2. Определение периодичности то по закономерности изменения параметра технического состояния и его допустимому значению.

Для группы автомобилей (или элементов) изменение параметров технического состояния по наработке является случайным процессом и графически изображается пучком функций.

Для обеспечения доступности понимания этого метода рассмотрим алгоритм определения периодичности ТО по закономерности изменения параметра технического состояния и его допустимого значению;

- выделим условно из этого пучка три изделия с разной интенсивностью а изменения параметра технического состояния (рисунок 4): максимальной (7), средней (2) - выделяем или вычисляем, минимальной (3);

- определим средний ресурс (изделие № 2) при У_П.Д.;

- построим при фиксированной наработке всех изделий график 5 плотности вероятности распределения параметра технического состояния f(У) для всей совокупности изделий;

- если периодичность ТО L_ТО будет равна , то значительная часть изделий (F₁ на рисунке 4.) откажет при наработке х < L_ТО, так как у них У_i > У_П.Д.;

- назначим допустимое для данного изделия значение риска F_Д;

- уменьшим периодичность ТО до величины таким образом, чтобы вероятность отказа была равна или меньше допустимой F_Д (сдвиг по стрелке 4 на рисунке 4);

- получим новое распределение плотности вероятности отказа, f₂(У) - 6 на рисунке 4;

- при этом варианте рациональная периодичность ТО ;

- при этой периодичности обеспечиваются заданные условия, а именно:

вероятность, что параметр превысит предельно допустимый: ;

вероятность, что отказ возникнет раньше постановки на ТО: ;

- определим изделие 7 на рисунке 4, которое имеет предельно допустимое значение интенсивности изменения параметра технического состояния , соответствующее условию нулевого риска при ;

- по кривой 7 на рисунке 4 или аналитически определим:

где а – средняя интенсивность изменения параметра технического состояния (для 2 изделия на рисунке 4); μ – коэффициент максимально допустимой интенсивности изменения параметра технического состояния, превышение которого означает, что риск отказа до направления изделия на обслуживание будет больше заданного, т.е. F₂ > F_Д1.

Коэффициент μ зависит от вариации наработки до отказа, заданного значения вероятности безотказной работы при межосмотровой наработке и вида закона распределения.

Для нормального закона распределения:

где - нормированное отклонение, соответствующее доверительному уровню вероятности.

Для закона Вейбулла – Гнеденко:

где Г – гамма-функция, m – параметр распределения.

Рисунок 4 – Определение периодичности LТО по допустимому значению и изменению параметра технического состояния

При этом, чем больше υ или R_Д , тем больше μ и меньше периодичность ТО.

Рисунок 5 – Влияние коэффициента вариации υ на коэффициент максимально допустимой интенсивности μ

Таким образом, оценив значение μ и определяя в процессе эксплуатации интенсивность изменения параметра технического состояния конкретного изделия а_i, (конструктивный параметр), можно прогнозировать его безотказность в межосмотровом периоде:

при изделие откажет до технического обслуживания с вероятностью F₂:

при изделие не откажет до очередного ТО с вероятностью .

Следовательно:

- сокращение вариации увеличивает при прочих равных условиях периодичность ТО;

- ориентация при определении L_то на средние данные (а, кривая 2 на рисунке 4)

- не может обеспечить высокую безотказность между ТО (F₁ ≈ 0,5).

Преимущества метода:

- учет фактического технического состояния изделия (диагностика);

- возможность гарантировать заданный уровень безотказности F;

- учет вариации технического состояния.

Недостатки метода:

- отсутствие прямого учета экономических факторов и последствий;

- необходимость получать (или иметь) информацию о закономерностях изменения параметров технического состояния.

Сферы применения:

- объекты с явно фиксируемым и монотонным изменением параметра технического состояния (постепенные отказы) - регулируемые механизмы (тормоза, сцепление, установка передних колес, клапанный механизм);

- при реализации стратегии профилактики по состоянию.