Стартовая >> Оборудование >> Эл. машины >> Испытание электрических машин

Статистические исследования результатов испытания - Испытание электрических машин

Оглавление
Испытание электрических машин
Основные вопросы методики испытаний
Измерение электрических величин
Измерение параметров переходных процессов
Статистические исследования результатов испытания
Характеристика электроизмерительных приборов
Приборы для измерения частоты и сопротивления
Регистрирующие приборы
Приборы для исследования формы колебаний, измерения характеристик магнитного поля
Приборы для измерения сдвига фаз
Требования техники безопасности при работе с приборами
Испытания в процессе производства
Испытание электрической прочности изоляции
Контроль обмоток в процессе производства
Контроль магнитной симметрии в процессе производства
Проверка состояния подшипников в процессе производства
Характеристики, параметры
Методы измерения механических величин
Измерение угла дельта между ЭДС и напряжением на зажимах, методы измерения температуры
Общие правила проведения тепловых испытаний
Охлаждение
Токосъем и коммутация
Коммутация электрических машин постоянного тока
Токосъем через контактные кольца
Обеспечение надежной работы щеточного аппарата
Требования к технологии      изготовления и сборки для коммутации
Особенности коммутации коллекторных электрических машин переменного тока
Практические методы исследования и наладки коммутации
Контроль и наладка коммутации с помощью приборов количественной оценки
Источники шума и вибрации
Измерение шума электрических машин
Стандартные методы измерения шума электрических машин
Проведение измерений шума электрических машин, приборы
Измерение вибрации электрических машин
Аппаратура для измерения вибрации
Методы частотного анализа спектра
Выбор вида анализа и параметров анализатора звукового спектра
Допустимые уровни шума и вибрации
Точность измерения шума и вибрации
Радиопомехи
Защита от радиопомех
Автоматизация испытаний
Средства автоматизации испытаний
Литература

1.6. СТАТИСТИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ ИСПЫТАНИЯ
Влияние ряда неконтролируемых или неполностью контролируемых факторов, например ступенчатый контроль размеров по предельным калибрам при производстве ЭМ, приводит к разбросу значений одних и тех же параметров ЭМ одной партии или, иначе говоря, разбросу отклонений от их среднего значения. Те ЭМ, для которых эти отклонения превышают допуск Δ, являются браком. Разброс характеризует стабильность производственного процесса и качество технологии.
При выпуске большого числа однотипных электрических машин при неизменной конструкции и технологии производства обработка результатов контрольных испытаний методами математической статистики [1.5; 1.6] позволяет установить число изделий, отнесенное к общему числу изделий партии, для которых могут иметь место определенные отклонения, параметра, и установить требования к качеству технологии, обеспечивающие минимально возможный уровень брака. Кроме того, эти методы позволяют установить минимально необходимый объем контроля, в том числе возможность перехода от сплошного к выборочному, и снизить, тем самым, трудоемкость изделий.
При большом числе изделий (п > 30) отклонение какого-либо контролируемого параметра от среднего значения а = А - Аср может рассматриваться как случайная величина.
Случайные величины характеризуются следующими признаками: средним значением
(1.17)
среднеквадратическим отклонением
(1.18)
оценивающим вариацию значений параметра А;
законом распределения вероятностей (мы будем в дальнейшем иметь в виду дифференциальную форму этого распределения — закон распределения плотности вероятности), связывающим значение отклонения и вероятность его появления.
Для того чтобы установить, каким законом описывается в конкретном случае совокупность случайных величин, на основе результатов испытаний строится так называемая гистограмма (рис. 1.16), на которой по оси X откладываются значения параметра (на рисунке 1Х), а по оси Y — количество изделий, у которых эти значения имели место, отнесенное к общему числу испытанных изделий (вероятность). Отклонения группируются в определенные интервалы, и гистограмма проводится через точки среднего отклонения интервала.
Выбор интервалов требует определенных навыков: при слишком узких интервалах может появиться зубчатость (рис. 1.16,6), при слишком широких — искажение характера кривой.
В большом числе практических задач кривые распределения удовлетворяют закону нормального распределения [1.5], которое имеет место при воздействии на исследуемую величину ряда взаимно независимых факторов.


Рис. 1.16. Полигон частостей (гистограмма) токов холостого хода АД:
w — количество двигателей, отнесенное к общему числу испытанных (143 шт.); а — правильный; б - неправильный выбор интервала значений тока холостого хода

η

1 -a

0,5

0,8

0,9

0,95

0,98

0,99

0,999

2

1

3,08

6,31

12,71

31,8

63,7

636

5

0,718

1,44

1,94

2,45

3,14

3,7

5,96

10

0,697

1,36

1,80

2,2

2,75

3,11

4,49

20

0,686

1,32

1,72

2,08

2,52

2,83

3,82

60

0,679

1,296

1,67

2

2,39

2,66

3,36

°° (HP)

0,674

1,282

1,65

1,96

2,33

2,58

3,29

 
При числе испытаний п -► °° (практически при п > 30) имеет место нормальный закон распределения (нормальное распределение HP), для которого значения t = 1, 2, 3 соответствуют вероятностям 0,638; 0,955; 0,997.
В последнем случае, если рассматривать отклонение t - 3, а =3σ как допустимое, т. е. Δ = 3σ, то брак (число изделий с отклонением а > > 3σ) составит а = 1 — 0,997 =3/1000 или три изделия на 1000. Это так называемое правило "трех сигм" широко используется в технике. Очевидно, что условием для технологического обеспечения такого уровня брака будет следующее:
о < Δ/3.                                                                                                            (1.19)
В табл. 1.2 приведены данные и для п < 20 (распределение Стьюдента [1.5]). Для таких малых партий (выборок) в качестве случайной величины, оцениваемой методами теории вероятности, выбираются не отдельные отклонения параметра какого-либо изделия, а среднее значение этого параметра Acpj малой партии, которое может иметь различные значения от партии к партии.
Для такой оценки малых партий необходимо знать величину AcPtT для достаточно большого числа этих партий (т. е. среднее генеральной совокупности) или для выпускавшихся ранее по той же технологии партий достаточного объема.
Закономерности, указанные выше, справедливы для малых партий с заменой в них величины А наACPii , Аср на ACPtT и среднеквадратического отклонении о на
Как видно из табл. 1.2, при п < 5 доверительные интервалы 219 в особенности для высоких 1 — а, резко возрастают. Применение методов теории вероятности, основанной на законе больших чисел, теряет в этом случае смысл.
Пример применения методов математической статистики при испытании АД приведен в гл. 3.



 
« Испытание синхронных двигателей на нагревание   Испытание электрических машин после ремонта »
электрические сети