Оптимальное правило принятия решения о состоянии объекта контроля. Объекты процессов и потоков

Назначением имитационной модели исследуемого объекта является воспроизведение с приемлемой точностью тех сторон процесса его функционирования, которые представляют интерес с точки зрения целей исследования. Для выявления сущности такого воспроизведения необходимо предварительно уточнить, что представляет собой процесс функционирования объекта, и что значит исследовать этот процесс.

Функционирование любого объекта сопровождается дискретным или непрерывным изменением одного, двух и большего числа относящихся к нему показателей, которые остаются неизменными (или даже приобретают строго определенные значения) в периоды «бездействия» объекта. Путем регистрации и анализа значений этих показателей можно установить, функционирует объект в данный момент или нет. Так, например, о функционировании производственного участка свидетельствует:

ü рост объема выпуска готовой продукции этого участка;

ü увеличение объема потребленного исходного сырья;

ü изменение уровня незавершенного производства участка и запасов исходного сырья,

ü отличный от нуля уровень потребления электроэнергии оборудованием участка и т.п.

На протяжении отдельных промежутков времени, относящихся к периоду функционирования объекта, тот или иной из рассматриваемых показателей может принимать постоянные значения, соответствующие случаю бездействия объекта. Однако хотя бы один из остальных показателей в течение тех же промежутков времени будет непрерывно изменяться или же приобретет значение, свидетельствующее о функционировании объекта. Таким образом, о функционировании любого объекта следует судить исходя из значений некоторого комплекса относящихся к нему показателей. Исследова

ние же процесса функционирования объекта сводится к изучению процесса изменения значений этих показателей во времени.

Функционирование исследуемого объекта может характеризоваться большим числом показателей. С точки зрения конкретных целей (задач) исследования, многие из этих показателей не представляют никакого интереса и могут быть исключены из рассмотрения. Что касается остальных показателей, то эти показатели как бы заменяются некоторыми абстрактными величинами, находящимися с ними в определенном соответствии. В зависимости от целого ряда факторов те или иные из указанных показателей могут представляться в виде величин, изменения которых во времени лишь приближенно соответствуют (в детерминированном или вероятностном смысле) действительным изменениям во времени этих показателей. Отдельные показатели, имеющие в действительности дискретный и вероятностный характер изменения, могут рассматриваться как величины, изменяющиеся во времени непрерывным и детерминированным образом; группы показателей могут заменяться некоторыми обобщенными величинами и т.д. Полученные в результате этого «заменители» упомянутых выше показателей считаются определенным образом взаимосвязанными. Для выделения и конкретизации таких взаимосвязей в комплекс рассматриваемых величин могут дополнительно включаться величины, играющие роль промежуточных и не представляющие самостоятельного интереса с точки зрения целей исследования. Благодаря этому, создается возможность составления формального (математического) описания отмеченных взаимосвязей, отражающего с той или иной точностью действительные взаимосвязи между соответствующими показателями функционирования исследуемого объекта.

Переход от полного набора показателей, характеризующих процесс функционирования исследуемого объекта, к ограниченному комплексу приближенно выполняющих ту же функцию величин, взаимосвязи между которыми могут быть описаны математически, является первым и весьма важным шагом на пути формализации (формализованного описания) этого процесса. Специфика отмеченного шага состоит в том, что при его выполнении одновременно осуществляется как бы замена самого исследуемого объекта его формализованным представлением, «функционирование» которого исчерпывающе характеризуется упомянутым комплексом величин.

Таким образом, исследование того или иного объекта, по сути дела, заменяется исследованием некоторой динамической абстрактной системы, являющейся формализованным представлением этого объекта. Функционирование такой системы полностью характеризуется комплексом величин, сформированных на этапе формализации процесса функционирования исследуемого объекта. Каждое сочетание конкретных, мгновенных значений указанных величин соответствует вполне определенному мгновенному состоянию системы. В связи с этим рассматриваемые величины можно назвать характеристиками состояния системы . Можно теперь сказать, что процесс функционирования системы представляет собой процесс изменения во времени ее состояния, а исследование этого или иного объекта сводится к исследованию процесса изменения во времени представляющих интерес характеристик состояния системы, выступающей в качестве формализованного представления этого объекта.

Заключительным шагом этапа формализации процесса функционирования исследуемого объекта является математическое описание взаимосвязей между характеристиками состояния системы и характеристик внешних воздействий. Тем самым как бы полностью завершается построение указанной системы и переход от исследуемого объекта к его формализованному представлению.

Для выполнения указанного шага могут быть привлечены самые разнообразные средства из арсенала математического анализа: дифференциальное и интегральное исчисление, теория вероятностей, теория множеств, алгебра логики и др.

Искомое математическое описание взаимосвязей между характеристиками состояния системы может иметь вид, например, совокупности математических соотношений, т.е. представлять собой то, что обычно называют математической моделью объекта. Такая совокупность математических соотношений учитывает внутреннюю структуру системы и полностью определяет процесс ее функционирования во времени. Следовательно, математическая модель объекта – это, по сути дела, сама система, представленная в данном случае в виде определенной совокупности математических соотношений (в отличие от реального объекта, имеющего один-единственный, строго определенный вид, абстрактная система может конкретно представляться в различных видах).

Другим конкретным видом представления системы, также выступающим в качестве математической модели объекта, является, например, графическое изображение структурной схемы этой системы совместно с математическим описанием процессов функционирования всех ее элементов, а также процесса воздействия на систему «внешней среды». Заметим, что из второго варианта представления системы может быть непосредственно получена математическая модель объекта в виде упомянутой выше совокупности математических соотношений и наоборот.

Что же касается самой системы – формализованного представления объекта – как таковой, то она может рассматриваться как математическая модель объекта «вообще» или, иначе говоря, как «абстрактная» математическая модель объекта.

Очевидно, что математическая модель исследуемого объекта должна обладать по отношению к последнему определенной степенью адекватности. Другими словами, в процессе функционирования системы, выступающей в качестве такой модели, характеристики ее состояния должны воспроизводить изменения во времени соответствующих показателей функционирования исследуемого объекта с точностью, определяемой целями исследования.

Предположим, что изложенный выше переход от исследуемого объекта к его математической модели успешно осуществлен. Дальнейший ход решения поставленных задач исследования объекта зависит от выбора метода целенаправленного изучения построенной математической модели. В первую очередь здесь следует попытаться применить те или иные аналитические методы. Если же применение таких методов существенно затруднено или просто невозможно, то указанные задачи исследования могут быть решены лишь путем воспроизведения и экспериментального изучения процесса функционирования сформированной абстрактной системы.

Функционирование системы, т.е. изменение во времени значений характеристик ее состояния, может быть воспроизведено различными способами в зависимости от используемых для этой цели средств (устройств, приспособлений). При этом в качестве характеристик состояния системы выступают определенным образом выбранные величины (показатели), в той или иной степени характеризующие функционирование данного устройства (например, для ЭВМ в качестве такого показателя может выступать объем используемой памяти или время, затрачиваемое на совершение конкретной операции).

Заметим также, что изменения значений характеристик состояния воспроизводится ЭВМ со скоростью, как правило, отличной от скорости изменения соответствующих показателей, характеризующих функционирование исследуемого объекта. При этом сохраняется необходимое соотношение между скоростями изменений всех характеристик состояния системы, так что последняя, моделируя функционирование исследуемого объекта, как бы функционирует в своем, особом времени, течение которого отлично от реального. Такое искусственное время, имеющее смысл лишь по отношению к данной системе, в литературе по имитационному моделированию называют системным временем , или модельным временем . С точки зрения формализованного описания исследуемого объекта, системное (модельное) время представляет собой независимую

переменную, функциями которой являются, в частности, все характеристики состояния системы.

Нетрудно видеть, что устройство, используемое для воспроизведения процесса функционирования данной абстрактной системы, выступает по отношению к этой системе совсем в ином качестве, нежели та или иная модель объекта по отношению к этому объекту. Модель объекта воспроизводит изменения во времени значений лишь части всех возможных показателей функционирования объекта, причем состав входящих в эту часть показателей зависит от целей исследования объекта. ЭВМ же воспроизводит изменения во времени всех без исключения характеристик состояния системы, независимо от целей ее исследования. Кроме того, режим функционирования ЭВМ полностью определяет «быстроту» изменений характеристик состояния системы в реальном времени и тем самым течение системного времени.

С точки зрения показателей функционирования рассматриваемого устройства, соответствующих характеристикам состояния системы, это устройство (определенным образом «настроенное») выступает в качестве некоторого имитатора данной системы. С указанной точки зрения то же самое устройство одновременно выступает и в качестве модели исследуемого объекта, которая в связи с изложенным выше обстоятельством может быть названа имитационной . Заметим, что имитацию процесса функционирования системы с помощью имитатора или, иными словами, воспроизведение процесса функционирования исследуемого объекта с помощью его имитационной модели естественно было бы теперь назвать имитационным моделированием объекта. Однако в данном пособии термин «имитационное моделирование» используется для обозначения процесса построения имитационной модели того или иного объекта.

Таким образом, на пути создания имитационной модели исследуемого объекта имеет место последовательный переход от объекта к его формализованному представлению – абстрактной системе и от этой системы к искомой имитационной модели (имитатору системы). Повторим, что в общем случае не точно, а приближенно абстрактная система воспроизводит функционирование исследуемого объекта, а имитатор – функционирование системы. Поэтому точность воспроизведения имитационной моделью представляющих интерес сторон процесса функционирования исследуемого (моделируемого) объекта зависит от выбора как формализованного представления объекта, так и устройства, используемого в качестве имитатора системы.

Резюмируя изложенное выше, можно сказать, в общем случае сущность воспроизведения функционирования исследуемого объекта состоит в имитации (тем или иным способом) изменений во времени значений всех характеристик состояния системы, выступающей в качестве формализованного представления (математической модели) указанного объекта. Данное обобщенное определение может быть конкретизировано по отношению к тому или иному виду устройства – имитатора системы.

Переход оборудования из одного технического состояния (ТС) в другое обычно происходит вследствие повреждения или отказа.

Повреждение - событие, заключающееся в нарушении исправного состояния объекта при сохранении работоспособного состояния.

При повреждении работоспособность объекта сохраняется, но со временем повреждение может перейти в отказ, в результате чего работоспособность будет нарушена. Например, царапина на защитном покрытии печатной платы сначала не нарушает работоспособность прибора, но через определенное время под воздействием загрязнения, влаги и других факторов в этом месте может произойти замыкание проводников, которое приведет к отказу прибора.

Отказом называется событие, заключающееся в нарушении работоспособного состояния объекта. Критерием отказа является признак или совокупность признаков нарушения работоспособности объекта, установленных в нормативно-технической и (или) конструкторской (проектной) документации.

Наряду с понятиями «повреждение» и «отказ» в теории надежности и технической диагностике используются понятия «дефект» и «неисправность».

Дефект - это каждое отдельное несоответствие объекта установленным требованиям. Если есть дефект, значит, хотя бы один из показателей качества или параметров объекта вышел за предельное значение или не выполняется одно из требований нормативной документации. Термин «дефект» в основном применяется при контроле качества продукции (объекта) на стадии изготовления, а также при ремонте, например при дефектации объекта, при составлении ведомостей дефектов и контроле качества отремонтированного объекта.

Дефект может быть конструктивным (при несоответствии требованиям технического задания или правилам разработки объекта) и производственным (при несоответствии требованиям нормативной документации на изготовление и поставку объекта). Примерами дефектов могут служить выход размера детали за пределы допуска, неправильная сборка или регулировка прибора, царапина на защитном покрытии и др.

Неисправность означает нахождение объекта (изделия) в неисправном состоянии. Этот термин применяется при использовании, хранении и транспортировании объектов (изделий). Находясь в неисправном состоянии, объект может иметь один или несколько дефектов. В отличие от термина «дефект» термин «неисправность» применяется не ко всем объектам. Так, не называют неисправностями недопустимые отклонения параметров материалов, топлива, химических продуктов.

Различие между исправностью и работоспособностью заключается в том, что работоспособность определяется выполнением основных требований, а исправность - выполнением как основных, так и второстепенных. Поэтому понятие «исправность» шире, чем понятие «работоспособность». Действительно, если прибор исправен, то он обязательно и работоспособен, работоспособный прибор может быть и неисправным.

В соответствии с ГОСТ 27.002-89 различают следующие виды состояния технических объектов.

Исправное состояние - это состояние объекта, при котором он соответствует всем требованиям нормативно-технической и (или) конструкторской (проектной) документации. Состояние объекта, при котором он не соответствует хотя бы одному из требований нормативно-технической и (или) конструкторской (проектной) документации, называется неисправным.

Работоспособным называется состояние объекта, при котором значения всех параметров, характеризующих его способность выполнять заданные функции, соответствуют требованиям нормативнотехнической и (или) конструкторской (проектной) документации. Под неработоспособным понимают такое состояние объекта, при котором значение хотя бы одного параметра, характеризующего его способность выполнять заданные функции, не соответствует требованиям нормативно-технической и (или) конструкторской (проектной) документации.

Предельное состояние - это состояние объекта, при котором его дальнейшая эксплуатация недопустима или нецелесообразна либо восстановление его работоспособного состояния невозможно или нецелесообразно.

При диагностировании объектов используют понятие правильного или неправильного функционирования.

Состояние правильного функционирования - состояние, при котором применяемый по назначению объект в целом или его составная часть выполняют в текущий момент времени предписанные им алгоритмы функционирования со значениями параметров, соответствующими установленным требованиям. Соответственно, в состоянии неправильного функционирования объект не выполняет предписанные алгоритмы функционирования с требуемыми значениями параметров.

Возможны случаи, когда существенное повреждение имеется в той части объекта, которая в обеспечении данного режима не участвует. В результате неработоспособный объект с учетом всех режимов работы может находиться в состоянии правильного функционирования. На пример, система автоматического удержания судна на курсе (авторулевой), работая в следящем или простом режиме, находится в режиме правильного функционирования. Главная обратная связь по курсу судна может быть неработоспособной и поэтому вместе с блоком коррекции в этих режимах не участвует.

Все множество возможных ТС объекта может быть разделено на подмножества состояний правильного и неправильного функционирования.

Рассмотрим взаимосвязь выделенных подмножеств ТС (рис. 3.1).

Пусть площадь, занятая на диаграмме прямоугольной фигурой В, характеризует множество всех возможных видов технического состояния объекта, а площади фигур И, Р и ПФ соответствуют подмножествам состояний исправного, работоспособного и правильно функционирующего (в определенном режиме) объекта.

Площади, дополняющие площади фигур И, Р и ПФ до площади В, обозначим как И, Р и ПФ. Им отвечают подмножества состояний неисправного, неработоспособного и неправильно функционирующего объекта соответственно.

Используя символику теории множеств, запишем соотношения для включенных друг в друга подмножеств:

Исправный объект всегда работоспособен и функционирует правильно, неисправный также может быть работоспособным и правильно функционирующим.

Объединение подмножеств и их дополнений приводит к полному (основному) множеству:

На рисунке показаны три характерных пересечения подмножеств:

- подмножество состояний неисправного, но работоспособного объекта (на диаграмме - это площадь с двойной штриховкой);

- подмножество состояний неработоспособного, но правильно функционирующего объекта.

Работоспособный объект может быть неисправным, но при этом правильно функционирующим. Неработоспособный объект всегда неисправен, но при этом он может быть правильно функционирующим в каком-либо режиме.

Правильно функционирующий в данном режиме объект может быть неисправным и с учетом всех режимов неработоспособным. Неправильно функционирующий объект всегда неисправен и неработоспособен.

Исправность и неисправность, работоспособность и неработоспособность, правильное и неправильное функционирование - это укрупненные технические категории, определяющие вид технического состояния.

Для облегчения задачи диагностирования каждый вид технического состояния подразделяют на группы состояний, которые характеризуются определенными общими свойствами. Переход объекта естественным путем из одной группы в другую означает появление совокупности физических дефектов, опознаваемых как обобщенный дефект.

Состояние объекта распознается с точностью до вида при его проверке и с точностью до группы при поиске дефекта. Если в результате проверки установлено, что объект работоспособен, можно определить группу (степень) его работоспособности. Если объект признан неработоспособным, то поиск дефекта осуществляется с точностью до группы неработоспособности, т. е. до обобщенного существенного дефекта.

Следует отметить, что отказ объекта может возникнуть в результате наличия одного или нескольких дефектов, но появление дефектов не всегда означает, что возник отказ. Таким образом, дефект, как и неисправность, в зависимости от его влияния на техническое состояние объекта может означать и повреждение, и отказ. В дальнейшем при диагностировании объектов будут рассматриваться дефекты, приводящие к отказу отдельного элемента или системы в целом.

Уровень технического состояния объекта (см. рис. 3.1) снижается под действием эксплуатационных факторов, приводящих к повреждению, отказу и переходу в предельное состояние из-за неустранимого нарушения требований безопасности, снижения эффективности эксплуатации, морального старения и др. Уровень технического состояния повышают путем проведения ТО и ремонта. Так, если в гирокомпасе перестала работать следящая система, следует говорить о возникновении отказа, так как нарушено одно из основных требований к нормальной работе гирокомпаса, и пользоваться таким прибором до устранения причины отказа нельзя.

Если перегорела одна из сигнальных лампочек на штурманском пульте, это не отказ, а повреждение, так как нарушается исправность только одной детали прибора и гирокомпас сохраняет свою работоспособность.

Изобретение относится к области структурного распознавания образов и может быть использовано в автоматизированных системах оперативной диагностики технического и функционального состояний многопараметрического объекта по данным измерительной информации, а также в системах идентификации, распознавания, контроля и диагностики технического и функционального состояний изделий авиационной и космической промышленности, а также в энергетике и финансово-экономической деятельности. Технический результат заключается в наглядном представлении для динамического анализа обобщенных данных о состоянии многопараметрического объекта. Технический результат достигается за счет того, что производится оперативное преобразование результатов допусковой оценки факта и направления изменения динамических параметров по контролируемой характеристике исследуемого процесса в соответствующие информационные сигналы с обобщением по всему множеству параметров в заданном временном интервале, при динамическом анализе которых определяют относительную величину и характер изменения интегрального состояния многопараметрического объекта. 3 ил.

Изобретение относится к области структурного распознавания образцов и может быть использовано в автоматизированных системах оперативной диагностики технического и функционального состояний многопараметрического процесса или объекта (МПО) по данным измерительной информации, а также для динамического анализа изменения состояний сложных объектов и процессов в экономике, финансах и энергетике. Известны устройства и способы контроля и диагностики состояний технического объекта (СССР, А.С. N-01504653, A1, G 06 F 15/46, 1989 г.), при реализации которых в процессе контроля и диагностики фиксируются медленные изменения параметров за каждый цикл, а полученные данные сравниваются с эталонными значениями и на основании сравнения делается заключение о состоянии объекта, а также способ для ввода считываемых автоматически цифровых данных в полутоновые изображения (ЕВП/ЕР/, N-0493053, A2, G 06 K 1/12, 19/06, 15/00, 1992 г.) и способ обработки данных (ЕВП/ЕР/, N-0493105, A1, G 06 F 15/20, 1992 г.). Предлагаемые устройства и способы не позволяют оперативно проводить диагностику состояний МПО по большому множеству измерительных параметров. Наиболее близким по технической сущности является способ контроля и оценки технического состояния МПО по данным телеметрической информации (Патент N 2099792, Бюллетень N 35, 1997 г. М., кл. G 06 F 7/00, 15/00). Использование предлагаемого способа в реальных условиях обеспечивает проведение локального динамического анализа текущего состояния объекта диагностики с оперативным обнаружением источников возмущений и мест их возникновения в объектах по данным телеметрической информации. Вместе с тем, способ не позволяет проводить динамический анализ обобщенного состояния объекта (процесса) по всему объему диагностической информации, в том числе с определением величины и характера изменения интегрального состояния (класса состояний) объекта. Цель изобретения - наглядное представление для динамического анализа обобщенного по всему множеству контролируемых параметров состояния многопараметрического объекта или процесса с оперативным определением относительной величины и характера изменения его состояния, а также сокращение сроков анализа для информационной поддержки принятия решений при диагностике состояния МПО. Цель достигается реализацией заявляемого способа динамического анализа состояний МПО по данным измерительной информации, позволяющего реализовать принцип учета предыстории функционирования объекта (процесса) по последовательности переходов его из одного состояния в другое во времени. Способ позволяет обеспечить наглядное представление для динамического анализа изменения состояния МПО с экрана одного многоцветного видеомонитора и оперативное (в реальном масштабе времени) определение относительной величины изменения и характера развития диагностируемого процесса с оценкой последовательности (предыстории) его изменения. Все это в комплексе обеспечивает сокращение сроков анализа изменения состояния МПО и используемых технических средств отображения результатов обработки динамических данных для информационной поддержки принятия решений обработчиком-аналитиком, подготавливающему решения (АПР) по распознаванию состояния МПО и который является элементом автоматизированной системы диагностики. Пусть МПО характеризуется некоторым конечным множеством параметров которые изменяются во времени. При анализе динамических МПО весьма важными характеристиками являются различные оценки изменения класса состояния МПО. Введем следующую характеристику изменения n-го параметра, которая определяет возможные оценки состояния этого параметра (класса состояний A n) в виде: A n = < A 1 n , A 2 n , A 3 n >, n N, j = 1, 2, 3, (1) где A 1 n состояние n-го параметра, который не изменяется в течение некоторого заданного временного интервала, что характеризует (по этому параметру) стабильное (неизменное) состояние K c n K объекта процесса; A 2 n (A 3 n) - состояние параметра, который уменьшает (увеличивает) свое физическое (или относительное) значение в течение некоторого заданного временного интервала, что характеризует соответствующее состояние (класс состояния) объекта или процесса K п n (K р n) объекта или процесса. Обобщая выражение (1) по всему множеству параметров n N, получаем обобщенные оценки изменения пространства состояний параметров МПО в виде A = < A 1 , A 2 , A 3 >, j = 1, 2, 3, (2) Состояние параметров, оцененных в соответствии с выражением (2) по этапам функционирования (движения, развития) МПО, определяет соответственно его обобщенное (интегральное) состояние и переходы объекта из одного класса состояний в другой (динамику состояний). Обобщенные множества (идентифицированные классы состояния параметры) A 1 , A 2 , A 3 и их распределение во времени, таким образом, определяют соответствующие множества (классы) состояний МПО K с, K п, K р. Для сложного МПО с высокой динамикой смены его состояний, комплексный (системный) анализ изменения даже незначительного количества динамических параметров при обработке в соответствии с выражениями (1-2) и традиционным графическим представлением вызывает определенные трудности. Это связано с рядом причин, среди которых основными для традиционных методов обработки являются высокая динамика изменения параметров и погрешности измерения, сбора, обработки и анализа измерительной информации, обусловленные активным или пассивным воздействием внешней среды. Особенно это характерно для удаленных от центра обработки МПО, таких как летательные аппараты и т.п., состояние которых контролируется десятками сотен и тысяч параметров. Аналогичные сложности по наглядному представлению и динамическому анализу большой группы параметров (показателей) возникают при анализе динамики состояний такого класса объектов как финансово-экономические МПО. Например, при оперативной оценке биржевых курсов на всех биржах традиционно используются различные показатели для характеристики динамики цен акций, зарегистрированных на них компаний, количество которых, как правило, весьма велико. Так, Американская фондовая биржа оценивает различные показатели для 800 зарегистрированных на бирже компаний. В этом случае в качестве динамического параметра можно рассматривать тот или иной показатель n-й компании, состояние которого может представляться в виде выражений (1), а состояние рассматриваемого показателя, обобщенное по всем компаниям, т.е. по бирже в целом в виде выражения (2). Высокая динамика цен акций и большое количество компаний, с одной стороны, и необходимость оперативной оценки динамики изменения (колебания) биржевых курсов, с другой, вызывают известные трудности при аналитической обработке и анализе исходных динамических данных, представляемых в традиционной табличной форме или в виде множества графиков. Таким образом, с повышением требований к диагностике состояния МПО по оперативности, например, при обеспечении оперативной диагностики в реальном масштабе времени протекания высокодинамических процессов на объекте, проведение обработки и представление ее результатов для анализа традиционными методами диагностики становится проблематичным. В этих условиях проведение наглядного представления и оперативного динамического анализа состояний МПО по всему множеству параметров вызывает значительные трудности ввиду отсутствия соответствующих методов оперативной оценки и представления необходимых обобщенных данных для информационной поддержки принятия решений по диагностике состояний МПО. Введем обобщенную характеристику где N - общее количество контролируемых динамических параметров (оцениваемых типовых показателей для всех компаний биржи), N(t i) - количество параметров, текущее значение которых в t i -й момент времени отнесено к одному классу из множества A выражения (2). На основе применения результатов допусковой оценки факта и направления изменения n-го параметра, с дальнейшим обобщением по всему множеству N, а также с проведением декомпозиции в соответствии с выражением (2) и с использованием введенной характеристики (3) возможно проведение динамического анализа интегрального состояния МПО с оперативным определением относительной величины и характера изменения его состояния в виде так называемых цветокодовых матриц-диаграмм представления обобщенных данных для информационной поддержки принятия решений по диагностике состояния МПО. Так, кодируя определенным цветовым кодом видимого спектра каждый из выделенных классов состояний параметров (2) и представляя относительную величину A j * в виде информационного поля соответствующего множества параметров, получаем цветокодовые матрицы - диаграммы состояний МПО. В качестве наблюдаемого процесса (объекта) могут быть: а) для сложных технических МПО - давление, температура и т.п.; б) для финансово-экономических МПО - индексы курсы акций (облигации) или курсовой цены, число акций определенного типа, номинал акции и т.п. В качестве оцениваемой характеристики процесса (объекта) могут быть: а) для сложных технических МПО - амплитуда, частота, дисперсия и т.п.; б) для финансово-экономических МПО - цена акций (номинальная, средневзвешенная) и т.п. В качестве используемых динамических параметров оцениваемой характеристики могут быть: а) для сложных технических МПО - быстро меняющиеся (вибропараметры), медленно меняющиеся параметры, траекторные параметры; б) для финансово-экономических МПО - контролируемые показатели по каждой зарегистрированной на бирже компании, и т.п. Сущность способа состоит в том, что с целью обеспечения наглядного представления для оперативного динамического анализа изменения обобщенного состояния МПО осуществляется преобразование результатов допусковой оценки факта и направления изменения динамических параметров по контролируемой характеристике исследуемого процесса в соответствующие информационные сигналы, с обобщением по всему множеству параметров в заданном временном интервале, при динамическом анализе которых определяют относительную величину и характер изменения интегрального состояния многопараметрического объекта. Операцию преобразования осуществляют путем формирования соответствующего цветового сигнала видимого спектра в зависимости от результатов допусковой оценки факта и направления изменения динамического параметра (падает - повышается) с обобщением по всему множеству параметров на заданном временном интервале, при этом отображают информационные сигналы посредством матрицы-диаграммы, столбцы которой соответствуют относительной величине оцененного класса состояния параметров объекта, строки - заданным временем интервалам, а относительную величину и характер изменения интегрального состояния объекта определяют по направлениям изменения и относительным величинам этого изменения во времени цветовых сигналов, обобщенных по всему множеству параметров по контролируемой характеристике исследуемого процесса. В соответствии с используемым принципом причинно-следственных зависимостей, происходящих во времени в МПО процессах, отображаемых параметрами, по временной шкале будет представлено изменение интегрального (обобщенного по всему множеству динамических параметров) состояния МПО, идентифицированное по наблюдаемому процессу (процессам). Это позволяет однозначно по виду цветокодовой матрицы-диаграммы, которую по наглядности представления можно отнести к когнитивной (т.е. порождающей новые значения у АПР), определять в наблюдаемые моменты времени по всему множеству относительную величину и характер развития процесса в МПО. Степень дискретизации наблюдаемой характеристики (параметра, показателя компании) A и выбор цветового решения определяет АПР в зависимости от специфики объекта и условий решаемой задачи оперативной диагностики по данным динамической информации. Таким образом, новизна предлагаемого способа по сравнению с известными устройствами и способами диагностики состояния объекта заключается в том, чтобы всю совокупность обрабатываемых по допусковому способу динамических параметров по контролируемой характеристике исследуемого процесса преобразуют в соответствующие информационные сигналы, при обобщении которых по всему множеству параметров, определяют относительную величину и характер изменения интегрального состояния многопараметрического объекта. При этом, на экране видеомонитора по временной шкале будут последовательно отображаться относительная величина и характер изменения каждого из составляющих классов изменения параметров (падает, повышается, не изменяется), совокупность которых характеризует динамику интегрального состояния объекта (процесса) последовательно во времени. Сущность предложенного способа хорошо иллюстрируется для финансовых МПО, например, при исследовании различных показателей для характеристики динамики цен акций зарегистрированных в биржах компаний. На фиг. 1 приведено традиционное представление графиков изменения контролируемого типового показателя для ряда (N=7) компаний, каждая из которых с заданной дискретностью сообщает соответствующие значения показателя, множество которых характеризует динамику изменения цен акций этой компании. На фиг. 2 приведено наглядное представление процесса изменения обобщенного типового показателя для всех N компаний в виде цветокодовой матрицы-диаграммы состояний МПО, где A j * - относительное количество компаний, контролируемый показатель каждой из которых принадлежит j-му классу состояния (в рассматриваемом случае j = 3); t i-5 - начало и t i+8 - конец устойчивого (лавинообразного) процесса изменения курса цен акций. < A 1 , A 2 , A 3 > идентифицированные классы состояний типового показателя (параметра), динамическое сочетание (интеграция) которых определяет соответствующие классы состояния < K с, K р, K п > исследуемого МПО, где K с - стационарный класс состояния МПО, K р (K п - класс состояния МПО, обусловленный изменением (ростом или падением) составляющих множества A j * . Использование предлагаемого способа позволит получить новые нетрадиционные формы представления динамики состояний МПО. Так, совмещая представление частиц множества (классов состояний параметров) A j * на одном информационном поле общего A * получаем компактное представление динамики распределения состояний МПО (фиг. 3). В это случае повышается наглядность проведения динамического анализа перехода МПО из одного класса состояний в другой. При этом обеспечивается наглядность выделения (декомпозиции) так называемых нечетных (размытых, расплывчатых) классов K н динамических состояний МПО, характеризуемый неопределенностью, вызванной как одновременным увеличением, так и уменьшением составляющих множества A * . Анализ рассматриваемых представлений обобщенных данных о МПО (фиг. 2, 3), раскрывающих суть предлагаемого способа, позволяет проводить оперативный динамический анализ интегрального состояния МПО, в том числе оценить характер изменения обобщенного по всем параметрам (компаниям) анализируемого показателя (процесса) для объекта (биржи) в целом. Так, проведение динамического анализа изменения состояния МПО с использованием предлагаемого способа, один из примеров реализации которого приведен на фиг. 3, позволяет: а) определить устойчивый лавинообразный характер роста курса цен относительно количества акций компаний на интервале (t i-5 - t i-3), а также устойчивый и постепенный характер понижения роста курса на интервале (t i+2 - t i+4); б) определить устойчивый лавинообразный характер падения курса цен относительного количества акций компаний на интервале (t i - t i+4), а также устойчивый и лавинообразный характер уменьшения падения курса на интервале (t i+5 - t i+8); в) оценить распределение диаграммы изменения (роста или падения) курса цен по всему множеству наблюдаемых параметров (показателей), а также соотношения между ними по временной оси, что позволяет оценить в целом динамику движения денежной массы во времени;
г) оценить в относительной величине максимальную (минимальную) величину изменения (роста или падения) курса цен по общему количеству компаний, принявших решение о изменении ставок. Таким образом, способ позволяет осуществить наглядное представление для динамического анализа интегрального состояния объекта с экрана видеомонитора, оперативно (в реальном масштабе времени) обнаруживать изменение класса состояний МПО и оценивать относительную величину и характер изменения состояния по всему множеству контролируемых параметров. К достоинствам способа можно отнести:
возможность выявления новых (системных) свойств и закономерностей исследуемых процессов в МПО за счет наглядного представления обобщенных результатов оценки всего множества параметров в динамике их изменения, такое наглядное динамическое представление позволяет комплексно оценить величину и характер изменения интегрального состояния МПО по большому множеству контролируемых измерительных параметров, которые могут быть разнотипными;
высокую оперативность представления общей картины развития процесса изменения состояния МПО с возможностью оценки характера его развития, сокращение сроков анализа динамической информации и используемых технических средств ее отображения для информационной поддержки принятия решений обработчиком-аналитиком, подготавливающему решения по диагностике состояния МПО и который является элементом автоматизированной системы оперативной диагностики. От использования изобретения следует ожидать вторичный эффект, заключающийся в удешевлении систем диагностики различных технических объектов и систем организационно-технологического класса. Целесообразно использовать в системах идентификации, распознавания, контроля и диагностики технического и функционального состояния изделий авиационной и космической промышленности, а также в энергетике и финансово-экономической деятельности.

Рассмотрим следующую линейную модель измерения, которая часто достаточно точно отражает процесс измерения сигналов в процессах контроля состояния объекта:

где X- вектор состояния объекта размерности m´1, R - матрица измерения размерности N´m, H - вектор погрешностей измерений размерности N´1, Y- вектор результатов измерений размерности N´1. Рассматривается двуальтернативный случай контроля работоспособности объекта. В этом случае вектор состояния объекта контроля X может относиться либо к области допустимых значений g 0 либо к области недопустимых значений g 1 . При этом выполняются следующие условия: Будем предполагать, что известны законы распределения векторов X и H. Поставим задачу определить байесово правило решение, которое обеспечит минимальный средний риск классификации сигналов X по результатам наблюдений Y.

С позиций теории статистических решений задача сводится к определению оптимального правила решения r · , которое минимизирует или обеспечивает нижнюю границу среднего риска R(r,h)

, (3.47)

где h(x)-априорное распределение вектора X, -байесов риск, соответствующий оптимальному правилу решения . Оптимальное правило решения сводится к оптимальному разбиению пространства F значений векторов Y или пространства W оптимальных оценок вектора X на две области G 0 -допустимых значений и G 1 -недопустимых значений, обеспечивающих минимальное значение среднего риска. При этом должны выполняться следующие условия:

Оптимальное правило решения определяет границу между G 0 и G 1 .

С позиций теории статистических решений в данном случае целесообразно использовать оптимальный алгоритм, определяемый следующими соотношениями:

если < k принимается решение z = 0, (3.48)

если ³ k принимается решение z = 1, (3.49)

где отношение апостериорных вероятностей будет равно

,

k-порог, который определяется следующим соотношением

l ij - функция потерь, соответствующая i-му истинному состоянию объекта контроля и j-м решению, принимаемом о состоянии объекта по результатам измерений Y, i, j= 0,1.

Вид порога определяет критерий оптимальности. Если положить

l 10 = l 01 = 1,

l 00 = l 11 = 0,

то в этом случае будет выбран критерий Котельникова (идеального наблюдателя). В этом случае минимизируется сумма двух ошибок - риска заказчика и риска изготовителя:

. (3.50)

Если положить l 00 = l 11 = 0, l 01 = 1, l 10 =1+l/p 1 , где неопределённый множитель Лагранжа l определяется условия заданного ограничения , то получим критерий Неймана-Пирсона (β задано, α минимизируется)

Инверсный критерий Неймана-Пирсона (a задано, b минимизируется) определяется из следующего выражения:

Основной недостаток оптимального метода решения рассматриваемой задачи заключается в сложности получаемых алгоритмов классификации состояний объекта контроля. Граница между областями G 0 и G 1 имеет очень сложный вид. Поэтому на практике часто используется квазиоптимальный способ оценки состояния объекта контроля.

Пример . Получим оптимальное правило контроля состояния объекта при нормальных законах распределения параметров состояния h(x ) и погрешностей измерения f(y/x).

Будем предполагать, что контроль состояния объекта производится на интервале времени, в течении которого значения параметров объекта и погрешностей измерения H заметно не изменяются, т.е. X и H - векторы а не случайные векторные процессы.

Таким образом, априорная плотность распределения вектора состояния имеет следующий вид:

где математическое ожидание m x размерности m´1 и корреляционная матрица K x размерности m´m вектора X известны и матрица K x является невырожденной.

Условная плотность распределения f(y/x) вектора погрешностей измерения H является также нормальной и имеет следующий вид:

F(y/x)= , (3.54)

где корреляционная матрица K H размерности N´N вектора погрешностей измерения H известна и является невырожденной, математическое ожидание вектора H m H =0.

Тогда можно определить в следующем виде:

,(3.55)

где - оптимальная оценка вектора X по критерию минимума среднего квадрата ошибки оценки при получении вектора измерений Y; - корреляционная матрица ошибок оптимальных несмещенных оценок вектора X.

В соотношение (3.55) входит плотность распределения

Которую с учётом введения обозначения , где -ошибка оптимальной оценки вектора X, можно рассматривать как плотность вероятности оптимальной ошибки оценки:

Отсюда следует, что отношение апостериорных вероятностей в данном случае определяется при фиксированном значении вектора y отношением вероятности попадания ошибки оценки в соответственно области и . Используя соотношения (3.48) и (3.49) определим алгоритм принятия решения процесса контроля.

Предположим, что все контролируемые параметры являются независимыми между собой и от погрешностей измерений, что часто выполняется на практике, так как контролируемые параметры выбираются таким образом, чтобы при данном объёме обеспечить максимальную информацию о состоянии объекта. Будем считать, что все погрешности измерений различных параметров также взаимонезависимы. Пусть m x =0, W 0 k =A В k -A Н k , W 1 k =(¥¸A В k , A Н k ¸-¥), A В k =- A Н k , где A В k -верхняя граница допуска на k-ый параметр, A Н k -нижняя граница допуска на k-ый параметр)

Рис.3.2 Поле допустимых и недопустимых значений k-го параметра состояния объекта

В этом случае отношение апостериорных вероятностей примет следующий вид:

.(3.57

Используем табличный интеграл ошибок . Тогда отношение апостериорных вероятностей можно представить в следующем виде:

(3.58)

Подставляя соотношение (3.58) в выражение (3.48) и (3.49), определим оптимальный алгоритм принятия решений о состоянии объекта контроля для исследуемой ситуации. При получении результата измерения y необходимо получить оптимальную оценку вектора x и затем вычислить отношение апостериорных вероятностей и сравнить с порогом k, значение которого определяется критерием оптимизации, в результате получим оптимальное решение при выборе класса состояний объекта контроля.

Рассмотрим частный случай, пусть m = 1, тогда

. (3.59)

Выберем критерий Котельникова, которому соответствует значение порога = 1. В этом случае неравенство (3.59) можно привести к следующему виду:

. (3.60)

Алгоритм решения сводится к получению двух интегралов вероятности, нахождению их разности и сравнению с ½.

Исследуем данный алгоритм контроля однопараметрического объекта учитывая, что функция F обладает следующими свойствами:

Если аргумент равен нулю, то функция F равна нулю;

Если аргумент равен , то функция F равна единице;

Функция F нечетная;

Если аргумент равен 3, то функция F близка к единице.

Зависимости интегралов вероятности и их разности, определяемой левой частью неравенства (3.60), от изменения значений оптимальной оценки параметра X приведены на рисунке (3.3).

Рис.3.3 Зависимость разности двух интегралов вероятности от значений оптимальной оценки параметра состояния X

Как видно из рисунка границы допуска в общем случае не совпадают с значениями оценок , определяемых пересечениями зависимости разности двух интегралов вероятности с прямой, параллельной оси абсцисс и отстоящей от неё на расстоянии, определяемом значением ½. Таким образом, если перейти от оптимального алгоритма контроля к квазиоптимальному, определяемому сравнением значения оптимальной оценки с верхним и нижним значениями оценок, определяемых пересечением зависимостью разности двух интегралов вероятности со значением 1/2, то при принятии решения о состоянии объекта возникнет методическая ошибка. Величина этой ошибки будет тем меньше чем больше отношение поля допуска к среднеквадратическому значению ошибки оптимальной оценки. При часто выполняющихся значениях этого отношения 18 и больше (так как обычно , , где s x -среднеквадратическое значение параметра объекта) можно пренебречь влиянием методической ошибки на достоверность принимаемого решения. При этом контрольное поле допуска обычно незначительно превосходит контролируемое поле допуска g 0 =(A В -A Н). Полученный квазиоптимальный алгоритм контроля состояния объекта значительно проще оптимального алгоритма и сводится к сравнению полученной оптимальной оценки с верхнй и нижней границами контрольного поля допуска. При этом если значение оценки попадает в контрольное поле допуска принимается решение, объект работоспособен и в альтернативном случае – неработоспособен. и достоверности) и оптимальной фильтрации сигналов,

2. использовать комплексную обработку информации путём увеличения числа каналов и оптимальной обработки многомерных сигналов,

3. использовать измерители с некоррелированными погрешностями или измерители, у которых погрешности имеют отрицательный коэффициент корреляции

4.использовать оптимальные методы принятия решений о состоянии объекта контроля,

5. осуществить оптимальный выбор контрольных полей допусков при использовании квазиоптимального способа принятия решения о состоянии объекта контроля.

Надежность тракторов, комбайнов и сельскохозяйственных машин.

Эффективность использования тракторов, комбайнов и сельскохозяйственных машин, их производительность и экономичность в первую очередь зависят от их качества. Одним из основных показателей качества является надежность.

Надежность — свойство объекта сохранять во времени в установленных пределах значения всех параметров, характеризующих способность выполнять требуемые функции в заданных режимах и условиях применения, технического обслуживания (ТО), ремонтов, хранения и транспортирования. Пол объектом в теории надежности понимают машины, агрегаты, сборочные единицы, детали, аппараты, приборы и т.д. Вес они в обобщенном виде называются объектами. К параметрам, характеризующим способность выполнять требуемые функции (пахота, посев, уборка сельскохозяйственных культур, транспортирование грузов и т.д.), относятся показатели производительности, скорости, экономичности и т.п. Необходимость выполнения объектом требуемых функций распространяется только при соблюдении заданных режимов и условий применения, ТО, ремонтов, хранения и транспортирования. Например, если двигатель предназначен для работы в северных районах, а эксплуатируется в южных и при этом перегревается, то нельзя считать надежность этого двигателя низкой. Также нельзя считать низкой надежность машины, если не выполнялись ТО и ремонты, предусмотренные технической документацией. Объект с точки зрения надежности может находиться в одном из следующих состояний; исправном, неисправном, работоспособном, неработоспособном и предельном (рис. 1.1).

Предельное состояние — состояние объекта, при котором его дальнейшее применение по назначению недопустимо или нецелесообразно, либо восстановление ею исправного или работоспособного состояния невозможно или нецелесообразно.

Переход объекта из исправного в неисправное, но работоспособное состояние называют повреждением. Повреждение — событие, заключающееся в нарушении исправного состояния объекта при сохранении работоспособного состояния.

Переход объекта из исправного, неисправного, но работоспособного в неработоспособное состояние называют отказом.

Переход объекта в предельное состояние влечет за собой временное (ремонт) или окончательное (списание) прекращение применения объекта по назначению. Переход объекта из неработоспособною в работоспособное, неисправное или исправное состояние называют восстановлением. Комплекс операций, предназначенный для восстановления исправности или работоспособности объекта, а также восстанов¬ления технического ресурса объекта или его составных частей, называется ремонтом. Различают два вила ремонта: капитальный и текущий. Капитальный ремонт выполняют для восстановления исправности и полного (или близкого к полному) ресурса объекта с заменой или восстановлением любых составных частей, в том числе и базовых. Текущий ремонт заключается в восстановлении работоспособности машины с заменой или ремонтом отдельных составных частей, исключая базовые элементы.

Технический ресурс (ресурс ) — наработка объекта от начала его эксплуатации или ее возобновления после ремонта определенного вида до перехода в предельное состояние. Различают доремонтный и межремонтный ресурс.

Наработка — продолжительность или объем работы объекта (измеряют в часах, гектарах, километрах пробега и др.).

Надежность включает в себя такие свойства, как безотказность, долговечность, ремонтопригодность и сохраняемость.

Безотказность — свойство объекта непрерывно сохранять работоспособное состояние в течение некоторого времени или некоторой наработки. Это свойство особенно важно для объектов, отказ которых опасен для жизни людей. Отказ рулевого управления или тормозов машины может иметь тяжелые последствия, поэтому для таких объектов безотказность — наиболее важная составная часть надежности.

Для установления причин отказов и разработки мероприятий по снижению вероятности возникновения отказов служит классификация отказов (рис. 1.2).

По причине возникновения отказы подразделяют на конструктивные, производственные и эксплуатационные.

Конструктивный отказ — отказ, возникший в результате несовершенства или нарушения установленных правил и (или) норм конструирования объекта. Например, ошибки в расчете на прочность, из-за которых уменьшен размер наиболее нагруженного сечения, приводят к поломке детали. Установка подшипника качения с недостаточной динамической грузоподъемностью вызывает отказ этого подшипника при наработке, меньшей ресурса агрегата.

Эксплуатационный отказ — отказ, возникший в результате нарушения установленных правил и (или) условий эксплуатации объекта.

Эксплуатационные отказы возникают вследствие использования объектов в условиях, для которых они не предназначались, нарушения правил эксплуатации (недопустимые перегрузки, несвоевременное проведение регулировок, применение не соответствующих требованиям топлива и смазочных материалов, несоблюдение правил транспортирования и хранения). Например, при грубых нарушениях правил технического обслуживания элементов воздушного тракта двигателя наработка до его отказа может уменьшиться более чем в 2.5 раза в результате поступления в цилиндры воздуха с абразивной пылью.

По характеру проявлении отказы подразделяют на внезапные, постепенные и перемежающиеся.

Внезапный отказ — отказ, характеризующийся скачкообразным изменением значений одного или нескольких заданных параметров объекта. Внезапные отказы возникают вследствие вполне определенных причин (усталостное разрушение деталей, поломка деталей из-за внутренних дефектов или перегрузок, пробивание прокладки головки цилиндров в результате ее коробления из-за местных значительных перегревов и т.д.). Однако установить их заранее, как правило, не удается, и поэтому связанные с этими причинами отказы с точки зрения эксплуатации возникают внезапно, неожиданно. Характерные примеры внезапных отказов — аварийные: поломки деталей, пробивание прокладки головки цилиндров, соскакивание цепей и т.д.

Постепенный отказ — отказ, характеризующийся постепенным изменением значений одного или нескольких заданных параметров объекта.

Постепенный отказ возникает в результате постепенного изменения свойств объекта. Главная причина постепенного отказа — естественное старение и изнашивание (увеличение зазоров, ослабление посадок). К характерным примерам постепенных отказов двигатели относят предельный износ деталей, повышенный расход масла, низкое давление в смазочной системе, снижение мощности и т.д. При технических обслуживаниях и ремонтах принимают меры, предупреждающие или увеличивающие наработку до возникновения постепенного отказа путем регулировок, замены быстро изнашивающихся деталей и т.д. Например, при соблюдении рекомендуемого давления в шине, своевременной балансировке колес и регулировке их установки можно значительно увеличить наработку до отказа шины.

Перемежающийся отказ — многократно возникающий самоустраняющийся отказ объекта одного и того же характера. Отказ в этом случае многократно возникает и сам устраняется. Пример такого отказа — забивание и самоочистка рабочих органов комбайнов и сельскохозяйственных машин. По взаимосвязи отказы подразделяют на независимые и зависимые.

Независимый отказ — отказ объекта, не обусловленный отказом другого объекта.

Зависимый отказ — отказ объекта, обусловленный отказом другого объекта. Например, поломка зуба шестерни масляного насо¬са двигателя относится к независимому отказу. Но отказ насоса может привести к задиру или выплавлению подшипников колен¬чатого вала, отказ которых относится к зависимому.

По сложности отказы подразделяют на три группы.

Отказы первой группы сложности устраняют заменой или ремонтом деталей, расположенных снаружи агрегатов или сборочных единиц, или путем внеочередною проведения операций ежесменного и периодических технических обслуживании (ТО-1 и ТО-2). Как правило, эти отказы устраняют механизаторы в полевых условиях.

Отказы второй группы сложности устраняют заменой или ремонтом легкодоступных сборочных единиц и агрегатов, с раскрытием внутренних полостей основных агрегатов или проведением операций внеочередного ТО-3. Эти отказы можно устранить в полевых условиях, но с участием персонала передвижных ремонтных мастерских.

Отказы третьей группы сложности устраняют, разбирая основные агрегаты (двигатель, ведущие мосты, коробки передач) в стационарных мастерских.

Например, излом по сварочному шву рычага включения переднего моста трактора T-I50K — отказ первой группы сложности, трещины трубок масляного радиатора гидросистемы — отказ второй группы, предельный износ подшипника вала ходоуменьшителя — отказ третьей группы сложности.

Долговечность - свойство объекта сохранять работоспособное состояние до наступления предельного состояния при установленной системе технического обслуживания и ремонта. Развитие между безотказностью и долговечностью заключается в следующем. Безотказность характеризует свойство объекта непрерывно сохранять работоспособное состояние в течение некоторого времени или наработки, а долговечность характеризует продолжительность работоспособного состояния объекта по суммарной наработке, прерываемой периодами для ТО, устранения отказов, ремонтов и хранения.

Ремонтопригодность — свойство объекта, заключающееся в приспособленности к предупреждению и обнаружению причин возникновения отказов, повреждений и поддержанию и восстановлению работоспособного состояния путем технического обслуживания и ремонта.

Ремонтопригодность характеризуется контролепригодностью, доступностью, легкосъемностью, блочностью, взаимозаменяемостью и восстанавливаемостью. Контролепригодность особенно важна для сложных машин, у которых более 50 % времени восстановления уходит на определе¬ние места и характера отказа. Одной из характеристик контролепригодности служит оснащенность машины встроенными средствами контроля. По способу съема информации их подразделяют на средства непрерывного и периодическою контроля (первые сигнализируют о техническом состоянии элементов машины постоянно, вторьте — периодически). Средства непрерывною контроля расположены в кабине машины, периодического — вне кабины. Например, на тракторе Т-150КМ установлено 28 средств контроля, из них 19 — средства непрерывного контроля (в кабине) и 9 — средства периодического контроля (вне кабины). Для обеспечения контролепригодности на факторах и комбайнах устанавливают указатели уровней и температуры рабочих жидкостей, давления масла, напряжения бортовой сети, засоренности воздухоочистителя и топливных фильтров и т.д. Кроме того, на машинах могут устанавливаться устройства для защиты от перегрузок. Дизели оснащают системой аварийно-предупредительной сигнализации.

Доступность — приспособленность объекта к удобному выполнению операций технического обслуживания и ремонта с минимальным объемом балластных работ (открытие и закрытие панелей, крышек люков, демонтаж и монтаж установленного рядом оборудования, сборочных единиц и деталей при доступе к обслуживаемым элементам объекта).

Легкосьемность — приспособленность агрегата, сборочной единицы, детали к замене с минимальными затратами времени и труда, а также приспособленность конструкции машины к операциям разборки и сборки.

Блочность — приспособленность конструкции машины к расчленению на отдельные агрегаты и сборочные единицы.

Взаимозаменяемость — свойство конструкции, агрегата, сборочной единицы, детали и других элементов машин, обеспечивающее возможность их замены при техническом обслуживании и ремонте без подгоночных работ.

Восстанавливаемость — приспособленность конструкции к восстановлению потерянной работоспособности с минимальными затратами труда и средств. Сложность технологического процесса разборки и сборки машины, наличие базовых поверхностей на деталях для установки на металлообрабатывающие станки, запасы металла у деталей, восстанавливаемых пластическим дефор-мированием, запасы прочности и жесткости у деталей, обрабатываемых под ремонтные размеры, влияют на восстанавливаемость.

Сохраняемость — свойство объекта сохранять в заданных пределах значения параметров, характеризующих способности объекта выполнять требуемые функции, в течение и после хранения и (или) транспортирования.

Сохраняемость характеризует способность объекта противостоять отрицательному влиянию условий хранения и транспортирования на его безотказность, долговечность и ремонтопригодность. Вследствие воздействия внешней среды на незащищенные составные части машин во время хранения сокращаются сроки их службы, увеличиваются затраты на ремонт. Коррозионные поражения во время хранения — одна из главных причин выбраковки втулочно-роликовых цепей (23%) и сегментов режущих аппаратов жаток зерноуборочных комбайнов (22 %).

Продолжительность хранения и транспортирования иногда не оказывает заметного влияния на поведение объекта во время нахождения в этих режимах, но при последующей работе их свойства могут быть значительно ниже, чем аналогичные свойства объектов, не находившихся на хранении и транспортировании. Например, после продолжительного хранения аккумуляторных батарей их наработка до отказа существенно снижается. При хранении в сыром неотапливаемом помещении резиновых манжет в течение трех, четырех и пяти лет их ресурс соответственно снижается до 70, 30 и 3 % ресурса новых манжет.

Неработоспособное состояние (неработоспособность) — состояние объекта, при котором значение хотя бы одного параметра, характеризующего способность выполнять заданные функции, не соответствует требованиям нормативно-технической и (или) конструкторской документации.

Основные понятия и определения