Технічна діагностика

Основні завдання та принципи технічної діагностики (ТД) машин і обладнання: Надійність технічних систем (ТС). Методи підтримки та збереження надійності працездатності. Система технічного обслуговування (ТО) і ремонтів. Перехід на новий принцип обслуговування машин і обладнання по фактичному стану. Основні завдання ТД.

ТД - це наука про розпізнавання стану ТЗ. ТД вивчає методи отримання та оцінки діагностичної інформації, діагностичної моделі та алгоритми прийняття рішень. Метою ТД є підвищення надійності та ресурсу ТЗ. Як відомо, найбільш важливим показником надійності є відсутність відмов під час функціонування ТС. ТД завдяки ранньому виявленню дефектів і несправностей дозволяє усунути подібні відмови в процесі ТО, що підвищує надійність і ефективність експлуатації, а також дає можливість експлуатації ТЗ відповідального призначення станом.

ТД вирішує велике коло завдань, багато з яких є суміжними з завданнями інших наукових дисциплін. Основним завданням ТД є розпізнавання ТС в умовах обмеженої інформації.

Теоретичним фундаментом для вирішення основного завдання ТД слід вважати загальну теорію розпізнавання зразків. Ця теорія займається розпізнаванням образів, машинним освітою мови і т.д. ТД вивчає алгоритми розпізнавання стосовно завдань діагностики. Алгоритми розпізнавання в ТД частково грунтуються на діагностичних моделях, що встановлюють зв'язок між станами ТЗ і їх відображеннями у виробництві діагностичних сигналів. Важливою частиною проблеми розпізнавання є правила прийняття рішень.

Рішення діагностичної задачі (віднесення вироби до справним або несправностей) завжди пов'язане з ризиком помилкової тривоги або пропуску цілі. Для прийняття обґрунтованого рішення доцільно залучати методи теорії статичних рішень.

Другим важливим напрямком ТД є теорія контролеспособності. Контролеспособность - властивість вироби забезпечувати достовірну оцінку його ТС та раннє виявлення несправностей і відмов. Великої завданням теорії контролеспособності є вивчення засобів і методів отримання діагностичної інформації.

Стан системи описується сукупністю (множиною) визначають її параметрів (ознак). Зрозуміло, що безліч визначальних параметрів може бути різним, в першу чергу, в зв'язку з самої завданням розпізнавання.

Розпізнавання стану системи - віднесення стану системи до одного з можливих класів (діагнозів). Число діагнозів залежить від особливостей задачі і цілей дослідження.

У більшості завдань ТД діагнози встановлюють заздалегідь і в цих умовах завдання розпізнавання часто називають завданням класифікації.

Сукупність послідовних дій в процесі розпізнавання називається алгоритмом розпізнавання. Істотною частиною процесу розпізнавання явл. вибір параметрів, що описують стан системи. Вони повинні бути досить інформативні, щоб при обраному числі діагнозів процес поділу (розпізнавання) міг бути здійснений.

Математичні основи ТД.

У завданнях діагностики стану системи часто описується за допомогою комплексу ознак.

,

де - ознака, що має розрядів.

У загальному випадку кожен екземпляр системи є певною реалізації комплексу ознак

.

У багатьох алгоритмах розпізнавання зручно характеризувати системи параметрами. утворюють - мірний вектор або точку в - вимірному просторі:

.

Звідси видно, що принципових відмінностей при описі системи за допомогою ознак або параметрів немає.

Існує два основні підходи до задачі розпізнавання: імовірнісний і детерменістскій. Постановка завдання при імовірнісних методах така. Є система, яка знаходиться в одному з випадкових станів. Відома сукупність ознак (параметрів), кожен з яких з певною ймовірністю характеризує стан системи. Потрібно побудувати вирішальне правило, за допомогою якого диагностируемая сукупність ознак була б віднесена до одного з можливих станів. Бажано також оцінити достовірність прийнятого рішення і ступінь ризику помилкового рішення. При детерменістскіх методах розпізнавання зручно формулювати завдання на геометричній мові. Якщо система характеризується - мірним вектором. то будь-який стан системи являє собою точку в - вимірному просторі параметрів (ознак). Завдання тут зводиться до поділу простору параметрів на області діагнозів. При детерменістском підході області діагнозів зазвичай вважаються непересічними, тобто ймовірність одного діагнозу дорівнює одиниці, ймовірність інших дорівнює нулю.