XXXV Konferencja Statystyka Matematyczna

Podobne dokumenty
Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

EFEKTYWNA STOPA PROCENTOWA O RÓWNOWAŻNA STPOPA PROCENTOWA

PROBLEM ODWROTNY DLA RÓWNANIA PARABOLICZNEGO W PRZESTRZENI NIESKOŃCZENIE WYMIAROWEJ THE INVERSE PARABOLIC PROBLEM IN THE INFINITE DIMENSIONAL SPACE

Funkcje i charakterystyki zmiennych losowych

2. Wprowadzenie. Obiekt

Analiza rodzajów skutków i krytyczności uszkodzeń FMECA/FMEA według MIL STD A

) będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym rozkładzie normalnym z następującymi parametrami: nieznaną wartością 1 4

Definicje ogólne

Markowa. ZałoŜenia schematu Gaussa-

Projekt 6 6. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH CAŁKOWANIE NUMERYCZNE

( ) ( ) 2. Zadanie 1. są niezależnymi zmiennymi losowymi o. oraz. rozkładach normalnych, przy czym EX. i σ są nieznane. 1 Niech X

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

p Z(G). (G : Z({x i })),

Regulamin. udzielania pomocy materialnej o charakterze socjalnym dla uczniów zamieszkaùych na terenie Gminy Wolbórz

65120/ / / /200

PARAMETRY ELEKTRYCZNE CYFROWYCH ELEMENTÓW PÓŁPRZEWODNIKOWYCH

11/22/2014. Jeśli stała c jest równa zero to takie gry nazywamy grami o sumie zerowej.

będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym 2 x

= = a na podstawie zadania 6 po p. 3.6 wiemy, że. b 1. a 2 ab b 2

V. WPROWADZENIE DO PRZESTRZENI FUNKCYJNYCH

Niezawodność. systemów nienaprawialnych. 1. Analiza systemów w nienaprawialnych. 2. System nienaprawialny przykładowe

Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 1. Układy równań liniowych

III. Przetwornice napięcia stałego


BADANIE PROCESU EKSPLOATACJI W ASPEKCIE NIEZAWODNOŚCIOWO- EKONOMICZNYM







Niezawodność elementu nienaprawialnego. nienaprawialnego. 1. Model niezawodnościowy elementu. 1. Model niezawodnościowy elementu

możliwych wypłat lub strat możliwości Cel stosowania:

Układ realizujący funkcję AND

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

UBEZPIECZENIE NA ŻYCIE Z LOSOWĄ STOPĄ PROCENTOWĄ


ROZKŁADY ZMIENNYCH LOSOWYCH

Zestaw zadań 4: Przestrzenie wektorowe i podprzestrzenie. Liniowa niezależność. Sumy i sumy proste podprzestrzeni.

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4

( ) ( ) ( τ) ( t) = 0

BADANIA OPERACYJNE. Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności. dr Adam Sojda

13. DWA MODELE POTOKU RUCHU (TEORIOKOLEJKOWE)(wg Wocha,1998)

Proces narodzin i śmierci

N ( µ, σ ). Wyznacz estymatory parametrów µ i. Y które są niezależnymi zmiennymi losowymi.

Podstawowe algorytmy indeksów giełdowych

FINANSOWE SZEREGI CZASOWE WYKŁAD 3

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Zjawiska masowe takie, które mogą wystąpid nieograniczoną ilośd razy. Wyrazów Obcych)

Statystyka. Zmienne losowe

WYBRANE ASPEKTY HARMONOGRAMOWANIA PROCESU MAGAZYNOWEGO

Systemy nawigacji satelitarnej. Przemysław Bartczak

Ekonometryczne modele nieliniowe

Zbigniew Palmowski. Analiza Przeżycia

Analiza Matematyczna Ćwiczenia. J. de Lucas

Hipotezy o istotności oszacowao parametrów zmiennych objaśniających ˆ ) ˆ

Elementy i Obwody Elektryczne

Ewa Dziawgo Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu. Analiza wrażliwości modelu wyceny opcji złożonych

Sztuczne sieci neuronowe. Krzysztof A. Cyran POLITECHNIKA ŚLĄSKA Instytut Informatyki, p. 311

XXX OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP III Zadanie doświadczalne

Podstawy teorii falek (Wavelets)

Zadanie 1. Rzucamy symetryczną monetą tak długo, aż w dwóch kolejnych rzutach pojawią się,,reszki. Oblicz wartość oczekiwaną liczby wykonanych rzutów.

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania. Podstawy Automatyki

t t t t T 2 Interpretacja: Przeciętna wartość zmiennej objaśnianej różni się od wartości teoretycznej średnio o

2 PRAKTYCZNA REALIZACJA PRZEMIANY ADIABATYCZNEJ. 2.1 Wprowadzenie

WPŁYW PARAMETRÓW DYSKRETYZACJI NA NIEPEWNOŚĆ WYNIKÓW POMIARU OBIEKTÓW OBRAZU CYFROWEGO

XI Konferencja Naukowa WZEE Rzeszów - Czarna, wrzesień 2013 r.

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6

VIII. MODELE PROCESÓW EKSPLOATCJI OBIEKTÓW TECHNICZNYCH

termodynamika fenomenologiczna p, VT V, teoria kinetyczno-molekularna <v 2 > termodynamika statystyczna n(v) to jest długi czas, zachodzi

Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4

6. ROŻNICE MIĘDZY OBSERWACJAMI STATYSTYCZNYMI RUCHU KOLEJOWEGO A SAMOCHODOWEGO

5. Pochodna funkcji. lim. x c x c. (x c) = lim. g(c + h) g(c) = lim

Odtworzenie wywodu metodą wstępującą (bottom up)

Macierz prawdopodobieństw przejścia w pojedynczym kroku dla łańcucha Markowa jest postaci

tor ruchu ruch prostoliniowy ruch krzywoliniowy

JEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA

Kier. MTR Programowanie w MATLABie Laboratorium

( X, Y ) będzie dwuwymiarową zmienną losową o funkcji gęstości

Statystyka Inżynierska

ANALIZA, PROGNOZOWANIE I SYMULACJA / Ćwiczenia 1

KRZYWA BÉZIERA TWORZENIE I WIZUALIZACJA KRZYWYCH PARAMETRYCZNYCH NA PRZYKŁADZIE KRZYWEJ BÉZIERA

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r. ma złożony rozkład Poissona. W tabeli poniżej podano rozkład prawdopodobieństwa ( )

Weryfikacja hipotez dla wielu populacji

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6

Wykład z Podstaw matematyki dla studentów Inżynierii Środowiska. Wykład 8. CAŁKI NIEOZNACZONE. ( x) 2 cos2x

Rezonanse w deekscytacji molekuł mionowych i rozpraszanie elastyczne atomów mionowych helu. Wilhelm Czapliński Katedra Zastosowań Fizyki Jądrowej

Rozkład dwupunktowy. Rozkład dwupunktowy. Rozkład dwupunktowy x i p i 0 1-p 1 p suma 1

PROGNOZOWANIE I SYMULACJE. mgr Żaneta Pruska. Ćwiczenia 2 Zadanie 1

Podstawowe twierdzenia

Podstawowe charakterystyki niezawodności. sem. 8. Niezawodność elementów i systemów, Komputerowe systemy pomiarowe 1

1 Warunkowe wartości oczekiwane

1.1. Uprość opis zdarzeń: 1.2. Uprościć opis zdarzeń: a) A B A Uprościć opis zdarzeń: 1.4. Uprościć opis zdarzeń:

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

Analiza niezawodności lokomotywy spalinowej serii SM48

EKSTREMA FUNKCJI EKSTREMA FUNKCJI JEDNEJ ZMIENNEJ. Tw. Weierstrassa Każda funkcja ciągła na przedziale domkniętym ma wartość najmniejszą i największą.

Pokazać, że wyżej zdefiniowana struktura algebraiczna jest przestrzenią wektorową nad ciałem

08 Model planowania sieci dostaw 1Po_2Pr_KT+KM

Transkrypt:

XXXV Konferencja Saysyka Maeayczna MODEL OTOWOŚCI SYSTEMU TECHNICZNEO Karol J. ANDRZEJCZAK karol.andrzejczak@pu.poznan.pl Polechnka Poznańska hp://www.pu.poznan.pl/

PRORAM REERATU 1. WPROWADZENIE 2. ORMALIZACJA SYSTEMU TECHNICZNEO 3. TRÓJSTANOWY MODEL OTOWOŚCI SYSTEMU 4. PODSUMOWANIE Karol J. Andrzejczak, PP, karol.andrzejczak@pu.poznan.pl 2

1. WPROWADZENIE 1. Przedo referau: odel syseu echncznego przeznaczonego do realzacj określonych zadań w określonych warunkach eksploaacj. 2. Cel: Wyznaczene goowośc syseu ne zawsze odnawanego. 3. Przykłady syseów: syse serowana loa saoloów, syse onorowana elekrown jądrowych, syse serowana sją kosczną. Karol J. Andrzejczak, PP, karol.andrzejczak@pu.poznan.pl 3

2. ORMALIZACJA SYSTEMU TECHNICZNEO OZNACZENIA ZAŁOśENIA 1. Moduły są ponuerowanych lczba nauralny 1, 2,, n. Zbór odułów syseu oznaczay sybole C, czyl C = {1, 2,, n}. San syseu jes jednoznaczne wyznaczony poprzez sany jego odułów. 2. WyróŜnone sany: s 1 san zdanośc syse spełna wszyske nałoŝone na nego wyagana uŝykowe. s 2 san nezdanośc odwracalnej syse jes odnawany. Karol J. Andrzejczak, PP, karol.andrzejczak@pu.poznan.pl 4

3. Nowy syse, czyl ak, kórego wszyske oduły są równeŝ nowe, rozpoczyna dzałane w chwl = 0. a. W j D j oznaczają odpowedno losowe czasy j-ego okresu zdanośc nezdanośc dla -ego odułu. b. W 1, D 1, W 2, D 2,., losowe czasy zdanośc syseu 4. oowość odułu syseu A = PX = 1, A = PϕX 1,, X n = 1 1 Prosy srueń odnowy jes podsawą konsrukcj nasępujących charakerysyk -ego odułu: MTB, MTT, MTTR, f,. Karol J. Andrzejczak, PP, karol.andrzejczak@pu.poznan.pl 5

Dysrybuana H czasu rwana jednego cyklu, j. suy W + D jes sploe H = 2 oznaczają dysrybuany czasu zdanośc czasu odnowy -ego odułu. JeŜel M jes funkcją odnowy, j. oczekwaną lczbą odnów w przedzale [0, ], o A = + M 3 Karol J. Andrzejczak, PP, karol.andrzejczak@pu.poznan.pl 6

3. TRÓJSTANOWY MODEL OTOWOŚCI SYSTEMU WyróŜnone sany: s 1 san zdanośc syse oduł spełna wszyske nałoŝone na nego wyagana uŝykowe. s 2 san nezdanośc odwracalnej syse oduł jes odnawany. s 3 san nezdanośc faalnej syse oduł ne jes odnawany. Karol J. Andrzejczak, PP, karol.andrzejczak@pu.poznan.pl 7

San -ego odułu C w chwl określa proces X 1, = 2, 3, gdy oduł w chwl gdy oduł w chwl gdy oduł w chwl jes w sane jes w sane jes w sane San syseu odnawalnego w chwl określa proces ϕ X 1,..., X n 1, = 2, 3, gdy syse w chwl gdy syse w chwl gdy syse w chwl s s s 1 2 3,,. jes w sane s1, jes w sane s2, jes w sane s. Zakładay, Ŝe X 1,, X n są wzajene nezaleŝne. 3 4 5 Karol J. Andrzejczak, PP, karol.andrzejczak@pu.poznan.pl 8

Syse z zabezpeczene syse z nadarowoścą dagnosyczno-usprawnającą. Zwększane zabezpeczena podnos koszy syseu proble wyznaczana opyalnego pozou nadarowośc zwązanej z jego zabezpeczene. Sopeń zabezpeczena -ego odułu syseu w chwl określa wskaźnk zabezpeczena z C. Wskaźnke zabezpeczena -ego odułu w chwl nazyway prawdop. zdarzena, Ŝe oduł en po urace zdanośc przejdze do sanu s 2, w kóry poddany zosane dzałano odnawający. Karol J. Andrzejczak, PP, karol.andrzejczak@pu.poznan.pl 9

Proces zany sanu odułu z zabezpeczene oŝna opsać arkowsk odele przejść. z λ s 1 s 2 µ 1 z λ s3 Rys. 1. Markowsk odel przejść gdze λ µ są nensywnośca uszkodzena odnowy, naoas z jes wsp. zabezpeczena -ego odułu. Karol J. Andrzejczak, PP, karol.andrzejczak@pu.poznan.pl 10

gdze Nech Sj = P X = j, C, j = 1, 2, 3, wówczas rozkład sanów -ego odułu w chwl : β µ β 1 µ β2 S 1 = exp β1 + exp β 2 β β β β ; S 2 1 λz λz = exp β 1 + exp β 2 β β β β 2 2 1 1 2 S 3 2 = 1 S 1 S ; 1 2 1, β2 = 2 λ + µ λ + µ 41 z λ µ 1 Karol J. Andrzejczak, PP, karol.andrzejczak@pu.poznan.pl 11 2 ; 6.

Szczególne przypadk: JeŜel dla 0 jes z = 1, o oduł jes cały czas w pełn zabezpeczony, j. po kaŝdej urace zdanośc oŝna go odnowć. JeŜel z = 0, o kaŝde uszkodzene odułu jes faalne. Warunkowa goowość -ego odułu, przy warunku, Ŝe oduł en ne przejdze do sanu faalnego: A = S 1 S 1 + S 2 7 Karol J. Andrzejczak, PP, karol.andrzejczak@pu.poznan.pl 12

Prawdop., Ŝe w chwl Ŝaden oduł syseu ne będze w sane faalny wyraŝa sę wzore: P u = S 1 + S2 C 8 Karol J. Andrzejczak, PP, karol.andrzejczak@pu.poznan.pl 13

Karol J. Andrzejczak, PP, karol.andrzejczak@pu.poznan.pl 14 Ogólnejszy przypadek JeŜel rozkłady czasu zdanośc odułów ne są wykładncze, o orzyay se-arkowsk odel. Wówczas prawdop. przebywana w sane zdanośc... 2 2 2 1 + + + = z z S 0 z = = 1 0 z = + = 9 gdze 1 0 0 =, n jes n-krony sploe ze sobą.

Karol J. Andrzejczak, PP, karol.andrzejczak@pu.poznan.pl 15 Prawdop. przebywana w odnawalny sane nezdanośc... 1 2 2 2 + + = z z S 1 1 z = = 1 1 z = = 10

4. Podsuowane W konsrukcj odelu goowośc syseu zasosowano funkcyjne wskaźnk z, C zabezpeczena odułów. Wskaźnk zabezpeczena są f. rzeczywsy o waroścach rzeczywsych z przedzału [0, 1]. Są one ara zaufana do przywrócena zdanośc syseu odułów. Jes o węc ujęce dynaczne, kóre uwzględna oŝlwośc uczena sę syseu. Karol J. Andrzejczak, PP, karol.andrzejczak@pu.poznan.pl 16

Karol J. Andrzejczak, PP, karol.andrzejczak@pu.poznan.pl 17