Метод оценки надежности и устойчивости структуры средств

МЕТОД ОЦЕНКИ НАДЕЖНОСТИ И УСТОЙЧИВОСТИ СТРУКТУРЫ СРЕДСТВ

В.А. Седнев, профессор, д.т.н., профессор, А.П. Бакуров, преподаватель, соискатель, Академия ГПС МЧС России, Москва Ю.Н. Буренко, начальник Главного управления, соискатель, Главное управление МЧС России по Челябинской области, г. Челябинск

Для оценки надежности изделия как вида в конкретных условиях эксплуатации рекомендуется [1] использовать Я-распределение исследуемых средств, которое делят с помощью методов распознавания образов на группы аналогов и применяют классические методы их оценки.

Оценка включает надежность конструкторскую, определяемую изготовлением, и вытекающую из условий эксплуатации, для чего используют средние оценки надежности изделий и вероятностные законы распределения характеристик надежности, выделяя однородные группы методами кластеризации.

Учитывая их известность, для оценки надежности изделий предлагается использовать структурно-топологическую динамику Н-распределения, опирающуюся на ценологические основы системного анализа.

Если показатель надежности характеризуется количеством восстановлений изделий вида, то на основе эмпирических данных строится модель видовой надежности системы.

Поток ремонтируемых изделий формируется процессом функционирования в условиях внешней среды видов средств: процесс отказов в течение времени существования изделия пуассоновский процесс, а процесс формирования массива изделий, подвергшихся восстановлению -стохастический процесс марковского типа.

Вид, например, электрическое изделие, которое может отказать и должно быть обслужено (два изделия одного вида, одинаковые по мощности, надежностным характеристикам), факт выхода в ремонт - событие, переход из состояния в состояние, а вероятность перехода - вероятность отказа. Под характеристикой состояния вида понимается количество проведенных с ним ремонтов.

Если формирование потока ремонтируемых средств стохастический процесс марковского типа, то для каждого вида переход в очередное состояние становится марковским, а вероятность перехода - вероятностью выхода в ремонт P(x—>х+1, Д^, которая за время ^ t+Лt пропорциональна количеству х проведенных за время Дt восстановлений с интенсивностью X.

Для линейного характера плотности перехода X в качестве модели возникновения событий используют линейный процесс чистого размножения, для которого вероятность события в данный момент прямо пропорциональна количеству уже произошедших событий:

P

[ 0, x = 0 w

где Px (t) - распределение вероятности нахождения системы в состоянии x в момент времени t для этого процесса; X - показатель интенсивности (прироста количества событий: ремонтов, видов обслуживания), мера использования вида.

Если через т1...тп обозначить случайные значения наработки до отказа 1...n ремонта, то функции f1(t)...fn(t) отвечают плотностям распределения наработки между отказами: после определенной суммарной наработки поток отказов становится стационарным.

Функционирование вида описывается распределением (1) и носит индивидуальный характер, а процесс функционирования видов представляет результат усреднения срока службы видов с различными надежностными характеристиками:

да

P

0

Для получения конечного распределения результатов функционирования эксплуатируемых видов за большие промежутки времени P(x/t) усредняют по параметру t, распределенному по показательному закону:

да да

P

0 0

Случайные процессы, зависящие от случайного параметра, по которому они усредняются, принадлежат к классу управляемых.

Интегрирование (3) даст распределение, пропорциональное бета-функции:

P

X X

где ß(x,a+1)=r(x) Г(а+1)/Г(х+а+1) - бета-функция; Г(х)=(х-1)! - гамма-функция; a=j/X - характеристический показатель. При a=1, Р(.х)=1/[.х(.х+1)] класс распределений называют распределениями Юла. При п1=Р(1) (доля видов, встретившихся один раз) a может быть предварительно определен до статистической обработки эмпирических данных как:

a=A = —;

1 — P u — щ

математическое ожидание распределения:

да, a < 1,

, a > 1

a — 1

дисперсия:

да, a < 2

D =

a — 2

' a >|2 .

- , a > 2

va — 1

Сходимость распределений Юла к частотному распределению:

P

X

для малых а, что Г(а+1) «1, форма видового распределения:

P

X

где а=ц /X - характеристический показатель распределения.

Список использованной литературы

1. Седнев В.А. Техноценологические методы построения и управления развитием многоуровневых систем. Монография. Академия ГПС МЧС России, 2008. - 132 с.

ПРЕДЛОЖЕНИЯ ПО ПОВЫШЕНИЮ ЭФФЕКТИВНОСТИ АВАРИЙНО-

СПАСАТЕЛЬНЫХ РАБОТ

В.А. Седнев, профессор, д.т.н., профессор, А.П. Бакуров, преподаватель, соискатель, Академия ГПС МЧС России, Москва Ю.Н. Буренко, начальник Главного управления, соискатель, Главное управление МЧС России по Челябинской области, г. Челябинск

При восстановлении объектов и их технических систем выделяют подготовку, включая материально-техническое обеспечение; организацию работ и структуру подразделений, занимающихся восстановлением систем, при этом затраты на выполняемые работы (в основном, монтажные) достигают 3050 % стоимости основных средств, что требует совершенствования методов организации работ.

Для определения необходимых средств пользуются средними нормами работ, выполненных на различных объектах, учитывая их разнородность: одинаковая стоимость работ на разных объектах не означает, что в них будет установлено одинаковое количество низковольтной аппаратуры и других изделий (отсутствие достоверных данных приводит к избытку (дефициту) видов средств).

Недостаток информации о составе средств системы при ее восстановлении аналогичен определению потребности в основных средствах при ее проектировании, так как практически всегда на этапе выполнения работ отсутствует требуемая номенклатура средств.

Поэтому задача определения количества средств по прогнозным значениям основных показателей может быть положена в основу информационной базы данных (БД), например, основные электрические показатели определяют основные устанавливаемые средства по количеству и