Исследование надежности шахтных вентиляторов на основе теории марковских процессов
Автор: Вяткин П.В., Валиев Н.Г., Симисинов Д.И., Волков Е.Б.
Журнал: Горные науки и технологии @gornye-nauki-tekhnologii
Рубрика: Горные машины, транспорт и машиностроение
Статья в выпуске: 3 т.10, 2025 года.
Бесплатный доступ
Важнейшую роль в аэрологических системах играет безотказность шахтных вентиляторных установок, надежность которых определяется комплексом различных геологических, горнотехнологических и конструктивных факторов, преимущественно стохастического характера. Задача определения количественных показателей надежности шахтных вентиляторных установок решается с применением различных математических методов моделирования случайных процессов. В работе рассматривается возможность использования теории марковских процессов для разработки методики расчета эксплуатационной надежности шахтных вентиляторных установок на примере вентилятора шахтного центробежного главного проветривания ВШЦ-16. Показана ограниченность применимости марковских процессов к анализу теории надежности по условию стохастической независимости отказов. Использование модели однородных марковских процессов имеет свои границы, т.к. интенсивности переходов между отдельными состояниями системы далеко не всегда являются постоянными величинами. В этом случае невозможно составить систему дифференциальных уравнений с зависящими от времени коэффициентами. При наличии стохастической зависимости в потоках отказов механических систем применение теории марковских процессов возможно, но в этих случаях наилучшим инструментом для анализа надежности является численный метод статистических испытаний Монте-Карло.
Марковские процессы, техническая система, стохастические процессы, надежность, корреляционный анализ, отказ, вентиляторная установка, вентилятор шахтный главного проветривания
Короткий адрес: https://sciup.org/140312386
IDR: 140312386 | УДК: 622.45 | DOI: 10.17073/2500-0632-2025-03-401
Reliability analysis of mine ventilation fans based on Markov process theory
The reliability of mine ventilation fans plays a crucial role in aerological systems and is determined by a combination of various geological, mining-technological, and structural factors, most of which are stochastic in nature. The problem of quantifying the reliability indicators of mine fan installations is addressed using various mathematical methods for modeling random processes. This study considers the possibility of applying Markov process theory to develop a methodology for calculating the operational reliability of centrifugal main mine ventilation fans, using the VShTs-16 as an example. The limitations of applying Markov processes to reliability analysis are demonstrated, particularly due to the condition of stochastic independence of failures. The use of homogeneous Markov processes has its constraints, since the transition intensities between individual system states are not always constant. In such cases, it is impossible to construct a system of differential equations with time-dependent coefficients. When stochastic dependence is present in failure flows of mechanical systems, the application of Markov process theory remains possible, but the most effective tool for reliability analysis in such cases is the Monte Carlo numerical simulation method.