- •Ю.В.Жиркин
- •Синицкий в.М.
- •Чиченев н.А.
- •Оглавление
- •Глава 8. Выбор смазочных материалов для узлов трения 121
- •Глава 1. Определение параметров планов испытаний 152
- •Глава 2. Оценивание показателей безотказности 160
- •Глава 3. Оценивание показателей долговечности 180
- •Распределение Пуассона 206
- •Предисловие
- •Методические указания
- •Введение
- •Часть I. Надежность металлургических машин
- •Раздел 1. Основы теории надежности
- •Глава 1. Основные понятия и определения
- •Глава 2. Показатели надежности
- •Глава 3. Надежность невосстанавливаемого элемента
- •3.1. Вероятность отказа и вероятность
- •3.2. Интенсивность отказов
- •3.3. Средняя наработка до отказа и другие числовые
- •Глава 4. Распределения, используемые в теории надежности
- •4.1. Распределения и область их применения
- •4.2. Экспоненциальный (показательный) закон
- •4.3. Нормальный закон
- •4.4. Логарифмически нормальный закон
- •4.5. Закон Вейбулла
- •4.6. Непараметрические классы распределений наработки
- •Глава 5. Надежность восстанавливаемого элемента
- •Восстанавливаемый элемент
- •5.2. Распределение Пуассона
- •Восстанавливаемый элемент
- •Глава 6. Надежность систем
- •6.1. Система с последовательным соединением элементов
- •6.2. Система с параллельным соединением элементов
- •6.2.1. Система с нагруженным резервом
- •6.2.2. Система с ненагруженным резервом
- •Глава 7. Ремонтопригодность машин
- •Глава 8. Испытание на надежность
- •8.1. Сбор информации
- •8.2. Биноминальный план испытаний
- •8.3. Планы испытаний на надёжность
- •Раздел 2. Повышение надежности
- •Глава 1. Пути повышения безотказности
- •Глава 2. Повреждения деталей металлургических машин
- •2.1. Механические повреждения
- •2.2. Термические повреждения
- •2.3. Коррозионные повреждения
- •2.4. Эрозионные повреждения
- •2.5. Кавитационные повреждения
- •Глава 3. Износ деталей металлургических машин
- •Глава 4. Приработка трущихся поверхностей
- •Глава 5. Подбор материалов для узлов трения
- •Глава 6. Виды изнашивания
- •6.1. Характеристики нагруженности узла трения
- •6.2. Адгезионное изнашивание
- •6.3. Абразивное изнашивание
- •6.4. Окислительное изнашивание
- •6.5. Усталостное изнашивание
- •6.6. Фреттинг-коррозия
- •6.7. Избирательный перенос
- •Глава 7. Смазка и смазочные материалы
- •7.1. Виды смазки
- •7.2. Гидродинамическая жидкостная смазка
- •7.3. Гидростатическая жидкостная смазка
- •7.4. Эластогидродинамическая смазка
- •7.5. Граничная смазка
- •7.6. Смазочные материалы
- •7.6.1. Общая характеристика
- •7.6.2. Классификация минеральных масел
- •7.6.3. Показатели физических свойств минеральных масел
- •7.6.4. Фильтрация масел
- •7.6.5. Регенерация минеральных масел
- •7.6.6. Пластичные смазочные материалы и их свойства
- •7.6.7. Твердые смазочные материалы
- •Глава 8. Выбор смазочных материалов для узлов трения
- •8.1. Методика выбора смазочных материалов
- •8.2. Выбор вида смазочного материала
- •8.2.1. Общая характеристика смазочных материалов
- •8.2.2. Выбор вида смазочных материалов для узлов трения
- •8.3. Выбор марки минерального масла
- •8.3.1. Выбор марки минерального масла
- •8.3.2. Выбор марки минерального масла
- •8.3.3. Выбор марки минерального масла
- •Оценивание показателей надёжности
- •Глава 1. Определение параметров планов испытаний
- •Глава 2. Оценивание показателей безотказности
- •2.1. Оценивание показателей безотказности на основе
- •Экспоненциальное распределение
- •Нормальное распределение
- •Логарифмически нормальное распределение
- •Распределение Вейбулла
- •2.2. Оценивание показателей безотказности
- •Оценивание показателей безотказности при испытании
- •Глава 3. Оценивание показателей долговечности
- •3.1. Модели оценивания
- •3.2. Непараметрические модели оценивания
- •3.3. Оценивание среднего ресурса
- •3.4. Оценивание остаточного ресурса
- •Значения функций и квантилей распределения
- •Приложение в основные характеристики смазочных материалов
3.3. Оценивание среднего ресурса
на основании информации о величине износа
В некоторых случаях, когда возможен контроль величины износа, появляется возможность прогнозировать величину среднего ресурса изделия, не дожидаясь появления отказа изделия.
Известно, что величину износа "U" можно описать функцией
U=U0+It·t, (3.6) где U0 - начальный зазор в паре трения ,
I t - скорость изнашивания.
Оценкой
параметров U,
U0,
It
являются
соответственно, тогда
,
(3.7)
и точечная оценка среднего ресурса Т:
,
(3.8)
где [U] предельно допустимая величина износа.
Нахождение
оценок
и
будет зависеть от методики проведения
измерений величины износа.
По первой методике замеры зазора в узле трения или размера изнашиваемой детали производятся для N объектов в начальный момент времени t=0 и через заданный момент времени t=t1.
По
второй методике замеры зазора в узле
трения или размеры изнашиваемой детали
производятся для N
объектов в начальный момент времени и
через определённые заданные промежутки
времени t1,t2
¼
,
где
число замеров.
Вторая методика даёт более точные значения среднего ресурса, но существенно усложняются расчёты.
При
использовании первой методики для
получения точечной оценки среднего
ресурса
значение
(оценки математического ожидания
скорости изнашивания) находят из
зависимости (3.7).
Нижняя
доверительная граница (НДГ) среднего
ресурса
находится из соотношения:
,
(3.9)
где
- из зависимости (3.7).
Необходимо отметить, что соотношение (3.9) даёт несколько завышенные (но несущественные для условий эксплуатации металлургического оборудования) значения НДГ среднего ресурса, так как оно получено для условия неизменности начального зазора.
Более точные значения НДГ среднего ресурса можно получить при использовании второй методики, производя несколько замеров в заданные моменты времени, тогда:
,
(3.10)
где
;
;
N число объектов, в которых производятся замеры;
число замеров на одном объекте;
квантиль нормального распределения
для доверительной вероятности q
.
Точечные
оценки
,
и
определяются по методике, рассмотренной
в прим. 3.3.
Точечная
оценка гамма-процентной наработки
находится из зависимости (3.10) для
.
НДГ
гамма-процентной наработки
находится также из зависимости (3.10) при
.
Пример 3.2.
Измерения зазора в шарнире универсального шпинделя слябинга 1150 в начальный момент времени и через 20 суток на трёх комплектах вкладышей дали следующие результаты: [1,1 мм, 4,7 мм], [1,0 мм, 4,3 мм], [0,9 мм, 4,0 мм]. Найти точечную оценку среднего срока службы и его НДГ при доверительной вероятности q=0,9 , если допустимая величина износа [U]=15 мм.
Решение:
Значение точечной оценки среднего срока службы находим из зависимости (3.8)
|
сут. |
|||
|
мм. |
|||
|
мм. |
|||
|
мм/сут. |
|||
НДГ среднего срока службы по зависимости (3.9):
сут.
;
s2 =1,75×10 -2.
;
;
(из
табл. 3, прил. Б).
Пример 3.3.
Измерения
зазора в шарнире универсального шпинделя
в начальный момент времени, через 14, 28
сут на трёх комплектах вкладышей дали
следующие результаты, мм: 1,1-2,7-4,3;
[1,0-2,5-4,3];
[0,9-2,3-4,0].
Найти значения показателей долговечности
комплекта вкладышей
.
Известно, что отношение
Решение.
В
соответствии с зависимостью (3.10)
необходимо найти оценки среднего зазора
;
средней скорости изнашивания
и средне
квадратичного отклонения измеряемого
параметра (зазора)
.
Принимаем, что изменение зазора в шарнире описывается зависимостью
U(t)=U0+I t · t+e(t)
или
U(t)=U0 ·j1(t)+I t ·j2(t)+e(t),
где U0 - начальный зазор;
I t - скорость изнашивания;
j1(t), j2(t) - базисные функции;
e(t) - не зависящий от U0 и I t слабо коррелированный случайный шум, дисперсия которого удовлетворяет условию:
D2=D[e(t)]/D(U0)=0,01.
Случайный шум есть результат появления накапливающихся случайных ошибок при измерении величины износа, которые независимы и распределены нормально с нулевым средним значением и дисперсией вида s2 ·D2, где D2 - заданная величина.
Полагаем, что U(t),U0, I t – нормально распределённые случайные величины с математическими ожиданиями s2; s12; s22 соответственно. Тогда
m=m1+m2t+e(t).
Измерения зазоров в шарнире производятся в регламентированные моменты времени t=0, 14 сут, 28 сут на трёх комплектах вкладышей.
Данные
об измерении зазора в указанные моменты
времени представим в виде трёх векторов
компоненты
которых есть измеренные значения
реализаций процесса U(t)
в эти моменты времени, мм.
=
| 1,1; 2,7; 4,3 |T,
=
| 1,0; 2,5; 4,3 |T,
=
| 0,9; 2,3; 4,0 |T.
В нашем случае число реализаций N =3, число измерений на каждой реализации l=3, а матрицы
,
.
Оценки
определяются на основе обобщённого
метода наименьших квадратов по формулам,
использующим матричное умножение:
;
,
где k - число неизвестных параметров (k=2);
W=( F·Q·FT+D2 Il ) - 1;
Il - единичная матрица порядка l;
-
среднеарифметическое результатов
измерений N
реализаций.
Вычислим вспомогательные матрицы W и ( FT·W·F ) - 1.
Вычислим матрицу
:
,
,
.
Находим
среднюю наработку Т
и её нижнюю доверительную границу (НДГ)
.
сут.
сут.
.
