1. Классификация задач прогнозирования и диагностирования

Объем априор­ной ин-	Прогнозирование		Диагностирование
	груп­повое	индиви­дуальное	груп­повое	индиви­дуальное
форма-
ции

е(5,,Г,) ГП ИП

ип

вк

e(sa,ta) КД

Обозначение: ГП - групповое прогнози­рование; ИП - индивидуальное прогнозирова­ние; ВК - выборочный контроль; КД - "клас­сическое" диагностирование.

одного экземпляра SQ объекта в буду­щий период времени Т г;

е(52,Го) - технического состояния группы 52 экземпляров объекта в на­стоящий период времени t0;

e(s0, t0) - технического состояния одного экземпляра х0 объекта в настоя­щий период времени t0.

Из указанных четырех видов обработ­ки априорной информации первые два соответствуют задачам прогнозирования, а последние два — задачам диагностиро­вания (табл.1).

В период эксплуатации весьма важ­ным является индивидуальное прогнози­рование технического состояния каждо­го конкретного экземпляра объекта, ко­торое позволяет обслуживать объекты по их состоянию. При индивидуальном прогнозировании априорная информация должна быть индивидуальной для каж­дого экземпляра объекта. Если эту ин­формацию получать в процессе эксплуа­тации, то она будет учитывать не только конкретные условия применения дан­ного экземпляра объекта по назначению,

условия его обслуживания, хранения и транспортирования, но также специфи­ческие особенности экземпляра, завися­щие, в частности, от конкретных условий изготовления объекта и его составных частей.

Теоретически задача прогнозирования (в том числе индивидуального) ставится следующим образом. На техническое состояние _ объекта влияют факторы (вектор X на рис. 1), определяющие необратимые процессы деградации физи­ко-химических свойств аппаратуры объекта (старение, износ и др.), а также случайные .внешние и внутренние помехи

(вектор У). Для измерения выбрана совокупность-! %i,l- 1, 2, ... ,njпарамет­ров объекта (вектор £), относительно которых предполагается, что они сущест­венно зависят от X и позволяют (при определенных средствах прогнозирова­ния, реализующих алгоритм прогнозиро­вания) предсказать будущее техническое состояние е объекта. Эти параметры на­зывают прогнозирующими. На значения прогнозирующих параметров в общем случае накладываются помехи Y. При измерении параметров возможны по­грешности измерения (вектор_7), вслед­ствие чего вместо вектора |_ истинных значений получается вектор \* ф |. На результаты прогнозирования, возможно, влияют погрешности прогнозирования (вектор W). Таким образом, будущее техническое состояние е объекта зависит

Sj
	1
си
	4*
СП

W •

Рис. 1. Однолинейная схема системы прогно­зирования, содержащая экземляр sj объекта, средства измерения СИ и средства прогнози­рования СП от нескольких случайных векторных ар­гументов :

е = f(X, Y, Z, W).

(1)

Зависимость (1) является, по сущест­ву, моделью процесса прогнозирования. Вероятностный характер этой модели определяется тем, что аргументы X, Y, Z и W являются существенно случайны­ми функциями. Получить зависимость (1) в явной аналитической форме для сколько-нибудь сложных объектов прак­тически невозможно. В связи с этим используют различные приемы упроще­ния как самой модели, так и процедур ее обработки. К этим приемам относится расчленение общей задачи прогнозирова­ния на две самостоятельные задачи — за­дачу измерения прогнозирующих пара­метров, когда работают с моделью вида

, Y, Z), /=1,2, ...,«, (2)

и задачу получения прогноза (результа­та прогнозирования) по модели вида

Однако и при таком расчленении труд­ности разработки практически эффектив­ных методов прогнозирования для слож­ных объектов остаются значительными.

Наиболее простой была бы явная ана­литическая модель вида

(4)

в Которой отсутствует зависимость буду­щего технического состояния от случай­ных помех и погрешностей. Стремясь к "идеальной" модели (4), применяют раз­личные способы математической обра­ботки моделей вида (2) и (3) с целью уменьшения зависимости окончательных результатов измерения прогнозирующих параметров и прогноза от случайных функций Y, Z и W. Эти способы заклю­чаются главным образом в сглаживании случайных процессов применением операторов сглаживания, таких, как опера­торы математического ожидания, теку­щего среднего, экспоненциального сгла­живания, и некоторых других. Для при­менения операторов сглаживания необхо­димо знать характеристики сглаживае­мых случайных процессов, например вероятности появления величин у, Z и W, интервалов сглаживания и др., что сопряжено с необходимостью получения и обработки больших объемов априор­ной информации, что практически далеко не всегда возможно.

Аналитическое представление модели (3) затруднено даже в том случае, когда известны 2начения прогнозирующих па­раметров £ в прошлые периоды време­ни ti €Е TI , заданы диапазоны их допусти­мых значений _и можно пренебречь по­грешностями W. Задача выбора описания процесса изменения во времени рабочей точки (конца вектора £*) в области допустимых значений прогнозирующих параметров, т. е. выбора модели процес­са эволюции технического состояния объекта прогнозирования, остается всег­да. Относительно просто прогноз может быть получен градиентным или оператор­ным методами, когда процесс эволюции может быть описан линейной или так называемой центральной детерминиро­ванной моделью, что, однако, не всегда допустимо в реальных практических ситуациях.

Задача достоверного и устойчивого измерения значений прогнозирующих (как и любых других) параметров, т. е. выбора и обработки модели (2), являет­ся типичной для теории и практики из­мерения. Специфическими для техни­ческого прогнозирования являются зада­чи построения и обработки модели (3) с целью получения прогноза, а также задачи выбора прогнозирующих парамет­ров. Для решения задачи выбора сово­купностей прогнозирующих параметров не существует формализованных мето­дов. Даже для простых объектов прогно­зирующие параметры выбираются интуи­тивно на основе знания функциональных, структурных, физико-химических и других свойств конкретных объектов с учетом условий эксплуатации и т. п.

Выбор и измерение прогнозирующих параметров не являются необходимыми, так как при прогнозировании в конеч­ном итоге интересует только зависимость (4), где X представляет факторы, опре­деляющие необратимые изменения в объекте прогнозирования. Однако уста­новить функциональную связь в явном виде между техническим состоянием е и факторами X в общем случае не пред­ставляется возможным. Более того, из­мерение значений вектора X весьма за­труднено, если вообще возможно. Поэ­тому связь (4) устанавливают опосредо­ванно через зависимость (2) путем из­мерения прогнозирующих параметров, относительно которых предполагается, что их значения изменяются во времени из-за воздействия факторов X, и затем через зависимость (3), экстраполируя значения прогнозирующих параметров на будущие периоды времени.

Таким образом, практическая реали­зация теоретически строгих постановок задач прогнозирования технического сос­тояния сложных объектов встречается с трудностями и ограничениями. Этим, по-видимому, объясняется слабое и мед­ленное внедрение методов и средств прогнозирования в практику.

Априорные данные о технических ха­рактеристиках объекта можно получать от средств функционального и тестового диагностирования. Тем самым при доста­точно "хороших" средствах функцио­нального и тестового диагностирования и при условии организации накопления и обработки выдаваемой ими информа­ции имеется возможность в любой пе­риод времени жизненного цикла кон­кретного экземпляра объекта иметь не только абсолютные фактические значе­ния интенсивностей отказов и прогнози­рующих параметров, но также динамику их изменения, например, в виде кривых.

При наличии таких кривых можно эмпирически выбрать критерий годности и назначить его предельное значение, по достижении которого дальнейшее исполь­зование данного экземпляра объекта ли­бо невозможно (опасно), либо не оправ­дано по технико-экономическим сообра­жениям. Удачный выбор критерия год­ности позволяет использовать его значе­ния также для управления периодич­ностью тестового диагностирования (т.е. профилактики и ремонта) объекта. Это и будет реализацией индивидуального прогнозирования технического состоя­ния объекта и тем самым обслуживания его по состоянию.

Простейшими критериями годности могут быть, например, абсолютные значе­ния или скорости изменения абсолютных значений интенсивностей отказов, или некоторых (прогнозирующих) парамет­ров.

Конечно, наиболее трудными являют­ся вопросы обоснованного назначения предельного значения критерия годности, а также выбора прогнозирующих пара­метров. Теоретически обоснованные от­веты на эти вопросы удается получить далеко не всегда и только для очень простых объектов. В большинстве слу­чаев, однако, могут оказаться приемле­мыми методы экспертных оценок.