Kỹ thuật phục hồi bao gồm đánh giá khả năng một hệ thống hay thành phần sẽ thực hiện chức năng đã định mà không thất bại trong một khoảng thời gian xác định. Áp dụng lý thuyết xác suất giúp các kỹ sư đo lường và phân tích các số đo đáng tin cậy này thông qua nhiều ví dụ và tính toán khác nhau.

Khả năng xác định cơ bản về tính tương xứng

Lý thuyết xác suất cung cấp công cụ để mô hình sự bấp bênh trong hiệu suất hệ thống. khái niệm cơ bản là xác suất thất bại hoặc thành công, mà trong đó có từ 0 đến 1. các kỹ sư thường sử dụng các xác suất này để dự đoán sự đáng tin cậy của hệ thống và kế hoạch bảo trì thời gian biểu.

Ví dụ: Độ bền của hệ thống tách

Hãy xem xét một hệ thống gồm ba thành phần sắp xếp theo loạt. Các chức năng hệ thống chỉ hoạt động khi tất cả các thành phần hoạt động đúng. Nếu xác suất thất bại là 0. 2, 0. 0.3, và 0.1 phần, thì sự đáng tin cậy của mỗi thành phần là 0.98, 0.97, và 0.99.

Tổng thể sự đáng tin cậy được tính bằng cách nhân tính tính độ tương thích:

Độ tương phản = 0.98 × 0.97 × 0.99 99 .941

Ví dụ: Độ tương phản của hệ thống

Trong một hệ thống song song, các chức năng hệ thống nếu ít nhất một thành phần hoạt động. Giả sử hai thành phần có xác suất thất bại là 0.5 và 0.10. Tính năng tương tác của chúng là 0.95 và 0.90.

Xác suất cả hai thành phần cùng một lúc thất bại là:

Thất bại = 0.5 × 0.10 = 0.05

Do đó, hệ thống đáng tin cậy là:

Độ tương phản = 1 - 0.005 = 0.995

Tính toán thời gian tính giữa các thất bại (MTBF)

MTBF là một số đo lường quan trọng trong kỹ thuật đáng tin cậy, đại diện thời gian trung bình được mong đợi giữa thất bại. Nếu tỷ lệ thất bại (GB) được biết đến, MTBF được tính là:

“ Hãy giữ mình ”, 1 / 1

Ví dụ, nếu một thành phần có tỷ lệ thất bại là 0,05 lần một giờ, thì MTBF của nó là:

MTBF = 1 / 05 = 2000 giờ

Kết luận

Áp dụng lý thuyết xác suất cho phép các kỹ sư ước lượng sự đáng tin cậy của hệ thống, dự đoán xác suất thất bại và tối ưu hóa các tính toán này là thiết yếu để thiết kế các hệ thống đáng tin cậy trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau.