Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

книги из ГПНТБ / Стабильность свойств ферритов. (Анализ физических свойств при внешних воздействиях, прогнозирование. Элементы проектирования)

.pdf
Скачиваний:
25
Добавлен:
22.10.2023
Размер:
11.65 Mб
Скачать

Естественно, 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

Соседние файлы в папке книги из ГПНТБ