Рубрика «Failure rate»

В предыдущей статье мы рассмотрели терминологию и математическую основу расчетов отказоустойчивости различных систем и выяснили, что на практике, когда речь идет об оценках MTTF (Mean Time To Failure — среднего времени до отказа) и других характеристик надежности, в большинстве случаев предполагается, что отказы подчиняются пуассоновской модели. Соответственно, их вероятностное описание основано на экспоненциальном распределении вероятностей.

Этот материал будет посвящен практическим аспектам применения этой модели, причем стоит сразу оговориться, что он широко используется, как в электронике, так и в самых разных областях: например, при оценке рисков в авиационной и атомной отрасли, прогнозирования в автопроме, оценке надежности облачных сервисов в Интернете и т.п. Общим предположением, повторюсь, является гипотеза о постоянстве интенсивности отказов λ, которая, как мы увидели из предыдущей статьи, обратно пропорциональна среднему времени безотказной работы MTTF=1/λ.

Итак, давайте для начала рассмотрим совсем простой пример: устройство, состоящее из двух элементов, для каждого из которых известны интенсивности отказов λ1 и λ2. Отказ любого из элементов приводит к отказу устройства в целом. Например, компьютер (условно) можно представить, как систему, состоящую из процессора и материнской платы. Пусть для них среднее время до отказа (MTTF) равны 2 и 3 годам (соответственно, λ1=1/2 года-1 и λ2=1/3 года-1). Какова будет оценка MTTF для компьютера, в целом? И какова вероятность отказа компьютера через 1 год после начала эксплуатации?

Читать полностью »

Понятиям MTTF (Mean Time To Failure — среднее время до отказа) и другим терминам теории надежности посвящено большое количество статей, в том числе на Хабре (см., например, тут). Вместе с тем, редкие публикации «для широкого круга читателей» затрагивают вопросы математической статистики, и уж тем более они не дают ответа на вопрос о принципах расчета надежности электронной аппаратуры по известным характеристикам ее составных элементов.

В последнее время мне довольно много приходится работать с расчетами надежности и рисков, и в этой статье я постараюсь восполнить этот пробел, отталкиваясь от своего предыдущего материала (из цикла о машинном обучении) о пуассоновском случайном процессе и подкрепляя текст вычислениями в Mathcad Express, повторить которые вы сможете скачав этот редактор (подробно о нем тут, обратите внимание, что нужна последняя версия 3.1, как и для цикла по machine learning). Сами маткадовские расчеты лежат здесь (вместе с XPS- копией).
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js