Общее диагностирование

Общее диагностирование технического состояния объекта включает:

- подачу определенных воздействий;

- измерение диагностических параметров;

- обработку полученной информации;

- постановку диагноза на основе сравнения диагностических параметров с нормативными.

Воздействие на объект диагностирования осуществляют в процессе работы машины или аппарата при заданных нагрузочных, скоростных, тепловых режимах или при помощи моделей (стенды, установки, приспособления). Воздействие обеспечивает получение достоверной информации о техническом состоянии объекта при оптимальных трудовых и материальных затратах.

Диагностические параметры замеряют с использованием систем технической диагностики. Важное место при обработке полученной информации занимает тарировка системы. Суть тарировки заключается в том, что задается вполне определенный напередзаданный параметр, и получают его отображение в виде диагностического сигнала. По полученным данным строится тарировочный график в диапазоне изменения замеряемого параметра.

Постановка диагноза состоит в сравнении полученного диагностического сигнала с заданными нормативами. Предварительно диагностический сигнал с помощью тарировочного графика переводится в замеренный параметр, который имеет определенный диапазон разброса. Если S_y превышает нормативный параметр, то на объект необходимо технически воздействовать в определенном объеме, отсутствие превышения - возможность дальнейшей эксплуатации до следующего контроля.

Прогнозирование состояния технических объектов.

Прогнозирование служит для оценки технического состояния объекта и на этой основе можно определить закономерности его изменения в определенный предстоящий период работы. Основа прогнозирования технического состояния - изучения поведения одних (прогнозируемых) систем в зависимости от изменения параметров других (прогнозирующих) систем. Цель прогнозирования заключается в том, чтобы предвидеть в вероятностном плане как будет изменяться система - функция, если известно поведение системы - аргумента в настоящее время и в определенной ситуации (диапазон изменения).

По результатам исследования разрабатывают динамическую модель технического состояния машины, устанавливают допустимые пределы изменения параметров состояния элементов, выбирают методы и средства измерения, определяют параметры технического состояния и методы прогнозирования, а также способы оценки достоверности прогноза. Далее прогнозируют изменения различных параметров состояния элементов, синтезируют прогнозы, обобщая их и делая вывод о техническом состоянии; объекта (уровень надежности машины или прибора).

Применение методов прогнозирования при разработке технического задания на изготовление элементов (деталей и узлов) машин позволяет заложить определенные показатели надежности на стадии проектирования.

Современные методы прогнозирования можно разделить на три основные группы:

- метод экспертных оценок;

- методы моделирования, включающие физические, физико-математические и информационные модели;

- статистические методы, основанные на интерполяции или экстраполяции данных, полученных в результате предварительных исследований.

Глубину ретроспективного анализа информации об объекте определяют длительностью периода: чем больше прогнозируемый период, тем больший срок требуется для анализа закономерности изменения надежности объекта в прошлом. Считается, что ретроспективный период должен превышать прогнозируемый период примерно в 2-3 раза.

Методы прогнозирования надежности выбирают с учетом:

- задач прогнозирования;

- количества и качества исходной информации;

- характер реального процесса изменения показателя надежности (прогнозируемого параметра).

Обработка и анализ исходной информации позволяют построить математическую модель объекта прогнозирования. Точность модели определяется целью и задачами прогнозирования, а также количеством и качеством информации. Характер полученной математической модели показывает, какой из существующих методов прогнозирования будет использован для решения поставленных задач.

При решении задач первого и второго классов (например, качество стирки, потребительские свойства товаров и т.п.) применяют экспертные методы: метод Дельф, мозговую атаку и др. Уровень надежности и технического состояния конкретного изделия или партии изделий прогнозируют методами экстраполяции и моделирования.

Сущность методов прогнозирования, основанных на экспертных оценках, заключаются в обобщении, статистической обработке и анализе мнений специалистов. Методы моделирования базируются на основных положениях теории подобия. Процедура прогнозирования при использовании моделирования состоит в следующем. На основании подобия показателей модификации А машины, уровень надежности которое исследован ранее, и некоторых свойств модификации Б той же машины, уровень надежности которой необходимо оценить, прогнозируют показатели надежности Б на некоторый период времени, меньший, чем модификации А.

Метод моделирования состоит из трех этапов:

- формирование модели объекта исследования;

- проведение экспериментальных исследований;

- пересчет полученных значений с модели на реальный объект.

Можно выделить три основных вида закономерностей изменения состояния технических объектов.

Закономерности первого вида характеризуют процесс изменения состояния, например, технического состояния объекта в целом по времени (t) или наработке (1). В большинстве случаев эти закономерности могут быть аппроксимированы целой региональной функцией n - ого порядка:

j = a₀+a₁l+a₂l²+a₃l³+…+a_nlⁿ,

где j - параметр технического состояния;

а_i - коэффициенты, характеризующие виды зависимостей.

При описании процесса изменения технического состояния достаточно ограничиться функциями 2-го и 3-го порядка (вероятность 0,95).

Закономерности второго вида характеризуют рассеивание или изменение параметра состояния системы в фиксированный момент времени под влиянием действия нескольких случайных факторов. Закономерности этого вида описываются двумя методами. Первый метод сводился к обобщению индивидуальных значений случайных величин в виде законов распределения, где проявляется действие совокупности случайных факторов, которые сами по себе количественно не оцениваются. Законы распределения характеризуют вероятность возникновения тех или иных индивидуальных значений случайной величины. Второй метод позволяет количественно оценить влияние нескольких факторов на состояние системы с помощью регрессивного и корреляционного анализа.

В задачу регрессивного анализа входит получение математических уравнений (линейных или нелинейных) множественной регрессии, связывающих факторы (х_j) с результирующим признаком (У). Например, линейное уравнение множественной регрессии можно записать в виде:

у = b₀ + b_]х₁ +b₂х₂ +... + b_nх_n,

где b_n - коэффициенты, характеризующие виды зависимости.

В этом случае в задачу корреляционного анализа входит количественное определение степени влияния на результат совокупности рассматриваемых факторов х₁,х₂...х_n каждого фактора х_j, а также неучтенных факторов.

Закономерности третьего вида показывают возникновение и устранение отказов и неисправностей у группы технических объектов. Иначе говоря, это поток отказов и неисправностей на фоне, которого поведение конкретного объекта имеет второстепенное значение. При изучении и моделировании закономерностей этого вида применяют математический аппарат теории восстановления, теории массового обслуживания, метод Монте-Карло и др.

В основе прогнозирования надежности методом экстраполяции лежат закономерности изменения прогнозируемых параметров во времени. Суть экстраполяции состоит в следующем. Если известно значение функции в точках х₀ <х₁ <...<х_n, лежащих внутри интервала (х_о; х_n), то процедуру установления значений функции f (х) в точках х, лежащая вне интервала (х₀;х_n), называют экстраполяцией.

Прогнозирование методом экстраполяции включает следующие этапы:

- анализ исходных данных и построение графика, иллюстрирующего изменение прогнозируемого параметра во времени;

- определение аналитического выражения (математической модели), описывающего закономерности изменения прогнозируемого параметра;

- экстраполяция полученного уравнения и прогнозирование показателей надежности на заданный период.

После построения графиков, отражающих связь между переменными, подбирают аналитическую функцию (первый этап). Подбор функции составляет важную часть прогнозирования. Выбор кривой определяется субъективными факторами и в этом случае большое значение имеет правильное логическое объяснение зависимости анализируемых параметров с учетом опыта их развития в прошлом. Здесь можно рекомендовать подбирать по возможности простые аналитические функции с минимальным числом переменных.

ЛЕКЦИЯ 5

Тема 3 Системы технической диагностики

Основные методы диагностирования

План лекции

1. Классификация методов диагностирования

2. Системы тестового и функционального (рабочего) диагностирования

3. Информационные технологии при функциональной диагностике

Дата добавления: 2014-01-15