книги / Надежность и диагностика технологических систем

мальное время, обладать достоверностью показаний (особенно при высоких требованиях к надежности изделий), осуществлять контроль без разборки и нарушений работы механизмов. Основные функции систем диагностирования ТО приведены в табл. 9.2.

Таблица 9 .2

Основные функции систем диагностирования технологического оборудования

Примечание. Знак «+» соответствует применению системы; знак «(+)♦ — пред­ почтительному применению.

Гибкость системы определяется возможностью ее перепрограм­ мирования или перестройки. Живучесть характеризует возмож­ ность временного продолжения функционирования в случае по­ вреждения отдельных деталей или узлов и достигается не только резервированием элементов системы, но и изменением программы работы: снижением режимов, временным отключением отдель­ ных механизмов или части машины.

Контрольные вопросы

1.В чем состоит назначение технической диагностики?

2.Объясните понятие дефекта и назовите причины возникновения де­ фектов.

3.Определите цели и задачи технической диагностики.

4.Назовите объекты диагностики (элементы) ТС.

5.Укажите основные параметры и элементы диагностирования.

6.Объясните назначение диагностических сигналов и признаков.

7.Назовите виды диагностики по характеру воздействия на объект.

8.Перечислите основные методы технической диагностики.

9.Какие вы знаете средства диагностирования технического состояния?

10.Перечислите основные элементы структуры АСДК.

11.Каковы задачи предэксплуатационной и эксплуатационной диагно­ стики?

Средства управления состоянием объекта

Оператор

Средства

отображения

Р и с. 10 .1 . Схема контроля, диагностирования и управления состоянием объекта

Информация о каждом параметре должна быть выражена в не­ котором коде — числовом, аналоговом, символьном или ином. В настоящее время в связи с высоким уровнем развития КИТ информация выражается в большинстве случаев в числовой форме (с использованием числового кода).

Если состояние объекта заранее известно, то ценность новой информации о нем равна нулю. Информация имеет значимость только тогда, когда объект приобретает новое, неизвестное ранее состояние. Иными словами, информация связана с устранением некоторой неопределенности в случайном состоянии объекта X t. Если объект имеет п состояний, то целесообразно рассмотреть вероятности его пребывания в каждом из состояний Рп записав в виде матрицы:

Очевидно, что сумма вероятностей пребывания объекта во всех состояниях равна:

Мерой неопределенности состояния объекта в теории инфор­ мации служит специальная характеристика, которая называется энтропией Н{Х) и представляет собой взятую с обратным зна­ ком сумму произведений вероятностей всех состояний системы на логарифмы этих вероятностей:

=log„. (Ю.2)

Наиболее удобно брать логарифм по основанию 2. При подоб­ ном выборе энтропия системы, имеющая два равновозможных состояния

X, Хг Х2

Ц0,5 0,5

равна Н(Х) = -(1 /2 log2l/2 + 1/2 log2l/2 ) = -(-0 ,5 - 0,5) = 1. Энтропия, которая определена таким образом, называется

двоичной единицей и обозначается как бит (от англ, binary digit — двоичный знак). Если система имеет п равновероятных состояний, то ее энтропия равна:

Таким образом, энтропия системы с равновозможными состоя­ ниями равна логарифму числа состояний.

Энтропию можно выразить через математическое ожидание логарифмов вероятностей состояний, взятых с обратным знаком:

При объединении двух независимых систем X и Y в единое целое получается некоторая сложная система с состояниями, рав­ ными числу возможных комбинаций состояний систем X и Y. Энтропия такой сложной системы запишется в виде:

Эту же зависимость можно выразить через математическое ожидание состояний сложной системы:

Если предположить, что рассматриваемые системы X и Y не­ зависимы, то согласно теоремеумножения вероятностей неза­ висимых событий получим произведение:

P(X,Y) = P(X)P(Y)

или

log2 Р(Х,У) = log2 P(X)+\og2 P(Y).

Подставляя полученное выражение в формулу (10.4), получим

Щ Х,У) = M [-log2P (X )-log2P(Y)],

что равносильно выражению

Итак, энтропия сложной системы, состоящей из п независи­ мых систем, равна сумме энтропий систем ее составляющих.

Энтропия для наблюдателя есть мера неопределенности со­ стояния системы. Чем больше данных о состоянии системы, тем меньше неопределенность. Следовательно, при возрастании ко­ личества сведений о состоянии системы ее энтропия уменьшается, а при уменьшении энтропия соответственно будет возрастать. Если ввести параметр информации ДХ), равный мере опреде­ ленности состояния системы, то количество информации, необ­ ходимое для перевода системы в полностью определенное состоя­ ние и превращения энтропии в нуль, равно:

1(Х) - Н (Х) = 0 или ДХ) = Я (X).

Можно утверждать, что количество информации, необходимое для полного определения состояния системы, равно ее энтропии:

Можно сделать вывод: чем меньше вероятность события, о ко­ тором получены сведения, тем больше информации содержится в полученных данных.

Пример 10.1. Оценить количество информации Д и / 2 для двух со­ стояний системы, одно из которых имеет вероятность P i = 0,1, а другое Р2 = 0,9. Для простоты расчетов использовать основание натурального

логарифма.

с учетом внутренних и внешних связей; декомпозицию (т.е. раз­ биение всей системы на подсистемы, блоки и элементы).

ТС металлообработки — высокопроизводительное, програм­ мно-управляемое оборудование, обладающее высоким уровнем автоматизации и широкими технологическими возможностями. ТП изготовления деталей на станках с ЧПУ связан с получением больших информационных потоков, их обработкой, передачей и управлением ими. При этом возрастают требования к человеку, уровню его интеллекта и технической подготовки. Человеку при­ ходится выполнять все более сложные и ответственные функции (автоматизированное проектирование ТП, работа в режиме диа­ лога с ЭВМ, подготовка и отладка УП, активное участие в органи­ зации и управлении процессом обработки, принятие решений, внесение коррекции).

Современные автоматизированные ТС металлообработки ос­ нащены сложнейшими электронными комплексами (рис. 10.2): системами ЧПУ, САПР, АСУТП, САП, АСД, АСИО, АТСС и др. С позиций кибернетики ТС металлообработки представляют собой человеко-машинные системы, обладающими уникальными потен­ циальными возможностями (резервом) повышения надежности, производительности и эффективности производственных процес­ сов. Такие полностью автоматизированные системы служат базой для решения принципиально важных технических и социальных задач:

1. Высвобождение человека из зоны непосредственного уча­ стия в процессе обработки (т.е. от станка), перевод его на верхний, более интеллектуальный уровень деятельности (уровень подго­ товки, организации и управления производством). Таким образом происходит замена тяжелого монотонного физического труда твор­ ческим.

2.Возможность комплексной автоматизации всего процесса изготовления деталей (от автоматизированного проектирования заготовки, ТП, инструмента, оснастки до выпуска годной детали).

3.Эффективное и рациональное использование всех средств автоматизации для повышения надежности и производительно­ сти ТП (станков с ЧПУ, роботов, систем диагностики и контроля, МП, систем проектирования, программирования и управления), определение оптимальных структур и параметров ТП, реализа­ ция ряда важных принципов, таких как «безлюдная» техноло­ гия, оптимальность, интеграция, информационность и др.

Рис. 10.2. Обобщенная структура автоматизированной технологической системы металлообработки:

ЭД — элементы системы диагностики

4.Обеспечение и поддержание высокого уровня надежности ТО

истабильности ТП (заданный такт, ритм, непрерывность, безава­ рийность, безопасность, экологичность).

5.Широкие возможности как централизованного, так и ло­ кального (автономного) управления ТС.

6.Резкое снижение вероятности появления отказов (исклю­ чение аварий, поломок, брака).