Помощь в учёбе, очень быстро...
Работаем вместе до победы

Разработка моделей и программных средств прогнозирования остаточного ресурса оборудования

Диссертация: Разработка моделей и программных средств прогнозирования остаточного ресурса оборудования
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Информационной основой, на базе которой строится обслуживание по состоянию, являются сведения о закономерностях процессов изменения параметров и данные контроля параметров, характеризующие индивидуальное «поведение» каждого конкретного технического объекта. Полное использование этих сведений позволяет качественно по-новому ставить задачу обеспечения надежности, решая ее для каждого отдельного… Читать ещё >

Содержание

  • 1. ОБОСНОВАНИЕ НЕОБХОДИМОСТИ СОЗДАНИЯ ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОСТАТОЧНОГО РЕСУРСА ОБОРУДОВАНИЯ
    • 1. 1. Стратегия технического обслуживания и ремонта по фактическому состоянию
    • 1. 2. Методы прогнозирования остаточного ресурса оборудования
    • 1. 3. Использование вибрации для оценки технического состояния оборудования
    • 1. 4. Анализ программных средств диагностики и мониторинга оборудования по виброданным
    • 1. 5. Формулировка цели и задач работы
  • 2. АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОСТАТОЧНОГО РЕСУРСА ОБОРУДОВАНИЯ
    • 2. 1. Постановка задачи определения остаточного ресурса оборудования
    • 2. 2. Определение начала периода предыстории
    • 2. 3. Построение прогнозной модели по однородной информации
    • 2. 4. Построение прогнозной модели по разнородной информации
    • 2. 5. Выводы по главе 2
  • 3. ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОСТАТОЧНОГО РЕСУРСА ОБОРУДОВАНИЯ
    • 3. 1. Автоматизированная система диагностики, мониторинга и прогнозирования технического состояния оборудования
    • 3. 2. Подсистема «Прогноз»
      • 3. 2. 1. Вызов подсистемы
      • 3. 2. 2. Модуль связи
      • 3. 2. 3. Модуль прогнозирования
      • 3. 2. 3. Вывод результатов
    • 3. 3. Выводы по главе 3
  • 4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ПРОВЕРКА РАБОТЫ СОЗДАННОГО ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ
    • 4. 1. Прогнозирование остаточного ресурса воздушного компрессора
    • 4. 2. Прогнозирование остаточного ресурса насоса
    • 4. 3. Продление срока службы трубопроводов
    • 4. 4. Прогнозирование рынка образовательных услуг по численности приема студентов
    • 4. 5. Выводы по главе 4

Разработка моделей и программных средств прогнозирования остаточного ресурса оборудования (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

В условиях роста масштабов производства, сложности технических систем и выполняемых ими функций возникает проблема надежности функционирования оборудования. Недостаточно высокая степень надежности оборудования и низкий уровень технического обслуживания приводит к авариям, нарушениям технологического процесса, увеличению затрат на восстановление и ремонт, снижению качества выпускаемой продукции и ряду других негативных последствий [1]. В связи с этим, постоянно совершенствуются стратегии и методы технического обслуживания и ремонта оборудования [8,17,18,19,50,57,86].

В настоящий момент в промышленности используется две основных стратегии обслуживания и ремонта оборудования: планово-профилактический ремонт (ППР) и обслуживание по фактическому состоянию (ОФС). Наиболее перспективным является ОФС. Для ОФС необходимо создание средств диагностированияналичие эффективного математического и программно-информационного обеспечения.

Информационной основой, на базе которой строится обслуживание по состоянию, являются сведения о закономерностях процессов изменения параметров и данные контроля параметров, характеризующие индивидуальное «поведение» каждого конкретного технического объекта. Полное использование этих сведений позволяет качественно по-новому ставить задачу обеспечения надежности, решая ее для каждого отдельного объекта индивидуально. Такой подход" к эксплуатации технических объектов позволяет обеспечить требуемое качество их функционирования, продлить ресурс технических объектов и дает возможность своевременно выявлять опасные отклонения параметров.

Отечественный и зарубежный опыт показывает, что наиболее информативным параметром технического состояния систем с вращательным движением силовых узлов является интегральный показатель вибрации [4]. Техническая диагностика, включающая и вибродиагностику, активно развивается, как за рубежом, так и в нашей стране [14, 17, 20, 48, 50, 57, 58, 59, 60, 87, 104].

Особое место в технической диагностике занимает вибрационный мониторинг, который позволяет не только осуществить контроль основных параметров и выявить тенденции их изменений, но и дать объективную оценку технического состояния оборудования. Целью мониторинга технических объектов является сбор, накопление, обработка диагностической информации и оценка на ее основе технического состояния объекта. Одной из задач мониторинга является прогнозирование остаточного ресурса оборудования, а через этот ресурс и определение периодичности контроля. Решение задачи прогнозирования весьма важно, в частности, для организации технического обслуживания машин по фактическому состоянию, вместо обслуживания по ресурсу. Прогнозирование остаточного ресурса позволяет эффективно организовать техническое обслуживание оборудования, эксплуатировать его до появления признаков опасного снижения работоспособности (возникновения отказа), уменьшить трудоемкость операций по обслуживанию, что, в совокупности, повышает эффективность его использования.

Таким образом, развитие исследований, связанных с созданием нового алгоритмического и программного обеспечения прогнозирования остаточного ресурса оборудования, является актуальной задачей, требующей своего решения.

Целью диссертационной работы является увеличение срока службы оборудования за счет создания математических и программных средств прогнозирования его остаточного ресурса и внедрения стратегии обслуживания оборудования по фактическому состоянию. Для реализации сформулированной цели в работе решаются следующие задачи:

4.5. Выводы по главе 4.

1. Экспериментальная проверка созданного программного обеспечения прогнозирования остаточного ресурса оборудования показала работоспособность и эффективность реализованных алгоритмов прогнозирования по однородной и разнородной информации. Определение междиагностических интервалов весьма важно при проведении мониторинга, когда используется стратегия обслуживания оборудования по фактическому состоянию.

2 Прогнозирование остаточного ресурса для агрегата «Воздушный компрессор ЦК 135/8», который во время мониторинга имел тенденцию «движения» к предотказовому состоянию, и агрегата «Насос Н-7», который во время мониторинга сохранял стабильность технического состояния, позволило проверить различные режимы, встречающиеся на практике.

3. Прогнозная модель, использующая однородную информацию, обладает хорошими прогностическими свойствами при двух основных условиях: а) модель является адекватной по некоторому критерию относительно исходных экспериментальных данныхб) тенденции в будущем соответствуют тенденциям предыстории.

4. Прогнозирование по разнородной информации позволяет обоснованно изменять сроки ближайшей диагностики агрегатов, когда прогнозная модель, полученная по однородной информации, не подходит по различным причинам.

5. Программа «Прогноз» может быть применена не только для прогнозирования остаточного ресурса оборудования. Это подтверждает ее использование для прогнозирования таких объектов, как трубопровод с протекающей жидкостью и численность приема студентов на рынке образовательных услуг.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

В диссертации разработано алгоритмическое, информационное и программное обеспечение прогнозирования остаточного ресурса оборудования по данным вибрации. Разработки направлены на увеличение срока службы оборудования, что, в свою очередь, повышает эффективность его использования за счет внедрения в производство стратегии обслуживания по фактическому состоянию.

В результате проведенных исследований получены следующие результаты:

1. Обоснована необходимость прогнозирования остаточного ресурса оборудования для внедрения стратегии его обслуживания по фактическому состоянию. Внедрение этой стратегии в производство обеспечивает минимизацию ремонтных работ, снижение времени простоя оборудования и увеличение межремонтного ресурса.

2. Разработан вычислительный алгоритм оценки остаточного ресурса оборудования, содержащий три показателя: ожидаемый остаточный ресурс, гарантированный остаточный ресурс и междиагностический интервал. В качестве прогнозной модели изменения СКЗ виброскорости предложена и обоснована полиномиальная функция порядка II. При оценке ее параметров используется два подхода: а) используется только статистическая информация, накопленная в результате мониторинга оборудования (прогнозирование по однородной информации) — б) кроме статистической информации используется информация экспертов (прогнозирование по разнородной информации). В первом подходе (по однородной информации) для оценки коэффициентов полинома (2.3) применяется метод наименьших квадратов. Для выбора наилучшей модели проверяется гипотеза об адекватности каждой из моделей по Р-критерию. Модель, для которой подтвердилась гипотеза об адекватности, в дальнейшем используется для расчета параметров остаточного ресурса. Другой подход, основанный на использовании в прогнозировании разнородной информации, для оценки коэффициентов полинома (2.3) решает задачу частично целочисленного линейного программирования. Решая задачу линейного программирования для каждой модели, получаем не только оценки коэффициентов, но и значения целевой функции. Для дальнейших расчетов выбирается полином, имеющий наименьшее значение этой функции.

3. Разработан и экспериментально проверен методом имитационного моделирования алгоритм определения времени начала статистически значимого изменения параметра технического состояния (СКЗ), которое используется для нахождения периода предыстории. Обоснованное уменьшение периода предыстории повышает точность оценки остаточного ресурса за счет удаления данных нормального функционирования оборудования.

4. Создано программное обеспечение прогнозирования остаточного ресурса оборудования, реализующее алгоритмы, изложенные в п. 2.2−2.4. Подсистема «Прогноз» является частью системы мониторинга, прогнозирования и диагностики технического состояния оборудования и использует единую базу данных измерений, структуру предприятия по оборудованию и управляющую программную оболочку. Разработанное программное обеспечение позволяет: а) прогнозировать остаточный ресурс оборудования, включающий ожидаемый остаточный ресурс, гарантированный остаточный ресурс и междиагностический интервалб) автоматически отсекать данные измерений в период нормального функционирования оборудования, кроме того, период предыстории может выбирать пользовательв) автоматически выбирать модель прогнозирования по однородной или разнородной информации, кроме этого, модель может выбирать пользовательг) прогнозировать остаточный ресурс по виброданным различного частотного представления (весь частотный диапазон или выбранная полоса частот). Если используется весь частотный диапазон, то СКЗ рассчитывается по формуле (1.19) или (1.20), случай а). Для выбранной полосы частот СКЗ рассчитывается по формуле (1.20), случай б) — д) выдавать графические результаты прогнозированияе) определять средние и максимально возможные значения СКЗ на заданную дату и остаточный ресурс при заданном предельном значении СКЗ.

5. Экспериментальная проверка созданного программного обеспечения прогнозирования остаточного ресурса оборудования показала работоспособность и эффективность реализованных алгоритмов прогнозирования по однородной и разнородной информации. Прогнозирование остаточного ресурса для агрегата «Воздушный компрессор ЦК 135/8», который во время мониторинга имел тенденцию «движения» к предотказовому состоянию, и агрегата «Насос Н-7», который во время мониторинга сохранял стабильность технического состояния, позволило проверить различные режимы, встречающиеся на практике.

6. Прогнозная модель, использующая однородную информацию, обладает хорошими прогностическими свойствами при двух основных условиях: а) модель является адекватной по некоторому критерию относительно исходных экспериментальных данныхб) тенденции в будущем соответствуют тенденциям предыстории. Прогнозирование по разнородной информации позволяет обоснованно изменять сроки ближайшей диагностики агрегатов, когда прогнозная модель, полученная по однородной информации, не подходит по различным причинам.

7. Практическая ценность работы заключается в создании подсистемы «Прогноз» автоматизированной системы диагностики, мониторинга и прогнозирования технического состояния оборудования (АСДМП). Материалы диссертации использованы в работе «Разработка аппаратных и программных средств вибродиагностики турбокомпрессоров тепловозов на испытательных стендах и в эксплуатации», реализуемой в рамках Программы работ по организации вибромониторинга и вибродиагностики технического состояния подвижного состава на Восточно-Сибирской железной дороге. В 2001/02 годах работа выполнялась в рамках хоздоговорных работ 01−06 и 02−06 между ОАО АНХК и ОАО «ИркутскНИИхиммаш». Акты внедрения приведены в приложении диссертации. Программа «Прогноз» может быть применена не только для прогнозирования остаточного ресурса оборудования. Это подтверждает ее использование для прогнозирования таких объектов, как трубопровод с протекающей жидкостью и численность приема студентов на рынке образовательных услуг.

Показать весь текст

Список литературы

  1. О.В., Розенбаум А. Н. Прогнозирование состояния технических систем. М.: Наука, 1990. 126 с.
  2. С.А., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика. Исследование зависимостей. М.: Финансы и статистика, 1985. — 487 с.
  3. A.B. Новое поколение систем мониторинга и диагностики машин. Режим доступа: http://vibrotek.com/russian/bio/anb.htm 3.09.2000.
  4. A.B., Баркова H.A. Интеллектуальные системы мониторинга и диагностики машин по вибрации. Санкт-Петербург // Выпуск трудов Петербурского энергетического института повышения квалификации Минтопэнерго РФ и Института вибрации США. Вып. 9. 1999.
  5. A.B., Баркова H.A., Азовцев Ю. А. Диагностика и мониторинг роторных машин по вибрации. Режим доступа: гhttp://vibrotek.com/russian/bio/anb.htm 3.09.2000.
  6. H.A. Современное состояние виброакустической диагностики машин. Режим доступа: http://www.vibrotek.com/russian/articles/sovrsost/index.htm 3.09.2000.
  7. В.В. Прогнозирование ресурса машин и конструкций. М.: Машиностроение, 1984. 312 с.
  8. Ю.Ф., Острейковский В. А. Статистический анализ надежности объектов по ограниченной информации. М.: Энергоатомиздат, 1995. — 240с.
  9. В.Н. Восстановление зависимостей по эмпирическим данным. М.: Наука, 1979.- 448 с.
  10. Ю.Вентцель Е. С. Теория вероятностей. М.: Наука, 1969. 576 с.
  11. Э.Б. Алгебра многочленов. М.: Просвещение, 1980. 200 с.
  12. Виброанализ, версия 2.52 Руководство пользователя. 1Ш.ЮКЕД.25−39 101. — М: ИТЦ «Оргтехдиагностика», 1999. Режим доступа: http://www.mosotd.ru/product /vibroan.html 12.09.2000.
  13. Виброанализатор СК-2300. Руководство пользователя. М: ИТЦ
  14. Оргтехдиагностика", 1998. 71 с.
  15. М.Генкин М. Д., Соколова А. Г. Виброакустическая диагностика машин и механизмов. М.: Машиностроение, 1987.-288 с.
  16. В.Б. Прогнозирование временных рядов по разнородной информации. Новосибирск: Наука. Сибирская издательская фирма РАН, 1999.-88 с.
  17. ГОСТ 27.302−86. Надежность в технике. Методы определения допускаемого отклонения параметра технического состояния и прогнозирования остаточного ресурса составных частей агрегатов машин. М.: Изд-во стандартов, 1987.
  18. ГОСТ 20 911–89. Техническая диагностика. Термины и определения. М.: Изд-во стандартов, 1990.
  19. ГОСТ 27.002−89. Надежность в технике. Основные понятия. Термины и определения. М.: Изд-во стандартов, 1990.
  20. ГОСТ 27.003−90. Надежность в технике. Состав и общие правила заданиятребований по надежности. М.: Изд-во стандартов, 1990.
  21. Е.А., Пересадько А. Г. Диагностика и прогнозирование отказов механических элементов вакуумного оборудования. //Контроль. Диагностика, 1998, N 5. С.21−28.
  22. Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. М.: Статистика, 1973.-342 с.
  23. A.A. Диагностика прочности оборудования и конструкций с использованием магнитной памяти металла // Контроль. Диагностика. 2001. № 6. -С.20.
  24. A.A. Проблемы оценки остаточного ресурса стареющего оборудования // Контроль. Диагностика. 2002. № 12. — С.30−38.24.3акс JI. Статистическое оценивание. М.: Статистика, 1976. 598 с.
  25. У. Методы выборочного исследования./Пер. с англ. И. М. Сонина. М.: Статистика, 1976.-440 с.
  26. Ю.М. Математическое обеспечение задачи вибродиагностики оборудования // Межвузовский сб. науч. трудов с межд. участием «Новые технологии управления и методы анализа». Иркутск: ИрИИТ, 2000. Вып.1. С.66−72.
  27. Ю.М. Анализ достоверности поиска дефектов в оборудовании по спектру вибросигнала // Межвузовский сб. науч. трудов с межд. участием «Новые технологии управления и методы анализа элек. систем». Иркутск: ИрГУПС, 2003. Вып.2. С.24−31.
  28. Ю.М., Лукьянов A.B., Эльхутов С. Н. Программный комплекс диагностики роторных машин.// Контроль. Диагностика, 2001, № 6. -С.32−36.
  29. В.Ю., Краковский Ю. М. Оценка остаточного ресурса оборудования по значениям измеряемых параметров. В сб. Информационные технологии контроля и управления транспортными системами. Иркутск: ИрИИТ. 2000. Вып. 6. С. 171−177.
  30. Ю.М. Методика расчета времени пробега до останова и ремонта. Иркутск: ОАО ИркутскНИИхиммаш, 1999. — 29 с.
  31. В.Ю., Краковский Ю. М. Оценка остаточного ресурса оборудования по результатам вибродиагностики. // Управление в системах: Вестник ИрГТУ. Сер. Кибернетика. Иркутск: Изд-во ИрГТУ. 2000. Вып. 3. -С.95−102.
  32. Ю.М. Аналитико-имитационное моделирование для проектирования гибких производственных систем. Иркутск: Изд-во ИГУ, 1993.- 176 с.
  33. Ю.М. Алгоритмическое и программное обеспечение для оценки остаточного ресурса оборудования.//Контроль. Диагностика. 2001, № 2. С.24−27.
  34. Ю.М., Симонов C.B. Программный комплекс гибкого мониторинга роторных машин по виброданным // Контроль. Диагностика. 2002, № 12. -С. 51−55.
  35. Ю.М., Ситчихина М. В. Определение гарантированного остаточного ресурса оборудования.// Межвузовский сб. науч. трудов с межд. участием «Новые технологии управления и методы анализа элек. систем». Иркутск: ИрГУПС, 2003. Вып.2. С.4−10.
  36. Ю.М., Ситчихина М. В. Алгоритм определения остаточного ресурса оборудования по разнородной информации.// Информационные системы контроля и управления на транспорте. Иркутск: ИрГУПС, 2003. Вып. П. С.36−43.
  37. Ю.М., Лукьянов A.B., Эльхутов С. Н. Развитие спектральных методов исследования в задачах вибрационного мониторинга и прогноза технического состояния машин // Проблемы оптимизации в человеко-машинных системах, Иркутск: ИВАИИ, 1999.-С.74−80.
  38. A.M. Лукьянов A.B., Погодин В. К. Разработка информационной системы эксплуатации и ремонта машинного оборудования по техническому состоянию //Сборник научных трудов к 50-летию ОАО «ИркутскНИИ-химмаш». Иркутск, 1999.- С.374−393.
  39. Л.А., и др. Индивидуальное прогнозирование изменения технического состояния. Авторегрессионная модель // Надежность и контроль качества, 1987, N12. С. 27−31.
  40. В.И., Лукьянов A.B. и др. Разработка руководящего документа по организации эксплуатации и ремонта центробежного оборудования потехническому состоянию//Безопасность труда в промышленности. 1999, N 2. С.26−27.
  41. Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования. М.: Статистика, 1979. 254 с.
  42. A.B., Погодин В. К. Развитие методов вибродиагностики роторных машин в системе планово-диагностического ремонта. //Сборник научных трудов к 50-летию ОАО «ИркутскНИИ-химмаш». Иркутск, 1999 -С.358−374.
  43. A.B. Управление техническим состоянием роторных машин (система планово-диагностического ремонта). Иркутск: Издат. ИрГТУ, 2000.-230 с.
  44. A.B., Краковский Ю. М., Эльхутов С. Н. Разработка методов и программ виброанализа и прогноза технического состояния роторных машин. — В кн.: Управление в системах: Вестник ИрГТУ, сер. Кибернетика- Иркутск: ИрГТУ, 1999. Вып.2. -С.107−115.
  45. A.B., Эльхутов С.Н Алгоритмы планирования ремонтов при обслуживании машинных агрегатов по техническому состоянию В кн.: Управление в системах: Вестник ИрГТУ. Сер. Кибернетика, Вып.З. -Иркутск: ИрГТУ, 2000.- С. 121−130.
  46. Я.Р., Трибис Г. В. Экстраполяционные алгоритмы для прогнозирования и диагностики технического состояния машин //Точность и надежность механических систем. Параметрические методы диагностики. Рига, 1988. С. 72−79.
  47. B.B. Алгоритм прогноза работоспособности роторных машин по интенсивности вибрации. //Контроль. Диагностика, 1999, N 1. С. 11−12.
  48. Машиностроение. Энциклопедия./Ред. совет: К. В. Фролов (пред.) и др. М.: Машиностроение. Измерения, контроль, испытания и диагностика. Том III-7. /Под ред. В. В. Клюева, 1996. 464 с.
  49. Методика диагностирования технического состояния сосудов и аппаратов, отслуживших установленные сроки службы на предприятиях Минтопэнерго. М.: Центрхиммаш, 1992. 101 с.
  50. Методика оценки ресурса работоспособности машинного оборудования. Волгоград, 1992. 54 с.
  51. Методика прогнозирования остаточного ресурса нефтезаводе ких трубопроводов, сосудов, аппаратов и технологических блоков установок подготовки нефти, подвергающихся коррозии. М.: Центрхиммаш, 1993−88с.
  52. Методика прогнозирования остаточного ресурса на основе данных о ресурсе и об изменениях параметров технического состояния оборудования НП и НХ производств. М.: ВНИПИнефть, 1993.
  53. Надежность и эффективность в технике: Справочник в десяти томах, т. 9. Техническая диагностика./Под ред. В. В. Клюева. М.: Машиностроение, 1987.-352 с.
  54. Е. Г. Повышение производительности и надежности технологического оборудования методами техническойдиагностики//Надежность и диагностирование технологического оборудования. М.: Наука, 1987. С.5−23.
  55. Е. Г., Филинов В. Н. Диагностика объектов повышенной техногенной опасности.//Контроль. Диагностика, 1998, N 2. С.8−10.
  56. Неразрушающий контроль и диагностика/Под ред. В. В. Клюева. М.: Машиностроение, 1995.-488 с.
  57. В.А. Методы оценки и прогнозирования остаточного ресурса оборудования атомных станций. Обнинск: Институт атомной энергетики, 1992. 192 с.
  58. Пакет программ диагностики и мониторинга У1ЬгоМесНа. Режим доступа: http://www.tst-spb.ru/softvm.html 12.09.2000.
  59. В.Д., Яризов А. Д. Имитационное моделирование производственных процессов в горной промышленности. М.: Высш. школа, 1981,-191с.
  60. О.В. Прогноз остаточного ресурса ответственных деталей механических систем на основе структурно-аналитической теории прочности. //Контроль. Диагностика, 1999, N7.-0. 9−12.
  61. Рабочая книга по прогнозированию/ Отв. ред. И.В. Бестужев-Лада. М.: Мысль, 1982.-430 с.
  62. РД 50−490−84. Методические указания. Прогнозирование остаточного ресурса машин и деталей по косвенным параметрам. М.: Изд-во стандартов, 1985.
  63. РД 09−102−95. Методические указания по определению остаточного ресурса потенциально опасных объектов, поднадзорных Госгортехнадзору России. М.: Госгортехнадзор РФ, 1995. 14 с.
  64. РД 10−262−98. Типовая инструкция по контролю металла и продлению срока службы основных элементов электростанций. М.: СПО ОРГРЭС, 1999.
  65. РД ЭО 0186−00. Методика оценки технического состояния и остаточного ресурса сосудов энергоблоков АЭС. М.: Концерн «Росэнергоатом», 1999. 75 с.
  66. РД ЭО 0185−00. Методика оценки технического состояния и остаточного ресурса трубопроводов энергоблоков АЭС. М.: Концерн «Росэнергоатом», 1999.-63 с.
  67. Руководящий документ «Центробежные машины». Организация эксплуатации и ремонта по техническому состоянию. Иркутск, НИИхиммаш, 1998. 24 с.
  68. В.А. Атлант комплекс программно-технических средств для вибродиагностических работ//15-я Российская НТК «Неразрушающий контроль и диагностика». М.: РОНКТД, том 1, 1999. — С.270.
  69. Г. С. Остаточный ресурс технических объектов и методы его оценки. М.: Знание, 1986. С. 51−100.
  70. C.B. Основы создания программного комплекса для оценки технического состояния оборудования по данным виброизмерений // Сборник научных трудов адъюнктов и соискателей. Вып. 6. Иркутск: ИВАИИ, 2001.- С. 91−93.
  71. C.B., Краковский Ю. М. Программное обеспечение для оценки технического состояния машин по данным вибродиагностики // Труды международной конференции «Математика, информатика и управление».- Иркутск: ИСДТУ СО РАН, 2000. С. 58−65.
  72. C.B., Эльхутов С. Н. Современное состояние технических и программных средств мониторинга и диагностики оборудования по вибрации // Сборник трудов вуза. Вып.2. Иркутск: ИВАИИ, 2000-С.252−260.
  73. C.B., Краковский Ю. М. Гибкий мониторинг оборудования по данным вибрации // Сборник трудов вуза. Вып.2. Иркутск: ИВАИИ, 2000.-С.113−120.
  74. М.В. Алгоритм определения гарантированного остаточного ресурса по прогнозной модели. Современные тенденции социально-экономического реформирования общества: Сб. ст. аспирантов -Иркутск: Изд-во ИГЭА, 2001 С.35−38.
  75. М.В. Определение междиагностических интервалов диагностики оборудования при его эксплуатации. //Экономика, экология и общество в 21-м столетии. Труды 4-й Международной НПК, Т.З. СПб.:Нестор, 2002. С.226−227.
  76. Система мониторинга и диагностики вращающегося оборудования по вибрации с пакетом программ Dream for Windows Режим доступа: http://vibrotek.com/russian/catalog/softwr-r.htm 12.09.2000.
  77. Справочник по теории вероятностей и математической статистике/В.С. Королюк и др. М.: Наука, 1985. 640 с.
  78. Н.В., Дунин-Барковский И.В. Курс теории вероятностей и математической статистики. М.: Наука, 1969. 512 с.
  79. H.H., Ицкович A.A. Обслуживание и ремонт авиационной техники по состоянию. М.: Транспорт, 1987. -272 с.
  80. Технические средства диагностирования: Справочник. /Под ред. В. В. Клюева. М.: Машиностроение, 1989. 672 с.
  81. К.В. и др. Прогнозирование качества продукции машиностроения и оценка конкурентоспособности проектируемых изделий // Проблемы машиностроения и надежности машин. 1993, N3. С. 3−12.
  82. Е.А. Оценка остаточного ресурса изделий электронной техники методом статистического моделирования скорости деградации определяющего параметра//Надежность и контроль качества, 1994, N1. -С.49−52.
  83. А.Н. Прогнозирование ресурса сложных систем на основе теории возможностей // Вестн. МГТУ. Сер. Машиностроение, 1992, N2. С. 3644.
  84. A.A. Индивидуальные методы прогнозирования ресурса основных элементов энергетического оборудования // Машиноведение, 1990. N5. -С. 31−35.
  85. Э., Щюрц О. Статистические методы управления качеством Пер. с нем. М: Мир, 1976. 597с.
  86. Д.Б., Голыптейн Е. Г. Линейное программирование. М.: Наука, 1969.-424 с.
  87. К.Н., Явленский А. К. Вибродиагностика и прогнозирование качества механических ситем. JL: Машиностроение, 1983. — 239 с.
  88. В.А. Вибрация — основной фактор, сопровождающий отказы оборудования компрессорных цехов. Анализ статистики отказов. //15-я Российская НТК «Неразрушающий контроль и диагностика». М.: РОНКТД, том 1,1999. с. 259.
  89. A managerial guide to judegmental forecasting/Ed. by C.L. Jain, 1987−101 p.
  90. Bunn D., Wright G. Interaction of judegmental and statistical methods: Issues and analysis//Manag. Sei, 1991, vol. 37. -P. 501−518.
  91. Gaans P., Vriend S. Multiple linear regression with correlation among the predictor variables. Theory and computer algorithm RIDGE// Comput. and Geosci, 1990, v. 16, № 7. P. 952−993/
  92. Makridakis Spyros G. Forecasting: Metods and applications. Santa Barbara: John Wiley, 1978.-713 p.
  93. Makridakis Spyros G. et al. The accuracy of extrapolation (Time series) Metods: Result of a forecasting competition// J. Forecasting, 1982, vol. 1, P. 111−153.
  94. Mourbray J. Reliability Centered Maintenance. 1991. — 390 p.
  95. Neter J. Applied Linear Statistical Models: Regression, Analysis of Variance, and Experimental Designs. Burr Ridge and etc.: IRWIN, 1990. — 1181 p.
  96. Sawyer’s gas turbine engineering handbook, vol. Ill, Maintenance and Basic Fundamentals. Gas turbine publications inc., 1972. p.214.
  97. Simulation of Radiation NTD Technigues. A Status Report. Tillack Federal Institute for Materials Research and Testing BAM, Berlin, 1999. — p. 225.
  98. Yager R.R. Fuzzy prediction based on regression models// Inform. Sci., 1982, v. 26, № 1.-P. 45−63.
Заполнить форму текущей работой

Пора сдавать?