
- •39Федеральное агентство по образованию
- •Статистическое моделирование и системный анализ технологических процессов
- •Оглавление
- •Глава 1. Теоретические основы статистического моделирования
- •Глава 2. Основы теории планирования эксперимента.......................44
- •Глава 3. Системный анализ контрольных и измерительных
- •Глава 4. Основы теории надежности технологических
- •Глава 5. Статистическое моделирование случайных процессов......125
- •Введение
- •Глава 1. Теоретические основы статистического моделирования случайных процессов
- •1.1. Преобразования случайных величин и сущность метода Монте-Карло
- •1.2. Системы случайных величин
- •1.3. Закон совместного распределения выборочных значений
- •1.4. Выборочные оценки параметров распределения
- •Глава 2. Основы теории планирования эксперимента
- •2.1. Факторы эксперимента. Понятие об эффекте фактора
- •2.2. Аппарат дисперсионного анализа
- •2.3. Планы со смешиванием эффектов и дробные многофакторные планы
- •2.4. Планы эксперимента для исследования поверхности отклика
- •Глава 3. Системный анализ контрольных и измерительных процессов
- •3.1. Модель функционирования системы контроля
- •3.2. Принцип накопления и анализа информации. Оценка эффективности контроля
- •3.3. Сущность процесса измерения и основные элементы измерительной системы
- •3.4. Модель функционирования измерительной системы
- •3.5. Модель функционирования измерительной системы при приеме по допуску
- •Глава 4. Основы теории надежности технологических и информационных систем
- •4.1. Потоки случайных событий и их свойства
- •4.2. Парадокс инспекции и смежные вопросы
- •4.3. Очереди и задачи обслуживания
- •4.4. Статистическая оценка параметра показательного закона
- •Глава 5. Статистическое моделирование случайных процессов
- •5.1. Модели процессов
- •С непрерывным приращением
- •5.2. Анализ схем статистического регулирования
- •5.3. Выборочные оценки числовых индексов воспроизводимости
- •Список Литературы
- •Алгоритмы Монте-Карло, экспериментальные и расчетные значения инвариантов структуры серий в последовательной выборке1
4.4. Статистическая оценка параметра показательного закона
1. Поскольку надежность проявляет себя только в процессе эксплуатации технического изделия, то единственным источником объективной информации о надежности являются испытания.
Под испытанием понимается сбор информации о функционировании объекта в процессе его реальной эксплуатации либо в процессе специально организованной процедуры, имитирующей условия эксплуатации.
В зависимости от цели исследования испытания подразделяются на 2 типа:
– определительные испытания – для установления закона функционирования изделий;
– контрольные испытания – для подтверждения соответствия по показателям надежности.
Отличительным признаком определенных испытаний является большой объем (репрезентативность) выборки однотипных изделий и испытания до последнего отказа, т.е. с большим числом полных реализаций (наработок до отказа).
Результаты контрольных испытаний представляют собой усеченные данные, и в процессе испытаний может быть не зарегистрировано ни одного отказа. Проблеме испытаний на надежность посвящено большое число специализированных руководств, где методика сбора и обработки результатов классифицируются в зависимости от цели исследования, характера исходной информации и т.д.
Далее рассмотрим методику вычисления точечных и интервальных оценок средней наработки до отказа при показательном законе функционирования.
Пусть на испытания поставлено N однотипных изделий, и в течение времени испытаний Tn было зарегистрировано n отказов с наработками t1, t2,..., tn. С учетом независимости в совокупности отказов (и безотказных наработок) и, стало быть, применимости схемы Бернулли вероятность такой комбинации можно представить в виде
(4.4.1)
Методика
точечной оценки неизвестного параметра
была предложена Р. Фишером и носит
название метод максимального правдоподобия
Фишера. Методика заключается в следующем.
В качестве точечной оценки (наиболее
вероятного значения) неизвестного
параметра
принимается точка максимума L()
(4.4.1). Поскольку L()
является положительно-определенной,
ее точка максимума, очевидно, совпадает
с точкой максимума ее логарифма.
Приравнивая
к
нулю, получим
откуда находим
.
(4.4.2)
Интерпретация
точечной оценки (4.4.2) имеет вполне
очевидный «физический» смысл. Выражение
в квадратных скобках представляет собой
суммарную наработку N
изделий (
-
сумма всех полных реализаций – наработок
до отказа, (N-n)
Tn
- сумма всех неполных реализаций –
безотказных наработок). Таким образом
по (4.4.2) представляет собой отношение
полной суммарной наработки к
числу отказов, зарегистрированных в
течение времени испытаний Tn.
2. Для прогнозирования результата единичного опыта более адекватны доверительные интервальные оценки вида
,
(4.4.3)
где
- доверительная вероятность (вероятность
покрытия интервалом
)
неизвестного значения T.
Показательный закон с ПР
преобразованием
приводится к виду
(4.4.4)
который,
как было показано в п.1.3, представляет
собой сумму квадратов двух независимых
стандартных нормальных СВ, т.е.
.
На основании аддитивности распределения
по степеням свободы (т.е.
).
Для суммарной наработки T
будет справедливо соотношение
,
откуда получаем
.
(4.4.5)
Таким образом, доверительный интервал будет определяться межквантильной -широтой,
.
(4.4.6)