Перейти к:
Подтверждение показателей надежности при экспериментальной отработке сложной технической системы с последовательным соединением элементов
https://doi.org/10.23947/2687-1653-2023-23-1-26-33
Аннотация
Введение. Статья посвящена проблеме подтверждения заданных уровней надежности при экспериментальной отработке сложной технической системы с последовательным соединением элементов. Такие задачи возникают, когда требуется принять решение об испытании системы в составе более крупной или об окончании экспериментальной отработки и запуске серийного производства. Цель исследования — обосновать сокращение сроков экспериментальной отработки. Задача — определить, принимается или отклоняется гипотеза Но.
Материалы и методы. Для реализации цели и задачи работы по результатам испытаний строится критическая область, описываемая неравенством. Формулировка задачи подтверждения требований базируется на известных подходах к проверке статистических гипотез. Задействуется понятийный аппарат теории информации, вероятности и статистики. Изучена теоретическая и прикладная литература о математических методах в теории надежности. Частные задачи работы решены известными способами. Так, вероятность получения точного числа успешных исходов в определенном количестве экспериментов определена по схеме Бернулли. Точный доверительный интервал, основанный на биномиальном распределении, получен из соотношения Клоппера — Пирсона. Теорема А. Д. Соловьева и Р. А. Мирного позволила оценить надежность системы по результатам испытаний ее компонент.
Результаты исследования. Математически определены правила контроля, адекватные этапу экспериментальной отработки (при недостаточности данных о технической системе) и этапу серийного производства. Вероятность успешного исхода при испытании технических систем представлена через:
– вероятность события для элемента системы;
– значение доверительной вероятности;
– требуемый объем испытаний.
С этих позиций исследованы нулевая и альтернативная гипотезы и соответствующие им процедуры контроля надежности. Рассмотрены два положения. Первое допускает использование нулевой гипотезы доверия Но = {Р ≥ РТ} с альтернативой Н = { Р < РТ} для подтверждения требований (РТ, γ) к показателю надежности одного параметра при любых (РТ, γ). При этом достаточно одного безотказного испытания. Второе положение рассматривает последовательную техническую систему с N независимыми элементами, которые испытываются отдельно от системы по схеме Бернулли для одного параметра. Рассмотрим требования к системе в виде совокупности величин (РТ, γ) и требования к любому ее элементу (РТi, γ). Они совпадают, если планируемый исход испытаний соответствует случаям выполнения соотношения Р= lim 1≤i≤N : Р i = Р m , а нулевая альтернативная гипотеза выбирается из теории проверки статистических гипотез.
Обсуждение и заключения. Стратегию экспериментальной отработки следует реализовать в два этап: поиск и подтверждение надежности элементов серией безотказных испытаний. В этом случае планируемый объем испытаний каждого элемента определяется с учетом доверительной вероятности, нижней границы доверительного интервала и требований к показателям надежности одного параметра технической системы. Если допустимо использование нулевой гипотезы доверия, для подтверждения требований к показателю надежности достаточно одного безотказного испытания.
Ключевые слова
Для цитирования:
Царев О.Ю., Царев Ю.А. Подтверждение показателей надежности при экспериментальной отработке сложной технической системы с последовательным соединением элементов. Advanced Engineering Research (Rostov-on-Don). 2023;23(1):26-33. https://doi.org/10.23947/2687-1653-2023-23-1-26-33
For citation:
Tsarev O.Yu., Tsarev Yu.A. Validation of Reliability Indices during Experimental Development of a Complex Technical Series System. Advanced Engineering Research (Rostov-on-Don). 2023;23(1):26-33. https://doi.org/10.23947/2687-1653-2023-23-1-26-33
Введение. Рациональные методы подтверждения заданных уровней надежности актуальны для экспериментальной отработки сложной технической системы, когда принимается решение о возможности ее испытания в составе более крупной структуры или о завершении экспериментальной отработки и начале серийного производства. Такие же задачи возникают и при серийном производстве, если нужно:
- оценить готовность предприятия к выпуску серийной продукции на основании данных испытаний установочной партии;
- сделать вывод о соответствии выпускаемой продукции требованиям технической документации с учетом данных по эксплуатации.
Цель работы — получить приемлемое решение для планирования и сокращения объема испытаний с помощью методов интервального оценивания показателей надежности последовательных технических систем.
Для реализации заявленной цели необходимо определить, принимается или отклоняется гипотеза Но.
Материалы и методы. Задачу подтверждения требований целесообразно формулировать в терминах теории проверки статистических гипотез [1–4]. Пусть Р — надежность технической системы, РТ — некоторый фиксируемый (требуемый) уровень для Р. До проведения испытаний относительно Р можно выдвинуть три исходных предположения:
Каждое из них называется нулевой гипотезой, если записано виде:
Множество содержит лишь один элемент, поэтому гипотеза
называется простой. Гипотезы вида
и
называются сложными. Наряду с нулевой гипотезой, выражающей заранее сформулированную точку зрения, задают альтернативную гипотезу Н, выражающую противоположное высказывание
Задействуем понятийный аппарат теории информации [1], вероятности и статистики, применимый к решению подобных задач. Рассмотрим две совокупности множеств Но и Н:
Гипотезу Но в (1) будем называть жесткой, или гипотезой недоверия. Действительно, в случае (1) первоначально (до испытания) исходят из позиции недоверия к уровню качества системы. Показатель надежности Р принимается не выше некоторого фиксируемого уровня Р’Т . Гипотезу Но в (2) будем называть гипотезой доверия, так как в этом случае первоначально исходят из положения, что показатель надежности Р не меньше некоторого фиксируемого значения РТ.
Смысл величин Р’Т и РТ различен. В (1) Р’Т — такое браковочное значение, что при Р Р’Т система считается неприемлемой. В (2) РТ — такое значение, что при Р
Р’Т система считается приемлемой для использования. Очевидно, что РТ>Р’Т.
Результаты исследования. Итак, необходимо определить, принимается или отклоняется гипотеза Но. В теории статистических гипотез для этого по результатам испытаний строится критическая область. Она описывается некоторым неравенством. Причем нулевой гипотезы (вследствие исходного доверия к ней) придерживаются до тех пор, пока это разумно с точки зрения принятого уровня значимости α. Поэтому заранее ясно, что процедура контроля надежности в случае (1) будет существенно отличаться по сравнению со случаем (2).
Действительно, далее убедимся, что для отклонения гипотезы Но в (1) и принятия гипотезы о выполнении требования к показателям надежности следует использовать критическую область (или условие):
(3)
где — нижняя граница доверительного интервала для Р при значении доверительной вероятности γ = 1 – α;
— нижняя граница браковочного интервала для Р при значении доверительной вероятности γ = 1 – α.
В случае (2) для принятия гипотезы Но о соответствии значения параметра Р предъявляемому требованию следует использовать условие:
(4)
где — верхняя граница доверительного интервала для Р при значении доверительной вероятности γ = 1 – α.
В (3) и (4) под требованием к показателю надежности одного параметра Р понимается совокупность величин или
задаваемых до проведения испытаний.
Пусть в условиях схемы Бернулли проведено одно успешное испытание. Тогда, используя соотношения Клоппера — Пирсона, находим нижнюю и верхнюю границы одного параметра при значении, например, γ = 0,95:
При этом даже для весьма умеренных значений условие (3) не выполняется, в то время как (4) выполняется при любом РТ. Покажем справедливость принятого положения.
Первое положение. Если допустимо использование нулевой гипотезы доверия при альтернативе
, то для подтверждения требований
к показателю надежности одного параметра при любых
достаточно одного безотказного испытания.
Если исходная гипотеза Но — это гипотеза недоверия из (1), то необходимо существенно большее число испытаний. Так, при m = 0, получаем Это вполне справедливо, т. к. при проверке гипотез первоначально исходят из справедливости нулевой гипотезы Но.
На этапе экспериментальной отработки нет достаточно полных данных о технической системе, поэтому целесообразно использовать правило контроля (3). На этапе серийного производства можно исходить из гипотезы доверия и использовать существенно более легкое правило контроля (4). Это допустимо, если, по данным экспериментальной отработки, условие (3) оказалось выполненным.
Рассмотрим систему, состоящую из N независимых последовательно соединенных элементов, которые могут испытываться отдельно. Тогда вероятность успешного исхода при испытании технических систем:
(5)
Здесь Рi — вероятность того же события для i-го элемента. К величине Р заданы требования в виде совокупности значений . Нужно спланировать процедуру контроля надежности одного параметра для каждого элемента системы, т. е. задать
, пару
Вследствие перемножения Рi в формуле (5) должно выполняться соотношение . Кроме того, γ=γi.
В результате требуемый объем испытаний ni каждого элемента резко возрастает и даже при безотказных исходах всех испытаний становится неприемлемым. При
Такому способу планирования логически противоречит неравенство , следующее из
при mi = 0. Понятно, что при безотказных исходах требуемый объем испытаний nоi i-го элемента, проводимых отдельно от системы, должен быть равен требуемому объему испытаний системы nо. Во избежание этого противоречия следует использовать теоремы А. Д. Соловьева и Р. А. Мирного [5–7]. Итак, при m = 0,
Здесь — нижняя граница доверительного интервала для показателя надежности технической системы по одному параметру, при значении γ доверительной вероятности;
i — значение нижней границы доверительного интервала для показателя надежности i-го элемента системы при той же доверительной вероятности; n — минимальное число испытаний элементов системы; f (n, 0, γ) — корень уравнения Клоппера — Пирсона:
Во всех упомянутых случаях (9) не перемножаются нижние границы, а система вырождается в один слабейший элемент. Это позволяет подтвердить следующее положение.
Второе положение. Рассмотрим последовательную систему с N независимыми элементами, которые испытываются отдельно от системы по схеме Бернулли для одного параметра. Требования, задаваемые к системе в виде совокупности величин ( Т, γ) , и требования к любому ее элементу (
Тi, γ) совпадают, если планируемый исход испытаний соответствует упомянутым случаям выполнения соотношения (9), а нулевая альтернативная гипотеза выбирается, исходя из (1) и (2).
Следствие. В случае (3) выполнение (9) — планируемый объем безотказных испытаний (N – 1) элементов определяется из:
Отсюда:
Соотношения (10) и (15) позволяют планировать необходимый объем испытаний i-го элемента технической системы при определенной последовательности экспериментальной отработки системы. Весь процесс экспериментальной отработки делится условно на два периода: поиск и подтверждение требований надежности для решения о переходе к следующему этапу испытаний или о принятии технической системы к серийному производству. В первом периоде возможны доработки, и целесообразно использовать модели с переменной вероятностью Р успешного исхода испытания системы.
Данные, полученные в первом периоде, могут использоваться для расчета величины РН. Во втором периоде имеем дело с установившимся вариантом конструкции технической системы и технологического процесса. Это позволяет использовать рассмотренные выше модели испытаний биномиального типа с постоянной вероятностью Р.
Пусть первый период отработки N элементов технической системы закончен и ставится вопрос о подтверждении требований к показателю надежности системы по одному параметру. Целесообразно подтвердить надежность, если положительное решение принимается только в случае безотказного исхода испытаний последней серии для каждого из N элементов. Эта стратегия удобна тем, что она основана на минимально возможном числе испытаний элементов технической системы и допускает простые аналитические решения (10) и (15).
В общем случае есть смысл исследовать стратегию, допускающую отказы элементов при проведении испытаний и основанную на оптимизации некоторой целевой функции. Но здесь ограничимся рассмотрением лишь упомянутой стратегии с безотказными заключительными сериями.
Обсуждение и заключения. Результаты научных изысканий позволили сформулировать приведенные ниже выводы.
1. Даже при большом числе N элементов системы возможно планирование объема их испытаний. В этом случае методы интервального оценивания показателей надежности последовательных технических систем позволяют получить приемлемое решение, однако только по одному параметру.
2. Стратегия экспериментальной отработки технических систем тесно связана с методом подтверждения надежности элементов. Рациональная стратегия экспериментальной отработки предусматривает после поискового периода подтверждение надежности элементов заключительной серией безотказных испытаний. В этом случае планируемый объем испытаний каждого из N элементов не зависит от N и определяется по соотношению (15), в которое входят требования (Т, γ) к показателям надежности одного параметра технической системы в целом и РН. Получаемый по (15) объем испытаний каждого элемента технической системы при любом их числе невелик, если на систему из N элементов заданы умеренные требования (
Т = 0,80 …0,95; γ = 0,90 … 0,95), однако только по одному параметру. При этом объем убывает с ростом величины РН.
3. В серийном производстве при испытаниях модернизированных технических систем можно использовать метод контроля со сменой нулевой и альтернативной гипотез. Если допустимо использование нулевой гипотезы доверия, то для подтверждения требований к показателю надежности достаточно одного безотказного испытания.
Список литературы
1. Белов В.М., Новиков С.Н., Солонская О.И. Теория информации. Москва: ГЛТ; 2012. 143 c.
2. Годин А.М. Статистика. Москва: Дашков и К; 2016. 451 с.
3. Müller K. The New Science of Cybernetics: A Primer. Journal of Systemics, Cybernetics and Informatics. 2013;11:32–46.
4. Hamdy A Taha. Operations Research: An Introduction, 9th ed. New York: Prentice Hall; 2011. 813 p.
5. Павлов И.В. Доверительные границы для показателей надежности системы с возрастающей функцией интенсивности отказов. Проблемы машиностроения и надежности машин. 2017;(2):70–75.
6. Гнеденко Б.В., Беляев Ю.К., Соловьев А.Д. Математические методы в теории надежности. Москва: Либроком; 2013. 584 с.
7. Betsch S., Ebner B. Fixed Point Characterizations of Continuous Univariate Probability Distributions and their Applications. Annals of the Institute of Statistical Mathematics. 2021;73:31–59. https://doi.org/10.48550/arXiv.1810.06226
8. Nakakita S.H., Kaino Y., Uchida M. Quasi-Likelihood Analysis and Bayes-Type Estimators of an Ergodic Diffusion Plus Noise. Annals of the Institute of Statistical Mathematics. 2021;73:177–225. https://doi.org/10.1007/s10463-020-00746-3
9. Павлов И.В., Разгуляев С.В. Нижняя доверительная граница среднего времени безотказной работы системы с восстанавливаемыми элементами. Вестник МГУ им. Н. Э. Баумана (Естественные науки). 2018;(5):37–44. http://dx.doi.org/10.18698/1812-3368-2018-5-37-44
10. Fishwick P. (ed.) Handbook of Dynamic Systems Modeling. New York: CRC Press; 2007. 760 p. https://doi.org/10.1201/9781420010855
11. Антонов А.В., Маловик К.Н., Чумаков И.А. Интервальная оценка характеристик надежности уникального оборудования. Фундаментальные исследования. 2011;12:71–76.
12. Гвоздев В.Е., Абдрафиков М.А., Ахуньянова К.Б. Интервальное оценивание показателей надежности на основе FMEA-методологии. Вестник Уфимского государственного авиационного технического университета. 2014;18(4):91–98.
Об авторах
О. Ю. ЦаревРоссия
Царев Олег Юрьевич, консультант
127055, г. Москва, ул. Лесная, 5 б
Ю. А. Царев
Россия
Царев Юрий Александрович, профессор кафедры «Проектирование и технический сервис транспортно-технологических систем»
344003, г. Ростов-на-Дону, пл. Гагарина, 1
Рецензия
Для цитирования:
Царев О.Ю., Царев Ю.А. Подтверждение показателей надежности при экспериментальной отработке сложной технической системы с последовательным соединением элементов. Advanced Engineering Research (Rostov-on-Don). 2023;23(1):26-33. https://doi.org/10.23947/2687-1653-2023-23-1-26-33
For citation:
Tsarev O.Yu., Tsarev Yu.A. Validation of Reliability Indices during Experimental Development of a Complex Technical Series System. Advanced Engineering Research (Rostov-on-Don). 2023;23(1):26-33. https://doi.org/10.23947/2687-1653-2023-23-1-26-33