3. Источники информации о надежности привода

Основная трудность определения показателей надежности заключается в том, что они характеризуют работу привода за длительный период времени, в то время как они должны быть заложены ещё на этапе проектирования.

На практике используются 3 основных источника о возможной потере работоспособности привода в процессе эксплуатации, аналитические расчеты и прогнозирование надежности на этапе проектирования, результаты испытаний на надежность, данные эксплуатации и ремонтов.

Наиболее ценную информацию о действительных показателях надежности и в частности сроках службы отдельных элементов привода, получают при Т.О.

Данные о сроках службы элементов привода в процессе эксплуатации и ремонта, позволяют судить о показателях надежности с учетом различных режимов работы и условий эксплуатации и могут быть использованы при проектировании новых приводов.

Всю информацию об испытаниях, эксплуатации и ремонте приводов группируют по количественным (год изготовления, № привода, дата ввода в эксплуатацию, дата появления неисправности, время восстановления, наработка на отказ.) и по атрибутивным (тип изделия, режим эксплуатации, характер и причины неисправности и т.п.) признакам. Вся информация в соответствие с ГОСТами.

Совокупность всех испытаний и результатов наблюдений, которые могут быть в данных условиях, называется генеральной совокупностью, а результаты, полученные при испытаниях, - выборкой из генеральной совокупности. Различают два вида генеральных совокупностей: бесконечную и конечную.

Конечной генеральной совокупностью является, например, партия N изготовленных приводов, из которой для анализа надежности под наблюдение поставлено n<N случайно выбранных приводов.

Если же предметом анализа, является, например, технологический процесс, то те же приводы следует считать, как выборку из бесконечной совокупности, которые могут быть изготовлены по данной технологии.

Выборка называется представительной (репрезентативной), если она достаточно широко представляет генеральную совокупность.

Для оценки искомых характеристик проводят статистическую обработку данных наблюдений. Пусть имеется случайная величина х с законом распределения F(x). В результате испытаний получена выборка , которую подвергают статистической обработке. В итоге получают статистики параметра х. Статистиками может быть м.о., дисперсии и др. Т.к. выборка имеет случайный характер, то и статистика случайна, может характеризоваться законом распределения F(Q) и числовыми характеристиками этого закона: м.о , дисперсией и др. Обычно стараются получить не смещенные и эффективные оценки.

Для несмещенной оценки ее м.о. совпадает с истинным значением оцениваемым параметром:

Эффективная оценка для данного объема выборки имеет min дисперсию.

С увеличением объема выборки плотность вероятностей оценки приближается к истинному значению , т.е. дисперсия оценки с ростом объема выработки стремится к 0. Когда испытана вся генеральная совокупность, случайная величина превращается в неслучайную (детерминированную). В реальных условиях выборка всегда меньше генеральной совокупности, поэтому необходимо определить достоверные оценки. Эту задачу решают в 2 этапа. Сначала производят первичную обработку результатов испытаний, при этом определяют эмпирические функции распределения и статистики, а затем теоретические функции распределения с помощью различных критериев согласия.

Зависимость дисперсной оценки от объема выборки.