Исследование и совершенствование метрологического обеспечения диагностирования при техническом обслуживании и ремонте автотранспортных средств: на примере электрооборудования тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.22.10, кандидат технических наук Исакова, Кира Сергеевна

• Исакова, Кира Сергеевна
• кандидат технических наук
• 2007

Оглавление диссертации кандидат технических наук Исакова, Кира Сергеевна

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ МЕТОДОВ РАЗРАБОТКИ МЕТРОЛОГИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ АВТОТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ.

1.1. Обзор способов и методов разработки метрологического обеспечения контроля и диагностирования технического состояния автотранспортных средств.

1.2. Анализ метрологического обеспечения систем контроля и диагностирования сложных технических объектов.

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ОПТИМИЗАЦИИ МЕТРОЛОГИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ АВТОТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ.

2.1. Разработка методики расчета допусков при прямом контроле с учетом наработки автотранспортных средств и влияния дополнительной погрешности измерения.

2.2. Разработка методики расчета допусков при косвенном контроле с учетом влияния времени эксплуатации автотранспортных средств, дополнительной погрешности измерения и полноты проводимого контроля.

2.3. Разработка методики оценки характеристик достоверности при использовании алгоритмов диагностирования с учетом методической составляющей погрешности, погрешности измерения и дополнительной погрешности.

2.4. Разработка критерия выбора средств и вариантов систем технического диагностирования АТС.

2.5. Определение математических зависимостей для расчета вероятностей ошибок первого и второго рода в условиях повторяемости, промежуточной прецизионности и воспроизводимости при реализации стандартного метода измерений.

ГЛАВА 3. ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДИКИ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ МЕТРОЛОГИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ АВТОТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ.

3.1. Исследование влияния дополнительных погрешностей значений контролируемых параметров на величины ошибок первого и второго рода при прямом контроле технического состояния АТС.

3.2. Исследование влияния дополнительных погрешностей значений контролируемых параметров на величины ошибок первого и второго рода при косвенном контроле технического состояния АТС.

3.3. Исследование влияния положения полей допусков значений контролируемых параметров, а также методической и эксплуатационной составляющих погрешности на величины ошибок первого и второго рода при использовании алгоритма диагностирования.

3.4. Исследование влияния погрешностей определения исходных данных на величину доверительного интервала критерия эффективности метрологического обеспечения диагностирования технического состояния АТС.

ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМА МЕТРОЛОГИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ КОНТРОЛЯ И ДИАГНОСТИРОВАНИЯ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ АВТОТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ.

4.1 Разработка алгоритма для реализации метрологического обеспечения контроля и диагностирования АТС.

4.2 Разработка метрологического обеспечения системы диагностирования технического состояния электрооборудования АТС.

4.3 Разработка метрологического обеспечения системы диагностирования технического состояния фар автотранспортных средств в режимах «ближний свет», «дальний свет» и «суммарный свет» при реализации стандартного метода измерений.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Исследование и совершенствование метрологического обеспечения диагностирования при техническом обслуживании и ремонте автотранспортных средств: на примере электрооборудования»

Изменение условий хозяйствования обусловливает необходимость применения новых, более совершенных методов управления процессами технического обслуживания (ТО) и ремонта автотранспортных средств (АТС) с учетом конъюнктуры, сложившейся на региональных сервисных рынках.

В этой связи наряду с принятием законов «О техническом регулировании», «О безопасности дорожного движения», «О защите прав потребителей», предлагаемыми проектами федеральных законов (таких как "О безопасности колесных транспортных средств и их компонентов", "Требования безопасности к колесным транспортным средствам и их составным частям", "Процессы производства технического обслуживания и ремонта колесных транспортных средств. Требования и правила обеспечения безопасности", "О требованиях к конструктивной безопасности автотранспортных средств") в РФ внедряется ГОСТ Р ИСО 5725 - 2002 с целью применения в РФ основополагающего Международного стандарта ИСО 5725 под общим заголовком "Точность (правильность и прецизионность) методов и результатов измерений" в практической деятельности по метрологии, стандартизации методов контроля (испытаний, измерений, анализа), испытаниям продукции, в том числе для целей подтверждения соответствия, оценке компетентности испытательных лабораторий согласно требованиям ГОСТ Р ИСО/МЭК 17025-2000. Конечной целью вышеперечисленных предложенных документов является создание единого механизма по обеспечению качества продукции и услуг, рычагов управления качеством на заданном уровне и мер по повышению ранее достигнутых результатов, направленных, главным образом, на улучшение жизни, охрану здоровья и экономии материальных, трудовых и временных ресурсов.

Системный подход к вопросам управления АТП (автотранспортными предприятиями) требует рассматривать систему управления качеством ТО и ремонта как неотъемлемую часть управления. Система управления качеством ТО и ремонта служит для обеспечения на заданном уровне коэффициента технической готовности, безотказности, долговечности АТС, эффективного их использования с минимальными финансовыми и трудовыми затратами. Таким образом, система управления качеством АТС базируется на комплексе мероприятий, включающих технические, экономические, и другие взаимоувязанные действия по обеспечению поставленных задач, направленных на достижения высокого уровня качества.

Проблема качества при ТО и ремонте АТС во многом определяется уровнем метрологического обеспечения (МО). Одним из эффективных способов повышения эксплуатационных показателей АТС является применение технического диагностирования. Техническое диагностирование предполагает определение технического состояния объекта диагностирования с определенной точностью. Поэтому для обеспечения качества системы ТО и ремонта АТС необходимо использовать принципы метрологического обеспечения.

Для обеспечения поддержания в период эксплуатации стабильности эксплуатационных свойств, включая сохраняемость показателей безопасности на заданном интервале пробега, в нормативных документах предъявляются требования эксплуатационной безопасности, подтверждение соответствия которым осуществляется во время периодических технических осмотров колесных транспортных средств на станциях технического обслуживания автомобилей (СТОА). В целях обеспечения безопасной эксплуатации АТС устанавливаются требования и правила обеспечения безопасности при выполнении работ по техническому обслуживанию и ремонту автомобильной техники. В этой связи возникает острая необходимость в оценки деятельности измерительных лабораторий, осуществляющих операции ТО и ремонта, результаты которой имеют существенное значение при принятии решений о техническом состоянии АТС.

Цель работы

Целью диссертационного исследования является разработка математического, программного и методического аппарата повышения эффективности метрологического обеспечения диагностирования автотранспортных средств в эксплуатации.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1.Определение допусков контролируемых и выражений для расчета вероятностей ошибок первого и второго рода при прямом и косвенном контроле АТС в эксплуатации, удовлетворяющих критерию обеспечения допустимых вероятностей ошибок первого и второго рода с учетом дополнительной составляющей погрешности, а также различных законов распределения контролируемых параметров и полноты проводимого контроля. Исследование влияния вида закона распределения погрешностей на положение границ поля допуска контролируемого параметра.

2.0пределение выражений для расчета вероятностей ошибок первого и второго рода при использовании алгоритма диагностирования с учетом различных законов распределения контролируемых параметров и погрешности измерения методической составляющей погрешности, погрешности измерения и дополнительной составляющей погрешности.

3.Разработка критерия и методики повышения эффективности метрологического обеспечения контроля и диагностирования технического состояния АТС с учетом достоверности, стоимости, производительности контроля и удельных потерь от ошибок первого и второго рода, а также полноты проводимого контроля. Исследование влияния априорной недостаточности статистической информации о законах распределения значений параметров и погрешностей их измерения на точность определения наиболее эффективного варианта реализации системы диагностирования АТС.

4. Вывод выражений и синтез методики оценки вероятностей ошибок первого и второго рода при диагностировании АТС в эксплуатации для заданного стандартного метода измерений в условиях повторяемости, промежуточной прецизионности и воспроизводимости.

Методы исследований

В работе использовались литературные и экспериментальные данные, а также результаты, получаемые путем математического моделирования. Для достижения поставленных целей применялись методы теории вероятностей, математической статистики, функционального анализа, прикладной математики, а также принципы метрологического обеспечения эксплуатации технических систем.

Научная новизна

В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

1. Предложены методика и критерий эффективности метрологического обеспечения при контроле и техническом диагностировании АТС в эксплуатации с учетом полноты проводимого контроля и удельных потерь от ошибок первого и второго рода.

2. Получены выражения и методика для расчета вероятностей ошибок первого и второго рода при прямом и косвенном контроле АТС в эксплуатации с учетом дополнительной составляющей погрешности, а также различных законов распределения контролируемых параметров и полноты проводимого контроля.

3. Разработаны выражения для расчета вероятностей ошибок первого и второго рода при диагностировании АТС в эксплуатации с учетом различных законов распределения контролируемых параметров и погрешности измерения с учетом методической составляющей погрешности, погрешности измерения и дополнительной погрешности при заданном алгоритме диагностирования.

4. Синтезированы выражения и предложена методика оценки вероятностей ошибок первого и второго рода при диагностировании АТС в эксплуатации для заданного стандартного метода измерений в условиях повторяемости, промежуточной прецизионности и воспроизводимости.

Практическая значимость

1 .Разработаны алгоритм и программное обеспечение, реализующие синтез метрологического обеспечения системы диагностирования АТС.

2. Предложен инженерный аппарат и программное обеспечение для расчета допусков на контролируемые параметры и суммарных ошибок первого и второго рода при прямом и косвенном контроле в процессе диагностирования узлов и агрегатов АТС.

3. Создано программное обеспечение для нахождения значений ошибок первого и второго рода при заданном алгоритме диагностирования.

4. Для определения работоспособности предложенного алгоритма синтеза метрологического обеспечения диагностирования АТС, в случаях прямого многопараметрического и косвенного многопараметрического контроля, а также в случае использования алгоритма диагностирования разработана метрологическое обеспечение системы диагностирования электрооборудования АТС и доказана его работоспособность при выборе СТД.

Результаты внедрения работы

Созданное методическое и программное обеспечение прошло апробацию и внедрены в Управлении ГИБДД УВД Владимирской области, на трех станциях технического обслуживания автомобилей, а также на кафедре «Управление качеством и техническое регулирование» Владимирского государственного университета. Внедрение подтверждено соответствующими актами.

Положения, выносимые на защиту

1. Выражения и методика определения допустимых ошибок первого и второго рода при прямом и косвенном контроле с учетом полноты контроля, дополнительной составляющей погрешности при определенной наработки автотранспортных средств.

2. Выражения и методика для расчета вероятностей ошибок первого и второго рода при заданном алгоритме диагностированиях учетом методиче 8 ь ской составляющей погрешности, погрешности измерения и дополнительной погрешности. ~~~ /

3. Математические зависимости и способ оценки вероятностей ошибок первого и второго рода при диагностировании АТС в эксплуатации для" заданного стандартного метода измерений в условиях повторяемости,'проме-> жуточной прецизионности и воспроизводимости.

4. Критерий эффективности метрологического обеспечения при техническом диагностировании АТС в эксплуатации с учетом полноты проводимого контроля , достоверности, производительности, удельных потерь от ошибок первого и второго рода.

Апробация работы

Результаты работы докладывались и обсуждались на:

1. Шестой международной научно-технической конференции «Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии», Владимир, 2004г.

2. Десятой международной научно-технической конференции «Актуаль ные проблемы управления качеством производства и эксплуатации автотранспортных средств», ВлГУ, Владимир, 2004г.

3. Международной научной конференции «Управление инновациями и инвестиционной деятельностью», Владимир, 2004г.

4. Международной. Конференции «Стратегические альянсы и кластеры», ВлГУ, Владимир. 2005г.

5. Десятой международной научно-технической конференции Фундаментальные и прикладные проблемы совершенствования поршневых двигателей», ВлГУ, Владимир. 2005г.

Самостоятельно и в соавторстве по материалам диссертации опубликованы 12 работ.

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка, включающего 114 наименований. Объем диссертации 141 страница машинописного текста, 51 рисунок, 30 таблиц.

Заключение диссертации по теме «Эксплуатация автомобильного транспорта», Исакова, Кира Сергеевна

Основные результаты диссертационной работы, направленной на оптимизацию метрологического обеспечения инструментального диагностирования технического состояния АТС, находящихся в эксплуатации, могут быть сформулированы следующим образом:

1. Разработана методика расчета допусков контролируемых параметров при прямом многопараметрическом контроле и косвенном многопараметрическом контроле технического состояния АТС. Методика позволяет рассчитать допуски на контролируемые параметры с учетом полноты проводимого контроля, дополнительной составляющей погрешности измерения и времени эксплуатации автотранспортных средств.

2. Получены выражения и методика для расчета вероятностей ошибок I и II рода при диагностировании с учетом методической погрешности, погрешности измерения и дополнительной погрешности. Метод позволяет существенно сократить время на диагностирование вследствие выбора наиболее существенных, с точки зрения априорной вероятности отказа, диагностических параметров.

3. Представлены математические выражения и методика расчета вероятностей ошибок первого и второго рода при реализации стандартного метода измерений в условиях повторяемости, промежуточной прецизионности и воспроизводимости.

4.Разработаны критерий и методика эффективности метрологического обеспечения диагностирования АТС в эксплуатации с учетом достоверности, стоимости, производительности и потерь на неверные заключения.

5. Выведены выражения и разработано программное обеспечение для расчета значений ошибок I и II рода при прямом контроле и косвенном многопараметрическом контроле стохастическим методом при учете дополнительных составляющих погрешности. Проведено исследование влияния положения границ полей допусков контролируемых параметров и вида закона распределения дополнительных погрешностей на величины вероятностей и дополнительных погрешностей при реализации заданного алгоритма диагностирования. Проведено исследование влияния поля допуска параметров на величины ошибок I и II рода. Расчеты проводились для наиболее распространенных сочетаний законов распределения значений контролируемых параметров АТС и составляющих погрешности их измерения для случая квадра-тической зависимости показателя качества от 2 контролируемых параметров при единичных коэффициентах их взаимосвязи и единичной границе поля допуска показателя. Из результатов исследования можно сделать вывод, что наибольшее влияние суммарная ошибка I рода оказывает в диапазоне кд = 0 - 2,5, а ошибка II, рода в диапазоне кд более 3.

7. Получены выражения для расчета значений доверительного интервала критерия эффективности метрологического обеспечения в зависимости от влияния относительных погрешностей определения величин ошибки неверного заключения и времени измерения при контроле. Показано, что погрешность определения вероятности неверного заключения зависит от погрешностей определения: среднего квадратического отклонения 8а контролируемого параметра, среднего квадратического отклонения 8аН погрешности контролируемого параметра и допуска контролируемого параметра дт. Проведено исследование характера влияния указанных выше величин на погрешность определения вероятности неверного заключения. Расчеты проводились для наиболее распространенных сочетаний законов распределения значений контролируемых параметров АТС и погрешностей их измерения: нормального, равновероятного и Вейбулла. Выяснилось, что наибольшее влияние на величину погрешности определения неверного заключения § оказывает погрешность определения среднего квадратического отклонения контролируемого параметра.

8. Разработан алгоритм эффективности метрологического обеспечения диагностирования технического состояния АТС в эксплуатации и программное обеспечение, реализующее данный алгоритм, используемые для выбора вариантов реализации системы диагностирования на основе расчета интервальной оценки критерия синтеза метрологического обеспечения.

9. Рассчитаны значения величин ошибок I и II рода и значение критерия синтеза метрологического обеспечения для диагностирования электрооборудования автомобилей.

10. Установлены значения ошибок первого и второго рода при проведении диагностирования фар автомобиля в режимах «ближний свет», «дальний свет» и для суммарной силы света фар.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Исакова, Кира Сергеевна, 2007 год

1. Сергеев А.Г. Метрологическое обеспечение эксплуатации технических систем: Учеб. пособие. М.: Изд-во МГОУ, 1994.

2. Сергеев А.Г. Точность и достоверность диагностики автомобиля. М.: Транспорт, 1980.

3. Сергеев А.Г. Метрологическое обеспечение автомобильного транспорта. М.: Транспорт, 1988.

4. Сергеев А.Г. Расчет функциональных допусков на автомобильном транспорте: Учеб. пособие. ВПИ, Владимир, 1984. 80с.

5. Сергеев А.Г., Латышев М.В. Оценка потерь при оптимизации точности и достоверности диагностической информации. // Измерительная техника. 1992. -№9.

6. Сергеев А.Г. Метрологические основы технической диагностики автомобиля. Рязань, Изд-во Рязанского радиотехнического института, 1976.

7. Сергеев А.Г. Об аппроксимации распределения отказов автотракторных реле-регуляторов законом Вейбулла. Автотракторное электрооборудование, 1967, №3.

8. Сергеев А.Г. и др. Инженерные приложения закона распределения Вейбулла. Владимир, Изд-во Владимирского политехнического института, 1977.

9. Сергеев А.Г. Проектирование и выбор электрических элементов систем автоматики. Иваново, изд. ИЭИ, 1974.

10. Сергеев А. Г., Латышев М. В. Экономика метрологического обеспечения. Владимир, 1996.

11. П.Сергеев А.Г., Ютт В.Е. Диагностирование электрооборудования автомобиля. М.: Транспорт, 1987.

12. Харазов А.М., Цвид С.Ф. Методы оптимизации в технической диагностике машин. М.: Транспорт, 1983.

13. Аринин И.Н. Техническая диагностика на предприятиях автомобильного транспорта. Верхнее волжское книжное изд-во, 1974.

14. Аринин И.Н. Диагностирование технического состояния автомобиля. -М.: Транспорт, 1978.

15. Аринин И.Н., Сергеев М.П. Комплексный контроль технического состояния автомобилей. Южно-уральское книжное изд-во, 1965.

16. Аринин И.Н., Четин Р.Н. Анализ технического состояния автобусов. «Автомобильный транспорт», 1967, №11.

17. Аринин И.Н., Антипин В.К., Хачатуров С.Е. Линия совмещенной диагностики автобусов. «Автомобильный транспорт», 1971, №4.

18. Аринин И.Н. Организация технической диагностики на автотранспортном предприятии. Владимир, ЦНТИ, 1970.

19. Михлин В.М. Прогнозирование технического состояния машин. М.,1976.

20. РД-332-400-323-017-86. Руководство по диагностике технического состояния автобусов.

21. Положение от техническом обслуживании и ремонте подвижного состава автомобильного транспорта. М., Транспорт, 1990.

22. Артемьев Б.Г., Голубев С.М. Справочное пособие для работников метрологических служб. М., 1990.23 .Сычев Е.И. Метрологическое обеспечение радиоэлектронной аппаратуры. М.: РИЦ "Татьянин день", 1994.

23. Евланов Л.Г. Контроль динамических систем. М.: Наука, 1972.

24. Бородачев H.A. Основные вопросы теории точности производства. М.: Изд. АН СССР, 1959.

25. Михайлов A.B., Савин С.К. Точность радиоэлектронных устройств. М.: Машиностроение, 1976.

26. Михайлов A.B. Эксплуатационные допуски и надежность в радиоэлектронной аппаратуре. М.: Сов. Радио, 1970.

27. Фрумкин В.Д., Рубичев H.A. Теория вероятностей и статистика в метрологии и измерительной технике. М.: Машиностроение, 1987.

28. Фрумкин В.Д., Рубичев Н.А. Достоверность допускового контроля качества.- М.: Издательство стандартов, 1990.

29. Разумный В.М. Оценка параметров автоматического контроля. М., Энергия, 1975.31 .Рабинович С.Г. Погрешность измерений. Л., 1978.32.0сновы эксплуатации средств измерений / Под ред. Р.П. Покровского. М., 1984.

30. Новицкий П.В., Зоограф И.А. Оценка погрешностей результатов измерений. Л., 1985.

31. Крещук В.В. Метрологическое обеспечение эксплуатации сложных изделий. М., 1989.

32. Дунаев И.М. Организация проектирования систем технического контроля. М, 1981.

33. Савин С.К. Точность и работоспособность радиоэлектронных систем летательных аппаратов. М.: Машиностроение, 1986.

34. Савин С.К., Свинцов В.П., Хрытаньков Л.М. Методы оценки достоверности измерительного контроля сложных технических систем. // Измерительная техника. -1992. №4.

35. Савин С.К. Последовательный анализ результатов многократных измерений. // Метрология.-1994.-№ 1.

36. Никольский В.Н. Исследование чувствительности характеристик достоверности контроля к изменению параметров объекта и средства контроля. // Метрология.- 1990.-№9.

37. Болыченцев А.Д., Вайхброт Э.И., Бадалишев Ш.Х., Битченко А.Н. Контроль изделий по косвенным величинам, стохастически связанным с контролируемым параметром. //Метрология. -1990. №9.

38. Болыченцев А.Д.,, Вайхброт Э.И., Битченко А.Н. Контроль стохастически связанных величин. // Измерительная техника.-1989.-№9.

39. Абрамов О.В. и др. Допуски и номиналы систем управления. М.: Наука, 1976.

40. Кизима С.В., Лапата Ю.В., Юрьев В.Ф. // Метрология. 1989. - №5.

41. Серышев Г.Ф. Метод определения оптимальных областей контролируемых параметров изделий электронной техники. // Электронная техника, управление качеством, стандартизация, метрология, испытания. 1983. - №2.

42. Белецкий В.В. Оптимальный синтез допусков РЭА. Деп. №362 Д. М., 1971.

43. Kerr George A. Operational Influence on Avionics Reliability // Defence Management J. -1977. Vol. 13, №4.

44. Химмельбау Д. Прикладное нелинейное программирование. М.: Мир, 1975.

45. Миф Н.П. Оптимизация точности измерений в производстве. М.: Изд-во стандартов, 1991.

46. Марков, Бурдун. Основы метрологии и теории точности. М., "Высшая школа", 1985.

47. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. Учеб. пособие для ВТУЗов. Изд. 5-е, перераб. и доп. М., "Высшая школа", 1977.

48. Вентцель Е. С., Овчаров Л. А. Теория случайных процессов и ее инженерные приложения. М.: «Наука», 1991.

49. Назаров Н. Г. Метрология. Основные понятия и математические модели. М.: «Высшая школа», 2002.

50. Чижков Ю. П. Электрооборудование автомобилей. Курс лекций. В 2-х томах М.: Издательство «Машиностроение», 2003.

51. Беднарский В. В. Техническое обслуживание и ремонт автомобилей. -Учебник. Изд 2-е. Ростов-на-Дону: «Феникс», 2005.

52. Синица. М. А., Яблонский П. М. Об одной модели обслуживания технических объектов с помощью двух систем контроля. // Основные вопросы теории и практики надежности. -М.: Сов. Радио, 1975.

53. Рыжаков В. В., Рыжаков М. В., Рыжаков К. В, Алгоритмы измерения качества продукции и их характеристики. // Измерительная техника. 2003. - №5.

54. Петухов В. И. Методы оптимизации измерительной информации. Рязань, Издательство Рязанского радиотехнического института, 1972.

55. Коротков В. П., Тайц Б. А. Основы метрологии и теории точности измерительных устройств. Издательство стандартов, 1978.

56. ГОСТ 25478. Автомобили грузовые и легковые, автобусы, автопоезда. Требования безопасности к техническому состоянию. Методы проверки.

57. ГОСТ 25176. Средства диагностирования автомобилей, тракторов, строительных и дорожных машин. Классификация. Общие технические требования.

58. ГОСТ 24555. Порядок аттестации испытательного оборудования. Общие положения.

59. ГОСТ 21624-81 Система технического обслуживания и ремонта автомобильной техники. Требования к эксплуатационной технологичности и ремонтопригодности изделий.

60. ГОСТ 26656. Техническая диагностика. Показатели диагностирования. Контролепригодность объектов диагностирования. Правила обеспечения.

61. ГОСТ 23434. Техническая диагностика. Средства диагностирования системы зажигания карбюраторных двигателей. Общие технические требования.

62. ГОСТ 8.508. Метрологические характеристики СИ и точностные характеристики средств автоматизации. Общие методы оценки и контроля.

63. ГОСТ 8.401. ГСИ. Классы точности средств измерений. Общие требоваtния.

64. ГОСТ 8.207. ГСИ. Прямые измерения с многократными наблюдениями. Методы обработки результатов наблюдений.

65. ГОСТ 8.051. ГСИ. Погрешности, допускаемые при измерении линейных размеров от 1 до 500 мм.

66. ГОСТ 8.009. ГСИ. Нормируемые метрологические характеристики средств измерений.

67. ГОСТ 1.25. ГСИ. Метрологическое обеспечение. Общие положения.

68. ГОСТ 28772. Системы зажигания автомобильных двигателей. Термины и определения.

69. ГОСТ 28827. Системы зажигания автомобильных двигателей. Методы испытаний.

70. ГОСТ 3940-84. Электрооборудование автотракторное. Общие технические условия.

71. ГОСТ 9944-77. Стартеры электрические автотракторные. Общие технические условия.

72. ГОСТ 8.563 96. ГСИ. Методики выполнения измерений. С изменениями.

73. ГОСТ 51709 -2001. Автотранспортные средства. Требования безопасности к техническому состоянию и методы проверки.

74. РМГ 43 2001. Применение «Руководства по выражению неопределенности измерений».

75. ГОСТ Р ИСО 5725 2002 Точность (правильность и прецизионность) методов и результатов измерений. Часть 1-6.

76. Генераторы для тракторов и самоходных сельскохозяйственных машин. Общие технические условия.

77. ГОСТ 959-2002 Батареи аккумуляторные свинцовые стартерные для автотракторной техники. Общие технические условия.

78. Ryan, Т.Р. (1989). Statistical Methods for Quality Improvement. John Wiley and Sons, New York.

79. Wetherill, G.B. and D.W. Brown (1991). Statistical Process Control. Chapman and Hall, New York.

80. Nelson, W. (1982). Applied Life Data Analysis. Wiley, New York.

81. Fleming, T.R. and Harrington, D.P. (1981). A Class of Hypothesis Tests for One and Two Sample Censored Survival Data. Communications in Statistics, A10(8):763-794.

82. Chambers, J.M., Cleveland, W.S., Kleiner, В., and Tukey, P.A. (1983). Graphical Methods for Data Analysis. Wadsworth, Belmont, CA.

83. Snedecor, G.W. and Cochran, W.G. (1980). Statistical Methods, 7th edition. Iowa State University Press, Ames, Iowa.

84. Fienberg, S.E. (1983). The Analysis of Cross-Classified Categorical Data, 2nd edition. The MIT Press, Cambridge, MA.

85. Bishop, Y.M.M. and Fienberg, S.J. and Holland, P.W. (1980). Discrete Multivariate Analysis: Theory and Practice. The MIT Press, Cambridge, MA.

86. Edwards, Don and Berry, Jack J. (1987), "The efficiency of simulation-based multiple comparisons," Biometrics 43,913-928.

87. Bechhofer, Robert E., Thomas J. Santner, and David M. Goldsman (1995). Design and Analysis of Experiments for Statistical Selection, Screening, and Multiple Comparisons. New York: Wiley.

88. Chambers, J.M. and Hastie, T.J. (1992). Statistical Models in S. Wadsworth and Brooks Cole Advanced Books and Software, Pacific Grove, CA.

89. Crowder, M.J. and Hand, D.J. (1990). Analysis of Repeated Measures. Chapman and Hall, London.

90. Daniel, C. (1976). Applications of Statistics to Industrial Experimentation. Wiley, New York.

91. Kennedy, W.J., Gentle, J.E., (1980), Statistical Computing. Marcel Dekker, Inc., New York, p. 396.

92. Шабалин Ю.В. Синтез и анализ системы метрологического обеспечения продукции. // Измерительная техника. 1998. - №1.

93. Шабалин Ю.В. Методы и алгоритмы выбора средств измерений при синтезе системы метрологического обеспечения. // Измерительная техника. 1998. -№3.

94. МИ 1317-86. Результаты измерений и характеристики погрешности измерений. Формы представления. Способы использования при испытаниях образцов продукции и контроле их параметров.

95. Кузнецов В.А., Шабалин Ю.В. и др. Основы эксплуатации средств измерений. М.: Радио и связь, 1984.101."Электронно-измерительные приборы'УСправ. М.: Внешторгиздат,1991.

96. Ю2.Сергеев А.Г., Сущев А.К., Крохин В.В., Мищенко З.В. Технико-экономическая оценка выбора контролируемых параметров технических объектов. Измерительная техника, №3,1999, с. 13-15.

97. Исаковой Киры Сергеевны в учебном процессе

98. Настоящий акт составлен « »2007 года представителями

99. Зав. кафедрой УКиТР, к. т. н., доцент К. т. н., профессор кафедры УКиТР

100. Заместитель директора по организации технического обслуживания и ремонта технических 1стем

101. ООО «По^З Ьш автотранс» А. Г. Осотов

102. Зав. кафедрой УКиТР к. т. н., доцент1. Ю. А. Орлов

103. Профессор, к. т. н., кафедры УКиТР В. В. Терегеря

104. Мастер цеха станции технического обслуживания автомобилей ООО «Mera-Ойл В»

105. Зав. кафедрой УКиТР Владимирского государственного1. М. В. Лукин1. Профессор кафедры УКиТР,1. В. В. Терегеря

106. Листинги программного обеспечения расчёта характеристик достоверности

107. P1JtP1lnv 1)' (P2J+P2lnv1)' (P12+P1lnv2)' (P22+P2tnv 2)' (P1.3+P1 lnv3)' (P23+P2lnv3)'.;

108. P1 1+P1lnv1)' (P21+P2lnv1)' (P1 2+P1lnv2)' (P22+P2lnv2)' (P1.3-vP1lnv.3y (P23+P2lnv3)'.

109. P1 1 (i),P21 (i),P1 InvJ (¡),P2lnv1(i).=PrCndUnifNorm(T(i,:),Mx,sx,Mdx,sdx1 (i),N,M);

110. P12(i),P2 2(i),P1lnvJ(i),P2lnv2(i).=PrCndUnifNorm(T(i,:),Mx,sx,Mdx,sdx2(i),N,M);

111. P13(i),P2 3(i),P1 Inv 3{i),P2lnv3(i).=PiCndUnifNorm(T(i,:)1Mx.sx,Mdx,sdx3(i),N,M);

112. P14(i),P2 4(i),P1 Inv 4(i),P2lnv4(i).=PrCndUnifNorm(T(i,:)1Mx,sx,Mdx,$dx4(i),N,M);

113. P1 1+P1lnv.1)' (P21+P2lnv1)' (P12+P1lnv2)' (P22+P2lrw2)' (P13+P1lnv3)' (P23+P2lnv3)'.

114. P1 1(i),P2 1(i),P1lnvJ(i),P2lnv1(i).=PrCndUnif(T(i,:),Mx,sx,Mdx,sdx1(i),N,M);

115. P12{i),P22(i).P1lnv2(i),P2lnv2(i).=PrCndUnif(T(i,:),Mx,sx,Mdx,sdx2{i),N,M);

116. P13{i),P2 3(i),P1lnv3(i),P2lnv3(i).=PrCndUnif(T(i,:),Mx,sx,Mdx,sdx3(i),N,M);

117. P1 4(i),P24(i),P1lnv4(i),P2lnv4(i).=PrCndUnif(T(i,:),Mx,sx,Mdx,sdx4(i),N,M);

118. P15(i),P25(i),P1lnv5(i),P2lnv5(i).=PrCndUnif(T(i,:),Mx,sx,Mdx,sdx5(i),N,M);endfiguresubplot(2,1,1)plot(kd,P11,kd,P12lkd,P13,kd,P14,kd,P15)grid onsubplot(2,1,2)plot(kd,P21,kd,P22,kd,P23,kd,P24,kd,P25)grid ontitlefP2)1. Контрольная сумма.

119. P1 1+P1lnv 1)'(P2 1+P2lnv 1)' (P12+P1lnv2)' (P22+P2lnv2)' (P13-tP1lnv3)' (P23+P2lnv3)'.

120. P1J(i),P2J(i),P1lnv1(i),P2lnv1(i).=PrCndWblNorni(T(i,:)lA,B,Mdx,sdx1(i),N,M);

121. P12(i),P2J(i),P1lnv2(i),P2lnvJ(i).=PiCndWblNorm(T(i,:),A,B,Mdx,sdx2(i),N,M);

122. P13(i),P23(i),P1lnv3(i),P2lnv3(i).=PiCndWblNom{T(i,:),A,B,Mdx,sdx3(i),N,M);'

123. P14(i),P24(i),P1lnvJ(i),P2lnv4(i)l=PiCndWblNorm(T(i,:)A,B,Mdx,sdx4(i),N,M);

124. P15(i).P25(i),P1lnv5(i),P2lnv5(i).=PiCndWblNorm(T(i,:),A,B,Mdx,sdx5(i),N,M);endfiguresubplot(2,1,1)plot(kd,P11,kdlP12,kd,P13,kd,P14,kd,P15)grid ontitle('Pi)subplot(2,1,2)plot(kd,P21,kdlP22,kd,P23,kd,P24,kd,P25)grid ontitle('P2')1. Контрольная сумма.

125. P1 J+PUnvJ)' (P21 +P2lnv1)' (P12+P1lnv 2)' (P2J+P2lnv2)' (P13+P1lnv3)' (P23+P2lnv3)'.;

126. P11(i),P21(i),P1lnv1(i),P2lnv1(i).=PfCndWblUnif(T(i,:)^,B,Mdx,sdx1(i),N.M);lP12(i),P22(t),P1inv2(i),P2lnv2(i).=PiCndWblUnjfCT(i,:),AIB,Mdx,sclx2(i),N,M);

127. P13(i),P23(i),P1lnv3(i),P2lnv3(i).=PrCndWblUnif(T(i,:),A,B,Mdx,sdx3(i),N,M);

128. P14(i),P2.4(i),P1lnv4(i),P2lnv4(i).=PiCndWblUnif(T(i,:),A,B,Mdx,sdx4(i),N,M);

129. P15(0,P25(i),P1lnv5(i),P2lnv5(i).=PrCndWblUnif(T(i,:)^,BJMdx.sdx5(i),N.M);endfiguresubplot(2,1,1)plot{kd,P1 1 ,kd,P12,kd,P13,kd,P14,kd,P15)grid ontitle('PT)subplot(2,1,2)plot(kd,P21,kd,P22,kd,P23,kd,P24,kd,P25)grid ontfflefP?)1. Контрольная сумма.

130. P1 1-tP1lnv 1)'(P21+P2lnv 1)' (P12+P1lnv 2)'(P2 2+P2lnv2)' (P13+P1lnv3)' (P23+P2lnv3)'.;function P1 ,P2.=DiagCndNorm(T,Mx,sx,Mdx,sdx,N)

131. A1=(yy1==R1(1))&(yy2==R1(2))&(yy3==R1(3));

132. A2=(yy1==R2(1))&(yy2==R2(2))&(yy3==R2(3));

133. A3=(yy1~R3(1))&(yy2~R3(2))&(yy3~R3(3));

134. A4=(yy1==R4(1))&(yy2-R4(2))&(yy3==R4(3));

135. PP2=(~right)&(A1 |A2|A3|A4);1. PP1 = (-right) &(-PP2);

136. A3=(yy1=R3(1))&(yy2=R3(2))&(yy3=R3(3)); A4=(yy1==R4{1 ))&(yy2==R4(2))&(yy3==R4(3)); PP2=(—right)&(A1 |A2|A3|A4); PP1= (-right) &(-PP2);

137. А1 =(уу 1 ==R1 (1 ))&(yy2==R1 (2))&(yy3==R1 (3));

138. А2=(уу1 ==R2(1 ))&(yy2==R2(2))&(yy3==R2(3));

139. A3=(yy1==R3(1))&{yy2==R3(2))&(yy3==R3(3));

140. A4=(yy1==R4(1))&(yy2==R4(2))&(yy3==R4(3));

141. PP2=(-right)&(A1|A2|A3|A4);1. PP1= (-right) &(-PP2);

142. Расчет выходных параметровx=normmd(Mx,sx,N,Mj;delta=normrnd(Mdx,sdx,N,M);y=x+detta;if nargout == 1 fori=1;size(T,1) Lx T=(x<=T(i,2)&x>=T(i,1)); LxdxP1=(y>T(i,2)|y<T(i,1));

143. P1(i)=mean(sum(LxT.*lxdxP1)/sum(LxT)); end endif nargout == 2 fori=1:size(T,1) LxT=(x<=T(i,2)&x>=T(i, 1)); LxdxP1 ={y>T(i,2)|y<T(i, 1)); LxNotT=(x>T(i,2)|x<T(i,1)); LxdxP2=(y<=T(i,2)&y>=T(i,1));

144. P1(i)=mean(sum(Lx T.*LxdxP1)/sum(Lx T)); P2(i)=mean(sum(LxNotT.*lxdxP2)/sum(LxdxP2)); end endif nargout ==3 fori=1:size(T,1) LxT=(x<=T(i,2)&x>=T(i,1)); LxdxP1=(y>T(i,2)|y<T(i, 1)); LxNotT=(x>T(i,2)|x<T(i, 1)1; LxdxP2=(y<=T(i,2)&y>=T(i,1));

145. P1=PrCndNomiUnit(T,Mx,sx,Mdx,sdx) % P1,P2,P1lnv,P2lnv.=PrCndNormUnif(T,Mxlsx,Mdx,sdx)

146. P1 ,.=PrCndNormUnif(T,Mx,sx,Mdx,sdx,NlM)

147. Расчет выходных параметровx=normmd(Mx,sx,N,M);

148. AA=Mdx-1.73*sdx; BB=Mdx+1.73*sdx; delta=unifmd(AA,BB,N,M);y=x+delta;if nargout == 1 for i=1:size(T,1) Lx T=(x<=T(i,2)&x>=T(i, 1)); UdxP1=(y>T(i,2)|y<T(i,1));

149. P1(i)=mean(sum(LxT.*LxdxP1)/sum(LxT)); end endif nargout ==2 for i=1:size(T,1) LxT=(x<=T(i,2)&x>=T(i,1)); LxdxP1=(y>T(i,2)|y<T(i,1)); LxNotT=(x>T(i,2)|x<T(i, 1)); LxdxP2=(y<=T(i,2)&y>=T(i,1));

150. P1(i)=mean(sum(LxT.*LxdxP1)/sum(LxT)); P2(i)=mean(sum(LxNotT.*LxdxP2)/sum(LxdxP2)); end endif nargout ==3 fori=1:size(T,1) LxT=(x<=T(i,2)&x>=T(i,1)); LxdxP1=(y>T(i,2)|y<T(i,1)); LxNotT=(x>T(i,2)|x<T(i,1)); LxdxP2=(y<=T(i,2)&y>=T(i,1));

151. P1 ,Р2,Р1 lnv,P2inv.=PrCndUnif(T,Mx,sx,Mdx,sdx)

152. P1 ,.=PrCndllnif(T,Mx,sx,Mdx,sdx,N,M)

153. Расчет выходных параметров

154. A=Mx-1.73*sx; B=Mx+1.73*sx; x=unifmd(A,B,N,M);

155. AA=Mdx-1.73*sdx; BB=Mdx+1.73*sdx; delta=unifmd(AA,BB,N,M);y=x+delta;if nargout ==1 fori=1:size(T,1) Lx T=(x<=T(i,2)&x>=T(i,1)); LxdxP1=(y>T(i,2)|y<T(i, 1));

156. P1(i)=mean(sum(LxT.*LxdxP1)/sum(LxT)); end endif nargout—2for i=1:size(T,1) LxT={x<=T(i,2)&x>=T(i, 1)); LxdxP1=(y>T(i,2).y<T(i,1)); LxNotT=(x>T(i,2)|x<T(i,1)); LxdxP2=(y<=T(i, 2)&y>=T(i,1));

157. P1(i)=mean(sum(Lx T.Txdx P1)/sum(LxT)); P2(i)=mean(sum(LxNotT.*LxdxP2)/sum(LxdxP2)); end endif nargout == 3 fori=1:size(T,1) Lx T={x<=T(i,2)&x>=T(i,1)); LxdxP1=(y>T(i,2)|y<T(i,1)); LxNotT=(x>T(i,2)|x<T(i,1)); LxdxP2=(y<=T(i,2)&y>=T(i,1));

158. P1 =PrCndUnifNorm(T,Mx,sx,Mdx,sdx)

159. P1,P2,P1lnv,P2inv.=PrCndUnifNorm(T,Mx,sx,Mdx,sdx) % [P1 ,.]=PrCndUnifNorm(T,Mx,sx,Mdx,sdx,N,M)

160. Расчет выходных параметров

161. A=Mx-1.73*sx; B=Mx+1.73*sx; x=unifmd(A,B,N,M);delta=normmd(Mdx,sdx,N,M);y=x-Kfelta;if nargout ==1 fori=1:size(T,1) LxT={x<=T(i,2)&x>=T(i,1)); LxdxP1 =(y>T(i,2)|y<T(i,1));

162. P1(i)=mean(sum(LxT.*LxdxP1)/sum(LxT)); end endif nargout == 2 fori=1:size(T,1) LxT=(x<=T(i,2)&x>=T(i,1)); LxdxP1=(y>T(i,2)|y<T(i,1)); LxNo(T=(x>T(i,2)|x<T(i,1)); LxdxP2=(y<=T(i,2)&y>=T(i, 1));

163. P1 (i)=rnean(sum(LxT,*lxdxPiysum(LxT)); P2(i)=mean(sum(LxNotT.*LxdxP2)/sum(LxdxP2)); end endif nargout ==3 fori=1:size(T,1) LxT=(x<=T(i,2)&x>=T(i, 1)); LxdxP1=(y>T(i,2)|y<T(i, 1)); LxNotT=(x>T(i,2)|x<T(i, 1)); LxdxP2=(y<=T(i,2)&y>=T(i,1));if nargin <6

164. P1(i)=mean(sum(LxT.*LxdxP1)/sum(LxT));

165. P2(i)=mean(sum(LxNotT.*LxdxP2)/sum(LxdxP2)); P1lnv(i)=mean(sum(LxT.*LxdxP2j/sum(LxT)); end endif nargout = 4 fori=1:size(T,1) LxT=(x<=T(i,2)&x>=T(i,1)); Lxdx P1=(y>T(i,2)|y<T(i,1)); LxNotT=(x>T(i,2)|x<T(i,1)); LxdxP2=(y<=T(i,2)&y>=T(i,1));

166. Расчет выходных параметровx=wblmd(Mx,sx,N,M);delta=normmd(Mdx,sdx,N,M);y=x+delta;if nargout =1 fori=1:size(T,1) Lx T=(x<=T{i,2)&x>=T(i, 1)); LxdxP1 r(y>T(i,2)|y<T(i, 1));

167. P1(i)=mean(sum(LxT.txdxP1)/sum(LxT)); end endif nargout ==2 fori=1:size(T,1) LxT=(x<=T(i,2)&x>=T(i,1)); LxdxP1=(y>T(i,2)|y<T(i, 1)); LxNotT=(x>T(i,2)|x<T(i, 1)); LxdxP2=(y<=T(i,2)&y>=T(i,1));

168. P1(i)=mean(sum(LxT."lxdxP1)/sum(LxT)); P2(i)=mean(sum(LxNotT.*LxdxP2)/sum(LxdxP2)); end endif nargout ==3 for i=1:size(T,1) Lx T=(x<=T(i,2)&x>=T(i,1)); Lxdx P1=(y>T(i,2)|y<T(i,1)); LxNotT=(x>T(i,2)|x<T(i,1)); LxdxP2=(y<=T(i,2)&y>=T(i,1));

169. P1(i)=mean(sum(LxT.*lxdxPiysum(LxT)); P2(i)=mean(sum(LxNotT.*LxdxP2)/sum(LxdxP2)); P1inv(i)=mean(sum(LxT.*LxdxP2)/sum(LxT)); P2lnv(i)=mean(sum(LxT.*LxdxP2)/sum(LxdxP2)); end endif nargin >= 6 ifnumel(N)>1