ГОСТ Р ИСО 13381-1—2016
Для построения прогноза зарождения неисправности необходимо глубокое понимание:
- принципов установления критериев зарождения неисправности на основе анализа временных
рядов и статистической информации;
- многофакторногоанализа с применением широкогонабора контролируемых параметров;
- взаимных зависимостей между отказами разныхвидов;
- рабочих условий на момент зарождения неисправности;
- поведения контролируемых параметров в различных условиях.
6 Модели развития неисправностей
6.1 Принципы моделирования
Процесс прогнозирования должен быть основан на методологии, включающей в себя, например,
следующиеизвестные моделиразвития неисправностей:
- анализ видов, последствий и критичностиотказов (FMECA);
- анализдерева причинно-следственных связей развития неисправности;
- методы оценки риска отказа;
- физические модели зарождения иразвития повреждений;
- методы построенияэкстраполяционных и проектных трендов;
- определение остаточного ресурса при заданном уровнедоверия и риске.
С помощью указанных моделей можно получить данные о видах отказов и взаимосвязях между
ними, степени искорости развития неисправности, риске отказаданного вида.
Послетого, каквыявленозарождение неисправностиили получендиагноз, одной изосновныхпро
блем остается получение оценки временидо отказа или достижение некоторого момента времени, кри
тичного для производства, без отказа. Иногда параллельно с этим используют процедуры оценки
остаточного риска на основе показателей производительности машины. Наиболее точный метод будет
существенно опираться на физические явления, лежащие в основе развития неисправности. Если же
модель развития процесса отсутствует, а его физические основы не вполне понятны, тодля построения
прогноза могут быть использованы экспертные оценки или подходы, основанные наданных.
Для получения оценки временидо отказа обычно используют несколько источников информации,
такихкак:
- данные мониторинга;
- данные испытаний;
- данные об эксплуатации машины;
- данные о надежности и готовности,
- документация изготовителя;
- данные мониторингадругих машинданного вида;
- значения эксплуатационныхпараметров.
6.2 Типы моделей
Из всего разнообразия существующих типов модели выбираютте. для которыхимеетсядостаточ
ный опыт примененияи в наибольшейстепенисоответствующихданным, которыемогутбыть получены.
Обычно выбор приходитсяделать из моделей наоснове данных, на основе знаний или на основе физи
ческогоописания процессов. Последняя модель включает в себя уравнения, описывающие как поведе
ние контролируемого элемента машины, так и зависимость этого поведения от разного рода
неисправностей(повреждений). Инапротив, модельнаосноведанныхигнорируетфизическоеописание
процессов, имеющих местов машине, ииспользуетэмпирическиустановленные связи междунаблюде
ниями и неисправностями (отказами). Для этого часто применяют процедуры машинного обучения.
Модельнаоснове знаний опирается на сведения, предоставляемые проектировщиком машины, а также
полученные в результатеопыта многолетней эксплуатации машин данного вида.
7 Общая процедура прогнозирования
7.1 Уровнидоверия прогноза
Содержащимся в прогнозе оценкам временных интервалов всегда присуща некоторая степень
неопределенности. Построенный прогноз обладаетценностью только в рамках заданного уровнядове
рия. Если границы прогноза слишком широки, то значимостьего невелика, поскольку принимаемое опе
ратором решениедолжно бытьосновано наприемлемом уровне риска.
ю