3.Условия по внедрению системы контроля и диагностирования ат.
Прежде всего AT должна обладать достаточной контролепригодностью. Вполне очевидно, что охватить контролем все элементы изделия невозможно. Поэтому конструкция элементов, контроль которых в эксплуатации на данном этапе не производится, должна быть выполнена по принципу безопасного разрушения, т. с. отказы этих элементов не должны вызывать аварийной ситуации.
Необходимо, чтобы в результате специальных исследований были разработаны методики и алгоритмы контроля, включающие указания по точности и частоте измерений и осмотров, а также следует иметь нужные исходные данные (в частности, статистические) для разработки норм на значения параметров или их функций, а также алгоритмов принятия решения по эксплуатации в соответствии с результатами контроля.
Необходимым условием для внедрения контроля является налаженное производство средств контроля, обеспечивающих контролепригодность объектов контроля, и оснащение ими эксплуатационных предприятий. Кроме того, эксплуатационные предприятия должны быть организационно подготовлены к контролю, а также обеспечены руководящей, научно-методической и эксплуатационно-технической документацией. Необходимо, чтобы специалисты диагностических подразделений систематически проходили специальное обучение и инструктаж. Все работы по контролю, включающие измерения, должны быть обеспечены соответствующими метрологическими средствами. И, наконец, нужен анализ эффективности системы контроля.
4.Метод Байеса.
Основное преимущество статистических методов распознавания состоит в возможности одновременного учета признаков различной физической природы, так как они характеризуются безразмерными величинами – вероятностями их появления при различных состояниях системы.
Среди методов технической диагностики метод, основанный на обобщенной формуле Байеса, занимает особое место благодаря простоте и эффективности.
Разумеется, метод Байеса имеет недостатки: большой объем предварительной информации, «угнетение» редко встречающихся диагнозов и др. Однако в случаях, когда объем статистических данных позволяет применить метод Байеса, его целесообразно использовать как один из наиболее надежных и эффективных методов.
Метод, основанный на обобщенной формуле Байеса, позволяет достаточно просто одновременно учесть признаки различной физической природы – дискретные и непрерывные. Это достигается благодаря использованию единообразных и безразмерных характеристик признаков – частот встречаемости (вероятностей) признаков при различных состояниях.
Если
имеется диагноз
и простой признак
,
то вероятность совместного появления
событий (наличие у объекта состояния
и признака
)
.
Из последнего соотношения получаем
,
где
в последнем равенстве
– вероятность диагноза после того, как
стало известно наличие у рассматриваемого
объекта признака
(апостериорная вероятность диагноза);
– вероятность диагноза
,
определяемая по статистическим данным
(априорная вероятность диагноза).