Помощничек
Главная | Обратная связь


Археология
Архитектура
Астрономия
Аудит
Биология
Ботаника
Бухгалтерский учёт
Войное дело
Генетика
География
Геология
Дизайн
Искусство
История
Кино
Кулинария
Культура
Литература
Математика
Медицина
Металлургия
Мифология
Музыка
Психология
Религия
Спорт
Строительство
Техника
Транспорт
Туризм
Усадьба
Физика
Фотография
Химия
Экология
Электричество
Электроника
Энергетика

Усеченное нормальное распределение



При нормальном (гауссовом) распределении случайной величины она может принимать любые значения от –∞ до +∞. Поскольку возможные значения случайной наработки до отказа Т могут быть только положительными, распределение Т может быть лишь усеченным нормальным.

Усеченным нормальным распределением случайной величины называется распределение, получаемое из нормального при ограничении интервала возможных значений этой величины. Так как возможные значения случайной величины Т ограничены интервалом (t1, t2), то плотность усеченного распределения

где

(15)

f(t)плотность неусеченного распределения; с – нормирующий множитель, находимый из условия, что площадь под кривой распределения равна единице, т. е.

или

(16)

Подставив в (16) выражение для f(t) и применив подстановку

где mt, σt среднее значение и среднее квадратическое отклонение неусеченного распределения, после преобразования получим:

(17)

где

нормированная функция Лапласа.

Функция надежности

(18)

Интенсивность отказов

Найдем формулы для числовых характеристик усеченного нормального распределения: математического ожидания наработки до отказа и дисперсии наработки до отказа . Согласно определениям этих характеристик имеем

(19)

(20)

Проведя преобразования, получим:

(21)

(22)

где

(23)

Когда возможные значения случайной величины Т лежат в интервале (0, ∞), из формул (17), (19) – (23) получаем:

(24)

(25)

(26)

(27)

На рис. 6 приведены зависимости отношений числовых характеристик усеченного и неусеченного нормального распределений и значения нормирующего множителя c0от отношения mtt.

Рис. 6. Зависимость отношений числовых характеристик усеченного и неусеченного нормального распределения и нормирующего множителя c0 от отношения mtt. (Черта над , означает, что эти характеристики относятся к усеченному распределению)

Изрис. 6 следует, что при mtt >2, что обычно и имеет место на практике при употреблении нормального распределения, значение c0 очень мало отличается от единицы и , . Поэтому в дальнейшем не будем добавлять термин «усеченное» к названию «нормальное распределение наработки до отказа».

Необходимо отметить, что вопреки распространенному мнению при отказах элементов за счет износа распределение наработки до отказа будет далеко не всегда нормальным. Необходимым условием нормального распределения наработки до отказа является малый разброс значений скорости износа элементов.

Ввиду большого теоретического и прикладного значения нормального распределения его стараются иногда применить и при явно несимметричных распределениях наработки до отказа. Для этого подбирают некоторую функцию случайной наработки до отказа, напримерlgT, T2 и т. д., приближенно следующую нормальному закону. Например, довольно часто используется логарифмически нормальное распределение усталостной долговечности, при котором предполагается, что логарифм числа циклов нагрузки до разрушения образца распределен по нормальному закону.

Распределение Релея

Для распределения Релея:

Параметр распределения Релея, обычно обозначаемый σ, является модой этого распределения. Его не нужно смешивать со средним квадратическим отклонением σt . Для распределения Релея математическое ожидание

а дисперсия

Гамма-распределение

Плотность гамма-распределения

(28)

где – гамма-функция.

В теории надежности гамма-распределение обычно используется при целом r. При r=1 получается показательное распределение. В данном случае показательное распределение – это распределение наработки до первого отказа. При целом r>1 гамма-распределение является распределением суммы r независимых случайных величин, каждая из которых имеет показательное распределение с параметром . Гамма-распределение при целом r иногда называют распределением Эрланга. Для такого распределения

(29)

(30)

(31)

Матёматическое ожидание наработки до отказа

дисперсия

Графики гамма-распределения приведены на рис. 7.

Рис. 7. Графики гамма-распределения. а – функции надежности; б – кривые распределения наработки до появления r отказов; в – интенсивности отказов.

При больших r гамма-распределение сходится, к нормальному распределению с параметрами

В качестве примера использования гамма-распределения представим себе резервированную систему, состоящую из r одинаковых элементов, причем под нагрузкой находится один элемент, а остиальные поочередно автоматически включаются в работу после отказа работающего элемента. При показательном распределении наработки до отказа элементов суммарная наработка системы будет подчинена гамма-распределению.




©2015 studopedya.ru Все права принадлежат авторам размещенных материалов.