирование отказов по укрупненным узлам проведено на основании анализа базы статистических данных, собранных на предприятиях Западно-Сибирской железной дороНаучные проблемы транспорта Сибири и Дальнего Востока №

ПУТЬ. ПУТЕВОЕ ХОЗЯЙСТВО

ги, наполнение которой велось в течение трех лет. Исходя из этого, можно сделать вывод о необходимой и достаточной полноте статистического материала, который был положен в основу формирования системы КОПТ.

Максимальное значение порядкового номера неисправности элемента укрупненного узла не превышает девяносто единиц, таким образом, для шифрования наименований машин и механизмов нам потребуется не более двух знаков.

Для формирования базы данных о природе возникновения и развития отказов ПМ и их статистического учета предлагается по примеру классификатора «Основные неисправности грузовых вагонов» четвертым разрядом кода необходимо обозначать вид неисправности.

Эту позицию кода будет указывать инженер после проведения квалифицированной оценки вида неисправности. При автоматизированном кодировании отказа до момента определения вида неисправности четвертая позиция кода будет иметь нулевое значение. Это значение будет меняться в процессе подготовки отчетных документов. В конечном итоге такой подход будет способствовать упрощению проведения анализа причин возникновения отказов. Для шифрования вида неисправности в соответствии с таблицей 2 достаточно одного знака.

Таблица 2 – Виды неисправностей ПМ и соответствующие им коды Код Вид неисправности Причина возникновения неисправности Неисправность, связанная с качеством изготовления и нарушениями техТехнологическая нологии и периодичности проведения восстановительных технических Неисправность, вызванная естественным износом деталей и узлов путевой машины или произошедшая по причинам, не связанным с низким каЭксплуатационная эксплуатации путевой машины во время производства работ, при маневПовреждение ровых и производственных операциях на путях промышленных предприятий и путях общего пользования Исходя из вышеизложенного код отказа ПМ будет состоять из:

– 2-х знаков, определяющих вид ПМ;

– 2-х знаков, определяющих укрупненный узел ПМ в котором произошел отказ;

– 2-х знаков, определяющих конкретную неисправность элемента укрупненного узла;

– 1-го знака, определяющего вид неисправности.

Разработанная структура кода неисправности для классификатора отказов путевой техники (КОПТ) приведена на рисунке.

Рисунок – Структура кода неисправности классификатора отказов путевой техники Научная новизна работы состоит в следующем: предложена система классификации и кодирования отказов ПМ в целом, а также их систем и механизмов по отдельности.

Использование представленной системы классификации позволит перейти к автоматизированной системе учета отказов. Что в свою очередь даст возможность оперативно реагировать на участившиеся случаи возникновения отказов с целью их минимизации, путем автоматизированной передачи информации, об идентичных неисправностях, зафиксированных за определенный промежуток времени на завод изготовитель ПМ. Подобный подход широко распространен в зарубежных компаниях [3]. Использование этого инструмента положительно скажется и на системе планирования, где можно будет в автоматическом режиНаучные проблемы транспорта Сибири и Дальнего Востока №3 2014

ПУТЬ. ПУТЕВОЕ ХОЗЯЙСТВО

ме, при наличии соответствующего программного обеспечения, спрогнозировать необходимое количество запасных частей для конкретного парка машин на основании статистических данных. В конечном итоге использование предложенного классификатора позволит задействовать новые конструкторские и технологические пути повышения надежности путевых машин.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1 Манаков, А.Л. Теория, методы и практика совершенствования организации повышения качества и надежности технического сервиса путевых машин на основе операционного менеджмента и процессного подхода: автореф. дис. … д-ра техн. наук / А.Л. Манаков. -М., 2013.

2 Классификатор «Основные неисправности грузовых вагонов»: (К ЖА 2005 04). -2005. -16 с.

3 Манаков, А.Л. Создание системы мониторинга технического состояния транспортных и технологических машин / А.Л.

Манаков, А.А. Игумнов, С.А. Коларж // Физико-техн. проблемы разработки полез. ископаемых. -2013. -№4. -С. 125-132.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: путевые машины, классификация, отказ, неисправность, шифр СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРАХ: Коларж Сергей Александрович, соискатель ФГБОУ ВПО «СГУПС»

ПОЧТОВЫЙ АДРЕС: 630049, г.Новосибирск, ул.Д.Ковальчук, 191, ФГБОУ ВПО «СГУПС»

ПРОГРАММНЫЙ МОДУЛЬ ДЛЯ РАСЧЕТА И АНАЛИЗА ЛОКАЛЬНЫХ

ПАРАМЕТРОВ РУСЛА НА ПРИМЕРЕ ОБСКОГО БАССЕЙНА

ФБОУ ВПО «Новосибирская государственная академия водного транспорта»

В.М. Ботвинков, Н.В. Голышев, В.А. Седых, С.В. Моторин, А.В. Ботвинков

SOFTWARE MODULES FOR CALCULATION AND ANALYSIS OF THE LOCAL CHANNEL PARAMETERS FOR EXAMPLE OB

BASIN Novosibirsk state academy of water transport V.M. Botvinkov, N.V. Golyshev, V.A. Sedykh, S.V. Motorin, A.V. Botvinkov Given calculation module channel parameters on the example of the Ob River.

Keywords: structure, depending, riverbed parameters Приведен модуль расчета параметров русла на примере реки Оби.

Одной из важных составляющих анализа русловых процессов и обоснования гидротехнических работ является расчет параметров сечений и участков русла реки в состав которых входят ширина зеркала в сечении, смоченный периметр, площадь живого сечения, средняя глубина, гидравлический радиус, модуль расхода и модуль сопротивления участков русла. Перечисленные параметры рассчитываются на основе данных русловой съемки.

Расчёт локальных параметров русла реки обычно производится в программных средах для математических расчетов, например, MatLab или MathCad. Недостатком такого подхода является то, что специалисту в предметной области необходимо самому составить программу, что требует от него достаточных знаний в программировании, кроме того файлы программ имеют низкую защищенность от непроизвольных ошибок и изменений. Последнее объясняется тем, что исполнение программ проводится в режиме интерпретации. Любой пользователь может открыть файл в среде MatLab и изменить программный код.

Рисунок 1 – Схема к определению модулей сопротивления участков русла

ПУТЬ. ПУТЕВОЕ ХОЗЯЙСТВО

Разработанный программный модуль для расчета локальных параметров сечений русла реализован в виде исполняемого файла, имеющего графический интерфейс. Во избежание несанкционированного изменения кода программы, код подвергается компиляции на язык С, при этом создается исполняемый файл *.exe.

Для расчета используются результаты съемок глубин в различных сечениях русла (рисунок 1).

Схема сечения приведена на рисунке 2. Для каждого сечения вычисляются локальные параметры. Площадь живого сечения где Z0 x – функция, описывающая рельеф сечения, полученная в результате интерполяции. Для расчета формула (1) преобразуется к виду Рисунок 2 – Глубины в различных сечениях русла и схема сечения: Z0 x -линия рельефа сечения русла; B -ширина зеркала водной поверхности; X i -координаты точек измерения глубин; H i измеренные глубины i 1 N Смоченный периметр вычисляется по формуле Для вычисления гидравлического радиуса используется формула При вычислении коэффициента Шези использована формула Маннинга в виде где n – коэффициент шероховатости участка русла.

Далее вычисляется модуль расхода

ПУТЬ. ПУТЕВОЕ ХОЗЯЙСТВО

тате формируются исходные данные для расчета интегральных параметров русла.

В частности, среднего модуля расхода и модуля сопротивлений участков русла Fj. Здесь j 1... M -количество участков русла.

Для расчета модуля сопротивления используется формула Таким образом, в результате выполнения алгоритма рассчитываются все необходимые параметры: площади живых сечений, модули расхода и модули сопротивления участков русла. Расчет производится с шагом, заданным пользователем. Для удобства анализа результаты могут быть выведены в виде значений нормированных к бытовому уровню. Приведенный выше алгоритм реализован в виде программного модуля для информационной системы водных изысканий.

Структурная схема взаимодействия разработанного модуля с базой данных (БД) информационной системы водных изысканий приведена на рисунке 3.

Рисунок 3 – Структурная схема модуля Пример выполнения расчета Для иллюстрации функционирования модуля зададим вариант значений входных параметров (рисунок 4).

Рисунок 4 – Профиль сечения русла

ПУТЬ. ПУТЕВОЕ ХОЗЯЙСТВО

Далее производятся расчеты локальных параметров сечения русла:, в частности, ширину зеркала; смоченный периметр; гидравлический радиус; живое сечение; модуль расхода. Все параметры нормированы к бытовым значениям.

Рисунок 5 – Параметры, нормированные к бытовым значениям Результаты расчета отображаются на форме модуля и сохраняются в файловой системе базы данных, рисунок 5.

На рисунке 6 изображены два сечения и результаты расчетов выше перечисленных параметров, необходимых для расчета плана течений.

Пример расчета плана течений для этого участка приведен на рисунке 7, а вывод плана течений показан на рисунке 8.

Рисунок 6 – Панель вывода результатов расчетов параметров участка реки Научные проблемы транспорта Сибири и Дальнего Востока №3 2014

ПУТЬ. ПУТЕВОЕ ХОЗЯЙСТВО

Рисунок 7 – Панель вывода результатов расчетов параметров участка реки в режиме расчета плана течений Полученный план течения является основой для оценки устойчивости русла на участке между двумя сечениями. Далее расчеты ведутся для последующих участков.

Для примера приведем планы течений на перекате Талицкий.

Рисунок 8 – Перекат Талицкий

ПУТЬ. ПУТЕВОЕ ХОЗЯЙСТВО

Расчетная схема для переката Талицкий. Положительное направление расхода «слева направо, сверху вниз». Расход Q 3500 м3/с, срезка 3,25 м. Значение коэффициента шероховатости, рассчитанного по формуле Маннинга равно 0,022, в этом случае имеем размерность м -1/3 с Значение модуля сопротивлений, расчета расходов и падения уровня на участках для переката Талицкий приведены в таблице Таблица 1 – Модуль сопротивлений, расчет расходов и падения уровня на участках для переката № п/п Обозначение Схема расположения узлов участков Рисунок 9 – Расчетная схема для переката Талицкий Графики расчета параметров переката Талицкий Рисунок 10 – Графики расчета расходов на участках от входного расхода (цифрами обозначены номера участков)

ПУТЬ. ПУТЕВОЕ ХОЗЯЙСТВО

Рисунок 11 – Графики зависимостей падений уровней на участках от входного расхода (цифрами обозначены номера участков) Рисунок 12– Графики уровней свободной поверхности в узлах (цифрами обозначены номера участков)

ПУТЬ. ПУТЕВОЕ ХОЗЯЙСТВО

Рисунок 13– Положение свободной поверхности на перекате Талицкий узлы 1-2-3- Результаты математического моделирования показывают, что небольшие эксплуатационные прорези, ранее выполнявшиеся на данных участках неустойчивы, для стабилизации трассы судового хода требуется выполнение комплекса выправительных работ.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: структура, зависимости, параметры русла СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРАХ: Ботвинков Владимир Михайлович, докт. техн. наук, профессор ФБОУ ВПО «НГАВТ»

Голышев Николай Васильевич, докт. техн. наук, профессор ФБОУ ВПО «НГАВТ»

Седых Виталий Алексеевич, докт. техн. наук, профессор ФБОУ ВПО «НГАВТ»

Моторин Сергей Викторович, докт. техн. наук, профессор ФБОУ ВПО «НГАВТ»

ПОЧТОВЫЙ АДРЕС: 630099, г.Новосибирск, ул.Щетинкина, 33, ФБОУ ВПО «НГАВТ»

СУДОВОЖДЕНИЕ

ИССЛЕДОВАНИЕ СИСТЕМЫ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ

БЕЗОПАСНОСТИ МОРСКИХ СУДОВ МЕТОДАМИ ТЕОРИИ КАТАСТРОФ

ФБОУ ВПО «Морской государственный университет им. адм. Г.И. Невельского»

CATASTROPHE THEORY APPLICATION TO THE STUDY OF THE SYSTEM OF ENSURING SEA-GOING VESSELS’

TECHNOLOGICAL SAFETY

Maritime state university named after G.I.Nevelskoi T.E. Malikova, M.A. Moskalenko A possibility of accommodating catastrophe theory models for studying ship stability when her cargo shifts is considered. In particular, application of mathematical cusp catastrophe model for describing evolution of dangerous situations pertaining to cargo shifting is analyzed.

Keywords: safety in operation, shifting cargoes, dangerous situations, catastrophe theory, cusp catastrophe Рассматривается возможность адаптации моделей теории катастроф для исследования остойчивости судов при смещении груза. В частности, анализируется применение математической модели катастрофы сборки для описания развития опасных ситуаций, связанных со смещением груза.

Обеспечение эксплуатационной безопасности судов, перевозящих смещающиеся грузы, является важной задачей мореплавания. Несмотря на внедрение современных средств и способов крепления грузов на морских судах, количество аварий со смещением груза не уменьшается, что требует поиска и исследования новых подходов к их предотвращению, одним из которых, несомненно, является эффективный анализ потенциально опасных ситуаций связанных с потерей остойчивости судна при смещении груза, которые являются предшественниками аварий.

В статье исследуется катастрофа сборки как модель, описывающая состояние системы «судно-груз», (СГ-система). Под катастрофой здесь, в соответствии с теорией, понимается внезапное изменение состояния системы при малом изменении ее управляющих параметров [1]. Такое изменение состояния системы возможно лишь тогда, когда она находится в точке неустойчивого равновесия. Состояние устойчивого и неустойчивого равновесия СГсистемы можно описать с помощью потенциальной функции.

Введем в качестве характеристики СГ-системы наклонения судна, возникающие из-за смещения груза [2, 3]. При этом вследствие действия кренящего момента судно будет уходить из положения равновесия, и для приведения его в первоначальное состояние необходимо создать восстанавливающий момент, образующийся силой плавучести (поддержания) и силой тяжести (веса).

Для нахождения зависимостей скоростей изменения крена судна и восстанавливающего момента (динамических переменных) от самих этих величин рассмотрим расчетную схему (рисунок 1). Если задать наклонения i судна как переменную относительно предполагаемой постоянной величины m, а состояние остойчивости положением его метацентра – величиной ZM относительно центра тяжести – ZG, то получим две аналитические зависимости безразмерных параметров:

– наклонение судна относительно максимального угла диаграммы статической остойчивости – взаимное положение сил веса и сил поддержания при наклонениях судна Известно, что в общем случае для удержания судна от опрокидывания необходимо управлять взаимным положением сил веса и сил поддержания при наклонениях судна. Следует отметить, что в соответствии с принципом минимума потенциальной энергии СГсистема всегда будет стремиться к состоянию устойчивого равновесия, которое обуславливает возникновение опасной эксплуатационной ситуации, когда система достигает наибольНаучные проблемы транспорта Сибири и Дальнего Востока №

СУДОВОЖДЕНИЕ

шего кренящего момента, который судно может выдерживать не опрокидываясь.

Рисунок 1 – Расчетная схема Такая система может быть представлена с помощью катастрофы сборки, потенциальная функция которой определяется следующим каноническим выражением [4] Для заданной пары, критические точки функции (1) определяются из условия Природа корней уравнения (2) зависит от значений и, а именно от дискриминанта рассматриваемого кубического уравнения Известно, что если D 0, имеется один вещественный и пара взаимно-сопряженных комплексных корней. Если D 0, имеется три различных вещественных корня. Если D 0, то имеется три вещественных корня, но некоторые из них совпадают между собой: при или 0 совпадают два корня, а при 0 совпадают все три корня. Геометрически это означает, что природа корней, а значит, и равновесие системы зависит от положения судна на плоскости, по отношению к бифуркационной кривой, определенной в координатах, уравнением Довольно сложное поведение потенциальной функции можно геометрически представить в виде многообразия катастрофы сборки M или поверхности равновесия в пространстве x. Это множество точек x,,, удовлетворяющих уравнению (2). Оно имеет вид поверхности со сборкой в точке P.

Отметим, что окрестность большинства точек поверхности катастрофы M [4] локально является графиком некоторой функции от,. Для построения графика этой функции рассмотрим отображение катастрофы которое проецирует точки множества M на плоскость, (множество С ) по правилу

СУДОВОЖДЕНИЕ

где x M в окрестности начала (рисунок 2).

Многообразие катастрофы M является гладким подмногообразием в R 3. Точки множества M, в которых поверхность «подворачивается», «складывается» и в которых, следовательно, касательная плоскость вертикальна, – это в точности критические точки отображения катастрофы. Их можно найти, решая систему уравнений Рисунок 2 – Проекция точек множества M на множество C Из второго уравнения системы получим 3x 2, и подставляя это выражение в первое уравнение системы, получим 2x 3. Таким образом, точки M, в которых касательная плоскость вертикальна, лежит на кривой, задаваемой параметрически как где x – вещественный параметр.

Это скрученная кубическая кривая, лежащая на M, называется кривой складок и обозначается через F. Кривая F – гладкая кривая в множестве C с параметрическим заданием 3x 2,2x 3.

Решая совместно уравнения получим уравнение (4). Следовательно, эта полукубическая парабола является искомой бифуркационной кривой на поверхности равновесия в пространстве x (рисунок 3).

Расшифровка графических зависимостей однозначно определяет устойчивость системы с точки зрения внезапного приращения потенциальной энергии, что позволило выявить новые, очень важные закономерности. Прежде всего, удалось в рамках критерия бифуркации процесса, установить особый вид ветвления, когда, при 0 система скачкообразно переходит из состояния устойчивого равновесия – в неустойчивое. Из графической зависимости видно, что для перевода системы в состояние равновесия необходимо понизить уровень значений безразмерного параметра до нуля или перевести судно в область положительных значений 0, используя управление регуляторами с обратной связью до уровня П рег П.

Наряду с этим выявлены границы областей пространства управления технологической безопасности судна, представленные на диаграмме (рисунок 4). Указанная диаграмма может служить инструментом для оценки пригодности судна для перевозки данного вида груза и установления для него (судна) технологических ограничений.

Чтобы использовать диаграмму (рисунок 4) необходимо определять безразмерные паНаучные проблемы транспорта Сибири и Дальнего Востока №

СУДОВОЖДЕНИЕ

раметры и. По этим данным по диаграмме выполняют оценку и принимают решение, руководствуясь следующими правилами.

1 Если точка с координатами, находится в области I, то вероятность опрокидывания судна очень велика. Это объясняется тем, что в данной области пространство характеризуется сочетанием двух отрицательных факторов: значения величины наклонения i судна больше значения постоянной величины m и появляется избыток кренящего момента. На практике, при наложении этих двух факторов, судно уходит из положения равновесия – происходит катастрофа. Например, опрокидывание судна или сброс груза за борт. В этом случае принимаемое решение не может быть однозначным.

2 Если точка с координатами, находится в области II, то значения величины наклонения i судна приближаются к значению постоянной величины m и значение кренящего момента приближается к своему максимуму. Необходимо уменьшить грузоподъемность судна, за счет сброса груза за борт.

3 Если точка с координатами, находится в области III, то целесообразно управлять процессом смещения груза с помощью регуляторов с обратной связью.

4 Если точка с координатами, находится в области пространства управления технологической безопасностью судна со значениями 1, то судно непригодно для перевозки груза в заданном районе плавания.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1 Арнольд, В. И. Теория катастроф / В.И. Арнольд. -2-е изд., доп. -М. : Изд-во МГУ, 1983. -80 c.

2 Маликова, Т. Е. Применение теории катастроф для классификации сценариев потери остойчивости судна при смещении груза / Т.Е. Маликова // Вестн. ГУМРФ им. адм. С.О. Макарова. -СПб.,2014. -Вып. 3(25). -С. 15-19.

3 Москаленко, М.А. Адаптация моделей теории катастроф для исследования остойчивости судов при смещении грузов / М.А. Москаленко, Т.Е. Маликова // Проблемы транспорта Дальнего Востока: пленар. докл. десятой юбилейн. междунар. науч.практ. конф., Владивосток, Россия / ДВО РАТ. -Владивосток, 2013. -С. 217-218.

4 Poston, T. Catastrophe Theory and Its Applications / T. Poston, I. Stewart. // Dover Books on Mathematics. -N.Y.: Dover Publications, 2012. -512 p.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: эксплуатационная безопасность, смещающиеся грузы, опасные ситуаций, теория катастроф, катастрофа сборки СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРАХ: Маликова Татьяна Егоровна, канд. техн. наук, доцент ФБОУ ВПО «МГУ им. адм. Г.И. Невельского»

Москаленко Михаил Анатольевич, докт. техн. наук, профессор ФБОУ ВПО «МГУ им. адм.

ПОЧТОВЫЙ АДРЕС: 690059, г.Владивосток, ул.Верхнепортовая, 50а, ФБОУ ВПО «МГУ им. адм. Г.И. Невельского»

СУДОВОЖДЕНИЕ

ФОРМУЛЫ ДЛЯ ТОЧНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ РАССТОЯНИЙ НА НОВОМ

ОТЕЧЕСТВЕННОМ РЕФЕРЕНЦ-ЭЛЛИПСОИДЕ ГСК- НГОУ ВПО «Дальневосточный институт коммуникаций»

HIGH-PRECISION FORMULAE FOR DISTANCE CALCULATIONS ON A NEW NATIONAL ELLIPSOID OF REFERENCE GSC-

Far-Eastern institute of communications Yu.A. Komarovskiy Switching by the Russian Federation to using new geodesic coordinate system GSC-2011 requires making changes in the distance calculation procedures that are currently accepted in geodesy, cartography and satellite navigation. In this article we obtain formulae and computed coefficients for high- precision calculations of distances along meridians and parallels on the new ellipsoid of reference. The formulae are simple and do not require calculations using large number of bytes.

Keywords: WGS-84 ellipsoid of reference, length one minute arc of meridian, geodetic system of coordinates GSC- Переход в Российской Федерации на новую геодезическую систему координат ГСК-2011 потребует изменения вычислительных процедур, принятых в настоящее время в геодезии, в картографии и в спутниковой навигации. В данной статье получены формулы и рассчитаны коэффициенты для высокоточных вычислений расстояний вдоль меридиана и вдоль параллелей на новом референцэллипсоиде. Предлагаемые формулы просты и не требуют применения вычислительной техники с большой разрядностью.

С 1 января 2017 года в нашей стране устанавливается новая общеземная геоцентрическая система, названная «Геодезическая система координат 2011 года (ГСК-2011)» [1]. В её основу положен новый для нашей страны одноимённый референц-эллипсоид ГКС-2011, который заменит эллипсоид Красовского 1940 года. Система ГСК-2011 предназначена для геодезических и картографических работ. Поэтому в ближайшие годы в нашей стране предстоит переиздание морских и сухопутных карт. О необходимости переиздания карт можно убедиться, сравнив основные параметры эллипсоидов Красовского, ГСК-2011 и WGS-84.

Данные таблицы 1 позволяют убедиться в значительном отличии размера большей полуоси референц-эллипсоида ГСК-2011 от длины экваториального радиуса референцэллипсоида Красовского. Видно, что новый эллипсоид своими параметрами близок к эллипсоиду WGS-84, принятому в спутниковой радионавигационной системе Навстар GPS.

Таблица 1 – Параметры эллипсоидов Красовского, ГСК-2011 и WGS-84 [1, 3, 4] Широкое применение в морской навигации приёмников спутниковых радионавигационных систем, позволяющих определять координаты судов с разрядностью 0,0001 минуты широты и долготы, выдвигает необходимость точных вычислений расстояний на поверхностях современных референц-эллипсоидах. Цель данной статьи заключается в разработке простых формул, обеспечивающих высокоточные вычисления расстояний вдоль меридиана и параллели референц-эллипсоида ГСК-2011. С этим в первую очередь связана необходимость создания алгоритмов и программ высокоточных вычислений длин одной минуты меридиана и параллели.

Пусть m и p – длина в метрах одной минуты меридиана и одной минуты параллели соответственно референц-эллипсоида ГСК-2011 года. Известно, что длина дуги одной минуты радиуса кривизны R определяется как Вначале получим формулы для расчёта длины дуги одной минуты меридиана. Согласно (1), её длина в метрах определится следующим образом [2] где M – радиус кривизны меридианного сечения земного эллипсоида, м;

СУДОВОЖДЕНИЕ

– большая полуось земного эллипсоида, м;

– его первый эксцентриситет – геодезическая широта места;

– сжатие земного эллипсоида;

– знаменатель сжатия.

Числитель радиуса кривизны меридианного сечения формулы (2) представляет собой константу, присущую только данному эллипсоиду. Знаменатель формулы (2) можно представить как Введём следующие обозначения:

Тогда выражение (4) можно записать как 1 x и представить в виде биноминального ряда Ряд (5) будет сходящимся, так как условием его сходимости является несомненное выполнение неравенства x 1, а величина e 2 всегда заведомо меньше единицы. Отсюда формулу (2) можно записать в следующем виде После подстановки в неё значений k, x и соответствующих преобразований формула (6) примет вид Вычислительный эксперимент, проведённый с параметрами эллипсоида Красовского при 43, показал, что четвёртый член ряда вызывает изменение результата только в шестом знаке после запятой [5-10]. Поэтому без потери точности практических вычислений вполне можно обойтись первыми тремя членами ряда.

Введём новые обозначения. Пусть Тогда формулу для вычисления длины дуги одной минуты меридиана можно записать как Полученная формула (9) намного удобнее формулы (2). Если заранее рассчитать величины входящих в неё коэффициентов, то процедура расчёта с высокой точностью длины дуги одной минуты меридиана становится доступной не только для специализированной вычислительной техники даже с малой разрядностью вычислений, но и для инженерных микрокалькуляторов. Вычисленные автором коэффициенты формулы (9) помещены в таблице 2. В ней последняя цифра коэффициентов округлена.

Таблица 2 – Коэффициенты для вычисления по формуле (9) длины дуги одной минуты меридиана референц-эллипсоида ГСК-2011 года Несмотря на простоту вычислений по формуле (9), они содержат в себе источник неудобств, связанных с возведением в степень синусов. Микропроцессорная техника с малой разрядностью в ходе выполнения операций возведения в степень может создавать ощутимые погрешности при малых значениях широты. Поэтому здесь предлагается отказаться от степеней синусов путём замены их косинусами двойного угла.

Согласно теореме сложения и формул кратных углов, чётные степени синусов можно

СУДОВОЖДЕНИЕ

представить в виде следующей суммы [11] где,, – биноминальные коэффициенты, которые рассчитываются по – для N n, биноминальный коэффициент равен 0.

Отсюда имеем Поскольку выше было показано, что без потери точности вполне можно ограничиться первыми тремя членами ряда (7), то подставим в формулу (9) соответствующие значения синусов из (11). После необходимых преобразований получим Введём новые обозначения. Пусть Тогда рабочая формула для вычисления длины дуги одной минуты меридиана референц-эллипсоида ГСК-2011 с помощью биноминальных коэффициентов примет следующий вид Значения коэффициентов K11, K 22 и K 33 были рассчитаны и помещены в таблице 3. В таблице 3 последняя цифра коэффициентов округлена.

Таблица 3 – Коэффициенты для вычисления по формуле (13) длины дуги одной минуты меридиана референц-эллипсоида ГСК-2011 года Из формулы (13) и таблице 3 следует, что длина дуги одной минуты меридиана эллипсоида ГСК-2011 в широте 43° равна 1851,5453 м.

В навигации и в геодезии длину дуги одной минуты параллели в метрах принято рассчитывать по известной формуле [2] где N – радиус кривизны земного эллипсоида в первом вертикале.

Разложим первый сомножитель второго выражения формулы (14) в степенной ряд по Введём следующие обозначения:

Величина коэффициента A4 не превышает 0,0001739 м. Поэтому из дальнейшего рассмотрения коэффициент A4 разумнее опустить.

С учётом введённых обозначений ряд (15) можно записать так

СУДОВОЖДЕНИЕ

Величины коэффициентов A1 -A3 помещены в таблице 4.

Таблица 4 – Коэффициенты формулы (17) для вычисления длины дуги одной минуты параллели референц-эллипсоида ГСК-2011 года Следует напомнить о том, что коэффициент A1 (таблица 4) является длиной экваториальной мили эллипсоида ГСК-2011 года. Следовательно, длина дуги одной минуты параллели 43 ГСК-2011 составит 1359,016 м.

Заменим синусы во второй и в четвёртой степени косинусами кратных углов, как это было сделано выше, и введём новые обозначения:

В итоге с учётом выражений (17) и (18) рабочая формула для вычисления длины дуги одной минуты параллели в метрах примет следующий вид Значения коэффициентов A11 -A33 помещены в таблица 5.

Таблица 5 – Коэффициенты формулы (19) для вычисления длины дуги одной минуты параллели референц-эллипсоида ГСК-2011 года Полученные рабочие формулы (9), (13), (17) и (19) обеспечивают точность расчётов не хуже 0,1 мм. Формулы просты, имеют одинаковую структуру, что значительно облегчает работу на инженерном микрокалькуляторе с малой разрядностью, а также упрощает программирование микропроцессорной техники для устройств, предназначенных для вычисления пройденных судном расстояний.

Сравнение коэффициентов таблиц 3 и 5 с коэффициентами, полученными в [5], позволяет сделать вывод о том, что вычисляемые расстояния на поверхности референцэллипсоида WGS-84, принятом в геодезической основе спутниковой системе Навстар GPS, практически будут равны соответствующим расстояниям на поверхности нового отечественного эллипсоида ГСК-2011.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1 О единых государственных системах координат: постановление Правительства Рос. Федерации от 28 дек. 2012 г.

№1463.

2 Каврайский, В.В. Избранные труды. В 2 т. Т.II, вып. 1. Математическая картография / В.В. Каврайский. -Изд. Упр. начальника Гидрограф. службы ВМФ, 1958. -319 с.

3 World Geodetic System, 1984. Department of Defense Technical Report TR 8350.2. 1 September 1991. -152 p.

4 Комаровский, Ю.А. Использование различных референц-эллипсоидов в судовождении: учеб. пособие / Ю.А. Комаровский. -2-е изд., перераб. и доп. -Владивосток: Мор. гос. ун-т, 2006. -341 с.

5 Комаровский, Ю.А. Точные вычисления пройденных расстояний на земных эллипсоидах / Ю.А. Комаровский // Современные проблемы развития и методики преподавания естественных и точных наук: материалы Всерос. науч.-практ. конф., 16дек. 2009 г. -Уссурийск, 2009. -С. 154-161.

6 Комаровский, Ю.А. Высокоточные вычисления меридиональных частей в навигационном обеспечении мониторинга загрязнений / Ю.А. Комаровский // «Морская экология-2007» (МОРЭК-2007): материалы междунар. науч.-практ. конф., 3-5 окт.

2007 г. / МГУ им. адм. Невельского. -Владивосток, 2007. -Т.I. -С. 142-145.

7 Комаровский, Ю.А. Точные расчёты длины дуги одной секунды параллели различных референц-эллипсоидов / Ю.А.

Комаровский // Вестн. Мор. гос. ун-та. Сер. Судовождение. -Владивосток, 2007. -Вып. 15. -С. 25-29.

8 Комаровский, Ю.А. Вычисление меридиональных частей на различных эллипсоидах / Ю.А. Комаровский // Проблемы транспорта Дальнего Востока (FEBRAT-03): материалы междунар. науч.-практ. конф., 1-3 окт. 2003 г. / МГУ им. адм. Г.И. Невельского. -Владивосток, 2003. -С. 504-507.

9 Комаровский, Ю.А. Расчёты длины одной секунды меридиана способом биноминальных коэффициентов / Ю.А. Комаровский // Морская экология (MAREC-2005): материалы междунар. науч.-практ. конф., 5-7 окт. 2005 г. / МГУ им. адм. Г.И. Невельского. -Владивосток, 2006. -Т.I. -С. 105-110.

10 Комаровский, Ю.А. Точные расчёты длины одной секунды меридиана / Ю.А. Комаровский // Проблемы транспорта Дальнего Востока (FEBRAT-05) : материалы шестой междунар. науч.-практ. конф., 5-7 окт. 2005 г. / ДВО Рос. акад. трансп. Владивосток, 2005. -С. 99-100.

11 Корн, Г. Справочник по математике для научных работников и инженеров / Г. Корн, Т. Корн. -М.: Наука, 1978. -832 с.

СУДОВОЖДЕНИЕ

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: референц-эллипсоид WGS-84, длина дуги минуты меридиана, геодезическая система координат ГСК- СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРЕ: Комаровский Юрий Александрович, канд. техн. наук, доцент НГОУ ВПО «ДВИК»

ПОЧТОВЫЙ АДРЕС: 690013, г.Владивосток, ул.Каплунова, 7, НГОУ ВПО «ДВИК»

МОДЕЛИРОВАНИЕ РАСХОЖДЕНИЯ СУДОВ В ЗОНЕ ЧРЕЗМЕРНОГО

СБЛИЖЕНИЯ НЕЙРОННЫМИ СЕТЯМИ

ФБОУ ВПО «Морской государственный университет им. адм. Г.И. Невельского»

A NEURAL NETWORK MODEL OF SHIP COLLISION AVOIDANCE IN A HEAVY TRAFFIC ZONE

Maritime state university named after G.I.Nevelskoi V.A. Sedov, N.A. Sedova The results of neural modelling ship collision avoidance in a heavy traffic zone are presented. The method of learning samples organization, the neurons number in the layers calculation and the neural networks training on samples with five neural networks pretreatment methods results are shown.

Keywords: расхождение судов, нейронная сеть, обучающая выборка, алгоритм обучения, метод оптимизации Представлены результаты нейросетевого решения задачи расхождения морских судов в зоне чрезмерного сближения. Показаны методика формирования обучающей выборки, расчет определения числа нейронов в слоях и результаты обучения нейронных сетей на обучающей выборке с пятью методами предобработки.

Одним из основных направлений судовождения является безопасное расхождение судов в море. В настоящее время статистические исследования показывает, что причиной более 80% всех аварийных ситуаций в море является человеческий фактор [1], поэтому для предупреждения столкновений предлагаются системы поддержки принятия решений, однако, несмотря на некоторые успехи в данной области [2], задача расхождения судов остается актуальной. В настоящей работе представлены результаты моделирования расхождения морских судов в зоне чрезмерного сближения с использованием нейросетевых технологий.

Формирование обучающей выборки. При проведении нейросетевого моделирования одной из важнейших задач является формирование обучающей выборки для нейронной сети. В настоящей работе для формирования обучающей выборки использовалась информация, полученная с помощью маневренного планшета. Обучающая выборка состоит из обучающих пар, входами которых являются пеленг; курс судна-оператора (наше судно); курс судна-цели, то есть судна, с которым должно разойтись судно-оператор; скорость суднацели, а выходами – изменение курса судна-оператора. Диапазон значений для входов «пеленг», «курс судна-оператора» и «курс судна-цели» – [0; 360]°, диапазон значений для входа «скорость судна-цели» получен на основе сведений Российского регистра судоходства [3] – [0; 34] узлов. Учитывая пункт из Правила 8 [4] Международных правил предупреждения столкновений судов в море о том, что в случае, «если имеется достаточное водное пространство, то изменение только курса может быть наиболее эффективным действием для предупреждения чрезмерного сближения» и утверждения комментаторов правил [2], что «большая часть предпринимаемых действий по расхождению приходится на маневры курсом», за выход каждой обучающей пары принято значение отклонения курса, задаваемое в диапазоне от минус 60° (отклонение влево на 60°) до 360° (осуществление маневра циркуляции).

Методика формирования каждой обучающей пары включала в себя следующие действия: формирование путем перебора с некоторым шагом для диапазонов входов перечня различных ситуаций, возникающих при расхождении судов; раскладка каждой отдельной ситуации на маневренном планшете и определение величины изменения курса суднаоператора с учетом правил Международных правил предупреждения столкновений судов в море [4], комментариев к ним [5, 6], а также рекомендаций так называемой «хорошей морской практики». Например, рассмотрим ситуацию, когда дистанция до судна-цели равна 2 мили, курс судна-оператора равен 90°, скорость судна-оператора равна 15 узлам, по радиолокационной станции получаем, что курс судна-цели равен 330°, пеленг на цель равен 90°, скорость судна-цели равна 8 узлов (рисунок).

СУДОВОЖДЕНИЕ

Рисунок – Схема описанной ситуации В такой ситуации судно-цель находится прямо по курсу судна-оператора и является опасной целью, так как судно-оператор и судно-цель расходятся на малой дистанции. Согласно Правила 16 Международных правил предупреждения столкновений судов в море [4] судно-оператор должно уступить дорогу, чтобы разойтись с судном-целью. Разложив такую ситуацию на маневренном планшете и совершив все необходимые расчеты, получим, что новый курс судно-оператора составит 120 градусов. Для этого требуется совершить отворот на 30 вправо, и судно-оператор разойдется с судном-целью по корме на безопасном расстоянии. Анализ такой ситуации позволил сформировать обучающую пару номер 91. Таким же образом получены остальные из 525 обучающих пар.

Определение архитектуры нейронной сети. Следующей задачей, решение которой необходимо для проведения нейросетевого моделирования, это определение числа нейронов в слоях нейронной сети. В работе [7] отмечено, что для этого целесообразно воспользоваться следствием из теоремы Арнольда-Колмогорова-Хехт-Нильсена, согласно которому где Ny – размерность выходного сигнала;

– число элементов множества обучающих примеров;

Nw – необходимое число синаптических связей;

N x – размерность входного сигнала.

Подставив в эту формулу имеющиеся данные, учитывая, что первый слой нейронов содержит четыре входа, а последний слой – один нейрон, характеризующий один из шести классов, получим то есть число синаптических связей находится в пределах от 52 до 795, следовательно, необходимое число нейронов в скрытых слоях ( N ) можно рассчитать по следующей формуле откуда число нейронов в скрытых слоях находится в пределах от 10 до 160.

Результаты обучения нейронных сетей. Для обучения нейронной сети принято решение использовать нейронную сеть типа многослойный персептрон, в качестве нейропакета – пакет NeuroPro [8], который позволяет разрабатывать многослойные нейронные сети, используя при этом методы градиентной оптимизации, выполнять тестирование разработанНаучные проблемы транспорта Сибири и Дальнего Востока №3 2014

СУДОВОЖДЕНИЕ

ных нейронных сетей, определять значимость входных сигналов, проводить упрощение нейронной сети и т.д. В качестве методов оптимизации использовались [8]: метод градиентного спуска (МГС), модифицированный ParTan (МPT), метод сопряженных градиентов (МСГ), BFGS. Учитывая, что в пакете NeuroPro допускается максимальное число нейронов для слоя – 100, для числа нейронов от 110 до 160 принято решение разбить на два слоя, в первом – от 10 до 60 нейронов, а во втором – 100.

Нечеткое моделирование включало в себя обучающие выборки следующих видов:

1 Обучающая выборка без предварительной нормировки значений входов и выходов.

2 Обучающая выборка без предварительной нормировки значений входов, но с интерполяцией выходов.

3 Обучающая выборка с нормированными входами.

4 Обучающая выборка с нормированными входами, но с интерполяцией выходов.

5 Обучающая выборка с нормированными входами, а за выход каждой обучающей пары принят класс, соответствующий одному из маневров курсом: класс 1 соответствует изменению курса для судна-оператора сильно влево (-60°), класс 2 – влево (-30°), класс 3 – прямо (не изменяется курс и скорость) (0°), класс 4 – вправо (30°), класс 5 – сильно вправо (60°), класс 6 – циркуляция (360°).

В результате тестирования обучающей выборки вида 1 на необученных нейронных сетях число неправильно определенных обучающих пар варьируется от 94 до 521, среднее арифметическое неправильно определенных обучающих пар составляет 87,82%.

В результате обучения нейронных сетей со структурой 4 – K – 1 (или структурой 4 – ( K для общего числа нейронов K в диапазоне от 110 до 160), где K -число нейронов скрытых слоев, с использованием вышеуказанных методов оптимизации, среднее арифметическое число циклов обучения ц 8002, средняя арифметическая ошибка обучения 3,9 105, среднее арифметическое правильно обученных обучающих пар п (что составляет 91,3% от общего числа обучающих пар), среднее арифметическое неуверенно обученных обучающих пар н 14,56, что составляет 2,8%.

При тестировании обучающей выборки вида 2 на необученных нейронных сетях число неправильно определенных обучающих пар находится в границах от 94 до 521, среднее арифметическое неправильно определенных обучающих пар составляет 83,3%.

В результате обучения нейронных сетей с использованием обучающей выборки вида среднее арифметическое число циклов обучения составляет ц 8210, средняя арифметическая ошибка обучения 3,6 105, среднее арифметическое правильно обученных обучающих пар п 479, что составляет 91,5% от общего числа обучающих пар, среднее арифметическое неуверенно обученных обучающих пар н 14,4, что составляет 2,7%.

Тестирование обучающей выборки вида 3 на необученных нейронных сетях показало число неправильно определенных обучающих пар в диапазоне от 96 до 514 при среднем арифметическом неправильно определенных обучающих пар 81,1%.

Обучение нейронных сетей с использованием обучающей выборки вида 3 среднее арифметическое число циклов обучения равно ц 8636, средняя арифметическая ошибка обучения 3,7 105, среднее арифметическое правильно обученных обучающих пар п 488 (91,6% от общего числа обучающих пар), среднее арифметическое неуверенно обученных обучающих пар н 10,7, что составляет 2%.

Для тестирования обучающей выборки вида 4 на необученных нейронных сетях число неправильно определенных обучающих пар изменяется от 94 до 521, при этом среднее арифметическое неправильно определенных обучающих пар составляет 80,2%.

В результате обучения нейронных сетей с использованием обучающей выборки вида среднее арифметическое число циклов обучения равно ц 7688, средняя арифметическая ошибка обучения 3,4 105, среднее арифметическое правильно обученных обучающих пар п 483,5, что составляет 92,1% от общего числа обучающих пар, среднее арифметическое неуверенно обученных обучающих пар н 13,2 (что составляет 2,5%).

В результате тестирования обучающей выборки 5 на необученных нейронных сетях число неправильно определенных обучающих пар находится в диапазоне от 46 до 522, среднее арифметическое неправильно определенных обучающих пар составляет 80,9%.

СУДОВОЖДЕНИЕ

В результате обучения нейронных сетей с использованием обучающей выборки вида среднее арифметическое число циклов обучения равно ц 8834, средняя арифметическая ошибка обучения 3,5 105, среднее арифметическое правильно обученных обучающих пар п 482,6, что составляет 91,9% от общего числа обучающих пар, среднее арифметическое неуверенно обученных обучающих пар н 13,8, что составляет 2,63%.

Анализ результатов обучения показал, что для расхождения морских судов в зоне чрезмерного сближения практически независимо от предварительной предобработки обучающей выборки наилучшей является нейронная сеть типа четырехслойный персептрон, имеющая 40-60 нейронов в первом скрытом слое и 100 нейронов во втором скрытом слое, использующая метод сопряженных градиентов в качестве оптимизатора.

Заключение. В результате нейросетевого моделирования рассмотрены 64 различных нейросетевых архитектуры и пять различных видов предварительной обработки обучающей выборки. По результатам анализа выбрана модель нейронной сети для решения задачи расхождения судов – четырехслойный персептрон с оптимизацией по методу сопряженных градиентов, определено требуемое число нейронов в слоях такой нейронной сети.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1 Нгуен, Ким Фыонг. Теоретическое и экспериментальное исследование правила 17 МППСС-72: автореф. дис. … канд.

техн. наук: 05.22.19 / К.Ф. Нгуен; ГМА им. адм. С.О. Макарова. -СПб., 2006. -22 с.

2 Вагущенко, Л.Л. Поддержка решений по расхождению с судами / Л.Л. Вагущенко, А.А. Вагущенко. -Одесса: Феникс, 2010. -229 с.

3 Регистровая книга судов [Электронный ресурс] / Рос. мор. регистр судоходства. -Режим доступа: http://www.rshead.spb.ru/ru/.

4 Международные правила предупреждений столкновений судов в море, 1972 г. / под ред. Н.А. Долотова, Н.А. Паламарчука. -М.: Изд. Гл. упр. навигации и океанографии М-ва обороны Cоюза ССР, 1982. -87 с.

5 Коккрофт, А.Н. Толкование МППСС-72 / А.Н. Коккрофт, Дж. Н.Ф. Ламейер; пер. с англ. Н.Я. Брызгина и Н.Т. Шайхутдинова; под. ред. Н.Я. Брызгина. -М.: Транспорт, 1981. -280 с.

6 Яскевич, А.П. Комментарии к МППСС-72: справочник / А.П. Яскевич, Ю.Г. Зурабов. -М.: Транспорт, 1990. -479 с.

7 Ясницкий, Л.Н. Искусственный интеллект. Элективный курс: учеб. пособие / Л.Н. Ясницкий. -М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2011. -197 с.

8 Седова, Н.А. Нейронные сети в NeuroPro: метод. указания к лаб. работе / Н.А. Седова, В.А. Седов. -Владивосток: МГУ им. адм. Г.И. Невельского, 2012. -55 с.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: ship collision avoidance, neural network, learning sample, learning algorithm, method of optimization СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРАХ: Седов Виктор Александрович, канд. физ.-мат. наук, доцент ФБОУ ВПО «МГУ им. адм. Г.И.

Седова Нелли Алексеевна, канд. техн. наук, научный сотрудник ФБОУ ВПО «МГУ им. адм.

ПОЧТОВЫЙ АДРЕС: 690059, г.Владивосток, ул.Верхнепортовая, 50а, ФБОУ ВПО «МГУ им. адм. Г.И. Невельского»

ФОРМА ФИГУРЫ ПОГРЕШНОСТЕЙ КООРДИНАТ СУДНА ВБЛИЗИ МОРСКОЙ

DGPS-СТАНЦИИ

НГОУ ВПО «Дальневосточный институт коммуникаций»

ФГБУН «Институт автоматики и процессов управления»

Дальневосточного отделения РАН

THE SHAPE OF THE DISTRIBUTION OF ERRORS FOR A VESSEL’S GPS COORDINATES IN A CLOSE PROXIMITY TO A

MARINE DGPS STATION

Far-Eastern institute of communications Institute of automation and control processes V.A. Katz, Yu.A. Komarovskiy Despite 20-year experience with using marine DGPS systems of NAVSTAR GPS, a reliable information regarding errors of a vessel's coordinates obtained using these systems is still lacking. In this article, we have described steps of collecting and processing of a statistical data obtained from a vessel's DGPS receiver, with a subsequent analysis of the parameters and the shape of the distribution of coordinate errors for a vessel located within 2.5 nautical miles from a DPGS station. We have shown that, at that distance, the precision of the obtained vessel's coordinates is increased two-fold, and the shape of the coordinate error distribution is no longer symmetrical.

Keywords: GPS-receiver, envelope method, error distribution, differential corrections, DGPS accuracy Несмотря на 20-летнюю эксплуатацию морских дифференциальных подсистем Навстар GPS, до сих пор отсутствует надёжная информация о точности определения с их помощью координат судов. В

СУДОВОЖДЕНИЕ

щего анализа параметров и формы распределения погрешностей координат судового DGPSприёмника на расстоянии 2,5 мили от дифференциальной станции. Показано, что на таком расстоянии точность определения координат увеличивается вдвое. Фигура распределения погрешностей координат не является симметричной.

Необходимость разработки и внедрения технологии дифференциальной работы гражданских судовых приёмников СРНС Навстар GPS была вызвана их низкой точностью определения координат из-за действия режима избирательной доступности. В результате действия этого режима GPS-приёмники гражданского назначения вычисляли координаты судна с точностью от ±50 м до ±80 м. Начало применения в морской навигации сигналов дифференциальных подсистем Навстар GPS относится к середине 1991 года. В этом году вдоль Восточного побережья США пронёсся ураган «Боб», сорвавший со своих штатных мест средства плавучего навигационного оборудования. Для их расстановки на свои места с помощью обычных геодезических средств только на подходах к Нью-Йорку потребовалось бы как минимум два месяца непрерывных работ. Суда Береговой Охраны США, оборудованные экспериментальными приёмниками дифференциальных поправок, транслируемых радиомаяком Montauk, справились с этой задачей за одну неделю [1]. Таким образом, сигналы морских дифференциальных станций используются уже более 20 лет.

В самом начале мая 2000 года указом Президента США Б. Клинтона действие режима избирательной доступности в СРНС Навстар GPS было прекращено. Точность определения координат сразу же возросло до ±5 м, даже когда судовой приёмник работал в автономном режиме. Поэтому сразу возник вопрос об эффективности применения сигналов дифференциальных станций для повышения точности определения места судна. В работах [2, 3] было показано, что при удалении от DGPS-станции на 56 миль (~104 км) точность обсервованных координат GPS-приёмника, работающего в автономном и в дифференциальном режимах, практически одинакова. Оставалась необходимость исследования характеристик точности работы в дифференциальном режиме судового GPS-приёмника в непосредственной близости от опорного приёмника DGPS-станции.

В морском судовождении для оценки точности определения места судна используют дисперсии обсервованных широт и долгот, размахи варьирования, корреляционные моменты, показатели асимметрии и эксцессов. При этом априорно принимается гипотеза о гауссовском законе распределения погрешностей с последующим представлением фигуры распределения обсервованных координат в виде круга или эллипса рассеивания. В работе [4] был предложен контурный метод оценки точности. Его достоинство заключается в том, что он не зависит от вида закона распределения погрешностей координат и от вида статистической связи между погрешностями. Контурный метод позволяет получить фигуру погрешностей, топология которой служит для оценки точности обсерваций и условий, в которых работает судовой GPS-приёмник. Такой подход и основанные на нём расчёты не зависят от присутствия систематических погрешностей в определяемых координатах. Цель данной статьи состоит в применении контурного метода для оценки точности работы в дифференциальном режиме судового GPS-приёмника вблизи DGPS-станции.

Для пояснений контурного метода обратимся к рисунку 1.

Рисунок 1 – Основы контурного метода оценки точности

СУДОВОЖДЕНИЕ

На рисунке 1 точками изображены обсервованные координаты неподвижной антенны приёмника СРНС Навстар GPS. Точка O соответствует средним значениям широты и долготы, полученным за длительный период непрерывных наблюдений. Представим, что вся плоскость горизонта, на которую нанесены обсервации, разделена на k равных секторов, которые имеют общие границы и не перекрывают друг друга. На рисунке 1 показан i -ый сектор, чья биссектриса направлена по пеленгу, который отсчитывается от северной части меридиана по ходу часовой стрелки от 0 до 360°. Внутри i -го сектора содержится Ni обсерваций.

Зададимся величиной радиуса-вектора ri. Тогда отношение количества обсерваций ni, лежащих внутри треугольника OBD, к общему числу обсерваций Ni, принадлежащих i -му сектору, даст частоту pi, pi ni Ni, которая будет точечной оценкой вероятности того, что фактическое место неподвижной антенны приёмника СРНС Навстар GPS находится внутри треугольника OBD. Оценка pi является случайной величиной. Частота pi будет по вероятности сходиться к pr, если Ni. Индекс r свидетельствует о том, что вероятность pr соответствует ri. Следовательно, задаваясь конкретной величиной вероятности pr, и варьируя длиной радиуса r, можно отыскать такой радиус ri, при котором величина отношения ni Ni будет как можно ближе к pr. В этом случай каждый сектор имеет присущую ему длину радиуса ri. Поэтому результатом вычислений по всем k секторам будет k -мерный вектор r радиусов, которые в общем случае имеют разные длины Если соединить прямыми линиями концы соседних радиусов, то получим замкнутую ломаную линию, которая образует фигуру, характеризующую распределение погрешностей определения места неподвижной антенны по любому избранному пеленгу.

Пусть nri -число обсервованных точек, принадлежащих контуру и его границе, соответствующее радиусу-вектору r при заданной вероятности pr, Ni -общее число обсервованных точек в секторе i сти к pr.

Когда k, то ломанная линия, соединяющая концы радиусов-векторов ri, будет приобретать более плавные очертания, формируя замкнутый контур, ограничивающий часть плоскости, внутри которой находится фактическое место антенны GPS-приёмника с заданной вероятностью pr. Таким образом, величина ri служит мерой рассеивания обсервованных координат GPS-приёмника в направлении биссектрисы данного сектора. Понятно, что чем больше ri, тем с меньшей точностью определяются координаты по данному направлению. Следовательно, рассмотренный контурный метод можно применять для оценки точности определения координат при возникновении объектов (конструкций судна, портовых сооружений, зданий, рельефа местности), создающих физические препятствия на пути распространения сигналов спутников и сигналов от дифференциальной станции. Данный метод был апробирован в работах [5-9].

Чтобы получить параметры фигуры рассеивания обсервованных координат приёмника вблизи DGPS-станции, с 9 октября по 20 октября 2012 года проводились экспериментальные наблюдения за работой судового приёмника GP-37. Антенна приёмника была неподвижно установлена на берегу бухты Гранитной (Шепалово) на расстоянии 2,5 миль (4,6 км) от DGPS-станции мыса Поворотного (Находка). Всё это время приёмник GP-37 находился в режиме автоматического приёма дифференциальных поправок. Фиксация обсервованных координат и соответствующего им моменту времени производилась автоматически каждую секунду с записью на жёсткий диск ноутбука. Всего было зафиксировано 931952 обсервованных точек, полученных с учётом принятых дифференциальных поправок. На первом этапе обработки полученной выборки рассчитывались средние значения широты и долготы, а также их средние квадратические погрешности (СКП). Величины СКП обсервованных широт

СУДОВОЖДЕНИЕ

и долгот составили ±0,875 м и ±0,664 м соответственно. Уместно напомнить, что при расстоянии до DGPS-станции мыса Поворотного 56 миль величины СКП были равны ±1,619 м и ±1,1 м соответственно [3]. Следовательно, от сближения с DGPS-станцией мыса Поворотного точность определения места судна увеличилась почти вдвое.

На рисунке 2 представлена фигура погрешностей координат, полученных в ходе экспериментальных наблюдений в бухте Гранитной.

Рисунок 2 – Фигуры погрешностей приёмника GP-37, работавшего рядом с DGPS-станцией мыса Поворотного Левая граница первого сектора рисунка 2 совпадает с направлением на истинный север. Правая граница каждого сектора ему не принадлежит. По каждому сектору определялось такое расстояние r от начала координат, при котором отношение количества обсерваций, отстоящих на расстоянии ri от начала координат до r, к общему количеству обсерваций в данном секторе было равно 0,68 и 0,95. Затем эти расстояния откладывались по биссектрисам 72 секторов. Так были получены контуры погрешностей представленные на рисунке 2. Внутренний контур соответствуют вероятности 0,68.

Анализ фигур погрешностей рисунка 2 позволяет сделать следующие предварительные выводы. Фигуры, соответствующие вероятностям 0,68 и 0,95, имеют одинаково явные признаки асимметрии. Они не конгруэнтны. Фигуры имеют значительные выбросы, затрудняющие анализ характера распределения обсервованных координат на плоскости. Причиной выбросов является недостаточная разрядность координат исходного массива данных. Обсервованные координаты фиксировались с разрядностью 0,0001 минуты. Как следует из рисунка 2, этого оказалось недостаточно для получения более плавных очертаний контуров погрешностей. Чтобы увеличить разрядность, была применена процедура сглаживание исходного массива с помощью скользящего среднего с окном осреднения 15 секунд. После сглаживания был получен новый массив координат с большей разрядностью. По этим данным были рассчитаны новые параметры фигур погрешностей. Их можно видеть на рисунке 3.

При сравнении рисунков 2 и 3 становится очевидным полезность процедуры сглаживания для повышения информативности фигуры распределения погрешностей поверхностных координат. Можно убедиться в том, что топология контура погрешностей для вероятности 0,68 существенно отличается от контура погрешностей координат для вероятности 0, (внешний контур). Форма внутренней фигуры более симметрична и ближе к форме эллипса

СУДОВОЖДЕНИЕ

с большей осью, направление которой не совпадает с меридианом. Она явно отклонена к востоку. У внешней фигуры большие погрешности приходятся на направления открытого моря, но не берега. Причинами тому могут служить возвышенности берега с севера и северо-востока относительно испытуемого GPS-приёмника GP-37, а также рельеф места, создающего затруднения приёму сигналов опорному приёмнику DGPS в месте его установки. У внешнего контура величина большей полуоси симметрии намного превосходит величину малой полуоси по сравнению с внутренним контуром.

Рисунок 3 – Фигуры погрешностей при окне сглаживания в 15 секунд Исследования точности определения координат судов следует продолжить для расстояний от станций DGPS в диапазоне 5-10 миль.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1 Hurn, Jeff. Differential GPS Explained. Trimble Navigation / J. Hurn. -1993. -55 p.

2 Комаровский, Ю.А. Сравнительный анализ характеристик точности работы в дифференциальном режиме GPSприёмника J-NAV-500 / Ю.А. Комаровский // Проблемы транспорта Дальнего Востока (FEBRAT-09): материалы восьмой междунар. науч.-практ. конф., 30 сент.-2 окт. 2009 г. / ДВО Рос. Акад. трансп. -Владивосток, 2009. -С. 79-82.

3 Кац, В.А. Топология фигуры погрешностей обсервованного места на периферии зоны действия дифференциальной станции / В.А. Кац, Ю.А. Комаровский // Науч. проблемы трансп. Сибири и Дал. Востока, -2012. -№2. -С. 175-179.

4 Комаровский, Ю.А. Контурный метод оценки точности ОМС приёмником СРНС Навстар GPS / Ю.А. Комаровский // Вестн. Мор. гос. ун-та. Сер. Судовождение. -Владивосток, 2005. -Вып. 9. -С. 10-13.

5 Кац, В.А. Контур погрешностей координат GPS-приёмника / В.А. Кац, Ю.А. Комаровский // Науч. проблемы трансп. Сибири и Дал. Востока. -2008. -№1. -С. 133-137.

6 Кац, В.А. Влияние места установки антенны GPS-приёмника на точность определения координат / В.А. Кац, Ю.А. Комаровский // Науч. проблемы трансп. Сибири и Дал. Востока. -2008. -№2. -С. 112-115.

7 Кац, В.А. Уточнение границ контура погрешностей координат GPS-приёмника GP-37 / В.А. Кац, Ю.А. Комаровский // Науч. проблемы трансп. Сибири и Дал. Востока. -2009. -№1. -С. 175-179.

8 Кац, В.А. Оценка точности плановых координат GPS-приёмника GP-270ML контурным методом / В.А. Кац, Ю.А. Комаровский // Науч. проблемы трансп. Сибири и Дал. Востока. -2010. -№1. -С. 124-128.

9 Кац, В.А. Предварительная оценка влияния диаграммы направленности антенны на точность приёмника J-NAV500 / В.А. Кац, Ю.А. Комаровский // Науч. проблемы трансп. Сибири и Дал. Востока. -2011. -№2. -С. 108-111.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: GPS-приёмник, контурный метод, распределение погрешностей, дифференциальные поправки, точность DGPS СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРАХ: Кац Владимир Александрович, главный специалист-программист ИАПУ ДВО РАН Комаровский Юрий Александрович, канд. техн. наук, доцент НГОУ ВПО «ДВИК»

ПОЧТОВЫЙ АДРЕС: 690013, г.Владивосток, ул.Каплунова, 7, НГОУ ВПО «ДВИК»

ТЕПЛОЭНЕРГЕТИКА

МИРОВЫЕ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИЕ РЕСУРСЫ И ТРАНСПОРТ

ФБОУ ВПО «Новосибирская государственная академия водного транспорта»

GLOBAL ENERGY RESOURCES AND TRANSPORT

Novosibirsk state academy of water transport O.I. Sheludyakov The analysis of all sources of energy on the planet, and their use for transport.

Keywords: world recourse of energy and using of transport Сделан анализ всех источников энергии на планете и их использование для транспорта.

Стремительно растущие потребности человека в энергии и столь же стремительно уменьшающиеся запасы ископаемого топлива неизбежно приведут к поиску и активному использованию альтернативных источников энергии.

Термины «альтернативный источник энергии» и «альтернативное топливо» недостаточно оформлены. Некоторые исследователи причисляют к этим терминам смеси альтернативных и традиционных топлив, поэтому необходимо рассмотреть мировые энергетические ресурсы в целом.

В таблице приведена предварительная классификация энергетических ресурсов Таблица – Мировые энергетические ресурсы Запас Малые запасы как возобновляемых, так и невозобновляемых ресурсов исследованы широко и подробно, следует остановиться на большом запасе энергетических ресурсов.

Вулканическое тепло находится повсеместно под поверхностью грунта на глубине от нескольких километров (океанское дно) до нескольких десятков километров (горная местность) и добыть это тепло пока невозможно. Выходы этого тепла в виде вулканов и гейзеров в мировом масштабе ничтожны и уже достаточно освоены человеком.

Использование ядерного топлива ведет к накоплению на планете радиоактивного мусора, утилизация которого весьма проблематична.

Энергия приливов не может обеспечить дальнейшие потребности человека. Береговая линия всех обитаемых материков с океанами составляет около 160 тыс. км. При численности населения планеты 6,5 млрд. человек на каждого приходится 2,5 см береговой полосы.

Солнечная энергия постоянна по своей величине. Мощность солнечного излучения на уровне моря составляет 1 кВт на каждый квадратный метр нормальной поверхности [1]. При радиусе Земли 6370 км планета получает постоянно 2,54·1014 кВт солнечной радиации. Без ущерба для природы и сельского хозяйства многие пустыни можно покрыть солнечными элементами. Площадь пустынь составляет 17,17·1012 м2 поверхности планеты [2]. На эту поверхность падает солнечная радиация мощностью 17,17·1012 кВт. Считая население планеты 6,5 млрд. человек на каждого землянина приходится 2641 кВт «пустынной» солнечной радиации. При коэффициенте полезного действия самых дешевых кремниевых солнечных элементов 10%, каждый землянин может получать в течение светового дня (в среднем 12 ч) 264 кВт энергии. Конечно, технически невозможно покрыть все земные пустыни солнечными батареями, но если даже покрыть их наполовину, то это все равно составит 132 кВт энергии на каждого землянина.

Энергию можно концентрировать, хранить и перемещать. Для этого служат нефтебазы, аккумуляторные батареи, водохранилища, изотермические склады, газохранилища, ЛЭП,

ТЕПЛОЭНЕРГЕТИКА

трубопроводы и другой транспорт.

В настоящее время нет еще легкого и емкого электрического аккумулятора для транспорта, поэтому использование электрической энергии на борту транспортного средства опосредовано. Например: сжиженный воздух (получаемый с помощью электроприводных компрессоров) может испаряться под действием фонового тепла поверхности планеты, расширяться и совершать работу в цилиндрах двигателя или в турбине. В качестве источника энергии может применяться и сжатый воздух.

В странах с жарким сухим климатом экономически целесообразна установка солнечных батарей непосредственно на борту транспортного средства.

Сжиженный воздух самый экологически чистый вид топлива, однако его невозможно запасти в больших количествах, как нефтепродукты, ибо неизбежен нагрев резервуара со сжиженным воздухом фоновым теплом земли с неизбежным испарением сжиженного воздуха.

Сжатый воздух обладает малым запасом энергии по сравнению со сжиженным. Кроме того, баллоны под большим давлением имеют заметную массу и взрывоопасны, как и все емкости под большим давлением газа.

К сожалению, нет такой горючей жидкости, которую можно было бы получить с помощью возобновляемых ресурсов большого запаса и электроэнергии. Все горючие жидкости производятся с использованием нефтепродуктов, их производных, природного газа или возобновляемых ресурсов малого запаса.

Запасов угля хватит на 420 лет согласно [3]. Если расходовать этот уголь не просто сжигая его в качестве топлива, а расходуя на производство синтетических углеводородов (синтез Фишера-Тропша), то запасов угля хватит надолго.

Итак, пока не разработаны емкие и легкие долговечные аккумуляторы с большой отдачей тока, транспортная мировая система будет постепенно переходить на синтетическое углеводородное топливо. Если за 400-800 лет не будут разработаны емкие и легкие аккумуляторы электрической энергии, то мировая транспортная система обзаведется широкой сетью автозаправочных станций сжиженного воздуха во избежание транспортного коллапса.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1 Режим доступа: http://www.dpva.info/Guide.

2 Альфа и омега: крат. справ. -Изд. 4. -Таллин: Принтэст, 1991. -446 с.

3 Режим доступа: http://www.rlocman.ru/review/article.html?di=71520.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: мировые энергетические ресурсы и их использование на транспорте СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРЕ: Шелудяков Олег Игоревич, канд. техн. наук, доцент ФБОУ ВПО «НГАВТ»

ПОЧТОВЫЙ АДРЕС: 630099, г.Новосибирск, ул.Щетинкина, 33, ФБОУ ВПО «НГАВТ»

ОБЕСПЕЧЕНИЕ НАДЁЖНОЙ И РЕСУРСОСБЕРЕГАЮЩЕЙ ЭКСПЛУАТАЦИИ

СУДОВЫХ ДИЗЕЛЕЙ

ФБОУ ВПО «Новосибирская государственная академия водного транспорта»

ENSURING RELIABLE AND RESOURCE-SAVING OPERATION OF SHIP DIESELS

Novosibirsk state academy of water transport S.V. Vikulov On the basis of the analysis of a problem of ensuring reliable and resource-saving operation of ship diesels the conclusion about need of use of methods of the system analysis for the solution of problems of diagnostics is drawn.

Keywords: marine diesel, diagnostics, forecasting, system analysis, simulation На основе анализа проблемы обеспечения надёжной и ресурсосберегающей эксплуатации судовых дизелей делается вывод о необходимости использования методов системного анализа для решения задач диагностики.

Эксплуатационная надёжность, ресурсные и экономические показатели работы судовых дизелей главным образом определяются износным состоянием трущихся деталей цилиндропоршневой группы (ЦПГ), подшипников коленчатого вала, а также его усталостной прочностью. В решении проблемы обеспечения надёжной и ресурсосберегающей эксплуатации

ТЕПЛОЭНЕРГЕТИКА

судовых дизелей в сложившихся рыночных условиях хозяйствования на водном транспорте важная роль принадлежит использованию технологий диагностирования, отличающихся высокой объективностью и достоверностью принятия решений при постановке диагноза.

Отечественный и мировой опыт показал, что одним из эффективных методов, позволяющим своевременно оценивать состояние большого числа трущихся деталей, основных систем и смазочных свойств работающего моторного масла (РММ) судового дизеля без вывода его из эксплуатации, является диагностирование на основе экспрессного спектрального анализа продуктов износа в РММ [1]. Для оценки усталостной прочности коленчатого вала наиболее предпочтителен метод вибродиагностики крутильных колебаний (КК) с применением портативных автоматизированных измерительно-вычисли-тельных комплексов типа БАГС-4, отличающихся экспрессным получением параметров их амплитудно-частотных характеристик [2].

Характерной особенностью судового дизеля является то, что он представляет собой машину циклического действия. Поэтому причинами утраты ресурсных показателей судовых дизелей служат необратимые физические процессы, происходящие как на поверхности, так и в объёме материала деталей, вследствие длительного воздействия температурных и механических циклических напряжений. Такие процессы идут без видимых признаков изменения свойств материала и приводят деталь к конечному предельному состоянию, которое характеризуется значительным снижением экономических показателей, поломкой, или появлением трещин недопустимых размеров. Упомянутые процессы подвержены влиянию множества случайных факторов, поэтому являются в основном стохастическими.

В настоящее время становится всё более очевидной необходимость системного подхода к диагностике основных элементов судовых ДВС [1-4]. Исследуя стохастическое изменение величин комплекса диагностических параметров, характеризующих техническое состояние парка судовых дизелей, на основе системного анализа объекта диагностирования можно создать оптимальные системные модели, алгоритмы и методики диагностирования, позволяющие с наименьшими затратами, используя внутренние резервы системы, эффективно управлять техническим состоянием сложившегося парка дизелей.

Представление объекта диагностирования в качестве системы позволяет использовать компьютерное моделирование с большей эффективностью. Несистемное моделирование зачастую ограничивалось рассмотрением отдельных сторон объекта, поэтому оно не могло выступать в качестве осознанной операции целостного изучения объекта – в этом случае моделирование предшествовало его системному представлению. В рамках системного моделирования рассмотрение объекта как системы предшествует созданию математической модели. Это вызывает необходимость переосмысления проблемы, рассмотрения её в новых понятиях, учитывающих целостность объекта, благодаря чему увеличиваются возможности используемых методов диагностирования. Каждая модель, ранее изолированно представляющая какую-то сторону, свойство объекта, должна в такой системной модели занять определенное место, соотнесенное с местом свойства или стороны реального объекта, которое моделируется.

В качестве примера приведём пример построения системной диагностической модели, основанной на эффективных методах диагностики элементов, лимитирующих надёжность и ресурс дизеля (рисунок 1). Для построения модели использовался приём декомпозиции (характерный для системного анализа), проведённой по результатам анализа существующих функциональных структурно-следственных связей элементов СЭУ и системы технической эксплуатации флота (ТЭФ) пароходства или судоходной компании. Детальный анализ прямых и обратных связей этой модели (цифры и буквы на рисунке 1), отражающих информационные процессы комплекса, позволил разработать математические модели, алгоритмы и методики диагностирования рассматриваемых системообразующих элементов судового дизеля [4].

Для диагностики трущихся деталей, омываемых маслом, в реальных условиях эксплуатации судовых дизелей надёжное определение всех составляющих баланса продуктов износа вследствие стохастического характера их накопления в РММ не представляется возможным. В связи с этим принята концепция моделирования алгоритмов диагностирования и прогнозирования, позволяющих с высокой достоверностью оценивать износное состояние эксплуатируемого дизеля непосредственно по текущим величинам концентрации продуктов износа в РММ. Поэтому в отличие от детерминированных уровней стабилизации концентраНаучные проблемы транспорта Сибири и Дальнего Востока №

ТЕПЛОЭНЕРГЕТИКА

ции продуктов износа kст и их интенсивностей g поступления в РММ при исправном состоянии дизеля, описанных в работах Э.А. Пахомова, В.В. Чанкина и других исследователей, эти уровни представлены в виде функций случайных величин.

Рисунок 1 – Системная диагностическая модель комплекса «судовой дизель-РММ-валопровод СЭУсистема ТЭФ пароходства»

Для оценки текущего технического состояния изнашиваемого элемента стохастический уровень стабилизации описывается выражением а для прогнозирования его остаточного ресурса выражением где kст – стабилизированный уровень концентрации примесей, кг/кг;

– стабилизированный уровень интенсивности износа, кг/ч;

– приведённая интенсивность циркуляции в системе маслоочистки, кг/ч;

MO – коэффициент полноты отсева;

ТЕПЛОЭНЕРГЕТИКА

– степень изношенности основных трущихся деталей;

ЩЧ – щелочное число;

Н2О, Si – наличие воды и кремния в масле;

ЦПГ – степень изношенности деталей ЦПГ.

По своей природе выражения (1) и (2) являются вероятностными математическими моделями, для построения которых необходим большой массив экспериментальных данных, что требует включения в систему диагностирования всего существующего парка дизелей пароходства или судоходной компании.

В соответствии с принципами системной методологии необходимо создавать обучающиеся алгоритмы диагностирования, которые позволяют оптимизировать диагностические нормативы и критерии на основе вновь поступающих статистических данных. Для идентификации множество всех D возможных состояний объекта диагностирования (ОД) на начальном этапе внедрения диагностики следует разделить на два подмножества: исправного состояния D1 и дефектного состояния D2.

В зависимости от вида информации о техническом состоянии ОД, поступающей с РММ, диагностические параметры целесообразно классифицировать по трем группам, каждая из которых наиболее полно характеризует состояние конкретных элементов ОД:

1 группа – параметры состояния трущихся деталей (концентрации продуктов износа в РММ);

2 группа – параметры качества РММ и работоспособности системы смазки (водородный показатель, щелочность, кислотность, загрязнённость);

3 группа – параметры состояния систем: охлаждения (содержание воды в РММ), топливоподачи (температура вспышки РММ), очистки воздуха (концентрация кремния в РММ).

Теоретический анализ и полученные результаты экспериментальных исследований показали [2, 4], что весь комплекс явлений, составляющих существо процесса накопления усталостных повреждений при циклических нагрузках, приводит к росту интенсивности крутильных колебаний валовой линии дизеля. Для разработки критериев оценки и идентификации усталостных повреждений элементов валовой линии дизеля использовался портативный автоматизированный измерительно-вычислительный комплекс БАГС-4 [5], позволяющий методом быстрого преобразования Фурье получить амплитудно-частотную характеристику крутильных колебаний.

В качестве диагностического параметра усталостных повреждений была принята средняя амплитуда спектрограммы крутильных колебаний. Обработка массива экспериментального материала, полученного для дизелей 6NVD26-А3, методом наименьших квадратов позволила установить наличие довольно тесной зависимости, представленной линейной регрессионной моделью с коэффициентом корреляции r 0,975. Относительная ошибка аппроксимации составила 8,81% при уровне доверительной вероятности P 0,95. Здесь А -средняя амплитуда, рад; t время, тыс. ч.

На основе полученной математической модели (3) разработан алгоритм линейного прогнозирования остаточного ресурса коленчатого вала дизеля [2, 4].

Приведённый в настоящей статье материал позволяет сделать следующие заключения и наметить пути дальнейших теоретических и экспериментальных исследований по обеспечению надёжной и ресурсосберегающей эксплуатации судовых дизелей:

– судовой дизель является сложной стохастической системой, поэтому модели диагностирования и прогнозирования его элементов можно получить только в виде статистических закономерностей, основанных на большом опытном материале;

– исходя из принципов системного анализа, для моделирования алгоритмов диагностирования и прогнозирования без принципиальной необходимости нет смысла глубоко вникать в физику процессов, протекающих в судовом дизеле. Достаточно положения основной предельной теоремы теории вероятностей – закона больших чисел. При этом, однако, следует иметь в виду исходные физические предпосылки того или иного закона распределения, предполагающего конечную дисперсию исследуемых факторов и достаточную представительность статистических выборок;

ТЕПЛОЭНЕРГЕТИКА

– в соответствии с принципами системной методологии необходимо создавать корректируемые (обучающиеся) алгоритмы диагностирования, которые позволят быстро оптимизировать диагностические нормативы и критерии на основе вновь поступающих данных в связи с изменившимися условиями функционирования системы ТЭФ или её структуры;

– принимая во внимание один из главных принципов системного подхода – комплексность изучения сложных систем, построение системной диагностической модели и соответствующих ей алгоритмов диагностирования, необходимо осуществлять на основе возможно большего количества располагаемой информации о состоянии ОД, поступающей как с параметрами РММ и КК, так и c другими параметрами, например, показателями теплотехническими контроля.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1 Викулов, С.В. Основы технической диагностики судовых дизелей по комплексу параметров работающего моторного масла / С.В. Викулов. -Новосибирск: Изд-во Новосиб. гос. акад. вод. трансп., 2011. -176 с.

2 Викулов, С.В. Основы технической диагностики коленчатого вала судового дизеля по параметрам крутильных колебаний / С.В. Викулов. -Новосибирск: Изд-во Новосиб. гос. акад. вод. трансп., 2013. -125 с.

3 Надёжкин, А.В. Разработка системных принципов решения задач трибодиагностики судовых дизелей / А.В. Надежкин // Науч. проблемы трансп. Сибири и Дал. Востока. -2008. -№1. -С. 212-215.

4 Викулов, С.В. Методы построения алгоритмов диагностирования элементов судовых дизелей на основе системного подхода: автореф. дис. … д-ра техн. наук / С.В. Викулов; Новосиб. гос. акад. вод. трансп. -Новосибирск, 2014. -39 с.

5 Глушков, С.П. Автоматизированный измерительно-вычислительный комплекс для регистрации крутильных колебаний энергетических установок БАГС-4 / С.П. Глушков, А.М. Барановский, С.С. Глушков // Сиб. науч. вестн. -2006. -Вып. 9. -С. 109КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: судовой дизель, диагностика, прогнозирование, системный анализ, моделирование СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРЕ: Викулов Станислав Викторович, канд.техн.наук, доцент, ФБОУ ВПО «НГАВТ»

ПОЧТОВЫЙ АДРЕС: 630099, г.Новосибирск, ул.Щетинкина, 33, ФБОУ ВПО «НГАВТ»

АНАЛИЗ МЕТОДОВ И ПРИБОРОВ, ПРИМЕНЯЕМЫХ ПРИ ОПРЕДЕЛЕНИИ

ТЕМПЕРАТУРЫ ВСПЫШКИ НЕФТЕПРОДУКТОВ

ФГУП «Сибирский научно-исследовательский институт метрологии»

ФГУП Государственный научный центр «Центральный научноисследовательский институт им. акад. А.Н. Крылова»

Омский институт водного транспорта, филиал ФБОУ ВПО «Новосибирская государственная академия водного транспорта»

Г.В. Шувалов, В.Н. Половинкин, И.В. Клековкин, М.Г. Клековкина, О.А. Ясырова

THE ANALYSIS OF METHODS AND THE DEVICES APPLIED AT DETERMINATION OF TEMPERATURE OF FLASH OF OIL

PRODUCTS

Siberian research institute of metrology Krylov shipbuilding research institute Omsk institute of water transport, branch Novosibirsk state academy of water transport G.V. Shuvalov, V.N. Polovinkin, I.V. Klekovkin, M.G. Klekovkina, O.A. Yasyrova In article results of patent researches of methods and devices are given in article for determination of temperature of flash of oil products.

Keywords: oil products, flash temperature, patent Приведены результаты патентных исследований методов и приборов для определения температуры вспышки нефтепродуктов.

Технический регламент «О требованиях к автомобильному и авиационному бензину, дизельному и судовому топливу, топливу для реактивных двигателей и топочному мазуту»

предъявляет обязательные требования к качеству отечественных топлив. В частности, для судовых топлив эти требования сформулированы в виде двух показателей: содержание серы и температура вспышки.

В связи с важностью показателя температура вспышки для его практического определения существует большое количество приборов отечественного и зарубежного производства.

Анализ технических характеристик и конструктивного исполнения приборов для определения температуры вспышки показывает, что в настоящее время нет единых принципов их конструирования, что связано с отсутствием методологии расчета приборов для определения температуры вспышки.

ТЕПЛОЭНЕРГЕТИКА

В этой связи были проведены патентные исследования по выявлению методов и устройств, которые потенциально могут быть использованы в конструкции приборов для измерения температуры вспышки нефтепродуктов. Некоторые наиболее интересные технические решения приводятся в настоящей статье.

В [1] описано устройство для определения температуры вспышки горючих жидкостей.

Цель изобретения – повышение надежности определения температуры вспышки и расширение области применения.

На рисунке 1 приведена конструкция камеры и блок-схема устройства.

Рисунок 1 – Конструкция камеры и блок-схема устройства для определения температуры вспышки горючих жидкостей Устройство работает следующим образом. Осуществляется нагрев испытуемой жидкости 23. Над поверхностью жидкости образуется пар.

При достижении жидкостью температуры заданной установки устройство переходит в режим измерений. Между электродами разрядника 22 периодически появляются электрические искры, при этом на вторичной обмотке промежуточного трансформатора 8 появляется электрический сигнал определенной длительностью по времени, а на выходе делителя сигнала 14 количество импульсов подсчитывается счетчиком 16 и тут же сбрасывается и не блокирует работу генератора высоковольтных импульсов 9.

При температуре жидкости, равной температуре вспышки, горючие газы, накопившиеся над поверхностью жидкости, вспыхивают. В этом случае время разряда изменится. Следовательно, количество подсчитанных импульсов на выходе счетчика будет иным, чем без вспышки, и запорный элемент 17 сработает, одновременно блокирует генератор 9 и фиксирует показание блока индикации температуры 11.

В [2] описана установка для автоматизированного определения температуры вспышки нефтепродуктов.

Авторы ставили задачу разработать компактный прибор, позволяющий определять температуру вспышки любых нефтепродуктов (топлива, масел) без снижения требуемой точности, с одновременным сокращением времени испытания, исключения субъективности при выполнении измерений, создания идентичных условий при проведении параллельных определений.

Технический результат предлагаемого изобретения – снижение погрешности с одновременным сокращением времени определения при одновременном исследовании нефтепродуктов с разной температурой вспышки за счет исключения влияния внешних условий

ТЕПЛОЭНЕРГЕТИКА

при проведении параллельных определений. Для этого в известной установке для определения температуры вспышки, выполнено дополнительное углубление для второго подогреваемого тигля, а установка снабжена дополнительным датчиком температуры нефтепродукта и дополнительным средством воспламенения, установленным во втором тигле, фотоэлементами регистрации вспышки нефтепродуктов в каждом тигле.

На рисунке 2 представлена блок-схема установки для автоматизированного определения температуры вспышки нефтепродуктов.

Установка состоит из корпуса 1 с нагревателями 2, 3 тиглей 4, 5. В корпусе 1 выполнены углубления для тиглей 4, 5. Тигель 4 имеет крышку 6, по оси которой установлена встроенная мешалка 7. Тигель 5 имеет подставку 8 для размещения датчиков. На крышке 6 и подставке 8 установлены датчики 9, 10 температуры нефтепродуктов, средства воспламенения 11, 12, фотоэлементы 13, 14 регистрации вспышки нефтепродуктов. Кроме того, на крышке 6 установлен привод 15 мешалки. В состав установки также входят блок управления 16, клавиатура 17 микропроцессора, индикатор 18 (цифровое табло).

Рисунок 2 – Блок-схема установки дл я автоматизированного определения температуры вспышки нефтепродуктов На данной установке были проведены испытания дизельного топлива Л-0,2-62, реактивного топлива ТС-1 и масла М-8В, которые показали снижение времени и погрешности опреНаучные проблемы транспорта Сибири и Дальнего Востока №3 2014

ТЕПЛОЭНЕРГЕТИКА

деления температуры вспышки.

В [3] описано устройство для определения температуры вспышки и тангенса угла диэлектрических потерь горючих жидкостей.

Цель изобретения – расширение функциональных возможностей устройства путем автоматического измерения тангенса угла диэлектрических потерь при температуре жидкости 90 °C и использование электродной системы в качестве мешалки испытуемой жидкости в процессе измерения ее температуры вспышки, начиная с температуры жидкости 90 °C.

На рисунке 3 приведена конструкция с датчиком вспышки, электродной системой, системой смешивания горючей жидкости и блок-схемой электрической части.

Рисунок 3 – Блок-схема и конструкция устройства для определения температуры вспышки и тангенса угла диэлектрических потерь горючих жидкостей Устройство работает следующим образом. Осуществляется нагрев испытуемой жидкости 7 нагревателем 2. При достижении температуры трансформаторного масла 90 °C, при которой измеряется значение тангенса угла диэлектрических потерь трансформаторных масел, блок индикации температуры 10 с дополнительного выхода 12 фиксирует показание блока индикации тангенса угла диэлектрических потерь 29 на табло по дополнительному управляющему входу 30, одновременно блокирует источник синусоидального сигнала 17 по управляющему входу 15, запускает микродвигатель 34 по управляющему входу 46.

Флажок 47 микродвигателя 34, расположенный на его оси 48 приводит в движение другой флажок 49, установленный на изоляционной втулке 19, в связи с чем электродная система поворачивается на некоторый угол вокруг своей оси. Происходит смешение масла и его нагрев по всему объему камеры 1.

При достижении температуры жидкости на 10-15 °C ниже предполагаемой температуры вспышки устройство переходит в режим измерений. Между электродами разрядника 6 периодически появляются электрические искры, которые при температуре жидкости, равной температуре вспышки, приводят к быстрому сгоранию (взрыву) накопившихся паров. Под давлением образовавшихся в результате взрыва продуктов сгорания поршень движется вверх, перемещая магнитный стержень 39 к магнитоуправляемому электрическому контакту 40. Контакт 40 срабатывает и по управляющему входу 45 блокирует генератор 8, фиксиНаучные проблемы транспорта Сибири и Дальнего Востока №

ТЕПЛОЭНЕРГЕТИКА

рует показание блока индикации температуры. Давление стравливается через вентиляционные отверстия 36 и 32. Таким образом, весь процесс измерения тангенса угла диэлектрических потерь и температуры вспышки происходит в едином цикле нагрева испытуемой жидкости без дополнительной затраты энергии и участия человека в процессе измерения.

Как показали результаты патентного поиска в настоящее время существует ряд направлений разработок методов и приборов для определения температуры вспышки нефтепродуктов. Некоторые из рассмотренных технических решений, вероятно, могут быть использованы при разработке прибора для определения температуры вспышки для подтверждения соответствие нефтепродукта требованиям технического регламента.