2.3. Нормальный закон распределения
Нормальный закон распределения [4] часто называют законом Гаусса. Этот закон играет важную роль и наиболее часто используется на практике по сравнению с другими законами распределения.
Основная особенность этого закона состоит в том, что он является предельным законом, к которому приближаются другие законы распределения. В теории надежности его используют для описания постепенных отказов, когда распределение времени безотказной работы вначале имеет низкую плотность, затем максимальную и далее плотность снижается.
Распределение всегда подчиняется нормальному закону, если на изменение случайной величины оказывают влияние многие, примерно равнозначные факторы.
Нормальный закон распределения описывается плотностью вероятности
(2.8)
где е = 2,71828 – основание натурального логарифма; π = 3,14159;
т и σ - параметры распределения, определяемые по результатам испытаний.
Колоколообразная кривая плотности распределения приведена на рис. 2.2.
Параметр т = Мx представляет собой среднее значение случайной величины X, оцениваемое по формуле
(2.9)
параметр σ – среднее квадратическое отклонение случайной величины X, оцениваемое по формуле
(2.10)
Интегральная функция распределения имеет вид
(2.11)
вероятность отказа и вероятность безотказной работы соответственно Q(x)=F(x), Р(х)=1 - F(x).
Вычисление интегралов заменяют использованием таблиц нормального распределения, при котором М = 0 и σ = 1. Для этого распределения функция плотности вероятности имеет одну переменную t и выражается зависимостью
(2.12)
Величина t является центрированной (так как Мt = 0) и нормированной (так как σt = 1).
Функция распределения соответственно запишется в виде
(2.13)
Из
этого уравнения следует, что
или
.
При использовании табл. П.1 приложения следует в формулу (2.13) вместо t подставить ее значение:
при этом t называют квантилью нормированного нормального распределения (обычно обозначают up).
Плотность распределения и вероятность отказа соответственно равны: f(x)=f0(t)/σ; Q(x)=F0(t); тогда вероятность безотказной работы Р(х) = l – F0(t), где f0(t) и F0(t), определяют по таблицам.
В
табл. П. 1 приведены значения Ф*(х)
в зависимости от t=
.
P(х)
х
f(х)
а)
б)
х
0,399/σ
-3σ -2σ -σ 0 σ 2σ 3σ
-3σ -2σ -σ 0 σ 2σ 3σ
Рис. 2.2. Кривые плотности вероятности (а)
и функции надежности (б) нормального распределения
В работах по надежности часто вместо интегральной функции распределения F0(t) используют функцию Лапласа:
(2.14)
Очевидно, что
(2.15)
Вероятности отказа и безотказной работы, выраженные через функцию Лапласа:
(2.16)
Вероятность попадания случайной величины Х в заданный интервал значений от α до β вычисляют по формуле
(2.17)
Пример 2.4. Определить вероятность безотказной работы в течение t=2·104 ч подшипника скольжения, если ресурс по износу подчиняется нормальному закону распределения с параметрами Mt = 4·104 ч, σ = 104 ч [2].
Решение
Находим квантиль:
По табл. П.1 определяем, что Р(t) =0,0228.
Пример 2.5. Пусть случайная величина Х представляет собой предел текучести стали. Опытные данные показывают, что предел текучести имеет нормальное распределение с параметрами M = 650 МПа, σ = 30 МПа. Найти вероятность того, что полученная плавка стали имеет предел текучести в интервале 600 – 670 МПа [2].
Решение
Для определения вероятности воспользуемся формулой (2.17):
Пример 2.6. Случайная величина X распределена по нормальному закону и представляет собой ошибку измерения датчика давления. При измерении датчик имеет систематическую ошибку в сторону завышения на 0,5 МПа, среднее квадратическое отклонение ошибки измерения составляет 0,2 МПа.
Найти вероятность того, что отклонение измеряемого значения от истинного не превзойдет по абсолютной величине 0,7 МПа [2].
Решение
По формуле (2.17) с использованием табл.П.1 определим:
