Прогнозирование остаточного ресурса и периодичность диагностирования

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 19 Ноября 2012 в 23:25, реферат

Краткое описание

Прогнозирование остаточного ресурса. В процессе эксплуатации автомобилей техническое состояние их элементов зависит от эксплуатационных, конструктивных и технологических факторов и практически не поддается предварительному учету. Предсказать техническое состояние машины в будущем можно прогнозированием. На основе прогнозирования дается заключение о целесообразности проведения технического воздействия (ремонта, замены, регулировки). Прогнозирование при известных нормативных значениях диагностических

Прикрепленные файлы: 1 файл

контрольная.docx

— 1.76 Мб (Скачать документ)

Внезапные изменения

Характерными причинами  постепенного изменения состояния  строительных машин являются износ, усталостное разрушение, деградация материалов (в том числе электроизоляционных), разрегулировка, ослабление соединения деталей, окисление (в том числе контактных соединений), нарушение герметичности, загрязнения поверхностей, засорение каналов в смазочных и гидравлических системах и т. п.

Внезапные изменения состояния  проявляются в форме поломок, пробоя изоляции, обрывов. И хотя внезапные  изменения состояния являются часто  следствием накопления постепенных  изменений, если момент подхода к  предельному состоянию не может  быть своевременно зафиксирован существующими  методами и средствами диагностирования, такие изменения относят к внезапным.

Наиболее характерной  причиной изменения технического состояния  механических частей строительных машин  является изнашивание.

Классическая зависимость  величины износа от наработки представляет собой кривую, состоящую из трех участков. В период приработки происходит преобразование начального (технологического) рельефа сопрягаемых поверхностей в эксплуатационный. Скорость изнашивания у в конце участка приработки падает и стабилизируется. Участок при отсутствии факторов, меняющих параметры установившегося процесса износа, характеризуется постоянной скоростью изнашивания. При этом участок кривой износа в функции наработки линеен. Участок расположен (по ординате) за допустимыми значениями износа, здесь резко возрастает скорость изнашивания и этот участок недопустим для нормальной эксплуатации.

Кроме кривой износа классической формы встречаются другие ее разновидности, связанные с изменением интенсивности  или вида изнашивания при эксплуатации.

Получение зависимостей

Если рассмотреть кривую износа в большем масштабе (по ординате) на малом участке наработки машины, то можно увидеть, что при каждом пуске машины нарушается установившийся сопрягаемых поверхностей, поэтому  пусковой режим сопровождается поверхностей (точки , 2, 4 на оси наработки), после  регулировок или замены деталей  следует их приработка (точка 3).

В результате плавная кривая изнашивания имеет изломы.

Скорость изнашивания  зависит от целого ряда факторов:

-от силовых и кинематических  параметров, в первую очередь  от давления на поверхности  трения и скорости относительного  скольжения;

-от параметров, характеризующих  состав, структуру и свойства  материалов (например, твердости, предела  текучести, модуля упругости и  др.);

-от свойств поверхностного  слоя - его шероховатости, жесткости,  напряженного состояния и т.  д.;

-от вида трения и  смазки;

-от внешних условий,  влияющих на процесс изнашивания  (температуры, действия вибраций  и др.).

Получение зависимостей износа сопряжений машин от наработки с  учетом перечисленных факторов является довольно сложной и трудоемкой задачей, поэтому, применяя закономерности изнашивания  для прогнозирования остаточного  ресурса машин, принимают ряд  допущений. Например, для участка  установившегося процесса износа считают, а для износа с учетом периода  приработки

Для строительных машин характерно очень большое рассеяние скорости изнашивания, что связано с большим  разнообразием условий эксплуатации, рассеянием качества производства, технических  обслуживании и ремонтов. Заметим, что  именно большое рассеяние ресурса  обусловливает целесообразность и  высокую эффективность диагностирования строительных машин.

Методы прогнозирования

Методы прогнозирования  остаточного ресурса достаточно детально разработаны в приложении к сельскохозяйственным машинам, тракторам  и автомобилям.

Наиболее известны следующие  методы прогнозирования:

-по допустимому уровню  вероятности безотказной работы  объекта диагностирования;

-по результатам экстраполяции  изменения параметра в функции  наработки; 

-экономико-вероятностный по совокупности реализаций параметров.

При использовании первого  метода должны быть известны количественные значения функции вероятности безотказной  работы. Оптимальную периодичность  диагностирования определяют по допустимой для данного объекта диагностирования вероятности безотказной работы. За счет большой вариации функции  вероятности для отдельных экземпляров  машин этот метод недостаточно точен  и не экономичен.

При экстраполяции изменения  параметра в функции наработки  с целью прогнозирования остаточного  ресурса необходимо располагать  нормативными значениями диагностических  параметров: поминальными , допустимыми или предельными, а также знать вид аппроксимирующей функции, характерной для данного объекта диагностирования.

Нормативные значения диагностических  параметров могут быть установлены  ГОСТами, специальной нормативно-технической документацией (например, Правилами Гостехнадзора по эксплуатации башенных кранов), заводской документацией на сборочную единицу (например, насос в гидроприводе) или машину в целом. Далеко не все параметры технического состояния, используемые как диагностические, нормированы. Не нормированы также и косвенные диагностические параметры. Номинальные, допустимые и предельные значения ненормированных параметров получают в результате выполнения специальных экспериментальных исследований.

Практическое  применение

Аппроксимирующую функцию, необходимую для экстраполяции, получают также на основе результатов  экспериментальных исследований, причем в качестве критерия выбора функции (линейной, степенной, экспоненциальной, дробно-линейной, многочлена степени  и др.) используют коэффициенты вариации. По данным ГОСНИТИ, наиболее универсальной  является степенная аппроксимирующая функция.

Практическое применение метода экстраполяции усложняется  необходимостью многократной регистрации  текущих значений параметров s для каждого объекта диагностирования, а также нахождение для них индивидуальных аппроксимирующих функций.

Прогнозирование по совокупности реализаций диагностического параметра  дает возможность определять периодичность  диагностирования при использовании  единого для всей совокупности объектов диагностирования допустимого значения параметра. Этот метод разработан В. М. Михлиным. Сущность метода заключается в оптимизации значения по критерию минимума суммарных удельных затрат на техническое обслуживание, ремонт и диагностирование. При увеличении где число пропусков дефектов возрастет. При постоянном значении рост вызовет повышение вероятности аварийных ремонтов С и затрат на них, так как фактическая наработка до восстановления изменится незначительно. При постоянной периодичности диагностирования уменьшение приведет к снижению, но при этом существенно изменится фактическая наработка до восстановления, а суммарные удельные затраты на ремонт, профилактику и диагностирование возрастут. Наибольшее значение фактической наработки до восстановления можно получить, уменьшая периодичность и увеличивая допустимое значение параметра Яд. Однако при этом резко возрастут расходы на диагностирование.

Для определения оптимальных  значений и в разработана специальная номограмма, полученная решением на ЭВМ уравнения критерия минимума суммарных удельных затрат.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Кафедра «Сервиса»

 

Система, технологии и организация  сервиса ТС

Контрольная работа

На тему: «Прогнозирование остаточного ресурса»

 

 

 

                                              Выполнил:

                                 студент группы                   Твердохлеб А.А

 

                                               Проверил:    

                                         преподаватель                     Скоробогатых А.С.

 

 

 

 

Калининград

2012

 


Информация о работе Прогнозирование остаточного ресурса и периодичность диагностирования