Диагностика отказов.

Диагностика отказов включает операции обследования состояния устройства, выявления аномалий, если они возникли, и принятия соответствующих мер. Диагностика отказов имеет несколько уровней, в частности уровень, на котором проверяют наличие или отсутствие отказа, а также уровень, на котором устанавливают место, где произошелпроизошёл отказ.

При определении отказов можно воспользоваться изменениями параметров состояния ЭУ. Такими параметрами могут быть уровень вибраций, частота вращения приводов, уровень шумов и т.д. Следует иметь в виду, что параметры состояния представляют собой величины, изменения которых носят случайный характер.

Рис. Распределение вероятностей параметров состояния. Очень часто в нормальном и аномальном случаях распределения параметров состояния накладываются друг на друга. Естественно, чтобы различать параметры состояния, необходимо выбрать такой критерий, при котором указанное наложение оказывается малым.

Таким образом, задачу о существовании или отсутствии отказа можно свести к критериям значимости, т.е. принадлежит или нет к генеральной совокупности нормального случая выборка значений параметров состояния, полученных при работающем устройстве. Обычно распределения генеральных совокупностей нормальных значений (работоспособное состояние) являются нормальными. Судить об отказе можно не только по изменениям средних значений, но, в некоторых случаях, и по различиям форм распределений.

Т.к. приходится иметь дело со случайными событиями, необходимо принимать во внимание вероятность ошибки. Во-первых, существует вероятность того, что аномальный случай будет принят за нормальный, т.е. вероятность недосмотра. Во-вторых, существует вероятность того, что нормальный случай примут за аномальный по причине неверной информации (дезинформации). Обе вероятности противоречат друг другу. При нахождении компромиссного решения обычно руководствуются тем, что было ранее. Если вероятность недосмотра мала, то возрастетвозрастёт вероятность неверной информации, вследствие которой необходимо провести техническое обслуживание, в котором нет необходимости. Когда занижена дезинформация, возрастает вероятность недосмотра и у устройства может произойти грубый отказ.

при обнаружении отказов можно пользоваться критерием отношения вероятностей.

Для некоторого параметра состояния х можно считать, что распределения вероятностей появления этого параметра для нормального и аномального случаев можно представить в виде (рис.).

Рис. Метод последовательного критерия отношения вероятностей.

Здесь мы имеем дело с плотностями вероятности f(x) и g(x), известными до работы устройства. С момента начала работы устройства для параметра состояния х во временной последовательности осуществляется выборка значений x₁, x_2,, x₃. Таким образом, в каждый момент времени можно определить величину li, которую можно представить в виде

При нормальном функционировании (нормальное состояние намного вероятнее аномального) почти для всей выборки справедливо неравенство

поэтому происходит уменьшение величины li. Наоборот, в аномальном случае величина li должна увеличиваться.

Для диагностики отказов используют опорные величины l, что позволяет принимать следующие решения:

l_i>l_a – аномальный случай

l_a> l_i> l_n – решение принять нельзя

l_n> l _i – нормальный случай

Вероятность неверной информации (дезинформации) a

Обнаружить место, в котором произошелпроизошёл отказ можно, если выяснить, к какой категории принадлежит замеренное значение параметра состояния, который в большинстве случаев представляет собой вектор. В действительности, каждый элемент имеет сложные связи (рис.). Поэтому, чтобы установить, к какой категории отнести элемент, приходится проводить анализ многих переменных.

Рис. Пространство реальных характеристических параметров состояния устройства.

Связи, которые существуют между причинами возникновения отказов и соответствующими симптомами, являются не детерминированными, а неотчетливыминеотчётливыми. При этом очень часто сам симптом описывается неотчетливонеотчётливо (неоднозначно), например "изменился уровень вибрации НЖМД при включении ПК". В настоящее время разработаны теоретические методы, с помощью которых рассматриваются неотчетливыенеотчётливые явления (нечеткаянечёткая или фузифицированная логика). В этих методах используется функция членства, которая позволяет выяснить истинность (неложность) некоторого описания (утверждения). Указанная функция имеет диапазон изменения 0…1. Если описание является полностью ошибочным, то (А) = 0. Если оно совершенно правильно, то (А) = 1. В том случае, когда 0<(А)<1, истинность или ложность описания определены нечетконечётко.

Установление факта и места неисправности путемпутём определения состояния всех элементов и связей обычно нецелесообразно или практически невозможно, т.к. для такого "стопроцентного" контроля требуются большие затраты времени и оборудования. Особенно это относится к сложным объектам диагностики (ОД). основные цели технической диагностики – изучение форм и закономерностей проявления неисправностей и ошибок, разработка методов и средств их обнаружения и локализации в объектах диагностирования.

В процессе диагноза технического состояния ОД необходимо решение задач изучения физических свойств объекта и неисправностей, построения математических моделей неисправностей. Затем следуют задачи анализа диагностических моделей (ДМ) с целью получения данных, необходимых для построения алгоритма диагностирования и принципов реализации технических средств диагностирования.

В результате анализа диагностической моделей определяют:

- перечень оцениваемых диагностических показателей,

- методы их оценки,

- условия работоспособности,

- признаки наличия дефектов,

- алгоритмы и программу диагностирования.

Совокупность этих данных называют диагностическим обеспечением (ДО). Все модели ДО можно подразделить на непрерывные, дискретные и специальные.

Непрерывные модели используются при разработке диагностического обеспечения для отдельных устройств и приборов. Эти модели в основном описываются алгебраическими линейными и нелинейными уравнениями. дискретные ДМ представляются конечно-разностными уравнениями или конечными автоматами и предназначены для диагностического обеспечения импульсных и цифровых устройств.

Специальные модели подразделяют на информационные, модели характеристик объекта и функциональные информационные потоки, циркулирующие в объекте, рассматриваемые как преобразователь информации. Информационные потоки могут представлять собой информационную оценку изменений, происходящих в состоянии объекта диагностирования. Универсальность этого типа моделей объясняется независимостью от принципа построения и действия объекта. Эта модель характеризует лишь потоки информации о состоянии объекта, циркулирующие в нем. Модели могут представлять статические и динамические характеристики объекта в целом либо его отдельных частей. Методы исследования ДМ подразделяют на аналитические, графические и графо - аналитические.

Аналитические методы обеспечивают возможность реализации способов оптимизации и получения соотношений, описывающих состояние объекта при его изменении. К таким способам можно отнести методы малого параметра, теории чувствительности, математической логики, планирования эксперимента и распознавания образов. Аналитические методы универсальны и эффективны, однако решение становится слишком громоздким при возрастании сложности моделей.

Графические методы наглядны, они позволяют иллюстрировать аналитические методы. Графические методы весьма полезны при исследовании моделей характеристик объекта или процессов, протекающих в реальном времени. Особое место среди графических методов занимают методы, основанные на теории графов (ориентированных и неориентированных). При этом матричное представление структурных свойств графов более удобно.

Различные комбинации графических и аналитических методов составляют графо- аналитические методы. При выполнении анализа непрерывных моделей, описываемых линейными алгебраическими и дифференциальными уравнениями, а также при применении методов теории графов широко используется аппарат теории матриц. Это позволяет представить решения и исследования систем уравнений в удобной и лаконичной форме, а также построить вычислительные алгоритмы для реализации процессов на ЭВМ.

Аппарат математической логики, главной задачей которой является структурное моделирование объектов, позволяет осуществлять также анализ специальных ДМ, характеризуемых конечным числом состояний.

Классификация методов диагностирования

Оценку состояния устройств осуществляют различными методами. В результате такой классификации с учетом характера взаимодействия объекта и технических средств диагностирования можно выделить два метода - функциональное и тестовое диагностирование.

При методе функционального диагностирования объекта осуществляется наблюдение за его функционированием при воздействии лишь рабочих воздействий и оценки его состояния по диагностическим признакам.

При методе тестового диагностирования осуществляют специальное воздействие, при этом ответная реакция объекта сравнивается с различными известными реакциями его состояния. Тестированию часто подвергается не сам объект, а эквивалентное ему по параметрам функциональности и надежностинадёжности устройство. Тестовая структура изготавливается, как правило, из тех же элементов, что и основное ЭУ, выполняет ограниченный набор функций, содержит меньшее число элементов, но, работающих с большими коэффициентами нагрузки.

Таким образом, можно отметить, что метод функционального диагностирования аналогичен режиму пассивного эксперимента, а тестовое диагностирование – режиму активного эксперимента. Для решения задач оценки работоспособности, поиска дефектов, прогнозирования возможных изменений состояния электронных устройств используются оба метода диагностирования.

Другой признак классификации - степень связи объекта и технических средств диагностики. По этому признаку различают методы, основанные на оценке выходных или промежуточных показателей объектов диагностирования. Методы оценки выходных параметров объекта используются в основном при тестовом диагностировании и обеспечивают возможность установления работоспособности, а также обнаружения возникших в нем дефектов. Использование метода оценки промежуточных показателей предполагает необходимость введения в диагностируемое устройство специальных контрольных точек.

одним из способов оценки состояния ОД является метод оценки совокупности диагностических показателей (использование обобщенных показателей). Допустим, имеем вектор показателей х = F(x₁, x₂,¼ х_N) и оценки вероятности попадания его в область работоспособного состояния диагностируемого устройства. Такая задача имеет два решения: показатели пространства вектора показателей могут попасть либо в пространство V₁, либо в V₂, соответствующие работоспособному и неработоспособному объектам.

по различным характеристикам можно судить о состоянии объекта, поэтому используются также методы оценки характеристик в целом или в отдельных точках. Здесь появляется еще один признак классификации состояния ОД – методы оценки по динамическим и статическим характеристикам. При этом оценка ОД по динамическим характеристикам может быть реализована по временным и частотным характеристикам.

Существует и ряд других методов оценки[14].