Материал: Диагностика и проведение испытаний автоматизированных систем (90

приводит к необходимости учета особенностей конкретного объекта диаг- ностики.

Для систем диагностирования любого типа характерны следующие ре- жимы работы – непрерывный и периодический. Наиболее объективной оценкой эффективности диагностирования является коэффициент готовно- сти системы.

Рассмотрим методику оценки влияния проверок, проводимых в ходе ди- агностирования на вероятность безотказной работы системы.Для простей- ших потоков отказов при периодическом диагностировании характерно ра-

венство

где λ1 и t1 – интенсивность отказов и длительность рабочего периода сис- темы диагностирования, а λ1 и t1 интенсивность отказов и длительность не- рабочего периода. Таким образом, на единицу времени работы системы ди-

агностирования приходится нерабочий промежуток времени

t2=λ1/λ2. (4.2)

Общее время эксплуатации системы определяется из соотношения:

где ti’ – время нахождения системы в нерабочем состоянии перед i-м вклю- чением, ti – время работы системы после i-го включения и k – число вклю- чений системы. Данное соотношение позволяет считать систему условно работающей непрерывно в течение времени Тобщ при условии ее эксплуата- ции в промежутках времени ti.

Выражение для вероятности безотказной работы системы из N элемен- тов, в котором учитываются все предыдущие k проверок, имеет вид:

Здесь Т – интервал времени, в конце которого выполняются операции диагностирования, ti – среднее время безотказной работы i-го элемента, Qi – средний нерабочий период i-го элемента. Поскольку число циклов диагно- стики k как правило, известно, то при заданной периодичности диагности- рования Т возможен расчет вероятности безотказной работы за время экс- плуатации системы. Можно также определить интервал времени между проверками при заданном их числе или число проверок при заданной веро- ятности безотказной работы.

11

5.ПРОВЕДЕНИЕ ИСПЫТАНИЙ НА НАДЕЖНОСТЬ.

5.1.Задачи испытаний на надежность.

Проведение испытаний на надежность преследует две основные цели. Первой из них является экспериментальная оценка количественных харак- теристик надежности (безотказности, долговечности, сохраняемости и ре- монтопригодности). Вторая, не менее важная цель – выяснение и анализ причин отказов, а также разработка рекомендаций по устранению этих при- чин и повышению надежности. Сущность испытаний сводится к тому, что некоторое число однотипных объектов включается в работу в заданных ус- ловиях эксплуатации. За работающими объектами ведется наблюдение, в процессе которого фиксируется первичная статистика – время работы, мо- менты возникновения отказов, время восстановления после отказа и т.д. По данным первичной статистики вычисляют оценки характеристик надежно- сти.

Проводимые испытания классифицируются в зависимости от стоящих перед ними задач.

Определительные испытания проводятся с целью оценки фактиче- ской надежности испытуемых объектов. В результате определительных ис-

пытаний могут быть получены либо точечные либо интервальные оценки показателей надежности.

Контрольные испытания проводятся с целью оценки соответствия фактического уровня надежности испытуемых объектов заданному. При

проведении контрольных испытаний количественная оценка характеристик надежности не производится, определяется лишь лучше или хуже эти пока- затели заданных значений.

5.2. Определительные испытания на надежность.

Определительные испытания проводятся с целью оценки фактической надежности объектов. При этом оцениваются либо сами показатели надеж- ности, либо параметры распределений случайных величин, от которых за- висит надежность объекта. Выборочный характер испытаний вносит эле- мент случайности в результаты испытаний, поэтому данные первичной ста- тистики позволяют вычислить не истинные значения показателей надежно- сти, а их оценки. Различают точечные и интервальные оценки показателей надежности.

Точечные оценки представляют собой усредненные числовые характе- ристики наблюдаемых в процессе испытаний случайных величин, опреде- ляющих надежность испытуемых объектов. Наиболее важными точечными оценками являются выборочное среднее и выборочная дисперсия.

Выборочное среднее вычисляется по результатам наблюдений, как

12

где Хi – результат i-го наблюдения из серии n наблюдений и выборочная дисперсия - как

План испытаний на надежность представляет собой числовые парамет- ры испытаний и указания по их проведению. Обозначение плана содержит три элемента, первый из которых представляет собой объем выборки n.

Второй элемент определяет необходимость восстановления отказавших объектов – В – восстановление необходимо, Б – без восстановления. Третий элемент определяет продолжительность испытаний. Здесь возможны сле- дующие варианты: Т – испытания должны продолжаться в течение заданно- го времени Т; r – испытания должны быть прекращены после возникнове- ния заданного числа ( r ) отказов; (Т, r) – испытания должны продолжаться в течение заданного времени Т, если в течение этого времени число наблю- даемых отказов меньше заданного или должны закончиться при возникно- вении r отказов, если заданное время Т еще не истекло.

Например, план [n,B,r] означает, что для испытаний необходимо взять n объектов, отказавшие объекты должны заменяться новыми и испытания должны продолжаться до момента возникновения r-го отказа. Точечные оценки интенсивности отказов для шести типовых планов испытаний при- ведены в табл. 5.1. Определение времени проведения испытаний возможно лишь ориентировочное – на основании проектной оценки надежности или путем сравнения с аналогами, для которых надежность известна. В предпо- ложении соблюдения экспоненциального закона надежности средняя про-

должительность испытаний составит

где λ - расчетное значение интенсивности отказов объекта. Однако, плани-

рование по средней продолжительности испытаний может привести к большим ошибкам. Большую достоверность обеспечивает планирование по

заданному числу отказов

13

Принимая эту вероятность достаточно высокой (³0,9) и задаваясь двумя ар- гументами из трех можно определить искомую величину (n, r или tисп).

Точечные оценки характеристик надежности не дают представления о точности и достоверности оцениваемых показателей. Поэтому во многих случаях пользуются интервальными оценками, определяющими границы некоторого интервала (доверительного), в котором находится оцениваемая величина с заданной (доверительной) вероятностью. Доверительный интер- вал характеризует вероятную ошибку при оценке показателя надежности, а

14

доверительная вероятность – достоверность оценки. Вероятность нахожде- ния оцениваемого параметра за границами доверительного интервала явля-

ется дополнительной к доверительной вероятности и считается уровнем значимости. Поскольку определяемые оценки показателей надежности яв- ляются случайными величинами, процедура определения доверительных

интервалов оценок заключается в отыскании функций распределения этих случайных величин и затем, в нахождении интервалов, в которые эти слу- чайные величины попадают с доверительной вероятностью. Наиболее рас- пространенными являются случаи экспоненциального и нормального рас- пределений времени безотказной работы.

Пусть испытывается один восстанавливаемый объект, для которого время безотказной работы распределено по экспоненциальному закону, а время восстановления пренебрежимо мало. В ходе испытаний фиксируется r отказов и момент наступления последнего отказа tr определяет суммарную наработку объекта за время испытаний:

r

tr = åti, (5.5)

i=1

где ti – случайный промежуток времени между i-м и (i-1)- м отказами.

Определим доверительный интервал для среднего времени наработки на отказ Т, который будет ограничен верхним ТВ и нижним ТН значениями

при выполнении соотношения

Р(ТН < Т < ТВ) = Р* = 1 - α, (5.6)

где Р* - доверительная вероятность, а α - уровень значимости.

Для решения этой задачи можно воспользоваться известным в теории надежности фактом, что при экспоненциальном распределении времени безотказной работы величина 2tr /Т имеет χ2 распределение с 2r степенями свободы и плотность распределения этой величины определяется соотно-

шением

где Г(r) – гамма-функция, а χ22r= 2tr/T.

По плотности распределения (рис.5.1) можно определить вероятность нахождения величины χ2 в заданном интервале. Таким образом, для границ интервала χ21 и χ22 будем иметь:

15