Основные этапы монтажа аппаратуры автоматического регулирования и управления (стр. 8 из 10)

В первом случае состояние системы определяют по результатам текущего контроля за входными х и выходными у переменными. Во втором случае на систему подают специальные тестовые воздействия хт.

Рис. 3.3. Структурные схемы диагностирования: а - функционального; б - тестового

Для технологического оборудования производств используют в основном функциональное диагностирование, для автоматических устройств контроля, управления и защиты применяют оба вида диагностирования, вычислительные средства, программное обеспечение проверяют с помощью тестов. При тестовом контроле на вход проверяемого устройства подаются специально подобранные совокупности входных воздействий (проверяющие тесты). Полученную на выходе реакцию сравнивают с эталонной. Если они совпадают, то устройство на момент контроля находится в работоспособном состоянии. В противном случае устройство неисправно, и подаются диагностические тесты для установления места, причины и вида неисправности. Разработаны специальные методы построения оптимальных тестов, позволяющих за минимальное время проверять работоспособность устройства в целом, а также алгоритмы автоматического решения задач синтеза проверяющих и диагностических тестов. Тесты разрабатывают одновременно с проектированием объекта.

Тестовое диагностирование

Тест[3] (англ. test — проба, испытание, исследование) — задание с известным решением, предназначенное для проверки качества системы. Задача построения теста состоит в том, чтобы найти такую совокупность и последовательность входных воздействий, при подаче которой на объект диагностирования получаемые ответы объекта в заданных контрольных точках позволяют делать заключение о его техническом состоянии. Проверяющие тесты предназначены для проверки исправности или работоспособности объекта, а тесты поиска дефектов — для указания места и, возможно, причин дефектов, нарушающих исправность и работоспособность объекта диагностирования. Для дискретных объектов тесты (их алгоритмы) строятся либо по структурным, либо по функциональным моделям. Тесты могут быть как строго определенными (детерменированными) так и вероятностными (псевдослучайные входные воздействия также относятся к последним). В качестве тестовых могут быть использованы входные воздействия, являющиеся рабочими при применении системы по назначению. Такие тесты называют функциональными. Однако необходимо помнить, что функциональные тесты пригодны только для проверки работоспособности объектов, так как обеспечиваемая ими полнота обнаружения и глубина поиска дефектов явно недостаточны для проверки исправности и поиска дефектов. Другой стороной тестового диагностирования являются задачи выбора и разработки средств реализации тестов. Средства тестового диагностирования содержат две основные части — генератор тестовых воздействий и анализатор ответов объекта на тестовые воздействия. Чаще всего генератор и анализатор функционально и конструктивно выполняют отдельно друг от друга. Генератор хранит и создает (генерирует) тесты и подает их на объект диагностирования. Анализатор хранит полученные ответы, сравнивает фактические ответы с ожидаемыми и выдает результат — диагноз. Часто анализатор представляет собой совокупность эталона (исправная копия объекта) и схему сравнения. Также часто часть функций генератора и анализатора возлагается на человека.

Функциональное диагностирование

Функциональное диагностирование может осуществляться как непрерывно, так и периодически или эпизодически. При функциональном диагностировании необходимо четко определить:

– понятия исправности, работоспособности, правильности функционирования по отношению к конкретным функциям и условия применения объекта;

– типы и перечни дефектов, подлежащих обнаружению и поиску при диагностировании;

– распределение задач диагностики по периодам жизненного цикла объекта;

– алгоритм функционального диагностирования и его виды;

– глубину функционального диагностирования;

– средства (аппаратурные, программные, автоматические или ручные, специализированные или универсальные, внешние или встроенные) функциональной диагностики.

Для формирования алгоритмов систем функционального диагностирования (СДФ) используются математические модели, как самого объекта, так и его неисправностей. Устанавливается связь между степенью развития неисправностей и дефектов и поведением измеряемых нужных параметров. Как правило математические модели (ММ) элементов системы — это совокупность дифференциальных и алгебраических уравнений, эмпирические формулы, таблицы, графики, описывающие элемент, а также связи между внутренними и внешними управляющими и возмущающими параметрами. Различают ММ с заложенной в них информацией об неисправности, так и без нее.

3.3 Определение глубины поиска неисправностей, выбор технических средств

3.3.1 Определение глубины поиска неисправностей

Глубина поиска неисправностей

Для численной оценки глубины поиска неисправностей, которую можно получить при диагностировании, применяются различные формулы.

Рассмотрим три оценки, отражающие различные стратегии ремонта.

R = pj mj – разрешающая способность диагностирования.

N(I) =pj gj – риск оператора.

H = pj log2m j – энтропийный показатель.

В приведенных формулах pj – вероятность неисправности sj Î S (j = 1,..., r); mj – среднее число неисправностей в СПН при наличии неисправности sj; I – заданная последовательность анализа неисправностей в СПН; gj – среднее число неисправностей, анализируемых в СПН до неисправности sj.

Общим для всех анализируемых критериев является то, что с уменьшением их значений увеличивается глубина поиска неисправности. Это означает, что из множества анализируемых вариантов оптимальным является тот, для которого получено минимальное значение. Процессы диагностирования и ремонта объектов на практике могут осуществляться по-разному. Ограничимся рассмотрением двух наиболее распространенных способов реализации этих процессов. Первый из них заключается в определении СПН и замене всех компонентов, связанных с неисправностями из СПН. Заметим, что некоторые из заменяемых компонентов могут быть исправными, например, в силу неразличимости неисправностей или из-за несовершенства теста. При этом, очевидно, трудоемкость и экономичность такого способа определяется мощностью СПН. Нетрудно заметить, что данный способ полностью согласуется с критерием R. Действительно, разрешающая способность диагностирования численно равна среднему числу неисправностей в одном СПН, и, следовательно, оптимизация по критерию R ведет к уменьшению числа устанавливаемых в процессе диагностирования и устраняемых в процессе ремонта дефектных компонентов объекта.

Смысл критериев достаточно прост. Значение R, названного разрешающей способностью диагностирования, численно равно среднему числу неисправностей в одном СПН и находится в пределах от 1 (все неисправности различимы) до r (все неисправности неразличимы). Этот критерий соответствует такой технологии ремонта, когда после формирования СПН заменяются все подозреваемые на неисправность компоненты. Значение критерия N(I), названного риском оператора, равно среднему числу неисправностей в одном СПН с номерами, меньше номера фактической неисправности объекта. Это значение изменяется от 0 (все неисправности различимы) до (r – 1)/2 (все неисправности неразличимы).

Второй критерий (в отличие от первого) предполагает, что замене подлежат только неисправные компоненты. Для этого необходимо после нахождения СПН уточнить место фактической неисправности объекта. На практике определение фактической неисправности может заключаться в поочередном просмотре элементов СПН до тех пор, пока неисправность не будет установлена. При этом просмотр неисправностей осуществляется в некотором заданном порядке, например, в порядке возрастания схемных номеров подозреваемых на неисправность элементов. Значение N численно равно среднему числу неисправностей из СПН, которые необходимо проанализировать оператору для точного установления неисправного элемента.

Критерий H численно равен среднему числу шагов, за которое можно выделить любую неисправность в СПН путем последовательного деления (на каждом шаге) множества неисправностей СПН пополам. Если определение фактической неисправности из СПН выполняется именно таким образом и затраты на реализацию каждого шага (деления множества неисправностей пополам) равноценны, то оценку качества теста целесообразно проводить с использованием критерия H. Его значение равно среднему значению логарифма по основанию 2 от числа неисправностей в одном СПН и находится в пределах от 0 (все неисправности различимы) до log2 r (все неисправности неразличимы).

Остановимся более подробно на правилах вычисления R, N(I) и Н. В их формулы входят аргументы mj и gj, которые, в свою очередь, могут быть вычислены по формулам:

mj = и gj =,

где mij – вероятность включения si в СПН при наличии в ОД неисправности sj Î S;

Cj – список неисправностей, перечисленных в СПН до sj (например, пусть СПН = {s5, s4, s3, s2, s1}, тогда C3 = {s5, s4 }.

Таким образом, для вычислений всех рассматриваемых оценок необходимо уметь вычислять mij.

Рассмотрим правила вычисления значения mij. Они аналогичны тем, которые применялись при вычислении вероятности mk (то есть вероятности непроверки неисправности sk, использовавшейся для оценки полноты контроля)..

Выбор технических средств диагностирования

Таблица 3.2 [5]

Виды средств технического диагностирования (контроля технического состояния)
22. Встроенное средство технического диагностирования (контроля технического состояния)	Средство диагностирования (контроля), являющееся составной частью объекта
23. Внешнее средство технического диагностирования (контроля технического состояния)	Средство диагностирования (контроля), выполненное конструктивно отдельно от объекта
24. Специализированное средство технического диагностирования (контроля технического состояния)	Средство, предназначенное для диагностирования (контроля) одного объекта или группы однотипных объектов

Технические средства диагностики