При исследовании общей картины отказов выпущенного про­мышленного оборудования оказывается, что одни его части могут быть описаны распределением Пуассона, а другие — распределе­нием Гаусса. Интересно отметить тот факт, что это справедливо не только для такого выпускаемого промышленностью оборудо­вания, как роботы, но и для живых существ, в частности для

человека. Действительно, благодаря наличию большего объема доступной информации, которая может быть использована для требующегося исходного расчета, имеется гораздо больше основа­ний судить о виде модели отказов для человеческого организма, чем для любого оборудования, изготовленного промышленностью. Необходимая информация об «отказах» у человека содержатся в статистических данных и легко доступна для врачей; типичные результаты представлены в графическом виде на рис. 16.1.

Распределение Пуассона может быть применено и к случайным отказам, происходящим в самом начале срока службы оборудова­ния. Тщательно проведенные заводские испытания могут устра­нить большую часть этих отказов. Пуассоновское распределение также применимо к любым случайным отказам, происходящим в течение срока службы хорошо спроектированного оборудова­ния. Число таких отказов можно свести к минимуму, но никогда не удается устранить их полностью.

Распределение Гаусса также оказалось применимо к двум случаям отказов оборудования. Первый обусловлен ошибками при проектировании оборудования, например работой элементов при повышенных температурах вследствие того, что при проекти­ровании были завышены оценки и не предусмотрена достаточная вентиляция. Эти отказы являются неизбежным следствием ошибки проектировщика, и их следует устранять в начале срока службы оборудования при условии, что оно производится в достаточно больших количествах. Второй случай, который может быть описан распределением Гаусса, составляют отказы вследствие износа. Обычно они не должны возникать до приближения конца срока службы оборудования, когда число отказов, как правило, резко возрастает. Есть возможность уменьшить это явление проведе­нием тщательного технического обслуживания оборудования, однако, согласно Муру [1], можно теоретически доказать, что неограниченная долговечность оборудования недостижима даже и тогда.

Все четыре рассмотренных выше фактора учитываются общей моделью отказов, с которой приходится иметь дело в течение срока службы любого робота. Результирующая модель часто задается в виде кривой зависимости числа отказов от времени типа при­веденной на рис. 16.1, имеющей форму лодочки или детской ван­ночки. На этой кривой, как и в случае живого организма, за высо-, кой начальной интенсивностью отказов следует плоский участок, соответствующий эксплуатационной долговечности оборудования. К концу срока службы число отказов начинает резко возра­стать.

Для удачно спроектированного оборудования высота централь­ного плоского участка кривой невелика. В процессе производства благодаря выявлению и устранению источников отказов началь­ный участок кривой приобретает более крутой наклон, а плоский участок начинается раньше, и его собственная высота уменьша — 286

ется. Это возможно только при продолжительном периоде серий­ного производства стандартного оборудования, и потому важно, чтобы робот был как можно более стандартизированным и уни­версальным устройством, а проектировщик обладал передовым техническим мышлением.

Рис. 16.4. Зависимость числа отказов от времени

Модель отказов обычно задается графически в виде кривой зависимости интенсивности отказов от времени. Однако кривая зависимости числа отказов от вре­мени должна быть более инфор­мативной. Такая кривая пока­зана на рис. 16.4. Здесь интенсив­ность отказов равна наклону кривой, а общее число отказов определяется конечной точкой на кривой и для любого конкрет­ного случая представляет собой постоянную величину. Следова­тельно, цель «хорошего» проекти­рования — обеспечить как можно

меньшее значение криволинейного интеграла за счет сохранения расположения всей кривой на максимально низком уровне. Однако, учитывая неизбежность отказов в период приработки, можно считать этой целью обеспечение наиболее пологого цен­трального участка кривой.

Следует отметить, что величина СВБР, полученная в резуль­тате практических испытаний, может в значительной степени зависеть от выбора периода между испытаниями. Например, весьма реально в результате ежемесячных испытаний получить достаточно точные цифры, которые дадут в два раза большую величину СВБР, чем цифры, полученные при проведении испыта­ний раз в неделю. Следует позаботиться, чтобы сравниваемые результаты были получены при одних и тех же условиях.