Типовые распределения времени наработки объекта до отказа презентация

Содержание

Слайд 2

При нормальном распределении случайная величина ξ наработки до отказа может

При нормальном распределении случайная величина ξ наработки до отказа может

принимать любое значение от -∞ до +∞. В этом случае плотность и функция распределения величины ξ имеют вид
Нормальное распределение,
усеченное слева
Слайд 3

Так как реальное время лежит в пределах 0

Так как реальное время лежит в пределах 0

выполнялось условие =1 . Если заштрихованная часть рисунка ничтожно мала (q≈0), то можно расчет характеристик надежности проводить, используя функцию распределения, заменяя нижний предел в интеграле на 0. Однако, если заштрихованная площадь под кривой fξ(t) является значительной, то ее необходимо учитывать. Для этого случая можно записать
Слайд 4

Нормирующий множитель q находится из условия равенства единицы площади под

Нормирующий множитель q находится из условия равенства единицы площади под кривой

. С учетом этого после преобразований получим
Слайд 5

2 2 2 * 2 ] [ ξ ξ σ

2

2

2

*

2

]

[

ξ

ξ

σ

ξ

ξ

π

σ

ξ

m

e

q

m

M


+

=

]} - интенсивность отказов
- математическое
ожидание наработки до отказа

/

)

[(

5

.

0

/{


2

1

)

(

)

(

)

(

2

2

2

)

(

*

ξ

ξ

σ

ξ

ξ

σ

σ

π

λ

ξ

ξ

m

t

e

t

P

t

f

t

m

t


Φ


=

=



Слайд 6

Основные характеристики распределения (продолжение) , Дисперсия времени наработки до отказа где K0 =

Основные характеристики распределения (продолжение)

,

Дисперсия времени наработки до отказа

где

K0 =
Слайд 7

2.2 Показатели безотказности объектов АО при экспоненциальном распределении

2.2 Показатели безотказности объектов АО при экспоненциальном распределении

Слайд 8

Случайная величина (СВ) ξ называется экспоненциально распределенной с параметром λ,

Случайная величина (СВ) ξ называется экспоненциально распределенной с параметром λ,

если ее функция распределения имеет вид Распределение имеет следующие характеристики: – вероятность безотказной работы – плотность вероятности распределения СВ ξ – математическое ожидание СВ ξ :

, t ≥ 0, λ > 0.

Слайд 9

– дисперсия СВ ξ: - СКО – интенсивность отказов Свойство

– дисперсия СВ ξ: - СКО – интенсивность отказов Свойство экспоненциального

закона распределения: вероятность безотказной работы на интервале (t, t +Δt) не зависит от времени предшествующей работы t, а зависит только от Δt:
Слайд 10

Функции для экспоненциального закона распределения

Функции для экспоненциального закона распределения

Слайд 11

2.3. Показатели безотказности объектов АО при равномерном распределении

2.3. Показатели безотказности объектов АО при равномерном распределении

Слайд 12

Случайная величина (СВ) ξ называется равномерно распределенной, если ее плотность

Случайная величина (СВ) ξ называется равномерно распределенной, если ее плотность

распределения внутри интервала (a, b) постоянна и равна нулю вне этого интервала. Характеристики распределения : – плотность распределения СВ ξ
Слайд 13

– функция распределения СВ ξ: При решении задач надежности принимают

– функция распределения СВ ξ: При решении задач надежности принимают а

= 0, т.е. t∈(0,b) и fξ(t)=0, если t∉(0,b). В этом случае характеристики надежности имеют вид, показанный на рисунке
Слайд 14

- функция распределения и вероятность безотказной работы - математическое ожидание

- функция распределения и вероятность безотказной работы - математическое ожидание и

дисперсия - интенсивность отказов Равномерный закон распределения используется при моделировании надежности при априорной неопределенности параметров.
Слайд 15

2.4. Показатели безотказности объектов АО при распределении Вейбулла-Гнеденко

2.4. Показатели безотказности объектов АО при распределении Вейбулла-Гнеденко

Слайд 16

Случайная величина (СВ) ξ распределена по закону Вейбулла-Гнеденко, если ее

Случайная величина (СВ) ξ распределена по закону Вейбулла-Гнеденко, если ее

функция распределения имеет вид , a>0 , b>0. При b=1 распределение является экспоненциальным с параметром λ=1/а. Характеристики распределения: – вероятность безотказной работы: – плотность вероятности: – интенсивность отказов:
Слайд 17

– среднее время безотказной работы: , где – гамма-функция от

– среднее время безотказной работы: , где – гамма-функция от

параметра находится по таблице. - дисперсия времени наработки до отказа Областью применения распределения Вейбулла-Гнеденко являются стареющие объекты: гироскопические приборы, электродвигатели и некоторые типы полупроводниковых приборов.
Слайд 18

λ(0) = 0; при b >1 ; при b

λ(0) = 0; при b >1 ; при b <1

.
Слайд 19

2.5 Показатели безотказности объектов АО при линейной интенсивности отказов

2.5 Показатели безотказности объектов АО при линейной интенсивности отказов

Слайд 20

Случайная величина ξ при линейной интенсивности отказов λ(t)=а0+а1t имеет следующие

Случайная величина ξ при линейной интенсивности отказов λ(t)=а0+а1t имеет следующие

характеристики:
– функция распределения
- вероятность безотказной работы
– плотность распределения времени безотказной работы
– средняя наработка до первого отказа
(*)
Слайд 21

Проведем в (*) замену переменных Тогда выражение (*) можно преобразовать

Проведем в (*) замену переменных
Тогда выражение (*) можно преобразовать

к виду
=
=
Используя таблицы для нормальной функции распределения, рассчитывается средняя наработка объекта до отказа.
Имя файла: Типовые-распределения-времени-наработки-объекта-до-отказа.pptx
Количество просмотров: 64
Количество скачиваний: 0