1.2. Анализ метрологического обеспечения систем контроля и диагностирования сложных технических объектов.

При проведении диагностирования на одном из этапов целесообразно воспользоваться принципами допускового контроля качества [29], представляющим собой проверку соотношения на основе измерения показателей качества диагностируемых АТС:

(1.10)

где Aj, Bj - наименьшее и наибольшее значение i-ro контролируемого параметра соответственно, % - действительное значение контролируемого показателя (параметра).

Поскольку основными факторами, влияющими на показатели эффективности метрологического обеспечения, являются величины ошибок первого и второго рода, то важным вопросом метрологического обеспечения сложных технических систем является выбор способа оценки этих показателей. Существуют показатели, характеризующие ошибки первого и второго рода - риски изготовителя и риски потребителя соответственно.

Известны два способа оценки величин ошибок первого и второго рода [25,28,29,36,40,83-96]: первый способ основан на применении безусловных показателей; второй - на основе условных показателей.

Безусловные показатели оценивают долю возможных событий во всей их массе [25] и определяются из выражений *н

Р, = Jf(x)

х„-ч

^ = Ш

-00

d(x) + jf(x)

00

Jf(Ax) d (дх)

d(x),

-» *П-Х

Jf(Ax) d (дх)

XM

00

(1.11)

L*B-X

XR-X

Jf(Ax) d(Ax)

d(x)+ jf(x)

d(x).

Jf(Ax) d(Ax)

xii-x

Xn-x

x„-x где P,, P2 - вероятности первого и второго рода соответственно; 1^х)ДДх) - плотности распределения значений контролируемого параметра и погрешности его измерения Дх соответственно; х„, хн - верхнее и нижнее допустимые значения контролируемого параметра.

Условные показатели оценивают долю возможных исходов, в какой либо части всех событий. В этой системе показателей ошибка второго рода определяется как R2 = Р2/Р, , где Рг - вероятность признания объекта контроля годным к применению. Ошибка первого рода оценивается условной вероятностью того, что среди исправных объектов контроля имеются неверно забракованные: R, = Р,/Ри , /'„ - априорная вероятность работоспособного состояния объекта контроля.

Безусловные и условные показатели имеют различный физический смысл. Поэтому выбор той или иной систем показателей зависит от решаемых задач.

Из материалов работы [14] видно, что новые однотипные автомобили, изготовленные и собранные на заводе, прошедшие период обкатки, обладают индивидуальностью, присущей каждому отдельному образцу, и требуют к себе индивидуального подхода в соответствии с заложенными в них важнейшими эксплуатационно-техническими качествами, такими как топливная экономичность, динамичность и надежность. В связи с этим возникает необходимость в индивидуальном определении технического состояния элементов каждого автомобиля.

В данном случае, целесообразно воспользоваться выражением для индивидуальных условных рисков [29]: н

я \f{x)p{y-x)dx \f{x)p(y~x)dx (1.12)

Л Р =1-J

\f(x)p(y-x))dx \f{x)p(y-x)dx Здесь, f(x) - безусловная функция распределения контролируемого параметра, р(у-х) - плотность вероятности погрешности измерения, / - конкретное значение результата измерения для данного АТС (узла, системы), для которого определяется индивидуальный риск.

Как показано в работе [29], «индивидуальный» риск потребителя зависит от действительного размера контролируемого параметра и различен для разных экземпляров узлов или систем АТС в контролируемой серии. Это создаёт дополнительные трудности при использовании «индивидуального» риска для оценки качества процедур контроля, т. к. в таком случае желательно рассматривать все проверяемые АТС. Исходя из вышесказанного, имеем выражения для средних рисков: Я = 1-

(1-13) Из представленных в [29] выражений видно, что для расчета как «индивидуальных» так и средних рисков, необходимо обладать исчерпывающими данными о распределениях плотности вероятности погрешности измерения и плотности вероятности контролируемого параметра.

(1.14)

где P,j, p2i - вероятности ошибок первого и второго рода при контроле по i- му параметру

В большинстве случаев сложные технические системы контролируются по нескольким параметрам, что ведет к необходимости оценки показателей достоверности для случая многопараметрического контроля. Вероятности ошибок первого и второго рода определяются из выражений [1,39]

При проведении диагностирования АТС исправно, если

Д <;?„„где =?+д - результат измерения i-ro показателя. Д - погрешность измерения, не зависящая от

В [29] показана нецелесообразность использования индивидуальных рисков в случае многопарамстричсского контроля, поэтому сразу переходим к выражениям для средних для случаев независимости погрешностей измерения и действительных значений контролируемого показателя:

t, i. i, а

J- J J- \!(^,..:,хп)р{у^-х^уп-хп)иуг.х1уп4хх..л1хя

D _ S.

'!"•>, „ S, A »

}••¦ J [¦• \f{xK-,...\xn)pb\-xl;...ylt-xn)-«-з, -s. (1.16)

st S. t, to

[¦¦ j [¦¦ -хп)с1у,..Луя11х1.и1ха

p — -л

-5, M -s, s.

Иногда, руководствуясь теоретическими и эмпирическими данными, получается, найти безусловные одномерные распределения каждого контролируемого показателя /Xх.) и распределения погрешностей их измерения

Р,Ь',)' Одномерные распределения контролируемого показателя /(*,) можно легко получить, зная п-мерные: « <0

/(х,) = J... ]f(X\\-\x„)dxl\..:,dxiAilx„{..xlx„ (1.17)

—лс -аз

В работе [29] показано, если известны одномерные законы распределения параметров и их погрешностей, можно с уверенностью говорить, что Р2 не превышает допустимого значения при выполнении условия:

я

Р} = < Рьхл, которое сложит основой для проверки обеспечивает ли точ- /•1

ность СТД требуемую достоверность контроля и диагностирования. Кроме того, обязательно необходимо второе условие - должно быть обеспечение минимума Pj. (P)—>min)

Если найдены результаты измерений, то вероятность, что все показатели не выходят за рамки допустимых пределов, если считать равновозможными все значения контролируемых показателей (или примем, что точность измерения высока), то Ргит) находится из выражения:

(>'.;•••;>',) = 1- J- jР(У, г,;...^ -хя )<&,.. А, (1.18)

В случае если погрешности измерений независимы друг от друга, а дифференциальная функция распределения погрешности удовлетворяет выражению (1.17):

= 1 -FI [1 - > (1-19)

м

S,

где />2,и„,(>',) = 1- \р,(у, - «индивидуальный» риск потребителя при

-s,

контроле i-ro параметра.

В самом худшем случае, для зависимых и независимых погрешностей измерения можно записать:

(1-20)

1 = 1

Требование (1.20) приводит к условию, что ЛТС исправно, если:

^liwX^lirw'—'^HKH») ^ » (1-21)

где §!„,„;...; ^пюм - результаты измерения i=l,...,n контролируемых показателей.

Условие (1.21) обеспечивает меньшую величину ошибки первого рода, но его применение на практике затруднено, т. к. необходимо сначала вычислять ошибку второго рода и только потом анализировать годность АТС.

Важным этапом разработки систем контроля и диагностирования АТС является определение нормативных значений контролируемых параметров. К нормативным значениям параметров относятся: номинальное, предельное и допустимое. Нормирование номинального и предельных значений контролируемых параметров производится в соответствии с [20]. В зависимости от вида изменения контролируемого параметра существуют два подхода к оценке допускаемых эксплуатационных отклонений контролируемых параметров ЛТС [4].

При монотонном изменении значений контролируемого параметра допускаемое отклонение [4J устанавливается: 1. исходя из условий обеспечения заданной безотказности для составных частей АТС, связанных с обеспечением безопасности движения за определенный период; 2. исходя из условия минимума удельных издержек, связанных с эксплуатацией и ремонтом составных частей агрегата.

В первом случае допускаемое отклонение D определяется из выражений а

(1.22)

?> = 0,5 Тф, при условии аг <> 0,05; а

?> = 0,3 Тф, при условии az>0,05. Во втором случае решение задачи основано на минимизации целевой функции вида с

(1.23) где Q(D) - вероятность отказа элемента за срок его службы в зависимости от величины D; K(D) - число проверок элемента за период эксплуатации при установленных D и Lm; Lm - межконтрольный пробег автомобиля; LПри немонотонном изменении значений контролируемого параметра допускаемое отклонение [4] устанавливается методами, подробно описанными в [1]: 1. методом толерантных границ; 2. методом матриц переходных вероятностей; 3. методом оптимизации на основе технико-экономических показателей.

Рассмотренные задачи определения допустимых отклонений контролируемых параметров решены в предположении однопараметрического или многопараметрического контроля с независимыми контролируемыми параметрами при условии, что значения контролируемых параметров и погрешностей их измерения распределены по нормальному закону.

При назначении допустимых отклонении на контролируемые параметры возможна ситуация, когда невозможно получить требуемые значения ошибок первого и второго рода. В таком случае решается вопрос о назначении контрольных допусков на эти параметры [1,2]. Поле допуска сужают для получения заданной величины ошибки второго рода за счет увеличения ошибки первого рода. Исследование, проведенное в работе [1], показало, что для исключения ошибки второго рода достаточно сузить поле допуска контролируемого параметра на величину предельной погрешности средства измерения в заданном диапазоне измерений. Получены выражения [1] и номограммы для определения контрольного допуска при однопараметрическом контроле в предположении, что значения контролируемого параметра распределены по нормальному закону, а погрешности его измерения по нормальному или равномерному законам.

Решение об исправности системы АТС при данном способе принимается на основе информации о попадании или не попадании измеренного значения контролируемого параметра в поле его допуска [29]. При этом учет требований потребителя продукции значительно превалирует над требованиями, предъявляемыми изготовителем продукции. Поэтому следует считать, что требования к достоверности контроля и диагностирования АТС сводятся к тому, что ошибка второго рода не превышает допустимого значения Рг< Р^,. Поэтому, как показано в [29], для выбора определенной процедуры контроля следует вводить дополнительное требование, которым может быть требование минимума риска изготовителя: Р|—»min. Такой подход эквивалентен критерию Неймана-Пирсона.

В связи с этим в целях обеспечения требуемой достоверности диагностирования можно ввести контрольные предельные значения, которые отличны от нормативных, т. е. сузить область допускаемых значений. Таким образом, АТС считается пригодным для эксплуатации при

А'<4йВ', (1.24)

где Л', В; - контрольные наименьшее и наибольшее значения контролируемого параметра,

«Индивидуальный» риск потребителя не должен превышать допустимого значения Р^,, и рассчитывается по формуле (1.12).

Как показано в работе [29], Р| и Рг при сужении контрольных допусков являются функциями А1 и в'. Поэтому условия для их определения таковы:

/>(Л';/?')*/>д„, Р1(Л';В') = т\п

A Jf

Итак, для определения Pt и Р2 с учётом сужения контрольных допусков имеем:

нн<

\\f{x)p{y-x)dy4lx

ф';В')= 1-^—S >

\f{x)dx

.У 4 • (»-25)

\\f{x)p{y-x)dydx

) \№p{y-x)jydx -*>л'

Для случая многопараметрического контроля множество допускаемых значений контролируемых показателей, задаваемое неравенствами (1.10) представляет собой n-мерный параллелепипед в пространстве состояний объекта с координатами дсу, но множество результатов измерения по выражениям (1.21) не являются параллелепипедом, в общем случае, и не могут задаваться следующим образом:

-л:<^<в;а=\Гп). (1.26)

При применении этого условия (1.26) достаточно лишь знание априори закона распределения погрешности и уже можно написать функцию А^СУр-мЛ) в подходящем для анализа виде.

При этом принимаем, что распределение показателя качества симметрично, т.е. суженный контрольный интервал [А'; В'] симметричен относительно нормативного интервала, поэтому -А; = В' = т/. При таком условии

выражения для средних рисков для i-ro показателя при назначении контрольных допусков совпадут с формулами для средних рисков

п. ч! \ \

\f,{x)dx

,7 (L27) J \mp,iy-x)dydx

Ж'^-^г »

\\fXx)p,{y-x)dydx -V

где tfl - половина контрольного допуска для i-ro показателя.

Также для соотношений (1.27) справедливы выражения (1.14).

Для определения п неизвестных т/j следует употреблять условие:

_ я

С/7/><;У=1;«, где P^onj удовлетворяют выражению: Јp2rirmj = Р2Лт

Анализ работы [23], показал, что на величины ошибок первого и второго рода кроме законов и их параметров распределения контролируемого параметра и его погрешности измерения при многопараметрическом контроле сложных технических систем влияет также и полнота проводимого измерительного контроля. Полноту контроля можно представить как отношение числа контролируемых параметров nk к общему числу N параметров, однозначно характеризующих техническое состояние технической системы

0-28)

Р N

Этот показатель применим, если все контролируемые параметры идентичны в информационном смысле, т. е. несут информацию о равнонадежных подмножествах элементов технической системы и взаимно независимы.

Для случая, когда между элементами системы существуют связи, и выбор независимых параметров невозможен, методическая составляющая достоверности контроля определяется следующим образом [23]

D, = со ((|)<о ((2/1).. со, (к/1,2 к-I); i = 1,2 к, (1.29)

где o)j(k/l^,...,k-l) - условная вероятность правильного заключения о нахождении k-го контролируемого параметра в поле допусков или вне поля, вычисленная в предположении, что по к-1 параметрам получено верное заключение.

Однако, для оценки условных вероятностей необходимо наличие априорной статистической информации, чтобы можно было непосредственно использовать приведенное выражение.

Указанные ограничения можно преодолеть [23], если воспользоваться такими характеристиками контролируемых параметров, как степень обобщения контролируемого параметра б, определяемая как 8 ~QkjQ, где Qk - вероятность отказа части технической системы, о которой несет информацию контролируемый параметр; Q - вероятность отказа всей системы; степень корреляционной зависимости между параметрами у, которая определяется из выражения У - Qc6mlQk > гДе Ј?fxi= 4 + - Г„)+..Л(1 - У „X1" Г Л ••(¦" (1-30)

По результатам проведенных исследований [23] получено выражение для определения минимального числа контролируемых параметров исходя из обеспечения заданной полноты контроля при известных и равных для всех параметров, характеристиках 8 и у и условии, что в системе может произойти только один отказ

-И^/иМ- (1.31)

Из анализа следует, что 100% полнота контроля принципиально достижима лишь при S/y 21 и определение полноты контроля по формуле (1.29) оправдано лишь при у > 0,95.

Исследования, проведенные в [23] позволили получить общие выражения для условных вероятностей ложного ао и необнаруженного отказов Ро в зависимости от полноты контроля, параметров и видов законов распределения контролируемых параметров и погрешностей их измерения

(1.32)

где величины aiH, р(П - условные вероятности ложного и необнаруженного отказов по отдельным контролируемым параметрам; Рх - вероятность нахождения контролируемого параметра в момент контроля в поле допуска.

Рассмотренная общая задача определения значений условных вероятностей ошибок первого и второго рода от полноты контроля решалась в предположении, что значения погрешности контролируемых параметров и погрешностей их измерения распределены по нормальному закону. Анализ, проведенный в этой же работе показал, что повышение точности измерений существенно сказывается на условной вероятности необнаруженного отказа лишь при достаточно высокой полноте контроля (^>0,7). Следовательно, при разработке метрологического обеспечения в первую очередь необходимо добиваться достаточно большой полноты контроля и только после этого решать вопрос о точности измерений проводимых при контроле.

Сложность проводимых процессов, а также их взаимосвязей, требует при оценке уровня метрологического обеспечения использовать комплексные показатели [23]. В качестве основных комплексных показателей чаще всего принимаются показатели эффективности и стоимости, причем в качестве основного критерия используют чаще всего показатель эффективности, а стоимость рассматривают как дополнительный ограничивающий фактор.

Известны два основных вида комплексных показателя эффективности, на основе которых осуществляется синтез метрологического обеспечения

сложных технических систем: коэффициент эффективности и "достоверность - стоимость" [23].

Первый является показателем для сравнительной оценки с использованием весовых коэффициентов. Однако для оценки эффективности метрологического обеспечения АТС указанный показатель не пригоден, поскольку не позволяет определить влияние метрологического обеспечения на качество реализуемой системы диагностирования технического состояния АТС.

Второй критерий "достоверность - стоимость", предложенный Шабали- ным [23, 97, 100], позволяет учитывать качество и стоимость метрологического обеспечения одновременно. Однако ему свойственны и все известные недостатки представления комплексных показателей в виде отношения величин, имеющих разные размерности. Решения, принимаемые на основе таких показателей, приводят во многих практических задачах к крайностям.

Широкое распространение получили информационные критерии оценки эффективности контроля, характеризующие приращение достоверности сведений о техническом состоянии сложных систем, получаемое в процессе диагностирования. Информационные критерии относятся к разряду интегральных показателей. Они позволяют учесть полноту контроля, точность проводимых измерений, надежность средств измерений, но не удовлетворяют принципу соответствия, поскольку невозможно (или очень сложно) установить связь между их значениями и значениями показателей эффективности.

Предложен интегральный [23] показатель эффективности работы автоматизированной системы диагностирования, основанный на сопоставлении эф- фективностей действия реальной и некоторой идеальной систем диагностирования. Этот показатель учитывает одновременно и эффект от применения системы контроля и диагностирования, и затраты на его проведение. Однако информационным критериям свойственны недостатки, основным из которых является невозможность установить связь между количеством получаемой в процессе контроля информации и эффективностью реализуемой системы контроля, т.е. этот критерий не удовлетворяет принципу соответствия.

Разработан комплексный показатель [23] представляющий собой относительное приращение

фм.о.=-^г-' (1.33)

A" max '

где ДГ>=БР-Б - приращение показателя эффективности технической системы за счет метрологического обеспечения; ДБТАХ=БИ-Б - максимально возможное приращение показателя эффективности технической системы за счет метрологического обеспечения; БР - значение показателя эффективности технической системы, которая эксплуатируется с реальным (разработанным) метрологическим обеспечением; Б - значение показателя эффективности технической системы, которая эксплуатируется без метрологического обеспечения; БИ -

значение показателя эффективности технической системы, которая эксплуатируется с метрологическим обеспечением, характеризуемы, своевременностью, нулевой погрешностью, бесконечно большой скоростью и 100% полнотой измерений.

Как показано в работе [23], кроме случая однопараметрического контроля, непосредственно определить зависимость комплексного показателя от параметров метрологического обеспечения практически невозможно, и следует осуществить декомпозицию задачи. В работе [23] разработана методика декомпозиции указанной задачи для процессов или систем, в которых функциональные связи характеризуются большим числом зависимостей, а структура функциональных связей позволяет расчленить процесс на элементы меньшей размерности. Указанная методика позволяет представить процесс функционирования системы как последовательность этапов, на каждом из которых проводятся измерения или контроль по одному параметру.

Таким образом, рассмотренные комплексные показатели не в полной мере удовлетворяют требованиям, предъявляемым к ним, поэтому ни один из них нельзя непосредственно использовать для разработки контроля и диагностирования технического состояния ЛТС. Поэтому необходимо разработать критерий

эффективности, удовлетворяющий изложенным выше требованиям, и позволяющий оценить эффективность метрологического обеспечения диагностирования АТС с учетом обеспечения заданных характеристик достоверности контроля с минимальными затратами в заданный промежуток времени.

Важным вопросом, возникающим при разработке системы метрологического обеспечения является выбор средств измерений контролируемых параметров [25]. Их выбор является базовой операцией разработки системы метрологического обеспечения. Это обусловлено тем, что средства измерений - техническая основа метрологического обеспечения. Ими определяется решение основных задач метрологического обеспечения - точности и достоверности измерений, испытаний, достоверности диагностических операций и единства измерений.

Занижение точности средств измерений используемых при реализации системы контроля и диагностирования вызывает снижение по степенному закону качества продукции, а завышение влечет увеличение затрат на измерения, сложности конструкции, массы и габаритных размеров средств измерений, снижает их устойчивость к влияющим факторам.

Для задания граничных значений на контролируемые параметры технических систем в случае косвенного многопараметрического контроля в настоящее время используют систему независимых допусков. Использование такого способа контроля приводит к появлению методических ошибок первого и второго рода, что вызывает снижение надежности технических систем в эксплуатации, и увеличение стоимости их эксплуатации.

Задача выбора оптимальной системы независимых допусков определяется как сложная нелинейная многопараметрическая оптимизационная задача. Причем, как правило, решения приходится принимать в условиях априорной недостаточности о законах распределения значений контролируемых и структурных параметров и погрешностей их измерения.

Важным вопросом при расчете допусков контролируемых параметров является определение значений ошибок первого и второго рода.

Ввиду большой трудоемкости расчета ошибок первого и второго рода для их определения целесообразно использовать численные методы, в частности методы имитационного моделирования. Однако проведенные исследования не позволяют учесть влияние погрешностей измерения значений контролируемых параметров, а также дополнительных погрешностей на значения ошибок первого и второго рода при расчете допусков на контролируемые параметры.

Важной задачей при организации системы контроля и диагностирования является оптимизация точности проводимых измерений. При определении допустимых значений вероятностей ошибок Pidon первого, Р?^,, второго рода и Рн} возможны два случая:

1 .Определение допустимых значений вероятностей ошибок первого и второго рода при контроле или диагностике, исходя из заданных требований к допускам и погрешностям измерения обобщенных или структурных параметров систем АТС по типовым методикам изложенным, например, в [60]. 2.0пределение допустимых значений вероятностей ошибок первого и

второго рода, исходя из экономических соображений с учетом функции по-

/

терь. При этом определяется величина допустимых потерь от ошибок неверного заключения при контроле и диагностике - Пдоп [50]. Также определяется функция зависимости изменения себестоимости продукции А С от погрешности измерения Ах или среднего квадратического отклонения <тЛх погрешности измерения,:

АС=<ЦАх) = (1.34)

Функция потерь из-за погрешности измерения контролируемого параметра, при условии отсутствия систематической составляющей погрешности, определяется как математическое ожидание А/(ДС) от произведения функции плотности вероятности погрешности измерения значения контролируемого параметра и функции изменения себестоимости вызванного отклонением значения показателя качества [50]:

Щ<Гъ) = М№= =\где ^Дг)- плотность распределения вероятности погрешности измерений Ах, Ф(Ах) - функция, связывающая изменение себестоимости, вызванное отклонениями контролируемого параметра от номинального значения, вследствие наличия погрешностей его измерения. При этом, если закон распределения погрешности измерения не задан, то он принимается равномерным.

В большинстве случаев зависимость ДС=((одоп) может бьггь выражена полиномом вида

ДС = д0 + я,<7,т + аго~т +...+а

(1.36) где N - порядок полинома. Такая зависимость или близкая к ней имеет место при реализации системой управления функций оптимизации. Другой наиболее часто встречающейся функцией ДС является зависимость вида ДС =

(IJ7)

ДС, прихй[хн;хв] 0, при хе[хн;хв] где хц, хм - границы допуска контролируемого параметра; ДС - изменение себестоимости при попадании значения контролируемого параметра за пределы поля допуска вследствие погрешности измерения его значения.

Проведены исследования [50] влияния различных законов распределения погрешности измерения контролируемого параметра на изменение величины потерь для полиномиальной зависимости изменения себестоимости первого и второго порядка, а также ступенчатой функции. Получены выражения позволяющие определить величину потерь в зависимости от величины среднего квадратического отклонения погрешности измерения контролируемого параметра. Однако полученные результаты исследований не позволяют оценить величину средних потерь для случая контроля, так как не учитывают влияния закона распределения значений контролируемого параметра на величину потерь.

Из проведенного анализа видно, что имеющиеся методики разработки метрологического обеспечения основаны на показателях, позволяющих вы-

брать вариант реализации, обеспечивающий максимально возможное приращение эффективности эксплуатации сложной технической системы или минимум потерь от ошибок неверного заключения и стоимости реализуемой системы диагностирования, и не учитывают необходимости оценки качества разрабатываемого метрологического обеспечения. Поэтому целесообразно в качестве показателя эффективности метрологического обеспечения контроля и диагностирования АТС использовать минимум суммы потерь от ошибок первого и второго рода при условии обеспечения допустимых величин ошибок первого и второго рода. Существующие методики назначения допусков на контролируемые параметры не учитывают дополнительную составляющую погрешности, поэтому необходимо разработать методику назначения допусков, позволяющую определить значения допустимых отклонений по критерию обеспечения ошибок первого и второго рода с учетом указанной составляющей. Результаты проведенного исследования позволяют сделать вывод, что существующие способы выбора средств измерения, основанные на обеспечении требуемых значений ошибок первого и второго рода, или заданной полноты контроля, не позволяют оптимизировать их выбор по технико-экономическим критериям с целью обеспечения максимальной эффективности реализуемой системы контроля и диагностирования.

<< | >>
Источник: Исакова Кира Сергеевна. ИССЛЕДОВАНИЕ И СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТРОЛОГИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ ПРИ ТЕХНИЧЕСКОМ ОБСЛУЖИВАНИИ И РЕМОНТЕ АВТОТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ (НА ПРИМЕРЕ ЭЛЕКТРООБОРУДОВАНИЯ). Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Специальность 05.22.10-Эксплуатация автомобильного транспорта. Владимир - 2007. 2007

Еще по теме 1.2. Анализ метрологического обеспечения систем контроля и диагностирования сложных технических объектов.:

  1. Реализация стратегии включает выбор организационного объединения и систем контроля
  2. Приложение Е Сравнительный анализ программного обеспечения структур управления предприятием класса MRPII/ERP
  3. ВВЕДЕНИЕ
  4. ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ МЕТОДОВ РАЗРАБОТКИ МЕТРОЛОГИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ АВТОТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ.
  5. 1.1. Обзор способов и методов разработки метрологического обеспечения контроля и диагностирования технического состояния автотранспортных средств.
  6. 1.2. Анализ метрологического обеспечения систем контроля и диагностирования сложных технических объектов.
  7. ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ОПТИМИЗАЦИИ МЕТРОЛОГИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ АВТОТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ.
  8. 2.3. Разработка методики оценки характеристик достоверности прн использовании алгоритмов диагностирования с учетом методической составляющей погрешности, погрешности измерения н дополнительной погрешности.
  9. ГЛАВА 3. ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДИКИ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ МЕТРОЛОГИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ АВТОТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ
  10. 3.4. Исследование влияния погрешностей определения исходных данных на величину доверительного интервала критерия эффективности метрологического обеспечения диагностирования технического состояния АТС.
  11. ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМА МЕТРОЛОГИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ КОНТРОЛЯ И ДИАГНОСТИРОВАНИЯ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ АВТОТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ
  12. 4.1 Разработка алгоритма для реализации метрологического обеспечения контроля и диагностирования АТС.
  13. 4.2 Разработка метрологического обеспечения системы диагностирования технического состояния электрооборудования ЛТС.
  14. 4.3 Разработка метрологического обеспечения системы диагностирования технического состояния фар автотранспортных средств в режимах «ближний свет», «дальний свет» и «суммарный свет» при реализации стандартного метода измерений.
  15. БИБЛИОГАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
  16. Обеспечение и контроль адекватности лечения - важный инструмент повышения прибыли.