Диагноз

Всю жизнь Игорь Фомич болел физикой, и к нему в полной мере применим афоризм Ученый —это не профессия, а диагноз. Он поразительно много работал сам до последнего своего часа и как бы следовал совету П.Л.Капицы Хорошую работу чужими руками не сделаешь Удивителен спектр его научных интересов и энциклопедичность познаний. Меня, например, поражало, с какой въедливостью и искренним желанием понять и разобраться он интересовался очень далекой от него, но близкой мне, областью физики плазмы [c.231]

Вычислительная машина может по специальной программе задать испытываемому изделию определенный режим работы (при тестовых испытаниях), сравнить показания датчиков с эталонными значениями, хранящимися в ее памяти, выбрать результат диагноза в виде специальных карт, в которых, кроме указания поврежденных деталей содержатся инструкции по их ремонту 1136]. [c.562]

Процесс прогнозирования обычно подразделяется на несколько этапов, количество которых и содержание варьируются в зависимости от специфики объекта, характера прогноза, метода и позиции исследователя. Минимальное число таких этапов три ретроспекция, диагноз, прогноз [7], но бывает пять [16], восемь [12] и более. [c.6]

Программа ДИАГНОЗ, в которой реализованы рекоменда-щии, работает в диалоговом режиме, что упрощает ее использование. Программа выполняет следующие функции запрещает коды наблюдений групп 1 — 12 проводит первый этап экспертного анализа сообщает о полном совпадении выбора кодов со стандартным набором [c.179]

Программа ДИАГНОЗ не является локальной и работает в комплексе программ, который позволяет помимо перечисленных выше функций формировать банк данных по аварийности поверхностей нагрева и проводить его обработку. [c.180]

Банк данных автоматически формируется при работе программы ДИАГНОЗ и содержит по каждой аварии следующие сведения [c.180]

В научной и технической литературе экспертные системы технической диагностики определяются как интеллектуальные системы, которые на основе накопления и переработки специальных знаний и правил принятия решений в интеллектуальном диалоге с непрограммирующим пользователем (лицом, принимающим решение) способны проводить экспертизу, консультировать и давать рекомендации по выбору действий или операций, распознавать ситуации, ставить диагноз и обосновывать заключения при поиске неформализованных задач некоторой предметной области [1,2]. [c.4]

Примером таких комбинированных признаков являются акустические векторы. Они представляют собой наборы из п простых признаков, с которыми производятся затем векторные операции определяют их длины, углы между ними и т. п. Опыт показывает, что применение акустических векторов вместо составляющих их простых признаков понижает вероятность ошибочного диагноза [37, 109]. [c.22]

Намного сложнее ставить акустический диагноз в случае высокооборотных сложных машнн и механизмов с большим числом [c.24]

Пример применения счетной машины в системе диагностики описан в [249]. В этой системе, разработанной в США для без-разборной диагностики силового блока танка (двигателя, трансмиссии и системы масляного охлаждения), сигналы, в том числе и акустические, с 61 датчика через преобразователь аналог-код поступали в ЭЦВМ. Вычисленные значения признаков (для акустических сигналов это среднеквадратичные уровни, моменты появления импульсов и т. д.) сравнивались с хранящимися в памяти эталонными значениями этих признаков. По результатам сравнения выдавался соответствующий диагноз. Диагностическая система, включающая счетную машину, описана также в [298]. [c.27]

Успешность борьбы с браком литья определяется в значительной степени правильностью диагноза — выявлением действительного вида брака отливки, причины его происхождения и виновника, допустившего брак (табл. 25). [c.358]

В системе управления предусмотрена автоматическая регистрация простоев с указанием их длительности и диагноза. Кроме того, предусмотрена возможность классифицирования всех неисправностей оборудования по отдельным группам, например электрооборудование, гидрооборудование, си- [c.174]

Уже имеются вычислительные машины, которые могут ставить диагноз, планировать синтез сложных органических соединений, решать дифференциальные уравнения в форме символов, анализировать электронные схемы, понимать в ограниченном объеме человеческую речь и тексты па естественном языке (до 72 слов ), записывать небольшие программы для вычислительных машин и микропроцессоров. [c.79]

При решении этих вопросов и разработке математического обеспечения может быть использован опыт, накопленный в различных отраслях народного хозяйства — авиации, судостроении автомобилестроении, сельскохозяйственном машиностроении, приборостроении, электронном машиностроении, атомной промышленности, на железнодорожном транспорте. В ряде перечисленных отраслей автоматизация постановки диагноза уже реализована или созданные для этого системы проходят опытную проверку,, что позволяет учесть как положительный опыт, так и обнаруженные трудности и недостатки при реализации отдельных решений. Однако у гибких технологических систем имеются свои особенности, связанные с необходимостью диагностирования и адаптации к изменяющимся внешним условиям технологического процесса обработки или сборки. [c.4]

Этап постановки диагноза [c.136]

Этапы обучения постановки диагноза [c.136]

Различные спектральные компоненты, как правило, неоднозначно связаны с определенными кинематическими парами механизма. Если эта связь однозначна, трудностей в постановке диагноза не возникает [3]. В противном случае для выделения сигнала от определенной кинематической пары недостаточно знания спектральной характеристики без представления о том, как связаны между собой различные ее составляющие. Таким образом, мы подошли к задаче установления характера и тесноты связи между случайными процессами (под которыми в данном случае понимаются узко- или широкополосные компоненты вибрационного сигнала). Здесь уже не обойтись без двумерных законов распределения вероятностей амплитуд [4, 5]. [c.38]

Поскольку ни одна из этих характеристик не следует монотонно за из менением параметра, предлагается рассматривать их в совокупности, что увеличивает вероятность правильного диагноза. [c.43]

Блокированные агрегаты представляют собой сложные конструкции, совершающие колебания под действием развитой системы сил. Для виброакустической диагностики таких агрегатов обычно используют информацию о спектрах вибраций при различных оборотах и нагрузке работающих механизмов, а также формах колебаний агрегата. Диагноз устанавливается в результате анализа этих материалов с учетом принципиальных особенностей протекания и проявления рабочих процессов в механизмах блока. Однако уверенно установить причины повышенных вибраций блокированных агрегатов только по этой информации зачастую не удается ввиду сложности, [c.50]

Метод эталонных (нормированных) зависнмостей менее универсален и распространен. Основан на сравнении экспериментально полученных функциональных зависимостей параметров проверяемого узла с эталонными, найденными расчетным или экспериментальным путем. Например, применение зависимости коэффициента неравномерности подачи от скорости (разд. 8.1), средней скорости от длины хода (разд. 6.4), регрессионных зависимостей [7] и др. Этот метод часто требует применения более сложной аппаратуры, как, например, используемой при виброакустических исследованиях быстроходных механизмов. Перспективен как дополнительный метод, позволяющий повысить глубину и достоверность постановки диагноза. [c.13]

Метод сопоставления и наложения осциллограмм основан на анализе одновременно записанных осциллограмм различных параметров или одного и того же параметра, но при разных условиях работы механизма. Он представляет собой усложненный метод эталонных осциллограмм, с помощью которого анализируется динамическая циклограмма модуля или устанавливается место возникновения дефекта путем записи кинематических и силовых параметров в различных точках привода и целевых механизмов одной из сборочных единиц. Метод универсален и особенно эффективен для диагностирования новых конструкций, при профилактических осмотрах и в сложных случаях для уточнения диагноза. Автоматизация его затруднительна. [c.14]

Спектральные и спектрально-корреляционные методы получают все более широкое применение для анализа не только высоко-, но и низкочастотных процессов. Эти косвенные методы диагностирования основаны на выделении и измерении составляющих сложных сигналов от интересующих источников. Особенно часто они используются при виброакустических методах диагностирования, требуют сложной аппаратуры и математического обеспечения, но позволяют автоматизировать процесс постановки диагноза (зубчатых передач, коробок скоростей, подшипников, карданных валов и др.) [c.14]

Моделирование работы оборудования для целей диагностики, улучшения конструкции механизмов и повышения надежности систем представляет собой по существу вычислительный эксперимент, который в отличие от натурного благодаря современным численным методам может быть проведен во всей области изменения показателей качества исследуемого механизма. При этом определяются значения и взаимосвязи его внутренних, не поддающихся непосредственному измерению параметров. Наиболее эффективно проводить такой вычислительный эксперимент на завершающей стадии, при испытании опытного образца. Целью моделирования при этом является а) уточнение основных характеристик (внутренних и выходных) исправного механизма б) выявление возможных неисправностей и их проявлений в) выбор диагностических характеристик, способов их регистрации и обработки данных (контрольных точек, датчиков, аппаратуры), разработка алгоритмов диагностирования (совокупности последовательных действий при постановке диагноза) г) выявление сборочных единиц и деталей механизма, снижающих его надежность, ограничи- [c.48]

МЕТОДЫ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ - широко применяются для решения таких задач, как распознавание буквенноцифровой информации, прог озирование погоды, установление медицинских диагнозов, анализ звуковых записей и т.д. Важным свойством методов распознаванияобразов является то, что полное знание распределения вероятностей данных не требуется. [c.39]

В связи с этим в 2002 году, в соответствии с Законом РФ Об обеспечении единства измерений , в целях предотвращения применения в медицинской практике аппаратуры, не отвечающей предъявляемым требованиям, специалистами Центра эти методики были разработаны. Методики согласованы с главным метрологом ВНИИОФИ и главным метрологом Минздрава Республики Башкортостан, утверждены начальником Управления метрологии Госстандарта России и Министром здравоохранения РБ. Применение методик в значительной мере способствует повышению эффективности лечения, правильности диагноза. [c.104]

В этом случае для повышения достоверности показаний необходимо иметь группу признаков, характеризующих степень приближения к отказу — синдром отказа-)), с тем, чтобы по их сочетанию судить о действительном состоянии объекта. Так, если при диагностике подшипника одновремённо с измерением температуры контролировать и точность его вращения или уровень вибраций, то вероятность правильного диагноза значительно повысится. [c.557]

Решение звдачи диагностики крупных подшипников, на наш взгляд, приемлемо и для других изнашивающихся деталей бумагоделательных машин. Управляющий алгоритм системы диагноза включает в себя следующие основные этапы [c.26]

Одним из важнейших факторов повышения технической надежности, а следовательно, и экономической эффективности машин и механизмов является внедренпе методов и средств диагностирования. Бурное развитие вычислительной техники дало возможность оснастить узлы механизмов встроенными система.ми контроля их состояния, машинные агрегаты — автоматизированными системами диапюсч пки па базе микроЭВМ и микропроцессоров, с помощью которых в реальном масштабе времени можно ставить диагноз на основании спектральных характеристик и тонкой структуры внброаку-стического сигнала [1]. [c.20]

Наиболее трудный этап в постановке акустического диагноза — поиск информативных признаков. Акустический сигнал машины представляет собой смесь сигналов от множества элементарных источников, зачастую сильно между собой связанных. Найти признак сигнала, позволяющий из смеси выделить часть, которая обусловлена данным источником, не всегда просто, даже если имеется хорошая модель. Поэтому развитие методов обработки и анализа акустических сигналов является самостоятельной проблемой акустической диагностики, тесно иримыкаюш ей [c.11]

Акустические модели диагностики. Выбор информативных диагностических признаков связан, как было сказано выше, с характером звукообразования в машине и со структурой акустического сигнала. Поэтому важная роль в постановке акустического диагноза должна отводиться модели формирования диагностического сигнала или акустической модели диагностики. Под такой моделью понимается схема, содержащая источники случайных и/или детерминированных сигналов, а также линейные и нелинейные элементы, на выходе которой образуется сигнал, идентичный акустическому сигналу моделируемого объекта но СО ВО-купности диагностических признаков. Характеристики источн11ков и составных элементов модели однозначно связаны с измеряемыми параметрами состояния объекта. Измерение (оценка) этих параметров производится путем идентификации объекта и модели по близости диагностических признаков. [c.24]

Иногда прибор усложняют вместо одного входного фильтра ставят несколько фильтров, настроенных на раз.та1чные xapaiiTep-ные участки спектра данной машины. Такой прибор позволяет ставить более точный и надежный акустический диагноз. [c.26]

Информация о спектрах сил воздействия машин на опорные и неопорные связи позволяет уточнить диагноз повышенной вибрации машин, осуществить подбор амортизации с учетом не только статических, но и динамических нагрузок на амортизаторы и патрубки, а также является основой при разработке и внедре- [c.394]

Суш,ествуюгцая методика диагностирования этих устройств по суммарному угловому зазору выходных кинематических пар малоэффективна ввиду недостаточной глубины диагноза. Ограниченность по времени циклов полного функционирования привода в целом снижает возможности виброакустического метода технической диагностики в известной спектральной или корреляционной реализации [11. Значительные моменты трения в конечных опорах исполнительного звена по сравнению с моментами сопротивлений в промежуточных кинематических парах затрудняют применение известного способа дифференциального определения технического состояния зубчатых передач [2]. Кроме этого, из-за взаимного влияния вибрации агрегатов рассматриваемого объекта оказывается недостаточной также и одномерная модель системы диагностирования зубчатых передач [3]. Поэтому для механизмов угловой ориентации необходима разработка системы диагностирования, рационально использующей преимущества современных методов распознавания и определения структурных параметров. [c.107]

Большинство шлифовальных станков-автоматов комплектуются датчиками измерения мощности, затрачиваемой на шлифование, применяемыми для контроля момента касания шлифовального круга и обрабатываемой детали при форсированной подаче. Информацию о мощности на различных этапах цикла шлифования можно сравнить с величиной мощности, вызывающей при-жоги, Р < и, таким образом, исполь.човать для функционального диагноза состояния инструмента и других элементов, участвующих в технологическом процессе. Допустимые значения указанных контролируемых параметров хранятся в памяти ЭВМ и реализуют физическую модель объекта диагноза. Результаты диагноза, полученные по ходу процесса шлифования, могут применяться для его прекращения. [c.118]

Метод эталонных, (нормированных) модулей, наиболее широко используемый в настояш ее время, пригоден для всех видов оборудования. Основан на сравнении экспериментально определенных и расчетных (в частности, полученных на математических моделях) численных значений параметров и показателей качества (мощности, КПД, усилий, крутящих моментов, давлений, ускорений, подачи, амплитуд вибраций и т. п.) с их паспортными данными и нормами технических условий. Преимуществом метода является возможность разностороннега использования полученной информации (для проверки деталей на прочность и износостойкость, прогнозирования их ресурса, определения затрат энергии и т. п). С помощью модулей кинематических и силовых параметров могут быть рассчитаны квалиметрические показатели, используемые для оценки качества механизмов и при диагностировании. Реализация метода эталонных модулей, основанная на применении предельных значений одного или нескольких модулей и метода ветвей, при постановке диагноза не требует сложной аппаратуры и программного обеспечения. [c.13]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...