Исследуемых процессов

Важнейшими из исследуемых параметров переменного магнитного поля являются его временные характеристики, такие, как форма кривой B(t), его частота, спектральный состав и т. п. Спектральный состав исследуемой величины магнитного поля обычно определяет частотные свойства средств измерений и измерительных преобразователей, в первую очередь магнитоизмерительного преобразователя, что в свою очередь в значительной мере влияет на его конструкцию, размеры, схему и т.п. [24].

Аналитические способы отличаются большим разнообразием и основываются на различных методах математики. Они обеспечивают наиболее высокую точность вычисления исследуемых параметров (при правильном учете влияющих на них факторов) в каждое мгновение промежутка времени действия механизма. Интенсивное развитие электронных вычислительных машин обеспечивает широкие возможности аналитических методов в теории механизмов, а оснащение ЭВМ средствами наглядного отображения результатов вычисления — построите-

Важнейшими из исследуемых параметров переменного магнитного поля являются его временные характеристики, такие, как форма кривой B(t), его частота, спектральный состав и т. п. Спектральный состав исследуемой величины магнитного поля обычно определяет частотные свойства средств измерений и измерительных преобразователей, в первую очередь магнитоизмерительного преобразователя, что в свою очередь в значительной мере влияет на его конструкцию, размеры, схему и т.п. [24].

Основными критериями качества экспериментального материала являются объем выборки и степень ее однородности, диапазон колебания исследуемых параметров. Построение модели возможно на основе регрессионных методов или с привлечением методов планирования экспериментов. В последнем случае появляется возможность построить математическую модель процесса, проанализировать с ее помощью явление, оценить влияние различных факторов и их взаимодействий, получить максимум информации при минимуме затрат.

Аналитические способы отличаются большим разнообразием и основываются на различных методах математики. Они обеспечивают наиболее высокую точность вычисления исследуемых параметров (при правильном учете влияющих на них факторов) в каждое мгновение промежутка времени действия механизма. Современное интенсивное развитие электронных вычислительных машин обеспечивает широкие возможности применения аналитических методов в теории механизмов, а оснащение ЭВМ средствами наглядного отображения результатов вычисления — по-

Основная приведенная погрешность измерения мгновенных значений исследуемых параметров должна быть равна 5%, а приведенная погрешность определения их числовы^ характеристик — 1,*5%.

При определении наиболее информативных диагностических признаков нужно, вообще говоря, знать структуру акустического сигнала, для чего требуется детальное исследование процессов звукообразования внутри объекта диагностики. Однако поиск признаков является в какой-то мере и самостоятельной задачей, связанной с анализом акустических сигналов и разработкой алгоритмов для ЭВМ или аппаратуры для их обработки. В тех случаях, когда заранее неизвестна структура машинного сигнала и, таким образом, неясно, каково влияние параметров состояния на акустический сигнал, у исследователя должен иметься достаточно полный набор разнообразных независимых характеристик сигнала, среди которых он может выбрать опытным путем наиболее чувствительные к изменениям исследуемых параметров состояния и затем использовать их в качестве информативных диагностических признаков.

Анализ представленной экспериментальной осциллограммы показывает, что в системе при разгоне и торможении возникают динамические процессы, вызывающие значительные пиковые давления. Во время открывания в полости между насосом и реверсивным золотником возникает пиковое давление 1, связанное с опережением включения нагрузки насоса по отношению к началу открывания проходного сечения реверсивного золотника, величина этого пика определяется временем опережения и характеристикой предохранительного клапана. В начальный период разгона жидкость попадает в напорную полость цилиндра, через малое проходное сечение закрытого в предыдущем цикле осевого дросселя, что ухудшает условия разгона, а после начала перемещения поршня и до полного открытия проходного сечения дросселя вызывает непроизводительные потери напора. В процессе разгона в напорной магистрали возникают колебания жидкости, проявляющиеся на осциллограмме в колебаниях давлений 1 и 3, При торможении клапана в полости между осевым дросселем и поршнем возникает пиковое тормозное давление 4, почти вдвое превышающее номинальное давление насоса, что объясняется несовершенным конструктивным решением тормозного устройства и неудачным выбором закона изменения его проходного сечения в функции перемещения поршня. Существующий тормозной режим не обеспечивает плавного и точного подхода клапана к конечному положению. Во время торможения масса жидкости в сливной магистрали за осевым дросселем продолжает движение по инерции, что приводит к разрыву сплошности жидкости. Характер изменения исследуемых параметров при разгоне и торможении во время закрывания клапана аналогичен, а изменение их величин определяется переменой активных площадей поршня, на которые воздействует напорное и тормозное давление.

В настоящей работе рассматривается применение метода планирования экспериментов на математической модели проектируемой многокритериальной системы — метода планируемого ЛП-поиска [3]. Это метод многоуровневого планирования, специфической особенностью которого является сочетание в нем свойств поискового метода ЛП-поиска [4] и рандомизации машинных экспериментов. Такое сочетание позволяет осуществить достаточно тщательный дискретный обзор пространства исследуемых параметров с одновременным использованием оценок математи-

1) метод ЛП-поиска [3] как метод дискретного обзора пространства параметров, практически нечувствительный к таким трудностям в задачах проектирования, как большое число исследуемых параметров, сложный и малоизвестный рельеф поверхности функции цели и др.;

2) рандомизация процесса проектирования при использовании ЭВМ, позволяющая статистическим путем оценить существенность исследуемых параметров.

АВТОРЕГРЕССИЯ СКОЛЬЗЯЩЕГО СРЕДНЕГО (АРС). МОДЕЛЬ, используемая для достижения большей гибкости при построении модели для исследуемых процессов, включает в себя члены скользящего среднего и авторегрессионные члены. Это приводит к модели

Ясно, что при большой заблаговременности принятия решения относительно обеспечения надежности СЭ не имеет смысла говорить о каких-то сложных критериях отказов, нет смысла задавать большое число показателей. Задание таких показателей, как среднее время безотказной работы для характеристики безотказности или коэффициент обеспеченности продукцией, часто является достаточным. В то же время задание ПН для задач текущего планирования или оперативного управления может отличаться большей детализацией условий функционирования СЭ, критерии отказов и сами показатели могут отражать более тонкие стороны исследуемых процессов.

Динамические модели машинных агрегатов большинства машин, как правило, являются многомерными, имеющими сложную многосвязную структуру. Для целей практики одной из важнейших задач является разработка эффективных методов построения адекватных динамических моделей машинных агрегатов. Такие динамические модели должны обеспечить правильное как качественное, так и с требуемой точностью количественное описание исследуемых процессов. Противоречивый характер зависимости степени адекватности модели и эффективности расчетных алгоритмов от уровня сложности модели приводит к чрезвычайно важной в практическом плане проблеме выбора оптимальной адекватной модели. Оптимальной адекватной динамической моделью машинного агрегата будем считать модель минимальной структурной сложности, удовлетворяющую указанным выше двум требованиям адекватности. Отметим, что получить математически

ния моделей к простейшему структурному виду, удобному как для целей динамического анализа, так и для получения продуктивных выводов о качественных особенностях исследуемых процессов; отыскания наиболее эффективными в вычислительном плане методами собственных спектров линеаризованных многомерных динамических моделей и получения на их основе частотных характеристик этих моделей.

Автомобили эксплуатировались на дорогах с асфальтобетонным и булыжным покрытием. Промежуточные вскрытия и осмотры ступиц колес автомобилей в плановом порядке проводили после пробега 12 000 км лишь выборочно на отдельных автомобилях. Перед началом и в конце зимней и летней эксплуатации вскрывали и осматривали ступицы колес, производили тщательный осмотр и замер рабочих поверхностей трения. Частые вскрытия ступиц колес нарушают техническое состояние сопряженных деталей и, следовательно, оказывают влияние на последующую работу соединений и результаты испытаний. Поэтому при эксплуатационных испытаниях автомобилей техническое состояние узлов ходовой части определяли минимальной разборкой. За весь период эксплуатации число вскрытий узлов составило в среднем 5—7 на один автомобиль. Для качественного контроля состояния узлов трения, эксплуатирующихся с МПС (правая ступица) и консистентными смазками (левая ступица), применяли метод непрерывной записи исследуемых процессов осциллографами. Приборы для непрерывной записи процессов были смонтированы на двух контрольных автомобилях. Результаты осмотров при выборочных вскрытиях узлов ходовой части автомобилей сравнивались с записями на ленте осциллографа контрольных автомобилей.

Проведенный анализ интервалов между событиями ряда линий показал, что модель простейшего потока не всегда можно использовать для точного описания исследуемых процессов. На рис. 11 приведена типовая зависимость от времени накопленных чисел отказов и восстановлений для АЛ. На кривых имеются участки, характеризующие резкое возрастание интенсивности потока событий. Отклонение от гипотезы об отсутствии последействия объясняется тем, что в ряде случаев восстановление, последовавшее за отказом, не приводит к полному устранению неисправности. В результате после первичного возникает повторный отказ и восстановление. Если повторное восстановление не привело к полному устранению неисправности, то вскоре опять наступает отказ и т. д.

стве 16, подключенном к ЭВМ 15. Одновременно через коммутатор 7 контролируемые сигналы визуально отслеживаются на квадратичных вольтметрах 9, 10 и осциллоскопе 8. Спектральные и статистические характеристики исследуемых процессов определяются на основе данных анализа, получаемого на ЭВМ 17. Ввод процесса в ЭВМ производится с магнитной ленты самописца П. Система имеет устройства 14 и 12 соответственно для регистрации калибровочных сигналов и маркировки записей на магнитофоне, ЭВМ 15 и 17.

В зависимости от вида проводимого исследования и от машины или механизма, который подлежит исследованию, могут быть использованы различные радиоактивные изотопы, а также различные методы, с помощью которых они вносятся в исследуемые детали и узлы. Однако во всех случаях используется один и тот же принцип, позволяющий по наличию излучения наблюдать за протеканием исследуемых процессов износа.

Использование метода Ньютона—Рафсона для решения нелинейных задач Коши требует, разумеется, большего объема вычислений и, следовательно, больших затрат машинного времени, чем предыдущий метод шаговой линеаризации. Выбор любого из этих подходов должен определяться в каждом конкретном случае в зависимости от исследуемых процессов теплообмена, требуемой точности решения, возможностей используемой ЭВМ.

Современный этап экспериментальных исследований в машиностроении связан с разработкой принципиально новых технических средств сбора и обработки измерительной информации — автоматизированных измерительных информационных систем (АИИС). Эти системы позволяют значительно повысить эффективность классических экспериментальных исследований машин и механизмов, а также изучить количественные значения качественно новых информационных характеристик исследуемых процессов, получение которых ранее либо было сопряжено с неприемлемыми затратами времени и средств, либо было вообще невозможно. Развитие технической диагностики в машиностроении немыслимо сегодня без создания и широкого внедрения автоматизированной аппаратуры контроля качества продукции, являющейся подтипом или разновидностью АИИС.

Необходимая величина информационной емкости АР в общем случае зависит от вида исследуемых процессов, погрешности измерения и алгоритмов обработки экспериментальных данных. Максимально требуемый объем АР в двоичных единицах можно оценить, используя критерий дискретизации Н. А. Железнова, а также результаты работы [4]. Запишем максимальное число отсчетов -/Vmax на интервале, равном длительности регистрируемого процесса Тир, в виде