Файл: Техническая эксплуатацияавтомобилейтеоретические и практические аспекты.pdf

Если полученное отношение больше единицы, то при наблю- даемом комплексе признаков для конкретного диагностируемого автомобиля более вероятен второй диагноз а если меньше единицы — то первый диагноз
Таким образом, второй диаг- ноз принимается при условии а первый диагноз — при условии
В практике диагностирования анализ диагностических парамет- ров обычно производят по мере их последовательного наблюде- ния и решение о выборе диагноза принимают, когда отношение вероятностей наблюдения признаков при диагнозах и
выхо- дят за установленные границы принятия решений А и В (диаг- ност-практик может и не знать рассматриваемой здесь теории воп- роса, но если признаки неисправного состояния объекта встреча- ются гораздо чаще, чем признаки исправного то он,
естественно, будет считать, что объект неисправен). Если отно- шение вероятностей находится в коридоре указанных границ, то для анализа привлекают новые диагностические параметры. Та- ким образом, условие принятия решения о диагнозе после анали- за диагностических параметров
А
(9.1)
Можно предположить, что существует некоторое большое чис- ло п диагностических параметров, позволяющих достоверно оп- ределить состояние объекта (в медицине достоверные сведения о причинах смерти человека часто устанавливают только по ре- зультатам вскрытия тела умершего, а для автомобиля достовер- ные сведения о техническом состоянии агрегата можно получить после его разборки). Условно постановку диагноза по п призна- кам можно считать сплошным контролем, а постановку диагно- за по k < п признакам — выборочным контролем. При выбороч- ном контроле объективно существует вероятность принятия оши- бочных решений (см. гл. 7). Одним вариантом ошибочного реше- ния является «ложная тревога», когда исправный объект начи- нают считать неисправным, — это ошибка первого рода; другим вариантом является «пропуск цели», когда неисправный объект допускается к дальнейшей эксплуатации — это ошибка второго рода.
170
Обозначим вероятность ошибки первого рода а, а вероятность ошибки второго рода (3. Допустим, диагностируется неисправный объект по k < п диагностическим параметрам. В этом случае с ве- роятностью р ошибочно может быть принято решение о том, что объект исправен, а с вероятностью 1 - р будет принято справед- ливое решение о том, что объект неисправен (диагноз
Ис- правный объект (диагноз с тем же комплексом признаков может считаться неисправным только с вероятностью а.
Если вероятность диагноза по крайней мере в А раз больше вероятности диагноза выполняется условие
А , то следует предпочесть второй диагноз и считать, что объект неисп- равен.
Теперь допустим, что диагностируется исправный объект по
k< п диагностическим признакам. В этом случае решение о том,
что объект исправен, принимается с вероятностью 1 - а. Вероят- ность, что при том же комплексе признаков исправным может быть признан неисправный объект, равна р.
Если вероятность диагноза по крайней мере в В раз меньше вероятности диагноза выполняется условие
В , то следует предпочесть первый диагноз и считать, что объект испра- вен.
С учетом приведенных рассуждений условие (9.1) принятия решения о диагнозе после анализа k диагностических параметров а
(9.2)
Если отношения вероятностей диагнозов не выходят за уста- новленные пределы, то накопленной информации не хватает и следует продолжить сбор и анализ дополнительных диагностичес- ких параметров.
Когда цена ошибок первого и второго рода примерно одина- кова, то вероятности могут быть приняты одинаковыми (на- пример,
Р =
Если «пропуск цели»,
допуск к дальней- шей эксплуатации фактически неисправного автомобиля может принести издержки гораздо большие, чем ошибочное направле- ние на профилактические работы исправного автомобиля, то сле- дует принять р <
В качестве примера рассмотрим процедуру оценки состояния амортизатора подвески автомобиля, оборудованного системой диагностирования,
микропроцессор (бортовой ком- пьютер), датчики ускорений и необходимую согласующую аппа-
171

Установленный в зоне подвески датчик приклеенным к нему кубиком определенной массы) генерирует аналоговый электрический сигнал, пропорциональный вертикаль- ным ускорениям, испытываемым автомобилем. Аналоговый сиг- нал с некоторым временным шагом преобразуется в цифровой сигнал, абсолютная величина которого является диагностическим параметром состояния амортизатора.
При исправном амортизаторе датчик фиксирует меньшие ус- корения, чем при неработающем амортизаторе. Поскольку сигнал датчика по своей природе является величиной непрерывной и за- висит от многих факторов (скоростного режима, дорожного по- крытия и т.д.), диагностический параметр можно рассматривать как случайную величину, распределенную по нормальному зако- ну. Примем среднее значение сигнала при исправном амортизато- ре , при неисправном амортизаторе —
дисперсии сигналов
=
.
Поскольку контролируемая величина непрерывно распределен- ная, вместо вероятностей признаков в формулу отношений мож- но подставить плотности вероятностей [4]. Напомним, что плот- ность распределения вероятностей для нормального закона
=
1
г
Отношение экспонент будет выражаться также экспонентой,
степень которой является разностью степеней числителя и знаме- нателя,
для одного диагностического параметра получим отношение
Для удобства записи отношения вероятностей для k диагности ческих параметров воспользуемся логарифмированием
Раскрывая скобки и преобразуя, получим
Если при анализе k диагностических параметров нет достаточ- ных оснований для принятия решения об исправном или неисп-
172
равном состоянии амортизатора, то исходное условие с уче- том выражения (9.3) будет иметь вид
Отсюда, с учетом значений граничных условий по выражению
(9.2), получим окончательное условие принятия решения по ре- зультатам диагностирования по методу последовательного анализа
+ ak,
(9.4)
где
-
Процедура постановки диагноза по методу последовательного анализа может быть проиллюстрирована графиком, на котором по оси абсцисс откладывается число принимаемых для анализа диагностических параметров (в рассматриваемом примере — чис- ло измерений ускорения автомобиля), а по оси ординат — сумма измеренных параметров (рис. 9.5). Граничные условия по выраже- нию (9.4) являются двумя параллельными прямыми, разделяю- щими график на три зоны: зона диагноза
(амортизатор испра- вен), зона диагноза
(амортизатор неисправен) и зона «кори- дора», когда диагноз поставить нельзя и требуется продолжение испытаний.
Если сумма измеренных сигналов ускорений нарастает быстро
(как это показано на графике), точки выходят в зону диагноза
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 Число испытаний
Рис. 9.5. Пример графика постановки диагноза по методу последователь- ного анализа контролируемого параметра
173

после чего принимается решение о том, что амортизатор неисп- равен и процесс диагностирования может быть закончен. Для ис- амортизатора сумма измеренных сигналов будет нарас- тать медленно, и опытные точки пересекут граничную зону диаг- ноза после этого диагностирование также может быть закон- чено.
Представленный на рис. 9.5 график весьма условный, в реаль- но действующей системе диагностирования для постановки ди- агноза потребуется большее число измерений уско- рения автомобиля. Отметим, что в формуле граничного условия
О, так как
Р
а с учетом этого ширина «коридора» по оси абсцисс равна
+
и тем больше, чем меньше величины характеризующие вероятность риска получить ошибочный диагноз. Чем меньше разница средних значений диагностических параметров и
при заведомо исправном и несправном со- стояниях, соответственно, тем также ширина «коридора» боль- ше. К такому же эффекту приводит и увеличение дисперсии из- меряемого диагностического параметра. Большая ширина «кори- дора» приводит к необходимости увеличения количества конт- ролируемых диагностических параметров. Все эти обстоятельства соответствуют интуитивным представлениям о процессе распоз- нания диагнозов.
Теперь рассмотрим пример использования метода последова- тельного анализа при постановке диагноза по качественно раз- личным диагностическим параметрам. Требуется оценить наличие предельного износа группы двигателя авто- мобиля, диагностическими параметрами которого являются:
— снижение динамических показателей автомобиля;
— дымный выхлоп отработавших газов;
— снижение компрессии во всех цилиндрах;
— снижение компрессии только в некоторых цилиндрах;
— прорыв отработавших газов в картер;
— повышенный расход масла;
— повышенный расход топлива;
— затрудненный запуск двигателя;
— стуки при работе двигателя;
— легкое вращение коленчатого вала заводной рукояткой;
| — большой срок службы двигателя.
При диагностике наличием диагностического параметра счи- тается превышение контролируемого признака величины допус- тимого значения
(в практике «ручного» диагностирования это может быть интуитивно представляемый диагностом уровень кон- тролируемого сигнала, разделяющий исправное и неисправное состояние объекта).

9 3
I вариант расчета
Признаки
У\
Уг
У5
Уь
У9
Вероятности по диагнозам
0,05 0,03 0,05 0,05 0,04 0,10 0,10 0,08 0,03 0,01 0,20 0,10 0,09 0,50 0,06 0,12 0,30 0,15 0,09 0,09 0,02 0,40
Расчетное значение
2
6 60 59,3 198 > 99
—
—
—
—
—
—
Т а б л и ца 9 4
II вариант расчета
Признаки
УК
Уь
Уз
Уг
У\
Вероятности признаков по диагнозам
0,20 0,01 0,03 0,08 0,10 0,10 0,04 0,05 0,05 0,03 0,05 0,40 0,02 0,09 0,09 0,15 0,30 0,12 0,06 0,50 0,09 0,10
Расчетное значение
2 1,98 5,94 5,87 8,81 26,44 79,32 98,48 984,8 > 99
—
—
176
Таким образом, порядок последовательного анализа диагнос- тических параметров может существенно влиять на результатив- ность диагностики, требуя большего или меньшего числа исполь- зуемых для анализа диагностических параметров. При этом следу- ет понимать, что контроль различных диагностических парамет- ров может весьма существенно отличаться по трудоемкости. На- пример, контроль компрессии во всех цилиндрах требует гораздо больше времени, чем контроль выхлопа. С
этого опытный диагност интуитивно составляет оптимальный план ди- агностирования объекта.
Для нахождения оптимальной последовательности диагности- рования следует провести ранжирование диагностических призна- ков следующим образом. Вначале нужно определить отношения
, а потом поделить время (трудоемкость) каждой ди-
а =
агностической
Т, на соответствующее значение отно-
Т
шения вероятностей. Полученные значения — следует расставить в ряд, начиная с минимального значения по мере возрастания
Полученный ряд и будет давать наиболее выгодную последова- тельность анализа диагностических признаков, позволяющую с меньшими затратами времени определять состояние диагности- руемого объекта.
Рассмотренный математический аппарат позволяет разрабаты- вать систему «машинной», т.е. автоматической диагностики тех- нического состояния автомобиля, являясь основой алгоритма дей- ствий при постановке диагноза. Программа расчета (так же, как и в подразд. 9.4) должна предусматривать «самообучаемость», что достигается корректировкой вероятностей наблюдения признаков при диагнозах. Это достигается тем, что данные по каждому пра- вильно или ошибочно продиагностированному автомобилю вно- сятся в исходную таблицу расчета вероятностей наблюдения при- знаков.
9.6. Условия эффективного применения диагностики
в технической эксплуатации автомобилей
Весьма разнообразные формы ТЭА, зависящие от принадлеж- ности автомобиля, его назначения, режимов использования и т.д.,
можно свести к трем характерным видам:
автомобили эксплуатируются в течение максимально возможно- го срока при выполнении минимальных объемов работ по ТО и Р.
При резком ухудшении технического состояния они направляют-
177

ся в капитальный ремонт или утиль Этот метод экономически неоправдан и совершенно нежелателен в аспекте безопасности движения автомобилей,
устанавливаются конкретные пробеги автомобилей, по исте- чении которых в плановом порядке проводятся определенные объе- мы работ по ТО всех основных систем автомобиля Этот метод до сих пор находит наиболее широкое применение в крупных АТП,
руководствующихся Положением о техническом обслуживании и ремонте подвижного состава автомобильного транспорта,
после определенного пробега в принудительном (плановом)
порядке проводятся только контрольные операции и простейшие работы по содержанию автомобиля Регулировочные и другие опе- рации ТО (так же, как и ремонтные работы) выполняются по потребности на основании результатов контроля (диагностики)
Две последние формы организации ТЭА являются практичес- ки оправданными и, в некотором роде, конкурирующими Усло- вие целесообразности применения диагностики в ТЭА можно выразить величиной удельных затрат следующим образом
•
,
где
— средняя стоимость отказа при использовании диагно- стики, Q — вероятность отказов автомобиля при наличии диагно- стики,
— средняя наработка до отказа при наличии диагнос- тики,
— средняя стоимость профилактических работ,
—
средняя наработка проведения профилактических работ,
—
стоимость диагностических работ,
периодичность диагности- рования,
— средняя стоимость отказов при плановой системе
ТО,
— средняя наработка до отказа при плановой системе
ТО,
— стоимость ТО,
— периодичность ТО
Очевидным условием эффективности диагностики является существенное снижение вероятности отказов автомобиля, а так- же исключение излишних (ошибочных) профилактических ра- бот, что достигается при хорошо отработанной системе диагно- стирования Нацеливая диагностику на контроль наиболее важ- ных агрегатов и систем автомобиля, можно снизить стоимость отказов автомобиля Перспективным направлением снижения затрат на диагностику является разработка встроенной диагнос- тики, позволяющей проводить частый контроль без простоев автомобиля
Эффективность диагностики в большой степени зависит от коэффициента вариации наработки до предельного состояния элементов автомобиля При достаточно стабильных величинах этой наработки можно надежно прогнозировать момент наступления отказа и своевременно проводить плановые технические воздей-
178
ствия (ТО) Если отказы могут происходить в случайные непред- сказуемые моменты, то роль диагностики существенно возрастает
Контрольные вопросы
1 Что входит в систему
По каким признакам сис- темы могут быть
2 Каким требованиям должны отвечать косвенные признаки техни- ческого состояния автомобиля, выбираемые в качестве диагностических
3 Как сказывается периодичность диагностирования и величина до- пустимого значения диагностического параметра на безотказность авто- мобиля в
4 Из каких соображений назначается допустимое значение диагности- ческого параметра
5 Если некоторая неисправность (диагноз) встречается крайне ред- ко, то как это скажется на допустимом значении диагностического па раметра
9 6 Каким образом обеспечивается «обучение» системы автоматизиро- ванного диагностирования при постановке диагноза по комплексу при- знаков на основе формулы Бейеса
9 7 В чем особенность постановки диагноза по методу последовательно- го анализа диагностических
8 Отчего возникают ошибки первого и второго рода при постановке диагноза по методу последовательного анализа диагностических пара-
9 Как скажется уменьшение вероятностей ошибок первого и второго рода на процесс диагностирования по методу последовательного анали- за диагностических
10 Всегда ли целесообразно использовать диагностирование автомо-
В каких случаях диагностика наиболее и наименее