Оценка плотности распределения отказов
Плотность распределения отказов , тыс.км – это плотность вероятности того, что наработка элемента АТС до отказа окажется меньше L.
Плотность распределения отказов
Рассчитаем значение для пробега в 20 тыс.км
Рассчитаем остальные значения плотности распределения отказов, результат занесем в таблицу 3
Таблица 3 – Плотность распределения наработок до первой замены двигателя автомобиля ЛИАЗ 677
L | f1(L)·103 | |
0,00005 | ||
0,00032 | ||
0,00092 | ||
0,00188 | ||
0,00318 | ||
0,00466 | ||
0,00604 | ||
0,00697 | ||
0,00716 | ||
0,00649 | ||
0,00514 | ||
0,00351 | ||
0,00203 | ||
0,00098 | ||
| ||
0,00012 | ||
| ||
| ||
0,0000008 |
Рисунок 3 - График плотности распределения отказов до первой замены двигателя автомобиля ЛИАЗ 677
Оценка вероятности безотказной работы
Известно, что вероятность безотказной работы и вероятность отказа составляют вероятностную группу событий:
Вероятность безотказной работы
Подставив значения при , получим
По данной формуле рассчитаем для других значений пробега, результат занесем в таблицу 3.
Определим интервальную оценку , подставив граничные значения
Рассчитаем для других значений пробега, результат занесем в таблицу 3.
\
Таблица 3- Расчетные данные вероятности безотказной работы (нижняя и верхняя доверительные границы) работы двигателя до первой замены автомобиля ЛИАЗ 677
L | Pв(L) | Pср(L) | Pн(L) |
0,9998 | 0,9997 | 0,9996 | |
0,9992 | 0,9988 | 0,9983 | |
0,9978 | 0,9969 | 0,9953 | |
0,9953 | 0,9932 | 0,9899 | |
0,9912 | 0,9873 | 0,981 | |
0,985 | 0,9785 | 0,9679 | |
0,9763 | 0,9661 | 0,9496 | |
0,9646 | 0,9495 | 0,9252 | |
0,9495 | 0,9282 | 0,8941 | |
0,9305 | 0,9016 | 0,8559 | |
0,9073 | 0,8694 | 0,8104 | |
0,8795 | 0,8314 | 0,7579 | |
0,8472 | 0,7878 | 0,699 | |
0,8102 | 0,7387 | 0,6347 | |
0,7686 | 0,6849 | 0,5665 | |
0,7229 | 0,627 | 0,4962 | |
0,6734 | 0,5663 | 0,4258 | |
0,6209 | 0,5038 | 0,3573 | |
0,566 | 0,441 | 0,2926 | |
0,5099 | 0,3795 | 0,2334 | |
0,4533 | 0,3204 | 0,1811 | |
0,3975 | 0,2652 | 0,1364 | |
0,3434 | 0,2149 | 0,0994 | |
0,2921 | 0,1703 | 0,0701 | |
0,2443 | 0,1317 | 0,0476 | |
0,2007 | 0,0992 | 0,0312 | |
0,1618 | 0,0728 | 0,0196 | |
0,128 | 0,0519 | 0,0118 | |
0,0991 | 0,036 | 0,0068 | |
0,0751 | 0,0241 | 0,0037 | |
0,0556 | 0,0157 | 0,0019 | |
0,0402 | 0,0098 | 0,001 | |
0,0283 | 0,0059 | 0,0005 | |
0,0195 | 0,0035 | 0,0002 | |
0,013 | 0,0019 | 0,0001 | |
0,0085 | 0,001 | ||
0,0053 | 0,0005 | ||
0,0033 | 0,0003 | ||
0,0019 | 0,0001 | ||
0,0011 | 0,0001 | ||
0,0006 | |||
0,0003 |
Рисунок 4 – График вероятности безотказной работы до первой замены двигателя автомобиля ЛИАЗ 677
Определение потребности в запасных частях
Потребность в запасных частях представляется возможным определить по следующим методикам:
1) по среднему значению на планируемом интервале
2) по вероятности безотказной работы на планируемом интервале
3) по вероятности безотказной работы за интервал наработок
Произведем расчет потребности в запасных частях по приведенным выше формулам, результаты расчетов занесем в табл. 12-14.
Таблица 5 – Оценка потребности в запасных частях по среднему значению.
№ | S(L) | |||
6,2 | ||||
18,6 | ||||
31,1 | ||||
43,5 | ||||
55,9 | ||||
68,3 | ||||
80,7 | ||||
93,1 |
Таблица 6 – Оценка потребности в запасных частях по вероятности безотказной работы на планируемом интервале.
№ | P( | F( | |||
0,999 | 0,001 | 0,021 | |||
0,984 | 0,016 | 0,34 | |||
0,906 | 0,094 | 1,97 | |||
0,720 | 0,280 | 5,88 | |||
0,446 | 0,554 | 11,6 | |||
0,190 | 0,810 | ||||
0,049 | 0,951 | 19,9 | |||
0,006 | 0,994 | 20,8 |
Таблица 7 – Прогнозирование количества запасных частей по вероятности безотказной работы
№ | P( | P( | ||||
0,999 | 0,996 | 0,06 | ||||
0,984 | 0,956 | 0,59 | ||||
0,906 | 0,828 | 1,64 | ||||
0,720 | 0,589 | 2,75 | ||||
0,446 | 0,308 | 2,89 | ||||
0,190 | 0,104 | 1,81 | ||||
0,049 | 0,019 | 0,63 | ||||
0,006 | 0,001 | 0,11 |
Оценка гамма – процентной наработки до отказа
Гамма – процентной наработки до отказа , тыс.км, – это наработка, в течении которой отказ элемента АТС не возникает с вероятностью .
Для закона Вейбулла – Гнеденко его точечная оценка:
при
Для нормального закона может быть рассчитана аналитически из формулы. Но проще всего оценивать графически по кривым , тогда получим: