- •Лекции по дисциплине
- •2. Место дисциплины в структуре
- •3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины
- •4. Структура и содержание дисциплины
- •Содержание разделов дисциплины
- •4.1 Основные понятия надёжности. Классификация отказов. Составляющие надёжности.
- •4.2 Количественные показатели безотказности и математические модели надёжности
- •4.3 Методы обеспечения надёжности сложных систем
- •4.4 Общие правила расчета надежности технических объектов
- •4.5 Прикладные задачи надежности
- •6 Оценочные средства для текущего контроля аттестации по итогам освоения дисциплины и учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы магистров
- •7 Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины
- •8 Материально-техническое обеспечение дисциплины
- •1. Основные понятия надёжности. Классификация отказов. Составляющие надёжности
- •1.1 Основные понятия
- •1.2 Классификация и характеристики отказов
- •1.3 Организация работ по установлению причин отказов
- •1.3.1.Необходимые предпосылки для объективного анализа причин
- •1.3.2.Последовательность работ по установлению причин отказов.
- •1.3.3.Схема уточнённого исследования отказов.
- •1.4 Составляющие надёжности
- •1.5 Основные показатели надёжности
- •1.6 Нормирование надёжности
- •1.6.1 Исходные предпосылки
- •1.6.2 Нормирование безотказности.
- •1.6.3 Требования к долговечности.
- •1.6.4. Требования к ремонтопригодности с учётом комплексных показателей.
- •1.6.5. Требования к сохраняемости.
- •1.7. Методы анализа видов, последствий, критичности отказов и работоспособности
- •1.7.1. Метод анализа опасности и работоспособности– аор (Hazard and oRerability Study - hazor)
- •1.7.2. Методы проверочного листа (Check-list) и «Что будет, если ...?» («What — If»)
- •1.7.3. Анализ вида и последствий отказа – авпо (Failure Mode and Effects Analysis — fmea)
- •1.7.4. Анализ вида, последствий и критичности отказа — авпко (Failure Mode, Effects and Critical Analysis — fmeca)
- •1.7.5. Дерево отказов – до (Fault Tree Analysis — fta)
- •1.7.6. Дерево событий – дс (Event Tree Analysis — еta)
- •1.7.7. Дерево решений
- •1.7.8. Контрольные карты процессов
- •1.7.8. Распознавание образов
- •2. Количественные показатели безотказности и математические модели надёжности
- •2.2 Математические модели надёжности
- •2.3 Показатели надёжности восстанавливаемых объектов
- •2.4 Резервирование систем
- •2.5. Методы повышения надежности систем с помощью резервирования
- •3 Методы обеспечения надёжности сложных систем
- •3.1 Основные понятия о надежности сложных технических систем
- •3.2. Повышение надежности сложных технических систем
- •3.3 Конструктивные способы обеспечения надёжности
- •3.4 Технологические способы обеспечения надёжности изделий в процессе изготовления
- •3.5 Обеспечение надёжности сложных технических систем в условиях эксплуатации
- •3.6 Пути повышения надёжности сложных технических систем при эксплуатации
- •3.7 Организационно-технические методы по восстановлению и поддержанию надёжности техники при эксплуатации
- •4. Основы расчета надежности технических систем
- •4.1. Общие правила расчета надежности технических объектов
- •4.2. Методы расчета надежности
- •4.2.1. Методы прогнозирования надежности
- •4.2.2.Структурные методы расчета надежности
- •4.2.3.Физические методы расчета надежности
- •4.3. Последовательность расчета систем
- •5. Методы оценки безотказности технических систем с учетом их структуры
- •5.1 Метод структурных схем
- •5.2 Метод логических схем
- •5.3 Метод матриц (табличный метод)
- •5.4 Расчет надежности, основанный на использовании
- •5.4.1. Система с последовательным соединением элементов
- •5.4.2 Система с параллельным соединением элементов
- •5.4.4. Способы преобразования сложных структур
- •5.5. Расчет надежности тс при структурном резервировании
- •5.5.1. Общие положения
- •5.5.2. Параллельное соединение резервного оборудования системы
- •5.5.3. Включение резервного оборудования системы замещением
- •5.5.4. Надежность резервированной системы в случае комбинаций
- •5.5.5. Анализ надежности систем при множественных отказах
- •6. Методы технической диагностики и отказоустойчивости.
- •7. Методы прогнозирования надежности
1.6.3 Требования к долговечности.
Нормируемые показатели: средний ресурс, гамма-процентный ресурс (γ≥80%).
Доминирующие факторы, влияющие на величину и разброс ресурса:
- характер разрушения базового элемента;
- стабильность условий эксплуатации;
- степень загруженности объекта, систем, агрегатов;
- уровень технологии изготовления.
1.6.4. Требования к ремонтопригодности с учётом комплексных показателей.
Влияющие факторы:
-долговечность;
-уровень диагностики;
-уровень сложности операций при замене.
Требования к комплексным показателям:
-коэффициент готовности КГ = 0,90 ÷ 0,99;
-коэффициент технического использования КТ.И. = 0,80 ÷0,95.
Тогда суммарная продолжительность плановых ремонтов в ремонтном цикле
τрΣ ≤ (0,15...0,04)•Тр.ср. - τΣт.о
где
Тр.ср. – средний ресурс машины (системы);
τΣт.о. – суммарная продолжительность плановых технических обслуживаний.
1.6.5. Требования к сохраняемости.
Сохраняемость – важное свойство для тех машин, которые имеют длительные перерывы в эксплуатации.
Показатели сохраняемости, которые используются при нормировании:
1)средний срок сохранности;
2)γ% срок сохранности;
3)назначенный срок хранения (при достижении которого использование системы по назначению не допускается).
Кроме требований по сохраняемости важно соблюдать все предписания по сохраняемости, например:
1)условия хранения (хранить в сухом, защищенном от солнца месте);
2)условия транспортировки (не кантовать, вертикально, ударная нагрузка не более 4g и т.п.).
Окончательное решение по нормированию надёжности технических систем необходимо принимать, соразмеряя вероятность отказа с его последствиями.
.
1.7. Методы анализа видов, последствий, критичности отказов и работоспособности
Проблема безопасности технических систем решается выбором метода анализа видов, последствий, критичности отказов и работоспособности, который дает наиболее выгодное решение при несовершенных исходных данных.
Методы анализа видов, последствий, критичности отказов основаны на качественном и количественном подходах к оценке опасностей.
Качественный анализ системы, как правило, предшествует количественному. Например, измерениям должна предшествовать стадия идентификации опасностей, выполняемая только на основе качественного анализа опасностей, который ведется просмотром изучаемой системы.
Качественные оценки ведутся по более грубой шкале, чем количественные, поскольку человек не может учесть более четырех - пяти факторов одновременно в одной задаче.
Качественные методы анализа допускают использование полуколичественных оценок (больше, меньше), определенное ранжирование, например, по частоте встречающихся событий (никогда, редко, часто) или по сумме ущерба от последствий отказа.
Количественные методы эффективны по следующим причинам:
- оценки будущих характеристик системы могут выполняться по характеристикам компонентов системы. Оценки на этом уровне более точны, а их погрешности меньше влияют на результат;
- оценки могут выполняться различными лицами, так что для каждого вида оценок может быть привлечен наиболее квалифицированный специалист;
- оценки могут осуществляться методом последовательного приближения, причем при каждом пересчете можно изучать влияние изменения исходных данных.
Причины каждого из возможных отказов определяют дополняющими друг друга методами анализа. Имеется два подхода при анализе причинных связей: прямой анализ и анализ с обратным порядком.
Анализ с прямым порядком начинается с определения перечня отказов и развивается в прямом направлении с определением последствий этих событий («снизу вверх»).
Анализ с обратным порядком начинается с определения опасного состояния системы, от которого в обратном направлении прослеживаются возможные причины возникновения этого состояния (развивается «сверху вниз»).
При построении дерева событий (ДС), проведении анализа вида и последствий отказа (АВПО), анализа критичности (АК) используется прямой порядок. Обратный — для анализа с помощью деревьев отказов (ДО). Для предварительного анализа опасностей (ПАО) используется как прямой подход, так и обратный. Такое комбинированное использование обоих подходов необходимо, чтобы полностью решить задачу анализа риска и надежности систем.