Если случайная величина распределена по закону Вейбулла, то
ВВЕДЕНИЕ
Надежность – один из основных показателей качества объекта, проявляющийся во времени и отражающий изменения, происходящие в аппарате на протяжении всего периода его эксплуатации.
Для современных машин и аппаратов характерны увеличение степени автоматизации, повышение рабочих параметров – нагрузок, скоростей, температур, борьба за малые габариты и массу, повышение требований к точности функционирования, к эффективности их работы (производительности, мощности, к.п.д.). Установки, насосные агрегаты, технологические линии и другие технические средства представляют собой сложные системы, состоящие из большого количества взаимосвязанных механических, гидравлических, пневматических и электрических деталей, узлов и блоков. Непрерывно усиливаются тенденции к автоматизации установок, растут ограничения в смысле доступа к агрегатам и узлам. Усложнение машин и аппаратов химических производств и усиление требований к ним приводят к необходимости повышения требований к их надежности и долговечности.
Ненадежная машина не может эффективно функционировать, т.к. каждая ее остановка из-за повреждения отдельных элементов или снижения технических характеристик ниже допустимого уровня, как правило, влечет за собой большие материальные убытки, а в отдельных случаях может иметь катастрофические последствия (гибель людей).
Основным показателем качества машин и аппаратов является надежность их работы, т.е. свойство машины или аппарата выполнять требуемые функции в заданных режимах и условиях их применения, технического обслуживания, хранения и транспортирования, сохраняя во времени в установленных пределах значения всех параметров. Надежность – комплексный показатель, который в зависимости от назначения объекта и условий его применения может включать безотказность, долговечность, ремонтопригодность и сохраняемость или их определенные сочетания.
В предлагаемых лабораторных работах кратко изложены необходимые теоретические сведения по соответствующим разделам курса «Основы надежности и долговечности химического оборудования». Выполнение каждой работы рассчитано на 2 часа. Все расчеты и графические построения выполняются с помощью ПЭВМ.
Лабораторная работа №1
ОПРЕДЕЛЕНИЕ ДОВЕРИТЕЛЬНЫХ ИНТЕРВАЛОВ ДЛЯ ПОКАЗАТЕЛЕЙ НАДЕЖНОСТИ
Цель работы - расчет и анализ изменения доверительного интервала для показателей надежности в зависимости от объема выборки при различных законах распределения случайной величины.
ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ
Показатели надежности: - наработка до отказа, - наработка на отказ, - среднее время восстановления, - среднее количество отказов за определенный период работы и другие, как правило, вычисляются на основе ограниченного числа наблюдений и содержат элементы случайности.
Чтобы получить представление о точности их оценок необходимо указывать границы возможной погрешности.
В математической статистике для оценки погрешности используются понятия доверительного интервала и доверительной вероятности.
Доверительным называется интервал, который с вероятностью покрывает оцениваемое значение параметра распределения.
Величина вероятности носит название доверительной вероятности. Доверительная вероятность численно показывает меру достоверности полученной
оценки.
Если в результате опытов получена средняя наработка на отказ и установлено, что разница между математическим ожиданием и не превосходит некоторого значения с вероятностью , т.е.
, (1)
то интервал и будет являться доверительным интервалом для оценки . Границы и называются доверительными границами.
Если известен закон распределения случайной величины, то доверительные границы определяются достаточно просто и точно.
Экспоненциальное распределение
Если случайная величина имеет экспоненциальное распределение или распределение по закону Пуассона, то для определения доверительных границ используются коэффициенты точности, приведенные в табл. 1.
Тогда для или имеем:
,
(2)
.
Формулы (2) применимы, когда наблюдения за работой объекта ведутся в течение
заданного промежутка времени, и число отказов является случайным.
Если же испытания ведутся до получения заданного числа отказов, то время становится случайной величиной и тогда
. (3)
Распределение Вейбулла
Если случайная величина распределена по закону Вейбулла, то
.
Можно представить
, (4)
Тогда
. (5)
Таблица 1
Коэффициенты точности, используемые для определения доверительных границ при экспоненциальном распределении случайной величины
=0,95 | =0,9 | =0,95 | =0,9 | =0,95 | =0,9 | |
19,50 | 9,60 | 0,21 | 0,26 | 0,33 | 0,43 | |
5,63 | 3,77 | 0,32 | 0,38 | 0,42 | 0,51 | |
3,66 | 2,73 | 0,39 | 0,45 | 0,48 | 0,57 | |
2,93 | 2,29 | 0,44 | 0,50 | 0,52 | 0,60 | |
2,54 | 2,05 | 0.48 | 0,54 | 0,55 | 0,62 | |
2,29 | 1,90 | 0.51 | 0,57 | 0,57 | 0,65 | |
1,83 | 1,72 | 0,55 | 0,62 | 0,61 | 0,68 | |
1,62 | 1,46 | 0,65 | 0,70 | 0,68 | 0,74 | |
1,51 | 1,37 | 0,69 | 0,74 | 0,72 | 0,77 | |
1,44 | 1,33 | 0,72 | 0,76 | 0,74 | 0,79 | |
1,39 | 1,29 | 0,74 | 0,78 | 0,76 | 0,80 | |
1,32 | 1,24 | 0,77 | 0,81 | 0,78 | 0,83 | |
1,28 | 1,21 | 0,79 | 0,83 | 0,80 | 0,84 | |
1,25 | 1,19 | 0,81 | 0,84 | 0,82 | 0,86 | |
1,19 | 1,14 | 0,85 | 0,88 | 0,86 | 0,88 | |
1,15 | 1,12 | 0,87 | 0,90 | 0,88 | 0,90 | |
1,13 | 1,10 | 0,89 | 0,91 | 0,89 | 0,92 | |
1,11 | 1,09 | 0,90 | 0,92 | 0,90 | 0,93 | |
1,10 | 1,08 | 0,91 | 0,93 | 0,91 | 0,93 | |
1,09 | 1,07 | 0,92 | 0,94 | 0,92 | 0,94 | |
1,08 | 1,06 | 0,93 | 0,94 | 0,93 | 0,94 |
Отсюда следует, что случайная величина имеет экспоненциальное распределение с параметром
. (6)
Если в результате опыта имеем значений случайной величины , то при известном определим
, , …., .
Тогда параметр распределения случайной величины равен
,
и .
Из уравнения (6) находим
, (7)
, (8)
. (9)
Для случайной величины , распределенной по закону Вейбулла, наработка до отказа
, (10)
где – это гамма функция от , т.е.
. (11)
Тогда
. (12)
Подставляя вместо его значение (7), получим
, (13)
, (14)
. (15)
Коэффициенты точности и берутся из табл. 1 в зависимости от и доверительной вероятности .
Нормальное распределение
Если случайная величина распределена нормально с математическим ожиданием , то при (объем выборки) можно найти доверительные границы для .
, (16)
, (17)
где – дисперсия случайной величины; - коэффициент Стьюдента, который находится по табл. 2 в зависимости от принятой величины доверительной вероятности и числа степеней свободы .