Доставка цветов в Севастополе: SevCvety.ru
Главная -> Силовые полупроводниковые приборы

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 [114] 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143

t всегда можно записать t-tQ, где <о-параметр сдвига. Математически это означает, что соответствующее распределение (т. е. любая из функций R, F, /, X) сдвинуто вправо на о-

Рассмотрим ряд конкретных данных по моделям ИО СПП. Типичные зависимости ИО от времени приведены на рис. 8.6. В табл. 8.2 представлены данные результатов работ различных авторов, которые вюпочают сведения как об эксплуатационной, так и о лабораторной надежности. В целом о моделях надежности СПП во время периода приработки можно сказать следующее.

Длительность периода приработки для СПП колеблется от 100 до 8000 ч, причем значение его в целом уменьшается при ужесточении режима работы приборов. Для построения моделей функции ИО в отечественной практике используются два распределения: Вейбулла и Макегама. В случае применимости распределения Вейбулла параметр формы Р находится в диапазоне 0,4-0,67 [8.8]. Анализ публикации [8.9] показывает, что при лабораторных испытаниях в выпрямительном режиме длительность периода приработки у зарубежных приборов аналогична отечественной. Вопрос о том, как практически определить, есть или нет период приработки, каким законом распределения он лучше описывается, каковы параметры этого распределения и т. п., будет рассмотрен далее. Здесь следует лишь подчеркнуть, что модели надежности, описывающие ход функций ИО во время периода приработки, применимы только при ttf

Для описания периода нормальной эксплуатации используют самое популярное в надежности распределение-экспоненциальное. Из табл. 8.1 видно, что ему соответствует постоянная ИО. Этот период жизни прибора, как правило, много больше периода приработки и поэтому он представляет

максимальный интерес для потребителя.

Что же касается периода старения, то его для СПП, по-видимому, никто не наблюдал. Это может быть вызвано тем, что значение t в правильно выбранных схемах и РЭ для хороших приборов превышает 10 ч, что составляет более И лет непрерывной эксплуатации. За это время обычно оборудование устаревает, и приборы заменяют на новые. Отсутствие конкретных данных о периоде старения СПП означает, что нам неизвестны ни отечественные, ни зарубежные публикации, в. которых наблюдалось бы изменение характера фуршции ИО от постоянной (или убывающей) к монотонно возрастающей. В отличие от этого данные о процессах деградации параметров приборов достаточно многочисленны [8.14]. Как правило, на основе этих данных устанавливают численные значения таких показателей долговечности, как у-процентный ресурс и (или) срок службы. В частности, для тиристоров типа ТВ-200 на основании данных многолетних



Таблица 8.1. Сводка основных законов распределения, используемых в задачах

Название распределения, его условное обозначение

Область значений переменной и ограничения на параметры

ВБР R{t)

Экспоненциальное (показательное) распределение, ехр (г IX)*

0<Х<оо

Нормальное распределение (распределение Гаусса), gdu(rp, ст)

- оо<Гоо; 0<р<оо**; 0<а<оо

Логарифмически-нормальное распределение, Igau (t\t, а)

.0</<оо; : 0<Г<оо; 0<ст<оо

Распределение Вейбулла, wei(rp, е)

0<Гоо; 0<Р<оо 0<е<оо

Распределение экстремальных значений 1-го рода (распределение Гумбеля), gumb(rTi, v)*

- ооГоо; 0<Т1<оо;

- 00<V<00



теории надежности. Непрерывное распределение

ИО щ

Графическое изображение функции (г)

Среднее значение; днсперсня: t; о

g-(-n)V2cj

aj2n


Mtit)


te Ре"


ег,(1 + 1/р)**;

- е Ц


v-0,5776; 1,645л



0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 [114] 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143



0.02
Яндекс.Метрика