
книги из ГПНТБ / Стабильность свойств ферритов. (Анализ физических свойств при внешних воздействиях, прогнозирование. Элементы проектирования)
.pdfЕстественно, изделие будет функционировать в слу чае, когда для каждого параметра соблюдается условие работоспособности
X j доп m i n S ^ . X j Х і д о п max, |
(5.16) |
где Хі доп max и Х ;Д(Шmin соответственно максимально и минимально допустимые значения і-го параметра.
Влияние факторов (5.15) приводит к тому, что пара метры изменяются и при нарушении условия (5.16) из делие выходит из строя или не соответствует заданным требованиям. Знание допустимых пределов облегчает разработку соответствующих ограничении, налагаемых на колебание параметра X, а построение математического описания изменений X позволяет это сделать на более научной основе. Однако количественное описание изме нений параметров связано с большими трудностями. От сюда понятен интерес к экспериментально-статистиче ским методам исследования. Эти методы, основанные на математической обработке -данных испытаний, позволя ют построить зависимость Х= /|Х(т,)], у’= 1, 2, ..., п. Математический аппарат описания контролируемых функций определяется характером этой зависимости. При этом математическую модель изменения параметров можно выразить элементарными функциями, используе мыми в численном анализе, полиномиальными зависимо стями, а также с помощью методов коррбляционного и регрессионного анализа. При преобладании необрати мой составляющей (5.1) можно успешно использовать элементарные функции и полиномиальные зависимости. Когда случайная составляющая велика, то более приме ним корреляционный анализ.
Очевидно, математическое описание изменений пара метров ферритов позволяет решить ряд задач, связанных с оценкой надежности ферритовых изделий. Среди этих задач необходимо отметить прежде всего следующие:
—получение представлений о характере влияний фи зических процессов, происходящих в феррите, на законо мерности изменения его параметров;
—прогнозирование изменений параметров, а следо вательно, и надежности ферритов;
•— проведение ускоренных испытаний ферритовых из делий.
Общую задачу определения математического выра жения, аппроксимирующего изменения параметров фер
287
рита, можно сформулировать следующим образом. Пусть на испытываемое изделие воздействуют внешние факто ры Уь У2, . . Ym. В результате контроля получены сле дующие значения параметров изделия: Хи Х2, ..., Хп. Необходимо на основе анализа этой апостериорной ин формации оценить зависимости
Xi=fi(Yu У2, Ут) (5.17)
для всех пли нескольких У, не учитывая процессы, проис ходящие в изделии.
Это новый кибернетический подход, позволяющий изучать и оптимизировать свойства изделия, которые раньше зачастую рассматривались только на интуитив ном уровне. При этом большое значение имеет нахожде ние аналитического выражения соответствующего по рядка для зависимости (5.17). Однако порядок или мно гомерность зависимости (5.17) существенным образом влияют на возможность получения относительно простой и оперативной модели.
По количеству аргументов, от которых зависят мо дели изменения параметров, их можно подразделить на две группы.
—Однофакторные модели, когда находится зависи мость выходного или контролируемого параметра изде лия Хі от единственного фактора или входного парамет ра Уг, т. е. /п = 1 . Подобные модели в дальнейшем будем называть микромоделями.
—Многофакторные модели, когда находится зависи мость Хі от нескольких факторов, т. е. в (5.17) пг> 1.
Назовем их макромоделями.
Перечислим основные требования, предъявляемые
кобеим группам моделей:
—используемые модели должны быть полными в том смысле, что они должны отражать все или важнейшие
процессы, протекающие в изделии;
—математические модели должны быть корректны, т. е. используемые в них коэффициенты в достаточной мере должны соответствовать действительности (экспе рименту) ;
—они не должны быть слишком сложными, так как
иначе проведение вычислений затрудняется и теряется эффективность применения моделей;
■— модели должны быть выбраны таким образом, что бы достаточно полно характеризовать изменения рабо
288
тоспособности изделия от воздействующих факторов, что позволит оптимизировать системы, проектируемые на основе ферритовых изделий.
Эти требования необходимо выполнять при построе нии однофакторных и многофакторных моделей. Постро ение многофакторной модели изменения состояния изде лия— задача достаточно сложная и ее необходимо осу ществлять поэтапно. Вначале определяются зависимости изменения параметра от каждого отдельного фактора, т. е. находятся микромодели. При этом учитывается важ ность и второстепенность тех или иных зависимостей. По этапное построение макромодели позволяет не состав лять громоздких, «всеобъемлющих» моделей и вводить по мере необходимости элементы адаптации в связи сте кущим изменением информации о зависимостях парамет ров ферритов от воздействующих факторов.
Однако прежде чем приступить к созданию микромо делей, необходимо осуществить выбор переменных У,, отбрасывая менее существенные из них. Это объясняется тем, что макромодель состоит из ряда элементов, во-пер вых, из набора переменных, которые подразделяются на основные и второстепенные, известные и неизвестные, во-вторых, из набора соотношений или уравнений, харак теризующих те или иные связи, существующие между переменными. Выбор переменных Уг- и математическая форма уравнения (5.17) определяется на основе качест венного и количественного анализа экспериментальных
данных. |
|
Необходимо отметить, что как макромодели, |
так и |
микромодели, носят а п п р о к с и м а ц и о н н н ы й |
харак |
тер, что, безусловно, важно для принятия быстрых и эффективных решений. Поскольку легче построить одно факторные модели, которые зависят от одной переменной Уі, то математическое описание процессов изменения па раметров изделий необходимо начинать с разработки целого ряда однофакторных моделей или микромоделей. Если имеется т воздействующих факторов или перемен ных, очевидно, нужно стремиться к получению т микро моделей:
М і ( Л - ) |
= < р 1 ( У 1 ) |
|
М 2( Х ) = с р 2( У 2) , . . . . |
'5.18) |
|
^ т ( ^ ) |
~ ф?7( (Ут) І |
|
19—418 |
289 |
|
где Mi — микромодель, а ф ,— элементарная функция (дробно-линейная, степенная, показательная, логарифми ческая и т. п.).
Нетрудно заметить, что при одновременном воздейст вии нескольких факторов невозможно определить какуюлибо микромодель, так как практически нельзя оценить ту или иную зависимость (5.18). Поэтому при соответ ствующих испытаниях необходимо сначала отыскать за
висимость Мі(Х)=фі(Уі) при (У2, Уз, . ■., Утп) = |
const |
и т. д. В этом случае получается ряд зависимостей |
(5.18). |
В общем случае макромодель М0 можно охарактеризо вать как зависимость
М о = Ч г [ М 1, м 2, . . . , м т\
Необходимо отметить, что на практике «факторность» моделей не так уже велика. Это объясняется, во-первых, трудностью их получения и сложностью соответствую щих экспериментов, во-вторых, тем, что не все факторы оказывают сильное влияние на результат эксперимента и их можно не учитывать, в-третьих, влияние отдельных факторов можно заменить постоянным коэффициентом или выразить через зависимость другого фактора. В ре альных задачах большим достижением является созда ние двух-трех факторных макромоделей.
Рассмотрим методы вычисления переменных коэффи циентов моделей по численным значениям влияющих факторов Yij, где і — номер фактора, / — значения г-го фактора. Существующие методы довольно разнообраз ны, но для определения переменных математических мо делей наиболее удобно использовать: метод выбранных точек, метод средних и метод наименьших квадратов. Методы перечислены по степени увеличения точности, но в то же время и усложнения вычислений переменных.
Метод выбранных точек заключается в следующем. В математическую модель для определения неизвестных коэффициентов подставляют выбранные значения аргу мента Уа и соответствующие им значения функции X(Yij). Число выбираемых точек зависит от количества неизвестных коэффициентов. Значения У,: можно брать равномерно по всему известному периоду изменения контролируемой функции или по какому-либо другому принципу. Так, если в микромодели k неизвестных ко эффициентов, то для t-го фактора можно написать систе му уравнений Mn=<$~(Yu), М,-2=ф(У{2), ..., Mih= y(Yih),
290
где i'= l, 2, . . k — выбранные значения аргумента Уг- Достоинством этого метода является его простота, но ввиду того, что точки выбираются произвольно, точность при определении коэффициентов невелика.
Метод средних в определении коэффициентов мате матических моделей является более точным. Если в мо
дель Mij = (f{Yij) |
подставить |
значения |
контролируемого |
|
параметра, то левая часть |
уравнения |
не |
будет равна |
|
правой, так как |
существуют |
уклонения |
Мц—cp(Yij)~ |
= öij. Согласно методу средних, коэффициенты матема тической модели выбраны наилучшим образом, если
алгебраическая сумма всех уклонений А равна пулю, т. е.
К
д = -.^ 8 із. = 0, /=1
Метод наименьших квадратов заключается в том,
чтобы для постоянных коэффициентов модели разность
принимала наименьшее значение, т. е. |
|
|
Y - j.lf (Уг:) - |
(Уц)Т dYi = |
min, |
'a |
|
|
где ф* — экспериментальное |
значение |
q>, S2— область |
определения модели. Оптимальные значения коэффици ентов находятся из условия дУ/дas = 0, где as— коэффи циент модели (s= 1, 2, ...).
Разработка математической макромодели изменений параметров магнитомягких ферритов марок 1000НМ1, 1500НМЗ и 2000НМ1 начинается с построения отдель ных микромоделей и осуществляется по ранее перечис ленным этапам. Работоспособность магнитомягких фер ритов определяется значением магнитной проницаемости р. Контролируя величину р в период испытаний и экс плуатации, можно достаточно полно характеризовать состояние феррита. В подобном случае очевидна целе сообразность поиска аналитического выражения именно для магнитной проницаемости р. На практике измене ния р удобно выражать в относительных величинах (в процентах); иногда эту величину называют коэффи циентом старения Кс:
Кс= Ар/р_= [(Ро — р^)/ Pol • 100»/, = (Д р> 0) • 1 оо°/0>
где Ро и pt — соответственно начальное и текущее зна
чения магнитной проницаемости.
19* |
291 |
Исходя из возможных условий эксплуатации изделий было выделено несколько наиболее важных воздейст вующих факторов Yi\ Т — температура; Н — напряжен ность магнитного поля; / — частота; R — радиация; т — фактор времени.
Таким образом, зависимость (5.4) можно переписать
вследующем виде:
Ар/р=/(Г , Н, /, R, т).
Испытания проводились при раздельном и комплексном воздействии факторов. В результате была получена ис ходная информация для построения микро- и макромо делей. На основе качественного и количественного ана лиза информации выбираются функциональные зависи мости типа (5.18). Как уже отмечалось, в качестве микромоделей можно использовать элементарные функ ции, набор которых должен быть сведен разработчиками в специальный а л ь б о м м а т е м а т и ч е с к и х м о д е лей.
Для временной зависимости А р /р = /(0 |
были иссле |
дованы две микромодели вида |
|
Др/р = <хе~?\ |
(5.19) |
где а, ß — коэффициенты, характеризующие скорость из менения Лр/р по оси абсцисс и оси ординат, и
А р /р = —атр/г; г>р, |
(5.20) |
где коэффициенты а, р, г имеют тот же смысл, |
что и |
а, р в (5.19). Анализ показал, что зависимость |
(5.20) |
более точно аппроксимирует изменение магнитной |
про |
ницаемости [24]. После определения наилучшей одно факторной модели необходимо перейти к конструирова нию двухфакторной модели. Для этих целей были прове
дены испытания, позволившие определить |
зависимость |
А р/р=/(Д т ). |
(5.21) |
Поскольку временная зависимость уже смоделирована, то имеет смысл коэффициент а в (5.20) считать зави сящим от температуры. Очевидно, что а для каждой температуры Т будет принимать определенное значение, т. е. необходимо анализировать зависимость а —Д’(7’). Коэффициенты а, р, г в (5.20) определяются по данным
292
испытаний методом наименьших квадратов из уравне ния
In ( А р / р ) х = — (1 п а + ^ 1 п т )
с помощью следующей замены:
|
ІП (Дц/ц)х = |
X (х), |
I n -с = |
-s', |
Я = |
Р І П |
|||
|
п |
п |
|
|
|
п |
|
п |
|
|
Т Э |
^ L j ' |
v'jX ( т у ) |
2 |
( |
x j ) |
% ( Т Э |
||
|
Ina _/= i / = i |
|
|
/=1 |
|
/=i |
|
||
|
|
W=1 |
/ |
|
i=1 |
\* |
n |
||
я = |
~ |
tiY ix (zi) |
|
r |
n |
||||
JI |
L\/=i |
|
;=1 |
||||||
/'=1 |
/=i |
/=> |
|
|
Наличие информации о зависимости относительной магнитной проницаемости ферритов марки 1500НМЗ от действия различных температур во времени (рис. 5.21), позволило построить двухфакторную модель. При этом степенной коэффициент q был равен 0,25; зависимость a = f(t) приведена в табл. 48.
|
|
|
Т А Б Л И Ц А 48 |
|
t, °с |
30 |
70 |
125 |
180 |
а3,9 8,88 20 34
Экспериментально полученное значение коэффициен та а (рис. 5.22, кривая 1) достаточно точно аппрокси мируется полиномом (рис. 5.22):
а = кР+Ь, |
(5.22) |
где b — определяется эмпирически при / = 0, а к — мето
дом наименьших квадратов |
(рис. 5.22 кривая |
2). |
Таким образом, двухфакторная макромодель (5.21) |
||
имеет вид: |
|
|
Д[а/(і = — a |
b)J/z p , |
(5.23) |
где a — коэффициент, меняющийся от партии к партии. Создание макромодели путем «вложения» одной ми кромодели в другую, т. е. получение зависимости типа
293
(5.22), целесообразно в том случае, когда имеется кор реляционная связь между реализациями [Др/р](т) при разных температурах. Если удается успешно выполнить математическое описание изменений параметров изде лий, то оно становится достаточно мощным инструмен том при решении многих задач, возникающих в процес се испытаний изделий на надежность и долговечность.
5.4. П Р О Г Н О З И Р О В А Н И Е И З М Е Н Е Н И Й П А Р А М Е Т Р О В Ф ЕРРИТО В
9
В связи с ростом требований к надежности радио электронной аппаратуры вопросам прогнозирования изменения состояния этой аппаратуры и ее составных элементов уделяется большое внимание. Прогнозирова ние значительно сокращает время разработки радио технических систем, позволяет выбрать оптимальные ус ловия работы для каждой системы и элемента, опреде лить необходимые средства обслуживания и числен ность обслуживающего персонала, установить перио дичность профилактических ремонтов и т. д.
Для решения задачи прогнозирования необходимы определенные исходные данные, которые в значитель ной степени влияют на результаты прогнозирования. Одним из основных условий решения задачи прогнози рования является знание закономерности изменения па раметров системы в определенных условиях.
Всякое научное прогнозирование представляет собой экстраполяцию (распространение) известных законов на область рассматриваемых событий, недоступных по ка-
294
кой-либо причине экспериментальному исследованию. При этом прогнозирование может обладать большей или меньшей степенью точности, которая зависит от полноты учета конкретных условий и характера закономерности, подвергающейся экстраполяции.Если всеобщие диалек тические законы правильно раскрывают общую карти ну развития всех событий, то конкретное время осуще ствления события и особенности его протекания не мо гут быть полностью описаны па основе этих законо мерностей, если не будут заданы дополнительные граничные условия.
Процессы, происходящие в ферритовых магнитопроводах, относятся к специфическим или частным процес сам, подобно многим процессам, подчиняющимся зако нам физики, химии, биологии и т. д. Эти законы выра жают устойчивую связь между конкретными свойствами тел в определенных условиях. Результаты прогнозиро вания также зависят от того, какой функцией (зако ном) выражено событие — детерминированной или веро ятностной. Знание сущности этих законов имеет боль шое значение для определения возможностей прогнози рования будущих событий или, другими словами, про
гнозирования изменения работоспособности |
элементов |
|||
радиоэлектронной |
аппаратуры |
на основе |
ферритовых |
|
магнитопроводов. |
|
|
|
|
Д е т е р м и н и р о в а н н ы й |
з а к о н |
выражает такую |
||
форму причинной |
связи, при которой |
каждое предшест |
вующее состояние системы однозначно предопределяет все ее последующие состояния, так что, зная ппошлое системы, можно точно предсказать ее будущее. В отли чие от этого с т а т и с т и ч е с к и й з а к о н представляет собой такую упорядоченную причинную связь, при кото рой предшествующие состояния систем определяют по следующие состояния не однозначно, а лишь с некоторой вероятностью и эта вероятность является объективной мерой возможности осуществления состояний. Детерми нированные законы действуют в относительно простых системах, состояние которых мало зависит от внешних воздействующих факторов и определяется в основном внутренними связями, структурой самой системы. Ста тистические законы проявляются в сложных системах с большим количеством составных элементов. Состояние таких систем зависит от постоянно меняющихся внеш них воздействующих факторов и структуры системы.
295
В большинстве случаев на практике оба закона тесно связаны между собой и часто проявляются одновремен но. Детерминированный закон, как правило, реализуется как основная тенденция на фоне статистических процес сов, в которых необходимая причинная связь «пробива ется» через массу случайных процессов.
Анализ изменения параметров Mn-Zn ферритов во времени позволяет установить предпосылки для успеш ного прогнозирования:
1.Известно влияние механизма старения феррита, которое выражается в сравнительно плавном и моно тонном изменении р.
2.Можно считать, что процесс изменения параме тров почти детерминирован по математическому ожида нию для совокупности изделий.
3.Тенденция изменения параметров во времени от партии к партии для совокупности изделий сохраняется,
ив каждом индивидуальном случае необходимо опре делять ее компоненты.
4.Временная стабильность Mn-Zn ферритов (отно сительное изменение Др/р) ухудшается вследствие уменьшения р.
5.Процесс старения, при отсутствии сильных возму щающих факторов в виде удара (магнитного, теплового, механического) — процесс с длительным последействием, т. е. предшествующие изменения влияют на последующие состояния феррита.
6. Процесс старения |
ферритов — процесс инерцион |
ный. |
|
Все это доказывает |
принципиальную возможность |
прогнозирования изменений электромагнитных параме тров ферритов. Однако успешное внедрение методов прогнозирования на практике зависит от ряда условий, среди которых необходимо выделить следующие:
— четкая постановка задачи прогнозирования;
— полнота выполнения требований, предъявляемых к контролю, исходя из конкретной задачи прогнозирова ния;
— наличие математического аппарата и метода про гнозирования.
Успешное решение любой задачи зависит прежде все го от правильности ее постановки. От постановки зада чи зависят способы решения, математический аппарат, привлекаемый при этом, и, безусловно, практическая
296