Усеченное нормальное распределение

Известно, что корректность использования классического нормального распределения наработки, достигается при Т0 Усеченное нормальное распределение - student2.ru 3S.

При малых значениях Т0 и большом S, может возникать ситуация, когда ПРО f(t) «покрывает» своей левой ветвью область отрицательных наработок (рис. 4).

Таким образом, нормальное распределение являясь общим случаем распределения случайной величины в диапазоне (- Усеченное нормальное распределение - student2.ru ; Усеченное нормальное распределение - student2.ru ), лишь в частности (при определенных условиях) может быть использовано для моделей надежности.

Усеченное нормальное распределение - student2.ru

Рис. 6.4

Усеченным нормальным распределением называется распределение, получаемое из классического нормального, при ограничении интервала возможных значений наработки до отказа.

В общем случае усечение может быть:

· левым – (0; - Усеченное нормальное распределение - student2.ru );

· двусторонним – (t1 , t2).

Смысл усеченного нормального распределения (УНР) рассмотрен для случая ограничения случайной величины наработки интервалом (t1 , t2).

Плотность УНР Усеченное нормальное распределение - student2.ru (t) = c f(t), где

Усеченное нормальное распределение - student2.ru

c – нормирующий множитель, определяемый из условия, что площадь под кривой Усеченное нормальное распределение - student2.ru (t) равна 1, т. е.

Усеченное нормальное распределение - student2.ru

Откуда

Усеченное нормальное распределение - student2.ru

где Усеченное нормальное распределение - student2.ru

Применяя переход от случайной величины Т = {t} к величине X = {x}:

x2 = (t2 – Т0)/S ; x1 = (t1 – Т0)/S ,

получается

Усеченное нормальное распределение - student2.ru

поэтому нормирующий множитель c равен:

Усеченное нормальное распределение - student2.ru

Поскольку [ Усеченное нормальное распределение - student2.ru (x)(x2) - Усеченное нормальное распределение - student2.ru (x)(x1)] < 1, то c > 1, поэтому Усеченное нормальное распределение - student2.ru (t)> f(t). Кривая Усеченное нормальное распределение - student2.ru (t) выше, чем f(t), т.к. площади под кривыми Усеченное нормальное распределение - student2.ru (t) и f(t) одинаковы и равны 1 (рис. 6.5).

Усеченное нормальное распределение - student2.ru

Усеченное нормальное распределение - student2.ru

Рис. 6.5

Показатели безотказности для УНР в диапазоне (t1 , t2):

Усеченное нормальное распределение - student2.ru

УНР для положительной наработки до отказа – диапазон (0; Усеченное нормальное распределение - student2.ru ) имеет ПРО

Усеченное нормальное распределение - student2.ru (t) = c0 f(t) ,

где c0 – нормирующий множитель определяется из условия:

Усеченное нормальное распределение - student2.ru

и равен (аналогично предыдущему):

Усеченное нормальное распределение - student2.ru

Показатели безотказности УНР (0; Усеченное нормальное распределение - student2.ru )

Усеченное нормальное распределение - student2.ru

Изменение нормирующего множителя c0 в зависимости от отношения Т0 /S приведено на рис. 6.6.

Усеченное нормальное распределение - student2.ru

Рис. 6.6.

При Т0 = S, Т0 / S = 1 c0 = max ( Усеченное нормальное распределение - student2.ru 1,2).

При Т0 / S Усеченное нормальное распределение - student2.ru 2,5 c0 = 1,0, т.е. Усеченное нормальное распределение - student2.ru (t) = f(t).

Контрольные вопросы и задачи:

1. Объясните почему распределение Гаусса называется нормальным?

2. Поясните на изменении кривой плотности распределения отказов влияние параметров распределения: математического ожидания и дисперсии?

3. Приведите расчетные выражения для показателей безотказности, определенные через табличные функции: f(x), F(x) и Усеченное нормальное распределение - student2.ru (x)?

4. При каких условиях корректно использовать классическое нормальное распределение, и в каких случаях целесообразно применять усеченные нормальные распределения?

5. Приведите расчетные выражения показателей безотказности для усеченного «слева» нормального распределения?

6. Наработка до отказа серийно выпускаемой детали распределена нормально с параметрами: Т0 = M(T) = 104 час, S = S (T) = 250 час. Определить:

1) вероятность того, что при монтаже прибора в него будут поставлены детали, наработка до отказа которых будет находиться в интервале [5000, 9000 час];

2) вероятность того, что при монтаже прибора в него будут поставлены детали, наработка до отказа которых будет находиться в интервале [Т0 - 3S, Т0 + 3S];

3) вероятность того, что безотказно проработав до момента времени 5000 час, деталь безотказно проработает и до 9000 час?

Ответы: 1) 0.00003, 2) 0.9974, 3) 0.99997.

7. Комплектующая деталь, используемая при изготовлении устройства, по данным поставщика этой детали имеет нормальное распределение наработки с параметрами:

Т0 = 4 · 103 час, S = 800 час. Определить, интересующую конструктора прибора:

1) наработку до отказа, соответствующую 90 % надежности детали;

2) вероятность того, что при монтаже деталь имеет наработку, лежащую в интервале [2.5 · 103, 3 · 103];

3) вероятность того, что при монтаже деталь имеет наработку, большую, чем 2.5 103 час?Ответы: 1) 2974.4, 2) 0.0755, 3) 0.9699.

7ЗАКОНЫ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ НАРАБОТКИ ДО ОТКАЗА:

Наши рекомендации