Методы прогнозирования

Одним из основных признаков, по которым можно различать существующие методы прогноза, являются цель прогноза и определяемая при этом характеристика апостериорного случайного процесса. Таких характеристик может быть две - условная вероятность безотказной работы системы (прогнозированная надежность) или состояние системы (прогнозированное техническое состояние).

Методы прогнозирования надежности технических устройств начали развиваться сравнительно недавно. В результате прогноза получают важную характеристику - вероятность безотказной работы системы. Однако для решения этой задачи необходим большой объем априорной информации об исследуемом случайном процессе, то есть необходимо так называемое исчерпывающее описание случайного процесса. Кроме того, недостатком метода прогнозирования надежности является сравнительно большая сложность его реализации, обусловливающая большие вычислительные затраты.

Методы прогнозирования технического состояния получили более широкое применение. С одной стороны, это связано с тем, что получить оценку будущего состояния системы, как правило, проще, чем определить вероятность ее безотказной работы. С другой стороны, теория прогнозирования технического состояния тесно связана с общей теорией экстраполяции случайных процессов, имеющей, начиная с работ А.Н. Колмогорова и Н. Винера, довольно большую историю развития. К тому же, потребности практики вызвали появление большого числа методов прогноза, которые, не имея убедительного теоретического обоснования, отличаются сравнительной простотой. В связи с этим все методы прогнозирования технического состояния можно разделить на две большие группы: методы, основанные на общей теории экстраполяции случайных процессов, и методы, использующие аппарат численного анализа.

Первая группа методов дает, как правило, прогноз будущего состояния объекта (системы) на основе критерия минимума среднеквадратической ошибки предсказания. Прогноз обеспечивается на тем большее время, чем больший объем информации об исследуемом процессе имеется в распоряжении.

Сравнительно широкое применение методов численного анализа в целях прогноза вызвано их относительной простотой и малым объемом потребной априорной информации. Основная идея этих методов состоит в том, что наблюдаемая реализация случайного процесса, рассматриваемая как функция времени, аппроксимируется некоторым аналитическим выражением. Это выражение и используется для расчета прогнозного значения данной реализации. Для снижения ошибок может использоваться метод наименьших квадратов, в соответствии с которым аппроксимирующая кривая проводится таким образом, чтобы сумма квадратов ее отклонений от наблюдаемой реализации была минимальной.

К рассматриваемым методам относится также так называемый метод индекса дрейфа, в соответствии с которым на основании двух последовательных измерений определяется скорость изменения параметра (индекс дрейфа). Отрезок реализации между моментами двух измерений заменяется прямой линией с углом наклона, соответствующим индексу дрейфа, что позволяет судить о том, в какой момент времени реализация достигнет допустимой границы, если индекс дрейфа будет постоянным на всем интервале прогноза. Метод прост, но имеет низкую точность.

В практике эксплуатации сложных автоматизированных (то есть человеко-машинных или эргатических) систем (транспортные системы, энергетические станции, производственные конвейеры и т. п.) нашли применение два метода прогнозирования их технического состояния.

Первый метод основан на анализе изменения статистических показателей безотказности, второй - на анализе изменения определяющих параметров системы.

Первый метод позволяет прогнозировать состояние всего парка однотипных систем, что дает возможность определить время начала массовых отказов, связанных с износом или разрегулированием, a также оценить изменение показателей безотказности после проведения профилактических мероприятий. Для этой цели лучше использовать λ-характеристику, так как вид функции λ(t) позволяет судить о характере неисправностей и способе их предупреждения. Так, при λ = const отказы носят внезапный характер, а возрастание λ(t) свидетельствует о возникновении массовых отказов всего парка систем.

Вместе с тем более важным может оказаться знание технического состояния каждого объекта перед его использованием (полетом, запуском и т. п.) с целью возможной его замены в случае неполной уверенности в сохранении его работоспособного состояния на прогнозируемом промежутке времени. Тогда необходимо прогнозирование, основанное на анализе изменения определяющего параметра.

Дата добавления: 2014-01-07