2.2 Сурет - Техникалық диагностика құрылымы

Техникалық диагностиканың міндеті бірқатар жанама параметрлерді өлшеу деректері бойынша шлицтердің тозу дәрежесін (бет қабатының бұзылу тереңдігін) анықтаудан тұрады. Атап өткеніміздей, дәлелді шешім қабылдау үшін белгілі бір тәсілдер мен ережелерді басшылыққа алу қажет болғанда, шектеулі ақпарат жағдайларында айырып тану техникалық диагностиканың маңызды ерекшеліктерінің бірі болып табылады.

Жүйенің күйі оны анықтаушы параметрлердің (белгілердің) жиынтығымен (көптігімен) сипатталады. Әрине, анықтаушы параметрлердің (белгілердің) көбі айырып тану міндетіне қарай әр түрлі болады. Мысалы, қозғалтқыштың шлицті жалғасуының күйін айырып тану үшін біршама параметрлер тобы қажет, алайда басқа да тетіктердің диагностикасы жүргізілетін болса, оны толықтыру қажет болады.

Жүйенің күйін айырып тану – жүйенің күйін ықтимал кластардың (диагноздардың) біріне жатқызу. Диагноздар (кластар, типтік күйлер, эталондар) саны зерттеу міндеті мен мақсаттарының ерекшеліктеріне байланысты.

Көп жағдайда екі диагноздың (дифференциалды диагностика немесе дихотомия) бірін таңдау қажет болады; мысалы, «жарамды күй» және «жарамсыз күй». Басқа жағдайларда жарамсыз күйді анағұрлым нақты сипаттау керек, мысалы, шлицтердің қатты тозуы, теңгершіктерде дірілдің артуы және т.с.с. Техникалық диагностика міндеттерінің көбінде диагноздар (кластар) алдын ала анықталады, бұл жағдайларда айырып тану міндетін көп жағдайда жіктеу міндеті деп атайды.

Техникалық диагностика ақпараттың үлкен көлемін өңдеумен байланысты болса, онда шешімдер қабылдау (айырып тану) электрондық есептеуіш машиналар (ЭЕМ) көмегімен жүзеге асырылады.

Айырып тану үрдісіндегі кезекті әрекеттер жиынтығы айырып тану алгоритмі деп аталады. Жүйенің күйін сипаттайтын параметрлерді таңдау айырып тану үрдісінің бір бөлігі болып табылады. Диагноздар саны дұрыс таңдалған жағдайда бөлу үрдісі жүзеге асырылатындай бөлу (айырып тану) үшін олар жеткілікті ақпаратты болуы керек.

2.2.2 Диагностика міндетін математикалық қою. Диагностика жүйенің күйі көп жағдайда белгілер кешенімен сипатталады.

К=(k₁, k₂• • •,k_j, • • •,k_γ) (2.1)

мұнда k_j – m_j қуаттары бар белгі.

Белгі k_j газ шығаратын коллектордағы газ температурасының шамасын сипаттайтын үш қуатты белгі (m_j = 3) болып табылады делік: төмен, қалыпты, жоғары. Белгігің к_j әр қуаты (интервалы) k_js деп белгіленеді, мысалы газ шығаратын коллектордағы жоғары температура k_j3. Нақты бақыланатын күйі белгінің белгілі бір жүзеге асырылуына сәйкес келеді, ол жоғарғы индекспен “ * " белгіленеді. Мысалы, температура жоғары болған кезде белгіні жүзеге асыру k^*_j = k_j3 болады. Жалпы жағдайда жүйенің әр данасы белгілер кешенін белгілі бір жүзеге асыруға сәйкес келеді:

K^*= (k₁^*, k₂^*, . . . , k_j^*, . . . , k_𝜈^*) (2.2)

Көптеген айырып тану алгоритмдерінде жүйені v-өлшемді вектор немесе v-өлшемді кеңістіктегі нүкте жасайтын параметрлермен х_j сипаттаған ыңғайлы:

X=(x₁, x₂, . . . ,x_j, . . . , x_v). (2.3)

Көп жағдайда бұл параметрлер х_j үздіксіз таралады. Мысалы, x_j - шығару коллекторындағы температураны көрсететін параметр болсын делік. Параметр x_i (°С) мен үш қуатты белгі k_j арасындағы сәйкестікті мынадай деп болжайық:

< 450 - kj1

450 - 550 - kj2

> 500 - kj3

Бұл жағдайда белгінің k_j көмегімен дискреттік сипаттама алынады, ал параметр x_j үздіксіз сипаттама береді. Үздіксіз сипаттама кезінде әдетте алдын ала ақпараттың көп мөлшерде қажет болатындығы атап өтейік, алайда сипаттама анағұрлым нақты болмайды. Бірақ, егер параметрдің статистикалық таралу заңдары белгілі болса, онда алдын ала ақпараттың қажет мөлшері қысқарады.

Жоғарыда айтып кеткенімізден жүйені белгілер немесе параметрлер көмегімен сипаттау кезінде айтарлықтай айырмашылық орын алмайтындығын көруге болады, сондықтан әрі қарай сипаттаудың екі түрі де қолданылады.

Атап өткеніміздей, техникалық диагностика міндеттерінде жүйенің ықтимал күйі, диагноздар D_i белгілі болып саналады. Айырып тану міндетін шешуде екі негізгі тәсіл бар: ықтималдық және детерминистикалық. Міндеттерді ықтималдық айырып тану әдістері кезінде қою мынадай. n кездейсоқ күйлердің D_i бірінде жүйе болады. Белгілер (параметрлер) жиынтығы белгілі, олардың әрқайсыс белгілі бір ықтималдықпен жүйенің күйін сипаттайды. Бұл жағдайда шешуші ереже жасау қажет болады, оның көмегімен ұсынылып отырған (диагностикаланатын) белгілер жиынтығы ықтимал күйлердің (диагноздардың) біріне жатқызылар еді. Сонымен бірге қабылданған шешімнің дұрыстығы мен қате шешім қатерінің дәрежесін бағалаған жөн.

Детерминистикалық айырып тану әдістері кезінде міндетті геометриялық тілмен қалыптастырған ыңғайлы. Егер жүйе v-өлшемді X вектормен сипатталса, онда жүйенің кез келген күйі параметрлердің (белгілердің) v-өлшемді кеңістігіндегі нүкте болып табылады. Диагноз D_i қарастырылып отырған белгілер кеңістігінің белгілі бір аумағына сәйкес келеді деп болжанады. Бұл жағдайда шешуші ереже табу қажет, оған сәйкес ұсынылған вектор X* (диагностикаланатын нысан) диагноздың белгілі бір аумағына жатқызылатын болады. Осылайша, міндет бойынша белгілер кеңістігі диагноз аумақтарына бөлінеді.

Детерминистикалық тәсіл бойынша диагноз аумақтары «қиылыспайтын» болып саналады, яғни бір диагноздың (облысында нүкте болатын диагноздың) ықтималдығы бірге, ал басқаларының ықтималдығы нөлге тең болады. Осылайша әр белгі осы диагноз кезінде не кездеседі, не болмайды.

Ықтималдық және детерминистикалық тәсілдер бір-бірінен қатты ажыратылмайды. Ықтималдық әдістер анағұрлым жақын болып табылады, алайда олар көп жағдайда алдын ала ақпараттың көп мөлшерін қажет етеді. Детерминистикалық тәсілдер түсініп тану үрдісінің айтарлықтай жақтарын қысқаша сипаттайды, артық, құнсыз ақпаратқа тәуелді болмайды, көбірек адам ойының логикасына сәйкес келеді.

Кескіндерді айырып тану міндетіне деген ықтималдық тәсіл статистикалық түсініп тану әдістеріне негізделген. Статистикалық айырып тану әдістерінің негізгі артықшылығы физикалық табиғаты әр түрлі белгілерді бір уақытта есепке алу мүмкіндігінде, өйткені олар өлшемсіз шамалармен – жүйенің әр түрлі күйі кезінде олардың пайда болу ықтималдықтарымен сипатталады.

Статистикалық айырып тану әдістеріне жататындар: Байес әдісі; кезекті талдау әдісі; статистикалық шешімдер әдісі; белгілер кеңістігінде бөлу әдістері; метрикалық айырып тану әдістері; логикалық айырып тану әдістері.

Байестің жалпыланған формуласына негізделген әдіс қарапайымдылығы мен тиімділігінің арқасында техникалық диагностика әдістерінің арасында ерекше орын алады. Әрине, Байес әдісінің кемшіліктері бар: алдын ала ақпарат мөлшерінің көптігі, сирек кездесетін диагноздардың «қысылуы» және т.б. Алайда статистикалық деректер көлемі Байес әдісін қолдануға мүмкіндік берген жағдайда, оны анағұрлым сенімді әрі тиімді әдістердің бірі ретінде қолданған жөн. Егер бір диагноз кезінде кездесетін диагноз D_i бен қарапайым белгі к_j болса, онда оқиғалардың бірге пайда болу ықтималдығы (нысанда күйдің D_i және белгінің k_j болуы)мына қатынастан анықталады:

Р(D_ik_j) = Р (D_i) Р(k_j/D_i) = Р (k_j)Р(D_i/k_j). (2.4)

Бұл теңдіктен Байес формуласы шығады:

(2.5)

мұнда Р(D_i) - статистикалық деректер бойынша анықталатын

диагноз D ықтималдығы (диагноздың априорлы ықтималдығы).

Осылайша, егер алдын ала N нысандар зерттелген болса және N_i нысандардың күйі D_i болған болса, онда:

Р(D_i) = N_i / N, (2.6)

мұнда Р (k_j / D_i) - күйі D_i болатын нысантерде белгінің k_j пайда болу

ықтималдығы.

Егер диагнозы D_i болатын N_i нысандар арасында N_i,j нысандарында белгі k_j пайда болса, онда:

,

(2.7)

мұнда Р(k_j) - нысан күйіне (диагнозына) тәуелсіз барлық нысантерде

белгінің k_j пайда болу ықтималдығы.

N нысандардың жалпы санынан белгі k_j N_i нысан табылды делік, онда

P(k_j) = N_j / N. (2.8)

Диагноз қою үшін арнайы есептеу Р(k_j) қажет емес, өйткені бұл шаманы бүкіл мүмкін күйлерде белгілі болып табылатын Р(D_i) және Р(k_j/D_i) мәндермен анықтайды.

2.5-теңдікте Р(D_i/k_j) шамасы қарастырылып отырған нысанда белгінің k_j бар екендігі белгілі болғаннан кейін диагноз D_i ықтималдығы (апостериоралы диагноз ықтималдығы) болып табылады.

Вальдом ұсынған кезекті талдау әдісі дифференциалды диагностикада (екі күйді айырып тану кезінде) қолданылады. Байес әдісіне қарағанда, зерттеулер саны алдын ала белгіленбейді, олар шешімді белгілі бір қатер дәрежесімен қабылдау үшін қанша қажет болса, сонша жүргізіледі. Кезекті талдау әдісінде белгілер ықтималдықтарының қарастырылатын қатынастары (ақиқатқа жақын қатынастар) бірден емес, кезек-кезек жасалады; сондықтан, әдетте, зерттеулерді аз жүргізу керек.

Статистикалық шешімдер әдістері. Байес әдісі мен кезекті талдау әдісінен шешімдер қабылдау ережелерімен ажыратылады. Статистикалық шешімдер әдістерінде шешуші ереже кейбір оңтайлық шарттарын, мысалы минимум қатер шартын басшылыққа ала отырып таңдалады. Математикалық статистикада статистикалық гипотезаларды тексеру әдістері ретінде пайда болған (Нейман мен Пирсон жұмыстары) бұл әдістер радиолокацияда (кедергілер аясында сигналдарды табу), радиотехникада, байланыс теориясында және басқа облыстарда кеңінен қолданысқа ие болды. Статистикалық шешімдер әдістері техникалық диагностика міндеттерінде сәтті қолданылады. Бұл әдісті бір диагностикалық параметр, белгісіздік аймағы болған кезде және көп өлшемді таралулар үшін қолдануға болады.

Белгілер кеңістігінде бөлу әдістері диагностианың ең маңызды тәсілдерінің бірі болып табылады. Бұл әдістер тұтастықтың шынайы гипотезасына негізделген, оған сәйкес сол бір күйді (диагнозды) көрсететін нүктелер белгілер кеңістігінің бір облысында топтасады.

Белгілерді бөлуді сызықтық бөлу әдісімен, потенциалды функциялар әдісімен және стохастикалық аппроксимациялар әдісімен жүргізуге болады.

Метрикалық айырып тану әдістері негізінде бір класс (бейне) нысандар кесіндерінің, әр түрлі кластар кескіндеріне қарағанда, бір-біріне анағұрлым жақын деп болжанады. Метрикалық әдістер осы жақындықты мөлшерлік тұрғыда бағалауға негізделеді. Нысанның кескіні ретінде белгілер кеңістігіндегі нүкте қабылданады, нүктелер арасындағы қашықтық жақындық шамасы деп аталады.

Логикалық айырып тану әдістері күйлер диагностикасында математикалық логиканы қолдануға және қисықтарды сәйкестендіру үшін айырып тану әдістерін қолдануға негізделеді. Біріншісі жарамдылықты бақылау міндеттерінде өте маңызды болып табылады, ал екіншісі күй бойынша ресурстарды жүзеге асыру кезінде ерекше мәнге ие болады.

Логикалық әдістер белгілер мен нысан күйлері арасындағы логикалық байланыстарды белгілеуге негізделген, сондықтан екі ғана мән (мысалы, 0 мен 1) мүмкін болатын қарапайым (сапалы) белгілер қарастырылатын болады. Техникалық жүйе күйінің де (диагноздың) қарастырылып отырған әдістерде екі-ақ мәні (болу немесе болмау) болады. Белгінің немесе жүйе күйінің екі мәнін кез келген екі символмен («иә» - «жоқ», «жалған» - «ақиқат», 0 - 1) көрсетуге болады.

Екі-ақ мәнді (0 мен 1) қабылдайтын айнымалы шамалар немесе функциялар логикалық немесе булев деп аталады. Мұндай айнымалылар мен функцияларды зерттеумен математикалық логика айналысады, оның көптеген техникалық мәселелерде (релелік жүйелер, ЭЕМ мен автоматтар теориясы және т.б.) кең қосымшалары бар. Айырып тану міндеттеріне (диагностикаға) қатысты математикалық логика әдістері Р. Ледлидің жұмыстарынан кейін қолданыла бастады. Логикалық айырып тану әдістеріне тән екілік айнымалылар көмегімен детерминистік сипаттау нақты жағдайға жақын модель болып табылады. Алайда көптеген міндеттерде логикалық әдістер айырып танудың алғашқы кезеңдері үшін жарамды. Техникалық диагностиканың екінші бағыты – техникалық жүйелердегі ақауларды іздеу мен оқшаулау үшін математикалық логика әдістері өте келешекті болып табылады.

Диагностикалық параметрлерді өлшеу технологиясы жарамдылықты бақылау критерийлерімен анықталады. Жарамдылықты бақылау дегеніміз «өндірісті техникалық даярлау, жасау, пайдалану мен жөндеу кезінде оңтайлы еңбек шығындарының, құралдардың, материалдар мен уақыттың және жасау, пайдалану мен жөндеуге қатысты қабылданған жағдайлардың орын алу мүмкіндігінен көрінетін бұйым контсрукциясының қасиеттерінің жиынтығы».

Автомобильдер конструкциясын күрделендіру мен оларға техникалық қызмет көрсету көлемінің үздіксіз өсіп отыруы бақылау-реттеу жұмыстарының 25 %-дан 40 %-ға дейін артуы әкелді.

Автомобильдердің диагностикалауға бейімділігі оларды сапалы анықтау мүмкіндігін қамтамасыз ететін критерийлер бойынша бағаланады. Олар нақты факторлардың функциялары болу керек және автомобильдер конструкциясы мен диагностикалау әдістерінің өзара бейімділігін сипаттау керек. Автомобиль элементінің, жүйесінің, агрегаттың жарамдылығын бақылау оны жобалау, әзірлеу және жасау кезеңдерінде қамтамасыз етіледі. Бұйымдардың жарамдылығын бақылауға қойылатын талаптар: құрылымдық орындалуына қойылатын талаптар; диагностикалау параметрлері мен әдістеріне қойылатын талаптар; жарамдылықты бақылау критерийлері. Құрылымдық орындалуына келесі талаптар қойылады:

• диагностикалау жүйелерінің түрі мен қолданылуына қарай

бұйымның тиімді диагностикалау әдістері мен құралдарына бейімділігі бойынша;

• бұйымның диагностикалау құралдарымен түйіндестіру

құрылғыларын өзара келістіру бойынша, мұнда стандартталған және сәйкестендірілген түйіндестіру құрылғыларының кеңінен қолданылуы, оларды қауіпсіз әрі бір жақты жалғастыруға қойылатын талаптары ескеріледі;

• түйіндестіру құрылғыларының санына, орналасуына,

қолжетімдігіне, оңай ажыратылуына және оңай қосылатынына қойылатын талаптар.

2.2.3 Диагностиканың қолданылуы. Автомобильге жоспарлы-алдын ала ТҚ мен жөндеу жүйесі кезінде белгілі бір жүріс (уақыт) мәжбүрлі түрде белгілі бір көлемде алдын алу әсерлеріне ұшырайды. Бұл ретте, ТҚ мен жөндеу режимдерін бірқатар факторларға қарай түзетуге қарамастан, әр автомобильге қатысты қолданылатын тәсілдер жоқ.

Алайда мұндай тәсілдерге деген қажеттілік бар, өйткені автомобильдер бірдей жағдайда жұмыс істегеннің өзінде олардың әрқайсысының техникалық күйі сол бір атқарым кезінде көптеген себептердің (автомобильдің жеке ерекшеліктері, жүргізу сапасы, ТҚ және т.б.) салдарынан әр түрлі болады.

Қандай да бір ТҚ «қатаң» көлемімен қарастырылған барлық операциялар әр автомобиль үшін қажет емес. Мұндай «қажет емес» операцияларды орындау, бір жағынан, автомобильдің жеке қасиеттерін жартылай жүзеге асыруға, ТҚ-ге жұмсалатын шығындардың артуына әкеледі; екінші жағынан, оның техникалық күйінің жақсаруына ықпал етпейді. Керісінше, түйіндестіру жұмыстарына жиі араласу түйіндескен беттердің тез тозуына, бекіте жалғастырылған жерлерде ақаулардың пайда болуына, жалғасқан жерлер герметикалығының бұзылуына әкеледі. Еңбек ресурстары мен материалдық ресурстардың көп шығындалуы ақауларды мезгілсіз анықтаудан жөндеу жұмыстарының үлкен көлемде жүргізілуімен байланысты.

Автомобильдің жеке мүмкіндіктерін анағұрлым толық пайдалану және жылжымалы құрамның пайдалану үрдісінде жоғары тиімділігін қамтамасыз етуді ТҚ мен жөндеудің технологиялық үрдісіне автомобильдердің техникалық күйін диагностикалауды кеңінен енгізу арқылы жүзеге асыруға болады.

Техникалық диагностика – диагностикалау нысандарының техникалық күйін және техникалық күйлердің көрінуін, оларды анықтау әдістерін әзірлейтін, сонымен бірге диагностикалау жүйелерін құру мен оларды пайдалануды ұйымдастыруын зерттейтін білім саласы. Диагностикалау:

• ТҚ мен жөндеуді мезгілінде қолдану және жарамсыздықтар мен ақаулардың туындауын алдын алу арқылы автомобильдердің сенімділігін арттыруға;

• жекелеген бөлшектеу мөлшерін қысқарту арқылы агрегаттардың, түйіндердің ұзақ мерздігін арттыруға; жоспарлы түрде жүргізілетін диагностикалау деректерінің негізінде қажеттілігіне қарай ТҚ мен жөндеу жұмыстарын жүргізу арқылы қосалқы бөлшектер, пайдалану материалдары мен еңбек шығындарын қысқартуға ықпал етеді.

Диагностикалау техникалық күйдің өзгеруін болжауға мүмкіндік береді. Көлік құралының техникалық күйін болжау дегеніміз техникалық құжатқа байланысты шекті күй туындағанға дейін оның жарамды жұмыс істеу мерзімін анықтау. Болжау міндеттерін нысанның техникалық күйінің параметрлерінің өзгеру заңдылықтарын пайдалана отырып шешеді.

Көлік құралын пайдалану үрдісінде тозу салдарынан түйіндесетін беттердің буындарындағы саңылаулардың үлкейетіндігі, тетіктердің геометриялық өлшемдерінің өзгеретіндігі белгілі. Бұл өлшемдер автомобильдің (агрегаттың, түйіннің) техникалық күйін сипаттайтын құрылымдық параметрлер болып табылады. Алайда оларды автомобильді (агрегатты, түйінді) толық немесе жартылай бөлшектеусіз тікелей өлшеу мүмкіндігі өте шектеулі.

Диагностикалау кезінде автомобильдің (агрегаттың) техникалық күйін бағалау үшін қызмет етуші механизмнің шығу үрдістерін қолданады. Жұмыс шығу үрдістері (мысалы, қуатты тұтыну немесе қайтару, отынның шығындалуы, сыртқы ортамен жылу алмасу) және ықпал етуші шығу үрдістері (мысалы, шуыл, діріл, жарық құбылыстары және т.б.) болады. Шығу үрдістерінің әрқайсысы сәйкес параметрлердің (мысалы, қуаттың қайтарылуын сәйкес шамамен, оның үдеу қарқынымен бағалауға болады) көмегімен мөлшерлік тұрғыда бағаланады.

Құрылымдық параметрлер мен шығу үрдістері параметрлерінің арасында функционалдық байланыс бар, бұл байланыстың арқасында соңғысының мәндері бойынша автомобильдің (агрегаттың) техникалық күйін, оның қызмет ету сапасын жеткілікті түрде толық бағалауға болады. Құрылымдық параметрлердің номинал мәндеріне шығу үрдістері параметрлерінің номинал мәндері сәйкес келеді. Автомобильдің (агрегаттың) техникалық күйінің нашарлау шамасына қарай шығу үрдістерінің параметрлері не артады (мысалы, діріл, отынның шығындалуы), не азаяды (майдың қысымы). Шығу үрдісі параметрінің шекті мәні автомобиль күйінің жарамсыз екендігін, ТҚ немесе жөндеудің қажет екендігін білдіреді. Шығу үрдісі параметрінің сипатын, өзгеру қарқынын және оның шекті мәнін біле отырып, автомобильдің келесі ТҚ мен жөндеуге дейінгі жұмыс істеу ресурсын анықтауға болады.

Шығу үрдістері параметрлерінде болатын ақпараттың мөлшеріне қарай олар жалпы немесе жеке болады. Біріншілері автомобильдің (агрегаттың) техникалық күйін жалпы (мысалы, автомобильдің берілген жылдамдыққа дейін екпіндеу жолы мен уақыты, 100 км жолға кететін отын шығыны және т.б.), жекелері нақты механизмнің, жүйенің (мысалы, руль доңғалағының люфті, қозғалтқыштың қос иінді-шатунды механизміндегі тарсылдары және т.б.) техникалық күйін сипаттайды.

Шығу үрдісінің параметрлері құрылымдық параметрлерге қарағанда, әдетте, тікелей жұмыс істейтін автомобильде өлшенеді және оның техникалық күйін бөлшектеусіз анықтау үшін қолданылады.

Нысанның техникалық күйін бөлшектеусіз бағалау үшін қолданылатын шығу үрдістері диагностикалық белгілер, ал мұндай үрдістердің параметрлері диагностикалық параметрлер деп аталады. Барлық шығу үрдістері диагностикалық белгілер ретінде қызмет ете алмайды. Шығу үрдісінің параметрін диагностикалық параметр ретінде пайдалану үшін ол келесі талаптарды қанағаттандыру керек:

• автомобильдің техникалық күйін бағалау үшін функционалдық маңызды болу;

• бір мәнді болу, яғни автомобиль атқарымына немесе оның

құрылымдық параметрінің бастапқыдан шекті мәнге дейін өзгеруіне (du/dS = 0) қарай артатын функциядан кемитін функцияға көшпеуі керек. Бұл арқылы құрылымдық параметрдің әр мәніне S шығу үрдісі параметрінің толық анықталған мәнінің u сәйкес келуі қамтамасыз етіледі (2, 2.3-сурет);

• сезімтал (ақпаратты) болу. Сезімталдық құрылымдық параметрдің dS аз өзгеруі кезінде шығу параметрінің du арту шамасымен және жылдамдығымен сипатталады (1, 2.3-сурет). Белгілі бір dS кезінде du жоғары болған сайын, шығу үрдісінің бұл параметрінің сезімталдығы соншалықты жоғары болады;

  (2.9)

• өлшеулерді бірнеше рет жүргізу кезінде тұрақты болу, ол орташа квадрат ауытқу көмегімен бағаланатын өлшеудің тұрақты шарттары кезінде параметрдің орташа мәніне қатысты мәндердің шашырау дәрежесімен сипатталады. Диагностикалық параметрдің тұрақсыздығы нақты сезімталдықты төмендетеді;

  (2.10)

• дифференциялаушы қабілетке ие болу, бұл нысанның әр түрлі элементтерінің жарамсыздығын пайда болған орнына қарай бөліп, оқшаулаға мүмкіндік береді;

• технологиялылық пен үнемділікті қамтамасыз ету, олар диагностикалау кезінде сәйкес еңбек және материалдық шығындармен параметрдің анықтау ыңғайлылығымен анықталады.

u

1

2

3

A

S