Берется партия элементов и ставится на испытание. Отказавшие элементы новыми не заменяются, так как в этом случае не требуется обслуживания.
В результате испытаний получаем число отказавших элементов r и время работы каждого элемента до первого отказаti.
Для удобства испытаний все время разбивается на 7-20 интервалов. И для каждого интервала определяют число отказов. Тогда интенсивность отказов для каждого интервала определяется:
| λ(ti) = n(Δti) / [N – r (ti)] Δti | (3.1) |
где
n(Δti) число отказов в интервале Δti
r(ti) общие число отказов от 0 до ti
N общие число элементов поставленное на испытание
Δti – интервал времени.
Результаты испытания заносятся в таблицу, и по результатам испытаний строится график
Интервалы Δti могут быть равными или различными. Обычно в области резких изменений интенсивности отказов следовательно следует брать эти интервалы малыми.
Общее число их дело опыта, но не надо брать их слишком много. имея эти данные можно определить частоту отказов.
| f*(ti) = Δri / N Δti | (3.2) |
Это график представляет собой распределение плотности вероятностей безотказной работы.
Интенсивность отказов
| λ*(ti) = f*(t)/р*(t) =(Δri/N*Δti)/(1-ri/N) | (3.3) |
На основе полученных данных строятся графики. А затем по виду этих графиков необходимо подобрать аналитическое выражение, закон, который с определенной величиной описывал бы с определенной величиной погрешности бы полученные графики. Закон может быть любым и аналитическая зависимость может быть построена любыми методами, например методом наименьших квадратов.
Но наиболее часто по виду кривой подбирают уже известный закон распределения (нормального, exp, Эрланго, Релея, равномерной плотности, Стьюдента)
Задача при этом сводится к выбору какого – либо распределения. Проверка допустимости предполагаемого закона распределения отказов производится с использованием определенных критериев согласия (Пирсона, Колмогорова и других)
Наиболее широко используются критерии согласия Пирсона. В этом случае проверка допустимости распределения проверяется следующим образом
Допустим, что в результате испытаний получена гистограмма и получена гипотеза о распределении отказов.
Имея такие результаты, строится таблица следующего вида.
| tj | t1 | t2 | ti | tk | |
| Δn*j | Δn*1 | Δn*2 | Δn*i | Δn*k | k ∑= Δni*=N i=1 |
| Δni*/N | Δq1* | Δq2* | Δqi* | Δqk* | k ∑= Δqi*=1 i=1 |
| Δqj | Δq1 | Δq2 | Δqi | Δqk | k ∑= Δqi~1 i=1 |
| Δnj | Δn1 | Δn2 | Δni | Δnk | k ∑= Δni=N i=1 |
| χj2 | χ12 | χ22 | χi 2 | χk2 | n χ2=∑ χi2 i=1 |
где
t1,t2,…,tk середины соответствующих интервалов времени испытаний
Δn*1,… Δn*k число отказов в соответствующем интервале, полученных в результате испытаний
Δqi* = Δn*I/N относительная частота отказов (статистический элемент вероятности отказа)
ti
Δqi = ∫f(t)dt
ti-1
ti
Δqi = ∫f(t)dt
