Качество и надежность автомобиля

Обозначая среднюю величину издержек от отказа детали и зная коэффициент использования ресурса , который, по сути, отражает как бы вероятность отказа детали, можно найти средние издержки при групповой замене деталей . По аналогии с коэффициентом использования стоимости деталей, введем в рассмотрение коэффициент издержек при групповой замене деталей . Здесь в знаменателе записаны суммарные издержки, когда ресурс всех деталей группы использовался бы полностью.

Оптимальной будет такая стратегия замены деталей, когда , что достигается при . Ранее было показано, что коэффициент использования ресурса уменьшается при увеличении числа совместно заменяемых деталей. Это соответствует здравой логике: если после первого отказа заменять весь автомобиль в целом, то число отказов и их последствий будет меньше (естественно, здесь мы не учитываем приработку, возможность проявления скрытых дефектов изготовления, которые обнаруживаются у новых автомобилей и т. п.).

Средние затраты от недоиспользования стоимостей совместно заменяемых деталей , общие затраты будут равны сумме

.

Естественным условием эффективности стратегии совместной замены деталей при ремонте автомобиля является снижение общих затрат от недоиспользования ресурса деталей и издержек, связанных с отказом деталей. Преобразуя выражение общих затрат, можно записать

.

Несмотря на то, что издержки от отказа некоторых деталей могут быть меньше их стоимости, общие затраты не могут быть равны нулю. Докажем это от обратного, переписав выражение общих затрат следующим образом,



Разделив все на и заменяя , получим . Как было показано ранее, , значит , что невозможно.

Подставляя выражение коэффициента использования ресурса, получим

.

На основании полученного выражения можно дать следующие рекомендации по формированию группы деталей для их совместной замены при ремонте автомобиля:

Дешевые детали, отказ которых приводит к большим издержкам (повреждение других деталей, необходимость выполнения трудоемких разборочно-сборочных работ, влияние на безопасность автомобиля и т. п.) должны иметь большой ресурс.

Дорогие детали, отказ которых не приводит к большим издержкам, должны иметь ресурс меньший, чем ресурс дешевых деталей.

Количество деталей, включаемых в группу совместной замены, не должно быть очень большим.

Соблюдение этих рекомендаций особенно важно для деталей, отказ которых носит внезапный, как бы непредсказуемый, характер (разрушение хрупких материалов, поломка из-за образования невидимых усталостных трещин и т. п.).

При продуманном конструировании и тщательной доводке конструкции автомобиля завод изготовитель может сам рекомендовать группы деталей для совместной замены при ремонте. Инженер по технической эксплуатации автомобилей должен внимательно относиться к таким рекомендациям. Например, в разработанной концерном Fiat конструкции полуоси ведущего моста первым, обычно, отказывает подшипник. Сползание запорного кольца при нарушениях технологии изготовления иногда наблюдается. Однако все это в эксплуатации автомобиля не приводит к большим издержкам. Отказы крышки подшипника и поломка полуоси, которые могут привести к серьезным последствиям, в практике нормальной эксплуатации автомобиля не встречаются. То есть, запасы долговечности полуоси существенно выше запасов долговечности подшипника. Замена при ремонте не группы деталей, а только одного подшипника (да еще многократная замена) может привести к очень серьезным последствиям.

4.2 Определение оптимального срока службы автомобиля как сложной восстанавливающейся системы

Автомобиль, состоящий из большого числа агрегатов, систем и деталей является сложной восстанавливающейся системой. Это означает, что путем многократных ремонтов автомобиль можно поддерживать в работоспособном состоянии, в принципе, неограниченно долго. Не учитывая издержек от морального старения автомобиля, оптимальный срок его службы можно найти по минимуму удельных затрат на покупку автомобиля и на поддержание его в работоспособном состоянии в соответствии с рис. 26.

Рис. 26.

Если - стоимость автомобиля при его покупке, то при сроке службы удельная годовая стоимость выразится отношением . Затраты связанные с поддержанием автомобиля в работоспособном состоянии в течение года можно представить суммой ,

где - затраты на техническое обслуживание автомобиля;

- затраты на ремонт автомобиля, существенно возрастающие по мере его старения;

- затраты, связанные с потерей дохода от простоев автомобиля, обусловленных его технической готовностью.

Суммируя удельные затраты, получаем кривую, по которой можно найти оптимальный срок службы автомобиля, соответствующий минимуму удельных затрат. Следует иметь в виду, что кривая суммарных удельных затрат может быть в зоне экстремума достаточно пологой. Это будет указывать на то, что оптимальный срок службы автомобиля может иметь нечетко выраженные границы.

 5. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ДИАГНОСТИКИ

5.1 Общие представления о технической диагностике автомобилей

Индивидуальная информация о скрытых и назревающих отказах автомобиля позволяет предотвратить преждевременный или запоздалый ремонт, а также проконтролировать качество выполнения ремонтных, регулировочных и других операций технического обслуживания.

Технической диагностикой называют отрасль знаний, которая изучает признаки, методы и средства определения технического состояния механизмов (и автомобиля, в частности) без их разборки, а также технологию и организацию использования систем диагностирования в процессе технической диагностики. Под системой диагностирования понимают комплекс, включающий диагностируемый объект, технические средства и алгоритм диагностических работ.

Системы диагностирования можно классифицировать по ряду признаков следующим образом:

- По характеру связи технических средств с объектом:

а) встроенные (перевозимые на автомобиле в процессе его работы);

б) выделенные (подключающиеся в стационарных условиях).

По условию съема информации:

а) функциональные (диагностирование в процессе нормальной

работы объекта);

б) тестовые (на объект подается особый сигнал, чтобы по

отклику судить о состоянии объекта).

По полноте охвата:

а) общие (диагностируется объект в целом);

б) локальные (диагностируется отдельный элемент объекта).

По степени универсальности:

а) специальные (объект, технические средства и алгоритм

всегда постоянны);

б) универсальные (объект, средства и алгоритм диагностирования

легко меняются).

По количеству диагностических параметров:

а) однопараметрические (диагноз по одному признаку);

б) многопараметрические (диагноз по комплексу признаков).

По степени участия человека:

а) «ручные» (диагноз ставит человек);

б) автоматические (диагноз ставится без участия человека).

Техническая диагностика является важным звеном в системе обслуживания и ремонта автомобилей. По мере дальнейшего увеличения парка автомобилей и численности их пользователей (следует признать, что доля автолюбителей и профессионалов в общем количестве водителей уменьшается), усложнения конструкции автомобилей и ужесточения требований к их безопасности и надежности роль технической диагностики возрастает. Характерной чертой современных автомобилей является все более широкое использования электроники и микропроцессорной техники, на которую возлагаются не только функции управления системами автомобиля, но и автоматического диагностирования его технического состояния.

Эффективное внедрение технической диагностики возможно только при наличии хорошо разработанной теоретической базы методологии постановки диагноза по косвенным признакам состояния.

5.2 Выбор диагностических параметров

Техническое состояние автомобиля как сложной системы и его элементов характеризуется теми или иными физическими явлениями или процессами, которые можно рассматривать в качестве признаков состояния. Признаки состояния могут выражаться количественно на основе измерений, а когда они невозможны - то качественно на основе органолептических методов оценки цвета, запаха, блеска, тембра звучания и т.п. Очевидно, что по мере развития измерительной техники качественные оценки признаков могут переходить в количественные измерения.

Поскольку при диагностике состояние объекта оценивается без его разборки, в качестве диагностических параметров могут выступать косвенные признаки, некоторым образом связанные с состоянием . Для того, чтобы диагностический параметр был информативным и обеспечивал достоверность диагноза, необходимо, чтобы он отвечал трем требованиям: был чувствительным, однозначным и стабильным.

На рис. 27 показаны три варианта поведения диагностического параметра по мере изменения состояния .

Рис. 27.

Параметры и - однозначные, поскольку каждому возможному состоянию соответствует одна вполне определенная величина признака. Параметр - неоднозначен, поскольку одно и то же значение признака может соответствовать двум (или более) состояниям и .

Сравнивая параметры и можно заметить, что при изменении состояния на величину изменение величины для первого параметра больше, чем для второго, т. е. первый параметр более чувствительный. Таким образом, из представленных на рис. 44 параметров предпочтительным для диагностики является , поскольку он однозначный и чувствительный.

Стабильность диагностического параметра определяется вариацией его значений при многократных измерениях на объектах с одним и тем же состоянием. Разброс значений параметра может быть выражен средним квадратическим отклонением, которое следует рассчитывать для заведомо исправного и неисправного состояния диагностируемого объекта. Для оценки стабильности и информативности диагностического параметра можно использовать критерий

,

где и - средние значения диагностических параметров для заведомо исправного и неисправного состояния объекта;

и - средние квадратические отклонения параметров заведомо исправных и неисправных диагностируемых объектов.

Очевидно, что существенное отличие признаков исправного и неисправного состояния диагностируемого объекта может дать чувствительный диагностический параметр. Если при этом разброс показаний относительно небольшой, то такой диагностический параметр можно считать информативным и стабильным. Таким образом, при разработке системы диагностирования по величине можно выбрать признаки, которые наилучшим образом подходят в качестве диагностических параметров.

5.3 Определение допустимого значения диагностического параметра

После выбора диагностических параметров, необходимо решить два важных вопроса: назначить периодичность диагностирования (как часто контролировать состояние объекта) и выбрать допустимое значение диагностического параметра, при достижении которого следует проводить профилактические работы по восстановлению состояния объекта.

Решения обоих вопросов являются взаимосвязанными, поэтому чаще всего вначале задаются периодичностью диагностирования, а затем находят соответствующее значение допустимого значения диагностического параметра. При выделенной диагностике периодичность диагностирования целесообразно совмещать с плановыми ТО автомобиля. При встроенной автоматической диагностике периодичность диагностирования может быть связана с пробегом автомобиля или, например, проводиться после каждого десятого запуска двигателя и т. п.

Различают три значения диагностического параметра:

Начальный диагностический параметр - величина диагностического параметра, соответствующая технически исправному (новому) объекту.

Предельный диагностический параметр - величина диагностического параметра, соответствующая состоянию объекта, когда его эксплуатировать дальше нельзя (отказ) или экономически нецелесообразно.

Допустимый диагностический параметр - величина диагностического параметра, соответствующая состоянию, когда целесообразно провести профилактические работы по восстановлению объекта до начального состояния.

Рассмотрим идеальный вариант системы диагностирования, когда состояние объекта линейно зависит от его наработки, а диагностический параметр связан с состоянием также линейно (рис. 28).

В силу стечения обстоятельств состояние возможной на практике совокупности объектов, и каждого объекта в отдельности, может меняться с разной интенсивностью, поэтому наработка до предельного состояния объекта и соответствующего значения является случайной величиной. Выразим величину наработки до предельного состояния некоторым законом распределения вероятностей .

Если выбрать величину допустимого диагностического параметра , как показано на рис. 28, и проводить диагностику с периодичностью , то часть объектов с высокой интенсивностью изменения состояния к моменту

´Рис. 28.

первой диагностики будет иметь диагностический параметр выше . Эти объекты по результатам диагностики будут направлены на профилактические работы, а остальные оставлены для дальнейшей эксплуатации.

Некоторая часть объектов, прошедших первую диагностику, может достигнуть предельного состояния, т. е. отказать, до момента второй диагностики. Вероятность отказов после первой диагностики на рис. 45 выражается выделенной площадью под кривой плотности вероятностей. Аналогичная ситуация может возникать при второй диагностике (), третьей и т. д. Общая вероятность отказов при назначенной величине допустимого диагностического параметра будет равна .

Из графика, представленного на рис. 45 видно, что чем чаще будет проводиться диагностика и чем ниже будет уровень допустимого диагностического параметра, тем меньше будет вероятность отказов объекта (автомобиля).

Снижение уровня приводит к увеличению числа диагностических работ, в соответствие с рис. 29, из которого следует, что при профилактические работы проводят через три периода диагностирования, а при - через два.

Рис. 29.

(Строго говоря, увеличение и уменьшение параметра подразумевает приближение его к или к ).

Полученные на основании рассмотренного идеального варианта диагностической системы выводы в принципе правильно отражают связь допустимого диагностического параметра с периодичностью диагностирования, вероятностью отказов диагностируемого объекта и количеством профилактических работ. Однако, на практике связь между наработкой автомобиля, его состоянием и величиной диагностического параметра чаще всего нелинейная. В этом случае величину допустимого диагностического параметра можно находить следующим образом.

Используя выбранный диагностический признак, обследуют две группы автомобилей: заведомо исправных (диагноз ) и заведомо неисправных (диагноз ). (Имеется в виду контроль некоторого агрегата или системы автомобиля, не имеющего или имеющего конкретную неисправность). Результаты контроля из-за погрешностей измерений и неоднозначности проявления признака на разных автомобилях можно представить как две совокупности случайных величин, которые показаны на рис.30 в виде двух законов распределения вероятностей.

Рис. 30.

Выбирая величину допустимого диагностического параметра , будем иметь некоторую вероятность того, что неисправные автомобили будут ошибочно признаны как годные. В то же время с вероятностью исправные автомобили, случайно показавшие большие значения диагностического параметра, будут признаны негодными и направлены на профилактические работы. В обоих случаях будет допущена ошибка диагностирования, которая повлечет за собой или отказ автомобиля в дорожных условиях или напрасно проведенные профилактические работы.

Если обозначить средние затраты, связанные с отказом автомобиля, - , а затраты на проведение профилактических работ - , то средние затраты от ошибки диагностирования можно найти как математическое ожидание . Подставим выражения вероятностей

.

Оптимальным значением допустимого диагностического параметра можно считать такое , при котором затраты от ошибок диагностирования будут наименьшими. Минимум затрат можно найти из условия

.

Очевидно, что производная от интеграла - это подынтегральная функция с соответствующими значениями аргумента. Если бы мы интегрировали выражение суммарных ошибок, то нашли бы некоторую функцию, в которую вначале поставили верхний предел интегрирования, а затем нижний предел. Функция с нижним пределом записывается со знаком минус. В нашем случае следует учитывать, что при и . Таким образом

.

Отсюда можно найти требуемое соотношение плотностей вероятностей случайных величин измеряемого диагностического параметра для группы заведомо исправных и неисправных автомобилей и по этому соотношению соответствующее значение :

.

Полученная формула справедлива при равной вероятности наблюдения диагнозов и . На практике неисправные автомобиле могут встречаться гораздо реже, чем исправные (во всяком случае, при встроенной диагностике, когда каждый автомобиль имеет диагностическую систему и автоматически с некоторой периодичностью проходит диагностику). При выделенной диагностике, наоборот, к услугам диагноста будут прибегать водители при возникновении подозрений о неисправности их автомобиля и число неисправных автомобилей, проходящих диагностику, может оказаться больше, чем исправных автомобилей (следует напомнить, что здесь идет речь о конкретной неисправности, которая отражается рассматриваемым диагностическим параметром).

С учетом вероятностей диагнозов и , которые в сумме дают единицу, средние затраты от ошибок диагностирования будут равны

.

После соответствующих преобразований получим окончательную формулу

.

Полученная формула выводилась из условия, что среднее значение диагностического параметра неисправных объектов больше среднего значения диагностических параметров исправных объектов. Если параметры ведут себя иначе, то формула должна быть соответствующим образом трансформирована.

5.4 Постановка диагноза по комплексу диагностических параметров

Из врачебной практики и опыта технической диагностики диагноз, как правило, ставится не по одному, а по нескольким признакам. При анализе совокупности симптомов у диагноста интуитивно возникает «догадка» о наиболее вероятном диагнозе. Чем глубже знания и больше опыт диагноста, тем достовернее выдвигаемый им диагноз.

При разработке системы автоматической диагностики необходимо располагать алгоритмом постановки диагноза, на основании которого может действовать некоторая схема (в общем случае - ЭВМ) [2].

При изменении технического состояния автомобиля различные неисправности могут частично сопровождаться одинаковыми диагностическими параметрами. Например, не герметичность клапана поплавковой камеры карбюратора () сопровождается: повышенным расходом топлива -, перегревом двигателя - , большим содержанием СО в выхлопных газах - , загрязнением карбюратора - . Износ топливных жиклеров () сопровождается: повышенным расходом топлива - , перегревом двигателя - , большим содержанием СО в выхлопных газах - . Неправильная регулировка холостого хода () сопровождается указанными ранее признаками , и неустойчивой работой двигателя на холостом ходу - .

Описание диагнозов удобно свести в матрицу, обозначая наличие признака «1», а отсутствие - «0»

Таблица 8.

Диагнозы	Диагностические параметры
	1	1	1	1	0
	1	1	1	0	0
	1	0	1	0	1

На основании подобных матриц делались попытки создавать электрические приборы для автоматической постановки диагнозов, содержащие набор тумблеров (включателей) и сигнальных лампочек (по числу диагнозов). При соответствующем строке диагноза сочетании включенных и выключенных тумблеров в приборе зажигается лампочка данного диагноза. Однако, на практике такие приборы оказались неработоспособные, что объясняется следующим образом.

Говоря об отсутствии или наличии некоторого диагностического признака, имеется в виду, что диагностический параметр меньше или больше выбранного в соответствии с п. 9.3 допустимого значения диагностического параметра (ведь работающий двигатель всегда имеет какой-то расход топлива, какую-то температуру и т. д.). Как уже отмечалось ранее, контролируемые диагностические параметры имеют случайный разброс из-за ошибок измерения, случайного сочетания режимов работы разных элементов автомобиля и т. п. Поэтому наличие или отсутствие диагностического признака при определенном диагнозе не является достоверным событием («1» или «0»), а наблюдается с некоторой условной вероятностью .

Наблюдая за большой группой автомобилей можно установить, как часто встречаются интересующие нас диагнозы - , и с какой вероятностью при этих диагнозах встречаются принятые для разрабатываемой системы диагностические параметры - . Для определения вероятностей наблюдения различных признаков, можно искусственно вносить в автомобиль интересующие нас неисправности (нарушать регулировки и т. п.).

Пусть результаты статистических исследований по ранее рассматриваемому примеру будут представлены таблицей 9.

Поскольку используется вероятностный подход, то к трем рассматриваемым в табл. 8 диагнозам, в табл. 9 прибавлен еще один, образующий полную группу событий, диагноз - все остальное, т. е. все возможные другие неисправности.

Таблица 9.

Диагноз	Вероятности диагностических параметров	Вер. диагноза
	1,0	0,8	0,9	1,0	0,2	0,05
	0,9	0,7	0,9	0,0	0,2	0,10
	0,6	0,1	0,9	0,1	0,9	0,30
	0,1	9,1	0,0	0,1	0,0	0,55

Поставим диагноз для автомобиля с комплексом признаков: двигатель перерасходует топливо - , перегревается - , карбюратор грязный - , остальные диагностические параметры не наблюдаются, т. е.

.

Расчет наиболее вероятного диагноза можно произвести по известной в теории вероятностей формуле Бейеса, рассмотрим ее типичный вывод.

Пусть в урне находится шаров, среди которых - пустотелые, из них - белые, и - сплошные, из них - белые (остальные пустотелые и сплошные шары черные).

Вероятность вынуть пустотелый шар (события )

.

Вероятность вынуть белый шар (события )

.

Вероятность, что вынутый пустотелый шар окажется белым,

.

Вероятность, что вынутый белый шар окажется пустотелым,

.

Вероятность, что шар будет белым и пустотелым (совместное наблюдение двух событий определяется произведением вероятностей)

.

Вероятность, что шар будет пустотелым и белым

.

Поскольку , можно записать

, отсюда формула Бейеса

.

Применительно к диагностике формулу Бейеса можно записать

,

где - вероятность - го диагноза при наблюдении -го параметра;

- вероятность - го диагноза;

- вероятность наблюдения - го параметра при диагнозе ;

- вероятность наблюдения - го параметра по всем диагнозам.

Поясним записанную формулу наглядным примером. К врачу на прием пришел больной с высокой температурой. С какой вероятностью у больного грипп? Если в данный момент в городе наблюдается эпидемия гриппа, то вероятность этого диагноза велика. Если данный вирус не сопровождается высокой температурой, то это снижает вероятность постановки диагноза - грипп. Если в поликлинику практически все приходят с высокой температурой (знаменатель формулы велик), то это тоже снижает вероятность постановки диагноза - грипп.

При постановке диагноза по комплексу признаков, формула будет записываться аналогично, но вместо единичного параметра будет рассматриваться комплекс параметров .

Вероятность совместного наблюдения независимых признаков, составляющих анализируемый комплекс диагностических параметров, можно выразить произведением вероятностей наблюдения каждого параметра при рассматриваемом диагнозе . Если в комплексе некоторые признаки отсутствуют, то в произведение ставят вероятность отсутствия диагностического параметра .

Вероятность наблюдения комплекса признаков по всем диагнозам определяют по формуле полной вероятности (как математическое ожидание)

.

Используя данные табл. 9, рассчитаем вероятности диагнозов для заданного ранее комплекса диагностических параметров .

.

.

.

.

На основе проведенных расчетов можно сказать, что для автомобиля с набором признаков, соответствующих заданному комплексу диагностических параметров, наиболее вероятным является первый диагноз: негерметичен запорный клапан поплавковой камеры карбюратора. Практически невероятен износ жиклеров, маловероятно, что у карбюратора не отрегулирована система холостого хода. Если первый диагноз не подтвердится при проверке карбюратора, то вторым по значимости будет четвертый диагноз: причина плохой работы двигателя кроется в чем-то другом.

Естественно, что в реальных системах диагностирования подобные расчеты должны проводиться микропроцессорной схемой автоматически. Система диагностирования должна предусматривать процесс «обучения», т. е. корректирования матрицы вероятностей по мере накопления опытных данных. С этой целью в памяти ЭВМ следует хранить не только вероятности и , но и общее число объектов , по которым определялись вероятности диагнозов , а также - число объектов с признаком при диагнозе .

Если поступает новый объект с диагнозом , то проводят корректировку прежних априорных вероятностей следующим образом:

для , ;

при .

После этого присваивается новое значение числу объектов .

Корректировку вероятностей признаков проводят только для строки с диагнозом следующим образом:

,

если признак у нового объекта отсутствует;

если признак у нового объекта присутствует.

В этих расчетах - общее число объектов, по которым рассчитывалась вероятность наблюдения признака; - число объектов, у которых признак наблюдался.

Таким образом, после диагностирования очередного автомобиля и подтверждения фактического диагноза по результатам разборки узла или каким либо другим образом, диагност вносит коррективы в диагностическую матрицу. В результате такой процедуры диагностическая система «обучается», «набирается опыта», что имитирует рост профессионального мастерства человека, занимающегося диагностированием.

5.5 Условия эффективности применения диагностики в технической эксплуатации автомобилей

Весьма разнообразные формы технической эксплуатации автомобилей, зависящие от принадлежности автомобиля, его назначения, режимов использования и т. д., можно свести к трем характерным видам:

Автомобили эксплуатируются в течение максимально возможного срока при выполнении минимальных объемов работ по техническому обслуживания и ремонту. При резком ухудшении технического состояния они направляются в капитальный ремонт или утиль. Этот метод экономически неоправдан и совершенно нежелателен в аспекте безопасности движения автомобилей.

Устанавливаются конкретные пробеги автомобилей, по истечению которых в плановом порядке проводятся определенные объемы работ по техническому обслуживанию всех основных систем автомобиля. Этот метод до сих пор находит наиболее широкое применение в крупных АТП, руководствующихся Положением о техническом обслуживании и ремонте подвижного состава автомобильного транспорта.

После определенного пробега в принудительном (плановом) порядке проводятся только контрольные операции и простейшие работы по содержанию автомобиля. Регулировочные и другие операции технического обслуживания, так же как и ремонтные работы, выполняются по потребности на основании результатов контроля (диагностики).

Две последние формы организации ТЭА являются практически оправданными и, в некотором роде, конкурирующими. Условие целесообразности применения диагностики в ТЭА можно выразить величиной удельных затрат следующим образом

,

где - средняя стоимость отказа при использовании диагностики;

- средняя стоимость профилактических работ;

- стоимость диагностических работ;

- средняя стоимость отказов при плановой системе ТО;

- стоимость ТО;

- средняя наработка до отказа при наличии диагностики;

- средняя наработка проведения профилактических работ;

- периодичность диагностирования;

- средняя наработка до отказа при плановой системе ТО;

- периодичность ТО;

- вероятность отказов автомобиля при наличии диагностики.

Очевидным условием эффективности диагностики является существенное снижение вероятности отказов автомобиля, а также исключение излишних (ошибочных) профилактических работ, что достигается при хорошо отработанной системе диагностирования. Нацеливая диагностику на контроль наиболее важных агрегатов и систем автомобиля, можно снизить стоимость отказов автомобиля. Перспективным направлением снижения затрат на диагностику является разработка встроенной диагностики, позволяющей проводить частый контроль без простоев автомобиля.

Эффективность диагностики в большой степени зависит от коэффициента вариации наработки до предельного состояния элементов автомобиля. При достаточно стабильных величинах этой наработки, можно надежно прогнозировать момент наступления отказа и своевременно проводить плановые технические воздействия (ТО). Если отказы могут происходить в случайные непредсказуемые моменты, то роль диагностики существенно возрастает.

Размещено на Allbest