Параметры надежности в статистической трактовке
Статистические методы надежности
Пространства имён
Действия на странице
Безотказность является свойством, которое можно определить с помощью показателей безотказности.
Показатели безотказности являются вероятностными характеристиками и требуют применения статистических методов.
Статистические методы могут быть использованы для определения количественной оценки показателей безотказности, включая:
Содержание
Исходные данные
Для применения статистических методов необходимо собрать соответствующие данные, которые зависят от решаемой задачи. Данные, используемые для анализа безотказности, должны представлять собой информацию об эффективности работы элементов, которые могут отказать (например, в условиях эксплуатации).
Тип данных зависит от типа исследуемого элемента.
В дополнение к основным данным в статистический анализ может включаться информация о факторах, влияющих на безотказность для оценки их воздействия на эффективность.
Байесовские методы
В статистических методах используют только количественные данные. Данные о надежности, соответствующие предыдущим испытаниям или эксплуатации, могут быть ограниченными, но полезными для оценки надежности. Поэтому данные предыдущих испытаний или эксплуатации могут быть использованы вместе с количественными данными для оценки надежности на основе байесовских методов.
Байесовские методы позволяют объединять данные из различных источников. Они включают разработку модели показателя надежности и последующее использование доступных данных для описания априорного распределения. Априорное распределение описывает неопределенность параметров модели или параметров надежности. Априорное распределение должно охватывать все доступные данные, например данные о надежности элементов в процессе их изготовления, данные о возможностях процессов производства и данные последних испытаний. Объединение всех данных в одно априорное распределение может быть использовано для анализа и решения сложных задач.
Байесовские методы формируют систему определения оценок, в которой оценки показателей надежности могут изменяться по мере поступления новых данных. Априорное распределение совместно с первоначальной моделью надежности позволяет построить апостериорное распределение, на основе которого определяют модифицированную оценку показателя надежности. Например, начальная оценка надежности в процессе разработки проекта может быть модифицирована по мере поступления данных испытаний. Неопределенность оценок может быть определена количественно в виде верхних и/или нижних границ показателей надежности.
Байесовские методы могут быть использованы для объединения данных различных уровней системы, например, модуля и его компонентов.
Применение
В зависимости от решаемой задачи используют различные модели надежности. Например:
С помощью классических или байесовских методов для каждого вида моделей могут быть получены необходимые оценки с соответствующей областью неопределенности.
Ключевые элементы
Классические статистические методы надежности обычно состоят из следующих этапов:
Байесовские методы надежности состоят из следующих этапов:
Достоинства
Преимущества всех статистических методов: могут объединять данные из различных источников;
Ограничения
Для всех статистических методов характерны трудности при:
Кроме того, для байесовских методов: