Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Прогнозирование параметра состояния конкретного элемента по его реализации




 

При прогнозировании по реализации изменение параметра состояния элемента (изделия, машины) определяется экстраполяционной функцией и среднеквадратическим отклонением этой функции от фактического изменения параметра состояния. Для каждого элемента изменению параметра состояния соответствует определенное допустимое (в частности, предельное) значение параметра. Преимущество метода прогноза по реализации заключается в значительном уменьшении вариации изменения параметра элемента, так как математичесмкое ожидание случайной величины заменяется ее реализацией. Однако получение сведений о наработке каждого элемента и допустимых значений параметра состояния связано с большими трудностями.

В качестве целевой функции при прогнозировании принимается степенная функция (этапом приработки – пренебрегаем)

 

u(t) = vc ta + z, (24)

 

В данной ситуации vc – это фиксированное число, определяемое (как и показатель степени) по эксплуатационным данным, а z – случайная величина, характеризующая отклонение реальных данных от усредненной кривой. На нее оказывают влияние как случайные эксплуатационные режимы, так и погрешность определения значения vc для элемента. Считается, что распределение случайной величины z подчиняется нормальному распределению (в сечении t = TP (см. формулу (18)), соответствующем предельному значению параметра состояния, uP), причем дисперсия этого распределения sZ находится из имеющихся данных о наработке (от 0 до t). Таким образом, можно определить плотность распределения z в виде:

 

f(u – uP) = . (25)

 

Плотность распределения (25), и соответствующая функция распределения Лапласа позволяют оценивать вероятность отказа элемента для различных времен наработки и соответствующих значений параметра состояния, и тем самым, решать различные задачи.

 

 

 

При прогнозировании по реализации принимают, что в текущий момент t была проведена диагностика машины, и определено изменение параметра u(t). Метод прогнозирования позволяет решить следующие задачи:

 

1. Если задана межремонтная (межконтрольная) наработка tM, то необходимо определить, не превышает ли экстраполируемое значение u(t+tM) допустимого значения параметра uD (в частности, предельного), если машина должна еще работать межремонтный период tM

 

2. Если межремонтная наработка tM не задана, то требуется найти остаточный ресурс машины (элемента), который соответствует достижению предельного значения параметра состояния машины (элемента).

Для решения обеих задач надо определить остаточный ресурс tAD

по времени, и сравнить ее с межремонтным периодом. Таким образом, из соотношения

 

u(t + tAD) = vC (t + tAD)a =u(t) (1 + tAD / t)a = uP. (26)

 

определяем остаточный ресурс по формуле

 

tAD = t [ (uP / u(t))a - 1 ]. (27)

 

Сравнивая величину tAD с tM, получим ответ на поставленные задачи.

 

3. Плотность функции распределения (25) определяет рассеивание отклонения для данного конкретного элемента. С ее помощью можно оценить вероятность отказа элемента, который наступает при превышении значения u параметра состояния предельного значения uP, то-есть величину Q(tM) = Q[u(t + tM) > uP ], то-есть вероятность того, что значение u(t + tM) окажется больше, чем uP. Для этого следует по (25) вычислить соответствующую вероятность:

 

Q(tM) = Q[u(t + tM) > uP ] = F [(u(t + tM) - uP) / sZ ]. (28)

 

Здесь F [(u(t + tM) - uP) / sZ ] – интегральная функция нормированного нормального распределения Лапласа (из таблицы 3 – см. ниже).

При этом вероятность отказа Q(tM) определяется величиной безразмерного аргумента

 

Z = (u(t + tM) - uP) / sZ.

 

В таблице 3 приведены значения нормированной функции Лапласа (вероятности отказа) в зависимости от безразмерного аргумента.

 

Таблица 3.

Z -2 -1 -0.5   0.5    
Q(tM)=F(Z) 0.03 0.16 0.307 0.5 0.693 0.84 0.97

 




Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2015-03-31; Просмотров: 505; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.014 сек.