080108020001随机过程
随机过程及其在风险管理中的应用

随机过程及其在风险管理中的应用随机过程是概率论和数理统计中的重要概念,广泛应用于各个领域。
在风险管理中,随机过程也扮演着重要的角色。
本文将探讨随机过程的基本概念和特征,并深入讨论其在风险管理中的应用。
一、随机过程的基本概念随机过程是一种描述随机事件随时间变化的模型。
它由一个或多个随机变量组成,这些随机变量的取值与时间相关。
在随机过程中,时间可以是离散的,也可以是连续的。
在数学上,随机过程可以用一个函数来表示,即X(t),其中t表示时间。
随机过程的值域可以是离散的,也可以是连续的。
对于离散型随机过程,取值通常是一系列的离散点;而对于连续型随机过程,则可以取任意实数值。
随机过程通常分为两类:马尔可夫过程和非马尔可夫过程。
马尔可夫过程是指在给定当前状态的情况下,未来的状态只与当前状态有关,与过去的状态无关。
而非马尔可夫过程则不满足这个性质。
二、随机过程的特征随机过程的特征主要包括两个方面:随机变量的分布特征和时间间隔的统计性质。
对于随机变量的分布特征,我们可以通过计算均值、方差和协方差等指标来描述。
这些指标可以帮助我们了解随机变量的中心趋势和离散程度。
而对于时间间隔的统计性质,我们可以通过计算自相关函数和互相关函数来描述。
自相关函数表示了同一随机变量在不同时间点上的相关性;而互相关函数则表示了不同随机变量之间的相关性。
这些函数可以帮助我们了解随机过程的变化规律和趋势。
三、随机过程在风险管理中的应用在风险管理中,随机过程可以应用于风险评估和风险控制两个方面。
在风险评估方面,我们可以利用随机过程来建立模型,预测未来的风险变化。
通过分析随机过程的特征和趋势,我们可以对未来的风险进行量化和评估。
这有助于我们制定合理的风险管理策略,并做出相应的决策。
在风险控制方面,随机过程可以帮助我们设计风险控制措施,降低风险的发生概率和影响程度。
通过对随机过程的分析和建模,我们可以确定合适的风险限制水平,制定相应的风险控制策略,并进行监控和调整。
电子科技大学随机过程第一章概要

上的二 T Ω
1)当固定 t T , X t (ω ) 在(Ω, F, P)上的随机变量;
结果), 数.
是一个定义
Ω 2) 定义1.1.2 当固定 ω0 (对于特定的试验
是一个定义在 T 上的普通函数(自变 x t (ω 0 ) 的一个样本函 { X t ( ), t T } 量为t).称为随机过程
当T={(x, y):a<x<b, c<y<d),}
时间序列 随机过程
{ X t (ω), t T }
平面随机场
随机过程是n 维随机变量,随机变量序列的 一般化,是随机变量X t , t 的集合 . T 用E表示随机过程 X t , t 的值域 T ,称为过程的状 态空间.
电子科技大学
90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 -10 -40
此例中样本 函数是什么? 粒子运动轨迹
电子科技大学
80 100 120
-20
0
20
40
60
样本函数的几个例子
18.11.7
Ex.1.1.2 Xt(ω) = αcos(βt+Θ), Θ~U(0, 2π)
θ 1 =5.4938 θ 2 = 1.9164 θ 3 = 2.6099
18.11.7
称事件“X t x ”为在时刻 t 时随机过程 X t 处于状态x 按状态空间和参数集的不同情况, 可将随机 过程分为四类, 列入下表 随机过程
状态空 间E
参数集 T
离 散 连 续
离 散
非离 散
(离散参数)链 (连续参数)链
随机序列
电子科技大学
随机过程
18.11.7
Ex.1.1.1 质点布朗运动 设质点在直线上 随机游动, 经随机碰撞后各以1/2的概率向左 或向右移动.
随机过程

《随机过程》课程教学大纲课程编号:02200021课程名称:随机过程英文名称:Stochastic Processes课程类别:选修课总学时:72 讲课学时:68 习题课学时:4 学分: 4适用对象:数学与应用数学、信息与计算科学专业先修课程:数学分析、高等代数、概率论与数理统计一、课程简介随机过程是研究客观世界中随机演变过程规律性的学科,它的基本知识和方法不仅为数学、概率统计专业所必需,也为工程技术、生物信息及经济领域的应用和研究所需要。
本课程介绍随机过程研究领域的一些基础而重要的知识和技能。
二、课程性质、目的和任务随机过程是概率论的后续课程,具有比概率理论更加实用的应用方面,处理问题也更加贴近实际情况。
通过这门课程的学习,使学生了解随机过程的基本概念,掌握最常见而又有重要应用价值的诸如Poisson过程、更新过程、Markov过程、Brown运动的基本性质,能够处理基本的随机算法。
提高学生利用概率理论数学模型解决随机问题的能力。
通过本课程的学习,可以让数学专业的学生很方便地转向在金融管理、电子通讯等应用领域的研究。
三、课程基本要求通过本课程的学习,要求学生掌握随机过程的一般概念,知道常见的几类随机过程的定义、背景和性质;掌握泊松过程的定义与基本性质,了解它的实际背景,熟悉它的若干推广;掌握更新过程的定义与基本性质、更新函数、更新方程,了解更新定理及其应用,知道更新过程的若干推广;掌握离散时间的马尔可夫链的基本概念,熟练掌握转移概率、状态分类与性质,熟悉极限分布、平稳分布与状态空间的分解,了解分枝过程;掌握连续时间的马尔可夫链的定义、柯尔莫哥洛夫方程;掌握布朗运动的定义与基本性质,熟悉随机积分的定义与基本性质,了解扩散过程与伊藤公式,会求解一些简单的随机微分方程。
四、教学内容及要求第一章预备知识§1.概率空间;§2.随机变量和分布函数;§3.数字特征、矩母函数和特征函数;§4.条件概率、条件期望和独立性;§5.收敛性教学要求:本章主要是对概率论课程的复习和巩固,为后续学习做准备。
随机过程试题及答案

随机过程试题及答案随机过程是概率论与数理统计的重要理论基础之一。
通过研究随机过程,可以揭示随机现象的规律性,并应用于实际问题的建模与分析。
以下是一些关于随机过程的试题及答案,帮助读者更好地理解与掌握这一概念。
1. 试题:设随机过程X(t)是一个马尔可夫过程,其状态空间为S={1,2,3},转移概率矩阵为:P =| 0.5 0.2 0.3 || 0.1 0.6 0.3 || 0.1 0.3 0.6 |(1) 计算X(t)在t=2时的转移概率矩阵。
(2) 求X(t)的平稳分布。
2. 答案:(1) 根据马尔可夫过程的性质,X(t)在t=2时的转移概率矩阵可以通过原始的转移概率矩阵P的2次幂来计算。
令Q = P^2,则X(t=2)的转移概率矩阵为:Q =| 0.37 0.26 0.37 || 0.22 0.42 0.36 || 0.19 0.36 0.45 |(2) 平稳分布是指随机过程的状态概率分布在长时间内保持不变的分布。
设平稳分布为π = (π1,π2, π3),满足πP = π(即π为右特征向量),且所有状态的概率之和为1。
根据πP = π,可以得到如下方程组:π1 = 0.5π1 + 0.1π2 + 0.1π3π2 = 0.2π1 + 0.6π2 + 0.3π3π3 = 0.3π1 + 0.3π2 + 0.6π3解以上方程组可得到平稳分布:π = (0.25, 0.3125, 0.4375)3. 试题:设随机过程X(t)是一个泊松过程,其到达率为λ=1,即单位时间内到达的事件平均次数为1。
(1) 请计算X(t)在t=2时的累计到达次数的概率P{N(2)≤3}。
(2) 计算X(t)的平均到达速率。
4. 答案:(1) 泊松过程具有独立增量和平稳增量的性质,且在单位时间内到达次数服从参数为λ的泊松分布。
所以,P{N(2)≤3} = P{N(2)=0} + P{N(2)=1} + P{N(2)=2} +P{N(2)=3},其中P{N(2)=k}表示在时间间隔[0,2]内到达的次数为k的概率。
随机过程及其统计描述ppt课件.ppt

任意时刻下,观测目的是X取什么值;全程的情况下, 观测目的是X(t)的函数形式.
7
12.1 随机过程的概念
随机相位正弦波
随机过程举例
考虑: X (t) a cos(t ), t (,)
式中 a,是正常数,是 (0, 2 ) 上服从均匀分布的随机变量。
当 在(0, 2 ) 内随机的取一个值 i ,可得样本函数:
2
0 cos(t1 ) cos(t2 ) f ( )d
a2
2
2
0 cos(t1 ) cos(t2 )d
a2
4
2
0 {cos[(t1 t2 ) 2 ] cos(t1 t2 )}d
a2 2
cos (t1
t2 )
方差函数
2 X
(t)
RX
(t , t )
2 X
(t)
a2 2
18
12.2 随机过程的统计描述
随机过程举例
抛掷一枚硬币的试验,样本空间是S={H,T}, 现借此定义随机过程:
cos t,
X (t) t,
当出现H, 当出现T,
t (, )
可将此随机过程改写为
X (t) Y cost (1Y )t ,
其中
Y
1, 0,
出现H 出现T
,
t (, )
X对Y和t的依赖,决定了X是一个随机过程. 确定了 Y之后,即可确定任意时刻和全程的观测结果.
集平均(统计平均)
X (t)是随机过程的所有样本函数在时刻 t 的函数值的平均值,通常称
这种平均为集平均或统计平均。
12
12.2 随机过程的统计描述
(二) 随机过程的数字特征
均方值函数
Ψ
数学专业的随机过程与随机分析

数学专业的随机过程与随机分析在数学专业中,随机过程与随机分析是重要的研究领域。
本文将从数学专业的角度出发,对随机过程与随机分析进行探讨并介绍其应用领域。
一、随机过程的概念与基本性质随机过程是随机变量的一族,这些随机变量是定义在一定的概率空间上的。
随机过程可以用来描述随机事件在时间上的演变。
它有两个索引:时间参数和状态空间参数。
在随机过程中,常用的描述方法是概率分布函数、概率密度函数、随机变量的累积分布函数等。
此外,还可以通过研究均值、方差、协方差等统计量来揭示随机过程的性质。
随机过程的基本性质包括两个方面,即自相关性和平稳性。
自相关性是指随机过程在不同时间点上的取值之间的相关性,可以通过计算自相关函数来衡量。
平稳性是指随机过程的统计特性与时间的平移无关,包括弱平稳和严平稳两种形式。
二、随机分析的基础理论随机分析是处理随机过程的数学工具,主要依赖于测度论和概率论的基础知识。
它是对随机过程进行微积分和积分学的推广,可以用来研究随机过程的性质和行为。
在随机分析中,常用的方法包括随机微分方程、伊藤引理、伊藤积分等。
这些工具可以帮助我们描述和求解随机过程的演化规律,并且在金融工程、信号处理、统计学等领域中有广泛的应用。
三、应用领域1. 金融工程:随机过程与随机分析在金融领域中具有重要的应用价值。
比如,随机微分方程可以用来描述金融市场中的价格变动,通过分析随机过程的统计特性,可以制定合理的投资策略和风险管理方案。
2. 信号处理:随机过程与随机分析在信号处理中也起到关键的作用。
比如,通过对随机过程的频谱分析和相关性分析,可以提高信号的识别和恢复能力,改善通信系统的性能。
3. 统计学:随机过程与随机分析是统计学中的重要工具之一。
通过对随机过程的建模和参数估计,可以进行数据分析和预测。
此外,随机过程还可以用来研究随机实验和随机现象,揭示其背后的规律。
四、发展趋势随机过程与随机分析作为数学专业的重要分支,正不断发展和完善。
随机过程在金融中的应用2随机过程的基本概念分析
随机过程在金融中的应用2随机过程的基本概念分析随机过程是描述随机现象在时间上的演化的数学模型,广泛应用于众多领域,包括金融学。
随机过程的常用模型有布朗运动、几何布朗运动等,它们在金融市场的波动预测、风险管理、期权定价等方面发挥着重要作用。
本文将对随机过程的基本概念进行分析,以及在金融中的应用进行介绍。
1.随机过程的定义和分类随机过程是一个包含一系列随机变量的集合,这些随机变量在时间上依赖于一个随机参数。
随机过程可以表示为X(t,ω),其中t表示时间参数,ω表示样本空间中的一个样本点。
根据样本空间,随机过程可以分为离散时间随机过程和连续时间随机过程。
离散时间随机过程是指时间取值为离散集合的随机过程,如时间点集合为整数集的随机过程。
在金融中,离散时间随机过程常用于描述股票价格在每日收盘时的波动。
连续时间随机过程是指时间取值为连续集合的随机过程,如时间点集合为实数集的随机过程。
连续时间随机过程常用于建立股票价格的连续演化模型。
2.随机过程的统计性质随机过程通常具有各种统计性质,如均值、方差、自协方差等。
这些统计性质对于金融市场的预测和决策具有重要意义。
均值是一个时间随机变量的期望值,用来表示其在长期平均意义下的估计值。
在金融中,股票的平均收益率是投资者判断其投资价值的重要指标之一方差是随机过程的离散程度的度量,用来反映随机变量的波动性。
在金融中,方差常用于衡量股票价格的风险程度。
自协方差是随机过程中两个随机变量之间的相关程度的度量,用来表示两个随机变量之间的相关性。
在金融中,自协方差可用于衡量股票价格与其它金融资产的相关性,从而帮助投资者进行资产配置。
3.随机过程在金融中的应用(1)波动率预测:随机过程可以用于预测股票价格的波动率。
利用历史价格数据,我们可以拟合出一个随机过程模型,并对未来的波动率进行预测,从而帮助投资者制定风险管理策略。
(2)期权定价:随机过程可以用于期权定价模型,常用的模型有布朗运动模型、几何布朗运动模型等。
本科《随机过程》教学大纲(32学时)
《随机过程》课程教学大纲课程名称(英文):随机过程(Random Processes)课程编码:B20822068课程类别:专业选修课学时:32学分:2考核方式:考试适用对象:通信专业一、课程性质、目的与任务:随机过程是通信专业的一门重要的专业选修课,它在信息与通信工程学科中有着广泛的应用,计划学时为 32 学时。
通过本课程的学习,使学生掌握下列内容:随机数学的方法论,概率论和随机过程的基本概念和基本理论,几种重要的随机过程。
通过这门课程的学习,使学生掌握信息与通信领域所必需的随机过程基础理论,为后续课程的学习和将来工作、科研奠定一定随机数学的理论基础。
本课程的特点是理论性强,所需预备知识繁多,要求学生真正地理解重要概念,因为“概念是灵魂”;有针对性地掌握通信专业领域所必需的随机数学预备知识;还要注意与其专业相结合,利用所学知识、方法建立恰当的数学模型,解决实际问题。
二、教学基本要求:(一)、绪论1.从科学方法论的角度,理解和掌握随机现象的数学建模方法所体现的科学思想.2.知道随机过程是通信领域的常见研究对象,了解信息与通信工程中的典型问题和常见随机对象.(二)、概率空间和随机对象1.理解概率空间、随机变量、随机向量、概率函数、数字特征、随机过程、概率函数族等基本概念.2.掌握几种重要的随机过程,如正态随机过程、和过程、Poisson过程、Markov 过程等.3.会求解概率空间、三种随机对象中的一些简单问题.(三)、随机数学分析1.理解随机对象的函数概念.2.理解随机变量序列收敛的基本概念,掌握几种收敛的关系,会做一些简单的证明题.三、课程内容与学时分配:(一)、绪论(2学时)1.自然界的随机现象.2.随机现象的统计规律.3.随机现象的数学建模.4.信息与通信工程中的随机现象.(二)、谓词逻辑(22学时)1. 概率空间;(2学时).2.随机变量;(6学时).3.随机向量;(6学时).4.随机过程;(8学时).(三)、随机数学分析(6学时)1.随机对象的函数;(4学时).2.随机变量序列的收敛;(2学时).四、课程各教学环节学时分配五、课程教学其它有关问题的说明与建议:1.本课程与其相关课程的联系与分工:本课程为通信专业的专业选修课,建议最好在修完高等数学,线性代数,概率统计以及信号与系统的初步知识后修此课程。
随机过程课件
1
m X (t1 )][ x2 m X (t 2 )] f ( x1 x2 ; t1 , t 2 )dx1dx 2 f ( x1, x2 ; t1 , t 2 )dx1dx 2
x x
1 2
X(t) 协方差与相关函数的关系为 当 mx (t ) 0 时 C X (t 1 , t 2 ) R X (t 1 , t 2 ) 在协方差定义中取t1=t2=t,就有
为XT 的均值函数或数学期望。其中F(x,t)是过程 的一维分布函数。 若是连续型随机变量,有 mX (t) xf(x,t)dx 其中f(x,t)是一维分布密度。 12
2.随机过程的方差 若 DX (t) 2 (t) E[X(t) mX (t)]2 存在,t∈T, X 称为X(t)的方差。 x (t) Dx (t) 称为X(t)的标准差。 它们描绘过程的样本曲线在各个t时刻对均 值 m X ( t ) 的离散程度, 对每个t1∈T, EX (t1 ) 反映t1状态取值的概率平均。 DX (t1 ) 反映t1状态取值与 EX (t1 ) 离散程度。 在工程中随机过程的均方值具有物理意义,比 较有用。均方值定义为: E[ X 2 (t )] X (t ) DX (t ) E( X 2 (t )) E 2 ( X (t )) 有关系式: 13 Dx (t ) x (t ) [mx (t )]2 即
第一章. 随机过程的基本概念
§1.1 随机过程及其概率分布
在实际问题中,有时需要对随机现象的变化进 行研究,这时就必须考虑无穷个随机变量或一族 随机变量, 我们就称这种随机变量族为随机过程。 例1: 生物群体的增长问题。在描述群体的发展 或演变过程中, 以 Xt 表示在时刻 t 群体的个数, 则 对每一个 t ,Xt 是随机变量。假设我们从 t =0 开 始每隔24小时对群体的个数观测一次, 则{Xt , t =0, 1, 2, ...}是一个随机过程。 例2: 电话呼唤问题。某电话总机在[0,t]时间 内收到的呼唤次数用 Xt 来表示, 则对于固定的 t , 1 Xt 是随机变量。于是{Xt , t ∈[0, ∞)}是随机过程。
随机过程讲义
随机过程讲义
随机过程是一种抽象概念,它表示一个连续的或离散的时间点上发生的一系列事件或值的集合。
它主要用于表示不确定性和不确定性,在工程领域中有着广泛的应用。
本文将从定义和性质出发,论述随机过程的基本概念。
随机过程可以分为离散和连续两类。
离散随机过程是指在一定时间间隔内,其值只能在有限的取值集合中取值的变量。
例如,随机游戏的获胜概率可以用离散随机过程来表示。
连续随机过程是指在一定时间间隔内,其值可以取任何实数值的变量。
例如,温度变化可以用连续随机过程来表示。
随机过程有几个基本性质,如期望值、方差、协方差、自相关系数、相关系数和谱密度等。
期望值是指在一定时间间隔内,一个随机变量的预期值;方差表示变量的变化范围;协方差表示两个变量的关联性;自相关系数表示一个变量的变化,对另一个变量的影响;相关系数表示两个变量之间的相关性;谱密度表示变量的频率分布。
随机过程的应用非常广泛,它可以用于统计学、信号处理、系统建模和控制等领域。
它可以用于模拟不确定性或不确定性的系统,并分析系统的性质,以及系统响应的变化。
它还可以用于分析信号传输系统中的信号噪声,以及与环境变量相关的随机变量。
总之,随机过程是一种抽象概念,它表示一个连续的或离散的时间点上发生的一系列事件或值的集合。
它有几个基本性质,可以用于模拟不确定性或不确定性的系统,它在工程领域有着广泛的应用,可以用于控制、分析、模拟等众多方面。
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题目: 关于马尔科夫过程对舵机控制系统可靠性的应用
学院(系): 年级专业: 学 号: 学生姓名: 指导教师: 教师职称: 关于马尔可夫过程对舵机控制系统可靠性分析应用 摘要:针对船舶液压舵机自动控制系统的可靠性问题,提出了基于马尔可夫过程的舵机控制系统可靠性分析方法,建立相应的数学模型,推导出舵机控制系统的可用度和可靠度的表达式。通过计算工程应用实例,为获得系统的可靠性和故障诊断提供有效的参考。
关键词:舵机;马尔可夫过程;可用度;可靠度 0 引言 随着船舶液压舵机系统规模和自动化程度的不断提高,舵机控制系统可靠性问题变得尤为突出。用传统的直观方法来分析船舶舵机控制系统可靠性主要是侧重定性分析已远不能满足现实的需要,正逐渐为定量的计算方法所取代。文中应用马尔可夫过程完成了对船舶液压舵机控制系统可靠性、维修性的数学建模工作,以满足对船舶舵机系统可靠性、维修性定量分析的要求①o
1 船舶舵机系统的组成和运行方式 船舶舵机系统一般由操舵装置、舵机控制与驱动系统、传动机构和舵叶四大部分组成。根据《船舶钢质海船建造规范》规定,船舶应当具有两套以上舵机系统,一套主推舵装置,一套为辅助推舵装置。这是为了保证在主推舵装置出现故障时应急舵仍然可以继续保持舵的有效性,保证船舶的正常航行和安全②。舵机系统采用这种冗余设计,主要是从可靠性角度出发,同时也兼顾了维修、运行经济等要求。 船舶舵机系统运行方式一般由船舶运行工况决定。如船舶进出港工况采用两套系统并联运行方式;船舶停泊工况下两套系统都停止工作,航行工况是船舶主要运行工况,一般只有主推舵在运行,而辅助推舵作为备用舵,处于冷备旁待运行方式,文中仅对航行工况运行方式进行分析。对船舶舵机控制系统分析可以认为下一时刻所处的状态只与当前时刻所处的状态有关,而与过去的时刻无关,它满足马尔可夫性,是一个马尔可夫链的随机过程。因此,可用马尔可夫过程求解船舶舵机控制系统的可靠度③。 文中假设船舶舵机控制系统的寿命和修复时间均服从指数分布,系统的失效率与修复率分别和。另外,船上设置一人负责维修,当系统全部失效时,除了正在修理的系统外,另外已失效的系统只能处于待修状态。 2舵机控制系统可用度数学模型 ⅰ马尔可夫过程定义:④ 设(){},XttTÎ为随机过程,若对任意正数n及
()()()121111,,,0nnntttPXtxXtx--<<<==>,且其条件分布
()()(){}()(){}11,1111,nnnnnnnnPXtxXtxXtxPXtxXtx----?==?
, 则称(){},XttTÎ为马尔可夫过程。 马尔可夫过程具有无后效性。系统在已知现在所处状态的条件下,它将来说出状态与过去所处状态无关。 ⅱ用马尔可夫过程建立数学模型 现用马尔可夫过程建立船舶液压舵机控制系统(主推舵运行,辅助舵备用,下同)的可靠性数学模型, S0为主推舵可以工作正常,辅助舵处于正常停机状态,系统工作正常;S1为一套系统失效正在修理,另外一套系统处在工作状态,系统仍正常工作;S2
为一套系统失效正在修理,另一套系统失效等待修理,系统处于
失效状态。 系统状态转移概率矩阵
1010221T ⑴
由于系统达到稳定状态后,各态再继续转移,各自的状态出现的概率不变,所以主要解以下方程组,就可以求出系统各种状
态的稳态概率⑤。 n0III2101N01-TNNNN ⑵ 式中:Ni表示第i状态的稳态概率;I表示单位矩阵。 通过舵机控制系统的分析,可得出以下方程:
20II2101N01-TNNN
n ⑶
解得222022N,221222N, 2222222N
所以舵机控制系统的稳态可用度: 210N-1NNN22
2
222
3 舵机控制系统可靠度 通过画出舵机控制系统具有吸收状态的转移图,可以求解系统的可靠度,S2为吸收状态,一旦转移到S2,状态转移终止。由吸收状态转移规律可得系统状态转移矩阵T以及经过拉氏变换的S矩阵:
1010221T
sS0010221
因此,控制系统的各种状态可靠度的拉氏变换为: 001S(S)P(S)P)(210SP ⑷
其中()()()012PsPsPs分别表示这三种状态概率的拉氏变式。 系统可靠度是0S、1S状态概率之和,所以船舶舵机控制系统的可靠度⑥:
221101-2)3(3)()(R(t)
S
SLSPSPL
系统平均无故障工作时间; 0223)(dttRMTBF ⑸ 由于一个人维修,而两套系统修复率相同,所以,系统平均停机时间: 1MDT ⑹
系统平均工作时间: 222MDTN-1NMUT ⑺ 4工程应用实例 现以HQ_5型船舶舵机自动控制系统为例进行分析。该系统功能齐全、运行可靠,是比较理想的船舶舵机自动控制系统担。它有单动操舵、随动操舵和自动操舵三种操舵方式,可根据船舶航行的具体情况加以选用。 采用记数法预测HQ_5型舵机自动控制系统的失效率入s,这种方法的基础是预测出组成系统的所有元器件的失效率。所需信息是:(1)通用元器件的种类与数量; (2)元器件质量等级; (3)设备环境。用此方法计算系统失效率所用的通用数学表达式是:
niqgisN1)( ⑻
式中:入s为系统失效率;q为第i种通用元器件的质量系数;g
为第i种通用元器件的通用失效率;Ni为第i种通用元器件的数量;n为不同的通用元器件种类数。 HQ-5型舵机自动控制系统组成元件包括:信号发送电路、相敏整流电路、信号比较、压舵环节和直流放大电路、比例调节电路、微分调节电路、脉冲形成与晶闸管触发电路、晶闸管主电路与应急操舵电路和偏航报警与操舵系统失压报警电路。表1给出了信号比较和直流放大电路组件失效率预测依据和预测结果。HQ一5型舵机自动控制系统单元电路失效率预测结果见表2。 由预测结果可知,HQ_5型舵机自动控制系统的失效率为:九s=7.3087×10’1/h. 表1信号比较和直流放大电路组件失效率预测依据、预测结果 元器件类型 iN
g q qgI
N
电阻 27 0.0064 1.00 0,1728 电容 3 0.0610 1.5 0.2745 二极管 6 0.0038 5.0 0.1140 晶体管 5 0.0280 5.0 0.7000 稳压管 1 0.0260 5.0 0.1300 与案件总数 42
信号比较和直流放大电路组件失效率入=613913 10-´.1h 表2 HQ.5型舵机自动控制系统单元电路失效率预测结果 组件名称 元件总数 预测结果 信号发送组件 14 0.7854 相敏整流组件 15 0.9253 信号比较和直流放大电路组件 42 1.3913
比例调节组件 10 0.0640 微分调节组件 8 0.3065 脉冲形成与晶闸管触发组件 67 3.1842
晶闸管主电路与应急操舵组件 35 1.5634 偏航报警与操舵系统失压报警组件 9 0.6520 HQ-5型舵机自动控制系统单元电路失效率预测结果:入s=7.3087×10。6 1/h
通过HQ-5型舵机自动控制系统维修记录经统计得出,系统的平均修复时间MTTR近似为18h左右,则系统的修复率
056.01MTTR
(1/h)。这样就可以得出船舶舵机自动控制
系统稳态可用度为:222222SSSN =0.999 5结束语 随着控制系统规模的不断扩大化、复杂化,从经济效益上看,不可能系统的某个模块失效就放弃整个控制系统,因此对整个系统的可靠性分析是十分必要的。与其他可靠性分析方法相比较,基于马尔可夫过程的分析方法对历史资料要求不高,而且计算简便,具有很强的实用性。本文的方法可对舵机控制系统可靠性分析做出正确预测。 参考文献: 1.郭永基.电力系统可靠性分析[M].北京:清华大学出版社,2003 2.郑华耀.船舶电气设备及系统[M].大连:大连海事大学出版社,2005.6 3.吴志良.船舶电力系统保护电路可靠性预计研究[J].船电技术,2004(6):35—37 4.《随机过程》刘次华 . 华中科技大学出版社,2003 56 5.丁定浩.可靠性与维修性工程[M].北京:电子工业出版社,1986 6.王少萍.工程可靠性[M].北京:北京航空航天大学出版社,2000. 4