Індивідуальне прогнозування технічного стану машин та розробка методу визначення умовної функції розподілу їх залишкового ресурсу

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.31548/machenergy2019.04.063

Ключові слова:

прогнозування, ресурсні параметри, технічний стан, імітаційні моделі, методи побудови моделей прогнозування, залишковий ресурс.

Анотація

Зроблений огляд методів індивідуального прогнозування технічного стану машин та їх складових частин при описанні процесів зміни діагностичних параметрів у залежності від напрацювання. Доведено, що більшість існуючих методів прогнозування оптимального залишкового ресурсу обумовлюють середню квадратичну погрішність не менше ніж 350 – 430 мотогодин. Це стало підставою для побудови більш адекватного дійсності описання реального процесу зміни діагностичних параметрів та розробки на цій основі точнішого і достовірнішого методу визначення залишкового ресурсу складової частини. Наведені основні положення розробки нового методу визначення умовної функції розподілу залишкового ресурсу складових частин машини. Отримані рівняння визначення математичного очікування процесу зміни параметрів, величини залишкового та середнього остаточного ресурсів, запропоновано спосіб, який дозволяє оцінити мінімальне можливе значення часу кореляції. Отримана умовна функція розподілу залишкового ресурсу, яка добре узгоджується з трьохпараметричним розподілом Вейбулла та дозволяє спрогнозувати вірогідність від-мови. Порівняння середнього залишкового ресурсу, визначеного за розробленим методом, з відповідними фактичними значеннями діагностичних параметрів, показало їх близьку відповідність: практично всі значення середніх залишкових ресурсів знаходяться в межах встановленого за експериментальними даними довірчого інтервалу.

Посилання

Goltshalk E., Kubayn I. (1972). Application of the Monte Carlo method to determine the optimal repair strategy. Translation from it № 2947, Moscow: ONTI GOSNITI.

Kumamoto H., Tanaka K., Jnoue K., Henley E. (1980). Dagger-sampling Monte-Carlo for System Unavailability Evaluation. - IEEE "Transactions of Reliability", A-29, No. 2, 122-125.

https://doi.org/10.1109/TR.1980.5220749

Pobedinsky Y. A. (1981). Prediction of the resource of tractor engines according to the results of shortened tests (for example, the D-50 engine). Diss. ...cand. of tech. sciences, Moscow, USSR.

Novotny F. (1979). Mathematical modeling of the process of tractor failure. Translation from Czech No, A -86916, Moscow, USSR.

Brainin M. L. (1973). Development and research of a method for predicting gradual failures by the example of a cylinder-piston ring coupling of an internal combustion engine. Diss. ... Ph.D. sciences, Moscow, USSR

Buslenko N. P. (1968). Modeling complex systems. Moscow. Nauka, 356.

Rogovskii Ivan, Titova Liudmyla, Novitskii Andriy, Rebenko Victor. (2019). Research of vibroacoustic diagnostics of fuel system of engines of combine harvesters. Proceedings of 18th International Scientific Conference "Engineering for rural development". Jelgava, Latvia, May 22-25, Latvia University of Agriculture. Faculty of Engineering. Vol. 18, 291-298. https://doi.org/10.22616/ERDev2019.18.N451

RTM 70.0001.089-85. (1985). Management of the technical condition and reliability of agricultural machinery. Moscow: GOSNITI, 72.

Mikhlin V. M., Zul M. N. (1989). Research and development of rules for determining repair work based on the results of diagnosing machine assemblies. - Proceedings of the GOSNITI, v.64, 122-135.

Methodology for determining the limit and permissible values of the diagnostic parameters of machine aggregates (1986). Gorky: GF VNIIMASH, 35 p.

Sushko O. V. (2007). Improving the efficiency of car diesel engine repairs by optimizing repair and maintenance work. Diss. Cand. tech. sciences, Kyiv, NTU.

Posvyatenko E. K., Sushko O. V. (2011). Determination of the error of the existing method for predicting the residual life of machine components. "News of NTU", Kiev, No. 18, 71-75.

Sushko O. V. The technique of identifying the boundary values of the main technical and economic parameters in the engine with the method of efficient repair of transport problems. Certificate No. 15864, Ukraine. Declared 10.01.06, registered 01.03.06, No. 15927.

Smirnov N. N., Dunin-Barkovsky I. V. (1969). The course of probability theory and mathematical statistics. Moscow, Fizmatgiz, 511 p.

Korn G., Korn T. (1974). Handbook of mathematics, Moscow, Nauka, 831 p. https://doi.org/10.1515/9783110885866-056

Rogovskii I., Grubrin O. (2018). Accuracy of converting videoendoscopy combine harvester using generalized mathematical model. Scientific Herald of National University of Life and Environmental Science of Ukraine. Series: technique and energy of APK. Kyiv, Ukraine. vol. 298, 149-156. doi: 10.31548/me.2018.04.149-156.

Viba J., Lavendelis E. (2006). Algorithm of synthesis of strongly non-linear mechanical systems. In Industrial Engineering - Innovation as Competitive Edge for SME, 22 April 2006. Tallinn, Estonia, 95-98.

Luo A.C.J., Guo Y. (2013). Vibro-impact Dynamics. Berlin: Springer-Verlag. 213. https://doi.org/10.1002/9781118402924

Zaitsev S. D. (1990) Up to the main factors in regulation on indicators of maintainability of machines (on the application of tractors DT-75, DT-75M, MTZ-80 and MTZ-82). Abstract dis. Cand. tech. sciences. Moscow, 22 p.

Завантаження

Опубліковано

2020-01-30

Номер

Розділ

Статті