<<
>>

2.3. Разработка методики оценки характеристик достоверности прн использовании алгоритмов диагностирования с учетом методической составляющей погрешности, погрешности измерения н дополнительной погрешности.

Возможны случаи, где вместо сплошного контроля диагностирование производится с применением алгоритма диагностирования, построенного таким образом, чтобы по выбранному перечню параметров оценить работоспособность системы и локализовать неисправности.

Глубина локализации устанавливается на основе эксплуатационных и экономических факторов и устанавливается до съемного в условиях эксплуатации блока или элемента.

Известно [1], что локализация неисправностей является неотъемлемой частью технологического процесса диагностирования и одной из ее задач является именно поиск отказов, ее характерной особенностью выступает тот факт, что обнаружение отказов происходит не после наступления отказа, а в его предположении.

В работах [1,3] подробно рассмотрены виды алгоритмов диагностирования.

Как известно, при проведении контрольно-регулировочных операций, выполнением которых достигается соответствие показателей качества АТС или соответствие его параметров допускам по нормативным документам, не всегда возможно достичь желаемого результата. Т. е., речь идет о неисправности узла или системы АТС и возникает задача диагностирования - поиска неисправностей. Поиск ведется за счет диагностической системы, дающей информацию о результатах измерения параметров в различных точках узлов

или систем АТС и в различные моменты времени. Как отмечалось в главе 1, применение алгоритмов диагностирования, которые основаны на сокращенном переборе многошаговых (многоэтапных) вариантов поиска влекут за собой ошибки в задании исходных данных, и соответственно идет накопление погрешностей оценки вероятностей брака отдельных элементов или параметров, что, в свою очередь приводит к неправильному построению стратегии и методики поиска неисправностей.

Исходя из вышесказанного, можно воспользоваться алгоритмом диагностирования, устойчивым к неточностям задания исходных данных и сформированным на апостериорной одношаговой оптимизации поиска отказа. Данный алгоритм создан на определении проверок на данном шаге, при которых на данном шаге апостериорные средние потери минимальны.

Согласно [57]

Проанализируем процесс диагностирования узла или агрегата АТС, воспользовавшись следующими обозначениями:

D - (достоверность диагностирования) - вероятность правильного определения технического состояния узла АТС

D, - вероятность того, что признанный исправным узел АТС действительно исправен

?>„. - достоверность принятия решения о неисправности агрегата АТС.

Все вышеуказанные обозначения могут быть выражены через ошибки первого и второго рода:

О-ЧЙ.

Dr=, \ V" 1. (2-26)

O-'iJMJ

где />„„- априорная вероятность исправного состояния узла АТС.

При проведении диагностики целесообразно в качестве критерия принять коэффициент готовности [57], который есть не что иное, как вероят-

ность нахождения АТС в исправном состоянии в некий момент времени, при достаточно большом /.

Таким образом, К, = lim K(t). (2.27)

I -мо

Покажем на графике процесс диагностирования агрегата (узла) АТС:

Рис. 2.3. Графическое представление процесса диагностирования Здесь Е| - АТС исправно и включено (таким образом выполняется условие попадания в границы допуска значений всех контролируемых параметров

g(Xx,X2 Л'„)- граница допуска показателя, i-Х..л - сочетание значений контролируемых параметров узла АТС, п - количество параметров, однозначно определяющих контролируемый показатель); Е2 - происходит плановое техническое обслуживание, начатое при отсутствии сигнала об отказе, т.

е. отказа нет; Ез - производится плановое техническое обслуживание, при отсутствии сведений об отказе АТС, но на самом деле отказ имеет место (т. е. g(X1tX7 Хл)>?л\ Е4 - аварийный незапланированный ремонт; Е5 - неплановая проверка в случайный момент времени г после поступления сигнала об отказе; Е6 - диагностирование узла АТС в случайный момент времени г, при

поступлении ложного сигнала об отказе; В данном случае, после проведения измерений изменился закон распределения значений параметров. Функция плотности вероятности случайной величины /(Л', + + ДЛ'2,...,Л'(Т +ДЛ'„), при этом, определяется как произведение композиций законов распределения f(Xl+&Xl),f(X2 +&Х2) ДХЯ + АХЯ).Налицо ошибка первого рода />, - собы-

тие, при котором система АТС работоспособна, т. е. выполняется условие работоспособности и попадание результатов измерения Х} +АХ ,Х2 +ДА'2,...,Л'(,+алг(1 за границы допусков на контролируемые параметры [хи,хи

Е7 - имеет место необнаруженный отказ, т. е ошибка второго рода Р2. Здесь система АТС не работоспособна, т. е. выполняется условие неработоспособности системы и попадания результатов измерения Х,+АХ,Х2+АХ2>...,ХЯ + АХЯ, ввиду наличия погрешности, в границы допусков контролируемых параметров.

Рассмотрим схему возникновения ошибок первого и второго рода Область соответствующая Р:м

Область соответ-. ствуюшая Pim

Область соответствующая Р2изм

ОЗласть, соответствующая Рцом

Рис. 2.4 Схема возникновения методических, измерительных и дополнительных ошибок первого и второго рода для случая двух контролируемых параметров. Яш и Р2и - соответственно вероятности методических ошибок первого и

Граница допуска показателя качества - ?,1

. , Нижние границы допус-

Область соответ-

ков контролируемых па- ствуюшая Р|Лоп и ^^^иКа

"щеп

Верхние границы допусков контролируемых па-, рамстровХвь Хвз второго рола;/^жн и Р2ЖП- ошибки первого и второго рода, вызванные эксплуатационной погрешностью контролируемых параметров

Из рисунка видно, что вероятности ошибок Р{ и Р2 вызваны: - аппроксимацией области значений контролируемых параметров XifX2,...,X„, соответствующих исправному состоянию узла (системы) АТС,

множеством независимых допусков контролируемых параметров, где ? -

значение диагностируемого показателя функционирования системы АТС; граница допуска показателя;

- эксплуатационными погрешностями, возникшей вследствие наличия основной погрешности измерения значений контролируемых параметров и дополнительной составляющей, учитывающей отличие условий измерения от нормальных;

Таким образом, выражения для расчета методических ошибок первого и второго рода примет вид: (2.28)

Рш = р{в2)= P{Y(XVX2 Л'я)< }'л * [XlH,XJ

Ргн = *.)> ул Хж б [Х1Н,Х1И] 1. где Х1Г, i = l..n - сочетание значений контролируемых параметров соответствующее условию работоспособности системы АТС

Х,нг* " " сочетание значений контролируемых параметров соответствующее условию неработоспособности системы АТС

[XlH.XlH], /=1../I - нижняя и верхняя границы допуска /-го контролируемого параметра.

Влияние &Х1Жъ9ЬХ2ЖЛ, &ХкЭШ1 на характеристики можно представить в виде разницы вероятностей до и после проведения измерений ~ Рщ у Рг ~ Рщ '

Вероятности ошибок первого и второго рода с учетом методических составляющих и эксплуатационных погрешностей п контролируемых параметров примут вид

Рх = P{$(Xx,X2,...,X,)

Р2 = P(f(X„X2 Ха )>& )-/^П(яГ,«г + ^а™ )е кш ]) •

Поскольку в выражения (2.31) входит множество величин, то задача расчета точечных и интервальных оценок Рх> Р2 является многомерной. Для ее решения целесообразно использовать метод Монте-Карло.

Т- период проведения технического обслуживания, - время контроля АТС при плановой проверке; t2 - время, необходимое для проверки АТС при непрерывном контроле; /, - время аварийного восстановления; /я - продолжительность выполнения технического обслуживания без учета времени контроля; г - время, по истечении которого выводится сигнал об отказе АТС, возникшем после исправного состояния; 0 - случайное время, по истечении которого появляются данные об отказе, случившемся после Е7; г, - случайное время, после которого подается ложный сигнал об отказе, возникшем после Е|.Причем, в качестве величин /,, /2, /„, t„ принимаем их соответствующие средние значения, хотя в общем случае они представляют собой случайные величины.

Аналогично [57] примем известными функцию распределения вероятности времени безотказной работы узла АТС F(t) и функцию распределения вероятности поступления ложных тревог Ф(/):

Ф(/) = 1-где Л - интенсивность поступления ложных тревог.

Рассмотрим протекание процессов, совершающихся в системе обслуживания АТС, в предположении, что в начальный момент времени АТС исправно и включено.

По истечении времени Т намечено произвести техническое обслуживание АТС, и если, отказа не случится, то АТС характеризуется состоянием Ег. После плановой проверки объекта за время /, проводится техническое обслуживание, т. е. за период (/, +/,) АТС с вероятностью единица находится в состоянии Ei. Если же за период проведения технического обслуживания Т

произойдет отказ элементов и непрерывная система диагностирования это зафиксирует, то данная ситуация описывается состоянием Е3. Система планового контроля также за время /, будет проверять систему АТС и с вероятностью DKl примет правильное решение, т. е. выявит неполадку. Таким образом, АТС окажется в состоянии Е4 и по истечении времени /, произойдет

полное восстановление работоспособности.

Существует также вероятность (l-/)„rl), что система планового контроля даст неверное заключение (примет систему АТС годной и работоспособной) и через время (/, +/т) АТС охарактеризуется состоянием Е7 (налицо наличие ошибки второго рода), далее через время 0 перейдет в состояние Е5 или же <системы контроля в случайный момент г, диагностируемое АТС может перейти в состояние Е5, длительность пребывания в этом состоянии определяется временем t2. Далее из состояния Е5 через период t2 с вероятностью Д.,2 перейти в состояние Е4 или с вероятностью (1 - ) в состояние Е7.

В случае ложного срабатывания системы контроля через период г,<г из Е| диагностируемая система перейдет в Е6, откуда возможно два пути - либо за время i2 вернуться в прежнее состояние с вероятностью ?>,.., либо - с вероятностью l-D2, перейти в состояние Е4.

Незамеченные отказы через какое-то время обязательно дадут о себе знать и будут проявляться с интенсивностью Согласно [57] математическое описание указанных выше состояний целесообразно проводить с помощью теории полумарковских случайных процессов.

Исходя из вышесказанного предложена методика расчета точечных оценок Pt, Л, которая включает следующие этапы:

Введение матрицы априорных вероятностей отказа всех элементов диагностируемой системы Р^^

Выбор узла с максимальной вероятностью отказа Р^,^.

3. Получение вектора псевдослучайных чисел X, моделирующей закон распределения n-мерной случайной величины f(Xx,Xv...,Xm)t где п- количество элементов вектора, соответствует числу контролируемых параметров. Вектор X моделирует распределение значений i-ro контролируемого параметра с заданными видом и параметрами закона распределения.

Выделение из вектора X, массивов ХГУ Х,„. для которых выполняются условия (2.29), (2.30).

Расчет вероятностей методических ошибок первого и второго рода по формулам ,«:i\V,

1

1 если о иначе

sizeX r jZ\ (2.32)

1

-f'L'CJnX'^^^t^B;]

1 v-'

sizeX lir ,

о иначе где size Хр, size Хцр- количество элементов в массивах^,., Хн, соответственно, являются числами реализации п-мерной случайной величины

Xt,X2 Х„, согласно условиям (2.29), (2.30)

6. Генерация вектора псевдослучайных чисел АХ, моделирующего закон распределения погрешности n-мерной случайной величины

f(AXАХ7 ДЛ'Я). Вектор X моделирует распределение значений эксплуатационной погрешности i-ro контролируемого параметра с заданными видом и параметрами закона распределения.

6. Расчет вектора как поэлементной суммы

Х'^Х.+АХ,. (2.33)

Вектор X' моделирует закон распределения л-мерной случайной величины f(xx + ЬХУ,Х2 + AXV...,X„ +АЛ'„), т.е. результатов измерений значений контролируемых параметров. Размерность X' должна совпадать с размерностями Л', АХ.

8. Выделение векторов X'rt Х'ИГ из X согласно условиям (2.29), (2.30). 9. Расчет вероятностей с учетом влияния дополнительной погрешности и погрешности измерений значений контролируемых параметров.

/ - N w.vr;

1

1 если sizeX r

(2.34)

о иначе

1 если

У

sizeXtJ

U-i

о иначе где size Х'г, size Х'ш- число элементов в массивах Хг и Х'„г, представляют числа реализаций случайной величины Л'|+ДЛ'),Х2+ЛЛ'2,...,Л'Л+ДЛ'П, соответствующих условиям (2.29), (2.30).

Расчет суммарных ошибок первого и второго рода по выражени-

ЯМ ра = Рпм „ + Рш , Д? = Piwn + Ла/

nzeX,

} >Х1} и Р|<Р|Л - вывод сообщения о неисправности. (-1

JW.V.V,

ч1 >Хд и Pj>Pm- повторить с п. №2. |«1

f]Xt/^X „и Р2>Ргд - повторить с п. №2. 1-1

а:еХ,

(\XtJ ? Хд и Р2<Ргд - вывод сообщения о неисправности.

15. Исключение из матрицы значения Р^^.

Таким образом, разработанная методика позволяет рассчитать точечные оценки />, Р2 с учетом методических составляющих ошибок первого и второго рода, эксплуатационных погрешностей при использовании алгоритма диагностирования.

2.4. Разработка критерия выбора средств и вариантов систем технического диагностирования АТС

При разработке системы контроля, диагностирования и прогнозирования автотранспортных средств одной из важных задач является определение оптимального по заданному критерию набора измеряемых параметров и

средств их измерения, обеспечивающих экономическую эффективность системы контроля. Наиболее часто для оценки выбора измеряемых параметров и средств контроля и диагностирования применяются критерий точности контроля и критерий "достоверность - стоимость", комплексный коэффициент эффективности и др.[1,23,24,59]. К основным недостаткам указанных критериев, подробно рассмотренных в [23], можно отнести или требование большого объема априорной информации, что часто невозможно на стадии проектирования системы контроля, диагностирования и прогнозирования, или недостаточный учет составляющих качества контроля и диагностирования, например, продолжительности и полноты контроля. Кроме того, отсутствуют алгоритмы определения данных критериев, реализуемые на ЭВМ, что затрудняет их применение в САПР систем контроля и диагностирования.

Сложность выбора соответствующего критерия состоит в том, что система контроля и диагностирования АТС должна решать задачу определения его технического состояния, а в случае оценки АТС как неработоспособного - определять причину неисправности, то есть решать задачу диагностирования. Для обеспечения требуемого качества системы контроля и диагностирования необходимо разработать метрологическое обеспечение, устанавливающее номенклатуру измеряемых параметров, диапазон их измерения и требования к точности, унифицировать методы и средства измерения с учетом стоимости и продолжительности контроля и диагностирования. Часто решение одной отдельно взятой задачи без учета их взаимосвязи снижает качество системы контроля и диагностирования. Так оценку технического состояния целесообразно проводить по обобщенному показателю, однако для решения задачи диагностики требуется расширять диапазон контролируемых параметров. В то же время, завышенное число измеряемых параметров приводит к усложнению и удорожанию системы контроля и диагностирования. К этим же последствиям может привести необоснованное повышение точности измерения параметров при вероятностной оценке качества системы контроля

и диагностирования без учета стоимости средств контроля и технического диагностирован и я.

В общем случае АТС можно представить как совокупность R взаимосвязанных подсистем [1]. Техническое состояние каждой подсистемы характеризуется значением р- го показателя качества, где р= 1,...,/?. Величина /> го показателя качества определяется прямым измерением или значениями пр связанных с ним контролируемых параметров АТС, где пр < N. Значения последних, в свою очередь, связаны с величинами /и, структурных параметров АТС, где /и,- < М.

Для определения контролируемых параметров АТС используется математическая или функциональная модель, с помощью которой устанавливается перечень возможных состояний АТС и соответствующие им комбинации значений входных и выходных параметров, фиксируются связи между параметрами АТС. На основании функциональной модели АТС строится логическая модель АТС и схема взаимосвязи параметров, общий вид которой представлен на рисунке 2.5.

Рис.2.5. Общий вид взаимосвязей структурных и контролируемых параметров и показателей качества АТС

Схему взаимосвязей параметров можно представить также в виде матриц связей контролируемых параметров с показателями качества подсистем АТС:

s)N S = • • • SPj (2.35) SRI SRN _ / S.l s,N s' = ... s'.

mj (2.36) с' SM1 c' где sn - коэффициенты, характеризующие взаимосвязь /-го контролируемого параметра с показателем качества /> й подсистемы АТС N - число всех возможных для данного АТС контролируемых параметров; R - количество подсистем АТС; ^ „у - коэффициенты, характеризующие взаимосвязь j-ro контролируемого параметра с т-м структурным параметром (т=\,...,М) М- общее число структурных параметров. На основании данных матриц производят выбор совокупностей контролируемых параметров.

Из анализа моделей ЛТС может быть представлено для метрологического анализа (к) вариантов наборов контролируемых параметров. Необходимо так же учесть, что для реализации каждого варианта могут быть использованы различные методы и средства измерения (/,- количество средств измерений, приемлемых для измерения /-го контролируемого параметра). Обозначим через / число всех возможных вариантов реализации системы контроля АТС (число вариантов наборов контролируемых параметров с учетом конкретных средств измерений).

Учитывая, что каждый контролируемый параметр может быть определен набором lj средств измерения, имеем / вариантов реализации системы контроля: к ( N

(2.37)

' = 1 П'у

'=' и=' ) Критерии оценки выбора оптимального набора измеряемых параметров и средств их измерения должны обеспечить эффективность разрабатываемой системы контроля и диагностирования. Выбор наиболее эффективного вари- анта реализации системы контроля осуществляется по минимуму стоимости потерь Cj при реализации / -го варианта системы контроля: (2.38)

Q~ min (Q при Рн)1< Р,,1д(т., где Рнз г - расчетная вероятность неверного заключения при контроле для /-го варианта реализации системы контроля; Рн.3ооп. - допустимое значение вероятности неверного заключения.

Если условие PH jl < Рнздоп не выполняется, то дальнейшее рассмотрение данного варианта реализации системы нецелесообразно, т.к. он не обеспечивает требуемой достоверности контроля.

Воспользуемся выводами, полученными в работе [50] для взаимосвязи между величиной потерь и погрешностью измерения показателя. Решаем уравнение (1.35) и приравниваем полученное выражение к величине допустимых потерь: (2.39)

Я(а-Дг) = Д)0М. Решая уравнение (2.39) находим значение среднего квадратического отклонение погрешности измерения соответствующего допустимым экономическим потерям <тдоп. Это значение используется при вычислении вероятностей ошибок первого и второго рода по типовым методикам [60].

(2.40)

исходя из предположения что, контролируемые параметры выбраны таким образом, что путем измерения этих параметров проверяется работоспособность непересекающихся подсистем АТС.

Стоимость потерь при реализации конкретного варианта системы контроля (С) есть сумма двух составляющих: Сп - стоимости потерь на неверные заключения и Ск - стоимости средств контроля и диагностирования с учетом затрат на эксплуатацию и проведение необходимых операций, т.е. С = С„ +

Расчет /^производиться с учетом вероятностей неверного заключения РНЛ) по каждому показателю качества по формуле, вытекающей из (1.14):

Ск. Наиболее важной, с практической точки зрения, является задача оценки выбора контролируемых параметров при сопоставимых значениях стоимостей потерь от ошибок контроля и стоимостей затрат на контроль, так как при превышении первых выбор сводится к обеспечению заданной достоверности контроля, а при превышении вторых система контроля становится неэффективной.

Рассмотрим выбор оптимального варианта реализации системы контроля для одной подсистемы ЛТС. В дальнейшем примем, что оптимальная система контроля для всего АТС состоит из совокупности оптимальных систем контроля для каждой подсистемы АТС.

При выборе совокупностей контролируемых параметров, следует учесть полноту контроля (1.28)

Яр. = njN, причем 0.7 < л^1, (2.41)

где /- номер рассматриваемой совокупности, / = !,...,/; щ- число контролируемых параметров в данном варианте реализации системы контроля; N- число параметров однозначно характеризующих состояние АТС.

В случае невыполнения условия (2.41) /-й набор контролируемых параметров отвергается, т.к. он не позволяет решать задачи контроля в отношении всех подсистем или структурных параметров АТС.

Введем полноту контроля в выражение (2.38). При этом большая полно та контроля соответствует лучшему варианту реализации системы контроля

/

*min

Л

(2.42)

Известно [50], что стоимость потерь на неверные заключения является функцией от среднего квадратического отклонения погрешности измерений сг* [50]

С„=хаДх, (2.43)

где х - коэффициент, зависящий от вида функции потерь из-за погрешности измерений и закона распределения погрешности. В свою очередь всро-

ятность неверного заключения при контроле так же является функцией от Олг» поэтому стоимость потерь С„ пропорциональна Рн}.

При сравнении вариантов реализации систем контроля удобно использовать относительные значения стоимости потерь на неверные заключения С/С„ тах и стоимости средств контроля Ск/Ск где Cnmax - максимальная стоимость потерь на неверные заключения; Ск тах - максимальная стоимость средств контроля по рассматриваемым вариантам и можно записать, что отношение стоимостей потерь на неверные заключения пропорционально отношению вероятностей неверного заключения:

С Р

(2.44)

^п 1 пл.

С Р

^птах 1 и.з. max

где Рнз, = Pi + Р2- вероятность неверного заключения; Pi и Р2 - вероятности ошибок первого и второго рода; Ри.3.тах - максимальная вероятность неверного заключения, в предельном случае, равная вероятности неверного заключения при отсутствии контроля.

В случае если показатели качества контролируются непосредственно (прямой однопараметрический контроль) расчет Р/ и Р2 осуществляется по формулам [29]

Л =1- ] |/(х)/(ДгУ(* + Дх>Лг/j/(*)х. I: (2-45)

Р2= I- j j/(x)/( Дх)x. x, «.v.

где х - контролируемый параметр, хв и хн - верхняя и нижняя границы поля допуска (7) контролируемого параметра,/ft) - закон распределения значений параметра x,f(Ax) - закон распределения погрешности измерения параметра х. Вычисление Pi и Р2 по этим формулам возможно с помощью численных методов с применением ЭВМ. В [60] Pi и Р2 рассматриваются как функции от коэффициентов Кт = f(Km K(i). Такой способ представления Pi и Р2 удобен для их оценки, в случае если нет полных данных для расчета.

Если же осуществляется контроль по нескольким параметрам, а также в случае косвенного контроля, то вероятности ошибок неверного заключения определяются по выражениям, представленным в пп. 2.1. и 2.2, данной работы. Если же производится диагностирование технического состояния АТС, то критерий Q рассчитывается с помощью выражений, представленных в п. 2.3 настоящей работы. А в случае применения стандартного метода измерения вероятности ошибок первого и второго рода вычисляются по методике, описанной в 2.5.

В общем случае стоимость потерь от ошибок первого и второго рода может быть записана в виде:

Cn=crrPi+cP2'P2, (2.46)

где Cpi - удельная стоимость потерь от ошибки первого рода; сР2 - удельная стоимость потерь от ошибки второго рода. Тогда

С* _ сР\ ' * СР2' 47)

Q max CP\'f I max + CP2 ' max

Введем коэффициент Л равный отношению удельных стоимостей ошибок первого и второго рода, т.е. X = сп /сР2 [24]

В случае, когда стоимости потерь от ошибок первого и второго рода равны между собой, то

A = ^ = = (2.48)

л оприар

где - стоимость потерь на неверные заключения при проведении контроля.(С, = С„+, где С^.,, - стоимость затрат на проведение контроля); Р^- апостериорная вероятность принятия ошибочных решений; Paw ' априорная вероятность ошибочных решений.

При отличии стоимостей потерь от ошибок первого и второго рода, то С

A = -f-l, при Ри^,у=Р,Рия,л„=а + /}. Коэффициенты Са\\Сру устанавливаю-

с/>

щис масштабы затрат на ошибки первого и второго рода соответственно, целесообразно оценивать экспертными методами. Подставив это выражение в (2.47) получим:

• Я'Р,+Р> . (2.49)

Г 2 . Р 4- Р

/tшах Л '1ш т'2ша\

Переходя в выражении (2.42) к относительному значению стоимостей потерь по показателю качества рассматриваемой подсистемы АТС получим выражение для технико-экономического показателя, минимум которого характеризует оптимальность рассматриваемой системы контроля и диагностики по полноте достоверности и стоимости контроля: 1

' ' " ' + С, ^

0=min

i-i,..;

(2.50)

п

Л ' Р\гм + Pi mix Cimtx ) Р <,P

Mil a.i/hw. Для сравнения различных средств контроля и технического диагностирования, кроме стоимости и погрешности, большое значение имеет производительность контроля и диагностики. При ранговой оценке средств контроля снижение эффективности за счет увеличения стоимости средств контроля может компенсироваться ростом производительности [24]. Так как производительность связана со временем проведения контрольных операций и влияет на эффективность контроля [59], ее предлагается учитывать умножением относительной стоимости средств контроля на коэффициент, определяемый из выражения

(2.51)

где tj - время на контроль j-м средством измерения; tmax - время на контроль средством измерения с максимальной стоимостью. Причем, как показано в работе [23] время необходимое для проведения измерения tj складывается из времени на доставку СТД на рабочее места и

обратно tdj, времени, затрачиваемого непосредственно на само измерение t„ и дополнительного времени на установку СИ tdi (принимается на основании статистических данных):

tj = tdj + tuwJ + tdj_ (2.52)

Итак, окончательно получаем: 6> = min

* M.I

(2.53)

—fflf ¦ ff p z p

» rl » /ihe

Полученный критерий позволяет выбрать оптимальный с точки зрения достоверности - стоимости - производительности - потерь от ошибок первого и второго рода - полноты контроля, параметр и средства его контроля для определения технического состояния р- ой подсистемы АТС.

Учитывая все сказанное выше, методика реализации выбора средств технического диагностирования по предложенному критерию будет содержать следующие пункты:

Выбор показателей качества узлов и агрегатов АТС, состояние которых должно контролироваться синтезируемой системой контроля;

Определение данных для расчёта требований к достоверности контроля выбранных показателей качества синтезируемой системой контроля и расчёт данной характеристики;

Определение возможных вариантов контроля выбранных показателей качества: они могут контролироваться непосредственно, либо опосредовано - через определение контролируемых параметров, связанных с ними функционально;

Определение возможных средств контроля выбранных контролируемых параметров. Число полученных вариантов реализации системы контроля рассчитывается по (2.37);

Формирование набора данных для расчёта критерия (2.53) для каждого варианта реализации системы контроля;

Рассмотрение отдельного варианта реализации системы контроля:

Расчёт достоверности контроля каждого показателя качества;

Если полученное значение достоверности контроля больше допустимого значения этого параметра, то вариант далее не рассматривается;

Если достоверность контроля удовлетворительна: расчёт показателя (2.53);

Дополнение варианта средствами решения задачи диагностирования узла или агрегата ЛТС;

Расчёт критерия (2.53);

Повторение п. 6 для каждого варианта реализации системы контроля;

Выбор варианта реализации системы контроля соответствующего минимальному значению критерия (2.53)

Таким образом, полученная методика позволяет выбрать вариант реализации системы контроля и диагностирования оптимальный по критерию «достоверность - стоимость - производительность - потери от ошибок первого и второго рода - полнота контроля».

<< | >>
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 2.3. Разработка методики оценки характеристик достоверности прн использовании алгоритмов диагностирования с учетом методической составляющей погрешности, погрешности измерения н дополнительной погрешности.:

  1. ВВЕДЕНИЕ
  2. ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ОПТИМИЗАЦИИ МЕТРОЛОГИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ АВТОТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ.
  3. 2.1. Разработка методики расчета допусков при прямом контроле с учетом наработки автотранспортных средств и влияния дополнительной погрешности измерения.
  4. 2.2. Разработка методики расчета допусков при косвенном контроле с учетом влияния времени эксплуатации автотранспортных средств, дополнительной погрешности измерения и полноты проводимого контроля.
  5. 2.3. Разработка методики оценки характеристик достоверности прн использовании алгоритмов диагностирования с учетом методической составляющей погрешности, погрешности измерения н дополнительной погрешности.
  6. 2.5. Определение математических зависимостей для расчета вероятностей ошибок первого и второго рода в условиях повторяемости, промежуточной прецизионности и воспроизводимости при реализации стандартного метода измерений.
  7. Глава 2. Разработка модели функционирования и методик оценки перевозочного процесса в логистической сети «Нефтебаза - АЗС»
  8. 2.3. Методика расчета характеристик перевозочного процесса доставки нефтепродуктов в сети «Нефтебаза - АЗС» с использованием принципа «точно-во-время»
  9. ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА МЕТОДИК РАСЧЕТА ТЕМПЕРАТУРНОГО НАПОРА В ТВП.
  10. 2.2. Методика оценки качества услуг социально-экономическойорганизации
  11. 3 Методы оценки характеристик составляющих объекта измерения
  12. Методы оценки характеристик составляющих объекта измерения
  13. 5.4. Методика оценки удовлетворенности потребителя качеством и комфортностью (доступностью) предоставляемой государственной (муниципальной) услуги (на примере пилотного исследования)
  14. 7.2. Методика оценки эффективности системы обучения
  15. 25.3. ОСНОВЫ МЕТОДИКИ ОЦЕНКИ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ СПЕЦИАЛИЗАЦИИ ГРУЗОВОГО ВАГОННОГО ПАРКА
  16.   РАЗРАБОТКА       МЕТОДОВ       ОЦЕНКИ      КВАЛИФИКАЦИИ ЭКСПЕРТОВ ПРИ ОЦЕНКЕ КАЧЕСТВА ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ
  17. Глава 3. Разработка модели оценки ставки восстановления по корпоративным облигациям российских эмитентов