Стаття присвячена постановці завдання щодо удосконалення методів
прискорених ресурсних випробувань промислового обладнання, а також задачі розробки інформаційно-вимірювальних систем для
отримання статистично значимих даних вимірювань у ході ресурсних випробувань. Визначення ресурсу устаткування може бути
проведено шляхом підконтрольної експлуатації. Показано складнощі реалізації такого методу. Застосовуючи метод прискорених
ресурсних випробувань, вирішується завдання скорочення термінів випробувань, проте виникає завдання визначення математичної
моделі зміни параметрів прогнозування ресурсу. Показано проблеми, пов'язані зі складністю прогнозування ресурсу обладнання за
даними прискорених ресурсних випробувань; проблеми з визначенням математичних моделей прогнозування ресурсу різних
елементів устаткування, а також устаткування загалом. Наведено приклади математичних моделей оцінки ресурсу для таких
елементів як: підшипники, лопатки автомобільних турбокомпресорів, ущільнень та кілець ущільнювачів. Показано, що зношування
таких елементів обладнання може бути описане різними математичними моделями, які враховують, як специфічні властивості
конструкції, так і особливості умов їх експлуатації. Вказано, що в міру проведення прискорених ресурсних випробувань можна
уточнювати математичну модель прогнозу і, що для ухвалення рішення про заміну моделі змінення контрольованого параметра
повинно боти статистично значущим. Складність вибору моделі, що описує ресурс обладнання, пов'язана з необхідністю контролю
великої кількості параметрів, проведенням статистичної обробки результатів вимірювань, управлінням впливом на об'єкт, що
випробовується, і аналізом результатів такого впливу. Вказано, що перерахований комплекс дій можливий при використанні
спеціально розроблюваних для цього інформаційно-вимірювальних систем.
The article is devoted to the formulation of the problem of improving methods for accelerated life tests of industrial
equipment, as well as the problem of developing information and measurement systems for obtaining statistically significant measurement
data during life tests. The service life of equipment can be determined through controlled operation. The difficulties of implementing such a
method are shown. Using the method of accelerated life tests, the problem of reducing test time is solved, but the problem arises of
determining a mathematical model for changing parameters to predict the life. The problems associated with the complexity of predicting
equipment life using data from accelerated life tests are shown; problems with defining mathematical models for predicting the service life of
various equipment elements, as well as equipment in general. Purpose, examples of mathematical models for resource assessment are given
for such elements as bearings, blades of automotive turbochargers, seals and o-rings. It is shown that the wear of such equipment elements
can be described by various mathematical models that take into account both the specific properties of the structure and the peculiarities of
their operating conditions. It is indicated that as accelerated life tests are carried out, the mathematical forecast model can be refined and that
in order to make a decision to change the model, the change in the controlled parameter must be statistically significant. The complexity of
choosing a model that describes the equipment life is associated with the need to control a large number of parameters, carry out statistical
processing of measurement results, control the impact on the test object and analyze the results of such impact. It is indicated that the listed
set of actions is possible using information and measuring systems specially developed for these purposes.
