18
ров и передаются на станцию технического обслуживания. Найти:
1)вероятность того, что среди выданных аккумуляторов окажется не менее трех новых;
2)mx – наиболее вероятное число новых аккумуляторов в вы-
данной партии;
3)дисперсию и среднеквадратическое отклонение случайной величины Х.
Ре ш е н и е . Построим ряд распределения случайной величины Х, используя формулу (3.1). Тогда можно записать вероятности для различного количества новых аккумуляторов в выданной партии
|
|
|
|
C0 |
C4 |
|
|
|
1 1 |
|
|
m = 0, |
P |
= |
|
5 |
4 |
= |
|
|
|
= 0.008; |
|
|
|
|
|
|
|||||||
|
0 |
|
|
C4 |
|
|
126 |
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
9 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
C1 |
C3 |
|
|
5 4 |
|
||
m = 1, |
P |
= |
|
5 |
4 |
= |
|
|
|
= 0.159; |
|
|
|
|
|
|
|
||||||
|
1 |
|
|
C4 |
|
|
126 |
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
9 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
C2 |
C2 |
|
|
10 6 |
|
||
m = 2, |
P |
= |
|
5 |
4 |
|
= |
|
|
|
= 0.476; |
|
|
|
|
|
|
|
|||||
|
2 |
|
|
C4 |
|
|
126 |
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
9 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
C3 |
C1 |
|
|
10 4 |
|
||
m = 3, |
P |
= |
|
5 |
4 |
= |
|
|
|
= 0.317; |
|
|
|
|
|
|
|
||||||
|
3 |
|
|
C4 |
|
|
126 |
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
9 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
C4 |
C0 |
|
|
|
5 1 |
|
|
m = 4, |
P |
= |
|
5 |
4 |
|
= |
|
|
|
= 0.040. |
|
|
|
|
|
|
|
|||||
|
4 |
|
|
C4 |
|
|
126 |
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
9 |
|
|
|
|
|
|
1) Вероятность того, что в выданной партии аккумуляторов не менее трех новых, соответствует условию, записанному на основании данных табл. 3.1:
P{X ≥ 3}= 1− (P0 + P1 + P2 ) =
=1− (0.008 + 0.159 + 0.476) = 0.643.
2)Наиболее вероятное число новых аккумуляторов в выданной партии соответствует математическому ожиданию случайной величины Х. Воспользуемся формулой (3.2)
|
|
19 |
|
|
|
mx = |
n a |
= |
4 5 |
= 2.22 , |
|
a + b |
9 |
||||
|
|
|
т.е. наиболее вероятно, что в выданной партии окажется от двух до трех новых аккумуляторов.
3) Для определения дисперсии воспользуемся табл. 3.1 и формулой (3.5), т.к. она менее громоздка для данного случая, чем формула (3.4):
n
Dx = ∑(m − mx )2 Pm = (0 − 2.22)2 P0 + (1− 2.22)2 P1 +
m=0
+(2 − 2.22)2 P2 + (3 − 2.22)2 P3 + (4 − 2.22)2 P4 =
=4.928 0.008 +1.488 0.159 + 0.0048 0.476 +
+0.608 0.317 + 3.168 0.040 = 0.618
σx = 
Dx = 0.786.
О т в е т : P{X ≥ 3}= 0.643, mx = 2.22 , Dx = 0.618.
5.4 ПОКАЗАТЕЛЬНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ Функция плотности распределения непрерывной случайной
величины, имеющей показательное распределение
f(x) = λ e−λ x , при x > 0 , |
(4.1) |
где х – значение случайной величины; λ – параметр показательного распределения.
Функция распределения случайной величины
x |
|
F(x) = ∫λ e−λ zdz = 1− e−λ x . |
(4.2) |
0 |
|
Наиболее важные числовые характеристики показательного распределения случайной величины:
–(4.3) mx = λ1 – математическое ожидание;
–(4.4) Dx = λ12 – дисперсия;
20
–(4.5) σx = λ1 – среднеквадратическое отклонение.
Количественные характеристики надежности оборудования при экспоненциальном законе распределения времени возникновения отказов при условии, что интенсивность отказов является величиной постоянной λ(t) = λ = const :
–(4.3) P(t) = e−λ t – вероятность безотказной работы оборудования в течение времени >t;
– (4.4) Q(t) = 1− e−λ t – вероятность возникновения отказа оборудования в течение времени t;
–(4.5) a(t) = λ e−λ t = λ P(t) – частота отказов оборудования в течение времени t;
–(4.6) T = λ1 – среднее время безотказной работы оборудования.
За д а ч а 5 . Оборудование для подготовки сжатого воздуха состоит из n = 3 модулей. Время работы каждого модуля до отказа подчинено экспоненциальному закону распределе-
ния с параметром λi , где i = 1,...,n . λ1 = 2,5 10−5 1/час, λ2 = 1,8 10−5 1/час, λ3 = 2,9 10−5 1/час.
Требуется вычислить за время t = 2000 часов количественные характеристики надежности оборудования для подготовки сжатого воздуха:
1)P(t) – вероятность безотказной работы оборудования;
2)T – среднее время безотказной работы оборудования;
3)a(t) – частоту отказов.
Ре ш е н и е . Отказ оборудования для подготовки сжатого воздуха наступает при отказе одного из его модулей. При расчете характеристик надежности будем полагать, что отказ каждого модуля является событием случайным и независимым.
21
1) Вероятность безотказной работы оборудования в течении времени t равна произведению вероятностей безотказной работы ее модулей в течении того же времени. Используя формулу (4.3) получим
P(t) = P1 P2 P3 = e−λ1 t e−λ2 t e−λ3 t =
= exp[− (2.5 10−5 +1.8 10−5 + 2.9 10−5 ) 2000]= 0.865,
где P1,P2 ,P3 – вероятность безотказной работы соответственно
первого, второго и третьего модуля.
2) Средняя наработка на отказ оборудования за время определится из соотношения
T = |
1 |
|
= |
1 |
|
= |
105 |
|
|
= 13888 час. |
|
|
||
n |
|
λ1 + λ2 + λ3 |
2.5 +1.8 |
+ 2.9 |
|
|
||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||
|
|
∑λi |
|
|
|
|
|
|||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
i=1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
3) Частота отказов оборудования за время t = 2000 часов |
|
|
|
|||||||||||
|
|
n |
|
|
+1.8 + 2.9) 10 |
−5 |
0.865 = 6.23 |
10 |
−5 |
. |
||||
a(t) = |
∑λi P(t) = (2.5 |
|
|
|||||||||||
i=1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
О т в е т : P(t) = 0.865 , T = 13888 час, a(t) = 6.23 10−5 1/час
5.5 НОРМАЛЬНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ
|
1 |
|
|
|
(x − m)2 |
|
|
||||
f(x) = |
|
|
|
|
exp |
|
|
|
|
, |
(5.1) |
|
|
|
|
|
2 σ |
2 |
|||||
σ 2 |
π |
|
|||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
где х – значение случайной величины; |
m,σ – параметры нор- |
||||||||||
мального распределения.
Наиболее важные числовые характеристики нормального распределения случайной величины:
–(4.3) mx = m – математическое ожидание;
–(4.4) Dx = σ2 – дисперсия;
–(4.5) σx = σ – среднеквадратическое отклонение.
Вероятность попадания нормально распределенной случайной величины в интервал α < x < β имеет вид:
|
22 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
β |
1 |
|
β |
|
(x − m)2 |
|
||||
P{α < x < β}= ∫f(x) dx = |
|
|
|
∫exp − |
|
|
|
dx . |
||
|
|
|
2 σ |
2 |
||||||
σ 2 π |
||||||||||
α |
|
α |
|
|
|
|
||||
Пользоваться этой зависимостью для вычисления вероятности нормально распределенной случайной величины достаточно сложно, поэтому для облегчения выкладок используют функцию Лапласа (или «интеграл вероятностей»)
|
|
1 |
|
x |
|
|
|
|
Ф(x) = |
|
|
∫e−t2 / 2dt , |
|
(5.2) |
|||
|
|
|
|
|||||
2 π |
|
|||||||
|
|
0 |
|
|
|
|
||
тогда |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
β − m |
α − m |
(5.3) |
||||
P{α < x < β}= Ф |
σ |
|
|
− Ф |
σ |
. |
||
|
|
|
|
|
|
|
||
Для функции (5.2) существуют в различных справочных руководствах таблицы по определению ее числовых значений.
З а д а ч а 6 . На ремонтном участке восстанавливаются оси, номинальный диаметр которых после ремонта должен рав-
няться dn = 10мм. Фактически диаметр восстановленных осей является величиной случайной и распределенной по нормальному закону с математическим ожиданием m = dn = 10 (мм) и
среднеквадратическим отклонением σ = 0.4(мм). При контроле бракуются все оси, не проходящие диаметром через калибр
d1 = 10.7 (мм), |
и |
все |
проходящие через калибр |
d2 |
= 9.7 (мм). |
||||||
Найти процент осей, которые будут браковаться. |
|
|
|||||||||
|
Р е ш е н и е . |
Воспользуемся |
формулой |
(5.3) и учтем, |
|||||||
что α = d2 = 9.7 и β = d1 = 10.7 , можем записать |
|
|
|||||||||
|
|
|
|
|
β − m |
α − m |
= |
||||
|
P{9.7 < x < 10.7}= Ф |
σ |
|
− Ф |
σ |
|
|||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
10.7 −10 |
|
|
9.7 −10 |
|
|
0.7 |
|
|
|
||
= Ф |
|
− Ф |
|
= 2 Ф |
= 2 0.459 = 0.918. |
||||||
|
0.4 |
|
|
0.4 |
|
|
|
0.4 |
|
|
|
Полученный результат показывает, что годных осей окажется 91.8%, следовательно брак составит