
- •Федеральное агентство воздушного транспорта
- •Вероятностно-статистические модели эксплуатации летательных аппаратов
- •Редактор л.Е. Паталова
- •Введение
- •Раздел 1. Формирование вероятностно-статистических моделей объектов эксплуатации летательных аппаратов
- •1.2. Законы распределения непрерывных случайных величин, используемые при формировании вероятностно-статистических моделей
- •2. Параметрические и непараметрические модели оценки вероятностно-статистических характеристик объектов эксплуатации
- •2.1. Формирование параметрических моделей оценки случайных характеристик объектов
- •2.2. Проверка соответствия выбранной модели экспериментальным данным с помощью критериев согласия
- •2.3. Формирование непараметрических моделей оценки случайных характеристик объектов эксплуатации
- •2.4. Непараметрические критерии согласия
- •3. Точечная и интервальная оценка характеристик случайных величин объектов эксплуатации
- •3.1. Точечная оценка характеристик случайных величин
- •3.2. Интервальная оценка характеристик случайных величин. Доверительные границы
- •3.3. Определение доверительных границ для различных законов распределения
- •3.4. Прогнозирование случайных характеристик по времени работы
- •4. Дискретные вероятностно-статистические модели объектов эксплуатации
- •4.1. Использование законов распределения дискретных случайных величин
- •4.2. Законы распределения дискретных случайных величин, используемые при формировании вероятностно-статистических моделей
- •4.3. Модели приемочного контроля
- •4.4. Определение оперативных характеристик контроля
- •4.5. Формирование моделей статистического контроля по альтернативному признаку
- •Раздел 2. Вероятностно-статистические модели процессов эксплуатации летательных аппаратов
- •5. Случайные процессы. Классификация случайных процессов
- •5.1. Процессы эксплуатации как случайные процессы
- •5.2. Классификация случайных процессов
- •5.3. Марковские случайные процессы
- •5.4. Пуассоновский процесс
- •6.2. Стационарные случайные процессы
- •6.3. Вероятностно-статистические модели на основе непрерывных Марковских процессов Определение и основные уравнения для непрерывных Марковских процессов
- •6.4. Анализ модели изменения параметров объектов.
- •7. Однородные конечные цепи Маркова
- •7.1. Определение однородной конечной цепи Маркова
- •7.2. Графическое отображение конечной цепи Маркова
- •7.3. Эргодическая цепь Маркова
- •8. Дискретные Марковские процессы с непрерывным временем
- •8.1. Потоки событий
- •8.2. Дифференциальные уравнения Колмогорова. Предельные вероятности состояний
- •8.3. Решение системы алгебраических уравнений предельных вероятностей состояний с помощью математического пакета Mathcad
- •Решение системы алгебраических уравнений с помощью встроенной функции find
- •9. Полумарковские процессы эксплуатации
- •9.1. Определение и основные свойства полумарковских процессов эксплуатации
- •9.2. Основные соотношения для полумарковских моделей
- •9.3. Примеры моделей полумарковских процессов эксплуатации
- •10. Модели процессов восстановления
- •10.1. Понятие восстановления. Классификация процессов восстановления
- •10.2. Модели процессов восстановления
- •10.3. Характеристики процессов восстановления
- •0 TBt
- •Раздел 3. Модели идентификации объектов и процессов эксплуатации ла
- •11. Анализ временных рядов показателей объектов и процессов эксплуатации
- •11.1. Временные ряды показателей эффективности процессов эксплуатации
- •11.2. Анализ временных рядов. Компонентные составляющие временного ряда
- •11.3 Выбор кривой сглаживания значений исходного ряда
- •12. Модели корреляционно-регрессионного анализа показателей объектов и процессов эксплуатации
- •12.1. Понятие корреляции и регрессии
- •12.2. Модели корреляционного анализа
- •12.3. Модели регрессионного анализа
- •12.4. Использование метода наименьших квадратов для формирования линейной модели регрессии
- •12.5. Нелинейная регрессия
- •Использование системы Mathcad для построения
- •13. Модели эксплуатации на основе метода динамики средних
- •13.1. Сущность метода динамики средних
- •13.2. Математическое описание метода динамики средних
- •13.3. Примеры применения уравнений динамики средних для решения эксплуатационных задач с использованием системы Mathcad
- •Коэффициенты для распределения Вейбулла
- •Значение гамма - функции
- •Значения (критерий Колмогорова)
- •Коэффициенты для определения доверительных границ среднего квадратического отклонения
- •Литература
- •Раздел 1. Формирование вероятностно-статистических моделей объектов эксплуатации летательных аппаратов ……………………………………………….4
- •Раздел 2. Вероятностно-статистические модели процессов эксплуатации летательных аппаратов………………………………………………………………...42
- •Раздел 3. Модели идентификации объектов и процессов эксплуатации ла…………………………………………………………………………………77
Федеральное агентство воздушного транспорта
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ
«МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ
ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ
ГРАЖДАНСКОЙ АВИАЦИИ»
Кафедра технической эксплуатации
летательных аппаратов и авиадвигателей
А.А. Ицкович, П.К. Кабков
ВЕРОЯТНОСТНО-СТАТИСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ЭКСПЛУАТАЦИИ ЛЕТАТЕЛЬНЫХ АППАРАТОВ
Рекомендовано Учебно-методическим объединением вузов Российской Федерации по образованию в области эксплуатации авиационной и космической техники для межвузовского использования в качестве учебного пособия
Москва-2009
УДК 629.735:519.2(075.8)
ББК 39.52-08в631.8
И 96
Печатается по решению редакционно-издательского совета
Московского государственного технического университета ГА
Рецензенты: канд. техн. наук, доц. А.С. Чичерин;
зам. главного инженера ОАО Авиакомпания «Континент» Р.С. Черненко
Ицкович А.А., Кабков П.К.
И 96 Вероятностно-статистические модели эксплуатации летательных аппаратов. Учебное пособие. - М.: МГТУ ГА, 2009.– 120с., 20 табл., 43 ил., лит.18 наим.
ISBN 978-5-86311-686-0
Данное учебное пособие издается в соответствии с рабочей программой по Учебному плану для студентов III курса специальности 160901 дневного и заочного обучений.
Учебное пособие содержит материал, соответствующий рабочей программе одноименной учебной дисциплины. В нем рассмотрены методы формирования вероятностно-статистических моделей как объектов, так и процессов эксплуатации ЛА. Наиболее подробно рассмотрены модели на основе Марковских случайных процессов. Рассмотрены корреляционно-регресионные модели на основе метода динамики средних. Показано как для построения некоторых моделей может быть использована система Mathcad.
Рассмотрено и одобрено на заседаниях кафедры 25.11.08г. и методического совета 30.11.08г.
3
И
Ц33(03)-09 Доп. св. план 2009 г.
Поз.41
ИЦКОВИЧ Александр Абрамович
КАБКОВ Павел Кондратьевич
Вероятностно-статистические модели эксплуатации летательных аппаратов
Учебное пособие
Редактор л.Е. Паталова
Подписано в печать 18.09.09г.
Печать офсетная Формат 60х84/16 4,72 уч.-изд. л.
6,97 усл.печ. л. Заказ № 739/ Тираж 200 экз.
ISBN978-5-86311-686-0
© Московский государственный
технический университет ГА, 2009
Введение
Несмотря на строгую регламентацию процессов эксплуатации, на эти процессы влияет множество случайных факторов. Уже сами объекты эксплуатации – летательный аппарат, авиационные двигатели, функциональные системы и отдельные технические устройства в силу ряда причин со временем «изнашиваются», надежность их функционирования снижается. В силу этих обстоятельств математическая модель объекта эксплуатации для отображения реального устройства приобретает вероятностно-статистический характер.
В зависимости от физической сущности моделируемого объекта или процесса и характера этого процесса могут использоваться законы распределения непрерывных или дискретных случайных величин. Естественно, что при формировании вероятностно-статистических моделей широко используются законы распределения случайных величин и правила оперирования с ними, определяемые теорией вероятности и статистическими методами анализа.
Для формирования вероятностно-статистических моделей процессов эксплуатации наиболее подходящим инструментом являются Марковские и полумарковские случайные процессы. Для их описания использу ются системы дифференциальных и алгебраических уравнений. В учебном пособии приводятся методы их решения с использованием аппарата системы Mathcad
Наглядное представление о характере взаимосвязи случайных параметров процессов эксплуатации дают функции регрессии. Методы их построения с помощью системы Mathcad также приведены в пособии.
Для формирования вероятностно-статистических моделей в случае большого количества объектов использован метод динамики средних.