методы аналогий. Опережающие методы прогнозирования
 Скачать 415.03 Kb.
|
|
Методы аналогий Методы аналогий заключаются в том, что выводы о свойствах предмета или явления делаются на основании его сходства с другими предметами или явлениями, тенденции развития которых хорошо изучены. К методам аналогий можно отнести прогнозирование развития объекта или явления с использованием феноменологических или модельных математических моделей. Метод регрессии, по сути, также относится к методам аналогий при прогнозировании, так как позволяет при определенных условиях прогнозировать события у по аналогии с событиями х, технические развития которых известны.   К методам аналогий условно можно отнести методы альтернавистики. Альтернавистика (ретроальтернавистика) - это направление в современной прогностике, в котором исследуются возможные пути развития техники, технологии, инвестиции, политики, альтернативные существующим. Цель альтернавистики - извлечение уроков из прошлого для настоящего и прогнозирования будущего. Критерий реальности, отсекающий все заведомо фантастичные версии. Критерий логики, устанавливающий причинно-следственные связи любых допущений. Критерий сопоставимости, требующий сопоставлять только сопоставимое. Опережающие методы прогнозирования К опережающим относятся методы прогнозирования, основанные на анализе патентов и научно-технической информации. Патентная информация обладает рядом важных признаков, выгодно отличающих ее от других видов научно-технической информации: – новизной – в силу самой специфики патентования; – достоверностью – патентуются только те технические решения, которые можно осуществить; – концентрированностью – информация излагается только один раз, а не повторяется произвольно, как это имеет место в статьях и других публикациях; – формализованностью – все описания к патентам каждой страны имеют форму, расположены в определенном классификационном порядке, а предмет изобретения изложен в строгой последовательности; – полнотой - практически все новые и ценные идеи патентуются. Прогнозирование направлений развития конструкций с использованием патентной информации представляет собой процедуру выявления целей (т.е. задач, решаемых отдельными техническими разработками, защищенными патентами и авторскими свидетельствами) и способов достижения этих целей, т.е. конкретных конструкторских предложений. Для этого из систематизированного массива патентов выделяют «одноцелевые» группы изобретений, причем внутри каждой одноцелевой группы патенты располагаются по типам конструктивных элементов, которые они совершенствуют. Полученная таким образом матрица «цель - средства достижения цели» дает возможность представить общую картину акцентов творческой активности изобретателей и выявить те цели (проблемы), которые, по мнению специалистов в данной области, считаются наиболее важными. Результаты анализа патентной информации позволяют определить направление поиска другой опережающей информации (научно-технических отчетов, журнальных статей и т.п.), которые могут помочь в поиске эффективного средства достижения поставленной цели. Кроме того, анализ патентной информации дает исходный материал для проведения экспертного опроса с целью выявления наиболее важных вероятных направлений развития конструкций данного типа машин, определения наиболее эффективных принципиальных путей решения проблемы, установления степени влияния того или иного направления, которое было выявлено в результате анализа патентной информации. Идея прогнозирования на основе анализа патентной информации исходит из следующих фактов: – техническое решение, зафиксированное в патенте, будет внедрено через 8 - 10 лет и более; – существует связь между динамикой информации и научно-техническим прогрессом; –отклонения в информации нивелируются законом больших чисел. определяются темп роста и темп прироста – основные показатели тенденции научно-технического прогресса. Под темпом развития прогресса понимается отношение числа элементов патентования за год к их среднему числу за больший промежуток времени. Под ускорением прироста прогресса понимается разность скоростей развития прогресса (темп развития) за определенный промежуток времени, отнесенная к числу лет, за которые эта разность взята. Если количество патентов или статей нарастает с возрастающим темпом (до точки перегиба), то техническую идею или конструктивное решение следует полагать применимым для реализации. Если темпы прироста убывающие (за точкой перегиба), то техническая идея или решение угасает, и использование их становиться проблемным. Экспертные методы прогнозирования Методы экспертных оценок используют возможность человека отражать с опережением окружающую действительность в своем сознании. Экспертные оценки проводятся на основе обработки результатов опроса экспертов. Методы опроса могут быть личные (очные) и заочные - путем пересылки анкет при соблюдении следующих правил: – исключаются контакты между экспертами и обсуждение ответов (условие независимых мнений); – сохраняются в тайне имена опрашиваемых (условие стабильности оценок). Нарушение этих условий может привести к искажению получаемых сведений, их дублированию, влиянию на них личных обстоятельств, например авторитета или известности иного эксперта, его должности. По форме вопросов различают открытые и закрытые, прямые и косвенные методы опросов. Вопрос называют открытым, если ответ на него может быть в любой форме, а закрытым, если в формулировке вопроса содержатся варианты ответа. При косвенных методах вопрос задается в замаскированном виде в тех случаях, когда нет уверенности в искренности эксперта. Экспертные методы прогнозирования применяются в следующих случаях: 1) при отсутствии достоверной статистики прогнозирования; 2) при долгосрочном прогнозировании объектов новых отраслей промышленности (в условиях дефицита времени и в экстремальных ситуациях); 3) при отсутствии надлежащей теоретической основы развития объекта прогнозирования. Требования к эксперту (от латин. expertus – опытный): – эксперт должен быть признанным специалистом в данной области знаний; – оценки эксперта должны быть стабильны во времени и независимы от условий (не флюгер и не хамелеон); – дополнительная информация о прогнозируемых признаках лишь улучшает оценку эксперта; – эксперт должен иметь некоторый опыт прогнозирования; – должна отсутствовать моральная, профессиональная и материальная заинтересованность эксперта в экспертных оценках. К экспертным относятся методы коллективной генерации идей, в частности метод «мозговой атаки», которая осуществляется в процессе коллективного обсуждения актуальной проблемы. Заслуживают внимания, в частности, логические методы, метод построения сценария развития техники и прогнозных графов, методы логических моделей, матричные методы и другие. Методы логического моделирования предполагают построение логических моделей, в которых проводятся аналогии между различными по своей природе явлениями, анализируются взаимосвязи отдельных наук с учетом научно-технического и экономического развития. Матричный метод является нормативным методом прогнозирования, в котором задаются конечные цели и в процессе прогнозирования определяются пути и средства их достижения. Последовательность операций по матричному методу: – идентификация факторов, влияющих на достижение поставленных целей; – группировка факторов по характеру их влияния; – формирование методов влияния комплексных факторов друг на друга и на достижение целей; – определение влияния факторов на достижение комплекса целей. Оценка достоверности и точности прогноза При прогнозировании возникают проблемы, среди которых наиболее острыми являются оценки точности прогноза и сравнительные характеристики существующих методов прогнозирования. При прогнозировании наиболее существенными ошибками являются ошибки в исходных данных, в методе и модели прогнозирования. Ошибки в исходных данных.   Существует несколько методов верификации: 1) прямая верификация - сопоставление результатов прогнозирования, полученных различными методами; 2) косвенная верификация - подтверждение прогноза со ссылкой на известные литературные источники; 3) консеквентная верификация – получение прогнозируемой величины, как следствие из уже известных прогнозов; 4) инверсная верификация – экстраполяция прогнозов на некоторый отрезок прошлого времени и сопоставление их с фактическими значениями, соответствующими этому периоду. Прогнозирование технического уровня и качества машин и оборудования Принципиальные различия прогнозирования и планирования заключаются в следующем: – срок, на который разрабатывается прогноз, превосходит срок, на который должен быть разработан план, так как точность прогнозной информации уменьшается с увеличением горизонта прогнозирования, и она не имеет директивного характера. – сроки и объемы выпуска, технико-экономические показатели продукции и другие результаты прогноза имеют ориентирующий, вероятностный характер и предполагают принципиальную возможность внесения корректировок. План, в отличие от прогноза, не допускает вероятностных оценок и содержит директивные сроки осуществления события; – разработка прогнозов предполагает обязательную многовариантность. Это в дальнейшем дает возможность утвердить один из альтернативных вариантов в качестве планового задания, которое содержит директивную систему показателей и, как правило, не допускает внесения коррективов. Принцип системности заключается в необходимости учета факторов, внешних по отношению к объекту прогнозирования. Принцип комплексности предполагает наличие поискового и нормативного этапов разработки прогноза. Принцип многовариантности заключается в том, что результат прогноза, как правило, представляет собой несколько вариантов создаваемой машины с учетом различных сроков ее реализации в промышленном производстве, каждый из которых зависит от факторов – горизонтов прогнозирования, от тенденции развития данного вида техники и др. непрерывность прогнозирования, при которой вносятся корректировки в разрабатываемый прогноз в связи с необходимостью учета нарастания темпов научно-технического прогресса. Прогнозирование ресурса оборудования при его эксплуатации Технический ресурс – это показатель долговечности, характеризующий запас возможной наработки объекта. Ресурсом называют наработку объекта от начала или возобновления эксплуатации до наступления предельного состояния, а при диагностировании оборудования – от момента диагностирования до наступления предельного состояния. Поскольку прогнозирование ресурса является одной из задач диагностирования. В качестве меры ресурса может быть выбран любой параметр, характеризующий продолжительность эксплуатации объекта. Остаточный ресурс, или остаточный срок службы, – это продолжительность эксплуатации от данного момента времени до достижения предельного состояния. Индивидуальное прогнозирование ресурса позволяет предупреждать отказы и непредвиденные достижения предельных состояний, более правильно планировать режимы эксплуатации. Прогнозирование ресурса составных частей оборудования дает возможность перехода от планово-предупредительной системы к организации ремонта и технического обслуживания по состоянию с контролем параметров технического состояния (ТС). Прогнозирование остаточного ресурса по диагностическим признакам ТС оборудования возможно лишь при одновременном выполнении следующих условий: – имеется информация о математических моделях изменений структурных параметров ТС и их диагностических признаков во времени; – известны физические процессы, приводящие к ресурсным отказам; – установлены для каждого структурного параметра ТС предельные значения, достижение которых определяет величину ресурса по данному параметру; – имеется информация о связи (детерминированной или стохастической) между структурными параметрами и диагностическими признаками ТС; – зависимость между математическими ожиданиями структурных и диагностических признаков ТС является монотонной и непрерывной.  выбор диагностических параметров определяется решаемыми задачами: 1) обнаружение зависимости между моментом зарождения и градиентом развития дефекта на ранней стадии его проявления и моментом отказа механизма, вызванного последствиями развития этого дефекта; 2) выявление предаварийных состояний, когда дальнейшая эксплуатация объекта может привести к отказам с катастрофическими последствиями. Предельные состояния подразделяется на две группы. Первую группу образуют предельные состояния, наступившие в результате постепенного накопления в материале рассеянных повреждений, приводящих к зарождению и развитию макроскопических трещин до опасных или нежелательных размеров. Вторая группа состоит из предельных состояний, связанных с чрезмерным износом трущихся поверхностей деталей. Для каждой группы и стадии развития дефекта должна быть своя модель прогнозирования. Существуют теоретические (расчетные) и экспериментальные методы прогнозирования. Для прогнозирования ресурса при диагностировании используется метод экстраполяции, сущность которого изложена в подразделе 3.2. Процедура экстраполяции при прогнозировании ресурса подобна описанной в подразделе 3.2 процедуре и производится следующим образом: – составляется временной ряд результатов измерения параметров ТС или их диагностических признаков (параметров вибрации); – проводится сглаживание числовых параметров временного ряда для исключения случайных составляющих результатов измерения по одному из вышеизложенных методов; – выявляется тенденция (тренд) развития параметров по коэффициенту корреляции, определенному по формуле (3.2); – подбирается (вычисляется) аналитическая зависимость параметра от времени раздельно для стадий накопления рассеянных и аварийных повреждений по методу, изложенному в подразделе 3.2; – находится прогнозируемое значение параметра в некоторый будущий момент времени и сопоставляется с предельным значением этого параметра; – определяется время очередного диагностирования; – выявляется погрешность диагностирования и ресурса составной части оборудования; – при появлении новых данных по параметрам ТС в результате очередного диагностирования ресурс уточняется.  В простейшем случае для прогнозирования может быть использована линейная экстраполяция. Для прогнозирования остаточного ресурса конструкций оборудования единственно приемлемый метод – диагностический, основанный на прогнозировании вибрационного сигнала, являющегося диагностическим признаком технического состояния машины. |