การบรรยาย #3
หัวข้อหมายเลข 1 ตัวบ่งชี้ความน่าเชื่อถือของ EMC
ตัวบ่งชี้ความน่าเชื่อถือแสดงคุณสมบัติที่สำคัญของระบบเช่น ความน่าเชื่อถือ, ความอยู่รอด, ความอดทนต่อความผิดพลาด, การบำรุงรักษา, วิริยะ, ความทนทานและเป็นการประเมินเชิงปริมาณของพวกเขา เงื่อนไขทางเทคนิคและสภาพแวดล้อมที่พวกเขาทำงานและใช้งาน การประเมินตัวบ่งชี้ความน่าเชื่อถือของคอมเพล็กซ์ ระบบทางเทคนิคในขั้นตอนต่างๆ วงจรชีวิตใช้สำหรับเลือกโครงสร้างของระบบจากชุด ทางเลือก, การแต่งตั้งระยะเวลาการรับประกันของการดำเนินงาน, ทางเลือกของกลยุทธ์และกลวิธีในการบำรุงรักษา, การวิเคราะห์ผลที่ตามมาของความล้มเหลวขององค์ประกอบระบบ
วิธีการวิเคราะห์สำหรับการประเมินตัวบ่งชี้ความน่าเชื่อถือของระบบการควบคุมทางเทคนิคและการตัดสินใจที่ซับซ้อนนั้นขึ้นอยู่กับบทบัญญัติของทฤษฎีความน่าจะเป็น เนื่องจากธรรมชาติของความน่าจะเป็นของความล้มเหลว การประเมินตัวบ่งชี้จึงขึ้นอยู่กับการใช้วิธีการ สถิติทางคณิตศาสตร์. ในนั้น การวิเคราะห์ทางสถิติดำเนินการตามกฎภายใต้เงื่อนไขของความไม่แน่นอนเบื้องต้นเกี่ยวกับกฎของการกระจายค่าสุ่มของเวลาในการทำงานของระบบ เช่นเดียวกับตัวอย่างปริมาณจำกัดที่มีข้อมูลเกี่ยวกับช่วงเวลาแห่งความล้มเหลวของ องค์ประกอบของระบบระหว่างการทดสอบหรือภายใต้สภาวะการทำงาน
ความน่าจะเป็นของการดำเนินการที่ไม่ล้มเหลว (PBR) คือความน่าจะเป็นที่ภายใต้สภาวะการทำงานบางอย่าง จะไม่เกิดความล้มเหลวในช่วงเวลาที่กำหนด ความน่าจะเป็น พี(ที) เป็นฟังก์ชันการลดลง ดูรูปที่ 1 ยิ่งกว่านั้น
WBR ตามข้อมูลทางสถิติเกี่ยวกับความล้มเหลวจะประเมินโดยนิพจน์
(1)
ค่าประมาณทางสถิติของ WBR อยู่ที่ไหน - จำนวนผลิตภัณฑ์ที่จุดเริ่มต้นของการทดสอบโดยมีผลิตภัณฑ์จำนวนมาก การประมาณทางสถิตินั้นสอดคล้องกับความน่าจะเป็น พี(ที) ; - จำนวนผลิตภัณฑ์ที่ล้มเหลวเมื่อเวลาผ่านไป ที.
รูปที่ 1 ความน่าจะเป็นของความล้มเหลวและเส้นโค้งความน่าจะเป็นของความล้มเหลว
ความน่าจะเป็นของความล้มเหลว ถาม ( ที ) คือความน่าจะเป็นที่จะเกิดความล้มเหลวอย่างน้อยหนึ่งครั้งในช่วงเวลาที่กำหนดภายใต้สภาวะการทำงานบางอย่าง การทำงานที่ล้มเหลวและปราศจากความล้มเหลว - เหตุการณ์ที่ตรงกันข้ามและเข้ากันไม่ได้
(2)
อัตราความล้มเหลว ก ( ที ) - คืออัตราส่วนของผลิตภัณฑ์ที่ล้มเหลวต่อหน่วยเวลาต่อจำนวนเริ่มต้นของผลิตภัณฑ์ที่ทดสอบ
(3)
จำนวนรายการที่ล้มเหลวในช่วงเวลา D คือที่ไหน ที.
อัตราความล้มเหลวหรือความหนาแน่นของความน่าจะเป็นความล้มเหลวสามารถกำหนดเป็นอนุพันธ์ของเวลาของความน่าจะเป็นความล้มเหลว
เครื่องหมาย (-) แสดงถึงอัตราการลดลงของความน่าเชื่อถือเมื่อเวลาผ่านไป
เอ็มทีบีเอฟ - ค่าเฉลี่ยของระยะเวลาการทำงานของอุปกรณ์ที่ไม่สามารถซ่อมแซมได้ก่อนเกิดความล้มเหลวครั้งแรก:
ระยะเวลาของการทำงาน (เวลา) ที่จะล้มเหลวอยู่ที่ไหน ฉัน-th อุปกรณ์; – จำนวนอุปกรณ์ที่ถูกตรวจสอบ
ตัวอย่าง.การสังเกตการทำงานของมอเตอร์ไฟฟ้า 10 ตัวพบว่าตัวแรกทำงานล้มเหลวเป็นเวลา 800 ชั่วโมง ตัวที่สอง - 1200 และมากกว่านั้นตามลำดับ 900, 1400, 700, 950, 750, 1300, 850 และ 1500 ชม.
สารละลาย. โดย (5) เรามี
อัตราความล้มเหลว ล ( ที ) - ความหนาแน่นตามเงื่อนไขของความน่าจะเป็นของความล้มเหลว ซึ่งกำหนดเป็นอัตราส่วนของจำนวนผลิตภัณฑ์ที่ล้มเหลวต่อหน่วยเวลาต่อจำนวนเฉลี่ยของผลิตภัณฑ์ที่ทำงานได้อย่างถูกต้องในช่วงเวลาที่กำหนด
, (6)
จำนวนอุปกรณ์ที่ล้มเหลวในช่วงเวลานั้นอยู่ที่ไหน ; – ตัวเลขคือจำนวนเฉลี่ยของอุปกรณ์ที่ทำงานได้อย่างถูกต้องในช่วงระยะเวลาการสังเกต - ระยะเวลาการสังเกต
ความน่าจะเป็นของสถานะการออนไลน์ พี(เสื้อ)แสดงออกผ่าน
. (8)
ตัวอย่างที่ 1ในระหว่างการทำงานของหม้อแปลง 100 ตัวเป็นเวลา 10 ปี จะเกิดความล้มเหลวสองครั้ง และแต่ละครั้งจะมีหม้อแปลงตัวใหม่ล้มเหลว กำหนดอัตราความล้มเหลวของหม้อแปลงในช่วงเวลาสังเกต
สารละลาย.โดย (6) เรามี 
เปิด/ปี
ตัวอย่างที่ 2. การเปลี่ยนแปลงจำนวนความล้มเหลวของ BJI เนื่องจากกิจกรรมการผลิตของบุคคลที่สามตามเดือนของปีมีดังนี้:
กำหนดอัตราความล้มเหลวเฉลี่ยต่อเดือน
สารละลาย. 
; 
เปิด/เดือน
ความเข้มที่คำนวณได้ที่คาดหวัง l = 7.0
MTBF -ค่าเฉลี่ยของเวลาการทำงานของอุปกรณ์ที่ซ่อมแซมระหว่างความล้มเหลวซึ่งกำหนดเป็นค่าเฉลี่ยเลขคณิต:
, (9)
เวลาปฏิบัติการไปถึงที่หนึ่ง ที่สอง อยู่ที่ไหน นการปฏิเสธ; นคือจำนวนความล้มเหลวตั้งแต่เริ่มดำเนินการจนถึงสิ้นสุดการสังเกต MTBF หรือเวลาเฉลี่ยระหว่างความล้มเหลวเป็นค่าคาดหมายทางคณิตศาสตร์:
. (10)
ตัวอย่าง.หม้อแปลงล้มเหลวหลังจากใช้งานได้ประมาณหนึ่งปี หลังจากกำจัดสาเหตุของความล้มเหลว เขาทำงานต่อไปอีกสามปีและล้มเหลวอีกครั้ง กำหนดเวลาเฉลี่ยระหว่างความล้มเหลวของหม้อแปลง
สารละลาย. โดย (1.7) เราคำนวณ 
ของปี.
พารามิเตอร์การไหลล้มเหลว −จำนวนเฉลี่ยของความล้มเหลวของอุปกรณ์ที่ซ่อมแซมต่อหน่วยเวลา สำหรับช่วงเวลาที่พิจารณา:
(11)
จำนวนความล้มเหลวอยู่ที่ไหน ฉัน- อุปกรณ์ ณ จุดพิจารณาในเวลา - และ ทีตามลำดับ; เอ็น– จำนวนอุปกรณ์ - ระยะเวลาการพิจารณาของงาน และ .
อัตราส่วนของจำนวนเฉลี่ยของความล้มเหลวของออบเจกต์ที่กู้คืนสำหรับเวลาการทำงานที่น้อยโดยพลการต่อค่าของเวลาการทำงานนี้
ตัวอย่าง. อุปกรณ์ไฟฟ้าประกอบด้วยสามองค์ประกอบ ในช่วงปีแรกของการดำเนินการ มีความล้มเหลวเกิดขึ้นสองครั้งในองค์ประกอบแรก หนึ่งความล้มเหลวในครั้งที่สอง และไม่มีความล้มเหลวในองค์ประกอบที่สาม กำหนดพารามิเตอร์การไหลของความล้มเหลว
สารละลาย
จากที่ไหน (1.8) 
ทรัพยากรเฉลี่ย คำนวณจากข้อมูลการทำงานหรือการทดสอบโดยใช้นิพจน์ที่ทราบแล้วสำหรับเวลาการทำงาน:
.
เวลาพักฟื้นโดยเฉลี่ย - เวลาเฉลี่ยของการหยุดทำงานที่ถูกบังคับหรือควบคุมซึ่งเกิดจากการตรวจจับและกำจัดความล้มเหลวหนึ่งครั้ง:
หมายเลขซีเรียลของความล้มเหลวอยู่ที่ไหน คือเวลาเฉลี่ยในการตรวจจับและกำจัดความล้มเหลว
ปัจจัยความพร้อมใช้งาน - ความน่าจะเป็นที่อุปกรณ์จะทำงาน ณ เวลาที่เลือกโดยพลการในช่วงเวลาระหว่างการบำรุงรักษาตามกำหนดการ ด้วยกฎการกระจายของเวลาทำงานและเวลากู้คืนแบบเอกซ์โปเนนเชียล ปัจจัยความพร้อมใช้งาน
.
อัตราส่วนการหยุดทำงานที่ถูกบังคับ คืออัตราส่วนของเวลาหยุดทำงานแบบบังคับต่อผลรวมของเวลาทำงานและเวลาหยุดทำงานแบบบังคับ
ปัจจัยการใช้ประโยชน์ทางเทคนิค - นี่คืออัตราส่วนของเวลาในการทำงานของอุปกรณ์ในหน่วยของเวลาสำหรับระยะเวลาการทำงานหนึ่งๆ ต่อผลรวมของเวลาการทำงานนี้และเวลาของการหยุดทำงานทั้งหมดที่เกิดจาก การซ่อมบำรุงและซ่อมแซมในช่วงเวลาเดียวกันของการดำเนินงาน:
.
นอกจากนี้ [GOST 27.002-83] ยังกำหนด ตัวบ่งชี้ความทนทานซึ่งควรระบุประเภทของการดำเนินการหลังจากเริ่มสถานะจำกัดของวัตถุ (เช่น ทรัพยากรเฉลี่ยก่อนการยกเครื่อง ทรัพยากรร้อยละแกมมาก่อนการซ่อมแซมโดยเฉลี่ย เป็นต้น) หากสถานะขีดจำกัดทำให้เกิดการรื้อถอนวัตถุขั้นสุดท้าย ตัวบ่งชี้ความทนทานจะถูกเรียก: ทรัพยากรเฉลี่ยเต็ม (อายุการใช้งาน) ทรัพยากรเปอร์เซ็นต์แกมมาเต็ม (อายุการใช้งาน) ทรัพยากรที่กำหนดเต็ม (อายุการใช้งาน)
ทรัพยากรเฉลี่ยคือความคาดหวังทางคณิตศาสตร์ของทรัพยากร
ทรัพยากรเปอร์เซ็นต์แกมมา– เวลาในการทำงานที่วัตถุไม่ถึงสถานะจำกัดด้วยความน่าจะเป็นที่กำหนด g ซึ่งแสดงเป็นเปอร์เซ็นต์
ทรัพยากรที่ได้รับมอบหมาย- เวลาในการทำงานทั้งหมดของวัตถุเมื่อถึงจุดที่ควรยุติการใช้งานตามที่ตั้งใจไว้
อายุการใช้งานเฉลี่ย– ความคาดหวังทางคณิตศาสตร์ของอายุการใช้งาน
แกมมาเปอร์เซ็นต์ชีวิต- ระยะเวลาในปฏิทินตั้งแต่เริ่มต้นการทำงานของวัตถุ ซึ่งในระหว่างนั้นวัตถุจะไม่ถึงขีดจำกัดด้วยความน่าจะเป็น g ซึ่งแสดงเป็นเปอร์เซ็นต์
อายุการใช้งานที่กำหนด- ระยะเวลาปฏิทินของการทำงานของวัตถุเมื่อถึงจุดที่ควรยุติการใช้งานตามที่ตั้งใจไว้
ตัวบ่งชี้ความสามารถในการบำรุงรักษาและการเก็บรักษาถูกกำหนดดังนี้
ความน่าจะเป็นของการฟื้นตัวสู่สภาวะปกติคือความน่าจะเป็นที่เวลาการกู้คืนของสถานะปกติของวัตถุจะไม่เกินค่าที่ระบุ
เวลาพักฟื้นโดยเฉลี่ยยานียะห์คือความคาดหวังทางคณิตศาสตร์ของเวลาฟื้นตัวในสภาพที่แข็งแรง
อายุการเก็บรักษาเฉลี่ยคืออายุการเก็บรักษาที่คาดไว้
อายุการเก็บรักษาเปอร์เซ็นต์แกมมา- นี่คืออายุการเก็บรักษาที่วัตถุได้รับด้วยความน่าจะเป็นที่กำหนด ซึ่งแสดงเป็นเปอร์เซ็นต์
ความล้มเหลวมีสามประเภท:
เกิดจากข้อผิดพลาดที่ซ่อนอยู่ในการออกแบบและเอกสารทางเทคโนโลยีและข้อบกพร่องในการผลิตในการผลิตผลิตภัณฑ์
· เกิดจากอายุและการสึกหรอของวิทยุและองค์ประกอบโครงสร้าง
· เนื่องมาจากปัจจัยสุ่มของธรรมชาติต่างๆ
ในการประเมินความน่าเชื่อถือของระบบ แนวคิดของ "ความสามารถในการปฏิบัติงาน" และ "ความล้มเหลว" จะถูกนำเสนอ
ประสิทธิภาพและความล้มเหลว ความสามารถในการใช้งานคือสถานะของผลิตภัณฑ์ซึ่งสามารถทำหน้าที่ที่ระบุด้วยพารามิเตอร์ที่กำหนดโดยข้อกำหนดของเอกสารทางเทคนิค ความล้มเหลวเป็นเหตุการณ์ที่นำไปสู่การสูญเสียประสิทธิภาพของผลิตภัณฑ์ทั้งหมดหรือบางส่วน ตามลักษณะของการเปลี่ยนแปลงในพารามิเตอร์ของอุปกรณ์ ความล้มเหลวจะแบ่งออกเป็นอย่างฉับพลันและค่อยเป็นค่อยไป
ความล้มเหลวอย่างกะทันหัน (ภัยพิบัติ) มีลักษณะเฉพาะคือการเปลี่ยนแปลงอย่างกะทันหันในพารามิเตอร์หนึ่งตัวหรือมากกว่าของอุปกรณ์ และเกิดขึ้นจากการเปลี่ยนแปลงอย่างกะทันหันในพารามิเตอร์หนึ่งตัวหรือมากกว่าขององค์ประกอบที่สร้างอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ (ไฟฟ้าลัดวงจรหรือไฟฟ้าลัดวงจร) ความล้มเหลวอย่างกะทันหันจะถูกกำจัดโดยการเปลี่ยนชิ้นส่วนที่ล้มเหลวด้วยชิ้นส่วนที่สามารถซ่อมบำรุงได้หรือโดยการซ่อมแซม
ความล้มเหลวแบบค่อยเป็นค่อยไป (พาราเมตริก) มีลักษณะเฉพาะคือการเปลี่ยนแปลงพารามิเตอร์ฮาร์ดแวร์ตั้งแต่หนึ่งพารามิเตอร์ขึ้นไปเมื่อเวลาผ่านไป เกิดขึ้นจากการเปลี่ยนแปลงพารามิเตอร์ขององค์ประกอบอย่างค่อยเป็นค่อยไปจนกว่าค่าของพารามิเตอร์ตัวใดตัวหนึ่งจะเกินขีด จำกัด ที่กำหนด ทำงานปกติองค์ประกอบ นี่อาจเป็นผลมาจากอายุขององค์ประกอบ การสัมผัสกับความผันผวนของอุณหภูมิ ความชื้น ความดัน ความเค้นเชิงกล ฯลฯ การกำจัดความล้มเหลวทีละน้อยนั้นสัมพันธ์กับการเปลี่ยน การซ่อมแซม การปรับพารามิเตอร์ขององค์ประกอบที่ล้มเหลว หรือการชดเชยโดยการเปลี่ยนพารามิเตอร์ขององค์ประกอบอื่นๆ
ตามการเชื่อมต่อระหว่างกัน ความล้มเหลวอิสระ ไม่เกี่ยวข้องกับความล้มเหลวอื่น ๆ และความล้มเหลวที่ขึ้นต่อกันนั้นแตกต่างกัน ตามความถี่ของการเกิดขึ้น ความล้มเหลวเป็นครั้งเดียว (ความล้มเหลว) และเป็นระยะๆ ความล้มเหลว - ความล้มเหลวที่เกิดขึ้นเพียงครั้งเดียวและกู้คืนได้เอง เป็นระยะ ๆ - ความล้มเหลวที่เกิดขึ้นซ้ำ ๆ ในลักษณะเดียวกัน
ตามการปรากฏตัวของสัญญาณภายนอกมีความล้มเหลวที่เห็นได้ชัด - มีสัญญาณภายนอกของการปรากฏตัวและความล้มเหลวโดยนัย (ซ่อนเร้น) สำหรับการตรวจจับซึ่งจำเป็นต้องมีการดำเนินการบางอย่าง
เนื่องจากความล้มเหลวเกิดขึ้นจึงถูกแบ่งออกเป็นโครงสร้างการผลิตและการปฏิบัติงานซึ่งเกิดจากการละเมิดบรรทัดฐานและกฎเกณฑ์ในการออกแบบการผลิตและการใช้งานอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์
ตามธรรมชาติของการกำจัด ความล้มเหลวจะแบ่งออกเป็นความเสถียรและการกำจัดตัวเอง ความล้มเหลวถาวรจะถูกกำจัดโดยการแทนที่องค์ประกอบที่ล้มเหลว (โมดูล) และองค์ประกอบที่ลบออกเองจะหายไปเอง แต่สามารถเกิดซ้ำได้ ความล้มเหลวในการกู้คืนตัวเองอาจแสดงเป็นข้อบกพร่องหรือเป็นความล้มเหลวเป็นพักๆ ความล้มเหลวประเภทความล้มเหลวเป็นเรื่องปกติโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับ REA ความล้มเหลวเกิดจากปัจจัยภายนอกและภายใน
ปัจจัยภายนอก ได้แก่ ความผันผวนของแรงดันไฟฟ้า การสั่นสะเทือน ความผันผวนของอุณหภูมิ มาตรการพิเศษ (การทำให้เสถียรของพลังงาน ค่าเสื่อมราคา การควบคุมอุณหภูมิ ฯลฯ) สามารถลดอิทธิพลของปัจจัยเหล่านี้ได้อย่างมาก ปัจจัยภายในรวมถึงความผันผวนของพารามิเตอร์ขององค์ประกอบ, การไม่ซิงโครไนซ์การทำงานของอุปกรณ์แต่ละชิ้น, เสียงภายในและการรบกวน
7.2. ลักษณะเชิงปริมาณ ความน่าเชื่อถือ
ความน่าเชื่อถือ เป็นการรวมกันของคุณสมบัติของการทำงานที่ปราศจากความล้มเหลว การบำรุงรักษา ความทนทาน และความคงอยู่ และคุณสมบัติเหล่านี้มีลักษณะเชิงปริมาณด้วยฟังก์ชันต่างๆ และพารามิเตอร์เชิงตัวเลข ตัวเลือกที่ถูกต้องของตัวบ่งชี้เชิงปริมาณของความน่าเชื่อถือ REA ช่วยให้คุณสามารถเปรียบเทียบได้อย่างเป็นกลาง ข้อมูลจำเพาะผลิตภัณฑ์ต่าง ๆ ทั้งในขั้นตอนการออกแบบและขั้นตอนการดำเนินงาน ( ทางเลือกที่เหมาะสมระบบองค์ประกอบ เหตุผลทางเทคนิคสำหรับการทำงานและการซ่อมแซมอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ จำนวนอุปกรณ์สำรองที่จำเป็น ฯลฯ)
ความล้มเหลวเกิดขึ้นแบบสุ่ม กระบวนการของการเกิดความล้มเหลวในอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์อธิบายโดยกฎหมายความน่าจะเป็นที่ซับซ้อน ในการปฏิบัติงานด้านวิศวกรรม เพื่อประเมินความน่าเชื่อถือของอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ คุณลักษณะเชิงปริมาณจะถูกนำมาใช้ตามการประมวลผลข้อมูลการทดลอง
ความน่าเชื่อถือของผลิตภัณฑ์ ลักษณะ
ความน่าจะเป็นของการดำเนินการที่ปราศจากความล้มเหลว P(t) (แสดงลักษณะอัตราการลดลงของความน่าเชื่อถือเมื่อเวลาผ่านไป)
อัตราความล้มเหลว F(t)
อัตราความล้มเหลว ล.(เสื้อ)
MTBF T cf.
นอกจากนี้ยังสามารถประเมินความน่าเชื่อถือของ REA ได้จากความน่าจะเป็นของความล้มเหลว q(t) = 1 - P(t)
พิจารณาการประเมินความน่าเชื่อถือของระบบที่ไม่สามารถซ่อมแซมได้ คุณลักษณะที่กำหนดยังเป็นจริงสำหรับระบบที่ซ่อมแซมได้ หากได้รับการพิจารณาสำหรับกรณีก่อนเกิดความล้มเหลวครั้งแรก
ให้ทำการทดสอบแบทช์ที่มี N(0) รายการ ในกระบวนการทดสอบ เมื่อถึงเวลา t, n ผลิตภัณฑ์ล้มเหลว ถูกต้องที่เหลืออยู่:
N(t) = N(0) – n.
อัตราส่วน Q(t) = n/N(0) เป็นค่าประมาณความน่าจะเป็นของความล้มเหลวของผลิตภัณฑ์ในเวลา t ยังไง จำนวนมากขึ้นผลิตภัณฑ์การประเมินความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้นการแสดงออกที่เข้มงวดซึ่งมีดังนี้:
ค่าของ P(t) เท่ากับ
P(t) = 1 – Q(t)
เรียกว่า ความน่าจะเป็นทางทฤษฎีของการดำเนินการที่ปราศจากความล้มเหลว และแสดงลักษณะความน่าจะเป็นที่เมื่อถึงเวลา t จะไม่มีความล้มเหลว
ความน่าจะเป็นของการดำเนินการที่ไม่ล้มเหลว P(t) คือความน่าจะเป็นที่ภายในระยะเวลาที่กำหนด t วัตถุจะไม่ล้มเหลว ตัวบ่งชี้นี้กำหนดโดยอัตราส่วนของจำนวนองค์ประกอบวัตถุที่ทำงานโดยไม่ล้มเหลวจนถึงเวลา t ต่อจำนวนองค์ประกอบวัตถุทั้งหมดที่ทำงานในช่วงเวลาเริ่มต้น
ความน่าจะเป็นของการทำงานโดยปราศจากข้อผิดพลาดของผลิตภัณฑ์สามารถกำหนดได้ตามช่วงเวลา (t 1 ; t 2) ตั้งแต่เริ่มการทำงาน ในกรณีนี้ เราพูดถึงความน่าจะเป็นแบบมีเงื่อนไข P(t 1 ; t 2) ในช่วงเวลา (t 1 ; t 2) ในสถานะการทำงาน ณ เวลา t 1 . ความน่าจะเป็นแบบมีเงื่อนไข P(t 1 ; t 2) ถูกกำหนดโดยความสัมพันธ์:
พี(เสื้อ 1 ; เสื้อ 2) = พี(เสื้อ 2)/ พี(เสื้อ 1),
โดยที่ P(t 1) และ P(t 2) คือค่าความน่าจะเป็นตามลำดับที่จุดเริ่มต้น (t 1) และจุดสิ้นสุด (t 2) ของเวลาดำเนินการ
อัตราความล้มเหลว ค่าของอัตราความล้มเหลวสำหรับเวลา t ในการทดลองนี้ถูกกำหนดโดยอัตราส่วน f(t) = Q(t)/t = n/(N(0)*t) ในฐานะที่เป็นตัวบ่งชี้ความน่าเชื่อถือของระบบที่ไม่สามารถซ่อมแซมได้ อนุพันธ์ของเวลาของฟังก์ชันความล้มเหลว Q(t) มักใช้บ่อยกว่า ซึ่งเป็นลักษณะการกระจายความหนาแน่นของเวลาของผลิตภัณฑ์จนถึงความล้มเหลว f(t):
f(t) = dQ(t)/dt = - dP(t)/dt
ค่า f(t)dt แสดงลักษณะความน่าจะเป็นที่ระบบจะล้มเหลวในช่วงเวลา (t; t + dt) โดยมีเงื่อนไขว่า ณ เวลา t ระบบจะอยู่ในสภาพการทำงาน
อัตราตีกลับ. เกณฑ์ที่กำหนดความน่าเชื่อถือของอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์และโมดูลที่ไม่สามารถซ่อมแซมได้อย่างสมบูรณ์มากขึ้นคืออัตราความล้มเหลว l(t) อัตราความล้มเหลว l(t) แสดงถึงความเป็นไปได้แบบมีเงื่อนไขของความล้มเหลวในระบบ ณ จุดหนึ่งของเวลาการทำงาน โดยมีเงื่อนไขว่าไม่มีความล้มเหลวในระบบก่อนถึงจุดนี้ ค่า l(t) ถูกกำหนดโดยอัตราส่วน
l (t) = f(t)/P(t) = (1/P(t)) dQ/dt
อัตราความล้มเหลว l (t) คือจำนวนความล้มเหลว n (t) ขององค์ประกอบของวัตถุต่อหน่วยเวลา หารด้วยจำนวนเฉลี่ยขององค์ประกอบ N (t) ของวัตถุ ซึ่งทำงานได้ตามเวลา t:
ล. (t)=n(t)/(N(t)*t) โดยที่
t คือช่วงเวลาที่กำหนด
ตัวอย่างเช่น: 1,000 องค์ประกอบของวัตถุทำงานเป็นเวลา 500 ชั่วโมง ในช่วงเวลานี้ 2 องค์ประกอบล้มเหลว ดังนั้น l(t)=n(t)/(N*t)=2/(1000*500)=4*10-6 1/h เช่น 4 องค์ประกอบจากล้านสามารถล้มเหลวใน 1 ชั่วโมง
ความน่าเชื่อถือของอ็อบเจกต์ในฐานะระบบมีลักษณะเฉพาะด้วยอัตราความล้มเหลว l ซึ่งเท่ากับผลรวมของอัตราความล้มเหลวของอุปกรณ์แต่ละตัว:
สูตรจะคำนวณโฟลว์ของความล้มเหลวและอุปกรณ์แต่ละชิ้นของออบเจ็กต์ ซึ่งในทางกลับกัน จะประกอบด้วยโหนดและองค์ประกอบต่างๆ ที่ระบุโดยอัตราความล้มเหลว สูตรนี้ใช้ได้สำหรับการคำนวณอัตราความล้มเหลวของระบบองค์ประกอบ n ในกรณีที่ความล้มเหลวขององค์ประกอบใด ๆ นำไปสู่ความล้มเหลวของระบบทั้งหมดโดยรวม การเชื่อมต่อขององค์ประกอบดังกล่าวเรียกว่าลำดับเหตุผลหรือพื้นฐาน นอกจากนี้ยังมีการเชื่อมต่อองค์ประกอบแบบขนานทางตรรกะเมื่อความล้มเหลวของหนึ่งในนั้นไม่ได้นำไปสู่ความล้มเหลวของระบบโดยรวม ความสัมพันธ์ระหว่างความน่าจะเป็นของการดำเนินการที่ปราศจากความล้มเหลว P(t) และอัตราความล้มเหลว l ถูกกำหนดโดย:
P(t)=exp(-lt) เห็นได้ชัดว่า 0 อัตราความล้มเหลวของส่วนประกอบอ้างอิงจากข้อมูลอ้างอิง [1, 6, 8] ตัวอย่างเช่น ในตาราง 1 แสดงอัตราความล้มเหลว l(t) ของบางองค์ประกอบ ตามมาด้วยค่า l(t)dt ที่แสดงลักษณะความน่าจะเป็นแบบมีเงื่อนไขที่ระบบจะล้มเหลวในช่วงเวลา (t; t + dt) โดยที่เวลา t อยู่ในสถานะทำงาน ตัวบ่งชี้นี้แสดงลักษณะความน่าเชื่อถือของ REA ได้ตลอดเวลาและสำหรับช่วงเวลา Δt ฉันสามารถคำนวณได้โดยสูตร: l = Δn ผม /(N cf Δt ผม), โดยที่ Δn i = N ผม - ไม่มี ผม+1 - จำนวนความล้มเหลว N c p \u003d (N i + N i +1) / 2 - จำนวนเฉลี่ยของผลิตภัณฑ์ที่ใช้งานได้ N ผม , และ N ผม+1 - จำนวนผลิตภัณฑ์ที่ใช้งานได้ที่จุดเริ่มต้นและจุดสิ้นสุดของช่วงเวลา Δt ผม . ความน่าจะเป็นของการดำเนินการที่ปราศจากความล้มเหลวเกี่ยวข้องกับค่า l(t) และ f(t) ตามนิพจน์ต่อไปนี้: P(t) = ประสบการณ์(- l(t) dt), P(t) = ประสบการณ์(- f(t) dt) เมื่อทราบคุณสมบัติความน่าเชื่อถืออย่างใดอย่างหนึ่ง P(t), l(t) หรือ f(t) คุณจะพบอีกสองอย่าง หากคุณต้องการประเมินความน่าจะเป็นแบบมีเงื่อนไข คุณสามารถใช้นิพจน์ต่อไปนี้: P(t 1 ; เสื้อ 2) = ประสบการณ์(- l(t) dt). หาก CEA มีองค์ประกอบประเภทเดียวกันที่เชื่อมต่อกับซีรีส์ N ดังนั้น l N (t) = Nl(t) เอ็มทีบีเอฟ
T cf และความน่าจะเป็นของการดำเนินการที่ปราศจากความล้มเหลว P(t) มีความสัมพันธ์กันโดยการพึ่งพาอาศัยกัน T cf = P(t) dt ตามสถิติ T cf = Dn ฉัน t cf ฉัน , t cf ฉัน = (t ฉัน +t ฉัน +1)/2, m = t/Dt โดยที่ Δn i - จำนวนผลิตภัณฑ์ที่ล้มเหลวในช่วงเวลา Δt cf i = (t i +1 -t i); เสื้อ ผม , เสื้อ ผม +1 - ตามลำดับ เวลาที่จุดเริ่มต้นและจุดสิ้นสุดของช่วงเวลาทดสอบ (เสื้อ 1 =0); t คือช่วงเวลาที่ผลิตภัณฑ์ทั้งหมดล้มเหลว m คือจำนวนช่วงเวลาทดสอบ เวลาเฉลี่ยที่จะล้มเหลว ถึง คือความคาดหวังทางคณิตศาสตร์ของเวลาของวัตถุจนถึงความล้มเหลวครั้งแรก: To=1/l=1/(N*li) หรือจากที่นี่: l=1/To เวลาทำงานเท่ากับส่วนกลับของอัตราความล้มเหลว ตัวอย่างเช่น: เทคโนโลยีองค์ประกอบมีอัตราความล้มเหลวเฉลี่ย li=1*10 -5 1/ชม. เมื่อใช้ N=1*10 4 ส่วนพื้นฐานในวัตถุ อัตราความล้มเหลวทั้งหมด lo= N*li=10 -1 1/ชม. จากนั้น เวลาทำงานเฉลี่ยของออบเจ็กต์คือ To=1/lo=10 ชั่วโมง หากออบเจ็กต์สร้างขึ้นจากวงจรรวมขนาดใหญ่ 4 ชุด (LSI) เวลาทำงานเฉลี่ยของออบเจ็กต์จะเพิ่มขึ้น N/4=2500 เท่า และจะอยู่ที่ 25,000 ชม. หรือ 34 เดือน หรือประมาณ 3 ปี ตัวอย่าง.จากผลิตภัณฑ์ที่ไม่สามารถซ่อมแซมได้ 20 รายการ 10 รายการล้มเหลวในปีแรกของการดำเนินงาน 5 รายการในปีที่สอง และ 5 รายการในปีที่สาม จงหาความน่าจะเป็นของการดำเนินการโดยปราศจากความล้มเหลว อัตราความล้มเหลว อัตราความล้มเหลวในปีแรกของการดำเนินงาน เช่น เช่นเดียวกับเวลาเฉลี่ยที่จะเกิดความล้มเหลวครั้งแรก P(1)=(20-10)/20 = 0.5, P(2)=(20-15)/20 = 0.25, P(1;2)= P(2)/ P(1) = 0.25/0.5 = 0.5, P(3)=(20-20)/20 = 0, P(2;3)= P(3)/ P(2) = 0/0.25 = 0, ฉ(1)=10/(20 1) = 0.5 ก. -1 , ฉ(2)=5/(20 1) = 0.25 ก. -1 , ฉ(3)=5/(20 1) = 0.25 ก. -1 , ล.(1)=10/[(20*1] = 0.5 ก. -1 , ล.(2)=5/[(10*1] = 0.5 ก. -1 , ล.(3)=5/[(5*1] = 1 ก. -1 , แทฟ = (10 0.5+5 1.5+5 2.5)/20 = 1.25 ก. สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจลักษณะทางกายภาพและสาระสำคัญของความล้มเหลวอย่างถูกต้องสำหรับการประเมินความน่าเชื่อถือของอุปกรณ์ทางเทคนิคอย่างสมเหตุสมผล ในทางปฏิบัติ มีลักษณะเฉพาะของความล้มเหลวอยู่ 3 ประเภท: กำลังทำงาน ฉับพลัน และความล้มเหลวเนื่องจากการสึกหรอ พวกเขาแตกต่างกันในลักษณะทางกายภาพวิธีการป้องกันและกำจัดและแสดงให้เห็นในช่วงเวลาที่แตกต่างกันของการทำงานของอุปกรณ์ทางเทคนิค เป็นการสะดวกที่จะระบุลักษณะความล้มเหลวตาม "เส้นโค้งชีวิต" ของผลิตภัณฑ์ ซึ่งแสดงให้เห็นถึงการพึ่งพาความรุนแรงของความล้มเหลวที่เกิดขึ้นในนั้น l(t) ตรงเวลา t เส้นโค้ง CEA ในอุดมคติดังกล่าวแสดงในรูปที่ 7.2.1 มีสามช่วงเวลาที่แตกต่างกัน: การทำงานใน I, การทำงานปกติ II และการสึกหรอ III เบิร์นอินล้มเหลว
ถูกสังเกตในช่วงแรก (0 - t 1) ของการดำเนินการ REA และเกิดขึ้นเมื่อองค์ประกอบบางอย่างที่ประกอบกันเป็น REA มีข้อบกพร่องหรือมีข้อบกพร่องซ่อนอยู่ ความหมายทางกายภาพของความล้มเหลวในการรันอินสามารถอธิบายได้จากข้อเท็จจริงที่ว่าโหลดทางไฟฟ้าและทางกลที่ตกบนส่วนประกอบ CEA ระหว่างช่วงรันอินนั้นมีค่ามากกว่าความแข็งแรงทางไฟฟ้าและทางกล เนื่องจากระยะเวลาของระยะเวลารันอินของ REA นั้นถูกกำหนดโดยอัตราความล้มเหลวขององค์ประกอบคุณภาพต่ำที่รวมอยู่ในองค์ประกอบเป็นหลัก ระยะเวลาของการทำงานโดยปราศจากความล้มเหลวขององค์ประกอบดังกล่าวมักจะค่อนข้างต่ำ ดังนั้นจึงเป็นไปได้ เพื่อระบุและแทนที่ในเวลาอันสั้น ขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ของ CEA ระยะเวลาการทำงานอาจยาวนานตั้งแต่หลายถึงหลายร้อยชั่วโมง ยิ่งผลิตภัณฑ์มีความรับผิดชอบมากเท่าใดระยะเวลาของช่วงเวลานี้ก็จะยิ่งนานขึ้นเท่านั้น ระยะเวลาการทำงานโดยปกติจะเป็นเศษส่วนและหน่วยเป็นเปอร์เซ็นต์ของเวลาการทำงานปกติของ REA ในช่วงที่สอง ดังที่เห็นได้จากรูป ส่วนของ “เส้นกราฟชีวิต” ของ REA ที่สอดคล้องกับระยะเวลาการวิ่งเข้า I เป็นฟังก์ชันที่ลดลงแบบโมโนโทนิก l(t) ซึ่งค่าความชันและระยะเวลาจะน้อยกว่า การออกแบบที่สมบูรณ์แบบยิ่งขึ้น คุณภาพการผลิตที่สูงขึ้น และโหมดการทำงานที่สังเกตอย่างระมัดระวังมากขึ้น ระยะเวลารันอินจะถือว่าเสร็จสิ้นเมื่ออัตราความล้มเหลวของ REA เข้าใกล้ค่าต่ำสุดที่ทำได้ (สำหรับการออกแบบที่กำหนด) l min ที่จุด t 1 ความล้มเหลวในการเบิร์นอินอาจเป็นผลมาจากการออกแบบ (เช่น การจัดวางที่ไม่สำเร็จ) เทคโนโลยี (การประกอบที่ไม่ดี) และข้อผิดพลาดในการปฏิบัติงาน (การละเมิดโหมดการทำงานในเครื่อง) ด้วยเหตุนี้ ในการผลิตผลิตภัณฑ์ จึงแนะนำให้ผู้ประกอบการดำเนินการ วิ่ง
ผลิตภัณฑ์สำหรับการทำงานหลายสิบชั่วโมง (สูงสุด 2-5 วัน) ตามวิธีการที่พัฒนาขึ้นเป็นพิเศษซึ่งจัดเตรียมไว้สำหรับการทำงานภายใต้อิทธิพลของปัจจัยที่ทำให้ไม่เสถียรต่างๆ (รอบการทำงานต่อเนื่อง, รอบการเปิด-ปิด, การเปลี่ยนแปลงของอุณหภูมิ, แรงดันไฟฟ้าของแหล่งจ่าย ฯลฯ). ระยะเวลาการทำงานปกติ
ความล้มเหลวอย่างกะทันหันเกิดขึ้นในช่วงที่สอง (t 1 -t 2) ของการดำเนินการ REA สิ่งเหล่านี้เกิดขึ้นโดยไม่คาดคิดเนื่องจากการกระทำของปัจจัยสุ่มหลายประการ และเป็นไปไม่ได้เลยที่จะป้องกันการเข้าใกล้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งตั้งแต่ตอนนี้ มีเพียงองค์ประกอบที่สมบูรณ์เท่านั้นที่ยังคงอยู่ใน CEA อย่างไรก็ตาม ความล้มเหลวดังกล่าวยังคงขึ้นอยู่กับรูปแบบบางอย่าง โดยเฉพาะอย่างยิ่งความถี่ของการเกิดขึ้นในช่วงเวลานานพอสมควรจะเหมือนกันในคลาส CEA ประเภทเดียวกัน ความหมายทางกายภาพของความล้มเหลวอย่างกะทันหันสามารถอธิบายได้ด้วยความจริงที่ว่าด้วยการเปลี่ยนแปลงเชิงปริมาณอย่างรวดเร็ว (โดยปกติจะเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว) ของพารามิเตอร์ใด ๆ การเปลี่ยนแปลงเชิงคุณภาพเกิดขึ้นในชิ้นส่วนอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์อันเป็นผลมาจากการสูญเสียคุณสมบัติที่จำเป็นทั้งหมดหรือบางส่วน สำหรับการทำงานปกติ ความล้มเหลวกะทันหันของ CEA ได้แก่ การพังทลายของไดอิเล็กตริก การลัดวงจรของตัวนำ ความล้มเหลวเชิงกลที่ไม่คาดคิดขององค์ประกอบโครงสร้าง เป็นต้น ระยะเวลาของการทำงานปกติของ REA นั้นโดดเด่นด้วยความจริงที่ว่าอัตราความล้มเหลวในช่วงเวลา (t 1 -t 2) นั้นน้อยที่สุดและมีค่าเกือบคงที่ ล. นาที » const ค่าของ l min ยิ่งน้อยและช่วงเวลา (t 1 - t 2) ยิ่งมาก การออกแบบอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ก็จะยิ่งสมบูรณ์แบบมากขึ้น คุณภาพการผลิตก็จะยิ่งสูงขึ้นและโหมดการทำงานที่สังเกตอย่างระมัดระวังมากขึ้นเท่านั้น ระยะเวลาของการทำงานปกติของ REA สำหรับวัตถุประสงค์ทางเทคนิคทั่วไปสามารถอยู่ได้นานหลายหมื่นชั่วโมง มันอาจจะเกินเวลาล้าสมัยของอุปกรณ์ ระยะเวลาการสึกหรอ
ในตอนท้ายของสายบริการฮาร์ดแวร์ จำนวนความล้มเหลวเริ่มเพิ่มขึ้นอีกครั้ง ในกรณีส่วนใหญ่ สิ่งเหล่านี้เป็นผลตามธรรมชาติของการสึกหรอทีละน้อยและการเสื่อมสภาพตามธรรมชาติของวัสดุและองค์ประกอบที่ใช้ในอุปกรณ์ ขึ้นอยู่กับระยะเวลาดำเนินการและ "อายุ" ของ REA เป็นหลัก อายุการสึกหรอของส่วนประกอบโดยเฉลี่ยเป็นค่าที่แน่นอนกว่าเวลาที่เกิดการเบิร์นอินและความล้มเหลวกะทันหัน ลักษณะที่ปรากฏสามารถคาดการณ์ได้บนพื้นฐานของข้อมูลการทดลองที่ได้รับจากการทดสอบอุปกรณ์เฉพาะ ความหมายทางกายภาพของความล้มเหลวเนื่องจากการสึกหรอสามารถอธิบายได้ด้วยความจริงที่ว่า ผลของการเปลี่ยนแปลงเชิงปริมาณอย่างค่อยเป็นค่อยไปและค่อนข้างช้าในบางพารามิเตอร์องค์ประกอบ REA พารามิเตอร์นี้เกินกว่าค่าเผื่อที่กำหนด สูญเสียคุณสมบัติที่จำเป็นสำหรับการทำงานปกติทั้งหมดหรือบางส่วน เมื่อสึกหรอ วัสดุจะถูกทำลายบางส่วน เมื่ออายุมากขึ้น การเปลี่ยนแปลงคุณสมบัติทางกายภาพและเคมีภายใน ความล้มเหลวอันเป็นผลมาจากการสึกหรอ ได้แก่ การสูญเสียความไว ความแม่นยำ การสึกหรอเชิงกลของชิ้นส่วน ฯลฯ ส่วน (t 2 -t 3) ของ "เส้นโค้งชีวิต" ของ REA ที่สอดคล้องกับระยะเวลาการสึกหรอนั้นเป็นฟังก์ชันที่เพิ่มขึ้นอย่างจำเจ ความชัน ซึ่งยิ่งน้อย (และยิ่งนานขึ้น) ก็จะใช้วัสดุและส่วนประกอบที่มีคุณภาพสูงขึ้นในอุปกรณ์ การทำงานของอุปกรณ์จะสิ้นสุดลงเมื่ออัตราความล้มเหลวของ REA เข้าใกล้ค่าสูงสุดที่อนุญาตสำหรับการออกแบบนี้ ความน่าจะเป็นที่อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์จะทำงานโดยปราศจากความล้มเหลว
การเกิดขึ้นของความล้มเหลวใน REA เป็นแบบสุ่ม ดังนั้น เวลาทำงานจึงเป็นตัวแปรสุ่ม สำหรับคำอธิบายของการแจกแจงแบบต่างๆ ที่ใช้: Weibull, exponential, Poisson ความล้มเหลวในอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ที่มีองค์ประกอบที่ไม่สามารถซ่อมแซมได้ประเภทเดียวกันจำนวนมากนั้นเป็นไปตามการกระจายของ Weibull ค่อนข้างดี การกระจายแบบเอ็กซ์โปเนนเชียลขึ้นอยู่กับสมมติฐานของอัตราความล้มเหลวคงที่เมื่อเวลาผ่านไป และสามารถนำมาใช้ในการคำนวณความน่าเชื่อถือของอุปกรณ์แบบใช้แล้วทิ้งที่มีส่วนประกอบที่ไม่สามารถซ่อมแซมได้จำนวนมากได้สำเร็จ ในระหว่างการดำเนินงานระยะยาวของ REA สำหรับการวางแผนการซ่อมแซม สิ่งสำคัญคือต้องทราบความน่าจะเป็นของความล้มเหลว แต่ไม่ทราบจำนวนสำหรับการดำเนินงานในช่วงระยะเวลาหนึ่ง ในกรณีนี้จะใช้การแจกแจงแบบปัวซอง ซึ่งช่วยให้คุณคำนวณความน่าจะเป็นที่จะเกิดเหตุการณ์สุ่มจำนวนเท่าใดก็ได้ในช่วงเวลาหนึ่ง การแจกแจงแบบปัวซองใช้สำหรับการประเมินความน่าเชื่อถือของอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ที่ได้รับการซ่อมแซมโดยมีอัตราความล้มเหลวที่ง่ายที่สุด ความน่าจะเป็นของการไม่ล้มเหลวในช่วงเวลา t คือ Р 0 = exp(-t) และความน่าจะเป็นของความล้มเหลวของ i ที่เกิดขึ้นในช่วงเวลาเดียวกันคือ P i = i t i exp(-t)/i! โดยที่ i = 0 , 1, 2, ..., n คือจำนวนความล้มเหลว 7.3. ความน่าเชื่อถือทางโครงสร้างของฮาร์ดแวร์ ความน่าเชื่อถือทางโครงสร้างของอุปกรณ์วิทยุ-อิเล็กทรอนิกส์ใด ๆ รวมถึงอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์คือความน่าเชื่อถือที่เกิดขึ้นจากแผนภาพโครงสร้างที่รู้จักและค่าความน่าเชื่อถือที่ทราบขององค์ประกอบทั้งหมดที่ประกอบเป็นแผนภาพโครงสร้าง ในเวลาเดียวกัน องค์ประกอบต่างๆ จะถูกเข้าใจว่าเป็นวงจรรวม ตัวต้านทาน ตัวเก็บประจุ ฯลฯ ทำหน้าที่บางอย่างและรวมอยู่ในวงจรไฟฟ้าทั่วไปของ REA และองค์ประกอบเสริมที่ไม่รวมอยู่ในแผนภาพบล็อกของ REA: บัดกรี ถอดประกอบได้ ยึดได้ เป็นต้น ง. ความน่าเชื่อถือขององค์ประกอบเหล่านี้มีรายละเอียดเพียงพอในเอกสาร ในการพิจารณาเพิ่มเติมเกี่ยวกับประเด็นความน่าเชื่อถือของ REA เราจะดำเนินการต่อจากความจริงที่ว่าความน่าเชื่อถือขององค์ประกอบที่ประกอบกันเป็นวงจรโครงสร้าง (ไฟฟ้า) ของ REA นั้นมีการระบุไว้โดยเฉพาะ ลักษณะเชิงปริมาณ
ความน่าเชื่อถือทางโครงสร้างของ REA ในการค้นหาพวกเขาสร้างบล็อกไดอะแกรมของอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์และระบุองค์ประกอบของอุปกรณ์ (บล็อก โหนด) และการเชื่อมต่อระหว่างอุปกรณ์เหล่านั้น จากนั้นวงจรจะถูกวิเคราะห์และแยกแยะองค์ประกอบและการเชื่อมต่อที่กำหนดประสิทธิภาพของฟังก์ชันหลักของอุปกรณ์นี้ จากองค์ประกอบหลักและการเชื่อมต่อที่เลือก พวกเขาสร้างโครงร่างการทำงาน (ความน่าเชื่อถือ) และองค์ประกอบนั้นไม่ได้แยกตามการออกแบบ แต่โดยคุณลักษณะการทำงานในลักษณะที่แต่ละองค์ประกอบการทำงานมีความเป็นอิสระ เช่น เพื่อให้ ความล้มเหลวขององค์ประกอบการทำงานหนึ่งไม่ได้ทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงในความน่าจะเป็นความล้มเหลวขององค์ประกอบการทำงานอื่นที่อยู่ติดกัน เมื่อรวบรวมโครงร่างความน่าเชื่อถือที่แยกจากกัน (อุปกรณ์ของโหนด, บล็อก) บางครั้งจำเป็นต้องรวมองค์ประกอบโครงสร้างเหล่านั้นที่ความล้มเหลวเชื่อมต่อกัน แต่ไม่ส่งผลกระทบต่อความล้มเหลวขององค์ประกอบอื่น การกำหนดตัวบ่งชี้เชิงปริมาณของความน่าเชื่อถือ REA โดยใช้บล็อกไดอะแกรมทำให้สามารถแก้ปัญหาในการเลือกองค์ประกอบการทำงานที่เชื่อถือได้มากที่สุด หน่วย บล็อกที่ประกอบเป็น REA โครงสร้างที่น่าเชื่อถือที่สุด แผง ชั้นวาง คอนโซล การดำเนินการอย่างมีเหตุผล การป้องกันและซ่อมแซม ของ REA องค์ประกอบและปริมาณ ZIP ข้อมูลที่คล้ายกัน เวลาของการดำเนินการที่ถูกต้องระหว่างและ m ความล้มเหลวของวัตถุอยู่ที่ไหน - จำนวนของความล้มเหลวของวัตถุ ด้วยความล้มเหลวจำนวนมากเพียงพอ จึงมีแนวโน้มที่จะใช้เวลาเฉลี่ยระหว่างความล้มเหลวสองครั้งที่อยู่ติดกัน หากมีการทดสอบวัตถุประเภทเดียวกันหลายรายการ เวลาเฉลี่ยระหว่างความล้มเหลวจะถูกกำหนดจากนิพจน์ อัตราความล้มเหลวคืออัตราส่วนของจำนวนอ็อบเจ็กต์ที่ล้มเหลวต่อหน่วยเวลาต่อจำนวนเฉลี่ยของอ็อบเจ็กต์ที่ทำงานต่อไปอย่างถูกต้องในช่วงเวลาที่กำหนด: นี่คือจำนวนของออบเจกต์ที่ล้มเหลวสำหรับช่วงเวลาตั้งแต่ ถึง และ ในทฤษฎีความน่าเชื่อถือ มีการใช้แบบจำลองอัตราความล้มเหลวของวัตถุ ซึ่งแสดงลักษณะเฉพาะของเส้นโค้งอัตราความล้มเหลวของวัตถุที่ระบุด้านล่างระหว่างการทำงาน รูปที่ 1.3 - แบบจำลองอัตราความล้มเหลวของวัตถุ พารามิเตอร์การไหลผิดพลาดคืออัตราส่วนของจำนวนความล้มเหลวโดยเฉลี่ยของออบเจกต์ที่กู้คืนสำหรับเวลาการทำงานที่น้อยโดยพลการต่อค่าของเวลาการทำงานนี้ ตัวบ่งชี้นี้ใช้เพื่อประเมินความน่าเชื่อถือของออบเจกต์ที่กู้คืนระหว่างการทำงาน: ในช่วงเวลาเริ่มต้น ออบเจ็กต์ทำงานจนล้มเหลว หลังจากเกิดความล้มเหลว อ็อบเจ็กต์จะถูกกู้คืน และอ็อบเจ็กต์จะทำงานอีกครั้งจนล้มเหลว และอื่นๆ สันนิษฐานว่าการฟื้นฟูวัตถุเกิดขึ้นทันที สำหรับออบเจกต์ดังกล่าว โมเมนต์ของความล้มเหลวบนแกนของเวลาการทำงานทั้งหมด (แกนเวลา) ก่อตัวเป็นโฟลว์ของความล้มเหลว ในฐานะที่เป็นลักษณะของโฟลว์ของความล้มเหลว จะใช้ "ฟังก์ชันนำหน้า" ของโฟลว์นี้ - การคาดการณ์ทางคณิตศาสตร์ของจำนวนความล้มเหลวเมื่อเวลาผ่านไป ที: พารามิเตอร์โฟลว์ความล้มเหลวแสดงลักษณะเฉพาะของจำนวนความล้มเหลวโดยเฉลี่ยที่คาดไว้ในช่วงเวลาสั้นๆ ในทางสถิติ พารามิเตอร์อัตราความล้มเหลวถูกกำหนดโดยสูตร โดยที่จำนวนความล้มเหลวของอ็อบเจ็กต์ที่กู้คืนสำหรับช่วงเวลาตั้งแต่ ถึง ทรัพยากรเฉลี่ยคือมูลค่าที่คาดหวังของทรัพยากร ทรัพยากรเปอร์เซ็นต์แกมมา% คือเวลาในการทำงานที่วัตถุจะไม่ถึงสถานะจำกัดด้วยความน่าจะเป็นที่กำหนด ซึ่งแสดงเป็นเปอร์เซ็นต์ สูตรการคำนวณจะคล้ายกับสูตรสำหรับเปอร์เซ็นต์แกมมาจนถึงเวลาที่ล้มเหลว ทรัพยากรที่ได้รับมอบหมายถูกกำหนดเป็นเวลาการทำงานทั้งหมดของวัตถุเมื่อถึงจุดที่ควรยุติการใช้งานตามที่ตั้งใจไว้ อายุการใช้งานเฉลี่ย- ความคาดหวังทางคณิตศาสตร์ของอายุการใช้งาน แกมมาเปอร์เซ็นต์ชีวิต% คือระยะเวลาตามปฏิทินตั้งแต่เริ่มต้นการทำงานของออบเจ็กต์ ซึ่งในระหว่างนั้นจะไม่ถึงสถานะจำกัดด้วยความน่าจะเป็นที่กำหนด , % อายุการใช้งานที่กำหนด- ระยะเวลาตามปฏิทินของการดำเนินการของวัตถุเมื่อถึงจุดที่ควรยุติการใช้วัตถุตามวัตถุประสงค์ที่ตั้งใจไว้ ทรัพยากรที่ได้รับมอบหมายและชีวิตที่ได้รับมอบหมายตั้งขึ้นบนพื้นฐานของอัตนัยหรือสมมติฐานขององค์กร และเป็นตัวบ่งชี้ความน่าเชื่อถือทางอ้อม ช่วงเวลาของการฟื้นฟูสุขภาพของวัตถุหลังจากความล้มเหลวเป็นเหตุการณ์สุ่ม ดังนั้นฟังก์ชันการแจกแจงของตัวแปรสุ่มนี้จึงถูกใช้เป็นลักษณะการบำรุงรักษา ความน่าจะเป็นของการกู้คืนคือความน่าจะเป็นที่เวลาการกู้คืนของสถานะปกติของวัตถุจะไม่เกินที่ระบุ: ความน่าจะเป็นที่จะไม่ฟื้นตัวในช่วงที่กำหนด เช่น ความน่าจะเป็นที่เป็นอยู่ รูปที่ 1.4 - การเปลี่ยนแปลงของความน่าจะเป็นของการฟื้นตัวและการไม่ฟื้นตัวเมื่อเวลาผ่านไป ความหนาแน่นของความน่าจะเป็นของช่วงเวลาการกู้คืนคือ เวลาพักฟื้นโดยเฉลี่ยเป็นช่วงเวลาของลำดับที่ 1 (ความคาดหวังทางคณิตศาสตร์) ของเวลาฟื้นตัวของสถานะที่สมบูรณ์ของวัตถุ ในทางสถิติ เวลาการกู้คืนโดยเฉลี่ยคือเวลาที่ตรวจพบและกำจัดความล้มเหลวของออบเจกต์ -th ตัวบ่งชี้ที่สำคัญของการบำรุงรักษาของวัตถุคือ ความเข้มของการฟื้นตัวซึ่งตามวิธีการทั่วไปจะคล้ายกับตัวบ่งชี้ความน่าเชื่อถือ - อัตราความล้มเหลว ตัวบ่งชี้ อายุการเก็บรักษา - อายุการเก็บรักษาเฉลี่ยและอายุการเก็บรักษาร้อยละแกมมา– ถูกกำหนดในลักษณะเดียวกับตัวบ่งชี้ที่สอดคล้องกันของความน่าเชื่อถือและความทนทาน อายุการเก็บรักษาโดยเฉลี่ยคือความคาดหวังทางคณิตศาสตร์ของอายุการเก็บรักษา และอายุการเก็บรักษาร้อยละของแกมมาคืออายุการเก็บรักษาที่วัตถุได้รับด้วยความน่าจะเป็น , % เนื่องจากลักษณะความน่าจะเป็นของคุณสมบัติความน่าเชื่อถือแต่ละรายการนั้นถือว่าเป็นอิสระต่อกัน เราจึงใช้การประเมินคุณสมบัติความน่าเชื่อถือหลายประการ ตัวบ่งชี้ที่ซับซ้อนพิจารณาตัวบ่งชี้ที่ซับซ้อนที่ใช้ในทฤษฎีความน่าเชื่อถือ ปัจจัยความพร้อมใช้งาน- นี่คือความน่าจะเป็นที่วัตถุจะอยู่ในสภาพการทำงาน ณ เวลาใดเวลาหนึ่งยกเว้นช่วงเวลาที่วางแผนไว้ซึ่งไม่ได้จัดเตรียมการใช้วัตถุตามวัตถุประสงค์ที่ตั้งใจไว้ อัตราส่วนความพร้อมในการปฏิบัติงานถูกกำหนดเป็นความน่าจะเป็นที่วัตถุจะอยู่ในสถานะการทำงาน ณ เวลาใดเวลาหนึ่งยกเว้นช่วงเวลาที่วางแผนไว้ซึ่งไม่ได้จัดเตรียมการใช้วัตถุตามวัตถุประสงค์ที่ตั้งใจไว้และจะทำงานโดยไม่มี ล้มเหลวในช่วงเวลาที่กำหนด: ถึงจุดนี้วัตถุดังกล่าวสามารถปฏิบัติหน้าที่ได้ แต่ไม่ต้องปฏิบัติหน้าที่ตามที่ระบุ ในทั้งสองโหมด ความล้มเหลวอาจเกิดขึ้นและความสามารถในการทำงานของอ็อบเจ็กต์สามารถกู้คืนได้ บางครั้งใช้ อัตราส่วนการหยุดทำงาน ปัจจัยการใช้ประโยชน์ทางเทคนิค- นี่คืออัตราส่วนของความคาดหวังทางคณิตศาสตร์ของช่วงเวลาการทำงานของวัตถุที่กู้คืนกับความคาดหวังทางคณิตศาสตร์ของช่วงเวลาของวัตถุที่อยู่ในสถานะไม่ได้ใช้งานเนื่องจากการบำรุงรักษาและการซ่อมแซมในช่วงเวลาเดียวกันของการทำงาน ความคาดหวังทางคณิตศาสตร์ของเวลาการทำงานของวัตถุที่กู้คืนอยู่ที่ไหน การคาดการณ์ทางคณิตศาสตร์ของช่วงเวลาหยุดทำงานระหว่างการบำรุงรักษา ความคาดหวังทางคณิตศาสตร์ของเวลาที่ใช้ในการซ่อมแซมตามกำหนดเวลาและไม่ได้กำหนดไว้ ระบุลักษณะสัดส่วนของเวลาที่วัตถุอยู่ในสภาพการทำงานที่สัมพันธ์กับระยะเวลาการทำงานที่พิจารณา ปัจจัยการใช้งานตามแผนคืออัตราส่วนของความแตกต่างระหว่างระยะเวลาการทำงานที่ระบุและความคาดหวังทางคณิตศาสตร์ของระยะเวลารวมของการบำรุงรักษาและซ่อมแซมตามกำหนดสำหรับระยะเวลาการทำงานเดียวกันกับค่าของช่วงเวลานี้ อัตราส่วนการรักษาประสิทธิภาพ -อัตราส่วนของค่าของตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพในช่วงระยะเวลาหนึ่งของการทำงาน E ต่อค่าเล็กน้อยของตัวบ่งชี้ E 0 ซึ่งคำนวณตามเงื่อนไขที่ความล้มเหลวของวัตถุจะไม่เกิดขึ้นในช่วงเวลาเดียวกันของการทำงาน ค่าสัมประสิทธิ์นี้แสดงถึงระดับของอิทธิพลของความล้มเหลวขององค์ประกอบของวัตถุที่มีต่อประสิทธิภาพการใช้งานตามวัตถุประสงค์ที่ตั้งใจไว้ ในขณะเดียวกันภายใต้ ประสิทธิภาพของวัตถุเข้าใจคุณสมบัติของมันเพื่อสร้างผลลัพธ์ที่เป็นประโยชน์ (เอฟเฟกต์เอาต์พุต) ในช่วงระยะเวลาของการดำเนินการภายใต้เงื่อนไขบางประการ ตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพ - ตัวบ่งชี้คุณภาพที่แสดงลักษณะการทำงานของวัตถุของฟังก์ชัน นิพจน์การวิเคราะห์สำหรับการคำนวณผลกระทบของวัตถุประเภทต่างๆ ระบุไว้ใน GOST 27.003-89 การเลือกระบบการตั้งชื่อของตัวบ่งชี้ความน่าเชื่อถือและการทำให้เป็นมาตรฐานนั้นดำเนินการตาม GOST 27.033-83 1.4
ขั้นตอนทั่วไปสำหรับการรับรองความน่าเชื่อถือในแต่ละขั้นตอน วัฏจักร "ชีวิต" ของวัตถุ ตาม GOST 27.003-90 เราจะพิจารณาบางประเด็นในหัวข้อที่กำหนด 1.4.1
องค์ประกอบและกฎทั่วไปสำหรับการกำหนดข้อกำหนดด้านความน่าเชื่อถือ 1 เมื่อกำหนดข้อกำหนดสำหรับความน่าเชื่อถือ สิ่งต่อไปนี้จะถูกกำหนดและตกลงกันระหว่างลูกค้าและผู้พัฒนา: รูปแบบการทำงานทั่วไปที่เกี่ยวข้องกับข้อกำหนดด้านความน่าเชื่อถือที่กำหนดไว้ เกณฑ์ความล้มเหลวตามรูปแบบการดำเนินการ เกณฑ์สำหรับสถานะขีด จำกัด ของผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้องกับข้อกำหนดด้านความทนทานและอายุการเก็บรักษา แนวคิดของ "เอฟเฟกต์ผลลัพธ์" สำหรับผลิตภัณฑ์ ข้อกำหนดที่กำหนดขึ้นโดยค่าสัมประสิทธิ์การรักษาประสิทธิภาพ เคเอฟ . ; ระบบการตั้งชื่อและค่าของตัวบ่งชี้ความน่าเชื่อถือ (RI) ตามรูปแบบการดำเนินการที่ยอมรับ ข้อกำหนดและข้อ จำกัด ในการออกแบบวิธีการทางเทคโนโลยีและการปฏิบัติงานเพื่อให้มั่นใจถึงความน่าเชื่อถือหากจำเป็นโดยคำนึงถึงข้อ จำกัด ทางเศรษฐกิจ ต้องพัฒนาโปรแกรมให้มีความน่าเชื่อถือ 2 รูปแบบการทำงานของผลิตภัณฑ์โดยทั่วไปควรประกอบด้วย: ลำดับประเภท โหมดการทำงาน (การจัดเก็บ การขนส่ง การปรับใช้ การรอการใช้งานตามวัตถุประสงค์ การบำรุงรักษา และการซ่อมแซมตามกำหนดเวลา) พร้อมระบุระยะเวลา ลักษณะเฉพาะของระบบการบำรุงรักษาและซ่อมแซม การจัดหาอะไหล่ เครื่องมือ และวัสดุการดำเนินงาน ระดับของปัจจัยที่มีอิทธิพลภายนอกและโหลดสำหรับแต่ละประเภท โหมดการทำงาน จำนวนและคุณสมบัติของช่างซ่อมบำรุง 3 ระบบการตั้งชื่อ PN ถูกเลือกตาม GOST 27.002 4 จำนวนรวมของ PN ที่เลือกควรน้อยที่สุด 5 สำหรับผลิตภัณฑ์ที่ได้รับการตกแต่งใหม่ ตามกฎแล้วจะมีการตั้งค่า PN ที่ซับซ้อน ... ชุดค่าผสมที่เป็นไปได้ของตัวบ่งชี้ที่ระบุ K g และ T เกี่ยวกับ; K g และ T in; T เกี่ยวกับและ T ในชุดค่าผสมไม่ถูกต้อง K g, T o, T v. 6 ข้อกำหนดด้านความน่าเชื่อถือรวมอยู่ในเอกสารต่อไปนี้: ข้อกำหนดในการอ้างอิง (TOR) สำหรับการพัฒนาหรือปรับปรุงผลิตภัณฑ์ให้ทันสมัย; ข้อมูลจำเพาะ (TU) สำหรับการผลิตผลิตภัณฑ์ มาตรฐานข้อกำหนดทั่วไป (OTT) ข้อกำหนดทั่วไป (GTU) และข้อกำหนดเฉพาะ (TU) ในหนังสือเดินทาง แบบฟอร์ม คำแนะนำ และเอกสารการปฏิบัติงานอื่นๆ ข้อกำหนดด้านความน่าเชื่อถือ (RL) จะถูกระบุโดยข้อตกลงระหว่างลูกค้าและผู้พัฒนาเพื่อเป็นข้อมูลอ้างอิง ข้อกำหนดด้านความน่าเชื่อถืออาจรวมอยู่ในสัญญาสำหรับการพัฒนาและจัดหาผลิตภัณฑ์ 1.4.2
ขั้นตอนการระบุข้อกำหนดความน่าเชื่อถือต่างๆ ขั้นตอนวงจรชีวิตของผลิตภัณฑ์ 1 ข้อกำหนดด้านความน่าเชื่อถือที่รวมอยู่ใน ToR นั้นกำหนดในขั้นตอนการวิจัยและพัฒนาโดย: การวิเคราะห์ความต้องการของลูกค้า เงื่อนไขการดำเนินงาน ข้อจำกัดของต้นทุนทุกประเภท การพัฒนาและการประสานงานกับลูกค้าเกี่ยวกับเกณฑ์ความล้มเหลวและสถานะขีดจำกัด การเลือกระบบการตั้งชื่อที่มีเหตุผลของ PN การกำหนดค่า PN ของผลิตภัณฑ์และส่วนประกอบ 2 ในขั้นตอนของการพัฒนาผลิตภัณฑ์ ข้อกำหนดด้านความน่าเชื่อถือระบุโดย: การพิจารณาตัวเลือกที่เป็นไปได้สำหรับการสร้างผลิตภัณฑ์และการคำนวณ PN การเลือกตัวเลือกที่ตอบสนองลูกค้าในแง่ของยอดรวมของ PV และค่าใช้จ่าย การปรับแต่งค่า PN ของผลิตภัณฑ์และส่วนประกอบ 3 ข้อมูลจำเพาะสำหรับผลิตภัณฑ์ซีเรียลรวมถึง PN ที่ควรจะควบคุมในขั้นตอนของการผลิตผลิตภัณฑ์ 4 ในขั้นตอนของการผลิตและการใช้งานแบบอนุกรมอนุญาตให้แก้ไขค่าของตัวประกอบการรับน้ำหนักตามผลการทดสอบหรือการทำงาน 5 สำหรับผลิตภัณฑ์ที่ซับซ้อนในระหว่างการพัฒนา การผลิตนำร่องหรือการผลิตจำนวนมาก อนุญาตให้ตั้งค่า PV ทีละขั้นตอน (ขึ้นอยู่กับการเพิ่มขึ้น) และพารามิเตอร์ของแผนการควบคุม โดยคำนึงถึงข้อมูลสถิติสะสมของผลิตภัณฑ์อะนาล็อกก่อนหน้า และตามที่ตกลงกันระหว่างลูกค้ากับผู้พัฒนา 6 เมื่อมีต้นแบบ (แอนะล็อก) ที่มีระดับความน่าเชื่อถือที่ทราบได้อย่างน่าเชื่อถือ ขอบเขตของงานในการกำหนดข้อกำหนดสำหรับความน่าเชื่อถือในย่อหน้าที่ 1 และ 2 สามารถลดลงได้เนื่องจากตัวบ่งชี้เหล่านั้น ซึ่งเป็นข้อมูลที่มีอยู่ในเวลาของ การก่อตัวของส่วน TOR, TU "ข้อกำหนดความน่าเชื่อถือ" 1.5
การพึ่งพาการวิเคราะห์ระหว่างตัวบ่งชี้ความน่าเชื่อถือ ความสัมพันธ์ระหว่างความน่าจะเป็นของการดำเนินการที่ปราศจากความล้มเหลวและเวลาเฉลี่ยที่จะเกิดความล้มเหลว: จากที่นี่, ความสัมพันธ์ระหว่างความน่าจะเป็นของการดำเนินการที่ปราศจากความล้มเหลวและอัตราความล้มเหลว ถ้าเอาไปทดสอบ N0อ็อบเจกต์ แล้วจำนวนอ็อบเจกต์ที่จะทำงานได้อย่างถูกต้องตามเวลา ทีเท่ากับ ในช่วงเวลาหนึ่ง จำนวนอ็อบเจ็กต์ที่ล้มเหลว แล้ว เนื่องจากเป็นฟังก์ชันบวกแน่นอน ความสัมพันธ์ระหว่างความน่าจะเป็นของการทำงานที่ปราศจากข้อผิดพลาด อัตราความล้มเหลว และเวลาเฉลี่ยที่จะเกิดความล้มเหลว เช่น ระหว่างการทำงานปกติ ในกรณีนี้ (1.28) ความสัมพันธ์ระหว่างความหนาแน่นของความน่าจะเป็นของเวลาที่ปราศจากข้อผิดพลาด พารามิเตอร์การไหลของงานและความล้มเหลว ให้มันทดสอบ N0จำนวนออบเจกต์ นอกจากนี้ ออบเจ็กต์ที่ล้มเหลวจะถูกแทนที่ด้วยอ็อบเจ็กต์ใหม่ (ตัวอย่างพร้อมการชดเชย) หากอ็อบเจ็กต์ไม่สามารถกู้คืนได้ พารามิเตอร์อัตราความล้มเหลวจะเท่ากับ จำนวนเฉลี่ยของออบเจ็กต์ที่ล้มเหลวในช่วงเวลาหนึ่งๆ เป็นสัดส่วนกับค่า ความยาวของช่วงเวลา และ ค่าเฉลี่ยของเวลาในการทำงานของผลิตภัณฑ์ในชุดงานจนถึงความล้มเหลวครั้งแรกเรียกว่า เวลาในการทำงานเฉลี่ยจนถึงความล้มเหลวครั้งแรก ข้อกำหนดนี้ใช้กับทั้งผลิตภัณฑ์ที่ซ่อมได้และซ่อมไม่ได้ สำหรับผลิตภัณฑ์ที่ไม่สามารถซ่อมแซมได้ แทนที่จะใช้คำข้างต้น สามารถใช้คำว่าเวลาเฉลี่ยถึงความล้มเหลวได้ GOST 13377 - 67 สำหรับผลิตภัณฑ์ที่ไม่สามารถซ่อมแซมได้แนะนำตัวบ่งชี้ความน่าเชื่อถืออีกตัวหนึ่งซึ่งเรียกว่าอัตราความล้มเหลว อัตราความล้มเหลวคือความน่าจะเป็นที่ผลิตภัณฑ์ที่ไม่สามารถซ่อมแซมได้ซึ่งทำงานได้อย่างไม่มีที่ติจนถึงเวลา t จะล้มเหลวในหน่วยเวลาถัดไป หากหน่วยนี้มีขนาดเล็ก อัตราความล้มเหลวของผลิตภัณฑ์เป็นฟังก์ชันของเวลาจากการทำงาน สมมติว่าความน่าเชื่อถือของหน่วยหนึ่งในระบบควบคุมอิเล็กทรอนิกส์ของรถยนต์มีอัตราความล้มเหลวเท่ากับตัวเลขที่คำนวณได้และความเข้มนี้จะไม่เปลี่ยนแปลงตลอดอายุการใช้งาน จำเป็นต้องกำหนดเวลาที่จะเกิดความล้มเหลว TB ของหน่วยดังกล่าว ระบบย่อยการควบคุมประกอบด้วยหน่วยอิเล็กทรอนิกส์ที่เชื่อมต่อแบบอนุกรม k (รูปที่ 2) รูปที่ 2 ควบคุมระบบย่อยด้วยบล็อกที่ต่อเป็นอนุกรม บล็อกเหล่านี้มีอัตราความล้มเหลวเท่ากัน เท่ากับตัวเลขที่คำนวณได้ จำเป็นต้องกำหนดอัตราความล้มเหลวของระบบย่อย λ P และเวลาเฉลี่ยที่จะเกิดความล้มเหลว สร้างการพึ่งพาของความน่าจะเป็นของการทำงานที่ปราศจากความล้มเหลวของหนึ่งบล็อก RB (t) และระบบย่อย RP (t) ตามเวลาในการทำงานและ กำหนดความน่าจะเป็นของการทำงานที่ไม่ผิดพลาดของบล็อก R B (t) และระบบย่อย R P (t) ถึงเวลาการทำงาน เสื้อ= T P อัตราความล้มเหลว λ(t) คำนวณโดยสูตร: ความน่าจะเป็นทางสถิติของความล้มเหลวของอุปกรณ์ในช่วงเวลานั้นอยู่ที่ไหน หรือความน่าจะเป็นทางสถิติที่จะชนกับช่วงเวลาที่ระบุของตัวแปรสุ่ม T P(t) - คำนวณในขั้นตอนที่ 1 - ความน่าจะเป็นของการทำงานที่ไม่ผิดพลาดของอุปกรณ์ ตั้งค่า 10 3 ชั่วโมง - 6.5 ช่วงเวลา = λ(t) \u003d 0.4 / 0.4 * 3 * 10 3 ชั่วโมง \u003d 0.00033 สมมติว่าอัตราความล้มเหลวไม่เปลี่ยนแปลงตลอดอายุการใช้งานของวัตถุ เช่น λ(t) = λ = const จากนั้นเวลาถึงความล้มเหลวจะกระจายตามกฎเลขชี้กำลัง (เลขชี้กำลัง) ในกรณีนี้ ความน่าจะเป็นของการทำงานโดยปราศจากความล้มเหลวของหน่วย: R B (t) \u003d ประสบการณ์ (-0.00033 * 6.5 * 10 3) \u003d ประสบการณ์ (-2.1666) \u003d 0.1146 และพบเวลาบล็อกเฉลี่ยถึงความล้มเหลวเป็น: 1/0.00033 = 3030.30 ชม เมื่อบล็อก k ต่ออนุกรมกัน อัตราความล้มเหลวของระบบย่อยที่สร้างคือ: เนื่องจากอัตราความล้มเหลวของบล็อกทั้งหมดเท่ากัน อัตราความล้มเหลวของระบบย่อย: λ P \u003d 4 * 0.00033 \u003d 0.00132 ชั่วโมง และความน่าจะเป็นของการทำงานโดยปราศจากความล้มเหลวของระบบ: R P (t) \u003d ประสบการณ์ (-0.00132 * 6.5 * 10 3) \u003d ประสบการณ์ (-8.58) \u003d 0.000188 โดยคำนึงถึง (7) และ (8) เวลาเฉลี่ยที่ระบบย่อยล้มเหลวจะพบดังนี้: 1/0.00132 = 757.58 ชม บทสรุป:เมื่อใกล้ถึงขีดจำกัด อัตราความล้มเหลวของวัตถุจะเพิ่มขึ้น การคำนวณความน่าจะเป็นของการดำเนินการที่ปราศจากความล้มเหลว. ออกกำลังกาย:สำหรับเวลาในการทำงาน t = จำเป็นต้องคำนวณความน่าจะเป็นของการทำงานที่ปราศจากความล้มเหลว Рс() ของระบบ (รูปที่ 3) ซึ่งประกอบด้วยระบบย่อยสองระบบ โดยระบบหนึ่งเป็นระบบสำรอง ข้าว. 3 ไดอะแกรมระบบที่มีความซ้ำซ้อน การคำนวณดำเนินการภายใต้สมมติฐานว่าความล้มเหลวของแต่ละระบบย่อยทั้งสองนั้นเป็นอิสระต่อกัน ความน่าจะเป็นของการดำเนินการโดยปราศจากความล้มเหลวของแต่ละระบบจะเท่ากันและเท่ากับ P P () จากนั้นความน่าจะเป็นของความล้มเหลวของระบบย่อยหนึ่งระบบ: Q P () \u003d 1 - 0.000188 \u003d 0.99812 ความน่าจะเป็นของความล้มเหลวของระบบทั้งหมดถูกกำหนดจากเงื่อนไขที่ทั้งระบบย่อยที่หนึ่งและที่สองล้มเหลว เช่น: 0,99812 2 =
0,99962 ดังนั้นความน่าจะเป็นของการทำงานโดยปราศจากความล้มเหลวของระบบ: P s () \u003d 1 - 0.98 \u003d 0.0037 บทสรุป:ในงานนี้ คำนวณความน่าจะเป็นของการดำเนินการโดยปราศจากความล้มเหลวของระบบในกรณีที่ระบบย่อยที่หนึ่งและที่สองล้มเหลว เมื่อเปรียบเทียบกับโครงสร้างแบบลำดับ ความน่าจะเป็นที่ระบบจะพร้อมใช้งานจะน้อยกว่า เกณฑ์ความน่าเชื่อถือเป็นเครื่องหมายที่สามารถวัดความน่าเชื่อถือของอุปกรณ์ต่างๆ ได้ เกณฑ์ความน่าเชื่อถือที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย ได้แก่ : คุณลักษณะความน่าเชื่อถือควรเรียกว่าค่าเชิงปริมาณของเกณฑ์ความน่าเชื่อถือของอุปกรณ์เฉพาะ การเลือกลักษณะเชิงปริมาณของความน่าเชื่อถือขึ้นอยู่กับประเภทของวัตถุ เกณฑ์ความน่าเชื่อถือสำหรับวัตถุที่ไม่สามารถกู้คืนได้ พิจารณารูปแบบการทำงานของอุปกรณ์ต่อไปนี้ ให้มีองค์ประกอบ N 0 ในการทำงาน (ในการทดสอบ) และให้ถือว่างานเสร็จสมบูรณ์หากองค์ประกอบทั้งหมดล้มเหลว ยิ่งไปกว่านั้นแทนที่จะใส่องค์ประกอบที่ล้มเหลวจะไม่ใส่ชิ้นส่วนที่ซ่อมแซมแล้ว จากนั้นเกณฑ์สำหรับความน่าเชื่อถือของผลิตภัณฑ์เหล่านี้คือ: ความน่าจะเป็นของสถานะการออนไลน์เรียกว่า ความน่าจะเป็นที่ภายใต้สภาวะการทำงานบางอย่างในช่วงเวลาที่กำหนดหรือภายในเวลาการทำงานที่กำหนด จะไม่เกิดความล้มเหลวแม้แต่ครั้งเดียว โดยความหมาย ความน่าจะเป็นของสถานะการออนไลน์ ตามสถิติเกี่ยวกับความล้มเหลวได้รับการประเมินโดยนิพจน์ ความน่าจะเป็นของความล้มเหลวคือความน่าจะเป็นที่จะเกิดความล้มเหลวอย่างน้อยหนึ่งครั้งในช่วงเวลาที่กำหนดภายใต้สภาวะการทำงานบางอย่าง ดังนั้น การทำงานล้มเหลวและปราศจากความล้มเหลวจึงเป็นเหตุการณ์ที่เข้ากันไม่ได้และตรงข้ามกัน อัตราความล้มเหลวโดย สถิติคืออัตราส่วนของจำนวนองค์ประกอบที่ล้มเหลวต่อหน่วยเวลาต่อจำนวนเริ่มต้นของการทำงาน (ทดสอบ) โดยมีเงื่อนไขว่าผลิตภัณฑ์ที่ล้มเหลวทั้งหมดจะไม่ถูกกู้คืน โดยความหมาย (เสื้อ) = n(D เสื้อ) / N 0 D เสื้อ,(4.2.4) อัตราความล้มเหลวคือความหนาแน่นของความน่าจะเป็น (หรือกฎการกระจาย) ของเวลาการทำงานของผลิตภัณฑ์ก่อนความล้มเหลวครั้งแรก นั่นเป็นเหตุผล P(t) = 1 - Q(t),P(t) = 1 - .(4.2.5) อัตราความล้มเหลวโดย สถิติคืออัตราส่วนของจำนวนผลิตภัณฑ์ที่ล้มเหลวต่อหน่วยเวลาต่อจำนวนผลิตภัณฑ์โดยเฉลี่ยที่ทำงานได้อย่างถูกต้องในช่วงเวลาที่กำหนด โดยความหมาย (t) = n(D t) / (N cf D t),(4.2.6) ค่าประมาณความน่าจะเป็นของคุณลักษณะ l (t) พบได้จากนิพจน์ อัตราความล้มเหลวและความน่าจะเป็นของการดำเนินการที่ปราศจากความล้มเหลวนั้นเชื่อมโยงกันโดยการพึ่งพาอาศัยกัน P(t) = ประสบการณ์
เวลาเฉลี่ยที่จะล้มเหลวครั้งแรกเรียกว่าความคาดหวังทางคณิตศาสตร์ของเวลาการทำงานขององค์ประกอบที่จะล้มเหลว ตามความคาดหมายทางคณิตศาสตร์ Tav คำนวณผ่านอัตราความล้มเหลว (การกระจายความหนาแน่นของเวลาทำงาน): M[t] = T cp = .(4.2.9) เนื่องจาก t เป็นค่าบวก และ P(0)=1 และ P(¥ )=0 ดังนั้น โดย สถิติเกี่ยวกับความล้มเหลว เวลาเฉลี่ยถึงความล้มเหลวครั้งแรกคำนวณโดยสูตร
โดยที่ t i คือสถานะการออนไลน์ขององค์ประกอบ i-th; N 0 - จำนวนองค์ประกอบที่ศึกษา ดังที่เห็นได้จากสูตร (4.2.11) เพื่อกำหนดเวลาเฉลี่ยที่จะเกิดความล้มเหลวครั้งแรก จำเป็นต้องทราบช่วงเวลาแห่งความล้มเหลวขององค์ประกอบที่ทดสอบทั้งหมด ดังนั้นในการคำนวณเวลาเฉลี่ยระหว่างความล้มเหลว จึงไม่สะดวกในการใช้สูตรนี้ การมีข้อมูลเกี่ยวกับจำนวนองค์ประกอบที่ล้มเหลว n i ในแต่ละช่วงเวลาที่ i-th จะเป็นการดีกว่าที่จะกำหนดเวลาเฉลี่ยที่จะเกิดความล้มเหลวครั้งแรกจากสมการ
ในนิพจน์ (4.2.12) พบ t срi และ m ตามสูตรต่อไปนี้: จากนิพจน์สำหรับการประมาณคุณลักษณะเชิงปริมาณของความน่าเชื่อถือ จะเห็นได้ว่าคุณลักษณะทั้งหมด ยกเว้นเวลาเฉลี่ยจนถึงความล้มเหลวครั้งแรก เป็นฟังก์ชันของเวลา การแสดงออกเฉพาะสำหรับการประเมินภาคปฏิบัติของลักษณะเชิงปริมาณของความน่าเชื่อถือของอุปกรณ์ได้รับการพิจารณาในส่วน "กฎของการกระจายความล้มเหลว" เกณฑ์ความน่าเชื่อถือที่พิจารณาช่วยให้เราสามารถประเมินความน่าเชื่อถือของผลิตภัณฑ์ที่ไม่สามารถซ่อมแซมได้อย่างเต็มที่ นอกจากนี้ยังช่วยให้คุณสามารถประเมิน ความน่าเชื่อถือของผลิตภัณฑ์ที่ผลิตซ้ำจนถึงความล้มเหลวครั้งแรก. การมีเกณฑ์หลายเกณฑ์ไม่ได้หมายความว่าจำเป็นต้องประเมินความน่าเชื่อถือขององค์ประกอบตามเกณฑ์ทั้งหมดเสมอไป ความน่าเชื่อถือที่สมบูรณ์ที่สุดของผลิตภัณฑ์มีลักษณะเฉพาะ อัตราความล้มเหลว f(t) หรือ a(t). สิ่งนี้อธิบายได้จากข้อเท็จจริงที่ว่าอัตราความล้มเหลวคือความหนาแน่นของการกระจาย ดังนั้นจึงมีข้อมูลทั้งหมดเกี่ยวกับปรากฏการณ์สุ่ม - สถานะการออนไลน์ เวลาเฉลี่ยที่จะล้มเหลวครั้งแรกเป็นตัวบ่งชี้ความน่าเชื่อถือที่ดี อย่างไรก็ตาม การใช้เกณฑ์นี้เพื่อประเมินความน่าเชื่อถือของระบบที่ซับซ้อนนั้นมีข้อจำกัดในกรณีที่: เวลาทำงานของระบบน้อยกว่า MTBF มาก อัตราความล้มเหลว- คุณลักษณะที่สะดวกที่สุดของความน่าเชื่อถือขององค์ประกอบที่ง่ายที่สุด เนื่องจากทำให้ง่ายต่อการคำนวณลักษณะเชิงปริมาณของความน่าเชื่อถือของระบบที่ซับซ้อน เกณฑ์ที่เหมาะสมที่สุดสำหรับความน่าเชื่อถือของระบบที่ซับซ้อนเป็น ความน่าจะเป็นของความล้มเหลว. นี่เป็นเพราะคุณสมบัติต่อไปนี้ของความน่าจะเป็นของการทำงานที่ปราศจากความล้มเหลว: พิจารณารูปแบบการทำงานต่อไปนี้ ปล่อยให้มี N องค์ประกอบในการทำงานและปล่อยให้องค์ประกอบที่ล้มเหลวถูกแทนที่ด้วยองค์ประกอบที่ให้บริการได้ทันที (ใหม่หรือซ่อมแซม) หากเราไม่คำนึงถึงเวลาที่ต้องใช้ในการกู้คืนระบบ คุณลักษณะเชิงปริมาณของความน่าเชื่อถืออาจเป็นพารามิเตอร์อัตราความล้มเหลว w (t) และเวลาระหว่างความล้มเหลว t av คำจำกัดความทางสถิติคือนิพจน์ พารามิเตอร์การไหลล้มเหลวและอัตราความล้มเหลวสำหรับการไหลธรรมดาที่มีผลกระทบที่จำกัดนั้นสัมพันธ์กันโดยสมการปริพันธ์ของวอลแตร์ประเภทที่สอง จาก f(t) ที่ทราบ เราสามารถหาลักษณะเชิงปริมาณทั้งหมดของความน่าเชื่อถือของผลิตภัณฑ์ที่ไม่สามารถคืนสภาพได้ ดังนั้น (2.14) จึงเป็นสมการหลักที่เกี่ยวข้องกับลักษณะเชิงปริมาณของความน่าเชื่อถือขององค์ประกอบที่ไม่สามารถคืนค่าได้และคืนค่าได้ในระหว่างการบูรณะทันที สมการ (4.2.14) สามารถเขียนในรูปตัวดำเนินการ: พารามิเตอร์การไหลของความล้มเหลวมีคุณสมบัติที่สำคัญดังต่อไปนี้: คุณสมบัติของพารามิเตอร์การไหลของความล้มเหลวนี้ช่วยให้เราสามารถระบุได้ว่าเมื่อคำนวณลักษณะเชิงปริมาณของความน่าเชื่อถือของระบบที่ซับซ้อน เป็นไปไม่ได้ที่จะสรุปค่าที่มีอยู่ในปัจจุบันของอัตราความล้มเหลวขององค์ประกอบที่ได้รับจากข้อมูลสถิติเกี่ยวกับความล้มเหลวของผลิตภัณฑ์ ภายใต้สภาวะการทำงาน เนื่องจากค่าเหล่านี้เป็นพารามิเตอร์ของโฟลว์ความล้มเหลว 5) เมื่อ l (t)=l =const พารามิเตอร์อัตราความล้มเหลวจะเท่ากับอัตราความล้มเหลว w (t)=l (t)=l . จากการพิจารณาคุณสมบัติของความเข้มและค่าพารามิเตอร์ของการไหลขัดข้อง จะเห็นได้ว่า ลักษณะเหล่านี้แตกต่างกัน ขณะนี้มีการใช้ข้อมูลสถิติเกี่ยวกับความล้มเหลวที่ได้รับจากสภาพการทำงานของอุปกรณ์อย่างกว้างขวาง นอกจากนี้ มักจะถูกประมวลผลในลักษณะที่คุณลักษณะความน่าเชื่อถือที่กำหนดไม่ใช่อัตราความล้มเหลว แต่เป็นพารามิเตอร์อัตราความล้มเหลว w(t) สิ่งนี้ทำให้เกิดข้อผิดพลาดในการคำนวณความน่าเชื่อถือ ในบางกรณีอาจมีนัยสำคัญ ในการรับอัตราความล้มเหลวขององค์ประกอบจากข้อมูลสถิติเกี่ยวกับความล้มเหลวของระบบที่ซ่อมแซมจำเป็นต้องใช้สูตร (4.2.6) ซึ่งจำเป็นต้องทราบประวัติของแต่ละองค์ประกอบของโครงร่างเทคโนโลยี ซึ่งอาจทำให้วิธีการรวบรวมสถิติความล้มเหลวซับซ้อนขึ้นอย่างมาก ดังนั้นจึงแนะนำให้กำหนด l (t) จากพารามิเตอร์อัตราความล้มเหลว w (t) วิธีการคำนวณจะลดลงเป็นการดำเนินการคำนวณต่อไปนี้: หากมีส่วนที่ l i (t)=l i =const ค่าคงที่ของอัตราความล้มเหลวจะถูกนำมาใช้เพื่อประเมินความน่าจะเป็นของการดำเนินการที่ปราศจากข้อผิดพลาด ในกรณีนี้ กฎความน่าเชื่อถือแบบเลขยกกำลังถือว่ายุติธรรม ไม่สามารถใช้เทคนิคข้างต้นได้หากไม่สามารถหาการแปลงผกผันของอัตราความล้มเหลว f(t) จาก f(s) ในกรณีนี้ เราต้องใช้วิธีการโดยประมาณในการแก้สมการอินทิกรัล (4.2.14) ดังจะเห็นได้จากสูตร (4.2.18) ว่าในกรณีนี้ เวลาระหว่างความล้มเหลวจะถูกกำหนดตามข้อมูลการทดสอบของตัวอย่างหนึ่งผลิตภัณฑ์ หากมี N ตัวอย่างในการทดสอบในช่วงเวลา t จากนั้นสูตรจะคำนวณเวลาระหว่างความล้มเหลว MTBF เป็นคุณลักษณะที่ค่อนข้างชัดเจนของความน่าเชื่อถือ ดังนั้นจึงใช้กันอย่างแพร่หลายในทางปฏิบัติ พารามิเตอร์อัตราความล้มเหลวและเวลาระหว่างความล้มเหลวระบุถึงความน่าเชื่อถือของผลิตภัณฑ์ที่กู้คืน และไม่คำนึงถึงเวลาที่จำเป็นสำหรับการกู้คืน ดังนั้นจึงไม่ได้ระบุถึงความพร้อมของอุปกรณ์ในการทำหน้าที่ในเวลาที่เหมาะสม เพื่อจุดประสงค์นี้ เกณฑ์ต่างๆ เช่น ปัจจัยความพร้อมใช้งานและปัจจัยการหยุดทำงานที่ถูกบังคับจะถูกนำมาใช้ เวลา t p และ t p คำนวณโดยสูตร หากต้องการย้ายไปสู่การตีความความน่าจะเป็น ค่า t p และ t p จะถูกแทนที่ด้วยความคาดหวังทางคณิตศาสตร์ของเวลาระหว่างความล้มเหลวที่อยู่ติดกันและเวลาการกู้คืนตามลำดับ แล้ว โดยความหมาย บ่อยครั้ง ปัจจัยความพร้อมใช้งานที่คำนวณโดยสูตร (4.2.26) จะถูกระบุด้วยความน่าจะเป็นที่ระบบที่กู้คืนจะทำงานได้ตลอดเวลา ในความเป็นจริง ลักษณะเหล่านี้ไม่เทียบเท่าและสามารถระบุได้ภายใต้สมมติฐานบางประการ แท้จริงแล้ว ความน่าจะเป็นของความล้มเหลวของระบบที่ซ่อมแซมเมื่อเริ่มต้นการทำงานนั้นมีน้อย เมื่อเวลาผ่านไป t เพิ่มขึ้น ความน่าจะเป็นนี้จะเพิ่มขึ้น ซึ่งหมายความว่าความน่าจะเป็นในการค้นหาระบบที่อยู่ในสภาพดีเมื่อเริ่มดำเนินการจะสูงกว่าหลังจากเวลาผ่านไประยะหนึ่ง ในขณะเดียวกัน ตามสูตร (4.2.26) ปัจจัยความพร้อมใช้งานไม่ได้ขึ้นอยู่กับเวลาในการทำงาน เพื่อความชัดเจน ความรู้สึกทางกายภาพปัจจัยความพร้อมใช้งาน K g เราเขียนสูตรสำหรับความน่าจะเป็นในการค้นหาระบบในสภาพที่ดี ในกรณีนี้ เราจะพิจารณากรณีที่ง่ายที่สุด เมื่ออัตราความล้มเหลว l และอัตราการกู้คืน m เป็นค่าคงที่ สมมติว่าที่ t=0 ระบบอยู่ในสภาพดี (P(0)=1) ความน่าจะเป็นในการค้นหาระบบสภาพดีนั้นพิจารณาจากนิพจน์ นิพจน์นี้สร้างความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยความพร้อมใช้งานของระบบและความน่าจะเป็นที่จะพบว่าอยู่ในสภาพดีได้ตลอดเวลา t จาก (4.2.27) จะเห็นได้ว่า P g (t)® K g ที่ t®¥ เช่น ในทางปฏิบัติ ปัจจัยความพร้อมใช้งานมีความหมายของความน่าจะเป็นในการค้นหาผลิตภัณฑ์ในสภาพที่ดีในระหว่างกระบวนการดำเนินการที่มั่นคง ในบางกรณี เกณฑ์ความน่าเชื่อถือสำหรับระบบที่กู้คืนได้สามารถเป็นเกณฑ์สำหรับระบบที่ไม่สามารถกู้คืนได้, ตัวอย่างเช่น: ความน่าจะเป็นของการดำเนินการที่ปราศจากความล้มเหลว อัตราความล้มเหลว เวลาเฉลี่ยถึงความล้มเหลวครั้งแรก อัตราความล้มเหลว. เช่น ความต้องการเกิดขึ้น:
№
ชื่อองค์ประกอบ อัตราความล้มเหลว *10 -5, 1/ชม
ตัวต้านทาน 0,0001…1,5
ตัวเก็บประจุ 0,001…16,4
หม้อแปลงไฟฟ้า 0,002…6,4
ตัวเหนี่ยวนำ 0,002…4,4
รีเลย์ 0,05…101
ไดโอด 0,012…50
สาม 0,01…90
อุปกรณ์สวิตชิ่ง 0,0003…2,8
ตัวเชื่อมต่อ 0,001…9,1
การเชื่อมต่อประสาน 0,01…1
สายไฟ, สายเคเบิล 0,01…1
มอเตอร์ไฟฟ้า 100…600
ข้าว. 7.2.1.
จำนวนวัตถุ (1.11)
(1.12)
โดยที่ คือจำนวนของออบเจกต์ที่ทำงานเป็นประจำที่จุดเริ่มต้นของช่วงเวลา ; จำนวนของวัตถุที่ทำงานได้อย่างถูกต้องเมื่อสิ้นสุดช่วงเวลา
(1.13)
(1.15)
(1.16)
(1.18)
(1.20)
(1.21)
เหล่านั้น. เวลาเฉลี่ยที่จะล้มเหลวเท่ากับพื้นที่ใต้เส้นโค้งความน่าจะเป็นของการดำเนินการที่ปราศจากความล้มเหลวของวัตถุ
(1.24)
(1.25)
(1.26)
(1.27)
(1.29)
, (5)
(6)
(8)
(10)
(11)
,
เกณฑ์และคุณลักษณะเชิงปริมาณของความเที่ยง
- ความน่าจะเป็นของการดำเนินการที่ปราศจากข้อผิดพลาดในช่วงเวลาหนึ่ง P(t);
- เวลาเฉลี่ยถึงความล้มเหลวครั้งแรก T cf;
- เวลาระหว่างความล้มเหลว t cf;
- พารามิเตอร์การไหลล้มเหลว w (t);
- ฟังก์ชั่นความพร้อม K g (t);
- ปัจจัยความพร้อม K ก.
- ความน่าจะเป็นของการดำเนินการที่ไม่ล้มเหลว P(t);
- อัตราความล้มเหลว f(t) หรือ a(t);
- อัตราความล้มเหลว l (t);
- เวลาเฉลี่ยถึงความล้มเหลวครั้งแรก T cf
P(t) = P(T>t),(4.2.1)
โดยที่ T คือเวลาในการทำงานขององค์ประกอบตั้งแต่การรวมไปจนถึงความล้มเหลวครั้งแรก t คือเวลาที่กำหนดความน่าจะเป็นของการดำเนินการที่ปราศจากความล้มเหลว
(เสื้อ) = / ไม่มี 0 ,(4.2.2)
โดยที่ N 0 คือจำนวนองค์ประกอบที่จุดเริ่มต้นของงาน (การทดสอบ) n(t) - จำนวนองค์ประกอบที่ล้มเหลวในช่วงเวลา t; (t) - ค่าประมาณทางสถิติของความน่าจะเป็นของการดำเนินการที่ปราศจากความล้มเหลว ด้วยองค์ประกอบ (ผลิตภัณฑ์) จำนวนมาก N 0 การประมาณทางสถิติ (t) เกือบจะสอดคล้องกับความน่าจะเป็นของการดำเนินการที่ปราศจากข้อผิดพลาด P(t) ในทางปฏิบัติ บางครั้งลักษณะที่สะดวกกว่าคือความน่าจะเป็นของความล้มเหลว Q(t)
Q(t)=P(T £ t), (t)=n(t)/N 0 , Q(t)=1-P(t).(4.2.3)
โดยที่ n(D t) คือจำนวนองค์ประกอบที่ล้มเหลวในช่วงเวลาตั้งแต่ (t-D t)/2 ถึง (t+D t)/2
โดยที่ N cf = (N i + N i+1) / 2 - จำนวนเฉลี่ยขององค์ประกอบการทำงานที่เหมาะสมในช่วงเวลา D t; N i - จำนวนผลิตภัณฑ์ที่ทำงานได้อย่างถูกต้องที่จุดเริ่มต้นของช่วงเวลา D t; N i+1 - จำนวนองค์ประกอบที่ทำงานได้อย่างถูกต้องเมื่อสิ้นสุดช่วงเวลา D t
ล. (เสื้อ) = ฉ(เสื้อ) / พี(เสื้อ).(4.2.7)
.(4.2.8)
ที cp = .4.2.10)
.(4.2.11)
.(4.2.12)
t срi = (t i-1 + t i)/2, m = t k /ดีที
โดยที่ t i-1 - เวลาเริ่มต้นของช่วงเวลาที่ i-th; t i - เวลาสิ้นสุดช่วงเวลาที่ i-th; t k - เวลาที่องค์ประกอบทั้งหมดล้มเหลว D t=t i- 1 - t i - ช่วงเวลา
- กฎการกระจายเวลาทำงานไม่ได้เป็นพารามิเตอร์เดียว และสำหรับการประเมินที่สมบูรณ์เพียงพอ จำเป็นต้องมีช่วงเวลาของคำสั่งซื้อที่สูงขึ้น
- ระบบสำรอง;
- อัตราความล้มเหลวไม่คงที่
- เวลาการทำงานของแต่ละส่วนของระบบที่ซับซ้อนนั้นแตกต่างกัน
- เป็นปัจจัยหนึ่งในลักษณะทั่วไปอื่นๆ ของระบบ เช่น ประสิทธิภาพและต้นทุน
- ระบุลักษณะการเปลี่ยนแปลงของความน่าเชื่อถือเมื่อเวลาผ่านไป
- สามารถรับได้ค่อนข้างง่ายโดยการคำนวณในขั้นตอนการออกแบบระบบและประเมินระหว่างการทดสอบ
พารามิเตอร์การไหลตีกลับคืออัตราส่วนของจำนวนผลิตภัณฑ์ที่ล้มเหลวต่อหน่วยเวลาต่อจำนวนที่ทดสอบ โดยมีเงื่อนไขว่าผลิตภัณฑ์ที่ล้มเหลวทั้งหมดจะถูกแทนที่ด้วยผลิตภัณฑ์ที่ซ่อมแซมได้ (ใหม่หรือซ่อมแซม)
(เสื้อ) = n(D เสื้อ) / N D เสื้อ,(4.2.13)
โดยที่ n(D t) คือจำนวนตัวอย่างที่ล้มเหลวในช่วงเวลาตั้งแต่ t-D t/2 ถึง t+D t/2 N คือจำนวนองค์ประกอบที่ทดสอบ D t - ช่วงเวลา
ว (เสื้อ) = ฉ(เสื้อ)+
.(4.2.14)
,
.(4.2.15)
ความสัมพันธ์ (4.2.15) อนุญาตให้เราค้นหาคุณลักษณะหนึ่งในแง่ของอีกคุณสมบัติหนึ่ง หากมีการแปลง Laplace ของฟังก์ชัน f(s) และ w (s) และการแปลงนิพจน์ผกผัน (4.2.15)
1) ในช่วงเวลาใดๆ โดยไม่คำนึงถึงกฎของการกระจายเวลาทำงาน พารามิเตอร์อัตราความล้มเหลวจะมากกว่าอัตราความล้มเหลว นั่นคือ ว(เสื้อ)>ฉ(เสื้อ);
2) โดยไม่คำนึงถึงประเภทของฟังก์ชัน f(t) พารามิเตอร์โฟลว์ความล้มเหลว w (t) มีแนวโน้มที่จะ 1/T เฉลี่ยที่ t®¥ คุณสมบัติที่สำคัญของพารามิเตอร์โฟลว์ความล้มเหลวหมายความว่าในระหว่างการทำงานระยะยาวของผลิตภัณฑ์ที่ซ่อมแซม โฟลว์ของความล้มเหลวโดยไม่คำนึงถึงกฎของการกระจายเวลาทำงานจะกลายเป็นคงที่ อย่างไรก็ตาม นี่ไม่ได้หมายความว่าอัตราความล้มเหลวจะเป็นค่าคงที่
3) ถ้า l (t) เป็นฟังก์ชันที่เพิ่มขึ้นของเวลา แล้ว l (t)>w (t)>f(t) ถ้า l (t) เป็นฟังก์ชันที่ลดลง แล้ว w (t)>l (t) >f( เสื้อ);
4) เมื่อ l (t)¹ const พารามิเตอร์โฟลว์ความล้มเหลวของระบบไม่เท่ากับผลรวมของพารามิเตอร์โฟลว์ความล้มเหลวขององค์ประกอบ เช่น
wc (t).(4.2.16)
- ตามข้อมูลทางสถิติเกี่ยวกับความล้มเหลวขององค์ประกอบของผลิตภัณฑ์ที่ซ่อมแซมและตามสูตร (4.2.13) พารามิเตอร์การไหลของความล้มเหลวจะถูกคำนวณและสร้างฮิสโตแกรม wi (t)
- ฮิสโตแกรมถูกแทนที่ด้วยเส้นโค้งที่ประมาณด้วยสมการ
- พบการแปลง Laplace ด้วย i (s) ของฟังก์ชัน wi (t)
- ตามที่ทราบ w i (s) บนพื้นฐานของ (4.2.15) การแปลง Laplace f i (s) ของอัตราความล้มเหลวจะถูกเขียน
- ตามที่ทราบ f i (s) พบการเปลี่ยนแปลงผกผันของอัตราความล้มเหลว f i (t)
- พบนิพจน์การวิเคราะห์สำหรับอัตราความล้มเหลวโดยใช้สูตร 
;(4.2.17)
- สร้างกราฟ l i (t)
เอ็มทีบีเอฟเรียกว่าเวลาเฉลี่ยระหว่างความล้มเหลวที่อยู่ติดกัน
คุณสมบัตินี้ถูกกำหนดโดย สถิติเกี่ยวกับการปฏิเสธตามสูตร 
,(4.2.18)
โดยที่ t i คือเวลาของการทำงานที่ถูกต้องขององค์ประกอบระหว่างความล้มเหลว (i-1)-th และ i-th n คือจำนวนของความล้มเหลวในบางครั้ง t
,(4.2.19)
โดยที่ t ij คือเวลาการทำงานที่ถูกต้องของตัวอย่างผลิตภัณฑ์ที่ j ระหว่าง (i-1)-m และ ฉันล้มเหลว; n j คือจำนวนความล้มเหลวในช่วงเวลา t ของตัวอย่าง j-th
ความพร้อมใช้งานคืออัตราส่วนของเวลาของการทำงานที่ดีต่อผลรวมของเวลาของการทำงานที่ดีและถูกบังคับ เวลาหยุดทำงานของอุปกรณ์ถ่ายในช่วงเวลาปฏิทินเดียวกัน ลักษณะนี้ตาม สถิติมุ่งมั่น
= เสื้อ พี /(เสื้อ พี + เสื้อ พี), (4.2.20)
โดยที่ t p คือเวลารวมของการทำงานที่ถูกต้องของผลิตภัณฑ์ t p - เวลารวมของการหยุดทำงานที่ถูกบังคับ
;
,(4.2.21)
โดยที่ t pi คือเวลาการทำงานของผลิตภัณฑ์ระหว่าง (i-1)-m และ i-th ที่ล้มเหลว t pi - บังคับให้หยุดทำงานหลังจากความล้มเหลวที่ i-th; n คือจำนวนความล้มเหลว (การซ่อมแซม) ของผลิตภัณฑ์
K g \u003d t cf / (t cf + t c), (4.2.22)
โดยที่ t cf - เวลาระหว่างความล้มเหลว เสื้อใน - เวลาพักฟื้นเฉลี่ย
อัตราส่วนการหยุดทำงานที่ถูกบังคับคืออัตราส่วนของเวลาหยุดทำงานแบบบังคับต่อผลรวมของเวลาการทำงานที่ถูกต้องและเวลาหยุดทำงานแบบบังคับของผลิตภัณฑ์ ซึ่งใช้ในช่วงเวลาปฏิทินเดียวกัน
= เสื้อ พี /(เสื้อ พี + เสื้อ พี) (4.2.23)
หรือส่งผ่านไปยังค่าเฉลี่ย
K p \u003d t ใน / (t cf + t ใน) (4.2.24)
ปัจจัยความพร้อมใช้งานและปัจจัยการหยุดทำงานที่ถูกบังคับนั้นเชื่อมโยงกันโดยการพึ่งพา
K p \u003d 1 - K g. (4.2.25)
เมื่อวิเคราะห์ความน่าเชื่อถือของระบบที่กู้คืนได้ ปัจจัยความพร้อมใช้งานมักจะคำนวณโดยสูตร
K g \u003d T cf / (T cf + t c) (4.2.26)
สูตร (4.2.26) จะเป็นจริงก็ต่อเมื่อโฟลว์ความล้มเหลวเป็นวิธีที่ง่ายที่สุด จากนั้น t av = T av
;
(4.2.27)
,
โดยที่ l = 1 / T cf; ม = 1 / ตันใน; K g \u003d T cf / (T cf + เสื้อค).
- เมื่อเหมาะสมที่จะประเมินความน่าเชื่อถือของระบบที่กู้คืนได้ก่อนเกิดความล้มเหลวครั้งแรก
- ในกรณีที่ใช้ความซ้ำซ้อนกับการกู้คืนอุปกรณ์สำรองที่ล้มเหลวระหว่างการทำงานของระบบและไม่อนุญาตให้เกิดความล้มเหลวของระบบที่ซ้ำซ้อนทั้งหมด
กำลังโหลด...