STOCHASTYCZNY MODEL BEZPIECZEŃSTWA OBIEKTU W PROCESIE EKSPLOATACJI

Podobne dokumenty
RELIABILITY ELECTRICAL POWER SYSTEM OF HOSPITAL AS COLD STANDBY SYSTEM

Instytut Politechniczny Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa. Diagnostyka i niezawodność robotów

Prawa wielkich liczb, centralne twierdzenia graniczne

WSPÓŁCZYNNIK GOTOWOŚCI SYSTEMU LOKOMOTYW SPALINOWYCH SERII SM48

Statystyczna analiza awarii pojazdów samochodowych. Failure analysis of cars

ZASTOSOWANIE SPLOTU FUNKCJI DO OPISU WŁASNOŚCI NIEZAWODNOŚCIOWYCH UKŁADÓW Z REZERWOWANIEM

Spacery losowe generowanie realizacji procesu losowego

ZASTOSOWANIE TEORII PROCESÓW SEMI-MARKOWA DO OPRACOWANIA MODELU NIEZAWODNOŚCIOWEGO SAMOCHODU

PROBLEMY NIEKONWENCJONALNYCH UKŁADÓW ŁOŻYSKOWYCH. Łódź,15-16 maja 1997 r. TRWAŁOŚĆ I NIEZAWODNOŚĆ ŁOŻYSK NIEKONWENCJONALNYCH

Wprowadzenie do teorii ekonometrii. Wykład 1 Warunkowa wartość oczekiwana i odwzorowanie liniowe

Literatura. Leitner R., Zacharski J., Zarys matematyki wyŝszej dla studentów, cz. III.

Z Wikipedii, wolnej encyklopedii.

Procesy stochastyczne

Proces Poissona. Proces {N(t), t 0} nazywamy procesem zliczającym jeśli N(t) oznacza całkowitą liczbę badanych zdarzeń zaobserwowanych do chwili t.

Procesy stochastyczne

Rozkłady i ich dystrybuanty 16 marca F X (t) = P (X < t) 0, gdy t 0, F X (t) = 1, gdy t > c, 0, gdy t x 1, 1, gdy t > x 2,

MODEL RACHUNKU OPERATORÓW DLA RÓŻ NICY WSTECZNEJ PRZY PODSTAWACH

Korzystanie z podstawowych rozkładów prawdopodobieństwa (tablice i arkusze kalkulacyjne)

Rachunek Prawdopodobieństwa MAP1181 Wydział Matematyki, Matematyka Stosowana Projekt - Czas dojazdu autobusem Opracowanie: Klaudia Karpińska

Instytut Politechniczny Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa. Diagnostyka i niezawodność robotów

Zmienne losowe. dr Mariusz Grządziel Wykład 12; 20 maja 2014

Parametr Λ w populacji ubezpieczonych ma rozkład dany na półosi dodatniej gęstością: 3 f

Wykład 7: Warunkowa wartość oczekiwana. Rozkłady warunkowe.

Wykład z analizy danych: powtórzenie zagadnień z rachunku prawdopodobieństwa

1. Przyszła długość życia x-latka

PRZYKŁAD ZASTOSOWANIA DOKŁADNEGO NIEPARAMETRYCZNEGO PRZEDZIAŁU UFNOŚCI DLA VaR. Wojciech Zieliński

Zmienne losowe ciągłe i ich rozkłady

Zmienne losowe skokowe

Ogólnopolska Konferencja Aktuarialna Zagadnienia aktuarialne teoria i praktyka Warszawa, IE SGH 2009

Procesy stochastyczne WYKŁAD 2-3. Łańcuchy Markowa. Łańcuchy Markowa to procesy "bez pamięci" w których czas i stany są zbiorami dyskretnymi.

Układy stochastyczne

Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 4. Zmienne losowe

Program MC. Obliczyć radialną funkcję korelacji. Zrobić jej wykres. Odczytać z wykresu wartość radialnej funkcji korelacji w punkcie r=

Procesy stochastyczne WYKŁAD 2-3. Łańcuchy Markowa. Łańcuchy Markowa to procesy "bez pamięci" w których czas i stany są zbiorami dyskretnymi.

Wstęp do rachunku prawdopodobieństwa. Cz. 2 / William Feller. wyd. 4, dodr. 3. Warszawa, Spis treści

Proces rezerwy w czasie dyskretnym z losową stopą procentową i losową składką

Rozkład prędkości statków na torze wodnym Szczecin - Świnoujście

Statystyka i eksploracja danych

6. Zmienne losowe typu ciagłego ( ) Pole trapezu krzywoliniowego

ZMIENNE LOSOWE. Zmienna losowa (ZL) X( ) jest funkcją przekształcającą przestrzeń zdarzeń elementarnych w zbiór liczb rzeczywistych R 1 tzn. X: R 1.

AKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA Wydział Matematyki Stosowanej ROZKŁAD NORMALNY ROZKŁAD GAUSSA

Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyka

4,5. Dyskretne zmienne losowe (17.03; 31.03)

Rozdział 1. Zmienne losowe, ich rozkłady i charakterystyki. 1.1 Definicja zmiennej losowej

W6 Systemy naprawialne

Zmienne losowe ciągłe i ich rozkłady

Dyskretne zmienne losowe

ZASTOSOWANIE ALGORYTMU GENETYCZNEGO DO WYZNACZANIA OPTYMALNYCH DECYZJI STERUJĄCYCH

Rozkłady statystyk z próby

ZASTOSOWANIE SPLOTU FUNKCJI DO OPISU WŁASNOŚCI NIEZAWODNOŚCIOWYCH UKŁADÓW Z REZERWOWANIEM

Zadanie 1. Liczba szkód N w ciągu roku z pewnego ryzyka ma rozkład geometryczny: k =

Wykład 2 Zmienne losowe i ich rozkłady

Prawdopodobieństwo i statystyka

Statystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory

Modelowanie niezawodności prostych struktur sprzętowych

Biostatystyka, # 3 /Weterynaria I/

Zmienne losowe. dr Mariusz Grzadziel. rok akademicki 2016/2017 semestr letni. Katedra Matematyki, Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu

W3 - Niezawodność elementu nienaprawialnego

III. ZMIENNE LOSOWE JEDNOWYMIAROWE

KATALOG KURSÓW PRZEDMIOTY KSZTACŁENIA PODSTAWOWEGO I OGÓLNEGO

Elementy Modelowania Matematycznego

Jeśli wszystkie wartości, jakie może przyjmować zmienna można wypisać w postaci ciągu {x 1, x 2,...}, to mówimy, że jest to zmienna dyskretna.

Instytut Politechniczny Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa. Diagnostyka i niezawodność robotów

STATYSTYKA MATEMATYCZNA ZESTAW 0 (POWT. RACH. PRAWDOPODOBIEŃSTWA) ZADANIA

Ważne rozkłady i twierdzenia

Wykład 10 ( ). Testowanie hipotez w rodzinie rozkładów normalnych przypadek nieznanego odchylenia standardowego

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA WYKŁAD 3.

Wykład 13. Podstawowe pojęcia rachunku prawdopodobieństwa

b) Niech: - wśród trzech wylosowanych opakowań jest co najwyżej jedno o dawce 15 mg. Wówczas:

Przykładowe zadania na egzamin z matematyki - dr Anita Tlałka - 1

Określenie maksymalnego kosztu naprawy pojazdu

Analiza możliwości szacowania parametrów mieszanin rozkładów prawdopodobieństwa za pomocą sztucznych sieci neuronowych 4

POISSONOWSKA APROKSYMACJA W SYSTEMACH NIEZAWODNOŚCIOWYCH

Ćwiczenia 7 - Zmienna losowa i jej rozkład. Parametry rozkładu.

PEWNE FAKTY Z RACHUNKU PRAWDOPODOBIEŃSTWA

Zestaw 2: Zmienne losowe. 0, x < 1, 2, 2 x, 1 1 x, 1 x, F 9 (x) =

Zmienne losowe. Statystyka w 3

Aby przygotować się do kolokwiów oraz do egzaminów należy ponownie przeanalizować zadania

3. Podstawowe pojęcia statystyki matematycznej i rachunku prawdopodobieństwa wykład z Populacja i próba

SEMINARIA DYPLOMOWE - studia II stopnia kierunek: informatyka i ekonometria oraz matematyka

2.1. Postać algebraiczna liczb zespolonych Postać trygonometryczna liczb zespolonych... 26

4. ZNACZENIE ROZKŁADU WYKŁADNICZEGO

Ważne rozkłady i twierdzenia c.d.

OPTYMALIZACJA PROCESU EKSPLOATACJI PORTOWEGO SYTEMU TRANSPORTU PALIWA

Pojęcie szeregu nieskończonego:zastosowania do rachunku prawdopodobieństwa wykład 1

Modelowanie stochastyczne Stochastic Modeling. Poziom przedmiotu: II stopnia. Liczba godzin/tydzień: 2W E, 2C

Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Elektroniki

Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 4. Zmienne losowe

Zakładamy, że są niezależnymi zmiennymi podlegającymi (dowolnemu) rozkładowi o skończonej wartości oczekiwanej i wariancji.

- prędkość masy wynikająca z innych procesów, np. adwekcji, naprężeń itd.

Weryfikacja hipotez statystycznych

Metody probabilistyczne opracowane notatki 1. Zdefiniuj zmienną losową, rozkład prawdopodobieństwa. Przy jakich założeniach funkcje: F(x) = sin(x),

W2 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa (przypomnienie)

Statystyka matematyczna

Przyjmuje się umowę, że:

Własność iteracyjności składek ubezpieczeniowych wyznaczonych w oparciu o teorię skumulowanej perspektywy Kahnemana-Tversky

6. FUNKCJE. f: X Y, y = f(x).

Przykład 1 W przypadku jednokrotnego rzutu kostką przestrzeń zdarzeń elementarnych

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

PODSTAWOWE ROZKŁADY PRAWDOPODOBIEŃSTWA. Piotr Wiącek

Transkrypt:

1-2011 PROBLEMY EKSPLOATACJI 89 Franciszek GRABSKI Akademia Marynarki Wojennej, Gdynia STOCHASTYCZNY MODEL BEZPIECZEŃSTWA OBIEKTU W PROCESIE EKSPLOATACJI Słowa kluczowe Bezpieczeństwo, procesy semimarkowskie, eksploatacja. Streszczenie Teoria procesów stochastycznych dostarcza pojęcia i twierdzenia umożliwiające matematyczny opis i analizę różnych aspektów funkcjonowania systemów, a w tym aspektu bezpieczeństwa. W pracy jest przedstawiony przykład modelu procesu eksploatacji obiektu w aspekcie bezpieczeństwa. Modelem jest proces semimarkowski o skończonym zbiorze stanów. Teoria procesów semimarkowskich pozwala określić parametry i charakterystyki bezpieczeństwa. 1. Model procesu eksploatacji Skonstruujemy stochastyczny model procesu eksploatacji o kolejno realizowanych działaniach elementarnych, przyjmując założenie, że możliwe są zdarzenia powodujące na każdym etapie zagrożenie bezpieczeństwa obiektu oraz możliwe jest fatalne zdarzenie powodujące fatalne przerwanie procesu eksploatacji (awaria, katastrofa), zakłócenie każdego działania elementarnego i możliwa jest awaria obiektu.

90 PROBLEMY EKSPLOATACJI 1-2011 1.1. Opis i założenia Rozważmy proces eksploatacji o różnych kolejno realizowanych działaniach elementarnych. Działanie elementarne oznacza tu realizację określonego zadania. Czas wykonania -tego zadania, jest nieujemną zmienną losową o rozkładzie określonym przez dystrybuantę gdzie jest gęstością w szerszym sensie rozkładu zmiennej losowej. Zakładamy, że proces eksploatacji na każdym etapie może być zakłócony przez zdarzenie powodujące zagrożenie bezpieczeństwa obiektu. By nie komplikować modelu, przyjmujemy, że co najwyżej jedno takie zdarzenie może nastąpić w każdym stanie eksploatacyjnym. Przyjmujemy, że czas liczony od chwili rozpoczęcia i-tego etapu procesu eksploatacji do chwili tego zdarzenia jest nieujemną zmienną losową o rozkładzie wykładniczym określonym przez dystrybuantę. Zażegnanie zagrożenia i kontynuowanie eksploatacji w i-tym stanie trwa przez czas, który jest nieujemną zmienną losową o rozkładzie określonym przez dystrybuantę (1) (2) (3) W wielu przypadkach można przyjąć, że co oznacza, że (4)

1-2011 PROBLEMY EKSPLOATACJI 91 gdzie Zamieniając całki podwójne na iterowane otrzymujemy (5) Jeżeli niebezpieczeństwo obiektu w i-tym stanie nie zostanie zażegnane, to proces eksploatacji jest kontynuowany do chwili zdarzenia przerywającego eksploatację (do chwili awarii lub katastrofy). Czas trwania i-tego zakłóconego etapu procesu eksploatacji liczony od chwili zakłócenia do chwili fatalnego zdarzenia jest nieujemną zmienną o rozkładzie określonym przez dystrybuantę Zakładamy, że proces eksploatacji jest cykliczny. Przyjmujemy również, że zmienne losowe są wzajemnie niezależne, a każdy cykl eksploatacji jest generowany przez ich niezależne kopie. 1.2. Konstrukcja modelu Budowę modelu zaczynamy od określenia stanów: stan eksploatacyjny (etap procesu eksploatacji), stan zagrożenia bezpieczeństwa w i-tym stanie eksploatacyjnym, stan przerwania procesu eksploatacji (stan awarii, katastrofy). Przy powyższych założeniach proces opisujący eksploatację obiektu w aspekcie bezpieczeństwa jest procesem semimarkowskim o zbiorze stanów. Graf zmian stanów tego procesu dla r = 4 jest przedstawiony na rysunku 1. Skonstruowanie stochastycznego modelu polega na określeniu jądra procesu (6)

92 PROBLEMY EKSPLOATACJI 1-2011 gdzie oznacza prawdopodobieństwo zmiany stanu z i na j w czasie nie większym niż t. 1 2 5 8 9 6 7 4 3 Rys. 1. Graf zmian stanów procesu eksploatacji Zdefiniujemy najpierw prawdopodobieństwa przejścia ze stanu do stanu =i+1 w czasie nie większym dla. gdzie Stąd otrzymujemy (7) Podobnie (8)

1-2011 PROBLEMY EKSPLOATACJI 93 Dla mamy (9) Dla oraz mamy (10) Podobnie dla (11) Dla mamy oraz (12) 2. Model procesu eksploatacji dla r = 3 Dla r = 3 graf zmian stanów procesu jest przedstawiony na rysunku 2. 1 2 4 6 5 7 3 Rys. 2. Graf zmian stanów procesu eksploatacji dla r = 3

94 PROBLEMY EKSPLOATACJI 1-2011 Jądro procesu ma postać (13) gdzie niezerowe elementy określone są wzorami (7) (12). Funkcja (14) jest dystrybuantą rozkładu zmiennej losowej, która oznacza czas trwania stanu i bez względu na to, jaki będzie następny stan procesu. Korzystając z tego wzoru oraz wzorów (7), (8) dla i = 1, 2, 3, mamy Całkując przez części pierwszy składnik tej sumy, otrzymujemy Ostatecznie W ten sposób otrzymaliśmy dystrybuanty rozkładu zmiennych losowych (15) (16) Wartości oczekiwane tych nieujemnych zmiennych losowych obliczamy, korzystając ze wzoru

1-2011 PROBLEMY EKSPLOATACJI 95 (17) podobnie dla stanów 4,5,6 mamy (18) (19) Macierz prawdopodobieństw przejścia włożonego łańcucha Markowa ma postać (20) gdzie (21) Biorąc pod uwagę wzory (7) (12), otrzymujemy

96 PROBLEMY EKSPLOATACJI 1-2011 3. Charakterystyki i parametry bezpieczeństwa Niektóre charakterystyki i parametry procesu SM w rozpatrywanym modelu są wielkościami charakteryzującymi bezpieczeństwo obiektu w procesie eksploatacji. Funkcja (22) jest dystrybuantą rozkładu zmiennej losowej oznaczającej czas pierwszego przejścia procesu SM ze stanu do podzbioru stanów. Z twierdzeń przedstawionych w pracach [Koroluk & Turbin (1976)], [Silvestrov (1980)], [Grabski (2002)] wynika, że przy pewnych założeniach które przedstawiony tu model spełnia, transformaty Laplace a Stieltjesa dystrybuant rozkładów zmiennych losowych spełniają układ równań liniowych, który w zapisie macierzowym ma postać gdzie (23) Wartość oczekiwaną zmiennej losowej możemy obliczyć na wiele sposobów. Jeden z nich polega na rozwiązaniu układu równań liniowych, który w notacji macierzowej ma postać (24)

1-2011 PROBLEMY EKSPLOATACJI 97 gdzie W naszym przypadku zmienna losowa, gdzie oraz oznacza czas bezpiecznej eksploatacji obiektu. Funkcja (25) jest funkcją bezpieczeństwa obiektu. Jej wartość w chwili t jest prawdopodobieństwem bezpiecznej eksploatacji w tej chwili. Transformatę Laplace a tej funkcji otrzymujemy, korzystając ze związku (26) Przykład 1. Przyjmijmy w modelu dla r = 3 oraz założenie (4). Wówczas Wtedy, korzystając ze wzorów (7) (12) otrzymujemy niezerowe elementy jądra procesu

98 PROBLEMY EKSPLOATACJI 1-2011 Z postaci tych funkcji wynika, że jest procesem Markowa. Transformaty Laplace a-stieltjesa tych funkcji mają postać Dla transformata Laplace a gęstości rozkładu czasu bezpiecznej eksploatacji wynosi Gęstość otrzymujemy jako transformatę odwrotną do

1-2011 PROBLEMY EKSPLOATACJI 99 Wykres tej funkcji 1 t jest przedstawiony na rysunku 3. 0.00035 0.00030 0.00025 0.00020 0.00015 0.00010 0.00005 2000 4000 6000 8000 10 000 t Rys. 3. Gęstość rozkładu czasu bezpiecznej eksploatacji Funkcja bezpieczeństwa ma postać S t 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 Rys. 4. Funkcja bezpieczeństwa 2000 4000 6000 8000 10000 t

100 PROBLEMY EKSPLOATACJI 1-2011 Oczekiwany czas bezpiecznej eksploatacji wynosi Przykład 2. Przyjmijmy w modelu dla r=3 To oznacza, że czas wykonania i-tego zadania jest zdeterminowany i wynosi c i. Korzystając ze wzorów (7) (12), otrzymujemy niezerowe elementy jądra procesu

1-2011 PROBLEMY EKSPLOATACJI 101 W tym przypadku mamy Rozwiązując równanie (24) dla tych samych wartości parametrów oraz otrzymujemy wartość oczekiwaną czasu bezpiecznej eksploatacji Jak widać, oczekiwany czas bezpiecznej eksploatacji mało się różni od czasu eksploatacji w przypadku, gdy czasy realizacji określonych zadań miały rozkłady wykładnicze o identycznych wartościach oczekiwanych. Podsumowanie Analityczne metody badania bezpieczeństwa w procesie eksploatacji urządzeń wymagają tworzenia matematycznych modeli umożliwiających ocenę parametrów i charakterystyk bezpieczeństwa. Dogodny aparat matematyczny mo-

102 PROBLEMY EKSPLOATACJI 1-2011 delowania procesów eksploatacji w aspekcie bezpieczeństwa stwarza teoria procesów semimarkowskich. Skonstruowanie procesu semimarkowskiego jako modelu procesu eksploatacji polega na określeniu jądra procesu oraz rozkładu początkowego. Dzięki twierdzeniom teorii procesów semimarkowskich możliwe jest znalezienie rozkładu czasu bezpiecznej eksploatacji oraz parametrów tego rozkładu, takich jak wartość oczekiwana i odchylenie standardowe. Bibligrafia 1. Barlow R.E., Proshan F.: Mathematical theory of reliability. Wiley, New York, London, Sydney 1965. 2. Borgoń J., Jaźwiński J., Klimaszewski S., Żmudziński Z., Żurek J.: Symulacyjne metody badania bezpieczeństwa lotów. Wydawnictwo Naukowe AS-KON, Warszawa 1998. 3. Grabski F.: Semi-markowskie modele niezawodności i eksploatacji. Polska Akademia Nauk, IBS,Warszawa 2002. Seria: Badania Systemowe, tom 30. 4. Grabski F.: Applications of Semi-Markov Processes in Safety and Reliability Analysis. SSARS 2009, Gdańsk, pp. 94. 5. Grabski F., Jaźwiński J.: Funkcje o losowych argumentach w zagadnieniach niezawodności bezpieczeństwa i logistyki. Monografia. WKŁ 2009, s. 344. 6. Koroluk W.S.: Turbin A.F.(1976) Semi-Markov processes and their applications. Naukova Dumka, Kiev, (in Russian). 7. Silvestrov D.S.: Semi-Markov processes with discrete state space Sovietskoe Radio, Moskva, 1980, (in Russian). Recenzent: Wojciech WAWRZYŃSKI Stochastic model of safety system operation Key words Safety, semi-markov processes, operation. Abstract To describe the safety evolution of the system, we constructed a Semi- Markov process by defining the states and the renewal kernel of that one. In our model, the time of the safety system operation is represented by a random variable that denotes the first passage of time from the given state to the subset of states. Appropriate theorems from the Semi-Markov processes theory allow us to calculate the safety function and the mean time of the safety operation.