517

3. Среднее квадратическое отклонение является также мерой рассеивания случайной величины.

4. Коэффициент вариации также характеризует рассеивание случайной величины с учетом средней величины. Коэффициент вариации определяется по формуле

V. x

Различают случайные величины с малой вариацией (V≤0,1), средней вариацией (0,1<V≤0,33) и большой вариацией (V>0,33). Если коэффициент вариации V<0,33, то случайная величина подчиняется нормальному закону распределения. Если коэффициент вариации 0,33<V≤1, то – распределению Вейбулла. Если коэффициент вариации V=1, то – равновероятному распределению.

В теории и практике надежности чаще всего используются следующие законы распределения: нормальный, логарифмически нормальный, Вейбулла, экспоненциальный.

Законом распределения случайной величины называется соотношение, устанавливающее связь между возможными значениями случайной величины и соответствующими им вероятностями.

Для характеристики закона распределения случайной величины используются следующие функции.

1. Функция распределения случайной величины – функция F(х), оп-

ределяющая вероятность того, что случайная величина Х в результате испытаний примет значение меньше или равное х:

F(x) P(X x).

Функция распределения случайной величины может быть представлена графиком (рис. 2.1).

31

F(x)

1,0

0,5

x 0

Рис. 2.1. Функция распределения случайной величины

2. Плотность распределения вероятностей случайной величины

f (x) F'(x).

Плотность вероятности характеризует вероятность того, что случайная величина примет конкретное значение x (рис. 2.2).

f(x)

x

0 3σ 2σ σ σ 2σ 3σ

Рис. 2.2. Плотность распределения вероятностей (нормальный закон распределения)

Экспериментальной оценкой плотности вероятности случайной величины является гистограмма распределения случайной величины

(рис. 2.3).

32

ni

x

Рис. 2.3. Гистограмма распределения случайной величины

Гистограмма показывает зависимость количества наблюдаемых значений случайной величины в определенном интервале значений от границ этих интервалов. По гистограмме можно приближенно судить о плотности распределения случайной величины.

При построении гистограммы в выборке случайной величины x из n значений определяют наибольшее xmax и наименьшее xmin значения. Диапазон изменения величины R разбивают на m одинаковых интервалов. Затем подсчитывают число наблюдаемых значений случайной величиныni, попадающих в каждый i-й интервал.

2.2. Некоторые законы распределения случайной величины

2.2.1. Нормальное распределение

Закон нормального распределения является основным в математической статистике. Он формируется тогда, когда на протяжении исследуемого процесса на его результат влияет сравнительно большое число независимых факторов, каждое из которых, в отдельности, оказывает лишь незначительное действие по сравнению с суммарным влияниям всех остальных.

Плотность распределения (частота отказов) при нормальном законе определяется по формуле

33

Функция распределения (вероятность отказа) данного закона находится по формуле

Функция надежности (вероятность безотказной работы) противоположна функции распределения

P(x) = 1 – F(x).

Интенсивность отказов вычисляется по формуле

(x) x .

F(x)

Графики основных характеристик надежности при нормальном законе приведены на рис. 2.4.

f, Р, λ

f(x) λ(x)

Р(x)

x 0

Рис. 2.4. Характеристики надежности машин при нормальном законе распределения

34

Более 40 % различных случайных явлений, связанных с эксплуатацией автомобилей, описываются нормальным законом:

–зазоры в подшипниках, обусловленные износом;

–зазоры в зацеплении главной передачи;

–зазоры между тормозным барабаном и колодками;

–периодичность первых отказов рессор и двигателя;

–периодичность ТО-1 и ТО-2, а также время выполнения различных операций.

2.2.2. Экспоненциальное распределение

Закон экспоненциального распределения нашел широкое применение, особенно в технике. Основной отличительной чертой этого закона является то, что вероятность безотказной работы не зависит от того, сколько проработало изделие с начала эксплуатации. Закон не учитывает постепенного изменения параметров технического состояния, а рассматривает так называемые «нестареющие» элементы и их отказы. Как правило, данный закон описывает надежность работы изделия в период его нормальной эксплуатации, когда постепенные отказы еще не проявляются и надежность характеризуется только внезапными отказами. Эти отказы вызываются неблагоприятным сочетанием различных факторов и поэтому имеют постоянную интенсивность λ. Экспоненциальное распределение часто называют основным законом надежности.

Плотность распределения (частота отказов) при экспоненциальном законе определяется по формуле

f (x) e x .

Вероятность безотказной работы при экспоненциальном зако-

не выражается

Р(x) e x ,

где λ – интенсивность отказов.

Интенсивность отказов для экспоненциального распределения является постоянной величиной.

Наработка на отказ находится по формуле

35

1

ТО .

При экспоненциальном законе среднеквадратичное отклонение

и коэффициент вариации вычисляются следующим образом:

1

То ,

V 1.

То

Графики основных характеристик надежности при экспоненциальном законе приведены на рис. 2.5.

f, Р, λ

Р(x)

λ(x)

f(x)

0 x

Рис. 2.5. Характеристика надежности машин при экспоненциальном законе

Экспоненциальный закон достаточно хорошо описывает отказ следующих параметров:

–наработку до отказа многих невосстанавливаемых элементов радиоэлектронной аппаратуры;

–наработку между соседними отказами при простейшем потоке отказов (после окончания периода приработки);

–время восстановления после отказов и т.д.

36

2.2.3. Распределение Вейбулла

Распределение Вейбулла является универсальным, так как при изменении параметров оно может описывать практически любые процессы: нормального распределения, логарифмически нормального, экспоненциального.

Плотность распределения (частота отказов) при распределении Вейбулла определяется по формуле

f x x 1 e x ,

где λ – параметр масштаба; α – параметр формы.

Вероятность безотказной работы при законе распределения Вейбулла выражается

Р(x) e x .

Интенсивность отказов определяется по формуле

(x) x 1.

На рис. 2.6 изображены графики надежности при распределении Вейбулла.

f(x)

Рис. 2.6. Характеристика надежности машин при законе распределения Вейбулла (λ = 1; α = 2)

37

Закон распределения Вейбулла описывает отказы многих узлов и деталей автомобилей:

–подшипников качения;

–шарниров рулевого привода, карданной передачи;

–разрушение полуосей.

Вопросы для самопроверки

1.Дайте определение характеристикам рассеяния случайных распределений – среднему значению, среднему квадратическому отклонению и коэффициенту вариации.

2.Дайте понятие и поясните назначение законов распределения случайных величин.

3.В каких случаях на практике целесообразно применять нормальное распределение, каков вид кривых его плотности и функции распределения?

4.В каких случаях на практике целесообразно применять экспоненциальное распределение, каков вид кривых его плотности и функции распределения?

5.В каких случаях на практике целесообразно применять распределение Вейбулла, каков вид кривых его плотности и функции распределения?

6.Каковы понятие и методика построения гистограммы и кривой эмпирического распределения?

38

3. ОСНОВЫ НАДЕЖНОСТИ СЛОЖНЫХ СИСТЕМ

Под сложной системой понимается объект, предназначенный для выполнения заданных функций, который может быть расчленен на элементы, каждый из которых также выполняет определенные функции и находится во взаимодействии с другими элементами системы.

Понятие сложной системы условно. Оно может применяться как к отдельным узлам и механизмам (двигатель, система подачи топлива к двигателю), так и к самой машине (станок, трактор, автомобиль, самолет).

3.1.Особенности сложных систем

1.Сложная машина состоит из большого количества элементов,

каждый из которых имеет свои характеристики надежности. Пример: автомобиль состоит из 15–18 тыс. деталей, каждая из

которых имеет свои характеристики надежности.

2.Не все элементы одинаково влияют на надежность машины.

Многие из них влияют лишь на эффективность ее работы, а не на ее отказ. Степень влияния каждого элемента на надежность машины зависит от многих факторов, таких как: назначение элемента, характер взаимодействия элемента с другими элементами машины, структура машины, вид соединений элементов между собой.

Например: неисправность системы питания автомобиля может вызвать перерасход топлива, т.е. неисправность, а отказ системы зажигания может привести к отказу всего автомобиля.

3.Каждый экземпляр сложной машины имеет индивидуальные черты, т.к. незначительные вариации свойств отдельных элементов машины сказываются на выходных параметрах самой машины. Чем сложнее машина, тем большими индивидуальными особенностями она обладает.

Элементы сложной машины

При анализе надежности сложных машин их разбивают на элементы (звенья) с тем, чтобы вначале рассмотреть параметры и характеристики элементов, а затем оценить работоспособность всей машины.

39

Теоретически любую сложную машину можно условно разделить на большое число элементов, понимая под элементом узел, агрегат или деталь.

Под элементом будем понимать составную часть сложной машины, которая может характеризоваться самостоятельными входными и выходными параметрами.

Классификация элементов

При анализе надежности сложного изделия все его элементы и детали целесообразно разделить на следующие группы:

1.Элементы, работоспособность которых за срок службы практически не изменяется. Для автомобиля это его рама, корпусные детали, малонагруженные элементы с большим запасом прочности.

2.Элементы, работоспособность которых меняется в течение срока службы машины. Эти элементы, в свою очередь, подразделяются на:

2.1.Не лимитирующие надежность машины. Срок службы таких элементов сопоставим со сроком службы самой машины.

2.2.Лимитирующие надежность машины. Срок службы таких элементов меньше срока службы машины.

2.3.Критические по надежности. Срок службы таких элементов не очень большой, от 1 до 20 % срока службы самой машины.

Применительно к автомобилю количество этих элементов распределяется следующим образом (табл. 3.1).

Таблица 3.1

Классификация элементов машин

40