УДК 629.4.014.62:5 19.22

, ,

(РГУПС)


ОЦЕНКА ТРУДОЕМКОСТИ ТЕХНИЧЕСКОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ ПАССАЖИРСКИХ ВАГОНОВ МЕТОДОМ СТАТИСТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

Постановка задачи.

На железнодорожном транспорте эксплуатируется комплексная автоматизированная система управления железнодорожным транспортом (АСУЖТ), которая включает в себя задачи, связанные с планированием текущего содержания и ремонта подвижного состава и технических устройств на основе учета их наличия, контроля, анализа и оценки технического состояния и надежности, а также с планированием развития ремонтной базы.

Весьма важной является задача управления текущим ремонтом пассажирских вагонов, находящихся в обращении. Анализ технического состояния пассажирских вагонов базируется на статистических данных о возникновении неисправностей за период очередного оборота. Устранение неисправностей осуществляется либо в пути следования, либо при поступлении вагонов на текущий осмотр и экипировку в депо приписки.

Показателем работы системы обслуживания вагонов является вероятность своевременного устранения отказов и выдача поезда на посадку. Несвоевременная выдача поезда на посадку и отправление в рейс приводит к нарушению графика движения поездов, уменьшению пропускной способности дорог и связана с материальными и моральными потерями.

Систему текущего обслуживания вагонов в депо можно рассматривать как замкнутую систему массового обслуживания с неординарным потоком заявок.

Задача заключается в определении закона распределения времени, восстановления работоспособности парка вагонов. Аналитическое решение задачи не представляется возможным.

НЕ нашли? Не то? Что вы ищете?

В качестве исходных данных примем трудоемкость обслуживания. Под трудоемкостью будем понимать суммарное время, затрачиваемое на устранение отказов, возникших в течение одного рейса в вагонах i-го типа в j-м поезде.

Предполагается, что неисправности в вагонах имеют пуассоновский закон распределения, а время их восстановления распределено по закону Вейбулла. Исходными данными для расчета являются количество вагонов j-го поезда по i типам – nij; времена рейса j-го поезда – tj (час); параметр потока отказов закона Пуассона по i-му типу вагонов – (1/час); среднее время восстановления по i-му типу вагонов – .

Решение задачи.

Для получения закона распределения времени обслуживания парка поездов воспользуемся методом статистического моделирования. По закону Пуассона определяем количество отказов ki в i-м типе вагона за рейс. Для этого используем датчик случайных чисел равномерно распределенных в диапазоне [0, 1]. Изменяя ki = 0,1,2,3…(на практике достаточно не более десяти), сравниваем случайные числа с вероятностями

,  (1)

где , m – количество поездов.

Если неравенство (1) выполняется, то фиксируем ki + 1 отказов в i-м типе вагона за рейс.

Так как время восстановления распределено по закону Вейбулла с параметрами a и b, то для каждого отказа определим время восстановления t с помощью случайного числа по известному правилу:

.  (2)

Время обслуживания tобсл. i по i-му типу вагона равно трудоемкости Qi:

,  (3)

.  (4)

Осуществив моделирование n реализаций, вычислим оценки моментов распределения по известным формулам (2, 4).

Алгоритм статистического моделирования:

Вводятся параметры законов Вейбулла и Пуассона ai, bi, ci (i = 0, 5), границы интервалов Hj (j = 0, 20). Определяется наличие или отсутствие отказов в вагонах i-го типа. Вероятность нуля отказов в вагонах i-го типа сравнивается со случайным числом . Если , то отказа нет и осуществляется переход к следующему типу вагонов. Если , то отказы есть и осуществляется переход к программе по определению количества отказов в вагоне i-го типа. Определяются числа отказов в вагонах i-го типа по закону Пуассона. Рассчитываются суммарные затраты времени на обслуживание по всем вагонам по формуле закона Вейбулла. Выводятся числа отказов k и времена обслуживания t. Рассчитываются числовые характеристики: математическое ожидание, дисперсия, коэффициент асимметрии, эксцесс, а также гистограмма закона распределения.

Результаты расчета.

Расчет производился на примере вагонного депо станции Новороссийск.

Средняя трудоемкость обслуживания пассажирских вагонов равна , среднеквадратическое отклонение , коэффициент асимметрии , эксцесс .

С доверительной вероятностью p = 0,95 можно утверждать, что трудоемкость час, а с вероятностью p = 0,97 – ч.

Исходя из таких данных трудоемкости на всю группу поездов, можно наметить количество бригад и людей в бригаде с учетом их квалификации для своевременного обслуживания и ремонта пассажирских вагонов.

Выводы.

Используя разработанные алгоритмы и программы, можно получить функции распределения трудоемкости по каждому составу от начала смены. Это даст возможность конкретизировать отказы и время на их устранение, что позволит научно обосновать потребность в рабочей силе, материалах и запчастях. Значительный технико-экономический эффект даст рациональное размещение и совершенствование технической базы для ремонта и обслуживания вагонов.

Литература

Вероятностное моделирование на электронных вычислительных машинах. - М.: «Советское радио», 1971. , и др. Методы моделирования сложных систем на ЭВМ // Тр. Радиотехнического ин-та АН СССР, 1973. № 12. Halperin Th. Best possible inequalities for the probability of a logical function of events // «The American Mathematical Monthly». 1965, 72. № 4. Об одном способе исследования надежности сложных систем логического управления методом статистического моделирования / , , // Известия АН СССР, «Техническая кибернетика». 1967. № 4. , , Некоторые вопросы методики моделирования информационных систем // Доклады объединенной межвуз. конф. по физическому моделированию (VI) и кибернетике энергетических систем (II). Секция общетеоретических основ. Баку: АзИНЕФТЕХИМ: 1972.