Ћекции.ќрг


ѕоиск:




 атегории:

јстрономи€
Ѕиологи€
√еографи€
ƒругие €зыки
»нтернет
»нформатика
»стори€
 ультура
Ћитература
Ћогика
ћатематика
ћедицина
ћеханика
ќхрана труда
ѕедагогика
ѕолитика
ѕраво
ѕсихологи€
–елиги€
–иторика
—оциологи€
—порт
—троительство
“ехнологи€
“ранспорт
‘изика
‘илософи€
‘инансы
’ими€
Ёкологи€
Ёкономика
Ёлектроника

 

 

 

 


 лассификаци€ моделей и методов прогнозировани€ технического состо€ни€




 

—уществующие математические модели, позвол€ющие прогнозировать техническое состо€ние системы и ее составных частей, можно классифицировать по следующим признакам [14, 17]:

- по цели моделировани€: прогнозировани€ технического состо€ни€ и отказов;

- по характеру исследуемых процессов: детерминированные и стохастические;

- по динамике исследуемых процессов: статические и динамические;

- по количеству воздействующих факторов, которые учитываютс€ в модели: однофакторные и многофакторные;

- по количеству контролируемых параметров, описывающих техническое состо€ние объекта исследовани€: одномерные и многомерные;

- по источнику информации, на основе которого получают сведени€ об изучаемых процессах: модели, синтезированные на основе результатов ускоренных лабораторных испытаний, и модели, полученные в результате обработки данных подконтрольной эксплуатации и диагностики объектов в реальных услови€х эксплуатации.

 лассификаци€ моделей прогнозировани€ приведена на рис. 3.4.

 

–исунок 3.4 Ц  лассификаци€ моделей прогнозировани€

 

 роме того, во всех выше перечисленных классах математических моделей можно выделить группы, при помощи которых происходит их формирование (см. рис. 3.4):

- физические или аналитические модели, полученные на основе изучени€ физических закономерностей, структура уравнений и параметры моделей имеют физическое толкование;

- веро€тностные модели, построенные на основе статистических наблюдений с применением аппарата теории веро€тностей и математической статистики;

- формальные (регрессионные, авторегрессионные, скольз€щего среднего, смешанные и т.д.) модели, полученные на основе анализа зависимости входных и выходных параметров объекта, представленного в виде абстрактного кибернетического Ђчерного €щикаї при помощи прикладного статистического анализа.

ћетоды прогнозировани€ технического состо€ни€ систем можно классифицировать по следующим признакам:

- по типу объекта прогнозировани€ и способу использовани€ исходных данных: индивидуальные, групповые и комбинированные;

- по значимости параметра: по основному параметру и по вспомогательному параметру, св€занному с основным;

- по виду прогнозируемых процессов: прогнозировани€ детерминированных процессов, прогнозировани€ стохастических (стационарных и нестационарных) процессов.

- по подходу к решению задачи прогнозировани€: экстрапол€ции и статистической классификации.

- по примен€емому математическому аппарату: методы экстрапол€ции и интерпол€ции; методы, использующие аппарат регрессионного и коррел€ционного анализа; методы, использующие факторный анализ.

ƒанную классификацию можно представить в виде дерева методов и моделей прогнозировани€ (рис. 3.5). ќднако, представленные виды моделей, описывают лишь определенные стороны процесса изменени€ параметров, определ€ющих техническое состо€ние системы.

–исунок 3.5 Ц ƒерево методов и моделей прогнозировани€

 

јналитические модели, как правило, св€зывают процесс старени€ системы и ее элементов не более чем с двум€ Ц трем€ эксплуатационными факторами. ѕопытки учесть большее количество исходных параметров привод€т к громоздкому виду модели, при этом снижаетс€ ее практическа€ ценность.  роме того, аналитические модели не учитывают случайного характера процесса изменени€ значений параметра.

ќсновным недостатком веро€тностных моделей €вл€етс€ сложность получени€ статистических данных, учитывающих все многообразие условий эксплуатации. “акие модели используютс€ преимущественно дл€ расчета надежности (прогнозировани€ технического состо€ни€) системы на стадии проектировани€ и изготовлени€.

Ќа этапе эксплуатации наиболее эффективными €вл€ютс€ эмпирические (формальные) модели, которые описывают в €вном виде зависимость изменение параметров технического состо€ни€ от воздействующих факторов окружающей среды, режимов и условий работы. –егрессионные модели позвол€ют учитывать зависимость выходного параметра модели от любого количества входных параметров и всевозможных их сочетаний, но при этом не учитывают предыдущее состо€ние наблюдаемого параметра, т.е. стро€тс€ по единственному временному сечению. ћодели авторегрессии-проинтегрированного скольз€щего среднего описывают процесс динамически, т.е. развернутым во времени, но совершенно игнорируют входные параметры, свод€ сумму эксплуатационных воздействий к Ђбелому шумуї.

ћодели на основе простых стандартных функций широко используютс€ в практике инженерных расчетов, которые требуют простых моделей прогнозировани€ технического состо€ни€ элементов систем дл€ ориентировочной оценки их остаточного срока службы. ќни описывают трендовую составл€ющую процесса старени€. ћетод прогнозировани€ на основе данных моделей относитс€ к приближенным, но его отличает простота, нагл€дность представлени€ процесса и сравнительна€ несложность вычислительных операций при практическом использовании.

–егрессионные модели используютс€ дл€ описани€ статических зависимостей, имеющих детерминированный характер. ƒанные модели получили широкое распространение при обработке экспериментальных лабораторных испытани€х на надежность систем и их элементов, где четко определены воздействующие факторы.

Ќаиболее точными с точки зрени€ прогнозировани€ и эффективными €вл€ютс€ многофакторные динамические стохастические модели, но дл€ их практического использовани€ требуетс€ применение вычислительных средств. ќни учитывают в €вном виде целый комплекс внешних и внутренних воздействующих факторов, состо€ние системы в предшествующие периоды времени, а также включают случайные воздействи€, неучтенные €вно в наборе входных параметров модели, и используютс€ при обработке экспериментальных данных подконтрольной эксплуатации и диагностики системы. ƒанные модели наиболее подход€т дл€ прогнозировани€ случайных динамических процессов, к которым относ€т старение элементов системы в реальных услови€х эксплуатации.

 





ѕоделитьс€ с друзь€ми:


ƒата добавлени€: 2015-05-08; ћы поможем в написании ваших работ!; просмотров: 3112 | Ќарушение авторских прав


ѕоиск на сайте:

Ћучшие изречени€:

“ак просто быть добрым - нужно только представить себ€ на месте другого человека прежде, чем начать его судить. © ћарлен ƒитрих
==> читать все изречени€...

716 - | 557 -


© 2015-2023 lektsii.org -  онтакты - ѕоследнее добавление

√ен: 0.011 с.