Record Details

Practical application of continuous distribution laws in the theory of reliability of technical systems

Dependability

View Archive Info
 
 
Field Value
 
Title Practical application of continuous distribution laws in the theory of reliability of technical systems
Практическое применение непрерывных законов распределения в теории надежности технических систем
 
Creator R. Litvinenko S.; FSBEI HPE Kazan State Power Engineering University
P. Pavlov P.; FSBEI HPE Kazan State Power Engineering University
R. Idiyatullin G.; FSBEI HPE Kazan State Power Engineering University
Р. Литвиненко С.; ФГБОУ ВПО «Казанский государственный энергетический университет»
П. Павлов П.; ФГБОУ ВПО «Казанский государственный энергетический университет»
Р. Идиятуллин Г.; ФГБОУ ВПО «Казанский государственный энергетический университет»
 
Subject dependability;distribution;failure;operation time;density;mathematical expectation;dispersion
надежность;распределение;отказ;наработка;плотность;математическое ожидание;дисперсия
 
Description Aim. One of the stages of dependability analysis of technical systems is the a priori analysis that is usually performed at early design stages. This analysis a priori has known quantitative dependability characteristics of all used system elements. As unique, non-mass produced or new elements usually lack reliable a priori information on quantitative dependability characteristics, those are specified based on the characteristics of technical elements already in use. A priori information means information retrieved as the result of dependability calculation and simulation, various dependability tests, operation of facilities similar in design to the tested ones (prototypes). From system perspective, any research of technical object dependability must be planned and performed subject to the results of previous research, i.e. the a priori information. Thus, the a priori analysis is based on a priori (probabilistic) dependability characteristics that only approximately reflect the actual processes occurring in the technical system. Nevertheless, at the design stage, this analysis allows identifying system element connections that are poor from dependability point of view, taking appropriate measures to eliminate them, as well as rejecting unsatisfactory structural patterns of technical systems. That is why a priori dependability analysis (or calculation) is of significant importance in the practice of technical system design and is an integral part of engineering projects. This paper looks into primary [1] continuous distributions of random values (exponential, Weibull-Gnedenko, gamma, log normal and normal) used as theoretical distributions of dependability indicators. In order to obtain a priori information on the dependability of technical systems and elements under development, the authors present dependences that allow evaluating primary dependability indicators, as well as show approaches to their application in various conditions. Methods. Currently, in Russia there is no single system for collection and processing of information on the dependability of diverse technical systems [3] which is one of the reasons of low dependability. In the absence of such information, designing new systems with specified dependability indicators is associated with significant challenges. That is why the information presented in this article is based upon the collection and systematization of information published in Russian sources, analysis of the results of simulation and experimental studies of dependability of various technical systems and elements, as well as statistical materials collected in operation.Results. The article presents an analysis of practical application of principal continuous laws of random distribution in the theory of technical systems dependability that allows hypothesizing the possible shape of system elements failure models at early design stages for subsequent evaluation of their dependability indicators.Conclusions. The article may be useful to researchers at early stages of design of various technical systems as a priori information for construction of models and criteria used for dependability assurance and monitoring, as well as improvement of accuracy and reliability of derived estimates in the process of highly reliable equipment (systems) development.
Цель. Одним из этапов анализа надежности технических систем является априорный анализ надежности, который обычно проводится на ранних стадиях проектирования. Этот анализ – априори располагает известными количественными характеристиками надежности всех используемых элементов системы. Так как для уникальных, малосерийных и новых элементов как правило отсутствует достоверная априорная информация о количественных характеристиках надежности, их задают по аналогии с характеристиками при- меняющихся аналогичных технических элементов. Под априорной информацией понимается информация, получаемая в результате расчетов и моделирования надежности, различного рода испытаний на надежность, эксплуатации объектов, конструктивно близких к исследуемому (аналогов, прототипов). С точки зрения системного подхода любое исследование надежности технических объектов должно планироваться и проводиться именно с учетом результатов предыдущих исследований, т.е. с учетом априорной информации. Таким образом, априорный анализ базируется на априорных (вероятностных) характеристиках надежности, которые лишь приблизительно отражают действительные процессы, происходящие в технической системе. Тем не менее, этот анализ позволяет на стадии проектирования выявить слабые с точки зрения надежности связи элементов системы, принять необходимые меры к их устранению, а также отвергнуть неудовлетворительные варианты построения структурных схем технической системы. Поэтому априорный анализ (или расчет) надежности имеет существенное значение в практике проектирования технических систем и составляет неотъемлемую часть технических проектов. В рамках данной работы рассматриваются основные [1] непрерывные распределения случайных величин (экспоненциальное, Вейбулла-Гнеденко, гамма, логарифмически-нормальное и нормальное), используемых в качестве теоретических распределений показателей надежности. С целью получения априорных сведений о надежности разрабатываемых технических систем и их элементов представлены зависимости, позволяющие провести оценивание основных показателей надежности, а также показаны особенности их применения в различных условиях.Методы. В настоящее время в нашей стране отсутствует единая система сбора и обработки информации о надежности разнотипных технических систем [3], что является одной из причин сравнительно низкого уровня надежности. В условиях отсутствия таких сведений возникают значительные затруднения при проектировании новой системы с заданными показателями надежности. Поэтому в основу изложенного материала был положен сбор и систематизация информации опубликованной в отечественной литературе, анализ результатов модельных и экспериментальных исследований надежности различных технических систем и элементов, а также статистический материал полученные в ходе эксплуатации.Результаты. В статье представлен анализ практического использования основных непрерывных законов распределения случайных величин в теории надежности технических систем, позволяющий на ранних этапах проектирования предположить возможный вид модели отказов элементов системы для проведения последующей процедуры оценки их показателей надежности.Выводы. Статья может быть полезна исследователям на ранних этапах проектирования различных технических систем, в качестве априорной информации для построения моделей и критериев, используемых для обеспечения и контроля надежности, а также повышения точности и достоверности получаемых оценок в процессе создания высоконадежной аппаратуры (комплексов).
 
Publisher LLC Journal Dependability
 
Contributor —
—
 
Date 2016-12-06
 
Type info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
—
—
 
Format application/pdf
application/pdf
 
Identifier http://www.dependability.ru/jour/article/view/170
10.21683/1729-2646-2016-16-4-17-23
 
Source Dependability; Том 16, № 4 (2016); 17-23
Надежность; Том 16, № 4 (2016); 17-23
2500-3909
1729-2646
10.21683/1729-2646-2016-16-4
 
Language rus
eng
 
Relation http://www.dependability.ru/jour/article/view/170/338
http://www.dependability.ru/jour/article/view/170/339
ГОСТ Р.27.004 – 2009. Надежность в технике. Модели отказов. Введ. 2009 –12 –15 – М.: Стандартинформ, 2010. – 16 с.
Труханов В. М. Надежность технических систем типа подвижных установок на этапе проектирования и испытания опытных образцов: научное издание – М.: Машиностроение, 2003. – 320 с.
Половко А. М., Гуров С. В. Основы теории надежности: уч.пособие – 2-е изд., перераб. и доп. – СПб.: БХВ-Петербург, 2006. – 704 с.
Лисунов Е. А. Практикум по надежности технических систем уч.пособие – 2-е изд., перераб. и доп. – СПб : Лань, 2015. – 240 с.
Павлов И. В. Статистические методы оценки надежности сложных систем по результатам испытаний. – М.: Радио и связь, 1982. – 168 с.
Электроподвижной состав. Эксплуатация, надежность и ремонт: учебник / под ред. А. Т. Головатого и П. И. Борцова. – М.: Транспорт, 1983. – 350 с.
Хазов Б. Ф., Дидусев Б. А. Справочник по расчету надежности машин на стадии проектирования. – М.: Машиностроение, 1986. – 224 с.
Гнеденко Б. В., Беляев Ю. К., Соловьев А. Д. Математические методы в теории надежности. Основные характеристики надежности и их статистический анализ. – М.: Либроком, 2013. – 584 с.
Гнеденко Б. В. Вопросы математической теории надежности. – М.: Радио и связь,1983. – 376 с.
Машиностроение: энциклопедия в 40 т. Т. IV-3: Надежность машин / В. В. Клюев, В. В. Болотин, Ф. Р. Соснин и др.; под общ. ред. В. В. Клюева. – М.: Машиностроение, 2003. – 592 с.
Комаров А. А. Надежность гидравлических систем. – М.: Машиностроение, 1969. – 236 с.
Венников Г. В. Надежность и проектирование. – М.: Знание, 1971. – 96 с.
Надежность в технике: справочник / в 10 т. Т. 2: Математические методы в теории надежности и эффективности / под ред. Б. В. Гнеденко. – М.: Машиностроение, 1987. – 280 с.
Айвазян С. А., Мхитарян В. С. Прикладная статистика и основы эконометрики: учебник для вузов. – М.: ЮНИТИ, 1998. – 1022 с.
Беляев Ю. К., Богатырев В. А., Болотин В. В. и др. Надежность технических систем: справочник / под ред. И. А. Ушакова. – М.: Радио и связь, 1985. – 608 с.
Герцбах И. Б., Кордонский Х. Б. Модели отказов / под ред. Б. В. Гнеденко. – М.: Советское радио, 1966. – 166 с.
Каштанов В. Н., Медведев А. И. Теория надежности сложных систем: уч.пособие – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2010. – 609 с.
Труханов В. М. Новый подход к обеспечению надежности сложных систем: научное издание. – М.: Спектр, 2010. – 246 с.
Справочник по надежности: в 3 т. Т. 1 / под ред. Б. Р. Левина. – М.: Мир, 1969. – 326 с.
Черкесов Г. Н. Надежность аппаратно-программных комплексов: учеб. пособие. – СПб.: Питер, 2005. – 479 с.
Антонов А. В. Статистические модели в теории надежности: учеб.пособие / А. В. Антонов, М. С. Никулин. – М.: Абрис, 2012. – 390 с.
Военно-научные исследования и разработка вооружения и военной техники. Часть II / под ред. Л. А. Мартыщенко. – Л.: Изд-во Министерства обороны СССР, 1993. – 250 с.
Войнов К. Н. Прогнозирование надежности механических систем. – Л.: Машиностроение, 1978. – 208 с.
Шубинский И.Б. Надежные отказоустойчивые информационные системы. Методы синтеза / Шубинский И.Б. – М: Изд-во журнал «Надежность» , 2016. – 544 с.
 
Rights Authors who publish with this journal agree to the following terms:Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).
Авторы, публикующие в данном журнале, соглашаются со следующим:Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и предоставляют журналу право первой публикации работы на условиях лицензии Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным сохранением ссылок на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.Авторы сохраняют право заключать отдельные контрактные договорённости, касающиеся не-эксклюзивного распространения версии работы в опубликованном здесь виде (например, размещение ее в институтском хранилище, публикацию в книге), со ссылкой на ее оригинальную публикацию в этом журнале.Авторы имеют право размещать их работу в сети Интернет (например в институтском хранилище или персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу (См. The Effect of Open Access).