Оценка надёжности

Наибольшие трудности при оценке надёжности возникают не при её определении, а при выборе критериев и статистических методов оценки. Поэтому когда надёжность выступает в качестве требования к изделию, значение различных критериев резко повышается.

Можно считать, что оценка надёжности используется двояко. Во – первых, она используется как относительная мера и, применяя её в ходе выполнения программы разработки, мы можем измерять рост надёжности, т.е. она служит в качестве меры изменения при последовательном применении определённого критерия. Например, нам интересно было бы знать, что надёжность за прошлый месяц возросла на 5% по сравнению с предыдущим месяцем, когда она возросла на 3%. Во – вторых, оценка надёжности используется как абсолютная мера. Мы можем пользоваться тем же критерием для оценки абсолютной величины надёжности, но эта величина абсолютна только в пределах допущений этого критерия. Следовательно, если критерий неправильный, то и абсолютная величина недостоверна. В случае относительной меры при наличии неточности критерия метод можно рассматривать как первое приближение. Однако удовлетворение требования к надёжности изделия должно подтверждаться абсолютной оценкой, поэтому основные правила и статистический метод оценки должны быть полностью и тщательно определены.

Статистические методы служат повышению точности определения надёжности, но надо также осознавать их возможности. Прежде всего, оценка не может быть точнее, чем данные, на которых она основывается. Кроме того, если изделие действительно лишено надёжности, то никакая статистическая обработка не изменит этого. Например, если надёжность прибора равна 90%, никакое количество испытаний не докажет, что она равна 95%. При любом статистическом выборочном методе существуют определённые вероятности наблюдения надёжности, равной 95% или более или какой – либо другой заданной величине.

На первый взгляд кажется странным, что в то время, как мы никогда не можем быть уверены на 100% в способности подтвердить определённую надёжность, мы иногда на 100% гарантируем неспособность её подтвердить. Это может иметь большое значение. Например, очень важно сознавать, что при наличии выборки в 20 изделий при доверительном уровне в 90% невозможно продемонстрировать минимальную надёжность, равную 95%. Лучший результат, который возможен при этой выборке, даже при всех успешных испытаниях, при доверительной границе в 90%, - это минимальная надёжность около 89%.

Статистика – это средство для оценки вероятностей статистического подтверждения (при наблюдении) такого события, как k успехов при n испытаниях. Можно вычислить вероятности наблюдения этого события для различных гипотетических значений истинной надёжности. Технические возможности создают истинную величину надёжности прибора; статистические же методы позволяют только оценивать эту присущую ему характеристику. Чем выше возможное значение надёжности, тем больше, конечно, вероятность удовлетворения требований или тем меньше риск их неудовлетворения. Эти вероятности вычисляются статистическими методами. Можно только выдвинуть гипотезу, вычислить и предсказать вероятности удовлетворения требований. Действительная вероятность удовлетворения этих требований соответствует нашим инженерным возможностям и тому, как они обеспечены и организованы.

Наиболее важной задачей является достижение максимального уровня надёжности агрегата или системы, за которые мы несём ответственность. На следующем этапе необходимо узнать, какие требования предъявляет надёжность системы к подсистемам и составным частям. Эти требования необходимо увязать с возможностями их удовлетворения, для чего следует одновременно пересмотреть взаимозависимость составных частей системы с точки зрения надёжности, их действительную и потенциальную или ожидаемую надёжность, а также объём и правильность планируемой программы разработок. Методами для выполнения этого исследования являются распределение надёжности, пересмотр конструкции с точки зрения надёжности, обзор существующих сведений по надёжности, планирование испытаний и анализ. По ходу выполнения программы разработки эти задачи постоянно переоцениваются.

Понятие распределения требований к надёжности подразумевает процесс подразделения задачи исследования надёжности системы на задачи исследования надёжности подсистем и составных частей. Это распределение означает проверку согласования требований по надёжности, установленных для каждой подсистемы, с текущим состоянием разработки, предполагаемыми усовершенствованиями, объёмом испытаний и денежными средствами, отпущенными на разработку. После объединения требований к надёжности составных частей взаимозависимость их надёжностей должна быть в состоянии удовлетворить требования к надёжности системы в целом. Распределение играет огромную роль на первом этапе разделения системы на её основные подсистемы. Часто требуется производить распределение требований к надёжности именно на этом этапе, поскольку каждая из основных подсистем обычно создаётся различными предприятиями.

Распределение требований к надёжности приобретает огромное значение, если возникает потребность в подтверждении этих чисел (или числовых эквивалентов). Одно дело, решая задачи оценки надёжности подсистемы, показать важность этой подсистемы или определить объём необходимых работ, и совершенно другое дело, когда речь идёт о выполнении договора. Причина заключается в том, что распределение имеет свои ограничения. Как это часто бывает на практике, математические выкладки основываются на допущениях о статистической независимости и на виде математической модели, описывающей взаимосвязь между составными частями и системой. На более поздних этапах сборки независимость и модель могут оказаться очевидными; а на первых этапах модель может быть и не определена и необходимость допущения о статистической независимости может отсутствовать. При распределении наличие независимости не обязательно, хотя в этом случае математическая задача значительно усложняется. Можно видеть, что эти доводы применимы, только лишь когда мы имеем дело с числовыми значениями надёжности, полученными при отдельных испытаниях составных частей или подсистем. Когда же речь идёт об испытаниях подсистем как части испытаний системы в целом, математические и статистические взаимосвязи учитываются автоматически и всякие прерогативы отсутствуют.

Физическое строение системы также играет важную роль при определении того, насколько подробно мы должны подразделять систему. Электронное оборудование, к примеру, часто состоит из многих повторяющихся элементов (печатные схемы и т.п.). К тому же функциональные влияния и воздействие окружающей среды обычно не велики. Следовательно, в этих условиях имеет смысл оценивать или подтверждать надёжность элемента, так как в процессе оценки одного элемента мы получаем информацию, относящуюся ко всем другим элементам этого типа. Совсем другое дело тот же ракетный двигатель. Здесь имеется большое число совершенно различных составных элементов, которые к тому же испытывают воздействие высокой температуры и вибраций, возникающих при работе системы. Даже если бы мы могли установить задачи по исследованию надёжности составных элементов, трудность подтверждения заданного значения надёжности каждого отдельного элемента и моделирования воздействия окружающей среды делают эту задачу практически неосуществимой.

Пересмотр конструкции с точки зрения надёжности – деятельность очень важная, но она ни в коей мере не является дублированием работы конструктора. Конструктор стремится ориентироваться на новые конструкции и формы и не задумывается о «вероятности». А как уже указывалось ранее, не всякая осуществимая конструкция обязательно надёжна. Оптимальность характеристик очень часто связана с низкой надёжностью. Следовательно, необходимо с помощью определённых методов оценить требования к изделию независимо от самого конструктора. Только таким путём мы сможем получить наиболее эффективную систему.

Запас сведений о надёжности должен содержать перечень типов отказов, причин и последствий этих отказов. Кроме того, должна быть приведена характеристика окружающих и других условий, при которых происходит отказ. Необходимо различать зависимые и независимые отказы. Под зависимым отказом понимается отказ, возникающий в какой – либо части системы в результате отказа, произошедшего где – то в другом месте, т.е. зависимый отказ вызывается независимым отказом, а не происходит сам по себе. Должны быть приведены параметры, служащие для измерения надёжности, а также основные правила, которые определяют успех и отказ и их взаимосвязь с надёжностью. По возможности необходимо получить оценки интенсивности отказов и виды распределений отказов, соответствующих этим отказам.

При планировании испытаний и их анализе необходимо проверить, действительно ли выбран наиболее эффективный путь к достижению заданной надёжности в пределах ограничений по времени и стоимости. При этом мы сможем увидеть, на что сделан основной упор: на испытания элементов, испытания неполноразмерных изделий или испытания системы; подходит и достаточна ли поступающая информация. При оценке планов испытаний определяются эффективность статистических методов, достоверность критериев проверок и соответствие объёмов выборок требованиям программы разработок.

Из всех данных должна извлекаться максимальная польза. Анализ данных преследует цель выявления математической модели. В результате подобных исследований получают оценки надёжности, строят кривые изменения надёжности и корреляции информации, поступающей из различных источников, и определяют различные формы и этапы разработки. На основании математической модели и полученных оценок надёжности уже можно пытаться прогнозировать надёжность разрабатываемой системы при различных режимах её работы.

Дата добавления: 2014-01-07