7.3.Прогнозирование отказов

Методы прогнозирования отказов можно разделить на «инструментальные» и «ста­тистические».

«Инструментальное» прогнозирование связано с возможностью выявления глав­ным образом постепенных отказов. Их ко­личество, выявляемое при прогнозировании, зависит от точности применяемых для кон­троля приборов и глубины контроля. Все большее углубление контроля работоспо­собности с помощью современных измери­тельных приборов может привести к инстру­ментальному прогнозированию и тех отка­зов, которые проявляются как внезапные. Исключение в данном случае составят, ко­нечно, непосредственные поломки аппара­туры, происходящие, например, при резких ударах или при неумелом обращении с ап­паратурой обслуживающего персонала.

Известны различные способы инстру­ментального прогнозирования (для практи­ческих целей они разработаны еще недо­статочно). Так, один из способов состоит в прогнозировании отказов по характеру изменения параметров элемента или по вы­ходным параметрам узла. Подчеркнем, что инструментальное прогнозирование основано на построении характеристик случайных величин. Но практически в процессе прогно­зирования характеристики изменения пара­метра во времени чаще всего могут не строиться. Представим, что в процессе испытаний элементов или аппаратуры ста­тистически установлен характер изменения параметров во времени, т. е. на основании многочисленных опытов построены усред­ненные кривые (1 или 2 на рис.7-3, причем экспериментальные точки представ­ляют собой средние значения, а не резуль­таты одного опыта). Параметрами прогно­зирования могут быть: для элементов — крутизна характеристики ЭВП, коэффициент усиления транзисторов, сопротивление ре­зистора, емкость конденсатора, время вос­становления газового разрядника и т. д.; для узлов — коэффициент усиления каска­да, напряжение на выходе каскада, дли­тельность импульса и частота повторения импульсов блокинг-генератора и др.

Рис.7-3. Способ экстраполяции результатов из­мерений при прогнозировании постепенных отказов.

1 — случай возрастания параметра; 2 — случай уменьшения параметра.

Под­черкнем, что в процессе эксплуатации аппа­ратуры подобные характеристики построить не удается, т. к. при профилактических ме­роприятиях параметры регулируются до нормы. Такие характеристики можно полу­чить при специальных испытаниях элемен­тов (узлов) или строить их на период меж­ду профилактиками. Обычно нижнее (верх­нее) допустимое значение параметра, назы­ваемое также уровнем отказа, известно или устанавливается разработчиками аппа­ратуры или узлов. Поскольку при испыта­ниях устанавливается и дисперсия значений параметра, то с учетом этого можно по­строить области изменения параметра. В месте пересечения нижнего участка обла­сти (рис.7.3) с линией уровня отказа на­ходится абсцисса t _зам, определяющая воз­можный момент отказа (с учетом разброса), т.е. время замены элемента, время регулировки узла (аппаратуры) или время ремонта узла (аппаратуры). Однако наблю­дение за параметрами прогнозирования обычно ведется не непрерывно, а только в процессе проведения профилактических ме­роприятий.

Чтобы за время между очередными профилактическими работами параметр про­гнозирования не уменьшился до уровня ни­же уровня отказа, время замены (ремонта) определяют как t_зам = t'_зам—T_пр. По вели­чине t_зам определяют критическое значение параметра прогнозирования.

Таким образом, если параметры прогно­зирования изменяются закономерно, что ха­рактерно для многих элементов и узлов РЭА, то в лабораторных условиях по изло­женной методике можно определить уро­вень прогноза параметров (рис.7.3), а при эксплуатации РЭА, во время профилакти­ческих работ, необходимо только сравни­вать результаты измерений того или иного параметра с известным уровнем прогноза. Если при этом оказывается, что параметр прогнозирования достиг критического зна­чения, это указывает на то, что до следую­щей профилактики может возникнуть отказ, а значит, необходимо произвести восстанов­ление (регулировку).

Недостатком данного метода является необходимость использования априорных статистических данных. Результаты прогно­зирования будут более ощутимыми, если использовать апостериорные данные контро­ля параметров РЭА. Подобные методы прогнозирования в настоящее время разра­ботаны математически, но методически еще не доведены до инженерного уровня. Определенная сложность математической обработки результатов прогнозирования сдерживает пока широкое применение ука­занных методов.

Если параметр элемента или узла из­меняется закономерно (в одном направле­нии), то с целью сократить время испыта­ний кривые изменения параметров могут «достраиваться» путем экстраполяции (пунктирное продолжение кривой 2 на

рис. 7.3). Для этого необходимо иметь минимум три точки, характеризующие зна­чение параметра в различные моменты вре­мени. Если эти значения позволяют устано­вить направление дрейфа параметра, то экстраполяция производится как продолже­ние кривой, построенной по методу наи­меньших квадратов. При достраивании ди­сперсия параметра принимается неизмен­ной, равной среднему значению дисперсии вдоль экспериментальной кривой.

В ряде случаев применяется метод прогнозирования, основанный на контроле работоспособности элементов и узлов РЭА путем создания специальных режимов ра­боты элементов или узлов с целью выявле­ния близости контролируемых параметров к неисправному состоянию. Так, пусть из­вестно, что при номинальном режиме рабо­ты изменение параметра происходит во времени в соответствии с кривой 1 на рис. 7-4. Если несколько перегрузить элемент в электрическом, механическом или другом отношении (иногда же, наоборот, недогрузить его), то изменение параметра прогнозирования во времени может прохо­дить иначе (например, кривая 2 на рис.7.4). Известно, что при электрической перегрузке изношенных транзисторов их ко­эффициент усиления по току падает быстрее, чем у новых; крутизна характеристики ЭВП при понижении напряжения накала для ламп с изношенным катодом падает значительно быстрее, чем для новых ламп.

Рис.7.4. Применение специальных режимов ра­боты при прогнозировании отказов. 1— нормальный режим; 2 — специальный режим.

Таким образом, зная допустимое значение параметра прогнозирования, можно преду­смотреть отказ элемента в ближайшем бу­дущем (до очередной профилактики) и произвести предупредительную замену эле­мента (узла) или регулировку. Процедура прогнозирования иллюстрируется на рис.7.4. Если во время очередной профилакти­ки оказывается, что параметр прогнозиро­вания лежит на уровне ниже х_пр, то это означает, что соответствующий элемент (узел) подлежит замене (регулировке).

В некоторых случаях прогнозирование работоспособности изделий электронной техники и узлов может производиться с помощью использования косвенных признаков нарушения работоспособности, называ­емых иногда «предвестниками» отказов. Так, известно, что весьма чувствительными признаками приближающегося ухудшения характеристик электронных приборов явля­ются их шумовые характеристики, изменяющиеся раньше, чем наступают заметные из­менения других характеристик приборов. Повышение уровня собственных шумов ЭВП предшествует заметному изменению крутизны и анодного тока по наработке приборов до нескольких десятков и даже сотен часов. Для транзисторов подобным предвестником является возрастание обрат­ного тока коллектора. К сожалению, при профилактических работах на РЭА не уда­ется измерять параметры отдельных эле­ментов узлов и блоков, что затрудняет ис­пользовать предвестники отказов элементов для прогнозирования отказов аппаратуры в процессе ее эксплуатации.

Статистические методы прогнозирова­ния служат для предупреждения возникно­вения главным образом внезапных отказов тех элементов, у которых распределение времени безотказной работы не соответ­ствует экспоненциальному закону надежно­сти (это относится к приборам, работаю­щим в тяжелом электрическом режиме).

Анализ статистических данных по от­казам различных типов РЭА показывает, что элементы, имеющие сравнительно лег­кий электрический и температурный режим работы, сохраняют во время эксплуатации в среднем постоянное значение параметра по­тока отказов. Статистическое прогнозиро­вание внезапных отказов этой группы эле­ментов практически трудно осуществить, так как при простейшем потоке отказов время безотказной работы элементов не за­висит от предыстории.

Однако в аппаратуре обычно имеется небольшое число элементов, которые рабо­тают в тяжелом режиме (генераторные и модуляторные радиолампы, магнетроны, супрессоры и другие элементы). Эти элементы, несмотря на свою немногочисленность (их число составляет обычно не более 1—2% всех элементов образца аппаратуры), дают тем не менее до 25% (иногда до 50%) всех отказов. Оказывается, что для этой небольшой, но важной с точки зрения на­дежности группы элементов экспоненциаль­ный закон неприменим. Достаточным для практики приближением можно считать нормальный закон распределения проме­жутков времени между отказами.

Для каждого типа элементов по ре­зультатам эксплуатации можно определить статистически среднюю наработку до отка­за Т*₀, а также величину среднего квадратического отклонения времени безотказной работы.

Если бы отсутствовал разброс значений времени безотказной работы, то предупре­дительная замена элементов должна была бы проводиться по истечении времени нара­ботки, равной Т*₀. С учетом разброса Т*₀ предупредительную замену данных элемен­тов следует производить после времени на­работки:

где k_пр = 1—3 — коэффициент прогнозиро­вания, определяющий степень уверенности, что замена будет произведена до того, как элемент откажет (в большинстве случаев достаточно брать k_пр = l 5); — сред­нее квадратическое отклонение времени без­отказной работы.

«Тренировка» элементов. Одним из важнейших путей обеспечения надежности РЭА в процессе эксплуатации является тре­нировка элементов, узлов и аппаратуры в целом. Необходимость тренировки элемен­тов, которые устанавливаются в аппаратуру, вытекает из того, что интенсивность их отказов на первом этапе эксплуатации обычно резко повышена. Поэтому эксплуа­тация элементов и аппаратуры, не прошедших соответствующей тренировки, нежела­тельна. Если же пользоваться при замене отказавших элементов элементами, не про­шедшими тренировки, то вероятность уста­новки в аппаратуру малонадежных элемен­тов остается, как показывает опыт, доволь­но высокой. Эффективность тренировки элементов возрастает при искусственном создании условий работы тренируемых эле­ментов, близких к условиям эксплуатации РЭА (например, при использовании вибро­стендов).

Иногда после определенной наработки элементов электронной техники производят их предупредительную замену (без учета реальной надежности) новыми элементами, не прошедшими тренировки. Подсчитано, что вероятность установки плохого элемен­та в этом случае превосходит вероятность того, что заменяемый элемент окажется плохим. Подобная замена элементов, не связанная с анализом их надежности, не дает выигрыша с точки зрения профилакти­ческого предупреждения отказов.

Тренировка иногда нужна и для тех элементов, которые стоят в аппаратуре, имеющей длительные перерывы в работе. Так, при длительном перерыве в работе происходит накопление газа в вакуумном пространстве ламп за счет выделения газа из элементов внутренней конструкции (элек­троды, держатели и т.д.). При подаче на такие лампы высокого напряжения наблю­даются пробои и искрения, которые могут привести к преждевременному отказу. Если в цепи ламп имеется прибор, измеряющий анодный ток, то при пробоях и искрениях наблюдаются резкие броски стрелки прибо­ра. В этом случае необходимо произвести тренировку (жестчение) лампы. При трени­ровке выделившийся газ поглощается като­дом, что, вообще говоря, приводит к неко­торому его отравлению. Частые тренировки снижают надежность ламп и поэтому дли­тельные перерывы в работе неблагоприятно сказываются на надежности аппаратуры, особенно той, которая имеет мощные гене­раторные и модуляторные лампы, магне­троны.