Читайте также:
|
|
1. Законы распределения случайных величин.
2. Закон распределения Вейбулла (ЗРВ)
3. Нормальный закон распределения Гаусса (ЗНР)
4. Экспоненциальный закон распределения (ЭЗР)
1.Законы распределения случайных величин.
При исследовании надежности и определении сроков службы машин применяются различные статистические модели (законы распределения) случайных величин. Исследованиями установлено [35], что применительно к автомобилям можно принять следующую распространенность разных законов распределения случайных величин: Вейбулла – 55 – 60%, нормальное (Гаусса) – 35 – 40%, экспоненциальное и логнормальное – 4 – 6%.
Имея эмпирическую плотность распределения (гистограмму), с помощью математических методов находим статистическую модель (закон распределения) случайных величин. Можно также решить обратную задачу: по статистической модели определить характеристики надежности изделия, вероятность появления отказов и другие показатели. При выборе закона распределения недостаточно одного формального сходства гистограммы с законом распределения. Необходимо также учитывать физику явления, т. е. стремиться к рассмотрению полной модели отказов.
1. Распространенной статистической моделью является нормальное (гауссово) распределение.
При большом числе наблюдений законы распределения приближаются к нормальному. По нормальному закону изменяются износы и другие постепенные отказы, периодичности ТО-1 и ТО-2, периодичности отказов автомобилей, двигателей и других узлов.
Плотность нормального распределения определяем по формуле
,
где l – любое значение ряда распределения;
l ср – математическое ожидание (среднее значение, центр распределения);
σ – среднее квадратическое отклонение случайной величины l.
Интегральную функцию нормального распределения отказов и функцию безотказной работы запишем в виде
.
Здесь Ф(z) – нормированная функция нормального распределения, в которой принимается новая случайная величина (нормированное отклонение) . В формуле , при l = l ср, z = 0.
Таким образом, при нормировании начало координат переносится в точку l = l ср и абсцисса выражается в долях среднего квадратического отклонения σ.
В целях облегчения расчетов для нормированных функций распределения в дифференциальной и интегральной формах составлены специальные таблицы.
Например, если необходимо определить вероятность замены данного узла в случае пробега автомобиля с начала эксплуатации 100 тыс. км при средней наработке до отказа lср = 124 тыс. км и среднеквадратическом отклонении σ = 30 тыс. км, то рассчитав нормированное отклонение , из таблицы получим Ф(-0,80) 0,29. Это значит, что 21 % автомобилей потребуют замены данного узла при пробеге до 100 тыс. км.
Одна из важных характеристик нормального распределения — «правило трех σ», из которого следует, что практически все случайные величины (99,9 %) лежат в интервале ±3σ.
2. Для описания событий, которые возникают с постоянной интенсивностью и независимо друг от друга, служит однопараметрическое экспоненциальное распределение.
Этим законом описываются внезапные отказы, наработки между отказами, трудоемкости текущего ремонта и т. д.
Плотность распределения отказов определяется по формуле
f (l) = λ e-λl.
Интегральная функция распределения отказов
F(l) = 1 - e-λl,
а функция безотказной работы
Р(l)= - e-λl.
Дата добавления: 2015-11-16; просмотров: 270 | Нарушение авторских прав
<== предыдущая страница | | | следующая страница ==> |
Вероятность восстановления и среднее время ремонта. | | | Интегральная функция распределения отказов |