Главная страница
Навигация по странице:

  • Модели надежности установок с восстановлением.

  • Модели надежности установок с профилактикой.

  • Модели надежности систем с восстановлением и профилактикой.

  • Проблема надежности и ее значение для современной техники. Основные задачи надежности ээс


    НазваниеПроблема надежности и ее значение для современной техники. Основные задачи надежности ээс
    АнкорShpora_k_nadezhnosti.docx
    Дата18.12.2017
    Размер3.3 Mb.
    Формат файлаdocx
    Имя файлаShpora_k_nadezhnosti.docx
    ТипДокументы
    #12061
    страница7 из 10
    1   2   3   4   5   6   7   8   9   10

    Оценку адекватности уравнения можно производить по среднеквадратической погрешности. При этом мерой неадекватности является


    , (14.3)
    где q число коэффициентов уравнения (14.1); yk – значение целевого параметра у, рассчитанного по исходной теоретической модели в точке – то же значение, рассчитанное по уравнению (14.1).
    Эта величина, а также в области пространства независимых переменных должны быть сопоставлены с диапазоном изменения целевого параметра или допустимой ошибки его определения. Можно считать, что уравнение является адекватным, если
    (14.4)

    и

    (14.5)

    где – базисное или максимальное из всех рассчитанных по теоретической модели значений у; d – заданная погрешность аппроксимации теоретической модели; – максимальная ошибка предсказания у в области X; X – заданная (рассматриваемая) область пространства независимых переменных.

    Среди контрольных точек, в которых производится сопоставление теоретических у и предсказанных значений целевой функции, и ищется максимальное между ними расхождение . При этом, кроме точек, соответствующих плану использоваться ещё ряд характерных точек.

    Наконец, для грубой оценки уравнения ее адекватность можно проверить и по разности , где – значение исследуемой величины при проведении эксперимента и базисных факторов. Если эта разность не превышает заданной погрешности, то уравнение можно считать адекватным в заданной области варьируемых факторов. В общем случае погрешность регрессионной модели должна задаваться исследователем в зависимости от решаемой задачи. Например, для анализа уровней напряжения в электрической сети, где ее значение изменяется не более, чем на 10%, погрешность модели не должна быть более 1 – 2%. Для анализа потерь активной мощности погрешность может достигать 5%, а для реактивной мощности даже 10%.

    С помощью МПЭ могут быть построены регрессионные модели сложных ЭМС, представляющие возможность для весьма эффективного анализа установившихся режимов и могущие успешно использоваться при оперативном управлении. При этом объект исследования – ЭМС может представляться детерминировано и в вероятностной форме.

    При построении детерминированной регрессионной модели ЭМС ставится задача аппроксимации сложной модели ЭМС детерминированным полиномом, в некотором смысле наилучшим образом отвечающем исходной модели. В соответствии с особенностями режимов ЭМС можно предложить следующую методику моделирования для построения детерминированных регрессионных моделей ЭМС.

    Все параметры исследуемой системы необходимо разделить на две группы: выходные (целевые или оптимизируемые) и входные варьируемые (независимые переменные). Для входных варьируемых параметров выбирается область варьирования. При этом стремятся, чтобы она охватила те режимы, которые представляют интерес для исследователя (например, область оптимальных режимов). Далее выбирают вид аппроксимирующего полинома (модели), обычно в линейном или квадратичном виде, и соответственно оптимальный план постановки эксперимента. Эксперимент проводится согласно правилам планирования на ЭВМ. Обработка результатов такого эксперимента позволяет количественно оценить коэффициенты искомого аппроксимирующего полинома (модели).
    При применении МПЭ должны реализоваться все требования регрессионного анализа. Важнейшее значение имеет требование совместимости рассчитываемых режимов и некоррелированности варьируемых факторов.



    1. Модели надежности установок с восстановлением.

    При экспоненциальном законе распределения времени восстановления и времени между отказами для расчёта показателей надёжности установки с восстановлением пригоден математический аппарат марковских случайных процессов.

    Дискретный случайный процесс называется марковском, если все вероятностные характеристики будущего протекания этого процесса (при ) зависят лишь от того, в каком состоянии этот процесс находился в настоящий момент времени , и не зависят от того, каким образом этот процесс протекал до момента времени (в прошлом). Для марковского процесса «будущее» зависит от «прошлого» только через «настоящее». Поэтому определение марковских процессов как процессов без последействия не означает полной независимости от прошлого. Установлено, что если все потоки событий, переводящие систему из состояния в состояние, являются пуассоновскими, то случайный процесс переходов будет марковским, с непрерывным временем.

    Один элемент электротехнической (энергетической) установки или сама установка могут находиться в двух состояниях:

    1) – установка работоспособна;

    2) – установка неработоспособна.

    dt

    1-dt

    dt

    E1

    E0

    1-dt

    Если  – интенсивность отказов (ч-1), а µ – интенсивность восстановления (ч-1), то граф переходов из состояния в состояние с обозначением вероятностей переходов за время dt имеет вид, представленный на рис. 1.

    Рис. 1. Граф переходов для системы их двух состояний

    Существует правило для составления дифференциальных уравнений переходов, соответствующих этому графу. В левой части каждого уравнения стоит производная , а в правой части столько членов, сколько ребер непосредственно связано с данным состоянием. Если ребро графа ведет в данное состояние, член уравнения имеет знак «+», если ведет из данного состояния знак «-». Каждый член уравнения равен плотности потока событий, переводящего систему из одного состояния в другое, умноженной на вероятность того состояния, из которого исходит ребро. В наших условиях – вероятность застать установку в состоянии , – в состоянии .

    Тогда

    ,

    .

    При начальных условиях , и при условии, что состояния и представляют собой полную группу событий, т.е. , решение системы имеет вид

    ,

    .

    При мгновенном автоматическом восстановлении , . При отсутствии восстановления , – вероятность безотказной работы.

    При достаточно большом наступает стационарный режим работы системы (рис. 2) с вероятностью состояний

    =, /=0

    P1

    P1()

    1

    =0, /=

    tc

    (1)

    Величина



    называется коэффициентом готовности.

    Следует отметить, что при отсутствии резервирования восстановление повышает надежность только в отношении готовности, вероятность безотказной работы при этом не увеличивается.

    Рис. 2. Зависимость вероятности работоспособного состояния от времени при различной интенсивности восстановления
    При последовательном соединении элементов интенсивность отказов системы может быть очень велика. Среднее время восстановления определяется как математическое ожидание времени восстановления при отказах всех элементов, следовательно, оно зависит не только от времени восстановления элементов, но и то вероятности отказов этих элементов.

    В установке или системе с однократным резервированием имеются два элемента. При отказе одного из них система остаётся работоспособной, отказавший элемент восстанавливается. Если за время восстановления одного элемента второй не откажет, то опасный режим проходит без последствий. Если же за время восстановления отказавшего элемента отказывает второй, то система теряет работоспособность до восстановления одного из отказавших элементов.

    При постоянном резервировании и ограниченном восстановлении (восстанавливаться может только один элемент) система может находиться в трёх состояниях:

    – работоспособны оба элемента;

    – работоспособен только один из элементов;

    – оба элемента не работоспособны.

    Граф переходов из состояния в состояние с обозначением вероятностей переходов за время dt представлен на рис. 3.7.

    2dt

    dt

    dt

    dt

    E2

    E0

    E1

    Рис. 3.7. Граф переходов для системы из трёх состояний

    Дифференциальные уравнения для вероятностей состояний:

    ,



    .

    Начальные условия: – полная группа событий; .

    Уравнения (3.3) решаются с помощью преобразования Лапласа:

    ,

    где .

    Вероятность застать систему в работоспособном состоянии

    .

    При достаточно большом процесс переходов стабилизируется, наступает установившийся режим и перестает зависеть от времени

    (2)

    dt

    dt

    dt

    dt

    E2

    E0

    E1

    При резервировании замещением (резервный элемент может отказать только после того как его включили после отказавшего ocновного) и ограниченном восстановлении граф переходов принимает вид, представленный на рис. 3.
    Рис. 3. Граф состояний

    Дифференциальные уравнения вероятностей состояний, соответствующих этому графу:

    ,



    .

    При тех же начальных условиях решение для имеет вид
    ,

    где .

    Вероятность застать систему в одном из работоспособных состояний а при



    2dt

    dt

    dt

    E2

    E0

    E1

    dt

    dt

    dt

    E2

    E0

    E1

    Для определения вероятности безотказной работы граф переходов следует изменить (рис. 4).

    Рис. 4. Граф переходов

    При начальных условиях решение будет



    где

    для постоянного резервирования;

    – для резервирования замещением; (3)

    ; . (4)

    Для системы кабельных линий резервирование замещением лишь незначительно повышает готовность и безотказность. Предпочтение следует отдать постоянному резервированию, так как при нём вследствие снижения нагрева увеличивается долговечность кабеля.


    1. Модели надежности установок с профилактикой.

    Чтобы по возможности отдалить момент отказа оборудования, его подвергают периодическому предупредительному ремонту. Разработана специальная система планово-предупредительных ремонтов (ППР). Однако предупредительный ремонт не имеет смысла, если . А если убывает, то такой ремонт не нужен. Ремонтируют только работающие элементы; если элемент отказывает, его не ремонтируют.

    Обозначим: – периодичность ремонта. Тогда плотность распределения вероятностей для случайной величины – наработки на отказ – в предположении идеального мгновенного ремонта (идеальный ремонт восстанавливает работоспособность в полной мере, и показатели надежности можно считать такими же, как у нового изделия):



    где k– номер предупредительного ремонта; – плотность распределения вероятностей срока службы некоторого элемента.

    Графическое представление плотности распределения вероятностей с учётом эффекта от предупредительного ремонта приведено на рис. 4. Каждый участок кривой, заключённый между и эквивалентен предыдущему, характеризуемому , где – функция надежности элемента, представляющая собой отношение числа работоспособных элементов в начале и в конце участка.
    Tпл

    2Tпл

    3Tпл

    4Tпл

    f(t)

    Рис. 4. Плотность распределения вероятностей срока службы элемента с периодическими предупредительными ремонтами

    Обе огибающие функции представляют собой экспоненциальные кривые. Это следует из того, что общий характер поведения плотности определяется геометрической прогрессией .

    Пример. Рассмотрим элемент с равномерным распределением срока службы при года и периодичности предупредительных ремонтов год.

    Тогда



    откуда , т.е. число работоспособных элементов в конце периода составляет 75% числа работоспособных элементов в начале периода (рис. 4).

    Зависимость интенсивности отказов (рис. 5) при год:



    Кривая получается при повторении кривой на каждом участке .

    На рис. 5 приведена экспоненциальная; кривая, вокруг которой осциллирует действительная кривая ; средняя интенсивность отказов :



    Средняя наработка на отказ года.

    1. Модели надежности систем с восстановлением и профилактикой.

    При отсутствии предупредительного ремонта наработка на отказ составила бы

    ,

    что почти вдвое меньше начального значения. При этом .

    Таким образом, безотказность элемента существенно увеличивается при условии идеального мгновенного ремонта или замены. Кроме того, предупредительный ремонт приводит распределение времени безотказной работы из любой исходной формы к экспоненциальной и любую кривую роста интенсивности отказов заменяет на пилообразную с весьма небольшим размахом. Это позволяет в расчётах принимать допущение .

    Идеальный аварийный ремонт. Практическим приближением к идеальному аварийному ремонту можно считать положение, когда каждый элемент в случае отказа заменяется новым, а сам процесс замены занимает пренебрежимо малое время. Основное различие между идеальным аварийным и идеальным предупредительным ремонтом состоит в том, что предупредительный ремонт производится в заранее заданные моменты времени, а аварийный ремонт (замена) всегда следует за отказом.

    Пусть, как и ранее, срок службы элемента описывается его плотностью распределения вероятностей , а плотность распределения вероятностей до первого отказа – , совпадающей с . Аналогично, плотность распределения вероятностей времени до второго отказа и времени до k-того отказа :

    (5)

    (6)

    Если , то промежутки времени между отказами распределены экспоненциально. При этом допущении процесс описывается распределением Пуассона и k-тое время ожидания соответствует времени до k-того отказа, следовательно,

    (7)

    Подставляя (7) в (6) получим



    Идеальный аварийный и предупредительный ремонты. Важным эффектом предупредительного ремонта является увеличение средней наработки до отказа. В случае идеального аварийного ремонта этот результат сводится к тому, что для элементов с возрастающей интенсивностью отказов регулярное проведение предупредительных ремонтов приводит к уменьшению частоты аварийных ремонтов. Среднее значение параметра потока отказов

    . (8)

    Рассмотрим продолжение процесса предыдущего примера, где в дополнение к регулярному предупредительному ремонту после каждого отказа проводится идеальный аварийный ремонт.

    Функцию вычисляем по (7), где получаются путем последовательного применения (5) к функции для года:

    .

    Следовательно,

    .

    В соответствии с (3.13) получим

    .

    При год частота предупредительных ремонтов , а средний параметр потока отказов (идеальных аварийных ремонтов) .

    Отметим, что интенсивность отказов без предупредительных ремонтов (только идеальный аварийный ремонт). Средняя интенсивность отказов при идеальном предупредительном ремонте .

    Положительное влияние предупредительных ремонтов на уменьшение частоты аварийных ремонтов выражено весьма чётко. Если стоимость предупредительного ремонта того же порядка, что и аварийного, то предупредительный ремонт может оказаться экономически неоправданным. Если стоимость предупредительного ремонта меньше, чем суммарная стоимость аварийного ремонта и ущербов от аварии, то предупредительный ремонт может быть оправдан и экономически. При этом периодичность его можно оптимизировать по критерию минимума ежегодных затрат, включая ущерб от аварий:

    . (9)

    Условие (9) адекватно критерию минимума удельных затрат:

    . (10)

    Величину можно интерпретировать как отношение затрат длительностей

    Из (9) следует равенство

    ,

    дифференцируя которое по и приравнивая производную нулю получим условие оптимума

    (11)

    Значение , удовлетворяющее (11), является оптимальным. Для рассматриваемого примера определим при условии =0,2. Затраты



    Уравнение (11) принимает вид



    Решение его: , следовательно, общие затраты на предупредительный и аварийный ремонты будут минимальными (при принятых условиях), если предупредительный ремонт проводить каждые 2,11 года.

    1. 1   2   3   4   5   6   7   8   9   10

    написать администратору сайта