Использование метода дерева отказов для расчета показателей надежности персонального компьютера

Abstract

Рассмотрена проблема надежности современных технических систем. Усложнение систем является прямым следствием постоянно возрастающей ответственности выполняемых ими функций, сложности и многообразия этих функций. При равных условиях система, состоящая из большого числа комплектующих элементов и имеющая более сложную структуру и сложный алгоритм функционирования, является менее надежной системой. Предложена математическая модель расчета показателей надежности ПК: средней наработке до отказа, гамма-процентной наработке и вероятности безотказной работы.

Розглянуто проблему надійності сучасних технічних систем. Ускладнення систем є прямим наслідком постійно зростаючої відповідальності виконуваних ними функцій, складності й різноманіття цих функцій. При рівних умовах система, що складається з великої кількості комплектуючих елементів і яка має більш складну структуру та складний алгоритм функціонування, є менш надійною системою. Запропоновано математичну модель розрахунку показників надійності ПК: середнього напрацювання до відмови, гамма-процентного напрацювання й імовірності безвідмовної роботи.

The problem of reliability of modern technical systems id described. The increasing complexity of systems is a direct result of ever-increasing responsibility of their functions, the complexity and diversity of these functions. Under equal conditions, the system consisting of a large number of component elements and having a more complex structure and a complex algorithm operation is less reliable system. A mathematical model to calculate the PC reliability indices: mean time to failure, gamma-interest operating time and the probability of failure-free operation.As a method used to dynamically chosen, which summarizes a traditional FT: dynamic events are characterized not only to chance, and time before a certain distribution function. It shows a method of calculating the time of the distribution function of the result before the event (system failure function) for the distribution of the known functions of time before the basic events.