Средства контроля качества для решения задач производственной системы сельхозмашиностроителей
УДК 631.173
Петрищев Николай Алексеевич, кандидат технических наук;
Данков Алексей Алексеевич, ведущий специалист;
Макаркин Игорь Михайлович, старший научный сотрудник и др.,
ФГБНУ ФНАЦ ВИМ
109428, Москва, 1-й Институтский проезд, д. 5
Реферат. В работе представлены разработки, а также предложения для контроля технического состояния агрегатов трансмиссии, гидропривода внедренные на предприятиях, входящих в структуру АО «Петербургский тракторный завод», АО «Гидросила». Показано, что в условиях роста производства сельскохозяйственной техники конечный потребитель предъявляет высокие требования к качеству продукции для минимизации сверхнормативных издержек при владении техникой. На примере АО «Петербургский тракторный завод» показаны задачи развития менеджмента качества, производственной системы для минимизации потерь, влияющих на эффективность деятельности. Описаны внедренные и перспективные системы контроля технического состояния на разработанном контрольно-диагностическом оборудовании, позволяющие проводить технологический и организационный анализ работы по утвержденным критериям и стандартам. Приведен пример поисковых исследований технологии нейронных сетей для дальнейшего внедрения при входном контроле качества изготовления и ремонта, позволяющей распознавать дефекты или отклонения от эталонных значений при проведении тестовых замерах на контрольно-диагностическом оборудовании.
Ключевые слова: контрольно-диагностическое оборудование, технический сервис, стратегия развития сельхозмашиностроения, дилер, энергонасыщенная техника.
Введение. Реализация программ субсидирования №1432 и импортозамещения дала импульс на обновление машинно-тракторного парка в РФ, например, рост реализации энергонасыщенных тракторов производства АО «Петербургский тракторный завод» за три года составил более чем 4,5 раза, рост рынка зерноуборочных комбайнов в России в 2016 году составил 6 340 ед., рост рынка по отношению к соответствующему периоду 2015 года составил 24,6%, а по прогнозу Минпромторга рост производства дорожно-строительной техники в 2017 составит более чем на 30% [1, 2, 3]. В условиях наблюдаемого роста производства и конкуренции производителей сельскохозяйственной техники в РФ конечный потребитель повышает требования к её технико-экономическим показателям, наличию развитой дилерской сети, имеющей развитую сервисную службу.
Для эффективного ведения сельскохозяйственного производства и реализации современных технологий возделывания культур необходимо использовать современную и высокопроизводительную технику, поэтому сельскохозяйственные предприятия особое внимание должны уделять качественному техническому обслуживанию и ремонту техники [4,5,6].
В связи с появлением нового управленческого менеджмента на предприятиях сельхозмашиностроения изменилась производственная система. Произошел постепенный отход от тэйлоровского периода управления производством, когда работа по контролю осуществлялась только специальным подразделением, а рабочие были исполнителями установленных для них технических и производственных норм [7]. В новых экономических реалиях отдельная служба контроля – это избыточный персонал, который снижает общую производительность труда, так как он ничего не производит, при этом происходит задержка передачи данных от службы контроля к производству, и современные требования управления не оставляют шансов на выживание предприятию, которое придерживается старых жестких иерархичных структур.
Цель исследований. Внедренная в АО «ПТЗ» система менеджмента качества, производственная система на основе философии систем: 5S, Toyota Production System и принципов «Бережливого производства» и др., которая позволяет эффективно распределять ресурсы, повышает прибыльность предприятия без значительных инвестиций. Она ориентированна на борьбу с потерями всех видов и во всех сферах деятельности организации, отражает совершенно иную культуру организации, принципиально иной стиль менеджмента и новый стиль мышления. Цели производственной системы АО «ПТЗ»: научиться видеть и бороться с потерями (рисунок 1), фиксировать, анализировать и устранять; построение эффективной системы по анализу и решению проблем, построение системы по сбору и анализу информации о простоях и их устранению, а в идеале: безопасность (физическая и психологическая), отсутствие дефектов, по первому требованию заказчика, одно за другим, мгновенная реакция поставщика, минимальные затраты. В конечном итоге система менеджмента качества призвана обеспечить качество выпускаемой продукции и предоставляемых услуг и «настраивать» это качество на ожидания потребителей. При этом её главная задача – не контроль, а создание системы, которая позволит не допускать появления ошибок [8].
Рисунок 1 – Потери, влияющие на эффективность производства АО «ПТЗ»
Результаты и обсуждение. При реализации планов НИР и НИОКР лаборатории разработки технологий и средств диагностики сельскохозяйственной техники ФГБНУ ФНАЦ ВИМ на 2016-2020 г.г. особое внимание уделяется соответствию производственным системам ведущих предприятий сельхозмашиностроения РФ, а это, в свою очередь, требует комплексного подхода к совершенствованию контрольно-диагностического и сервисного оборудования, являющегося важным звеном в структуре системы контроля качества, как при изготовлении техники, так и при её сервисном обслуживании в течение жизненного цикла официальными дилерами.
Так, на участке сборки и проверки коробок перемены передач (КПП) тракторов сельскохозяйственного и промышленного назначения в АО «ПТЗ» (цех №225) для оценки качества изготовления были разработаны и внедрены стенды для обкатки КИ-28340 (рисунок 2 а), контроля качества сборки ведущих валов КИ-28326. Причем в стенде КИ-28340 была внедрена электронная система измерения и записи параметров процесса обкатки на основе оборудования и программного обеспечения фирмы «ОВЕН». При этом в конструкцию стенда внесены минимальные изменения, связанные с прокладкой кабелей линии связи RS-485 и установкой преобразователя интерфейса для подключения системы сбора данных к ПК через разъем USB. В качестве обрабатывающей параметры обкатки КПП программы на ПК взята за основу и доработана SCADA-система OWEN PROCESS MANAGER, позволяющая осуществлять сбор информации с четырех стендов на один ПК (рисунок 2 б). При обкатке КПП на данном стенде контролируются основные рабочие характеристики – крутящий момент при различных скоростях вращения ведущего и раздаточных валов, температура масла, давление в системах управления и смазки, автоматически высчитывается мощность, затрачиваемая на вращение (мощность потерь), производительность насоса, работа штатного датчика. Все эти данные записываются в архив с серийным номером обкатываемого агрегата, датой и временем проведенного процесса. Частота записи параметров – раз в секунду. Так же происходит запись данных и во время испытания коробки на динамических режимах, и, например, по ним можно определить и оценить пиковые нагрузки при разгоне и торможении коробки передач при помощи данных с управляемого электропривода стенда, а также время простоя. Все записанные данные в любой момент времени можно для наглядности вывести на экран монитора в цифровом или графическом виде, произвести импорт табличных числовых значений в другое, стороннее ПО для последующего технологического и организационного анализа, позволяющего оперативно выявлять сбои ритма работы участка в целом.
а) б)
Рисунок 2 – Общий вид участка контроля качества и обкатки КПП:
а- стенды КИ-28340 (4 шт.); б – стойка с ПК для сбора данных процесса обкатки
Для более глубокого и точного анализа переходных процессов при обкатке КПП на стенде применено дополнительное оборудование, напрямую, без переделок, параллельно подключенное к датчикам, установленным в стенды. Его отличительная особенность – быстродействие и высокая разрешающая способность (рисунок 3 а). Для этого мы выбрали оборудование фирмы L-CARD - L-card E140V, как универсальный, надежный и быстродействующий прибор для сбора параметров со стандартных датчиков, устанавливаемых в КПП и стенде. Все измеряемые системой параметры записывались с частотой около 1 кГц и одновременно выводились на монитор компьютера в виде графиков, что позволило изучить переходные процессы в КПП при переключении передачи, а именно – скачки давления в магистралях механизма переключения передач, гидроаккумулятора, усилия перемещения рейки МПП на рычаге (рисунок 3 б), изменения величин крутящего момента и потребления мощности при реализации динамических режимов обкатки.
а) б)
Рисунок 3 - Оценка и визуализация переходных процессов при контроле качества сборки КПП:
а – графическая интерпретация переходных процессов при переключении передач на динамических режимах; б – оценка усилия перемещения рейки МПП при обкатке КПП
Для расширения возможностей при оценке качества ремонта агрегатов гидропривода и гидростатических трансмиссий самоходной сельскохозяйственной, дорожно-строительной, специальной техники в условиях дилеров модернизирован стенд КИ-28097М-03 (рисунок 4), который позволяет использовать вышеназванные системы контроля. Это позволяет осуществлять оценку технического состояния гидроагрегатов по стато-параметрическому способу диагностирования, что минимизирует риски при дальнейшем использовании агрегатов, не соответствующих номинальным параметрам заводов-производителей. Модернизированный образец стенда дооснащен следующими дополнительными системами и устройствами: используется частотный преобразователь, позволяющий осуществлять плавный пуск, регулирование частоты вращения приводного вала, отслеживать уровень загрузки привода для оценки механического и полного КПД испытуемого агрегата, увеличена мощность электродвигателя с 45 кВт до 55 кВт, цифровая система для контроля объемной подачи гидроагрегатов, клапанная система питания рабочей жидкости при испытании гидромоторов, система нагрева и термостабилизации рабочей жидкости.
Рисунок 4 – КИ-28097-03М для контроля агрегатов гидропривода в условиях сервисных центров дилеров: АО «ПТЗ» и АО «Гидросила-ГРУПП».
Приоритетным этапом на ближайшую перспективу является применение технологии нейронных сетей для решения задач контроля и диагностики в развитии системы менеджмента качества изготовления и ремонта агрегатов и узлов трансмиссии энергонасыщенной техники в связи с быстрым развитием аппаратных возможностей по использованию методов интеллектуального анализа, которые уже в настоящий момент способны обеспечить повышение качества распознавания технического состояния. Анализ материалов в области контроля и диагностирования показал, что такие работы ведутся, но в настоящее время из-за узкой специализации задач не находят широкого применения в производственных системах предприятий сельхозмашиностроения. Проведено поисковое применение технологии нейронных сетей для диагностирования технического состояния КПП К-744. Задача контроля технического состояния сводилась к следующему:
- определить, к какой категории (Y) (1- эталонное состояние; 2- допускаемое состояние; 3- предельное состояние) относится диагностируемая КПП по входным данным факторам-аргументам: Х1 -потребляемая мощность при включении тормозков-синхронизаторов за 5 сек, кВт; Х2 -крутящий момент при включении тормозков-синхронизаторов за 5 сек, Нм; Х3 -усилие при перемещении рычага МПП, Н; Х4 -давление в МПП, МПа; Х5 -давление в системе смазки, МПа; X6 -подача насоса л/мин; X7 -время восстановления давления в МПП, сек; X8 -уровень шума, дБА; Х 9 -крутящий момент на приводе, Нм; Х10 -потребляемая мощность, кВт; Х11 -скорость нарастания температуры рабочей жидкости, град/сек; Х12 -прирост температуры после переключения МПП, ºС;
- произвести обучение по распознаванию часто встречающихся дефектов при нахождении Y в категории 3. Предварительно входные данные формировались в Microsoft Excel, была составлена матрица исходных данных из 15 выборок параметров с известной категорией согласно экспертным оценкам специалистов завода-производителя и дилеров для последующего машинного обучения системы, нейронная сеть была реализована с применением пакета программы Matlab с инструментом Neural Net Fitting, имеющим вид (рисунок 5).
Вход – факторы-агрументы параметров состояния КПП; Выход – категория состояния
Рисунок 5 – Схема реализации Neural Net Fitting.
После сформирования нужного количества входов и выходов, проводим обучение сети по следующему алгоритму: выбор данных в матричном виде в Matlab (Matrix laboratory); проверка тестовых данных; распределение данных между проверкой, обучением и тестированием. Далее существует несколько вариантов, в каком виде представлять полученную сеть. Использовалась среда симуляции Simulink Matlab. Поскольку для более корректной работы сети по всей области определения параметров нужно больше данных, то для начальной работы и по мере заполнения нейросети данными требуется помощь по экспертному определению дефектов в КПП и последующая проверка на превышение допустимого значения каждого параметра с реализации возможностей Matlab. Итоговая программа представлена в виде скрипта, которые запускает нейросеть в Simulink для проверки технического состояния (рисунок 6).
Рисунок 6 – Скрипт модели проверки по входным параметрам состояния КПП
Такая проверка состояния КПП в два этапа обеспечивает относительно точную оценку состояния КПП и без наличия базы состояний, а по мере обучения нейросети достоверность будет только повышаться. Дальнейшая работа заключается в разработке системы автоматического пополнения базы данных дефектов для пересчета модели. Нейросети, обладая простой структурой, являются мощным инструментом по интерпретации данных, и их работу определяют только данные, качество и количество. Таким образом, с помощью этой технологии планируется распознавать сложные состояние КПП, не проектируя математическую модель, а также аккумулировать всю информацию об измерениях.
Заключение. При совершенствовании способов, методов контроля качества ремонта и контрольно-диагностического оборудования сельскохозяйственной техники должен быть сформирован комплексный подход при реализации этапов Стратегии развития сельскохозяйственного машиностроения России на период до 2030 года, направленных на ускоренное обновление парка сельскохозяйственной техники, финансовую стабильность предприятий отрасли.
Литература
1 Задачи и возможности для сохранения устойчивости роста в АПК [Электронный ресурс] URL http://atf.rosspetsmash.ru/ upload/iblock/005/serebryakov-s.a..pdf (Дата обращения 01.10.2017).
2 Российский рынок сельхозтехники в 2016 году [Электронный ресурс] URL https://agroinfo.com/2303201704-rossijskij-rynok-selxoztexniki-v-2016-godu/(Дата обращения 11.11.2017).
3 Обзор рынка строительно-дорожной техники в России: восстановление после падения [Электронный ресурс] URL http://www.rosagromash.ru/rosspetsmash-v-smi/1859-proizvodstvo-stroitelno-dorozhnoj-tekhniki-v-rossii-vyroslo-na-34. (Дата обращения 11.11.2017).
4 Сенин П.В. Анализ состояния машинно-тракторного парка и перспективы развития ремонтно-обслуживающей базы АПК Республики Мордовия/П.В.Сенин, П.А. Ионов- Саранск: Энергоэффективные и ресурсосберегающие технологии и системы. Сборник научных трудов международной научно-практической конференции, посвященной памяти доктора технических наук, профессора Ф.Х. Бурумкулова.-2016.-С.21-26.
5 Дорохов, А.С. Эффективность оценки качества сельскохозяйственной техники и запасных частей// Вестник Федерального государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования Московский государственный агроинженерный университет им. В.П. Горячкина. -2015.№ 1 (65). С. 31-35.
6 Дорохов, А.С., Корнеев, В.М., Катаев, Ю.В и др. Технический сервис как основная составляющая инженерно-технического обеспечения агропромышленного комплекса //Управление рисками в АПК. -2016. № 4. С. 46-57.
7 Контроль качества продукции: Конспект лекций. Тбилиси: Технический университет – «Центр информатизации», 2005 г. -234 с.
8 Политика в области качества [Электронный ресурс] URL http://kirovets-ptz.com/company/politika-v-oblasti-kachestva/(Дата обращения 11.11.2017).
Quality control facilities for the solution of problems of the production system agricultural mechanicians
Petrishchev Nikolay Alekseyevich, Candidate of Technical Sciences, leading researcher, head of the laboratory 16.1; Dankov Alexey Alekseyevich, senior research associate of laboratory 16.1; Makarkin Igor Mikhaylovich, senior research associate of laboratory 16.1 and others, Federal state budget scientific institution "The federal scientific agroengineering center VIM"
Abstract. In work developments and also offers for control of technical condition of units of transmission, a hydraulic actuator of the Veda-rennye are presented on the enterprises entering into structure of JSC Petersburg Tractor Plant, JSC Gidrosila. It is shown that in the conditions of increase in production of agricultural machinery the end user imposes high requirements to quality of products for minimization of above-standard expenses at knowledge of the equipment. On the example of JSC Petersburg Tractor Plant problems of development of quality management, a production system for minimization of the losses influencing efficiency of activity are shown. The implemented and perspective control systems of technical condition on the developed control and diagnostic equipment the works on the approved criteria and standards allowing to carry out the technology and organizational analysis are described. The example of basic researches of technology of neural networks for further implementation at incoming inspection of quality of production and repair allowing to distinguish defects or deviations from reference values when carrying out test measurements on the control and diagnostic equipment is given.
Keywords: control and diagnostic equipment, technical service, strategy of development of agricultural mechanical engineering, dealer, power saturated equipment.