Токарев А.Н. Основы теории надёжности и диагностика. Учебник

Подождите немного. Документ загружается.

180

В технической диагностике признание исправного объекта

неисправным относится к ошибкам первого рода, а признание

неисправного объекта исправным - к ошибкам второго рода.

Применительно к автомобильному транспорту ошибки

первого рода приводят к неоправданным разборочно-сборочным

работам и простою автомобиля. Ущерб от ошибок второго рода

сводится к простоям автомобиля на линии или, что особенно

опасно, к возможным дорожно-транспортным происшествиям.

Кроме того, ошибки второго рода, допущенные в оценки

технического состояния двигателя и ходовой части, могут

привести к ощутимым потерям из-за увеличения расхода горюче-

смазочных материалов и износу шин. Ошибки второго рода,

допущенные по системе питания и зажигания, приводят к

увеличению расхода топлива, снижению

мощности двигателя и

увеличению токсичности и дымности отработавших газов.

В общем виде схема постановки диагноза в этом случае

должна быть дополнена оценкой качества постановки диагноза

(см. рис. 7.22)

Рисунок 7.22 - Схема постановки диагноза при стохастической

зависимости между S и U

Постановка

иагноза

Получение Si

Сравнение Si с

нормативами

Диагноз

Оценка качества

диагноза

181

При оценке качества постановки диагноза, как правило,

пользуются двумя величинами:

- погрешностью диагностирования;

- достоверностью диагностирования.

Погрешность диагностирования складывается:

а) из погрешности измерения диагностического параметра;

б) погрешности задания тестовых или функциональных

воздействий на объект диагностики;

в) погрешности метода диагностирования.

Суммарная погрешность диагностирования выражается:

222

МДТРиз

σσσσ

++=

∑

где σ

из

- среднеквадратичная погрешность измерения

диагностического параметра;

ТР

- среднеквадратичная погрешность тестовых режимов;

МД

- среднеквадратичная погрешность метода

диагностирования.

Достоверность (надежность) диагноза - это вероятность

того, что результат диагноза отличается от истинного

технического состояния объекта на величину не большую, чем

погрешность постановки диагноза (Дx). В общем виде интервал от

(

x -Дx) до ( x +Дx) называется доверительным интервалом.

Чем больше величина доверительного интервала (чем

больше Дx), тем с большей вероятностью искомая величина

попадает в этот интервал.

7.6.3 Постановка диагноза при многофакторной

зависимости между S и U.

Напомним, что многофакторная зависимость представляет

собой, как правило, зависимость между одним выходным

● ●●

-Дx

+Дx

182

(диагностическим) параметром и несколькими структурными

параметрами.

Рисунок 7.23 - Схема многофакторной связи между S и U.

Пример такой связи: определение технического состояния

машины по величине шума. В этом случае величина шума, как

диагностического параметра, зависит от многих структурных

параметров (практически от всех перемещающихся в машине

деталей). Измеряя величину шума можно оценить техническое

состояние многих элементов машины.

При наличии такой зависимости постановка диагноза

сводится также к сравнению текущего значения выделенного

диагностического параметра, характеризующего техническое

состояние конкретного элемента, с его предельно-допустимым

значением. Для того, чтобы из общего значения выходного

параметра (например, шума) выделить нужный параметр

(например, параметр, характеризующий техническое состояние

конкретного элемента) необходимо

произвести соответствующую

обработку общего выходного параметра. Эта обработка

заключается в выделении полезного сигнала из общего выходного

параметра и устранения помех.

В общем виде алгоритм постановки диагноза при

многофакторной зависимости представлен на рис. 7.24.

Пример: при диагностировании машин по шуму для

выявления полезного сигнала (сигнала, характеризующего

техническое состояние нужного нам элемента машины)

весь

спектр шума раскладывают по амплитуде, по частоте, по времени

и таким образом находят нужный сигнал. Все второстепенные

сигналы при этом отфильтровываются и диагностирование

осуществляется только по этому сигналу.

И3И2И1

183

Рисунок 7.24 - Схема постановки диагноза при многофакторной

зависимости между S и U

ПОСТАНОВКА

ИАГНОЗА

ПОЛУЧЕНИЕ

ИНФОРМАЦИИ

ОБРАБОТКА

ИНФОРМАЦИИ

УСТРАНЕНИЕ

ПОМЕХ

СРАВНЕНИЕ

ДИАГНОЗ

ОЦЕНКА

КАЧЕСТВА ДИАГНОЗА

ДАТЧИК

УСТРОЙСТВО

ОБРАБОТКИ

ФИЛЬТРЫ

184

Глава 8 ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ТЕХНИЧЕСКОГО

СОСТОЯНИЯ МАШИН

В настоящее время теория прогнозирования получила

широкое распространение. Её успешно используют для

предсказания погоды, землетрясений, развития общества и т.д.

Интенсивное применение эта теория находит в медицине, в

биологии, в сельском хозяйстве, а также в технической сфере, где

она применяется для предсказания развития научно-технического

прогресса, предсказания тенденций развития техники, при

создании новых конструкций машин, в том числе и автомобилей.

Так, например, все ведущие автомобильные фирмы мира

используют теорию прогнозирования для предсказания модели

автомобиля, которую им необходимо производить в будущем,

чтобы завоевать рынок сбыта.

В последние годы в теории прогнозирования начинает

быстро развиваться её подраздел,

а именно теория технического

прогнозирования, направленная на прогнозирование технического

состояния машины в будущем. Так, например, при эксплуатации

машин одним из наиболее важных вопросов является определение

остаточного ресурса машины. Остаточный ресурс – это ресурс от

текущего момента до наступления отказа. Следовательно,

эксплуатационникам важно знать (предвидеть) когда наступит

отказ машины. Решением этих вопросов как

раз и занимается

теория технического прогнозирования [13,14,16].

Немного истории по прогнозированию

Из истории технического прогнозирования можно привести

достаточно много удачных и неудачных прогнозов.

Удачные прогнозы:

- в 1903г. Константин Циолковский и Герман Оберт описали

важнейшие черты межпланетных путешествий на ракетных

космических кораблях;

- в 1945г. Артур Кларк высказал идею создания спутников

связи.

Неудачные прогнозы:

185

- американский астроном Саймон Ньюком утверждал, что

нельзя построить аппарат, пригодный для длительного полета

человека в воздухе;

- очень много было "ниспровергателей" атомной энергии;

- в 1940г. академия наук США создала специальную

комиссию для оценки перспективы газовой турбины. Их вывод

был таков, что газовая турбина будет иметь удельный вес порядка

6-7 кг/л

.с. против 0,5 кг/л.с. для двигателей внутреннего сгорания.

Если бы члены этой комиссии исходили из оптимистических, а не

пессимистических оценок, то они получили бы истинную цифру

0,2 кг/л.с. (что и подтвердилось). Год спустя после этого

"прогноза" появилась первая газовая турбина;

Неудачный прогноз из области автомобильного

транспорта: фирма

ФИАТ (Италия), продавая нашей стране свою

модель автомобиля ФИАТ-124 (прототип автомобиля ВАЗ), ис-

ходила из следующих, спрогнозированных фирмой, выводов:

• продаваемая России модель автомобиля уже устаревшая,

т.к. будущее за автомобилями большего класса (типа нашей

"Волги");

• Россия не сможет быстро построить такой гигантский

завод и быстро выйти на международный автомобильный

рынок

со своей продукцией, а, следовательно, не сможет быть

конкурентом ФИАТа на ближайшие годы.

Прогнозы фирмы оказались не верными. Первый прогноз

опровергло время, а второй - мы, построив завод ВАЗ всего за три

года после подписания контракта, и тем самым смогли быстро

выйти со своей продукцией на мировой рынок, потеснив на нём

фирму ФИАТ.

8.1 Общее положение по прогнозированию

В общем виде под теорией прогнозирования понимается

совокупность правил и приёмов для определения характеристик и

параметров любого процесса с опережением по времени его

развития. Основой теории прогнозирования служит прогностика –

научная дисциплина, изучающая поведение одних систем

(прогнозируемых) в зависимости от изменения параметров других

систем (прогнозирующих), чтобы предвидеть, что будет

186

происходить с системой-функцией, если известно поведение

системы-аргумента в настоящее время или в данной ситуации.

Техническая прогностика - это научная дисциплина,

занимающаяся предсказанием поведения (состояния) технических

объектов в будущем.

Технический прогноз – это предположение в виде

совокупности высказываний о будущем состоянии машины (об

изменении параметров состояния, вероятности или числе отказов,

долговечности

элементов, остаточном ресурсе и т.д.).

Прогнозирование даёт возможность указать с

определённой погрешностью состояние машины или её элемента в

будущем, в частности установить момент отказа элемента машины

или машины в целом.

Как известно, существует два понятия отказа: внезапный и

постепенный. Под внезапным отказом понимается нарушение

работоспособности элемента в результате скачкообразного

изменения

его параметра состояния до предельного значения

(например, выход из строя прокладки головки блока двигателя,

сгорание предохранительной пробки, поломка сегмента режущего

аппарата). Внезапные отказы элементов машины обычно не

поддаются прогнозированию с помощью существующих в

настоящее время методов и средств диагностики.

Под постепенным отказом понимается нарушение ра-

ботоспособности элемента, вызванное достижением параметром

(например: износом) предельной величины в результате

непрерывного изменения в процессе работы. К постепенным

отказам относятся все отказы, связанные с износом и старением

деталей. Постепенные отказы могут быть спрогнозированы.

При прогнозировании технического состояния машины

используются в основном два вида прогнозирования:

- прогнозирование по показателям надежности;

- прогнозирование по изменению диагностического пара-

метра

8.2 Прогнозирование по показателям надежности

Прогнозирование по показателям надежности

(надёжностное прогнозирование) используется, в основном, на

187

первом этапе решения задач технической эксплуатации машин, т.е.

тогда, когда не требуется высокая точность прогнозирования.

Исходными величинами при надёжностном прогнозирова-

нии являются показатели надежности исследуемых величин, такие

как: закон распределения отказов, вероятность отказов, плотность

распределения вероятности отказа, ресурс, срок службы и другие.

На практике, надёжностное прогнозирование наиболее

часто используется при

решении вопросов связанных с общей

оценкой технического состояния машины в данный момент и на

перспективу, с определением, в первом приближении, её

остаточного ресурса.

В общем виде методику прогнозирования остаточного ре-

сурса по показателям надежности можно представить на кон-

кретном примере. Предположим, что в прошлом, в результате

наблюдения за партией машин,

была собрана и обработана

информация об отказах машин. Предположим, что информация об

отказах машины имеет вид, представленный на рисунке 8.1.

Из рисунка видно, что общая картина плотности

распределения наработки на отказ складывается из двух

плотностей: 1 - плотность распределения случайных отказов; 2 -

плотность распределения постепенных отказов.

1 – плотность распределения случайных отказов;

2 – плотность распределения постепенных отказов.

Рисунок 8.1 - Схема определения остаточного ресурса

188

При прогнозировании величины остаточного ресурса по

показателям надежности делается два предположения:

- плотность распределения наработки на отказ

рассматриваемой машины аналогична плотности

распределения совокупности одноименных машин,

исследованных в прошлом;

- величина ресурса машины равна средней величине

ресурса однотипных машин, исследованных в прошлом.

На основании этих двух предположений можно спрогно-

зировать остаточный ресурс

исследуемой машины, который будет

равен разности между величиной ресурса Lр исследованных в

прошлом машин и величиной текущей наработки рассматриваемой

машины L i.

В этом случае остаточный ресурс будет равен

Lост = Lопт - L i;

средний остаточный ресурс будет равен

Lост. ср. = Lср - L i.

Следует отметить, что в реальной жизни человек очень

часто пользуется методом прогнозирования

по показателям

надёжности, особенно при оценке технического состояния машин,

даже не замечая этого.

Например: при покупке автомобиля, особенно бывшего в

эксплуатации, мы, в первую очередь, обращаем внимание на его

возраст (срок службы) и пробег (ресурс) и покупаем тот

автомобиль, который имеет наименьший срок службы и

наименьший ресурс. С теоретической точки

зрения это вполне

оправдано, т.к. автомобиль, имеющий меньший срок службы и

меньший ресурс имеет лучшие показатели безотказности и

долговечности.

Второй пример: при выборе автомобиля из двух, имеющих

одинаковые пробеги (одинаковые ресурсы) и одинаковые возраста

(одинаковые сроки службы), но выпущены различными

производителями, мы выбираем тот, который по оценкам

специалистов меньше «

ломается», т.е. имеет лучшие показатели

безотказности. Предположим, что один из этих автомобилей

189

изготовлен фирмой ВАЗ, а второй – Тойота. В этом случае мы

выбираем автомобиль фирмы Тойота, т.к. его показатели

безотказности значительно лучше, чем у автомобиля ВАЗ, а

остаточный ресурс значительно больше.

Третий пример: предположим, что нам необходимо

выбрать «лучший» автомобиль из двух однотипных автомобилей,

одного производителя, имеющих одинаковые ресурс и срок

службы

. В этом случае по показателям надёжности определить

«лучший» автомобиль невозможно, т.к. все показатели равны.

Поэтому, для выбора «лучшего» автомобиля необходима

дополнительная информация, характеризующая сегодняшнее

техническое состояние этих автомобилей. Эту информацию

можно получить при техническом диагностировании этих

автомобилей. А это уже прогнозирование по диагностическим

параметрам.

8.3 Прогнозирование по диагностическим параметрам

(прогнозирование по состоянию)

Прогнозирование по диагностическим параметрам – это

наиболее прогрессивный вид прогнозирования, дающий более

высокую точность прогноза.

Методической основой прогнозирования по

диагностическим параметрам является:

- знание процессов изменения технического состояния

машины (априорная информация);

- знание технического состояния машины в данный момент

(диагностическая информация);

- умение эксплуатации этих процессов в будущем.

Экстраполяция - это статистический прием, посредством

которого на основании определенного числа членов статистиче-

ского ряда делается попытка продлить ряд за пределы данных нам

известных значений ряда.

Одно из основных положений теории прогнозирования

заключается в том, что вывод об изменении параметра, в

частности об изменении диагностического параметра элемента

машины в будущем, делается на

основании изучения этого

параметра в прошлом. Чем больше имеется данных об изменении