1. Во введении необходимо указать назначение и место технической диагностики в системе управления надежностью локомотивов при их технической эксплуатации, основные методы принятия решений, используемые при диагностировании.

2. Указания по работе в среде пакетов MatLab и Microsoft Excel при формировании статистических данных.

   1. Формирование данных о значениях диагностического параметра cPb – концентрации свинца в смазке.

      1. После загрузки пакета MatLab, в командном окне последовательно ввести: количество значений параметра n=300, количество переменных m=1, значение параметра «MU» в соответствии с вариантом из таблицы 3. Каждый ввод из указанных данных завершать нажатием клавиши «Enter». После этого в том же окне ввести команду R=exprnd(MU,n,m) и нажать клавишу «Enter». Будет сформирован массив в виде столбца из 300 значений параметра C_Pb. Выделить столбец и скопировать в буфер памяти.

      2. Загрузить пакет Microsoft Excel и вставить скопированные данные в ячейки открывшегося листа. С помощью функций «Найти», «Заменить» во вкладке «Правка» основного меню заменить в скопированных данных вид разделителя – точку на запятую. Таким образом, будет сформирован столбец со случайными значениями диагностического параметра С.

      3. На том же листе сформировать столбец со значениями границ диапазонов изменения параметра C_Pb в соответствии с таблицей 3. Загрузить пакет «Анализ данных» во вкладке «Сервис» и в открывшемся окне выбрать пункт «Гистограмма». Далее, руководствуясь рекомендациями программы, получить столбец с частотами попадания всех сгенерированных значений параметра C_Pb в указанные в таблице 4 диапазоны.

      4. После этого на этом же листе Microsoft Excel сформировать еще два столбца такой же длины: вначале, путем умножения значений частот в каждой ячейке уже имеющегося столбца на коэффициент К_С, значение которого выбирается из таблицы 3 в соответствии с вариантом задания, получить столбец такой же длины, как и исходный. Данный столбец моделирует случайные значения диагностического параметра C_Pb для случая нахождения узла в неисправном состоянии . Полученные значения частот внести в соответствующие ячейки 5-го столбца таблицы 4.

      5. Далее сформировать еще один столбец той же длины путем вычитания из значений частот в ячейках исходного столбца значений частот второго столбца. Данный столбец моделирует случайные значения диагностического параметра C_Pb для случая нахождения узла в исправном состоянии . Полученные значения частот внести в соответствующие ячейки 4-го столбца таблицы 4.

   2. Формирование данных о значениях диагностического параметра C_Pb – приращения концентрации свинца в смазке за период между измерениями, произвести по той же схеме. Однако, при работе в MatLab генерируются случайные значения данного диагностического параметра, распределенные по нормальному закону. Для этого в командном окне вводятся те же значения m и n, как и в предыдущем случае, а также значения параметров MU и SIGMA, значения которых берутся из таблицы 3 в соответствии с вариантом задания. Генерация чисел осуществляется с использованием функции R = normrnd(MU,SIGMA, n, m). При формировании столбца с частотами попадания значений данного параметра в указанные в таблице 4 диапазоны, величину коэффициента К_С, выбирать из таблицы 3 в соответствии с вариантом задания. В результате получают значения и , которые вносят в 4-й и 5-й столбцы таблице 4, соответствующие параметру C_Pb.

Таблица 4