Прогнозирование ресурса оборудования

75 
тия и снабжение запасными частями. Индивидуальное прогнозирование 
увеличивает средний ресурс машин, поскольку уменьшает долю машин, 
преждевременно снимаемых для ремонта, дает возможность обоснованно-
го выбора оптимальных межремонтных периодов.
Прогнозирование ресурса составных частей оборудования дает воз-
можность перехода от планово-предупредительной системы к организации 
ремонта и технического обслуживания по состоянию с контролем пара-
метров технического состояния (ТС). Достоинством ремонтов по ТС явля-
ется более полное использование ресурса составных частей оборудования, 
возможность замены деталей, достигающих околопредельного ТС, и сни-
жения аварийности в работе оборудования. Эффект достигается сокраще-
нием простоев в ремонте и увеличением выпуска продукции. Появляется 
возможность более обоснованно назначать объемы и периодичность
ремонтов, определять их трудоемкость, совершенствовать организацию 
подготовки к ремонту.
Прогнозирование ресурса оборудования при эксплуатации принци-
пиально возможно лишь при известных закономерностях изменения пара-
метров ТС от наработки и известных предельных состояниях этих пара-
метров. Поэтому следует в нормативно-технической документации на кон-
кретные виды оборудования установить номенклатуру параметров ТС, по 
которым необходимо определять допускаемое отклонение, а также дать 
перечень составных частей машины, по которым необходимо прогнозиро-
вать остаточный ресурс.
Номенклатура параметров для установления их допустимого откло-
нения выбирается с учетом экономических последствий и снижения без-
опасности работы. Для первых допускаемое отклонение параметра уста-
навливают с учетом условий обеспечения минимума суммарных издержек, 
связанных с устранением последствий отказов и предупредительными 
операциями при техническом обслуживании и ремонте, для вторых – с 
учетом условий обеспечения максимальной вероятности безотказной рабо-
ты составных частей в межконтрольный период.
Показатели изменения параметра ТС, ресурса и наработки составной 
части устанавливают в результате анализа технической документации и 
статистической обработки данных испытаний. Выявляется ТС путем непо-
средственных измерений параметров ТС и косвенно - по диагностическим 
признакам. Прогнозирование остаточного ресурса по диагностическим 
признакам ТС оборудования возможно лишь при одновременном выпол-
нении следующих условий: 
– имеется информация о математических моделях изменений струк-
турных параметров ТС и их диагностических признаков во времени;
– известны физические процессы, приводящие к ресурсным отказам;
Электронный
архив
УГЛТУ

76 
– установлены для каждого структурного параметра ТС предельные 
значения, достижение которых определяет величину ресурса по данному 
параметру;
– имеется информация о связи (детерминированной или стохастической) 
между структурными параметрами и диагностическими признаками ТС;
– зависимость между математическими ожиданиями структурных и 
диагностических признаков ТС является монотонной и непрерывной.
В общем виде связь между структурными параметрами ТС 
( , … ,
)
и диагностическими параметрами 
( , … ,
)
описывается ре-
грессионными зависимостями:
=
( , … , ,
, … ,
) +
;
(3.14)
=
( , … , ,
, … ,
) +
,
где 
( , … ,
,
, … ,
) 
– детерминированная функция; 
, … ,
– коэффициенты детерминированной взаимнооднозначной
зависимости; 
– случайные погрешности. 
Важнейшим вопросом при прогнозировании ресурса является обос-
нованный выбор диагностических параметров. Это может быть общий 
уровень вибросигнала в информативной полосе частот, 
n
-мерный спектр 
гармонических составляющих, величина ударных импульсов, эксцесс и 
другие параметры. Причем выбор диагностических параметров определя-
ется решаемыми задачами:
1) обнаружение зависимости между моментом зарождения и гради-
ентом развития дефекта на ранней стадии его проявления и моментом от-
каза механизма, вызванного последствиями развития этого дефекта;
2) выявление предаварийных состояний, когда дальнейшая эксплуа-
тация объекта может привести к отказам с катастрофическими последстви-
ями.
Для решения первой задачи, когда изменения прогнозируемых пара-
метров состояния и соответствующих параметров вибрационного сигнала 
(ВС) незначительны, необходимо применять тонкие методы анализа сиг-
налов. Во втором случае обычно ограничиваются анализом энергетических 
характеристик сигнала, например значениями уровней спектральных со-
ставляющих, характеризующих предельное значение параметров ТС.
Здесь рассмотрен один из методов решения задач второй группы - 
метод экстраполяции мощности спектральных составляющих ВС при сле-
дующих предположениях:
– вероятные изменения амплитуд спектральных составляющих ВС 
исследуемой машины на прогнозируемый период определенным образом 
связаны с их значениями в прошлом, т. е. в интервале наблюдения;
Электронный
архив
УГЛТУ

77 
– закономерность изменения амплитуды каждой из спектральных
составляющих ВС с увеличением наработки машины имеет монотонный 
характер.
Следует отметить, что при прогнозировании ресурса проявляются 
общие черты, присущие всем методам прогнозирования развития объек-
тов, процессов, явлений, описанных в подразделе 3.1. 
При прогнозировании ресурса важнейшее значение имеют основные 
закономерности развития параметров ТС и параметров, характеризующих 
предельные состояния. Предельные состояния подразделяется на две груп-
пы. Первую группу образуют предельные состояния, наступившие в
результате постепенного накопления в материале рассеянных поврежде-
ний, приводящих к зарождению и развитию макроскопических трещин до 
опасных или нежелательных размеров. Вторая группа состоит из предель-
ных состояний, связанных с чрезмерным износом трущихся поверхностей 
деталей.
Первая группа имеет наибольшее распространение. Это трещины в 
сосудах и аппаратах, работающих при циклическом изменении давления, 
это усталостные трещины контактного характера в подшипниках качения и 
зубчатых передачах. Особенно велика роль усталостных повреждений и 
развития трещин в деталях, испытывающих вибрационные нагрузки.
Физический процесс разрушения состоит из двух стадий. Первая стадия – 
накопление рассеянных повреждений (0,5...0,9 всего ресурса). Вторая ста-
дия начинается с появления трещины в результате накопления рассеянных 
повреждений и ее развитие. Накопление рассеянных повреждений зависит 
почти линейно от наработки и соответствует установившему режиму рабо-
ты оборудования (см. рис. 3.3). Появление трещины соответствует зарож-
дению дефекта (т. 
А
). Скорость развития трещины зависит от ее величины 
и определяется зависимостью (3.14). Развитие повреждения в соответствии 
с зависимостью (3.14) экспоненциальное.
Вторая группа состояний связана с давлением в элементах кинема-
тических пар и относительной скоростью скольжения и почти линейно за-
висит от наработки.
Следовательно, для каждой группы и стадии развития дефекта долж-
на быть своя модель прогнозирования. 
Существуют теоретические (расчетные) и экспериментальные методы 
прогнозирования. Для прогнозирования ресурса при диагностировании исполь-
зуется метод экстраполяции, сущность которого изложена в подразделе 3.2. 
Процедура экстраполяции при прогнозировании ресурса подобна описан-
ной в подразделе 3.2 процедуре и производится следующим образом:
– составляется временной ряд результатов измерения параметров ТС 
или их диагностических признаков (параметров вибрации); 
Электронный
архив
УГЛТУ

78 
– проводится сглаживание числовых параметров временного ряда 
для исключения случайных составляющих результатов измерения по од-
ному из вышеизложенных методов; 
– выявляется тенденция (тренд) развития параметров по коэффици-
енту корреляции, определенному по формуле (3.2);
– подбирается (вычисляется) аналитическая зависимость параметра 
от времени раздельно для стадий накопления рассеянных и аварийных по-
вреждений по методу, изложенному в подразделе 3.2;
– находится прогнозируемое значение параметра в некоторый буду-
щий момент времени и сопоставляется с предельным значением этого па-
раметра; 
– определяется время очередного диагностирования;
– выявляется погрешность диагностирования и ресурса составной 
части оборудования;
– при появлении новых данных по параметрам ТС в результате оче-
редного диагностирования ресурс уточняется.
В ряде практических случаев сглаженные зависимости 
F(t)
, опреде-
ляемые по формуле (3.1), достаточны для ориентировочного прогнозиро-
вания ресурса, например, путём графической экстраполяции сглаженного 
числового временного ряда. Но в большинстве случаев метод экстраполя-
ции даёт результаты тогда, когда правильно определена форма кривой, от-
ражающей изменение. 
Во многих случаях горизонт прогнозирования ресурса относительно 
мал, например, время прогнозирования совпадает со временем следующего 
диагностирования объекта. Кроме того, почти линейные зависимости 
наблюдаются при дефектах в виде износа, а также на первой стадии разви-
тия дефектов в виде усталостных разрушений. В этих случаях функция 

жүктеу/скачать 6,77 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: