Лекции.Орг


Поиск:




Категории:

Астрономия
Биология
География
Другие языки
Интернет
Информатика
История
Культура
Литература
Логика
Математика
Медицина
Механика
Охрана труда
Педагогика
Политика
Право
Психология
Религия
Риторика
Социология
Спорт
Строительство
Технология
Транспорт
Физика
Философия
Финансы
Химия
Экология
Экономика
Электроника

 

 

 

 


Моделирование работы подвижного состава с использованием марковских случайных процессов




Представим автомобиль как некоторую систему с дискретны­ми состояниями которая переходит из состояния в состояние под влиянием случайных событий (отказов).

На стадии прогнозирования (планирования) работы автомоби­ля целесообразно рассматривать следующие состояния, в которых подвижной состав может находиться в процессе эксплуатации и котооые характеризуются целодневными простоями:

— исправен, работает;

— находится на капитальном ремонте (КР);

— проходит ;

— находится в текущем ремонте (ТР);

— исправен, не работает по организационным причинам (без
водителя, шин, запасных частей);

— не работает, снятие агрегата для отправки на капитальный
ремонт;

— не работает, списание агрегата, замена на новый;

— исправен, не работает (выходные и праздничные дни);

— списывается.

Надо отметить, что в настоящее время вышеперечисленные со­стояния автомобиля планируются при разработке годовой програм­мы работы автотранспортного предприятия (АТП), при этом состо­яния объединяются в одно состояние «находится в ТР».

Для анализа процесса эксплуатации автомобиля как случайно­го процесса с дискретными состояниями удобно воспользоваться геометрической схемой, так называемым графом состояний (рис. 2.12). Граф состояний изображает возможные состояния авто­мобиля и его возможные переходы из состояния в состояние.

На рис. 2.12 через и обозначены плотности вероятнос­тей перехода автомобиля из состояния в состояние Напри-



 


Рис. 2.12. Граф состояний автомобиля

мер, — плотность вероятности перехода автомобиля из состо­яния «исправен, работает» в состояние «находится в текущем ре­монте».

Можно считать, что события, переводящие автомобиль из со­стояния в состояние, представляют собой потоки событий (напри­мер, потоки отказов). Если все потоки событий, переводящие сис­тему (автомобиль) из состояния в состояние, пуассоновские (ста­ционарные или нестационарные), то процесс, протекающий в сис­теме, будет марковским, а плотности вероятности перехода в непрерывной цепи Маркова представляют собой интенсивности потока событий, переводящего систему из состояния в состоя­ние . Например, — интенсивность потока отказов автомоби­ля, который переводит автомобиль из состояния «исправен, рабо­тает» в состояние «находится в ТР».

Рассматриваемые состояния автомобиля характеризуются средним числом дней пребывания автомобиля в каждом состоянии . Показатели находят отражение в статистической отчетно­сти автотранспортного предприятия. Отношение



(2.28)


где — число календарных дней в году.

можно трактовать как вероятность нахождения автомобиля в -м состоянии.


Вероятности состояний автомобиля как

функции пробега в случае марковского процесса с дискретными состояниями и непрерывным временем удовлетворяют определен­ного вида дифференциальным уравнениям (уравнениям Колмого­рова), записываемым в виде





 


Число уравнений в системе (2.29) зависит от числа состояний автомобиля. Вероятность нахождения автомобиля в состоянии «ис-правен-работает» представляет собой коэффициент выпуска

а сумма вероятностей - коэф-

фициент технической готовности автомобиля.

Поскольку большинство интенсивностей перехода зависят от пробега, то решение системы (2.29) производится с помощью ме­тодов численного интегрирования, например метода Рунге-Кутта.

Необходимо учесть, что для расчета производственной програм­мы АТП требуется зачастую определять показатели работы группы автомобилей определенной модели у-го возраста (коэффициент вы­пуска и годовой пробег автомобиля у-й возрастной группы).

Для описания процесса функционирования группы автомоби­лей может быть использован метод динамики средних. Этот метод вытекает из теории марковских случайных процессов. Удобство его заключается в том, что, зная возможные состояния одного (услов­ного) автомобиля, можно моделировать процесс функционирова­ния группы из любого числа автомобилей.

Схема, изображающая процесс работы условного автомобиля определенной модели, аналогична схеме рис. 2.12, лишь с той раз­ницей, что через и обозначены средние интенсивности потоков событий, переводящих автомобиль из состояния S; в состояние Sp и наоборот. При этом каждое состояние характеризуется средней численностью автомобилей Nj(t), находящихся в нем в момент вре­мени t. Очевидно, что для любого / сумма численностей всех состо­яний равна общей численности автомобилей исследуемой группы:

Величина для любого / представляет собой случайную ве-

личину, а при меняющемся / — случайную функцию времени.

Зная граф состояний (рис. 2.12) и соответствующие интенсив­ности перехода Х/7 и jli/7, определим средние численности автомоби­лей как функции пробега

Согласно графу состояний (рис. 2.12) система дифференциаль­ных уравнений для средних численностей состояний запишется следующим образом:



 


 



 


(2.30)


Отношение равно коэффициенту выпуска автомоби-

лей определенной модели на пробеге L с начала их эксплуатации, а отношение — коэффициенту техниче-

ской готовности автомобилей.

Докажем, что формулы для определения коэффициентов техни­ческой готовности (ктг), выпуска подвижного состава (осв) являются частным случаем, соответствующим стационарному решению систе­мы уравнений (2.30), описывающей функционирование автопарка.

Для расчета средней численности автомобилей, находящихся в исправном состоянии, можно предварительно объединить состояния в одно состояние: «исправен» — Тогда граф состояний условного автомобиля примет вид, представленный на рис. 2.13.



 


Рис. 2.13. Граф состояний условного автомобиля

Система дифференциальных уравнений для средних численно-стей подвижного состава запишется следующим образом:



(2.31)

 


Положим левые части уравнений равными нулю, получим сис­тему алгебраических уравнений для средних численностей состоя­ний автопарка, работающего в стационарном режиме:



 


Решим систему алгебраических уравнений с учетом так называ­емого нормировочного условия:

где , - среднесписочная численность автопарка, шт.

Для примера из системы (2.32) определим неизвестные средние численности состояний, используя N{. Так, из второго и третьего уравнений имеем



 


Согласно нормировочному условию





 


Подставляя в первое уравнение (2.32), получим:





 


Разделим полученное уравнение на jn^:



 


Последнее уравнение можно записать следующим образом:



 


Тогда коэффициент технической готовности равен:



(2.37)



Интенсивности перехода автомобиля в состояния «тех­ническое обслуживание», «текущий ремонт», «капиталь­ный ремонт» соответственно, отк/тыс. км; интенсивности восстановления, равные обратным сред­ним величинам продолжительности соответствующих ремонтных воздействий технического обслуживания (ТО-2), текущего ремонта (ТР), капитального ремонта (КР), отк/день.






Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2015-09-20; Мы поможем в написании ваших работ!; просмотров: 729 | Нарушение авторских прав


Поиск на сайте:

Лучшие изречения:

Неосмысленная жизнь не стоит того, чтобы жить. © Сократ
==> читать все изречения...

2311 - | 2016 -


© 2015-2024 lektsii.org - Контакты - Последнее добавление

Ген: 0.012 с.