Под объектом оценки надёжности будем понимать – системы, подсистемы и компоненты.
Главной характеристикой надёжности является среднее время наработки на отказ.
То – среднее значения отказа.
Вставка рисунок а
Поскольку отказы обуславливаются старением элементов, старением материла, условием эксплуатации, то само время работы на отказ получается величиной случайной. Очевидно, что случайная величина То распределена по некоторому закону, этот закон – F(t) законом распределения времени работы на отказ.
t=А
F (t=A)=P(t<A) (1)
Закон распределения времени наработки на отказ в каждой конкретной точки A даёт вероятность того, что за время А отказ произойдёт.
Pбр(t) =1- F(t)
P(t>A) – вероятность того что отказ не произойдёт.
Первая модель!
Второй частью аналитической частью отказа является производная от закона распределения.
Третья составляющая аналитической модели:
(3)
Интенсивность потока отказа:
(4)
Рассмотрим интервал времени dt и определим на нём вероятность отказа
С другой стороны вероятность отказа равна:
– инфинитезимальная - минимальная величина отказа.
4 составляющая модели
Как и всякая модель аналитическое модели даёт приближенное состояние ООН. Приближенные значения увиливают на 5 -10% - защитный интервал, а наработку уменьшают.
Аналитические модели отказов в условиях экспоненциального закона распределения времени наработки на отказ.
Поскольку реальные системы, подсистемы и компоненты находятся под воздействием: старение материала, усталости материла, климатических воздействия, электрических воздействия и т.д. то каждый вид воздействий порождает свой под потом отказа. Эти подпотоки отказав в реальной действительности объединяются в единой поток отказа. А объединения достаточно большего потока или подпотока в один поток – дают Пуассоновский паток - простей пуассоновский поток, а в нём всегда действует экспоненциальные распределения.
Существуют большие справочники, они раньше носили категорию секретных, где для различных объектов оценки были оценены на основе результатов эксплуатации и собраны в справочники интенсивности потоков отказов.
Все модели расчетов надёжности дают прогностические результаты.