КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
Безотказность характеризуется единичными количественными показателями, номенклатура которых определена ГОСТ 27.002–89
Безотказность(Reliability, failure-free operation) – свойство объекта непрерывно сохранять работоспособное состояние в течение некоторого времени или наработки. Безотказность и ее показатели Рассмотрим отдельные свойства надежности и их показатели. Вероятность безотказной работы (Reliability function, survival function) – это вероятность того, что в пределах заданной наработки отказ объекта не возникнет. Статистически вероятность безотказной работы можно определить отношением числа автомобилей, безотказно проработавших до заданной наработки, к общему числу опытных автомобилей в партии: , (8.1) где n(l) – число автомобилей, безотказно проработавших до заданной наработки; (l) – число отказавших автомобилей к заданной наработке; N – число автомобилей, работоспособных в начальный момент времени. В начальный момент времени (перед испытаниями) все объекты являются исправными, т. е. выполняется равенство n=N и, следовательно, P(l) = 1. Если испытания проводятся до отказа всех N объектов, то в конце испытаний n = 0, а P(l) = 0. Следовательно, вероятность безотказной работы в течение конечных интервалов времени может иметь значения в пределах от 0 до 1 (0 P(l) 1). Если по опытным данным определена функция распределения случайной величины, то вероятность безотказной работы может быть определена по следующей формуле: . (8.2) Если плотность вероятности распределена по нормальному закону, то: (8.3) Для распределения Вейбулла: . (8.4) Для экспоненциального распределения: (8.5) Для логарифмически нормального распределения: (8.6) Наряду с понятием “вероятность безотказной работы” часто используют понятие “вероятность отказа”, которое определяется следующим образом: это вероятность того, что объект в течение заданной наработки откажет хотя бы один раз, будучи работоспособным, в начальный момент времени. Вероятность отказов – по смыслу величина, противоположная вероятности безотказной работы и связанная с функцией распределения наработки до отказа: , (8.7) где F(l) – функция распределения наработки до отказа. Статистически вероятность отказа можно определить следующим образом: . (8.8) Используя вероятностные характеристики, вероятность отказа определяем по формуле: . (8.9) С увеличением наработки вероятность безотказной работы уменьшается, а вероятность отказа возрастает. Средняя наработка до отказа (Mean operating time to failure) – это математическое ожидание наработки объекта до первого отказа. Статистическая оценка для средней наработки до отказа определяется отношением суммы наработки испытуемых объектов до отказа к числу наблюдаемых объектов, если они все отказали за время испытаний. , (8.10) где N – число работоспособных объектов при l= 0; – наработка до первого отказа каждого из объектов. Если определена функция распределения плотности вероятности , то: , (8.11) где – плотность распределения наработки до отказа. Для экспоненциального закона распределения: (8.12) Для логнормального закона распределения: (8.13) где – параметр распределения. Для закона Вейбулла: , (8.14) где Г– гамма–функция. Средняя наработка на отказ (наработка на отказ), (Mean operating time between failures) – это отношение суммарной наработки восстанавливаемого объекта к математическому ожиданию числа его отказов в течение этой наработки. Данному определению средней наработки на отказ соответствует следующая формула: (8.15) где L – суммарная наработка; – число отказов, наступивших в течение этой наработки; – математическое ожидание этого числа. Статистическую оценку средней наработки на отказ вычисляют по формуле: (8.16) где – число отказов, фактически происшедших за суммарную наработку L. Формула (8.16) допускает обобщение на случай, когда объединяются данные, относящиеся к группе однотипных объектов, которые эксплуатируются в статистически однородных условиях. Если поток отказов – стационарный, то в формуле достаточно заменить L на сумму наработок всех наблюдаемых объектов и заменить на суммарное число отказов этих объектов. Гамма – процентная наработка до отказа (Gamma – percentile operating time to failure) – это наработка, в течение которой отказ объекта не возникнет с вероятностью γ, выраженной в процентах. Обычно применяют γ = 80, 85, 90 и 95%. Гамма – процентная наработка до отказа определяется из уравнения: (8.17) где – функция распределения наработки до отказа. Интенсивность отказов (Failure rate) – условная плотность вероятности возникновения отказа объекта, определяемая при условии, что до рассматриваемого момента времени отказ не возник. Интенсивности отказов λ (t) определяют по формуле: . (8.18) Статистически интенсивность отказов определяется отношением разности между числом отказов n(t + t) на момент времени (t + t) и числом отказов n(t) на момент времени t к длительности интервала времени t и количеству работоспособных объектов на момент времени t , (8.19) где N(t) и N(t+Δt) – число работоспособных элементов при наработках t и (t+Δt) соответственно. Параметр потока отказов (Failure Intensity) – это отношение математического ожидания числа отказов восстанавливаемого объекта за достаточно малую его наработку к значению этой наработки. Рассмотрим эксплуатацию восстанавливаемых объектов. В начальный момент времени изделие начинает работу и работает до отказа. При отказе происходит восстановление объекта, и он вновь работает до следующего отказа и т. д. Моменты отказов формируют поток отказов. В качестве характеристики потока отказов используют математическое ожидание числа отказов за время t называемой ведущей функцией потока отказов W (t) (функция восстановления). . (8.20) Математическое ожидание числа отказов за интервал времени (t1, t2) определяют по формуле: , (8.21) где r(t1, t2) – число отказов за интервал времени (t1, t2). Как видно из рисунка 8.1, из-за вариации наработок на отказ происходит их смещение, а функции вероятностей первых и последующих отказов частично накладываются друг на друга. Например, для момента времени t2 общее количество отказов определяется суммированием вероятностей первого F1(t2) и второго F2(t2) отказов. Исходя из этого, ведущая функция потока отказов формируется следующим образом: . (8.22) А в общем случае: . (8.23) Параметр потока отказов ω(t) определяют по формуле: , (8.24) где Δ t – малый отрезок наработки; r(t) – число отказов, наступивших от начального момента времени до достижения наработки t. Разность r(t+Δt) - r(t) представляет собой число отказов на отрезке Δt. Иными словами, параметр потоков отказов (t) – это относительное количество отказов, приходящихся на единицу времени или пробега одного изделия. Осредненный параметр потока отказов (Mean failure Intensity) – это отношение математического ожидания числа отказов восстанавливаемого объекта за конечную наработку к значению этой наработки.
Дата добавления: 2014-01-14; Просмотров: 1584; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |