23346

Прогнозирование параметра технического состояния конкретного элемента по его реализации

Лекция

Производство и промышленные технологии

Устинова Основы эксплуатации техники ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 5 Прогнозирование параметра технического состояния конкретного элемента по его реализации Выполнил: Студент группы ВЕ187 Устюжанцев А. Этап 1 Аппроксимация изменения параметра степенной функцией вида: u0t = v0 t 1 Построить графики опытных данных и усредненной аппроксимирующей кривых Указание: Использовать метод МНК реализованный в Excel Этап 2 Определение...

Русский

2013-08-04

78 KB

0 чел.

Балтийский Государственный Технический Университет «Военмех» им. Д.Ф. Устинова

Основы эксплуатации техники

            ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА  № 5

«Прогнозирование параметра технического состояния конкретного элемента по его реализации»

Выполнил:

Студент группы ВЕ-187

Устюжанцев А. Г.

Преподаватель:

Новиков И. А.

Санкт-Петербург

2012г.

    Этап 1, Аппроксимация изменения параметра степенной функцией вида:

                u0(t) = v0 t                                                                         (1)

Построить графики опытных данных и усредненной  (аппроксимирующей) кривых,

Указание:  Использовать метод МНК, реализованный в Excel,

    Этап 2,   Определение остаточного ресурса, и сравнение его с межремонтным периодом, Остаточный ресурс определяется по формуле

tAD = t [ (uP / u(t)) - 1 ],                                                                    (2)

Построить график усредненной кривой параметра состояния в диапазоне времен от 0  до  t + tM , Здесь же дать величину  uP ,

    Этап 3,  Вычисление вероятности появления отказа в момент t + tM , Для этого следует :

  •  Построить разность между опытными данными и усредненной кривой,
  •  Определить дисперсию Z 

               Z = = 27,5113887                    (3)

  Здесь  N – количество опытных данных,  k – номер точки,

  •  Вычисление вероятности отказа по формуле:

Q(tM ) = Q[u(t + tM) > uP ] = [(u(t + tM ) - uP) / Z ]              (4)

Здесь [(u(t + tM ) - uP) / Z ] – интегральная функция нормированного нормального распределения (из таблицы),

     При этом вероятность отказа определяется величиной безразмерного аргумента Z  =  (u0(t) - uP) / Z   ,

Вариант 1 TM = 5, uP = 360;

Вариант 2 TM = 5, uP = 850 ;

Вариант 3 TM = 5, uP = 460;

Время (ч)

Реальное изменение параметра состояния

Время (ч)

Реальное изменение параметра состояния

Время (ч)

Реальное изменение параметра состояния

0

0,01

0

0,01

0

0,01

0,5

2

0,5

4,5

0,5

4

1

4

1

9

1

8

1,5

6

1,5

13,5

1,5

12

2

8

2

18

2

16

2,5

10

2,5

22,5

2,5

20

3

12

3

27

3

24

3,5

13

3,5

29,25

3,5

25

4

15

4

33,75

4

27

4,5

18

4,5

40,5

4,5

30

5

22

5

49,5

5

34

5,5

27

5,5

60,75

5,5

39

6

33

6

74,25

6

45

6,5

40

6,5

90

6,5

52

7

48

7

108

7

60

7,5

57

7,5

128,25

7,5

69

8

59

8

132,75

8

72

8,5

63

8,5

141,75

8,5

78

9

69

9

155,25

9

87

9,5

77

9,5

173,25

9,5

99

10

87

10

195,75

10

109

10,5

99

10,5

222,75

10,5

121

11

113

11

254,25

11

142

11,5

114

11,5

256,5

11,5

143,5

12

116

12

261

12

146,5

12,5

119

12,5

267,75

12,5

151

13

123

13

276,75

13

157

13,5

128

13,5

288

13,5

164,5

14

134

14

301,5

14

173,5

14,5

141

14,5

317,25

14,5

184

15

149

15

335,25

15

196

15,5

151,5

15,5

340,875

15,5

198,5

16

156,5

16

352,125

16

203,5

16,5

164

16,5

369

16,5

211

17

174

17

391,5

17

221

17,5

186,5

17,5

419,625

17,5

241

18

201,5

18

453,375

18

265

18,5

202,5

18,5

455,625

18,5

266,25

19

204,5

19

460,125

19

268,25

19,5

207,5

19,5

466,875

19,5

271,25

20

211,5

20

475,875

20

275,25

20,5

216,5

20,5

487,125

20,5

280,25

21

222,5

21

500,625

21

292,25

21,5

229,5

21,5

516,375

21,5

302,75

22

237,5

22

534,375

22

318,75

22,5

240

22,5

540

22,5

321,25

23

245

23

551,25

23

329,25

23,5

252,5

23,5

568,125

23,5

341,25

24

262,5

24

590,625

24

357,25

24,5

275

24,5

618,75

24,5

369,75

25

290

25

652,5

25

384,75


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

18521. Современные программы схемотехнического проектирования ИС 47.5 KB
  Лекция 1 Целью данного курса является знакомство с методами и алгоритмами на основе которых разработаны современные программы схемотехнического проектирования ИС а также поддержка определенного уровня знаний языков программирования. Процесс проектирования ИС мо
18522. Методы формирования математической модели схемы 301.5 KB
  Лекция 2 Методы формирования математической модели схемы Математическая модель далее будет использоваться сокращение ММ это совокупность объектов в виде чисел векторов и связей между ними которая отражает существенные с точки зрения проектировщика свойства
18523. Алгоритмы решения математической модели БИС по постоянному току 301.5 KB
  Лекция 3 Алгоритмы решения математической модели БИС по постоянному току Существует несколько способов решения задачи анализа по постоянному току: Первый способ заключается в решении систем уравнений вида: F x = 0
18524. Методы решения ММ БИС во временной области. (динамический анализ) 122.5 KB
  Лекция 4 Методы решения ММ БИС во временной области. динамический анализ Задача Коши Пусть t = ft 1 при условии xa=x0 при . Основное предположение относит...
18525. Анализ многошаговой формулы интегрирования Метод простых итераций. Метод ускоренных итераций Итерации Ньютона-Рафсона 108.5 KB
  Лекция 5 Анализ многошаговой формулы интегрирования Метод простых итераций. Метод ускоренных итераций Итерации НьютонаРафсона. Обратные итерации При неявных методах интегрирования ОДУ возникают нелинейные алгебраические уравнения. Возвратимся к общему виду лине...
18526. Анализ чувствительности 146 KB
  Лекция 6 Анализ чувствительности. Задача расчёта коэффициентов чувствительности выходных параметров схемы логических уровней статической помехозащищённости времени задержки сигнала и т.д. к изменению её входных параметров т.е. параметров компонентов сопротив...
18527. Оптимизация. Классификация методов оптимизации 329 KB
  Лекция 7 Оптимизация Сформулируем задачу оптимизации как задачу поиска экстремума целевой функции ФР. Классификация методов оптимизации 1. По числу параметров: одномерная оптимизация; многомерная оптимизация. 2. По использованию производных:
18528. Способы хранения разреженных матриц 79.5 KB
  Способы хранения разреженных матриц Разреженные матрицы целесообразно хранить таким образом чтобы обеспечить экономию памяти и числа операций необходимы для преобразования матрицы в процессе решения линейной системы а также простоту доступа к любому элементу ма
18529. Меры погрешности решения 359 KB
  Меры погрешности решения Пусть x вычисленное решение СЛАУ Ax=b. Существуют две общеупотребительные меры погрешности в х: вектор ошибки е = х х 1 и невязка r = b Ax = Ax x = Ae