ГОСТ Р ИСО 13381-1—2016
качестве влияющегофакторадля наступающего отказа ииспользоваться в качестве признака зарожде
ния неисправности, приводящей к будущему отказу. При этом основная причина отказа данного вида
может быть определена через набор параметров, значения которых прямо или косвенно указывают на
степень развития неисправности (см. рисунок 5).
Примером параметра, прямо указывающего на наличие неисправности, может быть положение
клапана, в то время как изменение температуры используют в качестве косвенного признака неисправ
ности.
5.6 Прогноз зарождения неисправности
Зарождение неисправности следует всегда отслеживать назад во времени в поисках основной
причины ее появления. Эта основная причина можетбыть описаначерез набор условий исобытий. При
этом с условиямиобычносвязываютпостепенныеизмененияконтролируемых параметров, а ссобытия
ми — их скачкообразные изменения (см. рисунок 6). Картина может быть «смазана» тем, что в некото
рых случаях с определенного момента развития повреждения контролируемый параметр начинает
вести себя так. как если бы это повреждение исчезло. В этом случае для построения прогноза
используютдругие параметры.
X — время. У — выработанный ресурс (0 % — полный ресурс, 100 % — отказ); • • — проектный тренд; ... — экстраполяцион
ный тренд, Р — контролируемый параметр; FM — вид отказа: — время до отказа по проектному тренду; — время
до отказа по экстраполяционному тренду: а — текущее время, b — зарождение неисправности; о ~ превышение критерия:
d — уровень останова
Рисунок 6 — Прогнозирование зарождения отказа (по проектным и экстраполяционным трендам)
Наличиеусловий, событий и взаимосвязи между нимилегко проследитьс помощью многофактор
ногоанализа. При достижении или превышении значений контролируемых параметров, установленных в
качестве критерия зарождения неисправности, инициируется сигнал предупреждения о начале разви тия
неисправностиданного вида.
Таким образом, прогноз зарождения неисправности (повреждения), ведущей к отказу определен
ноговида, основываетсяна установлении критериев зарождениянеисправностии использовании мето
дов построения трендовконтролируемыхпараметров. Точностьпрогноза взначительнойстепенибудет
зависеть от того, являются ли эти тренды экстраполяционными или проектными (см. рисунок 6).
9