Выбор критериев оценки эффективности вибродиагностирования узлов подвижного состава на современном этапе цифровизации для гармонизации нормативных документов

Введение. Статья посвящена вопросам улучшения работы оборудования, предназначенного для вибродиагностики роторных механических узлов подвижного состава и определения объективных критериев оценки эффективности процесса диагностики. Отраслевые нормативные документы имеют существенные недоработки в части определения показателей эффективности диагностического оборудования. Расчеты параметра «достоверность», выполненные по разным методикам, показали, что результаты расчета этого показателя зависят от величины выборки продиагностированных узлов. Цель работы — анализ существующих методов оценки качества работы вибродиагностического оборудования и разработка дополнительного критерия оценки качества на основе функции правдоподобия.
Материалы и методы. Исходным материалом для обсуждаемой проблемы являются выборки результатов диагностирования буксовых узлов колесных пар грузовых вагонов (выбраны в качестве примера). Применяемые методы относятся к разделам математической статистики и теории вероятности. Разобран математический метод оценки параметров на основе вычисления функции правдоподобия. Приведен пример расчета функции правдоподобия на смоделированных данных.
Результаты. Результатом выполненной работы является методика, позволяющая определить границы достоверности результатов диагностирования с заданной степенью вероятности («надежности»).
Обсуждение и заключение. Авторы предлагают ввести в употребление интервальные оценки параметра «достоверность». Предлагается использовать три интервала с конкретными граничными значениями. Наряду с оценкой достоверности (подтверждаемости) результатов диагностирования, авторы предлагают оценивать качество и эффективность работы вибродиагностического оборудования путем расчета функции правдоподобия. Отмечено, что результаты исследования могут быть использованы в различных отраслях промышленности.

1. Mitchell J. S. From Vibration Measurement to Condition Based Maintenance. Seventy Years of Continuous Progress. Journal of Sound and Vibration. 2007; 41(1):62–78.

2. Барков А. В., Никитин В. С. Современные возможности ви­бродиагностики машин и оборудования [Электронный ресурс]. URL: https://masters.donntu.ru/2006/eltf/marunevich/library/vibro_vast.htm (дата обращения: 25.07.2025).

3. Харрасов Б. Г., Валеев А. Р., Хурамшина Р. А., Соколова В. В. Этапы развития и пути становления методов контроля вибрации оборудования в мировой практике // История науки и техники. 2002. № 2–3. С. 49–52. https://doi.org/10.24412/2226-2296-2022-2-3-49-52. EDN: https://www.elibrary.ru/xabhte.

4. Тэттэр В. Ю., Тэттэр А. Ю. Прикладные вопросы диагности­рования роторных узлов по вибрации. Saarbrücken: LAP LAMBERT, 2013. 131 с. EDN: https://www.elibrary.ru/tuhlwp.

5. Надежин М. И., Слободзян Н. С., Киселев А. А. Улучшение качества моделей классификации отказов для диагностики элек­тромеханических систем // Робототехника и техническая киберне­тика. 2022. Т. 10, № 1. С. 73–80. https://doi.org/10.31776/RTCJ.10108. EDN: https://www.elibrary.ru/prhrzh.

6. Матвеев С. А., Коротков Е. Б., Жуков Ю. А., Надежин М. И. Сравнение методов искусственного интеллекта в задачах диагности­ки электропривода // Экстремальная робототехника. 2020. № 1(31). С. 183–187. EDN: https://www.elibrary.ru/jttmfz.

7. Тэттэр В. Ю., Тэттэр А. Ю., Корнейчук И. Л., Бородин А. В. Математические модели дефектов роторных механизмов подвиж­ного состава в частотной и временной областях // Известия Транс­ сиба. 2019. № 3(39). С. 39–48. EDN: https://www.elibrary.ru/izjkgx.

8. Сучкова Л. И., Якунин А. Г. Применение интервальных оце­ нок в приборах и методах контроля для выделения информаци­ онных параметров квазидетерминированных сигналов // Вестник Югорского государственного университета. 2011. № 2(21). С. 69–81. EDN: https://www.elibrary.ru/oqqqjn.

9. Недугов Г. В., Недугова В. В. Вероятностные аналитические технологии в судебной медицине: базовые математические моде­ ли и практические приложения. Самара: Офорт, 2009. 241 с. EDN: https://www.elibrary.ru/qlwlch.

10. Ардашов А. А., Арсеньев В. Н., Силантьев С. Б. Оценивание характеристик надежности сложной системы при ограниченном объеме экспериментальных данных // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. 2016. Т. 59, № 3. С. 197–200. https://doi.org/10.17586/0021-3454-2016-59-3-197-201. EDN: https://www.elibrary.ru/vqyanp.

11. Tetter V., Gatelyuk O., Denisova I. Evaluating market attractive­ ness of railway car repair companies based on expert analysis. Ingegneria Ferroviaria. 2022;77(2):93–108. EDN: https://www.elibrary.ru/idztds.