Файл: Гром, В. П. Экспресс-анализ данных сдаточных испытаний судов с помощью бортовой ЭЦВМ.pdf

ческих данных об отказах н наработках. Математическую основу методики составляют два новых метода:

— программно-логический метод проверки статистических гипо­

тез о законах и параметрах распределений случайных величин с по­ мощью Q-критерия;

— метод анализа и расчета представительности статистических

данных с помощью специального дискретного распределения веро­

ятностей.

Кроме того, рассмотрен вопрос анализа точности аппроксимации

результатов измерений при наличии случайных погрешностей изме­ рений.

Результаты статистического оценивания при этом представля­ ются в форме, обеспечивающей дальнейший анализ технических и

организационных решений методом статистического моделирова­

ния. При этом в каждом отдельном случае не исключена возмож­

ность проведения дальнейшего анализа другими методами.

Собственные ошибки методов, положенных в основу методики,

могут быть сколь угодно малы при любом объеме исходных стати­

стических данных. Это свойство и позволяет по результатам стати­

стического анализа проводить последующий расчет и количествен­

ный анализ технического состояния машин и механизмов без потери контроля точности и достоверности окончательных результатов и выводов. Благодаря ему возможно на основе этой методики стати­

стического анализа применительно к отдельным задачам широкого

тематического характера создавать системы методик, обеспечиваю­ щих их комплексное решение машинными методами.

Существенное различие методов формального статистического

анализа и последующих синтеза, анализа и обоснования техниче­

ских и организационных решений делает целесообразной ступенча­

тую систему методик. Это тем более оправданно, так как разрабо­ танные методы статистического анализа имеют принципиально

новый характер, включают понятия, до настоящего времени знако­

мые только узкому кругу специалистов, требуют обязательного при­

менения ЭЦВЛ1.

Соответствующая этому этапу исследований ступень методики

должна служить только формальному анализу статистических дан­ ных безотносительно типа наблюдаемых технических устройств, их

назначения и условий применения. Необходимая специфика должна

быть учтена в процессе сбора и при подготовке данных к проведе­

нию статистического анализа.

Алгоритмы синтеза, анализа и обоснования технических и орга­

низационных решений по дальнейшему ведению испытаний в зави­

симости от результатов анализа уже полученных результатов

должны быть разработаны с участием специалистов по видам тех­

ники. Очевидно, должны быть запрограммированы типовые реше­

ния достаточной общности и составлены программы машинного анализа этих решений. Метод статистического моделирования

в данном случае являет£я наиболее общим методом машинного ана­

лиза, хотя составление программ его реализации может быть доста-

39-

точно трудоемко и затраты машинного времени на решение значи­

тельны в случае громоздких задач. Задачи анализа решений по

ведению испытаний отдельных единиц и систем судового оборудо­

вания таковыми не являются, так что метод статистического моде­

лирования гарантирует принципиальную возможность их решения.

Кроме того, необходима методика для исследования эффективности и оптимальности алгоритмов синтеза, анализа и обоснования реше­

ний, однако эти исследования будут проводиться не во время испы­

таний судна и не с помощью бортовой ЭЦВМ.

Полная структура методики обеспечения проведения экспресс-

анализа данных сдаточных испытаний судов с помощью бортовой

ЭЦВМ включает в себя следующие поэтапные методики:

1.Методика кодирования и подготовки данных сдаточных испы­

таний судов.

2.Методика статистического анализа малых объемов данных

испытаний.

3.Методика синтеза типовых технических и организационных

решений по ведению испытаний.

4.Методика анализа и обоснования технических и организа­

ционных решений по ведению испытаний.

5.Методика исследования эффективности и оптимальности алго­

ритмов синтеза, анализа и обоснования решений по ведению испы­

таний.

Методика статистического анализа малых объемов данных рас­

сматривается в двух последующих параграфах, здесь же кратко

сформулированы требования к остальным составляющим частям

методики.

Методика кодирования и подготовки данных сдаточных испыта­ ний судов. Любое нарушение нормального функционирования обо­ рудования, периодически замеряемые текущие величины контроли­ руемых рабочих параметров, результаты специальных измерений

при испытаниях должны быть с необходимой полнотой описаны цифровым кодом, пригодным для непосредственного ввода в ЭЦВМ.

Степень автоматизации процессов кодирования и ввода может быть весьма различной, начиная с рукописного заполнения бланков

и ручной набивки перфокарт или перфолент и вплоть до полностью автоматизированного циклического (или по специальным програм­

мам) опроса телеметрических датчиков с преобразованием сигнала

в дискретный двоичный код. Различные способы подготовки и коди­

рования могут быть приняты для данных, поступающих на одну и ту же ЭЦВМ. Выбор способа подготовки и кодирования тех или иных данных определяется наличием штатной телеметрической аппаратуры их контроля и целесообразностью их машинного ана­

лиза в период нормальной эксплуатации, приспособленностью для

ввода в ЭЦВЛІ испытательного оборудования, ожидаемым объемом

информации. Возможно использование специального и унифициро­

ванного оборудования ввода в ЭЦВМ непрерывно поступающей информации, а также ввод с носителей информации регистрирую­

щей аппаратуры, например с магнитных лент.

40

Требования к полноте описания испытательной информации

цифровым кодом определяются видом последующей обработки и необходимостью ее длительного хранения в несвернутом виде. Если

обработка будет производиться только статистическая и информа­ ция будет храниться и накапливаться в свернутом виде, кодирова­ ние в значительной мере упрощается.

В качестве примера форм для ручного кодирования можно при­

вести формы МСП-1, МСП-2 сбора данных о надежности.

Методика синтеза типовых технических и организационных решений по ведению испытаний. Методика предназначена для под­

готовки и разработки машинных алгоритмов моделирования па

ЭЦВМ вариантов продолжения испытаний, включая и их прекра­

щение как частный вариант.

Для разработки алгоритмов моделирования должны быть сфор­ мулированы условия проведения испытаний и конечный формаль­ ный результат (вид принимаемого решения — заключения), а также

названы оцениваемые характеристики самого испытания — дли­

тельность, стоимость и т. д. Например:

1. Продолжать испытания до подтверждения заданной величины

2.Продолжать испытания до первого отказа. Определить ожи­

даемые длительность и стоимость испытаний.

3.Продолжать испытания в течение времени I. Оценить вероят­

ность подтверждения заданных характеристик.

Для различных видов судового оборудования необходимо уста­

новить все возможные стратегии испытаний, и для каждой страте­

гии разработать алгоритм ее моделирования на ЭЦВМ. Работы по

методике должны быть проведены при разработке программного обеспечения. Во время испытаний она служит для справки.

Методика анализа и обоснования технических и организацион­ ных решений по ведению испытаний. Исходными данными для рас­

четов служат результаты статистического анализа данных испыта­ ний, представленные в формализованном виде. Расчеты выполня­

ются по программам моделирования типовых решений. Методика включает в себя инструкции по работе с этими программами за

пультом ЭЦВЛ4 и расшифровке результатов, а также критерии при­

нятия решений и заключений по результатам расчетов. Методика

статистического анализа малых объемов данных испытаний

является рабочей методикой экспресс-анализа данных сдаточных

испытаний судов во время их проведения.

Методика исследования эффективности и оптимальности алго­ ритмов синтеза, анализа и обоснования решений по ведению испы­ таний. Методика предусматривает разработку программ моделиро­

вания на ЭЦВМ различных режимов хода испытаний судна. Эти

программы должны быть согласованы с программами статистиче­

ского анализа данных испытаний и моделирования типовых реше­ ний по ведению испытаний. Задание режимов хода испытаний осу­

ществляется заданием количественных показателей надежности

41

судового оборудования и закономерностей возникновения и прояв­ ления отказов и неисправностей.

Работы по методике целесообразно проводить в вычислительных

центрах, оборудованных высокопроизводительными ЭЦВМ. C ис­

пользованием программ методики возможно осуществлять отладку рабочих программ экспресс-анализа и подготовку операторов для

работы на судах во время испытаний.

Методика статистического анализа малых объемов данных испы­

таний предназначена для формализованного количественного опи­

сания выявившихся статистических закономерностей. Анализ про­

изводится на ЭЦВМ с помощью программно-логического метода проверки статистических гипотез и расчета представительности данных. Методика включает в себя четыре основные программы:

—оценки доверительной вероятности соответствия исследуемой выборки проверяемой статистической гипотезе;

—определения различимости статистических гипотез путем оце­

нивания вероятностей ошибок первого и второго рода;

—автоматического построения таблиц различимости гипотез;

—расчета представительности статистических данных.

Каждая из этих программ может использовать программы:

—расчета теоретических распределений вероятностей типовых

законов распределения по задаваемым значениям параметров;

—моделирования последовательностей случайных чисел, рав­

номерно распределенных по интервалам 0—1;

—точечного оценивания значений параметров типовых законов распределения по данным выборки;

—настройки алгоритмов поиска экстремума.

§7. Примеры выполнения расчетов

1.Проведение сравнительного статистического анализа стой­

кости пластин самодействующих клапанов из разных марок стали.

Пример ставит целью проиллюстрировать подготовку исходных

данных и процедуру построения доверительных областей.

Пластины, изготовленные из стали двух марок (в дальнейшем именуемые типами 1—II), партиями по 50 образцов подвергались

циклическим нагрузкам на специальном стенде. В ходе испытаний фиксировались порядковые номера циклов, на которых происходили

5000 циклов, подсчитано количество отказов пластин каждого типа

на каждом интервале (абсолютные частоты отказов). В течение

40 000 циклов произошли отказы всех 100 пластин, испытания про­

изводились без замены отказавших пластин. Результаты испытаний приведены в табл. 1. Каждая строка содержит последовательность величин Ni — абсолютных частот отказов (поломок) пластин по интервалам разбиения временной оси общей протяженностью

42