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

Подождите немного. Документ загружается.

190

параметра в прошлом, тем точнее будет осуществлен прогноз на

будущее.

Может быть, два вида информации об изменении па-

раметра:

а) для совокупности одноименных элементов;

б) для конкретного элемента.

В первом случае используется метод прогнозирования по

среднему статистическому изменению параметра и

среднеквадратическому отклонению этого изменения.

При наличии двух видов информации представляется

возможным применить метод прогнозирования по реализации.

Этот метод заключается в предсказании изменения параметра

конкретного элемента с учетом его индивидуального изменения в

прошлом, а также характера изменения, установленного путем

анализа динамики параметра совокупности одноименных

элементов.

Таким образом, при прогнозировании технического

состояния машин по диагностическим параметрам используются в

основном два вида прогнозирования:

- прогнозирование по среднестатистическому изменению

параметра;

- прогнозирование по реализации.

Прогнозирование по среднестатистическому изменению

параметра.

Суть этого вида прогнозирования состоит в том, что

делается предположение, что прогнозируемый параметр,

характеризующий техническое состояние элемента машины (узла,

агрегата, машины в целом), будет изменяться аналогично

параметрам одноименных элементов из опытной партии,

наблюдение за которой дали имеющуюся

информацию.

Таким образом, для прогнозирования по среднестатисти-

ческому изменению параметра необходима следующая инфор-

мация:

- априорная информация о среднестатистическом

изменении параметра машины, в зависимости от наработки;

191

- текущая информация о значении прогнозируемого

параметра, характеризующего техническое состояние элемента в

данный момент.

Априорная информация о среднестатистическом

изменении параметра может быть представлена в виде веерных

кривых (см. рис. 8.2) описываемых степенной функцией вида

S=S

·L

у которых коэффициент α постоянен для всей совокупности

одноименных элементов, а коэффициент Vс, характеризующий

скорость изменения параметра, различен.

На рис. 8.2 коэффициент

характеризует тяжелые

условия эксплуатации, а

- самые легкие.

Рисунок 8.2 - Схема прогнозирования по

среднестатистическому изменению параметра

192

Графически, прогнозирование по среднестатистическому

изменению параметра, сводится к следующему:

1) при диагностировании машины, определяется значение

диагностического параметра – Si , при наработке Li (точка

А с координатами Si и Li) ;

2) делается два допущения:

- допускается, что прогнозируемый параметр до

текущего момента (до наработки Li) имел характер

изменения аналогично кривой, на которой лежит точка

А;

- допускается, что и в

дальнейшем этот параметр будет

иметь характер изменения аналогичный кривой с

точкой А;

3) с учетом этих допущений делается предположение, что

параметр элемента будет изменяться после наработки Li, по

кривой на которой лежит точка А;

4) зная, по априорной информации, характер изменения

кривой (зная значения коэффициентов Vс и α)

определяется характер изменения параметра

конкретного

элемента в будущем (кривая АВ);

5) прогнозируется момент наступления отказа элемента

исходя из того, что прогнозируемый параметр достигнет

предельно-допустимого значения (Sпд) в точке В.

Следовательно, отказ элемента должен произойти при

наработке L

отк.

, а остаточный ресурс при этом определится по

формуле:

ост

= L

отк.

- L

где L

ост

- остаточный ресурс.

Прогнозирование по реализации

Это более точный вид прогнозирования, по сравнению с

прогнозированием по среднестатистическому изменению

параметра, но более дорогостоящий, т.к. требует большего объема

информации.

193

Суть метода состоит в том, что прогнозирование делается

на основе данных об изменении параметра конкретного элемента

от его начала эксплуатации до текущего момента, а корректировка

прогноза ведется с учетом информации о характере изменения

параметра одноименных элементов, полученной в предыдущих

исследованиях.

Таким образом, для прогнозирования по реализации

необходимо систематически, через определенный интервал

проводить диагностику машины, чтобы получить данные о

реальном изменении параметра элемента от начала эксплуатации

до текущего момента.

Рисунок 8.3 - Прогнозирование по реализации

Пример прогнозирования: предположим, что в момент

наработки L

, L

...L

были получены значения диагностического

параметра S

, S

...Si (рис. 8.3). На основе этих данных

определяется конкретный вид аппроксимирующей функции. Если

в качестве аппроксимирующей функции берется степенная

194

функция вида S=S

·L

,то определение конкретного вида

функции сводится к расчету значений коэффициентов α и Vс.

После определения функции, отображающей реальную

картину изменения параметра конкретного элемента, делается

предположение, что и в будущем, т.е. после наработки Li

диагностический параметр S будет изменяться согласно характеру

изменения данной функции (на рисунке пунктирная кривая А-В).

В точке

В значения данной функции достигнет предельно-

допустимой величины Sпд, а следовательно можно предположить,

что в этой точке произойдет отказ элемента.

Корректировка прогноза делается с целью повышения

точности прогнозирования. Она осуществляется как на основе

информации полученной об изменении во времени параметра

конкретного элемента, так и на основе априорной информации об

изменении

параметра одноименных элементов.

Из приведенного примера (рис. 8.3) видно, что реальные

значения параметра S отличаются от значений теоретической

кривой на величину

mZ. Следовательно, в данном случае общий

вид аппроксимирующей функции будет:

S = S

+ V

·L

± Z,

где Z – отклонение величины S от теоретического значения

под воздействием внешних эксплуатационных факторов.

Следовательно, при прогнозировании делается допущение,

что и в будущем под воздействием внешних эксплуатационных

факторов параметр S может отклоняться на величину +

Z. Учет

величины Z, при прогнозировании и является корректировкой

прогноза.

В приведенном примере (рис. 8.3), можно предположить, что

отказ элемента произойдет в интервале наработки от

min

ост

до

ост

max

. Это уже прогноз, скорректированный с учетом величины

Дальнейшее уточнение прогноза может вестись с учетом

дополнительной информации, такой как:

- априорной информации об изменении параметра

одноименных элементов после наработки Li;

195

- априорной информации о величине Z после наработки

Li;

- информации о характере воздействия внешних

эксплуатационных факторов на изменения параметра элемента

после наработки Li (например: в каких природно-климатических

условиях предполагается эксплуатировать машину после

наработки Li) и т.д.

Из изложенного выше можно сделать вывод, что для

повышения точности прогноза, необходимо увеличение объема

информации, на основе которой делается прогноз.

Сравнение видов прогнозирования

Сравнение двух видов прогнозирования, прогнозирования

по показателям надёжности и прогнозирования по

диагностическим параметрам, целесообразнее провести на

графической модели (см. рис. 8.4).

ℓ

отк, ℓост - наработка на отказ и остаточный ресурс соответственно,

спрогнозированные по показателям надёжности;

ℓотк, ℓост - наработка на отказ и остаточный ресурс соответственно,

спрогнозированные по диагностическим параметрам.

Рисунок 8.4 - Сравнение видов прогнозирования

196

Предположим, что при наработке ℓi , значение

диагностического параметра соответствует S

i (на графике точка

А). Используя метод прогнозирования по надёжности, определяем

предполагаемый момент отказа (на графике точка Он), затем

предполагаемую наработку на отказ ℓ

отк , а по ней - остаточный

ресурс, который будет равен ℓ

ост.

Используя метод прогнозирования по изменению

диагностического параметра, первоначально определяем вид

кривой, по которой будет изменяться диагностический параметр в

будущем (кривая АОд на графике). Затем определяем

предполагаемый момент наступления отказа (на графике точка Од,

точка предполагаемого достижения диагностическим параметром

предельно-допустимого значения), затем определяем

предполагаемую наработку отказа ℓ

отк , а по ней – остаточный

ресурс ℓ

ост .

Из рисунка видно, что остаточный ресурс

спрогнозированный по показателям надёжности значительно

меньше, чем спрогнозированный по результатам изменения

диагностического параметра (ℓ

ост < ℓост ). Из этого следует, что для

сложных и дорогостоящих машин необходимо применять метод

прогнозирования по диагностическим параметрам, дающим более

точный и достоверный прогноз, ведущий к повышению

эксплуатационной надёжности машин и к продлению их срока

службы.

197

Глава 9 ПРИМЕНЕНИЕ ТЕОРИИ НАДЁЖНОСТИ И

ДИАГНОСТИКИ ПРИ РЕШЕНИИ ЗАДАЧ ТЕХНИЧЕСКОЙ

ЭКСПЛУАТАЦИИ МАШИН

На практике теория надёжности и диагностики

используется для решения следующих основных задач

технической эксплуатации машин:

- нормирование ресурсов элементов машин;

- выявления деталей, лимитирующих надёжность машин;

- оценка технического состояния машины;

- построения системы технического обслуживания и

ремонта машин

;

- определение остаточного ресурса;

- определения потребности в запасных частях.

Рассмотрим решение этих задач на примере автомобильного

транспорта.

9.1 Нормирование ресурсов элементов машин

Как известно, большинство машин, в том числе и

автомобиль, являются изделиями, которые могут подвергаться

восстановлению многократно. Само восстановление производится

по потребности, но для целей планирования необходимо знать

средние

ресурсы всех элементов автомобиля, в том числе и самого

автомобиля. Это необходимо для планирования снабжения

предприятиями запасными частями, пополнения парка новыми

машинами и т.д.

В практике работы автотранспортных предприятий,

заводов–изготовителей и планирующих органов применяются

следующие основные нормы:

- плановый или фактический ресурс до первого и

последующих ремонтов, а также

до капитального ремонта

автомобиля и агрегата;

- ресурс до списания (амортизационный ресурс) автомобиля

и некоторых основных агрегатов (кузов, двигатель).

Нормативы или фактические значения ресурсов используются

для решения следующих задач:

198

- определение потребности парков в пополнении для

компенсации выбытия списанных автомобилей и агрегатов;

- оценки уровня работоспособности автомобилей и парка в

целом и их производительности с учетом выбытия автомобилей на

капитальный ремонт;

- определение и планирование средств, необходимых для

капитального ремонта автомобилей и агрегатов;

- определение запаса агрегатов, расхода запасных частей и

затрат

на создание и поддержание этих запасов;

- определения заводами-изготовителями гарантийных

ресурсов для новых и капитально отремонтированных

автомобилей или их агрегатов и др.

Следует рассматривать физический и технико-

экономический ресурсы.

Физический ресурс агрегата – это достижение им

предельного состояния, вызванного отказами базовых и основных

деталей.

Технико-экономический ресурс агрегата – это достижение

им

предельно-допустимого значения.

При этом в качестве норматива используются средняя

наработка Lср. и гамма - процентный ресурс Lγ.

При наличии на уровне предприятия достоверных данных

по надежности и затратам на обслуживание и ремонт может быть

определена рациональная периодичность предупредительной

замены (или ремонта) агрегата, механизма, системы.

На рисунке 9.1 показан график достижения автомобилем

предельно-допустимого состояния, т.е. состояния, когда

необходима замена (ремонт) агрегата. При достижении предельно-

допустимого состояния считается, что автомобиль или его агрегат

вырабатывает свой ресурс. Это является основанием направления

его в капитальный ремонт. Нормы ресурса обычно

устанавливаются как для автомобиля в целом, так и для его

агрегатов на основе показателей его

надёжности.

На автомобильном транспорте при определении ресурса до

капитального ремонта принято задаваться следующей величиной

γ-процентного ресурса:

- для элементов, обеспечивающих безопасность движения Lγ

= 0,9-0,95;

199

- для наиболее ответственных узлов и агрегатов автомобиля

Lγ = 0,8-0,9.

При заданной вероятности отказов определяется наработка

автомобиля или его агрегата, которая и будет считаться ресурсом

до замены.

Рисунок 9.1 – Схема определения ресурса

Следует отметить, что величина γ – процентного ресурса

выбранного, для определения нормативов для ремонта различных

машин, различна. Так в авиации, где требуется высокая

безотказность полётов γ – процентный ресурс определяется исходя

из tγ = 0,999-0,9999. На автомобильном транспорте при

определении ресурса автомобиля до капитального ремонта

нередко пользуются величиной среднего

ресурса Lγ = 0,5.

Полученные таким образом данные берутся за

нармативный ресурс данного элемента автомобиля. На основе этих

данных устанавливаются нормы пробега агрегатов автомобиля, да

и самого автомобиля, до капитального ремонта (см. табл. 9.1)