Раздел 4. Прогнозирование качества и надёжности элементов и РЭС

 

1. Чем отличается эвристическое прогнозирование от математического?

 

 При эвристическом прогнозировании прогноз получают на основе субъективного взвешивания совокупности факторов, боль-шая часть из которых может носить качественный характер. Результат прогнозирования в данном случае во многом зависит от опыта и интуиции инженера. При математическом прогнозировании результат формируется на основе получения информации об объекте или процессе с последующей обработкой ее формализованными (математическими) методами.

 

2. Чем отличается индивидуальное прогнозирование от группового?

 

Групповое прогнозирование– это такое прогнозирование, при котором прогноз в равной степени относится к любому экземпляру рассматриваемой выборки. При индивидуальном прогнозированииконтролируются определенные параметры конкретного экземпляра изделия или реализации процесса, и по результатам математической обработки контролируемых параметров принимают решение об уровне качества или будущего технического состояния этого экземпляра изделия или процесса.

 

 

6. Что такое «предыстория» процесса (параметра) в методе индивидуального прогнозирования (далее – ИП) экстраполяцией?

       Предыстория – значения функционального параметра y j-го экземпляра (конкретного), полученное в начальный момент наблюдения t₁…t_k (часто t₁=0).

 

7. Что такое шаг прогнозирования в методе ИП экстраполяцией?

       Шаг прогнозирования – интервал времени, для которого делают прогноз.

 

8. Какое прогнозирование при использовании метода экстраполяции называют обратным?

       Прогнозирование, при котором интересуются не значением y^(j)(t_кр), а моментом времени t=t_пр, когда параметр у j-го экземпляра достигнет нижней (верхней) критической (отказной) границы.

 

9. Что понимают под моделью прогнозирования в методе ИП экстраполяцией?

       Под моделью понимают выражение, которое неплохо описывает поведение параметра у j-го экземпляра на участке предыстории.

           

10. В чём состоит особенность метода взвешенных наименьших квадратов, используемого во многих случаях для построения модели прогнозирования?

       В методе взвешенных наименьших квадратов различные наблюдения имеют разный вес, учитываемый весовым коэффициентом.

 

11. С помощью какой характеристики обычно судят об ошибке прогнозирования параметра в методе ИП экстраполяцией?

       Об ошибке прогнозирования параметра обычно судят по величине доверительного интервала, соответствующего заданной доверительной вероятности γ. Определяя доверительный интервал для величины y^(j)(t_np), получают интервальный прогноз (используется только для линейных моделей и моделей, приводимых к линейной).

           

12. Что понимают под информативностью параметра в методе ИП надёжности элемента (или РЭУ) распознаванием образов?

       Информативность – способность параметра элемента или РЭС отражать в начальный момент времени (t₀) информацию о надежности устройства в будущие моменты времени.

 

 

13. Что такое прогнозирующее правило в методе ИП распознаванием образов?

       Прогнозирующее правило должно показывать, как по численным значениям признаков j-го экземпляра, измеренным в момент времени

t = 0, принимать решение о классе этого экземпляра в момент времени t = t_пp. 

 

14. В каком виде получают прогноз в случае ИП надёжности изделий (РЭУ или элемента) методом распознавания образов?

       Прогноз получают в виде отнесения экземпляра РЭУ к одному из 2-х классов, которые данный экземпляр будет иметь ко времени t_пр.

 

15. Какие виды ошибок могут иметь место при ИП надёжности изделий (элементов, РЭУ) методом распознавания образов?

       А). Отнесение по результатам прогнозирования в действительности дефектного экземпляра (класс К2) к классу надежных экземпляров (класс К1) (риск потребителя).

       Б). Отнесение по результатам прогнозирования в действительности надежного экземпляра (класс К1) к классу ненадежных экземпляров (класс К2) (риск изготовителя).

 

16. Каково назначение обучающего эксперимента в методе ИП надёжности изделий распознаванием образов?

       Обучающий эксперимент представляет собой испытание на надежность определенной выборки интересующего вида изделий в течение времени t = tпр в том режиме и условиях работы, которые будут иметь место при реальной их эксплуатации.

 

17. Почему при проведении испытаний обучающей выборки в методе ИП распознаванием образов обычно используют ускоренные форсированные испытания?

       Время t_пр может быть достаточно большим (тысячи и даже десятки тысяч часов). Поэтому с целью сокращения времени испытаний обычно используют форсированные испытания в течение времени t_y<<t_пр, но эквивалентном с точки зрения функционирования и возникновения отказов времени t_пр.

 

18. Что характеризует коэффициент ускорения испытаний?

       Коэффициент ускорения испытаний показывает, во сколько раз уменьшается рассчитанное время испытаний.

 

19. Какие основные задачи решают на этапе обучения при получении прогнозирующего правила методом распознавания образов?

       Цель этого этапа - выбрать метод построения прогнозирующего правила и для каждого экземпляра обучающей выборки подсчитать значение решающей функции F.

 

20. В чём заключается основное назначение этапа «экзамен» в методе ИП прогнозирования распознаванием образов?

       Основная цель этого этапа состоит в определении порога разделения классов P₀, исходя из условия обеспечения наилучших результатов прогнозирования в предположении, что прогнозирующее правило применяется к экземплярам обучающей выборки.

 

21) Какую смысловую нагрузку несёт слово «параметрические» в понятии «параметрические методы построения прогнозирующих правил» в задачах ИП надёжности изделий распознаванием образов?

В параметрических методах для интересующего экземпляра подсчитывают отношение правдоподобия, в которое входят такие параметры, как плотности распределения признаков интересующего экземпляра для классов К1 и К2. Т.е. метод называется параметрическим, поскольку в нём используется параметр – плотность распределения (наверное так, хз)

22) Что такое отношение правдоподобия в параметрических методах построения прогнозирующих правил?

Это отношение плотности распределения признаков j-го экземпляра, подсчитанной для класса К1 к плотности распределения признаков j-го экземпляра, подсчитанной для класса К2. Таким образом, отношение правдоподобия характеризует степень приближения признаков j-го экземпляра к классам К1 или К2.

23) Какие виды ошибок прогнозирования могут иметь место при использовании методов ИП распознаванием образов?

24) О каких ошибках прогнозирования в методах ИП распознаванием образов судят с помощью понятия «риск изготовителя», а о каких – с помощью понятия «риск потребителя»?

а) отнесение по результатам прогнозирования в действительности дефектного экземпляра (класс К2) к классу надежных экземпляров (класс К1). Эти ошибки оцениваются вероятностью p21, характеризующей значение риска потребителя. Это значение на практике стремятся свести к минимуму, так как ошибки, связанные с ним, могут вызвать у потребителя массу проблем;

б) отнесение по результатам прогнозирования в действительности надежного экземпляра (класс К1) к классу ненадежных экземпляров (класс К2). Эти ошибки характеризуются вероятностью p12, называемой риском изготовителя.