Общие сведения о прогнозировании

Основой высоконадежной эксплуатации ОД является прогнозирование изменения его состояния. Знание состояния позволяет предотвратить аварийные ситуации благодаря своевременной замене элементов, выработавших ресурс.

Прогнозирование — составление прогноза развития, становления, распространения чего-либо, например, науки, отрасли производства, процесса, состояния, надежности на основании изучения тщательно отобранных данных.

При решении задачи прогнозирования находят применение два понятия:

- интерполяция (лат. interpolatio — изменение), означающее опре­деление промежуточных значений функции по некоторым известным ее значениям,

- экстраполяция (лат. extra+polire — сверх+гладкий), характери­зующее определение значений функции за пределами интервала, где известны ее значения.

В технической диагностике обычно говорят о прогнозировании состояния ОД, которое основывается на данных об изменениях, происходящих в объекте с течением времени под влиянием внешних воздействий и внутренних необратимых физико-химических превращений. Физическая картина изменения состояния объектов диагностирования является научной основой, объясняющей происхождение количественных изменений в объекте и возможный переход в другое качественное состояние — неработоспособное. В основе прогнозирования времени безотказной работы ОД лежит модель выработки ресурса при различных режимах эксплуатации, вид которой в основном определяется характером эксплуатационного нагружения.

С момента изготовления объекта степень его работоспособности постепенно ухудшается, причем скорость изменения работоспособности у электронных и механических объектов разная. Причинами возникновения отказов в большинстве случаев являются: деформация и механические разрушения материалов, нарушение электрической прочности (пробой), тепловые разрушения элементов (перегорание, расплавление), износ поверхностей деталей. При этом прогнозирование рассматривается как одна из задач, решаемых в ходе оценивания состояния ОД, т. е. диагностирования.

Выполнить достоверное прогнозирование можно только в том случае, когда известны условия, в которых ОД будет применяться. При этом под условиями понимаются: режимы использования, характер нагрузки, внешние факторы (температура, влажность и т. п.). Чем больше физических процессов, являющихся причинами появления отказов объекта, тем сложнее характер изменения работоспособности, тем труднее осуществить точное прогнозирование.

При решении этой задачи имеем дело со случайными процессами, представляющими изменения случайной величины при изменении неслучайного параметра. Случайными величинами являются значения диагностических признаков, а неслучайным параметром — время, пробег.

При этом изменения параметров, случайные для одного объекта, имеют устойчивый статистический характер для группы объектов. Причем явно выражена тенденция к монотонности и плавности, что является одной из решающих предпосылок для прогнозирования. Прогнозирование возможно, если в случайном процессе, характеризующем изменение параметра, можно выделить тренд (англ. trend — тенденция, уклон), т. е. принципиальной основой прогнозирования служит предположение о существовании единых закономерностей, определяющих износ или старение.

При прогнозировании в большинстве случаев измерить время безотказной работы нельзя, поэтому важно определить диагностический параметр, т. е. такую величину, которая адекватно отражает выработку ресурса ОД или появление дефекта, приводящего к потере работоспособности ОД.

Прогнозирование подразделяется по назначению — на индивидуальное (для конкретного объекта) и групповое (для партии однотипных объектов), по времени прогнозирования — на локальное (время прогноза незначительное) и глобальное (до потери работоспособности).

Задача прогнозирования изменения состояния объекта может быть решена методами экстраполяции или классификации.

При экстраполяции реализуется принцип переноса на будущее тенденций прошлого. При этом изменение состояния ОД определяется значениями детерминированных или вероятностных характеристик состояния объекта на основе данных, получаемых на участке наблюдения. Процедура прогнозирования включает анализ результатов наблюдения, построение аналитического выражения, связывающего результаты наблюдения (интерполяцию) и, соответственно, экстраполяцию с помощью полученного выражения. Погрешности прогнозирования при использовании метода экстраполяции складываются из погрешностей при измерении результатов наблюдения, погрешностей, допускаемых при построении прогнозирующего выражения, и погрешности, возникающей из-за условий вне области наблюдения (в области L ₂ ).

При классификации необходимо обнаружить общие черты в различных объектах, их систематизировать и отнести к классу известных. В этом случае приходится решить две задачи: во-первых, построить множество классов, которые характеризуются определенной совокупностью признаков и соответствуют набору значений диагностических параметров конкретного объекта; во-вторых, оценить признаки и по полученным результатам отнести объект диагностирования к тому или иному классу. При решении первой задачи требуется обработать большой объем статистических данных, полученных в период эксплуатации объектов, или выполнить специальные эксперименты. Возможность формирования классов во многом определяется удачным выбором набора диагностических параметров. Эти параметры должны достаточно точно характеризовать процессы, приводящие к потере работоспособности объекта, и их оценка с требуемой точностью не должна представлять больших трудностей. Успех в решении второй задачи во многом определяется искусством распознавания, т. е. отнесением ОД по результатам оценки к известному классу, характеризуемому определенной тенденцией изменения состояния ОД с увеличением пробега.

В зависимости от используемого математического аппарата различают три вида прогнозирования:

- аналитическое, основанное на степенных рядах и уравнениях регрессии;

- вероятностное, основанное на теории вероятности;

- статистическая классификация, основанная на теории рас­познавания образов.