<p class="section-text"><b>Цель работы:</b> состоит в разработке общей модели превентивной идентификации отказов для обоснованного перехода к более прогрессивным комплексным стратегиям технического обслуживания и ремонта, ориентированным на надежность: обслуживанию по фактическому состоянию, прогнозному обслуживанию.</p><p class="section-text"><b>Метод:</b> системный анализ, теория графов, математическое моделирование.</p><p class="section-text"><b>Результаты исследования:</b> предложена общая модель превентивной идентификации отказов объекта контроля, состоящая из двух частных: кумулятивной модели отказа типа «параметр – поле допуска» и вероятностно-графовой модели идентификации и прогнозирования отказа.</p><p class="section-text">Первая частная модель позволяет рассчитать профилактические допуска на контролируемые параметры с учетом ошибок контроля первого и второго рода в интересах прогнозного обслуживания, вторая – получать аналитические зависимости для нахождения вероятности каждого вида технического состояния объекта контроля и финальных вероятностей для состояний с учетом ошибок прогнозирования первого и второго рода.</p><p class="section-text">Разработанные частные модели превентивной идентификации отказов – кумулятивная модель отказа типа «параметр – поле допуска» и вероятностно-графовая модель идентификации и прогнозирования отказа предназначена для решения задач прогнозирования технического состояния объекта контроля.</p><p class="section-text"><b>Научная новизна:</b> частные модели в совокупности, в отличие от существующих, учитывают не только области нормального функционирования и полного отказа, но и области предотказа и параметрического (скрытого отказа), что позволяет не допустить внезапного отказа, соответственно, не допустить простоя, обосновать пороги эксплуатационных и профилактических допусков.</p>
<p class="section-text"><b>The purpose of the work</b> is to develop a general model of preventive failure identification for a justified transition to more advanced integrated maintenance and repair strategies focused on reliability: condition-based maintenance, predictive maintenance.</p><p class="section-text"><b>Method:</b> system analysis, graph theory, mathematical modeling.</p><p class="section-text"><b>Results of the study:</b> a general model of preventive identification of failures of the object of control is proposed, consisting of two particulars: a cumulative failure model of the "parameter – tolerance field" type and a probabilistic-graph model of failure identification and prediction.</p><p class="section-text">The first partial model makes it possible to calculate preventive tolerances for the monitored parameters, taking into account control errors of the first and second types in the interestsof prognostic maintenance, the second - to obtain analytical dependencies to find the probability of each type of technical condition of the object of control and final probabilities for states taking into account forecasting errors of the first and second types.</p><p class="section-text">The developed particular models of preventive failure identification are a cumulative failure model of the "parameter – tolerance field" type and a probabilistic-graph model of failure identification and prediction for solving the problems of predicting the technical condition of the tested object.</p><p class="section-text"><b>Scientific novelty:</b> the individual models in the aggregate, in contrast to the existing ones, take into account not only the areas of normal functioning and complete failure, but also the areas of pre-failure and parametric (latent failure), which makes it possible to prevent a sudden failure, respectively, to prevent downtime, to substantiate the thresholds of operational and preventive tolerances.</p>