Глава 4. Распределения, используемые в теории надежности



 

4.1. Распределения и область их применения

 

Для анализа надежности машин в процессе эксплуатации необходимо иметь сведения о наработках до отказа элементов, на основании которых осуществляют оценивание показателей надеж-ности исследуемого объекта. Получение же оценок надежности основано на различных предположениях о законах распределения наработок до отказа.


 

 

24


Выдвижение гипотезы о принадлежности наработок к тому или иному распределению может основываться либо на изуче-нии физики явлений, приводящих к отказу, либо на основе ана-литического исследования статистических данных об отказах оборудования.

 

Исследование надежности металлургического оборудования показало, что наработки оборудования можно описать в большин-стве случаев следующими распределениями:

- экспоненциальным (показательным);

- нормальным;

- логарифмически нормальным;

- Вейбулла.

Экспоненциальное распределение характерно для внезап-ных отказов, когда элемент не стареет, а также для отказов слож-ных технических систем независимо от причины их возникновения.

Нормальным распределением описываются наработки, дли-тельность которых определяется процессами изнашивания (старе-ния).

Логарифмически нормальное распределение точнее, чем нормальное, описывает наработки до отказа вследствие развития усталости, а также время восстановления работоспособности из-делия.

 

Если элемент подвержен как внезапным, так и постепенным отказам, то наиболее приемлемым является распределение Вей-булла.

В каждом конкретном случае только на основании исследо-вания характера повреждения можно принять решение о принад-лежности полученных наработок к тому или иному распределению.

Например, мы исследуем надежность линии привода фор-мирующего ролика моталки стана горячей прокатки полос.

 

1 2 3

M

 

Рис.4.1. Кинематическая схема линии привода формирующего ролика моталки:

1 - карданный вал;

2 - подшипники качения;

3 - формирующий ролик

 

Опыт эксплуатации линии привода формирующего ролика показал, что отказы возникают по следующим причинам:

- износ бронзовых втулок в шарнире Гука;


 

25


- износ шлицевого соединения карданного вала;

 

- разрушение подшипника качения;

- износ бочки ролика;

- поломка цапфы ролика.

Примем в качестве элемента, надежность которого изучаем, ролик. В этом случае наиболее вероятным является предположе-ние об использовании распределения Вейбулла, так как отказы ролика происходят как по износу бочки, так и по поломкам цапфы.

 

Для изучения надежности элемента - карданный вал - наи-более вероятным является использование нормального распреде-ления.

 

Если же мы хотим исследовать надежность элемента - под-шипника качения, то следует принять логарифмически нормаль-ное распределение, так как его разрушение есть следствие разви-тия усталостных трещин.

Исследование же надежности элемента - линии привода формирующего ролика – будет основываться на экспоненциаль-ном распределении, так как это сложная техническая система.

Принимаемые решения (гипотезы) не являются окончатель-ными и должны проходить проверку по критериям согласия*.

 

Распределения, используемые в теории надежности, назы-вают законами надежности.

 

 

4.2. Экспоненциальный (показательный) закон

 

Так называют распределение (рис.4.2), для которого

 

P ( t )= e λ t ; (4.1)

 

Это однопараметрическое распределение с параметром λ - интенсивность отказов. Ввиду своей простоты оно получило широ-кое распространение при исследованиях надежности машин. Но произвольное его использование может приводить к грубым ошиб-кам.

Для экспоненциального распределения:  
плотность вероятности отказов  
f (t)= λeλt ; (4.2)
интенсивность отказов  
λ(t) = λ = Const; (4.3)

 

26


числовые характеристики:

 

λ =

  1  

;

 
 

T

 
         

T = Mξ;

(4.4)

 

D =

1

   

;

 

λ 2

   
       

σ = λ1 ;

ν = σT =1.

Коэффициент асимметрии A=2. Эксцесс Е=6.

Характерным признаком экспоненциального распределения является равенство коэффициента вариации ν единице. Экспонен-циальное распределение является распределением без последствий, так как λ = Const , т.е. вероятность отказа в каждую последующую еди-ницу времени остается неизменной сколько бы ни проработал безот-казно элемент до данного момента времени. Но необходимо отметить, что вероятность безотказной работы с течением времени снижается, т.е. чем дальше рассматривается момент времени от начала эксплуа-тации, тем меньше вероятность того, что объект будет находиться в работоспособном состоянии (см. рис.4.2).

 

Но если объект не отказал к рассматриваемому моменту време-ни, то вероятность его отказа в последующую единицу времени будет та же, что и в начальный момент эксплуатации.

 

Пример 4.1. Наработка пружин механизма уравновешивания верхнего шпинделя имеет экспоненциальное распределение со сред-ней наработкой Т =40 сут.

 

Построить график плотности данного распределения и функцию распределения.

 

Решение.

Построение графиков осуществляем, используя формулы

 

(4.1) - (4.3) .

 

27


      - ln P(t)

tgα = λ

 
а        
а          
0,368      

α

 
         
 

1/ λ

0

t

 
     
0

1/

λ

 

t

 
     

 

  б        
б λ        
   

1

   
  0

1/

λ

t

 
     
  λ(t)        
      λ = const    
в

в

       
         
  0    

t

 
         
   

Рис.4.2. Экспоненциальное распределение:

   
      a – вероятность безотказной работы;    
      б – плотность вероятности отказов;    
      в – интенсивность отказов    

 

28


Плотность вероятности отказа (плотность функции распределения)

 

10                              
f (t =10)=1 e40  

= 19,4 ×10

−3 ;                      
40         f (t) 10-3                  

f(t=20)=15,2*10-3;

        25                    
                             
f(t=30)=11,8*10-3;         20                    
f(t=40)=9,2*10-3;         15                    
f(t=50)=7,2*10-3;         10                    
f(t=60)=5,6*10-3;        

5

                   

f(t=70)=4,3*10-3;

                           
                             

f(t=80)=3,4*10-3.

        0

10

20

30

40

50

60

70

80

t,сут

 
           

Плотность отказа (функция Q(t)

                   
распределения)        

1

                   
   

10

                       

Q (t =10 )=1− e

= 0,22 ;

0,8

                   
 

40

                   
                       
          0,6                    

Q(t=20)=0,393;

        0,4                    
                             
Q(t=30)=0,528;         0,2                    
Q(t=40)=0,632;         0

10

20

30

40

50

60

70

80

t,сут

 

Q(t=50)=0,713;

           
                             
Q(t=60)=0,777;                              
Q(t=70)=0,826;                              
Q(t=80)=0,865.                              

Пример 4.2. В линии привода формирующих роликов мотал-ки происходят внезапные отказы роликов.

Определить, в какой момент времени может быть обеспече-на вероятность безотказной работы P(t) = 0,8, если в межремонт-ный период t = 30 сут вероятность отказа Q(t) = 0,632.

 

Решение.

 

Из-за отсутствия другой информации предполагаем, что на-работки роликов описываются экспоненциальным распределением (отказы происходят внезапно).

Для экспоненциального распределения значение Q(t) = 0,632 соответствует моменту времени, равному средней наработке:

tp=T.

 

Для экспоненциального распределения

 

P (t )= e λt ,

 

29


отсюда

 

t = − λ1ln P (t )= −T ln P (t );

тогда

 

t=-30ln0,8 = 6,7 сут.

 

 

4.3. Нормальный закон

 

Нормальное распределение – это двухпараметрическое распределение (рис.4.3) с плотностью

 

f (t)=

1  

(tµ)2

     
σ π exp − 2σ 2   , (4.5)  
  2            

где µ, σ - параметры распределения.

 

Вероятность безотказной работы

 

P(t)=0,5

t

µ

   

− Φ

   

,

(4.6)

 

σ

   
           

 

где (t-µ)/σ = uq - квантиль нормированного распределения.

 

Вероятность попадания в интервал [α, β] выражается фор-мулой


 

 

β µ

 

α µ

 

P[α < t < β]= Φ

 

 

− Φ

 

.

 

σ

σ

 
         

 

Свойства функции Лапласа Ф(x):

 

1. Ф(0) = 0; 2.Ф(-x)=- Ф(x); 3. Ф(± ∞)=±0,5.

Интенсивность отказов

λ( t ) = ϕ (u ) ,

σ·P ( t )


 

(4.7)

 

 

(4.8)


 

 

30


        u =

t µ

 
            σ    

где ϕ (u) - табличное значение (см. табл.2).

 
  P(t)    

σ =0.5

     
             
       

σ =1

     
           

σ =2

 
  0   µ =1  

a

t  
             
  f (t)              
          σ1 = 0.5    
  1              
σ * 2π              
            σ 2 =1  
      σ2 σ1 σ1 σ2 σ3=2  
  0

µ =1

σ3

б

σ3

   
       
  λ(t)    

σ =0.5

σ =1

   
           

σ =2σ =1

 
               
  0   µ =1       t  
       

µ =2

  в  

 

Рис.4.3. Нормальное распределение: а–вероятность безотказной работы;б–плотность вероятности отказов;в–интенсивность отказов


 

31


Числовые характеристики распределения: средняя наработка

T=Mξ=µ;

 

дисперсия

 

коэффициент вариации

     

D=σ2;

                   
         

σ

                   
             

ν =

;                  
                  µ                    

коэффициент асимметрии

А =0;

                   
эксцесс            

E =0.

                   

Строго говоря, в теории надежности должен использоваться

 

усеченный (слева) нормальный закон (рис.4.4) с плотностью

   
         

c

     

( t − µ2 )

2      

(4.9)

 
   

f ( t) =

σ

⋅exp −

  ,      
       

     

               

так как наработки являются неотрицательными величинам, где

 
             

µ                  

(4.10)

 
   

C =1−Ф

σ

.                  
                                     

Вероятность безотказной работы

               
         

 

   

t µ

 

         
   

P(t)= C ⋅0,5−Φ

   

 

;

   

(4.11)

 
   

σ

     
         

 

     

 

         

Интенсивность отказов

                         
   

t -

µ

−1

                     
 

0,5

− Ф

     

 

 

   

 

       

2

 

   
                       

λ(t )=

 

 

 

σ

 

 

 

       

(tµ)

   
       

 

   

.

(4.12)

 
                         

2

 
 

σ

2π

       

⋅ exp −

 

2σ

;    
             

 

             

На графике рис .4.4 видно, что с увеличением срока эксплуа-тации интенсивность отказов растет, т.е. снижается надежность изделия.

Для усеченного нормального распределения при (µ /σ)>3 ха-рактеристики практически совпадают с нормальным распределе-нием

 

µ/σ 1 2 3
C 1,189 1,023 1,001

 

32


P(t)              
1              
0,5              
0          

t

 
µ = 1            
µ = 2              
µ = 3              
  µ = 4            
f(t)              
С              
2π              
µ = 0              
µ = 1  

µ = 2

µ = 3

       
           
1 2 3   4 5 t  
λ ( t )   µ=0 µ=1 µ=2 µ=3    
5              
4              
3              
2              
1              
0          

t

 

2

 

4

   

6

 
         

Рис.4.4. Усеченное (слева) нормальное распределение :

 

а -вероятность безотказной работы;

   

б –плотность вероятности отказов;

   

в –интенсивность отказов

       


 

 

33


Поэтому широко используются более простые зависимости нормального распределения для стареющих элементов.

 

Пример 4.3. Ролики транспортного рольганга имеют наработ-ки, распределенные по нормальному закону с математическим ожи-данием µ =350 сут и средним квадратичным отклонением σ=50 сут.

 

1. Найти вероятность безотказной работы роликов на 300

сут.

2. Построить график интенсивности отказов.

3. Если вероятность появления отказов в процессе эксплуа-тации не должна превышать 20%, то через какой период времени необходимо проводить их замену?

Решение.

Вероятность безотказной работы находим по формуле (4.6).

P(t =300)=0,5−Ф 300350=0,5+0,341=0,841.

  50

 

Функцию Лапласа Φ ((t-µ)/σ) находим из табл. 1 прил. Б для функции нормированного нормального распределения. Построе-ние графика интенсивности отказов осуществляем, используя формулу (4.8).

 

Так как из условия задачи вероятность отказа Q(t)=0,2, то вероятность безотказной работы P(t)=0,8.

 

Тогда табличное значение квантили u0,8 нормального рас-

 

пределения равно (-0,842) из табл.3. прил.Б. Следовательно, за-мену роликов необходимо проводить через

t =350−u0 ,8⋅50=350−0,842⋅50=308 сут.

 

Пример 4.4. Наработки шарнира универсального шпинделя описываются нормальным распределением с математическим ожиданием µ=40 сут и средним квадратичным отклонением σ=20 сут.

 

Определить, при какой величине µ (σ=const) и при какой ве-личине σ (µ=const) будет обеспечена в межремонтный период tp=30 сут вероятность отказа Q (t=30)=0,1.

 

Решение.

 

Для обеспечения заданной вероятности отказа uq=0,9= −1,28(табл.3,прил.Б),тогда

 

34


t σµ = −1 . 28,

отсюда

 

µ = t +1,28σ =30+1,28×20=55 ,6 сут;

 

σ = −

t µ

=

30 − 40

= 7 ,8 сут.

 
 

1, 28

 

1, 28

     

 

Следовательно, для обеспечения вероятности безотказной работы P(t=30)=0,9 необходимо выполнить мероприятия либо по повышению средней наработки шарнира универсального шпинде-ля в 1,4 раза, либо по снижению стандарта до 7,8 сут.

Как правило, повышение средней наработки связано с суще-ственными затратами, направленными на повышение износостой-кости.

Величина среднего квадратичного связана с нарушениями технологического процесса получения материала, процесса изго-товления изделия и правил его технической эксплуатации.

Поэтому достижение более низких значений среднего квад-ратичного является следствием не только чисто технических, но и организационных мероприятий.

 

 

4.4. Логарифмически нормальный закон

 

Логарифмически нормальное распределение – распределе-ние двухпараметрическое (рис.4.5) с плотностью распределения

f (t)=

1  

(ln tm)2

   
 

exp −

   

;

(4.13)

 

σ ×t × π

2σ

2  
           

где σ и m - параметры распределения.

 

Вероятность безотказной работы

 

 

ln tm

 

(4.14)

 

P ( t )=

0 ,5 − Φ

 

.

 

σ

 
         

Интенсивность отказов

   

ln tm

 

   
 

ϕ

 

 

   
 

σ

   

λ ( t )=

      . (4.15)  
 

t × σ × P ( t )

   
               

 

35


P(t)

 

1

 

0,8

 

0,6

 

0,4µ =0 µ =1 µ =2 µ =3
0,2  

 

0

 

а

F(t)

 

µ =0

 

µ =0,5

 

µ =1

 

0

 

б

 

λ(t)

 

µ =0

 

µ =0,5

 

µ =1

 

0

 

в


 

 

t

 

 

t

 

 

t


 

Рис.4.5. Логарифмически нормальное распределение: а–вероятность отказов;б–плотность вероятности отказов;в–интенсивность отказов

 

Для логарифмически нормального распределения характер-но возрастание интенсивности отказов с увеличением срока экс-плуатации.

 

36


Числовые характеристики:

 

средняя наработка                  
          σ 2    

(4.16)

 

T =

exp

 

m

+

   

;

 
 

2

     
                 
дисперсия      

−1);

       

D = e 2m+σ 2 (eσ 2

    (4.17)  
коэффициент вариации                  
 

ν =

  σ 2

−1 .

       
    e        

Пример 4.5. Наработка до отказа подшипника скольжения механизма уравновешивания шпинделей имеет логарифмически нормальное распределение с параметрами m=4, σ=1.

 

1. Найти вероятность безотказной работы и интенсивность отказов при наработке t =60 сут.

 

2. Определить величину средней наработки.

 

Решение.

 

Подставляя в формулу (4.14) численные значения m, σ и t, получим

P(t =60)=0,5−Φln 604=0,5−0,036=0,464,

1

 

где Ф(0,04)=0,036 из табл.1 прил.Б нормированного нормаль-ного распределения.

 

Используя выражение (4.15), находим интенсивность отка-

зов.

ln 60

− 4

       
         
 

ϕ

   

 

 

0,3973

   
 

1

       

λ (t )=

     

=

= 0,014 ,

 

60 × 1 × 0,464

60 × 0,464

 
       

 

где Ф(0,04)=0,3973 из табл.2 прил.Б.

 

Значение величины средней наработки находим по формуле

 

(4.16)

 

T = exp 4 + 12 = 90 сут. 2


 

37


4.5. Закон Вейбулла

 

Закон Вейбулла - это двухпараметрическое распределение (рис.4.6) с плотностью отказов


 

f (t)=

b

t b1

 

t b

 
 

×

 

 

exp −

 

 

,

 

a

     
 

a

 

a

   
                     

 

где b - параметр формы; a - ресурсная характеристика.

 

Вероятность безотказной работы

 

P (t )=exp

   

t b

 

 

 

 

.

 
   
     

a

   
             

 

Интенсивность отказов

λ (t )=

b  

tb −1

 
 

×

 

.

 

a

   
   

a

 

 

Числовые характеристики:

 

средняя наработка

 

T = a × Γ 1 + 1 ; b

дисперсия

 

D =

a

2       2     2     1      
 

 

Γ 1

+

 

 

− Γ

 

1

+

 

 

;

 
 

b

 

b

 
                           

 

коэффициент вариации

           

2

   

2

 

1

               
     

Γ 1

+

     

 

− Γ

 

1

+

 

 

               
 

D

   

b

b

   

C b

       

ν =

=

                   

=

     

.

 
T      

 

    1                 1    
         

Γ 1

+

   

 

     

 

Γ

1

+

 

 

 
         

b

       

b

 
           

 

                     

 

 


 

(4.18)

 

 

(4.19)

 

 

(4.20)

 

 

(4.21)

 

 

(4.22)

 

 

(4.23)


 

 

38


P(t)          
1          
0,8          
0,6          
0,4          
0,368      

b =0,5

 
0,2        
        b =1  

0

b =4     b =2  

1

а

2

t

 
а=1  
f (t)     a =1    
           
      b =4    

 

    a =1    
         
    b =2    
    a =2    
         
    b =2    
0

1 б

2

t

 

λ (t )

 
b >2

b =2

   
       
    2 > b >1    


 

 

0


 

b =1

 

b =0.5

 

в                          t


 

Рис.4.6. Распределение Вейбулла:

а –вероятность безотказной работы;б–плотность вероятности отказов;в–интенсивность отказов

 

 

39


Для закона Вейбулла интенсивность отказов имеет различ-ный характер изменения с течением времени в зависимости от па-раметра b.

 

При b =1 интенсивность отказов есть величина постоянная и распределение Вейбулла переходит в экспоненциальное распре-деление.

Для b=2 распределение Вейбулла переходит в распределе-ние Релея, и интенсивность отказов описывается уравнением пря-мой

 

λ ( t )=

1    

t

.

(4.24)

 

2 σ

2 ×

 
     

Для b>2 интенсивность отказов растет с течением времени. Если же b<1, интенсивность с течением времени снижается, что, как указывалось выше, характерно для начального периода экс-плуатации новых изделий.

Пример 4.6. Наработка 7 секции транспортного рольганга имеет распределение Вейбулла с параметрами a=60 сут, b =l,9.

 

Найти вероятность безотказной работы и интенсивность от-казов при наработке t= 40 сут.

 

Найти среднюю наработку на отказ. Решение.

 

Подставляя исходные данные в формулу (4.19), получим

 

P ( t =40 )=exp

 

  40   1 , 9  

= 0 , 629

 

 

 

 

 

.

 

60

 
                 
                   

Интенсивность отказов находим по формуле (4.20)

 

λ (t =

40 ) =

1,9

40

  1, 9 −1  

40

×

60

  = 0 ,022 .  
           

 

Средняя наработка на отказ в соответствии с формулой

 

(4.21)

 

T

     

1

       

= 60

× Γ 1

+

   

 

= 60 × 0,887

= 53 ,22 сут.

 

1,9

 
               
                   

 

где Г(1+1/1,9) - гамма-функция, значение которой находится из табл.6. прил.Б.

 

4.6. Непараметрические классы распределений наработки


 

40


Рассматривая вышеприведенные распределения, мы виде-ли, что интенсивность отказов λ(t) может быть как возрастающей, так и убывающей. Поэтому в основу классификационных призна-ков распределений наработки можно положить характер измене-ния интенсивности отказов. И в этом случае различают:

 

- распределения с возрастающей функцией интенсивности отказов (ВФИ - распределения);

- распределения с возрастающей в среднем функцией ин-тенсивности отказов (ВСФИ - распределения').

 

В классе ВСФИ-распределений содержатся, например, усе-ченное нормальное, экспоненциальное, Вейбулла при значении параметра формы b>1.

ВФИ- и ВСФИ-распределения являются непараметрически-ми, когда неизвестен вид функции распределения – F(t).

 

Наработки можно отнести к классу ВСФИ при работе изде-лия в условиях ударных нагрузок. Предполагается, что система подвергается воздействию ударов, которые возникают случайным образом и вызывают повреждения (перегрузки) системы. Повреж-дения накапливаются до тех пор, пока не будет достигнут или пре-взойден некоторый критический уровень, при этом в системе на-ступает отказ (постепенный).

 

Упражнения

 

1. Средняя наработка подшипника скольжения уравновеши-вания шпинделей равна 44 сут. Вероятность безотказной работы в момент времени t=44 сут, P(t)=0,368.

 

Определить вероятность отказа в межремонтный период tp=30 сут.

 

2. Секция транспортного рольганга содержит 20 роликов. Наработки роликов описываются распределением Вейбулла с па-

 

раметрами a=150, b=2.

 

Определить возможное число отказов роликов: а) на интервале [0, 120] сут; б) на интервале [120, 150] сут;

 

в) на интервале [120, 150] сут при безотказной работе до момента времени t=120 сут.

3. Известно, что время восстановления работоспособности линии привода валков описывается логарифмически нормальным распределением m=0,5, σ=0,2.


 

41


Определить среднее время восстановления работоспособ-ного состояния и вероятность восстановления работоспособного состояния за 2 ч.

4. Зубчатые муфты распределительного редуктора в количе-стве 5 шт. выходят из строя по износу. Известно, что их средняя наработка T=100 сут, стандарт. σ=30 сут.

Определить возможное число отказов муфт в межремонтный период t=60 сут.

 

5. По условиям примера 4 определить возможное число от-казов муфт в следующий межремонтный период, если принято решение не проводить текущий плановый ремонт.

6. Наработки секции транспортного рольганга описываются распределением Вейбулла с параметрами a=60, b=2,0. В межре-монтный период tp=60 сут отказов не было. Было принято решение не проводить плановый ремонт.

Определить число отказов секции в следующий межремонт-ный период.

 

7. По условиям примера 6 определить величину средней на-работки и интенсивность отказов в конце межремонтного периода.

8. По условиям примера 6 найти показатели безотказности в момент времени t=50 сут.

 

9. Наработка пружин механизма уравновешивания верхнего шпинделя описывается экспоненциальным распределением с па-раметром λ=0,025.

В какой момент времени с начала эксплуатации вероятность безотказной работы будет равна 0,8 и какова вероятность отказа в данный момент времени?

 

10. Наработки подшипников качения механизма уравнове-шивания шпинделей описываются логарифмически нормальным распределением с параметрами m=5,5, σ=1.

Найти интенсивность отказов в момент времени t=60 сут и вероятность отказа на интервале [60, 90] сут.

11. Карданные валы формирующих роликов моталки имеют ресурсную характеристику а=80 (сут) и коэффициент вариации

 

ν=0,6. Межремонтный период t=30 сут.

 

- определить вероятность отказа в межремонтный период

 

- определить вероятность отказа на 30 сутки

 

- определить возможное число отказов в следующий меж-ремонтный период, если в предыдущем отказов не было.


 

 

42


 


Дата добавления: 2018-05-12; просмотров: 1232; Мы поможем в написании вашей работы!

Поделиться с друзьями:






Мы поможем в написании ваших работ!