RU2667119C2 - Products residual defectiveness monitoring method - Google Patents

Products residual defectiveness monitoring method Download PDF

Info

Publication number
RU2667119C2
RU2667119C2 RU2016108205A RU2016108205A RU2667119C2 RU 2667119 C2 RU2667119 C2 RU 2667119C2 RU 2016108205 A RU2016108205 A RU 2016108205A RU 2016108205 A RU2016108205 A RU 2016108205A RU 2667119 C2 RU2667119 C2 RU 2667119C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
product
resource
reliability
residual
defects
Prior art date
Application number
RU2016108205A
Other languages
Russian (ru)
Other versions
RU2016108205A (en
RU2016108205A3 (en
Inventor
Дмитрий Анатольевич Бережной
Мария Александровна Елисеева
Марина Владимировна Лапа
Константин Николаевич Маловик
Андрей Николаевич Мирошниченко
Александр Владимирович Скатков
Александр Леонидович Федосов
Original Assignee
Константин Николаевич Маловик
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Константин Николаевич Маловик filed Critical Константин Николаевич Маловик
Priority to RU2016108205A priority Critical patent/RU2667119C2/en
Publication of RU2016108205A publication Critical patent/RU2016108205A/en
Publication of RU2016108205A3 publication Critical patent/RU2016108205A3/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2667119C2 publication Critical patent/RU2667119C2/en

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/20—Metals
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations

Abstract

FIELD: machine building; instrument making.SUBSTANCE: invention relates to the modern machine building and instrument making manufacturing, installation, and operation, including power engineering, petrochemistry, and transport. Method comprises the articles reliability characteristics changes monitoring by the distribution density, using the quantile boundaries, determining the pessimistic and optimistic forecast nature, with the established assigned resource γ-percent resource, set by the longevity characteristic limit value, by the products limiting state probabilistic estimation method, which characterizes the trends towards parametric failures manifestation, wherein for each particular product the approximating function is simulated, determining the failure rate trend type according to the product predicted reliability characteristics from the moment of its normal operation beginning, evaluating and forming the product residual defectiveness monitoring area, providing for probabilistic risk assessment, and monitoring the product residual defectiveness.EFFECT: method allows to increase the product real state evaluation accuracy, its operation reliability and safety.1 cl, 8 dwg

Description

Область применения изобретения - изготовление, монтаж и эксплуатация современного машиноприборостроения, включающая транспорт (автомобильный, авиационный, железнодорожный, водный), энергетику (тепловую, атомную и др.), нефтехимию, в том числе нефте-, газо- и продуктопроводы, сосуды и хранилища, общее машиностроение и т.п.The scope of the invention is the manufacture, installation and operation of modern machinery, including transport (automobile, aviation, railway, water), energy (thermal, nuclear, etc.), petrochemicals, including oil, gas and product pipelines, vessels and storage , general engineering, etc.

В соответствии с существующей практикой в современной технике проводится оценивание показателей надежности ответственных изделий при проектировании, а также их неразрушающий контроль после изготовления, перед началом и во время эксплуатации. При этом предполагается, что в результате неразрушающего контроля выявляются все дефекты доступные для выявления данным методом контроля. Все несплошности, неоднородности, скрытые несоответствия и другие подобные аномалии металла, если они превышают допустимые размеры, классифицируются как дефекты (отказы) и устраняются ремонтом. Считают, что после неразрушающего контроля и ремонта выявленных дефектов (отказов), других дефектов в изделии нет [1]. Такая же практика сложилась и за рубежом. Таким образом, считается, что после неразрушающего контроля и ремонта выявленных дефектов (отказов) в изделии не осталось и его можно безопасно эксплуатировать. Однако, при оценке, как исходной дефектности изделия, так и остаточной дефектности (т.е. дефектности, оставшейся в изделии после его контроля и ремонта выявленного дефекта) не учитывают реальную выявляемость дефектов (отказов) присущую использованным методам неразрушающего контроля и операторам неразрушающего контроля с определенным уровнем классификации. Известно [1], что практически во всех случаях неразрушающего контроля имеется существенная вероятность пропуска дефекта (отказа). На практике оказывается, что практически всегда после неразрушающего контроля и ремонта выявленных дефектов (отказов) в изделии еще остаются дефекты (отказы). Именно эти дефекты (отказы) в конечном итоге и определяют надежность, работоспособность и ресурсоспособность изделия [1].In accordance with existing practice, modern technology assesses the reliability indicators of critical products during design, as well as their non-destructive testing after manufacture, before and during operation. It is assumed that as a result of non-destructive testing, all defects that are available for detection by this control method are detected. All discontinuities, heterogeneities, hidden discrepancies and other similar metal anomalies, if they exceed the permissible sizes, are classified as defects (failures) and are repaired by repair. It is believed that after non-destructive testing and repair of detected defects (failures), there are no other defects in the product [1]. The same practice has developed abroad. Thus, it is believed that after non-destructive testing and repair of identified defects (failures) in the product is not left and it can be safely operated. However, when assessing both the initial defect of the product and the residual defect (i.e., the defect remaining in the product after its inspection and repair of the detected defect), the real detectability of defects (failures) inherent in the used non-destructive testing methods and non-destructive testing operators with a certain level of classification. It is known [1] that in almost all cases of non-destructive testing there is a significant probability of missing a defect (failure). In practice, it turns out that almost always after non-destructive testing and repair of detected defects (failures), defects (failures) still remain in the product. It is these defects (failures) that ultimately determine the reliability, operability and serviceability of the product [1].

Известен способ определения вероятности обнаружения дефектов, исходной и остаточной дефектности с использованием результатов неразрушающего контроля, при котором определяют критические размеры дефектов в режиме эксплуатации, допустимые в эксплуатации размеры дефектов и допустимые в изготовлении размеры дефектов; представляют результаты контроля в виде гистограммы, которую специально анализируют, учитывая минимально допустимый для выявления размер дефекта; определяют исходную дефектность; определяют остаточную дефектность в трех диапазонах: в области дефектов, важных для безопасности; в области дефектов, важных для надежности; в области дефектов, определяющих качество изготовления [2].A known method for determining the probability of detection of defects, the initial and residual defects using the results of non-destructive testing, in which determine the critical dimensions of the defects in operation, the acceptable sizes of defects in operation and the sizes of defects acceptable in manufacturing; present the results of the control in the form of a histogram, which is specially analyzed, taking into account the minimum defect size that can be detected; determine the initial defect; determine residual defectiveness in three ranges: in the area of defects important to safety; in the field of defects important to reliability; in the field of defects that determine the quality of manufacture [2].

Однако указанный способ не обеспечивает полное устранение остаточной дефектности, не позволяет производить ее оценку, что отрицательно влияет на надежность и работоспособность изделия. Кроме того, совершенно не учитываются:However, this method does not completely eliminate the residual defectiveness, does not allow its assessment, which negatively affects the reliability and performance of the product. In addition, it does not take into account:

- ресурсоспособность изделия (конструкции), которая требует обязательного рассмотрения его (изделия или конструкции) предотказного и предельного состояния; при этом под ресурсоспособностью определяется комплекс технических характеристик оборудования и трубопроводов, определяющих возможность их эксплуатации [1];- the resource capacity of the product (design), which requires the mandatory consideration of its (product or design) pre-failure and limit state; at the same time, a resource complex defines a set of technical characteristics of equipment and pipelines that determine the possibility of their operation [1];

- ресурсные характеристики изделия (конструкции), определяемые дефектами (отказами), предусмотренными при его проектировании, включая такие как время предельного состояния, вероятность необнаруженных дефектов (отказов) и т.д.;- resource characteristics of the product (structure), determined by the defects (failures) provided during its design, including such as the time of the limit state, the probability of undetected defects (failures), etc .;

- вероятность, при установленных на этапе разработки требованиях к процессам проверки, пропустить дефект (отказ). То есть можно утверждать, что после изготовления, испытаний и восстановления изделия (конструкции) могут остаться не выявленные дефекты (отказы) которые характеризуют его остаточную дефектность. В общем случае каждый такой дефект (отказ) определяется коренной причиной, заложенной при создании изделия (конструкции), что означает наследственность возникновения ненадежности конечного изделия (конструкции), которая определяется скрытым (латентным) характером протекающих процессов. Поэтому при оценивании остаточной дефектности изделий (конструкций) следует обеспечивать не только высокую достоверность неразрушающего контроля, но и выявление дефектов (отказов), обусловленных наследственностью и накоплением ненадежности на разных этапах жизненного цикла с помощью построения прогнозируемой области контроля наследственности, применительно к латентным отказам деградационного характера;- the probability, given the requirements for verification processes established at the development stage, to skip a defect (failure). That is, it can be argued that after manufacturing, testing and restoration of the product (structure), undetected defects (failures) that characterize its residual defect may remain. In the general case, each such defect (failure) is determined by the root cause inherent in the creation of the product (structure), which means the heredity of the unreliability of the final product (structure), which is determined by the latent (latent) nature of the processes. Therefore, when assessing the residual defectiveness of products (structures), it is necessary to ensure not only high reliability of non-destructive testing, but also the identification of defects (failures) due to heredity and the accumulation of insecurity at different stages of the life cycle by constructing a predictable area of heredity control, as applied to latent failures of a degrading nature ;

- вопросы, связанные с оценкой риска дефектов (отказов), то есть менеджмента риска. При этом в целях прогнозирования возможных дефектов (отказов), и как следствие, оптимизации процессов ремонта и технического обслуживания изделия (конструкции) целесообразно совершенствование его мониторинга, позволяющего проследить деградацию технического состоянии изделия (конструкции) с последующим прогнозом вероятности отказа, который позволяет принять научно обоснованное решение не только на основании регламентированной периодичности.- issues related to the assessment of the risk of defects (failures), that is, risk management. Moreover, in order to predict possible defects (failures), and as a result, to optimize the processes of repair and maintenance of the product (structure), it is advisable to improve its monitoring, which allows to trace the degradation of the technical condition of the product (structure) with a subsequent forecast of the probability of failure, which allows you to accept scientifically based decision not only on the basis of regulated frequency.

Сущность изобретения поясняется графическими изображениями:The invention is illustrated by graphic images:

На фиг. 1 - интенсивность отказов элементов систем автоматизированного контроля радиационной безопасности.In FIG. 1 - failure rate of elements of systems for automated monitoring of radiation safety.

На фиг. 2,а - графическая иллюстрация прогнозирования технического ресурса изделия.In FIG. 2a is a graphic illustration of forecasting the technical resource of a product.

На фиг. 2,б - графическая иллюстрация определение области ресурсоспособности изделия.In FIG. 2, b is a graphical illustration of the definition of the area of resource product.

На фиг. 2,в - графическая иллюстрация процессов оценивания показателей ресурсоспособности.In FIG. 2, c is a graphical illustration of the processes for assessing the indicators of resource capacity.

На фиг. 2,г - динамика временных характеристик λ(t) при прогнозировании ресурсоспособности изделия.In FIG. 2, d - dynamics of temporal characteristics λ (t) in predicting the product's resource life.

На фиг. 3 - области оценивания риска комплектующих изделия.In FIG. 3 - areas of risk assessment of component parts.

На фиг. 4 - графическая иллюстрация области контроля остаточной дефектности.In FIG. 4 is a graphical illustration of a residual defect inspection area.

На фиг. 5 - графическая иллюстрация оценивания и прогнозирования метрологических отказов измерительных каналов.In FIG. 5 is a graphical illustration of the estimation and prediction of metrological failures of measuring channels.

Для иллюстрации изложенного заявляемое изобретение характеризуется примером оценивания динамики изменений интенсивности отказов систем автоматизированного контроля радиационной безопасности (АКРБ) АЭС, эксплуатационная информация о функционировании которых содержит данные за 15 лет работы 15 энергоблоков с реакторами ВВЭР [3]. При этом интенсивность отказов рассчитывается по формуле:To illustrate the foregoing, the claimed invention is characterized by an example of assessing the dynamics of changes in the failure rate of systems of automated radiation safety control (AKRB) of nuclear power plants, operational information on the operation of which contains data for 15 years of operation of 15 power units with VVER reactors [3]. In this case, the failure rate is calculated by the formula:

Figure 00000001
,
Figure 00000001
,

где

Figure 00000002
и
Figure 00000003
- ядерные оценки функции и плотности распределения соответственно;Where
Figure 00000002
and
Figure 00000003
- nuclear estimates of the function and distribution density, respectively;

n - общее число наблюдений;n is the total number of observations;

ξ - случайная величина выборки ξ1ξ2, …ξn.ξ is a random sample size ξ 1 ξ 2 , ... ξ n .

Выражение для ядерной оценки плотности распределения имеет видThe expression for the nuclear estimation of the distribution density has the form

Figure 00000004
,
Figure 00000004
,

где Z(t) - ядро разложения; σ - параметр локальности.where Z (t) is the decomposition core; σ is the locality parameter.

Верхняя граница доверительного интервала для интенсивности отказов определяется по формулеThe upper limit of the confidence interval for the failure rate is determined by the formula

Figure 00000005
,
Figure 00000005
,

где Mn(t) и Dn(t) - математическое ожидание и дисперсия случайной величины η соответственно, которая определяется следующим образом:where M n (t) and D n (t) are the mathematical expectation and variance of the random variable η, respectively, which is determined as follows:

Figure 00000006
.
Figure 00000006
.

F(t) - функция распределения наработки до отказа;F (t) is the distribution time to failure distribution function;

α/2 - заданный уровень значимости.α / 2 - a given level of significance.

Тогда на основании сравнительного анализа расчетных значений интенсивности отказов можно выбрать устройства АКРБ I…V обладающие наихудшей надежностью, но соответствующие техническим требованиям. На фигуре 1 показаны интенсивности отказов, а также области их допустимых изменений (ΔλI…ΔλV) для выбранных устройств АКРБ, с помощью которых можно показать, что фактическая величина интенсивности отказов в 3-15 раз превышает ее среднее значение, характерное для условий нормальной эксплуатации АКРБ. То есть остаточная дефектность определяемая скрытыми (латентными), деградационными и ресурсными отказами ярко проявляется тогда, когда изделие (конструкция) находится в предотказном и предельном состояниях. Такая оценка может являться как характеристикой технической надежности АКРБ, так и неточностью или недостаточным совершенством применяемого метода проверки.Then, on the basis of a comparative analysis of the calculated values of the failure rate, AKRB I ... V devices with the worst reliability, but corresponding to technical requirements, can be selected. The figure 1 shows the failure rate, as well as the area of their permissible changes (Δλ I ... Δλ V ) for the selected AKRB devices, with which it can be shown that the actual value of the failure rate is 3-15 times its average value, typical for normal conditions AKRB operation. That is, residual defectiveness determined by latent (latent), degradation and resource failures is clearly manifested when the product (structure) is in precautionary and ultimate conditions. Such an assessment may be both a characteristic of the technical reliability of the AKRB and an inaccuracy or insufficient perfection of the verification method used.

Наиболее близким к заявленному является способ прогнозирования технического ресурса изделия по которому выбирают нормированные квантильные границы и, используя контрольные сигналы в виде случайных изменений определяющего параметра комплектующего элемента, выявленного в определенной зависимости от внутренних или внешних влияющих факторов с помощью плотности распределения при оценивании работоспособности и долговечности в фиксированные моменты времени оценивают вероятности, которые характеризуют появление тенденций к параметрическим (деградационным) отказам при проверке ресурсоспособности и долговечности. Графическая иллюстрация данного способа представлена на фигуре 2,а., где обозначено:Closest to the claimed one is a method for predicting the technical resource of a product by which normalized quantile boundaries are selected and, using control signals in the form of random changes in the determining parameter of a component, identified in a certain dependence on internal or external influencing factors using the distribution density when evaluating performance and durability in fixed moments of time evaluate the probabilities that characterize the emergence of tendencies towards the parameter eskim (degradative) failure when checking resursosposobnosti and durability. A graphic illustration of this method is presented in figure 2, a., Where indicated:

X(H) - характеристика надежности (ресурсная характеристика или показатель ресурсоспособности);X (H) - reliability characteristic (resource characteristic or resource capacity indicator);

XHпр - предельное значение характеристики надежности;XH etc. - limit reliability characteristics;

Δ0,95(t) - 95%-й квантиль нормального распределения;Δ 0.95 (t) is the 95% quantile of the normal distribution;

Δ0,05(t) - 5%-й квантиль нормального распределения;Δ 0.05 (t) is the 5% quantile of the normal distribution;

tmin, tmax - точки пересечения 5%-го и 95%-го квантиля нормального распределения с линией предельного значения характеристики надежности, которые характеризуют диапазон времени, в котором ожидается проявление параметрических (деградационных) отказов;t min , t max are the intersection points of the 5% and 95% quantiles of the normal distribution with the line of the limit value of the reliability characteristics, which characterize the time range in which the manifestation of parametric (degradation) failures is expected;

tpi - время контроля характеристик работоспособности;t pi is the time of monitoring the performance characteristics;

tDi - время контроля показателей долговечности;t Di - time control indicators of durability;

ϕp, ϕD - плотность распределения работоспособности и долговечности соответственно;ϕ p , ϕ D - distribution density of health and durability, respectively;

Δtp, ΔtD - отрезки времени прогнозирования характера параметрического (деградационного) отказа при контроле работоспособности;Δt p , Δt D - time intervals for predicting the nature of the parametric (degradation) failure during performance monitoring;

Figure 00000007
,
Figure 00000008
- отрезки времени прогнозирования характера параметрического (деградационного) отказа при контроле долговечности;
Figure 00000007
,
Figure 00000008
- time intervals for predicting the nature of parametric (degradation) failure in the control of durability;

PP, PD - вероятности, которые характеризуют проявление тенденции к параметрическим (деградационным) отказам при контроле работоспособности и долговечности соответственно.P P , P D - probabilities that characterize the manifestation of a tendency to parametric (degradation) failures during the monitoring of performance and durability, respectively.

Считается, что чем меньше PP, тем больше возможность деградационных отказов при проверке работоспособности, а чем больше PD, тем больше вероятность деградационных отказов при проверке долговечности, что позволяет повысить достоверность и расширить возможности прогнозирования показателей ресурсоспособности исследуемого изделия. Однако взаимосвязи с остаточной долговечностью и остаточной дефектностью в указанном способе не установлено, что не позволяет произвести оценку выявляемости дефектов.It is believed that the lower P P , the greater the possibility of degradation failures during a performance check, and the more P D , the greater the likelihood of degradation failures during a durability test, which can increase the reliability and expand the ability to predict the resource performance of a test product. However, the relationship with residual durability and residual defectiveness in the specified method is not installed, which does not allow to assess the detection of defects.

Недостатком является также то, что не учитывается влияние наследственных отказов, а также ложных и необнаруженных отказов. То есть в дополнение к указанному способу необходима проверка показателей ресурсоспособности, что можно показать с помощью фигуры 2,б, [3], где обозначено:The disadvantage is that the effect of hereditary failures, as well as false and undetected failures, is not taken into account. That is, in addition to the specified method, it is necessary to check the indicators of resource capacity, which can be shown using figures 2, b, [3], where it is indicated:

λ(t) - интенсивность отказов проверяемого изделия;λ (t) is the failure rate of the tested product;

Figure 00000009
,
Figure 00000010
- верхнее и нижнее значение предельного уровня надежности. При этом уровень
Figure 00000010
характеризует наработку, выработав которую изделие начинает интенсивно стареть, т.е. в нем начинают интенсивно развиваться как деградационные процессы, так и необратимые процессы накопления повреждений, что позволяет считать
Figure 00000011
контрольным уровнем надежности изделия. Предельный уровень
Figure 00000012
- характеризует наработку за пределами которой его эксплуатация нецелесообразна.
Figure 00000009
,
Figure 00000010
- the upper and lower value of the limit level of reliability. In this level
Figure 00000010
characterizes the operating time, having developed which the product begins to age intensively, i.e. in it, both degradation processes and irreversible processes of damage accumulation begin to develop intensively, which allows us to consider
Figure 00000011
control level of product reliability. Limit level
Figure 00000012
- characterizes the operating time beyond which its operation is impractical.

tП - предельная наработка, при достижении которой изделие необходимо выводить из эксплуатации;t P - the ultimate operating time, upon reaching which the product must be decommissioned;

tУП - упредительная наработка, при достижении которой начинается интенсивное старение изделия;t UP - proactive operating time, upon reaching which begins intensive aging of the product;

Figure 00000013
- время остаточного ресурса изделия, относительного любого момента времени t* в процессе эксплуатации изделия;
Figure 00000013
- the time of the residual resource of the product, relative to any moment in time t * during the operation of the product;

ПП, ПО - кривые, характеризующие пессимистический и оптимистический прогнозы поведения λ(t) соответственно, для учета разброса, обусловленного эксплуатационной информацией и точностью статистических расчетов;P P , P O - curves characterizing pessimistic and optimistic forecasts of the behavior of λ (t), respectively, to take into account the spread due to operational information and the accuracy of statistical calculations;

Figure 00000014
,
Figure 00000015
- время предельного состояния области ресурсосопособности изделия при пессимистическом прогнозе для нижнего и верхнего значений предельного уровня надежности соответственно;
Figure 00000014
,
Figure 00000015
- the time of the limit state of the resource resource area of the product with a pessimistic forecast for the lower and upper values of the limit level of reliability, respectively;

Figure 00000016
,
Figure 00000017
- время предельного состояния области работоспособности изделия, при оптимистическом прогнозе для нижнего и верхнего значений предельного уровня надежности соответственно;
Figure 00000016
,
Figure 00000017
- the time of the limit state of the product operability region, with an optimistic forecast for the lower and upper values of the limit level of reliability, respectively;

I - зона «приработки и опытной эксплуатации», определяемая заданными значениями интенсивности λпр;I - zone "running-in and trial operation", determined by the specified values of the intensity λ CR ;

II - зона «нормальной эксплуатации»;II - zone of "normal operation";

III - зона «физического старения», характеризующаяся ростом интенсивности наследственных, деградационных и ресурсных отказов, проявлением накопления ненадежности за счет старения изделия;III - zone of "physical aging", characterized by an increase in the intensity of hereditary, degradation and resource failures, the manifestation of the accumulation of insecurity due to aging of the product;

IV - зона «прекращения» эксплуатации изделия в «прежнем виде».IV - zone of "termination" of the operation of the product in its "previous form."

Процессы оценивания показателей ресурсоспособности, согласно обозначений фигуре 2,б и учитывая что B - возраст, а H - наработка остаточного ресурса, можно представить в виде фигуре 2,в.The processes of evaluating the indicators of resource capacity, according to the notation of figure 2, b, and given that B is age and H is the operating time of the residual resource, can be represented as figure 2, c.

Динамику временных характеристик λ(t) при прогнозировании ресурсоспособности изделия представим в виде фигуре 2,г, где обозначено:The dynamics of the temporal characteristics λ (t) when predicting the resource life of the product will be presented in the form of figure 2, g, where it is indicated:

Pγ - заданная вероятность обеспечения γ-процентного ресурса tγ;P γ is the specified probability of providing a γ-percent resource t γ ;

Figure 00000018
- плотность распределения наработки изделия;
Figure 00000018
- the density of distribution of product life;

Figure 00000019
,
Figure 00000020
- нижнее и верхнее значение интенсивности отказов изделия при заданном tH;
Figure 00000019
,
Figure 00000020
- the lower and upper value of the failure rate of the product at a given t H ;

Figure 00000021
,
Figure 00000022
- нижнее и верхнее значение интенсивности отказов изделия при заданном tγ.
Figure 00000021
,
Figure 00000022
- the lower and upper value of the failure rate of the product at a given t γ .

Недостатком указанного способа [2], в обобщенном виде, учитывая представленные подтверждения, является то, что нет привязки к определяющим типам отказов и их коренным причинам, влияющих на качество, надежность и безопасность эксплуатации изделия (конструкции), отсутствие которой не дает представление о действительном характере остаточной долговечности и остаточной дефектности изделия (конструкции).The disadvantage of this method [2], in a generalized form, given the confirmation, is that there is no binding to the determining types of failures and their root causes affecting the quality, reliability and safety of operation of the product (structure), the absence of which does not give an idea of the actual the nature of the residual durability and residual defectiveness of the product (structure).

Технический результат, на достижение которого направлено данное изобретение, заключается в том, что появляется возможность проверки остаточной дефектности конструкции (изделия), учитывая индивидуальность подхода при оценивании и прогнозировании ресурсоспособности, что предусматривает:The technical result to which this invention is directed is that it becomes possible to check the residual defectiveness of a structure (product), taking into account the individuality of the approach when assessing and predicting resource capacity, which provides for:

- построение допусковой области ресурсоспособности;- construction of the tolerance area of resource capacity;

- выбор системы показателей ресурсоспособности;- selection of a system of indicators of resource capacity;

- установление пессимистического и оптимистического характера прогноза допустимых изменений интенсивности отказов изделия;- the establishment of a pessimistic and optimistic nature of the forecast of permissible changes in the rate of failure of the product;

- определение динамики предельных и предотказных состояний изделия;- determination of the dynamics of the limit and pre-failure conditions of the product;

- построение заданной области контроля остаточной дефектности, определяемой механизмами старения деградационного и ресурсного характера, что позволяет выявить ресурсные резервы изделия, за счет повышения качества проверки изделия (конструкции) на разных этапах жизненного цикла.- the construction of a predetermined area for monitoring residual defects determined by aging mechanisms of a degradation and resource nature, which allows to identify the resource reserves of the product by improving the quality of checking the product (structure) at different stages of the life cycle.

Способ позволяет произвести оценку реальной дефектности конструкции (изделия) как до контроля, так и после контроля и ремонта выявленных дефектов. Также его особенность в том, что за счет применения метода анализа «затрат и выгод» [4] предусматривается выделение границ допустимого пессимистического П и оптимистического O прогноза, (что показана на фигуре 3) характеризующих область допустимого риска, повышается точность оценки реального состояния изделия (конструкции), надежности и безопасности его эксплуатации, приемлемости тех или иных мер для повышения качества и надежности изделия (конструкции) до приемлемого уровня, а также формирования обоснованных требований для совершенствования инструментальных средств при проверке остаточной дефектности изделия (конструкции).The method allows to evaluate the real defectiveness of a structure (product) both before inspection and after inspection and repair of identified defects. Also, its peculiarity is that due to the application of the “cost-benefit” analysis method [4], it is provided that the boundaries of the permissible pessimistic P and optimistic O forecast (which is shown in figure 3) characterizing the region of acceptable risk are distinguished, the accuracy of assessing the real state of the product increases ( design), the reliability and safety of its operation, the acceptability of certain measures to improve the quality and reliability of the product (structure) to an acceptable level, as well as the formation of reasonable requirements for excellence tools for checking the residual defectiveness of the product (structure).

Кроме того, на фигуре 3 показана (звездочками) графическая оценка надежности отдельных комплектующих приведенного изделия, включая определяющие (наиболее опасные) характеризуемые вероятности P1 и P2.In addition, figure 3 shows (by asterisks) a graphical assessment of the reliability of individual components of a given product, including the determining (most dangerous) characterized probabilities P 1 and P 2 .

Поставленная задача решается тем, что в способе определения остаточной дефектности изделия (конструкции), включающем контроль изменения характеристик надежности изделия (конструкции) по плотности распределения, используя квантильные границы, определяющие характер пессимистического и оптимистического прогноза при установленных назначенном ресурсе и γ-процентном ресурсе, заданном предельном значении характеристики надежности изделия (конструкции), выбранной аппроксимирующей функции характеристики надежности, методом вероятностной оценки предельного состояния изделия (конструкции), которая характеризует проявление тенденции к параметрическим отказам;The problem is solved in that in the method for determining the residual defectiveness of the product (structure), including monitoring the change in the reliability characteristics of the product (structure) by distribution density, using quantile boundaries that determine the nature of the pessimistic and optimistic forecast with the assigned assigned resource and γ-percent resource specified the limit value of the reliability characteristics of the product (structure), the selected approximating function of the reliability characteristics, by the method of probabilistic limiting condition evaluation items (design) which characterizes the manifestation of a tendency to parametric failures;

- задают интервал допустимых изменений остаточной дефектности, характеризующий надежность изделия (конструкции);- set the interval of permissible changes in residual defectiveness, characterizing the reliability of the product (design);

- формируют область контроля остаточной дефектности изделия (конструкции);- form the area of control of residual defects in the product (structure);

- выполняют мониторинг остаточной дефектности характеристики надежности, включая вероятностное оценивание риска и прогнозирование остаточной дефектности изделия (конструкции).- monitor the residual defectiveness of the reliability characteristics, including probabilistic risk assessment and prediction of the residual defectiveness of the product (structure).

Как правило, остаточную дефектность изделия (конструкции) определяют: деградационные, метрологические, скрытые (латентные), наследственные и параметрические отказы. При этом вероятностная оценка остаточной дефектности характеризуется интервалами контроля

Figure 00000023
,
Figure 00000024
,
Figure 00000025
,
Figure 00000026
, показанными на фигуре 4.As a rule, the residual defectiveness of the product (structure) is determined by: degradation, metrological, latent (latent), hereditary and parametric failures. Moreover, the probabilistic assessment of residual defectiveness is characterized by control intervals
Figure 00000023
,
Figure 00000024
,
Figure 00000025
,
Figure 00000026
shown in figure 4.

Структура аналитических выражений для оценивания вероятностного прогноза остаточной дефектности иллюстрируется примером исследований метрологических отказов измерительных каналов, показанном на фигуре 5, где приняты следующие обозначения: КВ1…КВК - квартальные границы; Рр - вероятность, характеризующая приближение к метрологическому отказу; Рд - вероятность, характеризующая удаление от метрологического отказа;

Figure 00000027
- плотность распределения, характеризующая ремонтопригодность в фиксированный момент времени tpi;
Figure 00000028
- плотность распределения, характеризующая долговечность в фиксированный момент времени tдj; tpi - моменты времени когда необходимо контролировать ремонтопригодность; tдj - моменты времени когда необходимо контролировать долговечность;
Figure 00000029
- точки пересечения квантильных границ с осью MX;
Figure 00000030
- точки пересечения квантильных границ с плотностью распределения
Figure 00000031
; m - математическое ожидание; σl σK, в - точки равные ± 3σ (среднеквадратическое отклонение) соответственно; МХпр - предельное значение метрологической характеристики.The structure of the analytical expressions for assessing the probabilistic forecast of residual defects is illustrated by the example of studies of metrological failures of the measuring channels, shown in figure 5, where the following notation is accepted: KB1 ... CVK - quarterly boundaries; Рр - probability characterizing the approach to metrological failure; RD - the probability characterizing the distance from the metrological failure;
Figure 00000027
- distribution density characterizing maintainability at a fixed point in time tpi;
Figure 00000028
- distribution density, characterizing the durability at a fixed point in time tdj; tpi - time points when it is necessary to control maintainability; tdj - time points when it is necessary to control durability;
Figure 00000029
- intersection points of quantile boundaries with the MX axis;
Figure 00000030
- intersection points of quantile boundaries with distribution density
Figure 00000031
; m is the mathematical expectation; σl σK, c - points equal to ± 3σ (standard deviation), respectively; MHpr - the limit value of the metrological characteristics.

Общая площадь под кривой

Figure 00000032
равна единице, некоторый участок площади под этой кривой ограниченный точками σ1, n1,
Figure 00000033
определяет вероятность приближения к метрологическому отказу (область ремонтопригодности), а участок под кривой ограниченный точками,
Figure 00000034
,
Figure 00000035
,
Figure 00000036
определяет вероятность удаления от метрологического отказа, (область долговечности). Таким образом получены фигуры произвольной формы со сторонами
Figure 00000037
,
Figure 00000038
,
Figure 00000039
для вероятности Pp, и
Figure 00000040
,
Figure 00000041
,
Figure 00000042
для вероятности Рд. Обозначим
Figure 00000043
через a1,
Figure 00000037
через в1 и
Figure 00000044
через aK, nKσK через вK. Координаты точек
Figure 00000045
и
Figure 00000046
будут
Figure 00000047
и
Figure 00000048
соответственно.The total area under the curve
Figure 00000032
equal to unity, a certain section of the area under this curve bounded by the points σ 1 , n 1 ,
Figure 00000033
determines the probability of approaching a metrological failure (maintainability area), and the area under the curve is limited by points,
Figure 00000034
,
Figure 00000035
,
Figure 00000036
determines the probability of removal from a metrological failure, (area of longevity). Thus, arbitrary shapes with sides are obtained.
Figure 00000037
,
Figure 00000038
,
Figure 00000039
for probability P p , and
Figure 00000040
,
Figure 00000041
,
Figure 00000042
for probability R d . We denote
Figure 00000043
through a 1 ,
Figure 00000037
through in 1 and
Figure 00000044
through a K , n K σ K through in K. Point coordinates
Figure 00000045
and
Figure 00000046
will be
Figure 00000047
and
Figure 00000048
respectively.

В общем виде вычисление вероятностей Рр и Рд может быть выполнено по формулеIn general, the calculation of the probabilities Pp and Pd can be performed by the formula

Figure 00000049
Figure 00000049

Figure 00000050
Figure 00000050

где ρ - произведение из меры точности на срединную ошибку в законе нормального распределения.where ρ is the product of the measure of accuracy and the median error in the law of normal distribution.

Вычисление вероятностей Рр, Рд может быть проведено путем графического интегрирования, при помощи специальных сеток, построенных по закону нормального распределения вероятностей на плоскости, что позволяет более качественно проектировать процесс динамического контроля метрологической надежности измерительных каналов.The calculation of the probabilities P r , R d can be carried out by graphical integration, using special grids constructed according to the law of the normal probability distribution on the plane, which allows a better design of the process of dynamic control of the metrological reliability of the measuring channels.

Список источниковList of sources

1. Аркадов Г.В., Гетман А.Ф., Маловик К.Н., Смирнов С.Б. Ресурс и надежность оборудования и трубопроводов АЭС: учеб пособие - Севастополь: СНУЯЭиП, 2012-348 с.1. Arkadov G.V., Getman A.F., Malovik K.N., Smirnov S.B. Resource and reliability of equipment and pipelines of NPPs: study guide - Sevastopol: SNUYaEiP, 2012-348 p.

2. Патент Российской Федерации 2243585 C1 G05B 23/02, G06F 17/00, B21D 26/10 Способ определения вероятности обнаружения дефектов, исходной и остаточной дефектности с использованием результатов неразрушающего контроля - опубликовано 27.12.2004 г.2. Patent of the Russian Federation 2243585 C1 G05B 23/02, G06F 17/00, B21D 26/10 Method for determining the probability of detection of defects, initial and residual defects using the results of non-destructive testing - published December 27, 2004

3. Маловик К.Н., Марончук И.И. Научные основы повышения качества оценивания и прогнозирования долговечной эксплуатации объектов ядерной энергетики: монография - Севастополь: Каламо, 2015 - 348 с.3. Malovik K.N., Maronchuk I.I. Scientific basis for improving the quality of assessment and forecasting the long-term operation of nuclear facilities: monograph - Sevastopol: Kalamo, 2015 - 348 p.

4. ГОСТ P ИСО/МЭК 31010-2011 Менеджмент риска. Методы оценки риска.4. GOST P ISO / IEC 31010-2011 Risk management. Risk assessment methods.

Claims (1)

Способ проверки остаточной дефектности изделий, включающий контроль изменений характеристик надежности изделий по плотности распределения, используя квантильные границы, определяющие характер пессимистического и оптимистического прогноза, при установленном назначенном ресурсе γ-процентном ресурсе, заданном предельным значением характеристики долговечности, методом вероятностной оценки предельного состояния изделий, который характеризует проявление тенденций к параметрическим отказам, отличающийся тем, что для каждого конкретного изделия с целью обеспечения более высокой достоверности прогнозирования показателей ресурсоспособности изделия, повышения точности оценивания реального технического состояния изделия, улучшения качества проектирования процесса контроля характеристик надежности, моделируют аппроксимирующую функцию, определяющую вид тренда интенсивности отказов по прогнозируемым характеристикам надежности изделия с момента начала его нормальной эксплуатации, оценивают и формируют область контроля остаточной дефектности изделия, предусматривая вероятностное оценивание рисков, и выполняют мониторинг остаточной дефектности изделия.A method for checking residual defectiveness of products, including monitoring changes in the reliability characteristics of products by distribution density, using quantile boundaries that determine the nature of the pessimistic and optimistic forecast, when the assigned resource is set to the γ-percent resource specified by the limit value of the durability characteristic, by the method of probabilistic assessment of the limiting state of products, which characterizes the manifestation of trends towards parametric failures, characterized in that for each specific To ensure a higher reliability of predicting the product’s resource life indicators, improve the accuracy of estimating the real technical condition of the product, improve the quality of designing the process of monitoring the reliability characteristics, an approximating function that determines the type of the trend of failure rate according to the predicted reliability characteristics of the product from the moment of its normal operation evaluate and form the area of control of residual defectiveness of the product, foresee Wai probabilistic risk assessment, and monitors the residual defects of the product.
RU2016108205A 2016-03-09 2016-03-09 Products residual defectiveness monitoring method RU2667119C2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2016108205A RU2667119C2 (en) 2016-03-09 2016-03-09 Products residual defectiveness monitoring method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2016108205A RU2667119C2 (en) 2016-03-09 2016-03-09 Products residual defectiveness monitoring method

Publications (3)

Publication Number Publication Date
RU2016108205A RU2016108205A (en) 2017-09-14
RU2016108205A3 RU2016108205A3 (en) 2018-07-17
RU2667119C2 true RU2667119C2 (en) 2018-09-14

Family

ID=59893413

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2016108205A RU2667119C2 (en) 2016-03-09 2016-03-09 Products residual defectiveness monitoring method

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2667119C2 (en)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2733592C1 (en) * 2019-12-23 2020-10-05 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Сибирский государственный университет путей сообщения" (СГУПС) г. Новосибирск Non-destructive testing process control method

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114969952B (en) * 2022-07-27 2022-10-04 深圳市城市公共安全技术研究院有限公司 Building collapse risk assessment method and device, computer equipment and storage medium

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6076465A (en) * 1996-09-20 2000-06-20 Kla-Tencor Corporation System and method for determining reticle defect printability
RU2243565C2 (en) * 2003-02-25 2004-12-27 Закрытое акционерное общество "Координационный центр по надежности, безопасности и ресурсу атомных станций" Method of determining reliability of nondestructive testing
RU2243585C1 (en) * 2003-04-08 2004-12-27 Закрытое акционерное общество "Координационный центр по надежности, безопасности и ресурсу оборудования и трубопроводам атомных электростанций" Method for determining possibility of detection of defects, source and remaining defectiveness with use of non-destructive control results
RU2243586C1 (en) * 2003-04-08 2004-12-27 Закрытое акционерное общество "Координационный центр по надежности, безопасности и ресурсу оборудования и трубопроводам атомных электростанций" Method for determining quality of product on basis of reliable and possible sections of remaining defectiveness
RU2301992C2 (en) * 2005-03-25 2007-06-27 Закрытое акционерное общество "Координационный центр по надежности, безопасности и ресурсу оборудования и трубопроводам атомных электростанций" (КЦНБРАС) Method of determining failure-free performance from results of nondestructive test
RU2518407C1 (en) * 2013-06-27 2014-06-10 Открытое акционерное общество "Всероссийский научно-исследовательский институт по эксплуатации атомных электростанций" (ОАО ВНИИАЭС) Method for nondestructive inspection of product in course of its operation
RU2529096C1 (en) * 2013-06-27 2014-09-27 Открытое акционерное общество "Всероссийский научно-исследовательский институт по эксплуатации атомных электростанций" (ОАО ВНИИАЭС) Method to increase gamma-percentage resource of product
RU2531428C1 (en) * 2013-09-30 2014-10-20 Открытое акционерное общество "Всероссийский научно-исследовательский институт по эксплуатации атомных электростанций" (ОАО ВНИИАЭС) Method to ensure specified level of item reliability based on continuous monitoring of operational loads and non-destructive check by its readings

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6076465A (en) * 1996-09-20 2000-06-20 Kla-Tencor Corporation System and method for determining reticle defect printability
RU2243565C2 (en) * 2003-02-25 2004-12-27 Закрытое акционерное общество "Координационный центр по надежности, безопасности и ресурсу атомных станций" Method of determining reliability of nondestructive testing
RU2243585C1 (en) * 2003-04-08 2004-12-27 Закрытое акционерное общество "Координационный центр по надежности, безопасности и ресурсу оборудования и трубопроводам атомных электростанций" Method for determining possibility of detection of defects, source and remaining defectiveness with use of non-destructive control results
RU2243586C1 (en) * 2003-04-08 2004-12-27 Закрытое акционерное общество "Координационный центр по надежности, безопасности и ресурсу оборудования и трубопроводам атомных электростанций" Method for determining quality of product on basis of reliable and possible sections of remaining defectiveness
RU2301992C2 (en) * 2005-03-25 2007-06-27 Закрытое акционерное общество "Координационный центр по надежности, безопасности и ресурсу оборудования и трубопроводам атомных электростанций" (КЦНБРАС) Method of determining failure-free performance from results of nondestructive test
RU2518407C1 (en) * 2013-06-27 2014-06-10 Открытое акционерное общество "Всероссийский научно-исследовательский институт по эксплуатации атомных электростанций" (ОАО ВНИИАЭС) Method for nondestructive inspection of product in course of its operation
RU2529096C1 (en) * 2013-06-27 2014-09-27 Открытое акционерное общество "Всероссийский научно-исследовательский институт по эксплуатации атомных электростанций" (ОАО ВНИИАЭС) Method to increase gamma-percentage resource of product
RU2531428C1 (en) * 2013-09-30 2014-10-20 Открытое акционерное общество "Всероссийский научно-исследовательский институт по эксплуатации атомных электростанций" (ОАО ВНИИАЭС) Method to ensure specified level of item reliability based on continuous monitoring of operational loads and non-destructive check by its readings

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2733592C1 (en) * 2019-12-23 2020-10-05 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Сибирский государственный университет путей сообщения" (СГУПС) г. Новосибирск Non-destructive testing process control method

Also Published As

Publication number Publication date
RU2016108205A (en) 2017-09-14
RU2016108205A3 (en) 2018-07-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9792555B2 (en) Probabilistic modeling and sizing of embedded flaws in ultrasonic nondestructive inspections for fatigue damage prognostics and structural integrity assessment
Thöns On the value of monitoring information for the structural integrity and risk management
Coble et al. Applying the general path model to estimation of remaining useful life
Coble et al. Identifying optimal prognostic parameters from data: a genetic algorithms approach
Gobbato et al. A recursive Bayesian approach for fatigue damage prognosis: An experimental validation at the reliability component level
Soliman et al. Life-cycle management of fatigue-sensitive structures integrating inspection information
Mathew et al. Failure mechanisms based prognostics
Guan et al. Life time extension of turbine rotating components under risk constraints: A state-of-the-art review and case study
You et al. Two-zone proportional hazard model for equipment remaining useful life prediction
Guan et al. Probabilistic modeling and sizing of embedded flaws in ultrasonic non-destructive inspections for fatigue damage prognostics and structural integrity assessment
Yuan et al. Estimation of the value of an inspection and maintenance program: A Bayesian gamma process model
Aldrin et al. Model‐assisted probabilistic reliability assessment for structural health monitoring systems
RU2667119C2 (en) Products residual defectiveness monitoring method
Sakurahara et al. Integrating renewal process modeling with Probabilistic Physics-of-Failure: Application to Loss of Coolant Accident (LOCA) frequency estimations in nuclear power plants
Maes et al. Hierarchical modeling of pipeline defect growth subject to ILI uncertainty
Zou et al. An integrated probabilistic approach for optimum maintenance of fatigue-critical structural components
Barabadi et al. Application of accelerated failure model for the oil and gas industry in Arctic region
Dominguez et al. A new approach of confidence in POD determination using simulation
Pietruczuk et al. Block inspection policy model with imperfect maintenance for single-unit systems
Cong et al. Risk assessment based on fault tree analysis for damaged pipe repair during operation in petrochemical plant
Kim et al. Application of particle filtering for prognostics with measurement uncertainty in nuclear power plants
Chen et al. BIM-and IoT-Based Data-Driven Decision Support System for Predictive Maintenance of Building Facilities
Newcomer A new approach to quantification of margins and uncertainties for physical simulation data.
Breysse et al. Life cycle cost analysis of ageing structural components based on non-destructive condition assessment
Kumar et al. Gas turbine engine operational data analysis for anomaly detection: Statistical vs. neural network approach

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20190310