Численное исследование показателей надежности оборудования по данным малого объема / Ю. М. Краковский, Н. А. Хоанг // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. – 2019. – Т. 61, № 1. – С. 28–34. – DOI: 10.26731/1813-9108.2019.1(61).28–34
10.26731/1813-9108.2019.1(61).28–34
При эксплуатации любого сложного технологического оборудования происходит воздействие на него различных случайных факторов. Это, в свою очередь, приводит к нарушению производственных процессов, участником которых является это оборудование. Учитывая случайный характер воздействий, влияющих на эксплуатируемое оборудование, наработка принимает случайные значения. При этом она описывается функцией распределения или плотностью распределения вероятностей, а также различными числовыми характеристиками, например: дисперсией, средне квадратическим значением, матожиданием и др. При небольшом объеме экспериментальных данных по наработкам оборудования, что и наблюдается на практике, предлагается построить эмпирическую функцию распределения и, используя результаты имитационного моделирования, оценить показатели надежности по предложенным численным моделям. На практике такими показателями надежности являются: средний и гамма процентный ресурс; вероятность безотказной работы для ресурса и остаточного ресурса; средний и гамма процентный остаточный ресурс. При этом знание закона распределения генеральной совокупности не требуется. В нашем случае знание закона распределения потребовалось лишь для тестирования численных моделей. Тестирование численных моделей оценки показателей надежности показало их высокую точность при сравнении с показателями надежности, когда наработка имеет закон Вейбулла.
1. Байхельт Ф., Франкен П. Надежность и техническое обслуживание. Математический подход : пер. с нем. М. : Радио и связь, 1988. 392 с.
2. Краковский Ю.М., Каргапольцев С.К., Начигин В.А. Моделирование перевозочного процесса железнодорожным транспортом: анализ, прогнозирование, риски. СПб. : ЛИТЕО, 2018. 240 с.
3. Нго З.Д., Краковский Ю.М., Захарова О.А. Численные модели оценки показателей надежности многокомпонентного оборудования по результатам компьютерного моделирования // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2015. № 4 (48). С. 66–70.
4. Даваадорж Б., Краковский Ю.М. Нечеткий численный вероятностный анализ для оценки показателей надежности рельсовых скреплений // Мир Транспорта. 2017. Т.15. № 3 (70). С. 30–39.
5. Артамонов И.В. Программный комплекс анализа надежности бизнес-транзакции // Информационные системы и технологии. 2014. № 5 (85). С. 5–13.
6. Буртаев Ю.Ф. Острейковский В.А. Статистический анализ надежности объектов по ограниченной информации. М. : Энергоатомиздат,1995. 240 с.
7. Василенко Н.В. Модели оценки надежности программного обеспечения / Н.В. Василенко, В.А. Макаров // Вестн. Новгород. гос. ун-та. 2004. № 28. С. 126–132.
8. Обеспечение надежности сложных систем. / А. Н. Дорохов и др. СПб. : Лань, 2011. 352 с.
9. Игнатущенко В.В. Милков М.Л., Сидоров А.В. Многоверсионное резервирование взаимозависимых параллельных задач для управляющих параллельных вычислительных систем: формализованное описание, оценка отказоустойчивости // Надежность. 2009. № (4) 32. C. 45 – 62.
10. Краковский Ю.М. Начингин В.А., Начигин А.В. Оценка технического состояния рельсов по данным мониторинга пути // Вестник ВНИИЖТ. 2012. № 5 С. 40–43.
11. Чуканов В.О. Надежность программного обеспечения и аппаратных средств систем передачи данных атомных электростанций. М. : Диалог-МИФИ, 2008. 168 с.
12. Уткин Л.В., Уткин В.С. Структурная надежность систем при неполной статистической информации о параметрах модели // Надежность. 2009. № (3) 31. С. 28–36.
13. Кельтон В., Лоу А. Имитационное моделирование. СПб. : Питер, 2004. 847 с.
14. Краковский Ю.М., Калиновский С.Г., Селиванов А.С. Математическое обеспечение моделирования случайной величины при вероятностном анализе безубыточности // Информац. технологии и проблемы математ. моделирования сложных систем. 2009. № 7. С. 137–143.
15. Нго З.Д., Краковский Ю.М. Вычислительный алгоритм численной оценки параметра потока отказов многокомпонентного оборудования // Вестн. ИрГТУ. 2015. № 10. С. 16–20.
16. Нго З.Д., Краковский Ю.М. Имитационная модель многокомпонентного оборудования для определения закона распределения его наработки // Вестн. ИрГТУ. 2015. № 7. С. 25–32.
17. Нго З.Д. Краковский Ю.М. Численные модели оценки коэффициента оперативной готовности и параметра потока восстановления многокомпонентного оборудования // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2016. № 1 (49). С. 55–59.
18. Краковский Ю.М. Математические и программные средства оценки технического состояния оборудования. Новосибирск : Наука, 2006. 228 с.