Полезное:
Как сделать разговор полезным и приятным
Как сделать объемную звезду своими руками
Как сделать то, что делать не хочется?
Как сделать погремушку
Как сделать так чтобы женщины сами знакомились с вами
Как сделать идею коммерческой
Как сделать хорошую растяжку ног?
Как сделать наш разум здоровым?
Как сделать, чтобы люди обманывали меньше
Вопрос 4. Как сделать так, чтобы вас уважали и ценили?
Как сделать лучше себе и другим людям
Как сделать свидание интересным?
Категории:
АрхитектураАстрономияБиологияГеографияГеологияИнформатикаИскусствоИсторияКулинарияКультураМаркетингМатематикаМедицинаМенеджментОхрана трудаПравоПроизводствоПсихологияРелигияСоциологияСпортТехникаФизикаФилософияХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника
|
Числовые характеристики случайных величин
1. Математическое ожидание - характеристика центра группирования случайных величин: – для дискретных случайных величин:
– для непрерывных случайных величин:
2. Дисперсия есть сумма произведений квадратов разностей случайных величин и математических ожиданий – для дискретных случайных величин:
– для непрерывных случайных величин:
3. Среднее квадратическое отклонение:
4. Коэффициент вариации:
если: n (х) < 0,1 – малое значение коэффициента; 0,1 … 0,33 – среднее значение коэффициента; n (х) > 0,33 – большое значение коэффициента.
Свойства математического ожидания: М (ах) = аМ (х), а = const; М (а+х) = а + М (х); М (х±у) = М (х) ± М (у); М (ху) = М (х) × М (у); М (х2) = (М(х)) 2 + D (х) Свойства дисперсии: D (ах) = а2D (х), а = const D (а + х) = D (х) D (х ± у) = D (х) ± D (у) D (х2) = М (х4) - [(М(х)) 2 + d (х) 2 ]
Пример 2.1. Закон распределения случайной величины задан в виде таблицы:
Таблица 2.2
Определить числовые характеристики случайных величин. Решение: М (х) = 1´0,3 + 2´0,5+ 5´ 0,2= 2,3 D (х) = (1 – 2,3) 2 ´ 0,3 + (2 – 2,3)2 ´ 0,5 + (5 – 2,3)2 ´ 0,2» 2
Пример 2.2: Функция распределения имеет вид:
f (x) = 2 х, при 0 < x £ 1 0, при х > 1 Оценить количественно, что вероятность примет значение из диапазона (0,5; 1). Какова вероятность попадания случайной величины в диапазон (0,5; 1) при условии, что событие не появится. Решение:
Контрольные вопросы и задачи 1. Почему надёжность необходимо рассматривать в вероятностном аспекте? 2. Как можно подсчитать вероятность безотказной работы через число отказавших объектов и общее число объектов? 3. Какими способами задаются случайной величины? 4. Перечислите и поясните основные теоремы вероятности. 5. Назовите следствия основных теорем теории вероятностей. 6. Закон распределения случайной величины задан в виде таблицы
Таблица 2.3
Известно, что M (x)=0 Найти D (x), a, 7. Функция распределения имеет вид:
f (x) = e x 0, при x >1 Найти вероятность того, что вероятность примет значение из диапазона (1/3; 2/3). 8. Прибор работает в двух режимах: «1» и «2». Режим «1» наблюдается в 60% случаев, режим «2» – в 40% случаев за время работы T. В режиме «1» прибор отказывает с вероятностью, равной 0,3, а в режиме «2» с вероятностью 0,5. Определить вероятность отказа прибора за время T. Ответ: 0,38. 9. Прибор состоит из 3-х блоков, которые независимо друг от друга могут отказать. Отказ каждого из блоков приводит к отказу всего прибора. Вероятность того, что за время T работы прибора откажет первый блок, равна 0,15, второй – 0,25, третий – 0,1. Найти вероятность того, что за время T прибор проработает безотказно.
Ответ: 0,57375 10. Прибор состоит из 2-х блоков, дублирующих друг друга. Вероятность того, что за время T каждый из блоков проработает безотказно, равна 0,9. Отказ прибора произойдет при отказе обоих блоков. Найти вероятность того, что за время T прибор проработает безотказно.
Ответ: 0,99. 3 Показатели надёжности объекта Безотказность и другие свойства надёжности проявляются через случайные величины: наработку до отказа (наработку между отказами) и количество отказов за заданное время. Поэтому количественными характеристиками здесь выступают вероятностные переменные. Наработка – продолжительность (объём) работы объекта. Измеряется в любых неубывающих величинах (единица времени, число циклов нагружений, километры пробега и т. п.). Объект может работать непрерывно (с учётом перерывов на ремонт) или с перерывами, независящими от технического состояния (в этом случае различаются непрерывная и суммарная наработка). Появление отказов не предопределено заранее, случайно, поэтому теория надежности основана на математическом аппарате теории вероятностей и математической статистики. Для оценки надёжности проводятся эксплуатационные испытания значительного числа N элементов в течение времени t. Пусть к концу испытаний остается Nр работоспособных элементов и n отказавших. Тогда относительное количество отказов:
Вероятность безотказной работы оценивается относительным количеством работоспособных элементов:
Вероятность безотказной работы (ВБР) означает, что в пределах заданной наработки отказ объекта не возникнет. Так как безотказная работа и отказ – взаимно противоположные события, то сумма их вероятностей равна единице:
P (T) + Q (t) = 1,
F (t) есть интегральная функция распределения случайной наработки t. Так как события, заключающиеся в том, что наступил или не наступил отказ к моменту наработки t, являются противоположными, то нетрудно убедиться, что P (t) является убывающей, а Q (t) – возрастающей функцией наработки. Действительно, а) в момент начала испытаний t = 0 число работоспособных объектов равно общему их числу N (t) = N (0) = N, а число отказавших – n (t) = n (0) = 0, поэтому P (t) = P (0) = 1, а Q (t) = Q (0) = 0; б) при наработке t N (∞) = 0, а n (∞) = N, поэтому P (t) = P (∞) = 0, а Q (t) = Q (∞) = 1. Вероятность безотказной работы есть количественная мера того, что случайная величина наработки до отказа T окажется не меньше некоторой заданной наработки t, если t ≥0: P (t) = P { T ≥t }. (3.3) Очевидно, что Q (t) является функцией распределения случайной величины T и представляет собой вероятность того, что наработка до отказа окажется меньше некоторой заданной наработки t: Q (t) = P { T < t }. (3.4)
Рис. 3.1 Изображения функций P (t) и Q (t) Пример 3.1 Найти P (t) в интервале наработки [ t, t +∆t ] при условии, что объект безотказно проработал до начала t интервала. Решение: Вероятность определяется посредством использования теоремы умножения вероятностей и выделения следующих событий: A = {безотказная работа объекта до момента t }; B = {безотказная работа объекта в интервале ∆t }; C = A·B = {безотказная работа объекта до момента t +∆t }. Очевидно P(C) = P (A·B) = P (A) ·P (B| A), поскольку события A и B будут зависимыми. Условная вероятность P (B/A)представляет P (t, t+∆t) в интервале [ t, t + ∆t ], поэтому P (B / A) = P (t, t + ∆t) = P (C) / P (A) = P (t + ∆t) / P (t). (3.5) Q (t) в интервале наработки [ t, t + ∆t ], с учётом (3.5), равна: Q (t, t + ∆t) = 1 – P (t, t + ∆t) = [ P (t) – P (t + ∆t)] / P (t). (3.6)
Для невосстанавливаемых объектов применяется понятие наработка до отказа (он же является и последним отказом). Средняя наработка до отказа Т 1 вычисляется по формуле:
где F (t) – функция распределенпия наработки до отказа; Р (t) – вероятность безотказной работы; f (t) – плотность распределения наработки до отказа. Статистически средняя наработка до отказа определяется по формуле:
где N –число работоспособных объектов при t =0
Для восстанавливаемых объектов понятие применяется наработка на отказ (наработка между двумя соседними во времени отказами). После каждого отказа производится восстановление работоспособного состояния. Характеристикой безотказности случайной наработки Т является математическое ожидание, которое называется средней наработкой на отказ (между отказами) [48]
где t – суммарная наработка, r (t) – число отказов, наступивших в течение этой наработки, М { r (t)} – математическое ожидание этого числа. В общем случае средняя наработка на отказ оказывается функцией t. Статистическая оценка средней наработки на отказ Т есть величина, рассчитываемая по формуле:
в отличие от формулы (3.7) здесь r (t) — число отказов, фактически происшедших за суммарную наработку t. Статистическая вероятность отказов
где n (D t) – количество отказов; N – число взятых на испытания объектов. Статистическая частота отказов
где D t – данный интервал времени. Длядифференцируемых функций распределения случайной величины определяется первая производная, называемая плотностью распределения (законом распределения) времени работы объекта до отказа:
Интенсивность отказов как статистический параметр – отношение числа отказавших объектов в единицу времени к числу объектов, продолжающих безотказно работать в данный промежуток времени:
где Δ n (Δt)– число отказавших объектов за промежуток времени от (t -Δ t/ 2)до (t +Δ t/ 2),
где Ni-1 – число исправно работающих объектов в начале интервала Δ t, Ni – число исправно работающих объектов в конце интервала Δ t. Интенсивность отказов показывает, какая часть объектов выходит из строя в единицу времени относительно среднего числа исправно работающих объектов. Интенсивность отказов как вероятностный параметр – условная плотность вероятности возникновения отказа изделия при условии, что до рапссматриваемого момента t отказ не возник:
где функции f (t) и λ (t) измеряются в ч При интегрироавнии (3.10) получается:
Величина λ (t) dt есть вероятность того, что элемент, безотказно проработавший в интервале наработки [0, t ], откажет в интервале [ t, t + dt ]. Выражение (3.13), называемое основным законом надежности, позволяет установить временное изменение вероятности безотказной работы при любом характере изменения интенсивности отказов во времени. В частном случае постоянства интенсивности отказов λ (t) =
3.1 Показатели надёжности восстанавливаемых объектов
Работоспособность определяется параметрами: · Вероятность безотказной работы Р (t). · Средняя наработка на отказ Т. · Параметр потока отказов μ (t). · Среднее время восстановления Т В. Параметр потока отказовμ (t)есть отношение математического ожидания числа отказов восстанавливаемого объекта за достаточно малую его наработку к значению этой наработки определяется по формуле:
где При расчетах и обработке экспериментальных данных применяют осредненный параметр потока отказов
здесь Cтатистическая оценка параметра потока отказов делается по формуле, которая аналогична формуле (3.16):
Параметр потока отказов представляет собой плотность вероятности возникновения отказа восстанавливаемого объекта. Отказы объектов возникают в случайные моменты времени, и в течение заданного периода эксплуатации наблюдается поток отказов. Существует множество математических моделей потоков отказов. Наиболее часто при решении задач надежности электроустановок используют простейший поток отказов - пуассоновский поток. Простейший поток отказов удовлетворяет одновременно трем условиям: стационарности, ординарности, отсутствия последствия. Стационарность случайного процесса (времени возникновения отказов) означает, что на любом промежутке времени Δ ti вероятность возникновения n отказов зависит только от n и величины промежутка Δ ti, но не зависит от сдвига Δ ti по оси времени. Следовательно, при
Ординарность случайного процесса означает, что отказы являются событиями случайными и независимыми. Ординарность потока означает невозможность появления в один и тот же момент времени более одного отказа, то есть
при n >1
Отсутствие последствия означает, что вероятность наступления n отказов в течение промежутка Δ ti не зависит от того, сколько было отказов и как они распределялись до этого промежутка. Следовательно, факт отказа любого элемента в системе не приведет к изменению характеристик (работоспособности) других элементов системы, если даже система и отказала из-за какого-то элемента. Опыт эксплуатации сложных технических систем показывает, что отказы элементов происходят мгновенно и если старение элементов отсутствует (l = const), то поток отказов в системе можно считать простейшим. Случайные события, образующие простейший поток, распределены по закону Пуассона:
где Рn(t) – вероятность возникновения в течение времени t ровно n событий (отказов); l – параметр распределения, совпадающий с параметром потока событий. Если в выражении (2.16) принять n = 0, то получится l = const. Нетрудно доказать, что если восстанавливаемый объект при отсутствии восстановления имеет характеристику l = const, то, придавая объекту восстанавливаемость, следует записать μ (t) = const; l = μ. Это свойство широко используется в расчётах надёжности ремонтируемых устройств. Например, важнейшие показатели надежности оборудования электроустановок даются в предположении, что потоков отказов и восстановлений являются простейшими, когда
Среднее время восстановления Т В:
где n – число отказов объекта; ТВi – время, затраченное на отыскание и устранение одного отказа. Функция распределения:
где
Интенсивность восстановления работоспособности объекта:
где n (t) – число восстановленных за время t объектов; N – общее число отказавших объектов. Вероятность безотказной работы восстанавливаемого объекта: Pr (t) – количественная мера того, что объект в заданный момент времени будет работоспособен. Событие А: объект работоспособен до момента времени t и работоспособен на участке времени D t. А: Р (t, t+Dt) =Р (t) Р (D t) =Р (t) е-lt Событие В: объект вышел из строя к моменту времени t, но был восстановлен за период D t. Выражение для события В:
Р (t, t+ D t) = (1-Р (t))(1-е-lDt) Р (t, t+ D t) =P (t) е-lDt + (1-P (t))(1-е-lDt) (3.30) Согласно формулам (3.10) … (3.14)
е -lDt = 1-lВ D t?????? преобразуется к виду: 1-е-lDt = lВD t????????
P (t, t+ D t) = P (t)(1-l D t) + (1-Р(t)), lВ D t=1, 1 = P (t) – P (t) l D t + lВ D t – P (t) lВ D t
Решение этого дифференциального уравнения имеет вид:
Изображение функции P r(t) восстанавливаемого изделия и функции P (t) невосстанавливаемого изделия представлено на рисунке 3.2.
P (t)
t рис. 3.2. графики функции Pr (t)и P (t)
Надёжность восстанавливаемого P r(t) изделия всегда выше надёжности невосстанавливаемого изделия P (t). Пример 3.2. В результате наблюдения за работой редуктора было зарегистрировано 8 отказов, наработки ti составляют в сутках 18, 9, 14, 27, 16, 8, 14, 22. Определить наработку на отказ
Решение:
.
Date: 2015-07-17; view: 2829; Нарушение авторских прав |