Наиболее применимые в теории надежности законы распределения случайных величин




Краткие теоретические сведения

Теория вероятностей как математическая основа теории надежно-

Сти

Как известно, теория надежности технических систем (ТС), в первую

очередь, изучает поведение системы с точки зрения возможности появления

внезапных или постепенных отказов. Отмеченные отказы представляют собой

случайные события, что обуславливает широкое использование в данной об-

ласти подходов и результатов теории вероятностей.

На практике инженерные расчеты надежности ТС предполагают вы-

полнение операций над случайными событиями, вычисление их вероятностей

применительно к различным ситуациям. Приведем ряд соотношений, выте-

кающих из теории вероятностей и применяемых при расчетах надежности

ТС.

Вероятности композиций случайных событий

Правила выполнения операций, которым соответствуют вероятности

результирующих событий, представлены в таблице 1.1.

 

Таблица 1.1

 

 

Случайные величины и их характеристики

Одним из важнейших понятий теории вероятностей является понятие

случайной величины (СВ). Закон (функция) распределения F для случайной

величины X представляет вероятность P того, что она примет значение,

меньшее некоторой заданной величины x:

При этом различают два типа СВ: непрерывные и дискретные. Плотность распределения непрерывной СВ X в точке x определяется выражением:

График плотности распределения f (x) называют кривой распределе-

ния.

Вероятность попадания СВ в интервал от α до β и функцию F (x) ее

распределения при известной функции f (x) можно найти как

 

Отметим основные свойства плотности распределения:

Для описания свойств дискретной случайной величины обычно исполь-

зуется так называемый ряд распределения, который может быть представлен в

виде таблицы значений вероятностей pi того, что СВ X примет значения xi,

i = 1, n:

Числовые характеристики случайных величин

Во многих задачах определении показателей надежности ТС требуется

найти отдельные числовые характеристики, указывающие на существенные

черты распределения (например, математическое ожидание, дисперсию и

т.д.). Такие числовые характеристики и расчетные формулы для их нахожде-

ния представлены в таблице 1.2.

 

Таблица 1.2

 

 

Наиболее применимые в теории надежности законы распределения случайных величин

Наиболее употребительными при решении задач оценивания надежности ТС являются экспоненциальный и нормальный законы распределения. При этом в качестве случайной величины чаще всего фигурирует наработка T системы до отказа, которая соответствует функции распределения F (t). В некоторых ситуациях целесообразно оперировать функцией надежности, характеризующей вероятность противоположного отказу события:

Функции и плотности распределения для вышеназванных законов рас-

пределения СВ представлены в таблице 1.3.

 

Таблица 1.3

Для практических расчетов в случае нормального закона распределения применяют функцию Лапласа.

При этом производится переход от случайной величины T к величине,

имеющей нулевое математическое ожидание и единичную дисперсию:

Для значений функции Φ(z) составлены таблицы; она также является

встроенной функцией многих программных пакетов.

 

 

Задача 1. Имеются 4 ящика: 1) в первом - 2 белых и 3 черных шара; 2) во втором - 3 белых и 1 черный шар; 3) в третьем - 3 белых и 3 черных; 4) в четвертом - 2 белых и 2 черных. Из каждого ящика наугад вынимают по шару. Найти вероятность того, что все они будут одного цвета.

 

  № ящика Вероятность (из соответствующего ящика)
          P(A1)=2/5 P(A2)=3/4 P(A3)=3/6 P(A4)=2/4
белые         0,4 0,75 0,5 0,5
чёрные         P(B1)=3/5 P(B2)=1/4 P(B3)=3/6 P(B4)=2/4
сумма         0,6 0,25 0,5 0,5
А - из ящика взяли белый шар     Полная вероятность (из всех ящиков)
В - из ящика взяли чёрный шар     P(A)=P(A1*A2*A3*A4) белые
С - из всех ящиков взяли шары одинакового цвета 0,075    
          P(B)=P(B1*B2*B3*B4) чёрные
          0,0375    
          P(C)=P(A+B)=P(A)+P(B) одного цвета
          0,1125    
Ответ: Вероятность того, что из всех ящиков вытянут шары одного цвета P(С) = 0,1125.

 

 

Задача 2. Прибор состоит из 3-х блоков, причем 1-й может отказать с вероятностью 0.01, второй - с вероятностью 0.001, третий - с вероятностью 0.002. Перед вводом в эксплуатацию прибор проходит 2 вида испытаний.

При первом виде испытаний дефект 1-ого блока будет выявлен с вероятностью 0.7; второго - с вероятностью 0.5; третьего с вероятностью 0.4.

При втором виде испытаний дефект 1-го блока будет выявлен с вероятностью 0.9; второго - с вероятностью 0,2; третьего - с вероятностью 0.6. Прибор считается исправным, если исправны все три блока.

Найти: 1) вероятность того, что неисправный прибор будет выпущен в

эксплуатацию; 2) вероятность отказа прибора.

 

 

  № блока прибора              
        Вероятность выпуска в эксплуатацию неисправного прибора, P(AB)
Вероятность отказа 0,01 0,001 0,002 P(A)=q1*(1-P(А1))+q2*(1-P(А2))+q3*(1-P(А3)) P(A)= 0,0047
P(В)=q1*(1-P(В1))+q2*(1-P(В2))+q3*(1-P(В3)) P(B)= 0,0026
Вероятность выявления дефекта       P(AB)=P(A)*P(B) 0,00001222
При 1-ом испытании 0,7 0,5 0,4 Вероятность отказа прибора, Q            
Q = 1-P=1-(1-q1)*(1-q2)*(1-q3) = 0,012968    
При 2-ом испытании 0,9 0,2 0,6              
             
Прибор исправен при исправности всех блоков Ответ:        
A1 - 1й блок отказал, отказ не выявлен   1) Вероятность того, что неисправный прибор будет выпущен в работу P(AB) = 0,00001222;
A2 - 2й блок отказал, отказ не выявлен
A3 - 3й блок отказал, отказ не выявлен 2) Вероятность отказа приблра Q = 0,01296802.
B1 - 1й блок отказал, отказ не выявлен            
B2 - 2й блок отказал, отказ не выявлен          
B3 - 3й блок отказал, отказ не выявлен          
q1 - вероятность отказа 1-го блока            
q2 - вероятность отказа 2-го блока            
q3 - вероятность отказа 3-го блока            
                           

 

 

 

x p xi*pi pi*(xi-mx)^2 Мат. Ожидание
0,2 0,001 0,0002 0,000040 Mx=∑(xi*pi)
0,3 0,002 0,0006 0,000180 0,7176
0,4 0,007 0,0028 0,001120 Дисперсия
0,5 0,12 0,06 0,030000 Dx=∑(pi*(xi-mx)^2)
0,6 0,4 0,24 0,144000 0,567140
0,7 0,22 0,154 0,107800  
0,8 0,1 0,08 0,064000  
  0,05 0,05 0,050000  
1,2 0,04 0,048 0,057600  
1,3 0,03 0,039 0,050700  
1,4 0,02 0,028 0,039200  
1,5 0,01 0,015 0,022500  
Ответ: 1) математическое ожидание mx = 0,7176;
  2) дисперсия Dx = 0,567.

 

 

Задача 4. Значение сопротивления резистора имеет номинал 1 кОм, по-

грешность задания этой величины составляет 0,1 % и подчиняется нормаль-

ному закону распределения.

Найти вероятность того, что значение сопротивления будет лежать в

интервале от 999,5 Ом до 999,8 Ом.

 

Задача 5. Прибор состоит из основного блока и такого же резервного.

Для каждого из них вероятность безотказной работы подчиняется экспоненциальному закону: . Оба блока работают 50 часов. Прибор отказывает при отказе обоих блоков.

Найти вероятность отказа прибора.

 



Поделиться:




Поиск по сайту

©2015-2024 poisk-ru.ru
Все права принадлежать их авторам. Данный сайт не претендует на авторства, а предоставляет бесплатное использование.
Дата создания страницы: 2017-06-13 Нарушение авторских прав и Нарушение персональных данных


Поиск по сайту: