Ћекции.ќрг


ѕоиск:




 атегории:

јстрономи€
Ѕиологи€
√еографи€
ƒругие €зыки
»нтернет
»нформатика
»стори€
 ультура
Ћитература
Ћогика
ћатематика
ћедицина
ћеханика
ќхрана труда
ѕедагогика
ѕолитика
ѕраво
ѕсихологи€
–елиги€
–иторика
—оциологи€
—порт
—троительство
“ехнологи€
“ранспорт
‘изика
‘илософи€
‘инансы
’ими€
Ёкологи€
Ёкономика
Ёлектроника

 

 

 

 


ћетоды наблюдени€




 

»ногда эти методы еще называют ретроспективными. ќни представл€ют собой извлечение и обработку информации из анализа работы действующих объектов. —тоимость работ, св€занных с оценкой надежности эксплуатируемого оборудовани€ этими методами, в отличие от стоимости испытаний на надежность, минимальна. ¬ основном это затраты на сбор и обработку статистических данных.

ƒлительность наблюдени€ и массив статистических данных определ€ютс€ продолжительностью процесса эксплуатации и общим количеством действующих объектов. ќсновные трудности этого метода получени€ показателей надежности состо€т в том, что процесс функционировани€ объектов не зависит от наблюдател€, который должен суметь извлечь объективную информацию о надежности объектов по запис€м, выполненным большим числом разных наблюдателей.

¬ общем случае при эксплуатации объектов могут измен€тьс€ услови€ работы, режимы загрузки и т.п. ѕоэтому возникает задача не просто оценить фиксированные значени€ показателей надежности, а установить зависимость этих показателей от условий и параметров работы объекта. ѕри формировании такого рода зависимостей вли€ющие факторы должны быть представлены какими-либо укрупненными, но достаточно представительными показател€ми.  оличество показателей зависит в первую очередь от сложности объекта. ƒл€ получени€ этих зависимостей наиболее эффективно применение регрессионного и дисперсионного анализа.

ќдной из главных задач, возникающих при использовании ретроспективных методов, нар€ду с оценкой погрешности показателей надежности, €вл€етс€ св€занна€ с ней задача проверки однородности различных выборок и их объединени€. —уть последней состоит в следующем. ≈сли из собранной информации (выборок) о надежности однотипных объектов, работающих в разных част€х системы (в общем случае в разных услови€х), следует, что они имеют различные точечные статистические оценки показателей надежности, то возникает вопрос, можно ли эти расхождени€ считать существенными, значимыми, или их следует приписать случайност€м выборок. ќтвет на этот вопрос очень важен. ƒействительно, если эти расхождени€ случайные, то выборки однородные, принадлежат одной генеральной совокупности и информацию можно объединить; в результате повыситс€ точность оценки показателей надежности. ¬ теории веро€тностей и математической статистике разработаны методы (метод статистических гипотез) и критерии, позвол€ющие решить эту задачу (см. 3.4.).

ѕри обработке экспериментальных данных отмеченные различи€ методов испытани€ и наблюдени€ несущественны, поэтому рассматриваемые далее подходы и методы обработки данных относ€тс€ ко всем экспериментальным методам.

3.3.4.ќцениваемые показатели и характер

априорных сведений

 

ѕри экспериментальных оценках надежности независимо от того, какое свойство исследуетс€, все многообразие оцениваемых показателей сводитс€ к двум типам:

Ј наработка Ц средн€€, или g -процентна€ (до отказа, между отказами, до предельного состо€ни€, срок сохран€емости, врем€ восстановлени€ и т.п.);

Ј веро€тность (безотказной работы, исправного состо€ни€ в произвольный момент, восстановлени€ за заданное врем€ и т.д.).

ѕри определении показателей типа наработки непосредственно наблюдаемыми величинами €вл€ютс€ случайные интервалы: наработки до отказа, между отказами, до предельного состо€ни€, времени восстановлени€, времени хранени€ до отказа и др.

ѕри определении показателей типа веро€тности непосредственно наблюдаемыми случайными величинами €вл€ютс€ числа событий в испытани€х: количество отказов, восстановлений, предельных состо€ний и т.д.

— точки зрени€ характера априорных сведений о функции распределени€ все многообразие практических задач сводитс€, по существу, к двум вариантам:

1) вид функции распределени€ наблюдаемой случайной величины известен априори. «адача статистической обработки Ц получить оценки дл€ показателей надежности с учетом вида функции распределени€ и характера имеющегос€ статистического материала;

2) вид функции распределени€ наблюдаемой случайной величины неизвестен или известен лишь предположительно. ¬ этом случае на основании анализа процессов, привод€щих к отказам, опыта эксплуатации аналогичных изделий и предварительного анализа полученной при испытани€х информации (например, по виду гистограммы) принимаетс€ некотора€ гипотеза о виде функции распределени€. «адача обработки Ц проверить, не противоречат ли экспериментальные данные прин€той гипотезе, и оценить параметры этой функции распределени€.

¬ такой постановке необходима подробна€ информаци€ о наблюдаемой случайной величине, а процесс статистической обработки в качестве об€зательных должен включать следующие этапы:

Ц построение вариационного р€да;

Ц построение гистограммы;

Ц прин€тие гипотезы о виде функции распределени€;

Ц оценку точечных значений параметров (дл€ функции распределени€ предполагаемого типа);

Ц проверку непротиворечивости экспериментальных данных прин€той гипотезе о функции распределени€.

¬ случае положительных результатов последнего этапа может быть проведена оценка интервальных значений параметров функции распределени€ (показателей надежности); в случае отрицательных результатов процесс статистической обработки повтор€етс€ с этапа прин€ти€ гипотезы при другом предположении о виде функции распределени€.

≈сли вид функции распределени€ не отвергнут результатами проверки, то в остальном процедуры определени€ точечных и интервальных оценок параметров в обоих вариантах постановок задач практически совпадают.

ќсобым €вл€етс€ случай, когда оценка параметров распределени€ не производитс€ Ц требуетс€ оценить непосредственно значение функции распределени€ в некоторой фиксированной точке, т.е. оценить показатель типа веро€тности. Ќапример, веро€тность отказа или безотказной работы дл€ фиксированной наработки; веро€тность восстановлени€ или невосстановлени€ за фиксированное врем€; веро€тность наступлени€ предельного состо€ни€ при заданной наработке; веро€тность сохранени€ или несохранени€ определенных показателей качества при хранении объекта в течение заданного времени. «адачи такого типа в математической статистике нос€т название непараметрических.

Ётот случай €вл€етс€ наиболее простым с точки зрени€ организации испытаний (наблюдений), трудоемкости сбора и статистической обработки информации. «десь испытани€ каждого издели€ провод€тс€ в течение фиксированного времени (наработки) не об€зательно по всем издели€м одновременно.  онтроль функционировани€ может быть осуществлен только перед началом и по окончании испытаний. ѕодлежащие статистической обработке результаты испытаний при этом представл€ют собой только два числа Ц общее число испытаний фиксированной длительности (число опытов) и число успешных или неуспешных опытов. ≈стественно, что при этом получаема€ в результате статистической обработки оценка несет лишь минимальную информацию Ц значение функции распределени€ в единственной точке, соответствующей фиксированной наработке при испытани€х (наблюдени€х). «а исключением полученного значени€ функции в этой точке мы не имеем никакой другой информации и не должны экстраполировать оценку дл€ других значений наработки.

 

 





ѕоделитьс€ с друзь€ми:


ƒата добавлени€: 2015-05-08; ћы поможем в написании ваших работ!; просмотров: 635 | Ќарушение авторских прав


ѕоиск на сайте:

Ћучшие изречени€:

„то разум человека может постигнуть и во что он может поверить, того он способен достичь © Ќаполеон ’илл
==> читать все изречени€...

2138 - | 1959 -


© 2015-2024 lektsii.org -  онтакты - ѕоследнее добавление

√ен: 0.008 с.