
- •1.Показники безвідмовності відновлюваних об’єктів. Математичні моделі безвідмовності.
- •1.1. Поняття потоку відмов
- •1.2. Параметр потоку відмов
- •1.3. Середній наробіток на відмову
- •1.4 Основні математичні моделі безвідмовності
- •1.4.1. Залежність інтенсивності відмов і параметра потоку відмов від наробітку
- •1.4.2. Експонентний розподіл
- •Значення функції
- •1.4.3. Розподіл Вейбулла
- •1.4.4. Нормальний і пересічений нормальний розподіли
- •Значення функції Лапласа
- •2. Показники ремонтопридатності.
- •Зв'язок між показниками ремонтопридатності
- •Гамма-розподіл і розподіл Ерланга
2. Показники ремонтопридатності.
Властивість ремонтопридатності об'єктів РЕТ прийнято "вимірювати" часом приведення об'єкта в працездатний стан, тобто часом установлення (позначимо його τ). Цей показник у більшості випадків містить у собі такі основні складові:
час виявлення дефекту ‑ причини несправності;
час ремонту або заміни несправного елемента;
час доставки необхідних елементів і деталей;
час настроювання й контролю після ремонту або заміни.
Кожна з перерахованих складових залежить від різноманітних факторів, у результаті чого час відновлення ‑ випадкова величина. Тому для показників ремонтопридатності технічних об'єктів використають такі ж імовірні характеристики, як і для показників безвідмовності, а саме:
‑імовірність
відновлення;
‑імовірність
невідновлення;
‑густина
розподілу часу відновлення;
‑інтенсивність
відновлення;
–середній
час відновлення.
Відповідно
ДСТУ 2860-94 імовірність
відновлення
‑ це
ймовірність того, що час відновлення
працездатного стану об'єкта не перевищить
задане значення.
Відповідно до визначення
.
Так
само як й
,
‑ функція розподілу.
Імовірність
невідновлення
.
Для
пояснення статистичних оцінок показників
ремонтопридатності розглянемо випадок
випробування на ремонтопридатність,
коли при t=0
починається відновлення
однотипних об'єктів й у ході випробувань
через рівні проміжки часу
фіксується
число відновлених об'єктів
,
де
.
У
цьому випадку статистичні оцінки
ймовірності відновлення
й імовірності невідновлення
в заданий час визначаються за формулами:
.
Густина
розподілу часу відновлення
‑ це безумовна ймовірність відновлення
об'єкта на нескінченно малому проміжку
часу
,
віднесена до величини цього проміжку:
.
Статистична
оцінка
визначається за формулою
,
де
‑ число об'єктів, відновлених наi-м
проміжку
.
Інтенсивність
відновлення
–це
умовна густина імовірності відновлення
працездатного стану об'єкта, встановлена
для розглянутого моменту часу за умови,
що до цього моменту відновлення не було
завершено.
За
визначенням,
.
Статистичну
оцінку
можна знайти за наступною формулою:
.
Відповідно
ДСТУ 2860-94 середній
час відновлення
– це математичне очікування часу
відновлення працездатного стану об'єкта
після відмови, тобто.
Як
математичне очікування
визначається з виразу
.
Статистичну
оцінку
знаходять за формулою:
,
де
– час відновлення
-го
об'єкта.
Якщо
оцінка
визначається за результатами випробувань
одного об'єкта, то використається формула
,
–час
відновлення об'єкта після i-ої
відмови;
–число
відмов (відновлення) у перебігу часу
випробувань об'єкта на надійність.
Розглянуті
показники, крім
,
зв'язані формулами, представленими в
табл. 2.5.
Таблиця 2.5.
Зв'язок між показниками ремонтопридатності
Відомий показник |
Формули для визначення показників | |||
|
|
|
| |
|
‑ |
|
|
|
|
|
‑ |
|
|
|
|
|
‑ |
|
|
|
|
|
‑ |
2.4.2. Основні математичні моделі ремонтопридатності
В якості математичної моделі ремонтопридатності можна використати закони розподілу, які були розглянуті вище як моделі безвідмовності. Однак як моделі ремонтопридатності найбільше часто застосовують експонентний розподіл, логарифмічно нормальний розподіл, гамма-розподіл і його окремий випадок - розподіл Ерланга.
Експонентний розподіл
Вирази для показників ремонтопридатності повністю збігаються з відповідними виразами для показників безвідмовності (2.22) і мають такий вигляд:
Відповідні цим формулам графіки наведені на рис. 2.13. Властивості експонентного розподілу були розглянуті в 2.3.2.
μ(t)
U(t) fт
(t)
Рис. 2.13.
Експонентна модель ремонтопридатності є досить грубим наближенням реального розподілу часу відновлення, однак часто застосовується завдяки її простоті.
Логарифмічно нормальний розподіл
Більш точною моделлю ремонтопридатності в багатьох випадках є логарифмічно нормальний розподіл, що являє собою нормальний розподіл логарифма випадкової величини. Вираз для густини розподілу при логарифмічно нормальному законі має вигляд
,
(2.31)
де
‑ математичне очікування випадкової
величини
;
–середнє
квадратичне відхилення випадкової
величини
.
Математичне очікування можна визначити за формулою
,
де
‑ середній час відновлення при
нормальному законі розподілу.
Графіки
густини
при різних
наведені на рис. 2.14.
Рис. 2.14.
Показники ремонтопридатності при логарифмічно нормальному розподілі часу відновлення τ мають такий вигляд [10]:
(2.32)