Техническая диагностика и прогнозирование
Оценивая область, охватываемую технической диагностикой, рассмотрим три типа задач определения технического состояния объектов.
К первому тину относятся задачи определения технического состояния, в котором находится объект в настоящий момент времени Это - задачи диагностирования. Задачи второго типа - предсказание технического состояния, в котором окажется объект в некоторый будущий момент времени. Это — задачи прогнозирования. К третьему типу относятся задачи определения технического состояния, в котором находился объект в некоторый момент времени в прошлом. По аналогии можно говорить, что это задачи генеза.
Задачи первого типа формально следует отнести к технической диагностике, а второго типа - к технической прогностике (к техническому прогнозированию). Тогда отрасль знания, которая должна заниматься решением задач третьего типа, естественно назвать технической генетикой.
Задачи технической генетики возникают, например, в связи с расследованием аварий и их причин, когда техническое состояние объекта в рассматриваемое время отличается от состояния, в котором он был в прошлом, в результате появления первопричины, вызвавшей аварию. Эти задачи решаются путем определения возможных или вероятных предыстории, ведущих в настоящее состояние объекта. К задачам технической прогностики относятся, например, задачи, связанные с определением срока службы объекта или с назначением периодичности его профилактических проверок и ремонтов. Эти задачи решаются путем определения возможных или вероятных эволюции состояния объекта, начинающихся в настоящий момент времени.
|
|
|
Решение задач прогнозирования весьма важно, в частности, для организации технического обслуживания объектов по состоянию (вместо обслуживания по срокам или ста ресурсам). Непосредственное перенесение методов решения задач диагностирования на задачи прогнозирования невозможно из-за различия моделей, с которыми приходится работать:
при диагностировании моделью обычно является описание объекта, в то время как при прогнозировании необходима модель процесса эволюции технических характеристик объекта во времени. В результате диагностирования каждый раз определяется не более чем одна "точка" указанного процесса эволюции для текущего момента (интервала) времени. Тем не менее хорошо организованное диагностическое обеспечение объекта с хранением всех предшествующих результатов диагностирования может дать полезную и объективную информацию, представляющую собой предысторию (динамику) развития процесса изменения технических характеристик объекта в прошлом, что может быть использовано для систематической коррекции прогноза и повышения его достоверности.
|
|
|
В период эксплуатации весьма важным является индивидуальное прогнозирование технического состояния каждого конкретного экземпляра объекта, которое позволяет обслуживать объекты по их состоянию. При индивидуальном прогнозировании априорная информация должна быть индивидуальной для каждого экземпляра объекта. Если эту информацию получать в процессе эксплуатации, то она будет учитывать не только конкретные условия применения данного экземпляра объекта по назначению, условия его обслуживания, храпения и транспортирования, но также специфические особенности экземпляра, зависящие, в частности, от конкретных условий изготовления объекта и его составных частей.
Однако и при таком расчленении трудности разработки практически эффективных методов прогнозирования для сложных объектов остаются значительными.
Наиболее простой была бы явная аналитическая модель в которой отсутствует зависимость будущего технического состояния от случайных помех и погрешностей. Стремясь к "идеальной" модели, применяют различные способы математической обработки моделей с целью уменьшения зависимости окончательных результатов измерения прогнозирующих параметров и прогноза от случайных функций Y, X и W. Эти способы заключаются главным образом в сглаживании случайных процессов применением операторов сглаживания, таких, как опера- ' торы математического ожидания, текущего среднего, экспоненциального сглаживания, и некоторых других. Для применения операторов сглаживания необходимо знать характеристики сглаживаемых случайных процессов, например вероятности появления величин Y, X и W, интервалов сглаживания и др., что сопряжено с необходимостью получения и обработки больших объемов априорной информации, что практически далеко не всегда возможно.
|
|
|
Простейшими критериями Годности могут быть, например, абсолютные значения или скорости изменения абсолютных значений интенсивностей отказов, или некоторых (прогнозирующих) параметров.
Конечно, наиболее трудными являются вопросы обоснованного назначения предельного значения критерия годности, а также выбора прогнозирующих параметров. Теоретически обоснованные ответы на эти вопросы удается получить далеко не всегда и только для очень простых объектов. В большинстве случаев, однако, могут оказаться приемлемыми методы экспертных оценок.
Дата добавления: 2019-07-15; просмотров: 782; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!