ГОСТ Р 51901.5—2005
А.1.12 Статистические методы оценки вероятности безотказной работы
А.1.12.1 Описание и цель
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:
- оценку и прогнозирование показателей безотказности продукции;
- оценку характеристик материалов в течение гарантийного срока эксплуатации или в процессе проектиро
вания продукции:
- прогнозирование гарантийных затрат;
- оценку последствий предложенного изменения проекта;
- оценку выполнения требований технического регулирования и заказчика;
- наблюдение за продукцией в процессе ее эксплуатации для получения информации о причинах отказов и
методах повышения безотказности продукции;
- сравнение компонентов, изготовленных на двух и более предприятиях с применением различных матери
алов и эксплуатируемых в различных условиях.
Для применения статистических методов необходимо собрать соответствующие данные, которые зависят
от решаемой задачи. Данные, используемые для анализа безотказности, должны представлять собой информа
цию об эффективности работы элементов, которые могут отказать (например, в условиях эксплуатации). Тип
данных зависит от типа исследуемого элемента. Например, основными данными для устройств краткого
действия являются количество испытуемых элементов и количество неотказавших элементов. Основными
данными для нввосстанавливаемых элементов являются наработки до опасных событий (для системы). Основные
данные для восстанавливаемых элементов — наработки в процессе срока службы элемента. Обычно не все
элементы отка зывают за период наблюдений. Поэтому наработку до отказа фиксируют только для отказавших
элементов, а продолжительность наблюдений — для неотказавших элеменгов. Такие данные называют
цензурированными. Их обработка достаточно сложна и зависит от целей исследования надежности и
особенностей элемента.
В дополнение к основным данным в статистический анализ может включаться информация о факторах,
влияющих на безотказность для оценки их воздействия на эффективность.
Руководство по сбору данных о надежности по данным эксплуатации приведено в МЭК 60300-3-2 |7].
а руководство по условиям испытаний на надежность и принципам статистической проверки гипотез — в
МЭК 60300-3-5 [6].
В статистических методах используют только количественные данные. Данные о надежности, соответству
ющие предыдущим испытаниям или эксплуатации, могут быть ограниченными, но полезными для оценки надеж
ности. Поэтому данные предыдущих испытаний или эксплуатации могут быть использованы вместе с количе
ственными 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 надеж
ности элементов в процессе их изготовления, данные о возможностях процессов производства и данные после
дних 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 мо
дифицированную оценку показателя надежности. Например, начальная оценка надежности в процессе
разра ботки проекта может быгь модифицирована по мере поступления данных испытаний. Неопределенность
оценок гложет 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.
А.1.12.2 Применение
В зависимости от решаемой задачи используют различные модели надежности. Например, для описания
срока службы используют экспоненциальное распределение или распределение Вейбулпа. для случайных про
цессов — степенную модель, кроме того, используют модели повышения надежности, деградации, технического
обслуживания и др.
С помощью классических или байесовских методов для каждого вида моделей могут быть получены необ
ходимые оценки с соответствующей областью неопределенности.
А.1.12.3 Ключевые элементы
Классические статистические методы надежности обычно состоят из следующих этапов:
- идентификация модели надежности, которую необходимо использовать для решения задачи;
- идентификация данных, необходимых для определения параметров модели надежности:
34