- •Струков Валерий Григорьевич надежность механического оборудования
- •Введение
- •1. Понятия и термины теории надежности. Государственный стандарт на показатели надежности
- •1.1. Термины надежности машин
- •1.2. Показатели надежности машин
- •1.3. Наработка
- •1.4. Основные показатели долговечности
- •2. Математические методы теории надежности
- •2.1. Основные понятия и определения
- •2.2. Теоремы теории вероятностей
- •2.3. Законы распределения случайной величины
- •3.1.1. Интегральная функция распределения вероятностей случайной величины
- •3.1.2. Дополнение интегральной функции распределения вероятностей случайной величины
- •3.1.3. Свойства интегральной функции распределения
- •3.1.4. Вероятность отказа объекта
- •3.1.5. Вероятность безотказной работы
- •3.1.6. Вероятность восстановления работоспособности
- •3.2. Дифференциальная функция распределения вероятностей случайной величины
- •3.2.1. Частота появления событий
- •3.2.2. График дифференциальной функции распределения вероятностей случайной величины
- •3.2.3. Вероятность попадания непрерывной случайной величины в заданный интервал
- •3.2.4. Свойства дифференциальной функции распределения
- •3.3. Определение интегральной и дополнения интегральной функции распределения по известной дифференциальной функции
- •3.4. Вероятность появления события на интервале, следующем за интервалом, на котором событие не появлялось
- •3.5. Интенсивность событий
- •4. Числовые характеристики случайных величин
- •4.1. Математическое ожидание
- •2.4. Плотность распределения случайной величины
- •3. Единичные показатели надежности объекта (епно)
- •3.1. Законы распределения случайной величины
- •4.2. Рассеивание случайной величины
- •4.3. Гамма-процентное значение случайной величины
- •4.4. Медиана случайной величины
- •5. Безотказность системы
- •5.1. Безотказность объектов при последовательном соединении элементов
- •5.2. Безотказность объекта при параллельном соединении элементов
- •5.3. Безотказность объекта при смешанном соединении элементов
- •6. Распределения случайных величин
- •6.1. Экспоненциальное распределение
- •6.1.1. Дополнение интегральной функции экспоненциального распределения вероятностей случайной величины
- •6.1.6. Характеристическое свойство экспоненциального распределения
- •6.1.7. Линеаризация экспоненциальной функции
- •7. Нормальное распределение
- •7.1. Дифференциальная функция нормального распределения
- •7.1.1. Свойства дифференциальной функции нормального распределения
- •7.2. Правило трех среднеквадратических отклонений
- •7.3. Интегральная функция нормального распределения
- •7.4. Нормированное нормальное распределение
- •7.5. Логарифмически нормальное распределение
- •8. Распределение вейбулла
- •8.1. Дополнение интегральной функции распределения Вейбулла
- •9. Надежность восстанавливаемых объектов
- •9.1. Поток событий
- •9.1.1. Функция потока событий
- •9.1.2. Интенсивность потока событий
- •9.1.3. Среднее число потока событий
- •9.1.4. Среднее время между событиями потока
- •9.1.5. Интенсивность потока отказов за время эксплуатации
- •9.1.6. Простейший поток событий
- •9.1.7. Математическая модель простейшего потока событий
- •9.1.8. Поток событий совокупности объектов
- •9.2. Процесс эксплуатации восстанавливаемого объекта
- •9.2.1. Модель эксплуатации объекта с конечным временем восстановления
- •9.2.2. Вероятности состояний системы
- •9.2.3. Дифференциальные уравнения вероятностей состояний
- •9.3. Готовность объекта
- •9.3.1. Функция готовности объекта
- •9.3.2. Функция простоя
- •9.3.3. Финальные вероятности состояний
- •9.3.4. Коэффициент готовности
- •9.3.5. Коэффициент простоя
- •10. Повышение надежности машин
- •10.1. Обеспечение надежности при проектировании
9.1.1. Функция потока событий
Функция потока событий H(t) - математическое ожидание числа событий на интервале (0,t),
H(t)=<n(t)>. (60)
Функция потока событий следует из интерпретации ординарного потока событий как случайного процесса, который скачкообразно возрастает на одну единицу в моменты появления событий (рис. 32).
Число событий за время t:
- для N объектов n(t)=;
- для одного объекта n(t)=.
событий событий
В пределе при N получается функция потока событий
H(t)=<n(t)>=lim n(t)=lim,
которая возрастает плавно (рис. 33).
Функция (60) определяется для потока отказов и для потока восстановлений работоспособности одного объекта.
Число отказов и восстановлений работоспособности объекта за некоторый срок эксплуатации будут одинаковыми, т.к. после каждого отказа следует восстановление работоспособности. Но функции потока отказов и восстановлений работоспособности будут разными, т.к. различно время работы и время восстановления работоспособности за рассматриваемый период эксплуатации.
На практике функция потока отказов часто линейная в периоде tэ нормальной эксплуатации, следующем после периода t=tn приработки. Это свойственно для стационарного потока и
H(t)=H(tn)+(t+tn),
где =const - параметр потока событий.
9.1.2. Интенсивность потока событий
Интенсивность (плотность) потока событий - среднее число событий в единицу времени - является первой производной функции потока событий по времени:
(t)=lim=. (61)
(t) может быть постоянной или переменной величиной в зависимости от характера потока:
- для стационарного потока =const;
- для нестационарного - зависит от времени, т.е. =(t).
Интенсивность потока отказов называется параметром потока отказов и обозначается (t). По статистической информации параметр потока отказов определяется как отношение числа отказавших в единицу времени объектов к числу испытываемых объектов при их мгновенном восстановлении:
*(t)==,
где N - число испытываемых объектов; t - интервал времени; ni(t)- число отказов каждого объекта до наработки t; ni(t+t) - число отказов каждого объекта до наработки t+t.
9.1.3. Среднее число потока событий
Среднее число (математическое ожидание) потока событий на интервале времени t (см. рис. 33)
H=H(t)=H(t+t)-H(t)
можно выразить и через интенсивность событий интегрированием формулы (61):
H=H(t)=H(t+t)-H(t)=.
При постоянной интенсивности имеем (t)==const и соответственно
H=H(t)=H(t+t)-H(t)==t.
Среднее число событий на интервале времени (0,t) является функцией потока событий и выражается через интенсивность потока событий интегрированием (61) в пределах от 0 до t с учетом, что H(0)=0:
H(t)=,
при (t)==const
H=H(t)==t.