книги из ГПНТБ / Михайлов Б.А. Авиационные радиоэлектронные комплексы и их эксплуатация

текущего состояния систем, параметры которых подвергаются периодическому профилактическому контролю.

На основании априорной информации о поведении пара­ метров системы и апостериорной информации, полученной в результате профилактического контроля, определяется апос­

словами, через среднее время работы системы tH , именуе­ мое шагом контроля, производится измерение прогнозирующих параметров и делается прогноз поведения системы в течение

мость проведения профилактики.

В зависимости от критерия, по которому осуществляется оптимизация системы профилактического обслуживания, значе­ ние Р0 , определяющее момент остановки системы для профи­ лактики, будет различным.

Таким образом, построение системы профилактики при использовании профилактического контроля сводится к вы­ бору метода прогнозирования и определению решающего прави­ ла, связывающего Р0 с параметрами системы профилактики. Покажем решение этой задачи на примере системы, обладающей

141

изменяется вследствие постепенного отклонения парамет­ ров элементов и режимов их работы от номинальных значений. При этом величина приращения прогнозирующего параметра £п будет характеризовать степень происшедших изменений в ра­

диосистеме. Следовательно, в общем случае, приращения прог­

поведение прогнозирующего параметра во времени, является достаточно сложным. Его количественная характеристика ока­

ную задачу теории статистического прогнозирования состоя­ ния систем.

Статистическое_п£огнозирование_состояния £адаоэлект£онной_систем&_

ps

Отыскание Рп (tK) с учетом всей предыстории процесса требует, как правило, наличия и большей информации относи­ тельно его истории. Накопление последней, при отсутствии автоматизированных систем контроля и регистрации параметров систем, сопряжено с большими трудностями. Алгоритмы опреде­ ления Pn (tK) с учетом всей предыстории случайного процес­ са и реализующие их автоматизированные системы контроля оказываются очень сложными. Поэтому там, где с предысторией процесса связана относительно малая информация о состоянии системы в будущем, в интересах упрощения.прогнозаторов, история и предыстория случайного процесса используются час-

142

тично. В этом случае для количественной характеристики до­ ведения прогнозирующего параметра используется более простой случайный процесс, лишь приближенно описывающий его поведе­ ние во времени. Эффективность прогноза и з-за этого будет в определенной степени снижена.

В ряде случаев с достаточным для практики приближением при количественной характеристике поведения прогнозирующего параметра может быть использован случайный процесс с незави­ симыми приращениями. Это может иметь место, например, когда допуск на прогнозирующий параметр ум мал и изменению прог­ нозирующего параметра в его пределах соответствуют относитель­ но небольшие отклонения режимов элементов системы. В этом случае в первом приближении можно считать приращения в каж­ дой точке контроля независимыми случайными величинами с плотностью вероятности f (d) и функцией распределения вероят­ ности приращений F(&)

F(<?) = Р \_ДУ < d ] ;

функция у (&) определяется в результате обработки ста­ тистических данных о прогнозирующем параметре. Зная у ($ ) , легко определить апостериорные вероятности безотказной ра­ боты для любого шага работы системы (фиг. 2 .1 0 ). Найдем эту

143

Чтобы принять решение относительно необходимости про­ филактики после проведения контроля параметра в момент вре­

составляет полную группу единственно возможных и несовмест­ ных событий. Примем эти события за' гипотезы h- . Вероятность каждой из этих гипотез может быть определена по известной плотности вероятности f(<?)

144

ку рассматривается процесс с независимыми приращениями, то

каза системы в воздухе будет сорвано выполнение боевого за­ дания и для ремонта и подготовки к решению новой боевой за­ дачи летательный аппарат требуется вернуть на аэродром.

Время и материальные средства оказываются израсходованными напрасно. При некоторых отказах возникает риск потери экипа­

1 4 6

Учитывая (2 .5 8 ), для среднего выигрыша во времени вы­ нужденного простоя АТ окончательно получаем

Из (2.61) видно, что АТ является функцией апостери­ орной вероятности P ps и при некотором ее значении имеет единственный максимум (фиг. 2 .I I ) .

Тп + Гш

Таким образом, п , при котором выполняется неравенст­ во (2 .6 5 ), определяет оптимальный момент. tK n * остановки системы для профилактики.

Случай_с_переменным штрафом

Пусть значение среднего времени на ремонт системы при ее отказах нарастает по линейному закону

Выражение (2.70) можно путем вычитания левой и правой частей из единицы представить в виде

1~Ш

148

Как было показано ранее, решение относительно профилак­ тики принимаем, оценивая апостериорную вероятность P% s , когда последнее измерение выходного параметра системы было произведено в точке (n-1)tK . С учетом этого обстоятельства (2.71) перепишется в следующем виде:

степени работоспособности бортовых систем в момент контроля, прогнозирование их поведения в будущем и поиск неисправ­ ностей при их возникновении являются основными задачами ав­ томатизации контроля оборудования летательного аппарата. При этом прогнозирование состояния РЭК может производиться либо с целью более эффективного боевого применения лета­ тельного аппарата, либо в интересах улучшения системы его профилактического обслуживания.

Таким образом, под контролем РЭК понимается установ­ ление соответствия фактического его состояния предъявляе­ мым требованиям с целью принятия решения на его боевое при­ менение или выдачу управляющих воздействий для возвращения параметров системы в пределы допуска.

Система, позволяющая осуществлять контроль без непо­ средственного участия человека (кроме функций ее включения и выключения), называется автоматической системой контроля, а при частичном участии человека - автоматизированной сис­ темой контроля. В настоящее время получают развитие как

149