Определение количества объектов при планировании контрольных испытаний на безотказность на основе анализа и обработки информации об их надежности непараметрическими методами тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат наук Бабаев Ислам Акмурадович

• Бабаев Ислам Акмурадович
• кандидат наук
• 2018

Оглавление диссертации кандидат наук Бабаев Ислам Акмурадович

Введение

Глава 1. Анализ существующих методов планированию испытаний на безотказность для невосстанавливаемых однотипных технических объектов

1.1 Анализ методов планирования испытаний с использованием нормальных рядов

1.2 Анализ методов планирования испытаний с использованием приемочного числа

1.3 Анализ методов планирования испытаний с измерением наработки

1.4 Анализ методов планирования обычных и биномиальных испытаний для ступенчатых планов с приемочными уровнями

1.5 Выводы по первой главе

Глава 2. Методы определения минимального количества невосстанавливаемых технических объектов для проведения испытаний на безотказность при непрерывном ресурсе

2.1 Определение показателя СДБН

2.2 Свойства показателя СДБН

2.3 Точечная оценка показателя СДБН

2.4 Нижняя доверительная граница показателя СДБН

2.5 Метод расчета минимального количества объектов, необходимого для проведения испытаний

2.6 Выводы по второй главе

Глава 3. Методы определения минимального количества невосстанавливаемых технических объектов для проведения испытаний на безотказность при дискретном ресурсе

3.1 Определение показателя СДБС

3.2 Свойства показателя СДБС

3.3 Точечная оценка показателя СДБС объекта

3.4 Нижняя доверительная граница показателя СДБС объекта

3.5 Метод расчета минимального количества объектов, необходимого для

проведения циклических испытаний

3.6 Выводы по третьей главе

Глава 4. Применение метода определения минимального количества невосстанавливаемых технических объектов для проведения испытаний на безотказность

4.1 Постановка эксперимента

4.2 Анализ и обработка экспериментальных данных

4.3 Определение параметров распределения

4.4 Моделирование испытаний и управление минимальными выборками

4.5 Выводы по четвертой главе

Общие выводы и заключение

Список литературы

ПРИЛОЖЕНИЕ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Определение количества объектов при планировании контрольных испытаний на безотказность на основе анализа и обработки информации об их надежности непараметрическими методами»

Введение

В настоящее время существует множество стандартов [33, 37-40] и рекомендательных методик по планированию испытаний невосстанавливаемых технических объектов, основанных на различных инженерных подходах и теоретико-вероятностных методах [1-6, 35, 36]. Среди наиболее известных стоит выделить метод ступенчатых планов с приемочными уровнями, метод с измерением наработки на отказ и другие. В дополнение к этим методам существует целый класс новых методов, основывающихся также на постоянно уточняющейся физической информации о закономерностях старения технических объектов [2125, 41-44, 46] и использующих различные алгоритмы моделирования поведения сложных систем при их дальнейшей работе [11, 14, 29].

Среди предлагаемых методов планирования испытаний преобладающее большинство работает с экспоненциальным законом распределения, что создает два существенных неудобства. Во-первых, такие методы ограничивают круг применения, так как на практике законы распределения наработок на отказ далеко не всегда являются экспоненциальными. Во-вторых, применение экспоненциального закона распределения, являющегося законом «без памяти» приводит к невозможности учета текущей наработки и текущего числа срабатываний испытываемых технических объектов. Особенно актуально это в случаях, когда периодические контрольные испытания проводятся на поздних стадиях эксплуатации технических объектов. Итогом применения таких методов является сложность проверки достоверности полученных оценок показателей безотказности и, как следствие, возможная недостоверность результатов оценки соответствия технического объекта требованиям к безотказности.

Стоит также отметить, что с ростом сложности испытываемых систем растет и сложность планирования испытаний на безотказность. Для комплексных технических объектов, состоящих из разнородных подсистем, эта сложность заключается в сложности процессов, определяющих работу таких технических

объектов и, как следствие, в неоднозначности закона распределения наработок на отказ.

К тому же, в сложных системах имеет место огромное количество технических объектов с дискретным расходованием ресурса. Для переключателей - это число переключений до отказа, для коммутаторов сигналов - это количество безотказных коммутаций и т.д. Для такого рода технических объектов многие методы планирования испытаний неприменимы, и при планировании испытаний, как правило, используются методики для планирования испытаний технических объектов с непрерывным ресурсом, с переводом числа циклов в наработку. Это вносит определенные неточности в получаемые выходные данные расчета и, как следствие, в план испытаний.

Поэтому, приоритетным в планировании испытаний на надежность является применение непараметрических методов, удобных для применения как в дискретном, так и в непрерывном режимах расходования ресурса. Проблемы планирования испытаний (в том числе и форсированных) непараметрическими методами рассматриваются в различных научных работах зарубежных и отечественных авторов. Среди наиболее известных можно выделить Н.А. Северцева, Г.Д. Карташова, Г.С. Садыхова, Р.С. Судакова, П.Дж. Класса, Р.А. Фишера и Д.А.С. Фрейзера.

Таким образом, актуальность работы состоит в поиске и определении непараметрических методов планирования испытаний в части определения минимально необходимой испытательной выборки для технических объектов, функционирующих в составе сложных систем.

Исходя из этого, целью работы является разработка метода планирования испытаний технических объектов на безотказность, который позволял бы:

1) оценивать объем выборки для плана испытаний вида {NUT} (определяются объем испытываемой выборки при ограниченной длительности испытаний, а испытания проводятся для невосстанавливаемых и незаменяемых технических объектов);

2) работать с любыми законами распределения наработок на отказ (то есть был бы непараметрическим и не был бы привязан к конкретному закону распределения) как при непрерывном, так и при дискретном режимах расходования ресурса;

3) учитывать текущую наработку испытываемых технических объектов;

4) обрабатывать статистическую информацию о надежности и безотказности, получаемую на различных этапах жизненного цикла технических объектов, и проводить на основе анализа и обработки этих данных постоянную корректировку объемов испытываемых технических объектов.

Достижение цели диссертации обеспечивается решением двух главных задач.

Первая задача - определить показатели безотказности, связанные с числом объектов, необходимых для проведения испытаний, анализ и обработка данных о которых позволят на любой стадии жизненного цикла оценивать объем испытательной выборки;

Вторая задача - разработать метод определения минимального количества технических объектов, необходимого для проведения контрольных испытаний технических объектов на безотказность с учетом текущей наработки для дискретного и непрерывного режимов расходования ресурса при любом законе распределения отказов;

Объект научного исследования: невосстанавливаемые технические объекты крупносерийного и массового производства, используемые в технике, например, батареи литий-полимерные или литий-ионные, дисплеи жидкокристаллические, радиоэлектронные узлы мобильных телефонов, комплектующие технические объекты бытовых и технических приборов, и т.д.

Методы исследования в работе основаны на использовании методов математического анализа, теории вероятностей, математической статистики, системного анализа, теории надёжности и теории испытаний.

Научный базис решения восходит к работам Гнеденко Б.В., Соловьёва А.Д., Беляева Ю.К., Барлоу Р., Прошана Ф., Судакова Р.С., Северцева Н.А., Садыхова

Г.С., Савченко В.П., Тескина О.И. и других учёных [1-5, 10-15, 21-26, 35, 36, 4146], которые сформировали научные основы теории испытаний на надежность, теории дискретного ресурса, теории остаточного ресурса и методов управления качеством и надёжностью. При этом в работах Беляева Ю.К., Соловьёва А.Д., Судакова Р.С., Северцева Н.А. и др. [1-5, 35, 36, 41-44] предложены методы и модели оценки ресурса, позволившие разработать теорию испытаний на безотказность. В работах Садыхова Г.С., Савченко В.П. и др. [11-15] предложены методы и модели оценки остаточного ресурса, которые создали научную предпосылку для разработки методологии расчёта и оценки показателей остаточного ресурса.

Отдельно стоит отметить работы Карлина С., Стаддена В. [9], посвященные одностороним Чебышевским неравенствами, работы Петрова В.В., Шкляева А.В. [8, 19, 20], посвященные предельным суммам случайных величин, а также более основополагающие работы Х. Сельберга [18] и В. Хёвдинга [7].

Научная новизна полученных результатов диссертационной работы заключается в следующем:

1) Разработан метод планирования испытаний по планам вида {NUT} в части определения минимального необходимого количества технических объектов для проведения испытаний на безотказность, способный учитывать текущую наработку группы испытываемых технических объектов.

2) Разработанный метод применим как для дискретного, так и для непрерывного режима расходования ресурса.

3) Разработанный метод является непараметрическим, то есть не привязан к какому-либо конкретному закону распределения.

4) Разработанный метод позволяет, кроме определения минимального объема испытательной выборки, при необходимости осуществлять его регулярный пересчет и корректировку за счет анализа и обработки статистической информации по показателям безотказности технических объектов - средней доле безотказных наработок и средней доле безотказных срабатываний.

Достоверность и обоснованность научных результатов и приведенных в диссертации выводов подтверждается строгостью используемого математического аппарата. Все сформулированные в работе допущения обоснованы содержательным образом.

Ограниченность метода заключается в его применимости только к невосстанавливаемым техническим объектам, а его эффективность высока при применении в отношении технических объектов с невысокими наработками (до 5000 ч), или при работе с форсированными испытаниями, когда нагрузка на технический объект близка к предельным заявленным значениям, что ведет к сокращению суммарной длительности испытаний. Одним из недостатков метода является его неприменимость при высоких значениях доверительной вероятности.

На защиту выносятся следующие научные положения:

1) Определение, свойства и оценки показателей безотказности технических объектов - средней доли безотказных наработок и средней доли безотказных срабатываний, применяемых при анализе и обработке статистической информации с целью управления испытательными выборками.

2) Метод определения минимального количества технических объектов (объема испытательной выборки), необходимого для проведения контрольных испытаний на безотказность при непрерывном и дискретном режимах расходования ресурса;

3) Результаты испытаний однотипных литий-ионных батарейных ячеек с демонстрацией работоспособности метода.

Теоретическая и практическая значимость диссертационной работы состоит в определении в работе возможности коррекции при помощи метода планов испытаний, в упрощении методологической основы планирования испытаний в части определения объемов испытательной выборки и в непараметричности подхода.

Апробация результатов. Диссертационная работа в целом и её отдельные результаты обсуждались и докладывались на научных конференциях ФГБОУ ВО

«Елецкий государственный университет им. И.А. Бунина» и на ежегодных Международных симпозиумах «Надёжность и качество», начиная с 2011.

На основе диссертационной работы разработаны материалы для лекций по учебным дисциплинам «Математические методы и модели исследования надежности» и «Теория дискретного ресурса» (далее «Курсы»). Курсы используются в учебном процессе МГТУ им. Н.Э. Баумана в рамках программ обучения студентов старших курсов.

Результаты диссертационной работы внедрены в двух производственных компаниях: ООО «РобоСиВи» и ООО «Чардж Софтвер» (ООО «Эррайвал Софтвер»), что подтверждается соответствующими актами внедрения. Основные результаты работы по теме диссертации опубликованы в пяти научных работах автора [13, 26, 50, 45, 55], из них четыре - в изданиях, рекомендованных ВАК РФ и одна - в журнале БД SCOPUS. Всего автором опубликованы 24 научные работы.

Личный вклад соискателя. Все результаты, изложенные в диссертации, получены лично автором и опубликованы в соавторстве с научным руководителем. В совместных работах автору принадлежат результаты в равных долях.

Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, списка литературы и приложения.

Во введении содержится обоснование актуальности и научной новизны выбранной темы, а также практической значимости и достоверности результатов работы с точки зрения решения практических задач. Кроме того, введение содержит формулировку научной проблемы, решаемой в диссертации, цель работы и решаемые задачи.

В первой главе на основе анализа существующих методов определения минимальных объемов испытательных выборок при проведении контрольных испытаний определены существующие проблемы этих методов. Рассмотрены изложенные в стандартах, нормативных актах и в различной научно-технической отечественной и зарубежной литературе существующие методы планирования испытаний. Приведены слабые и сильные стороны существующих подходов.

Во второй главе приведены основные сведения о показателе безотказности технических объектов, функционирующих в непрерывном режиме расходования ресурса - средней доле безотказных наработок (СДБН), приведены оценки и свойства показателя, проведена оценка нижней доверительной границы СДБН. На основе априорной оценки СДБН, как оценки безотказности, определена формула расчета минимального объема испытательной выборки однотипных технических объектов. Приведены примеры для непараметрического случая.

В третьей главе приведены основные сведения о показателе безотказности технических объектов, функционирующих в дискретном режиме расходования ресурса - средней доле безотказных срабатываний (СДБС), доказаны оценки и свойства данного показателя, приведена оценка нижней доверительной границы СДБС. С использованием неравенств Сельберга и Хёвдинга произведен расчет минимального объема испытательной выборки и приведен анализ эффективности применения этих оценок. Приведены примеры для непараметрического случая. Произведено сравнение результатов второй и третьей глав и проведена параллель между полученными методами.

В четвертой главе приведены анализ и обработка экспериментальных данных по испытаниям литий-ионных батарейных ячеек состава LiFePO4 с последующим применением предложенного в третьей главе метода определения объемов выборки технических объектов, необходимой для проведения последующих контрольных испытаний.

Приведено описание постановки эксперимента, полученные результаты, а также проведено имитационное моделирование, по результатам которого показан пример использования предложенного метода для планирования последующих испытаний на основе уже имеющейся статистики.

В заключении диссертационной работы даны общие выводы, представлен анализ решения поставленных в диссертации задач и оценка достижения цели диссертации.

Глава 1. Анализ существующих методов планированию испытаний на безотказность для невосстанавливаемых однотипных технических объектов

При анализе безотказности различных систем, как правило, говорят о случайных и систематических отказах. Систематические отказы (как, например, отказы и сбои программного обеспечения или отказы, вызванные ошибками проектирования, производства и нарушения условий эксплуатации) существуют постоянно, и даже могу пребывать долгое время в виде скрытых отказов, а случайные отказы появляются с течением времени в ходе случайных процессов.

Для исследования и анализа систематических и случайных отказов пользуются анализом структуры технического объекта, его архитектуры и принципов функционирования. Однако, систематические отказы плохо подчиняются вероятностному описанию и составляют, при правильной разработке, минимальную долю в сравнении со случайными. В то же время, к анализу случайных отказов и их вероятностных характеристик применимы теоретико-вероятностные методы.

Реальное исследование вероятностных характеристик возможно при проведении контрольных испытаний, которые позволяют определять текущие вероятностные характеристики безотказности технического объекта и изучать результаты деградационных процессов внутри него.

Контрольные испытания на безотказность призваны, в первую очередь, выявлять соответствие технического объекта или их группы требованиям по вероятностным показателям, таким как вероятность безотказной работы или средняя доля безотказных наработок.

В основе любых контрольных испытаний лежит в первую очередь процедура планирования таких испытаний.

В данной работе будут изучены методы планирования испытаний групп объектов на безотказность по планам вида {NUT}, то есть по таким планам, в которых определено число объектов, выставляемых на испытания, при фиксированной длительности этих испытаний (то есть испытания, как говорят,

цензурированы по времени справа и слева). Все испытываемые объекты при этом являются невосстанавливаемыми.

В настоящее время существует ряд методик планирования испытаний на безотказность по плану вида {NUT}. Эти методики определяют число однотипных невосстанавливаемых объектов, подлежащих постановке на испытания, или длительность самих испытаний. Все такие методики описаны как в отечественных, так и в международных стандартах.

Также стоит отметить что многие крупные компании разрабатывают под отдельные типы технических объектов отдельные методики планирования испытаний. Стандартизованные методики применяются в основном в промышленности и имеют широкое применение среди разработчиков радиоэлектронной аппаратуры. Вновь разрабатываемые методики включают в себя математические методы фундаментального характера, относящиеся к «классике» теории надежности, и применяются, в основном, для конкретного закона распределения отказов технического объекта, т.е. являются параметрическими. Примером таких методов могут служить методы, изложенные в работах [41, 42, 44, 45, 47, 48].

В данной главе приведено рассмотрение некоторых наиболее популярных методов, рассмотрены их достоинства и недостатки.

ГОСТ 25359-82 (СТ СЭВ 2746-80) «Изделия электронной техники. Общие требования по надежности и методы испытаний» опирается на определение числа объектов испытываемых объектов и длительности испытаний с применением нормальных рядов значений.

ГОСТ РВ 20.57.414-97 «Комплексная система контроля качества. Изделия электронной техники, квантовой электроники и электротехнические военного назначения. Методы оценки соответствия требованиям к надежности» - берет за основу метод планирования испытаний исходя из значения приемочного числа.

ГОСТ Р 27.403-2009 «Надежность в технике. Планы испытаний для контроля вероятности безотказной работы» и ГОСТ 27.402-95 «Надежность в технике. Планы испытаний для контроля средней наработки до отказа (на отказ). Часть 1.

Экспоненциальное распределение» - применяет классические методы, основанные на построении ступенчатых планов с приемочными уровнями.

Существуют также планы испытаний вида {NUT}, использующие коэффициенты отношения продолжительности испытаний и средней наработки на отказ, отраженные, например, в работе [35].

1.1 Анализ методов планирования испытаний с использованием нормальных

рядов

Группа методов, изложенная в стандарте ГОСТ 25359-82 представляет собой метод планирования, основанный на использовании нормального ряда длительностей испытаний. После определения длительности испытаний определяется число однотипных объектов, необходимых для постановки на испытания. Данный стандарт распространяется только на невосстанавливаемые технические объекты электронной техники производственно-технического назначения и народного потребления.

В соответствии с ГОСТ 25359-82 п. 3.2.7, число технических объектов, необходимое для проведения испытаний на безотказность определяют по формуле

КР

Ы = ГГ; (4.1)

где Ьи - продолжительность испытаний;

Хи - устанавливаемое в качестве контрольного норматива значение интенсивности отказов при планировании испытаний на безотказность;

КР - коэффициент зависимости допустимого количества отказов при испытаниях А от доверительной вероятности р.

Величина Ьи выбирается из нормального ряда значений продолжительности испытаний по Таблице 1

Таблица 1

Нормальный ряд значений продолжительности испытаний £и, ч

96 100 168 200 500 1000

Величина Хи выбирается из нормального ряда значений интенсивностей отказов по Таблице 2

Таблица 2

Нормальный ряд значений интенсивностей отказа Хи • 105, 1/ч 100 80 50 30 20 10 8 5 3 2 1 0,8 0,5 Величина КР выбирается из Таблицы 3

Таблица 3

Значения коэффициента зависимости допустимого количества отказов при испытаниях А от доверительной вероятности Р

р КР при А

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

0,6 0,92 2,0 3,1 4,2 5,2 6,3 7,3 8,4 9,4 10,5 11,5

0,9 2,3 3,9 5,3 6,6 8,0 9,3 10,5 11,8 13,0 14,2 15,4

Стоит отметить, что при таком определении количества невосстанавливаемых объектов, рассчитываемого по формуле (4.1), оно не является минимальным. При этом, выбор значений £и, КР и Хи является субъективным, то есть определяется индивидуально группой, планирующей испытания.

Неясным остается принцип, по которому подбираются данные показатели, в частности Аи. В соответствии с ГОСТ 25359-82 п.3.2.6 значение Хи устанавливают в зависимости от массовости производства, сложности испытаний, стоимости и сложности технических объектов. При этом ни в ГОСТ 25359-82, ни в какой-либо иной литературе не указаны критерии выбора значения Хи с учетом данных факторов.

Для выбора значения Ьи также не указаны критерии нормирования по ряду, приведенному в таблице 1.1.

Исходя из данных рассуждений, можно прийти к выводу, что определенный в ГОСТ 25359-82 порядок расчета количества невосстанавливаемых однотипных

объектов, необходимых для проведения испытаний на безотказность является несовершенным и весьма субъективным.

1.2 Анализ методов планирования испытаний с использованием

приемочного числа

Группа методов, изложенная в стандарте ГОСТ РВ 20.57.414-97 представляет собой метод планирования, основанный на использовании приемочного числа.

Данный стандарт распространяется на технические объекты электронной техники, квантовой электроники и электротехнические военного назначения, предназначенные для комплектации аппаратуры, приборов, устройств и оборудования вооружения и военной техники.

Стандарт служит для оценки соответствия технических объектов установленным в технических заданиях, стандартах и технических условиях требованиям к надёжности.

Данный стандарт в отличие от ГОСТ 25359-82 разделяет группу испытаний на две подгруппы испытаний:

1) Кратковременные испытания - испытания продолжительностью менее наработки, в течение которой должны выполняться требования к вероятностным показателям безотказности.

2) Длительные испытания - испытания продолжительностью, равной наработке, в течение которой должны выполняться требования к вероятностным показателям безотказности.

Такие испытания проводятся на стадии разработки, при постановке на производство (в составе квалификационных испытаний) и в серийном производстве в составе приемосдаточных и периодических испытаний.

Для кратковременных и длительных испытаний устанавливают объем выборки в зависимости от стоимости и сложности испытаний при приемочном числе Ас (то есть при задаваемом условии допустимости наличия дефектных технических объектов в испытываемой партии), которое рассчитывается по формуле:

16

_N•AQL

где N - суммарный объем изготавливаемой партии;

AQL - допустимый процент дефектных технических объектов от объема предъявляемой партии, нормируемый из процентного ряда (4; 2,5; 1,5; 1,0; 0,65; 0,4; 0,25; 0,15; 0,10; 0,065).

При этом градация по стоимости и сложности испытаний имеет 3 уровня:

• испытания, не требующие сложного испытательного и измерительного оборудования;

• испытания, требующие сложного испытательного и измерительного оборудования;

• испытания, имеющие высокую стоимость, требующие специального сложного испытательного и измерительного оборудования,

для каждого из которых имеется свой нормальный ряд значений объема выборки, определяемый из соответствующих таблиц с учетом массовости производства (массовое, крупносерийное или мелкосерийное).

Такой подход к определению объема выборки для проведения испытаний невосстанавливаемых объектов на безотказность еще более субъективен, чем предлагаемый в ГОСТ 25359-82. Хотя, несомненно, данный подход предполагает вполне четкие критерии градации по серийности производства и сложности и стоимости испытаний, тем не менее, он не учитывает множество различных факторов, способных оказать влияние на объем выборки, например, закон распределения наработок до отказа.

К тому же, длительность кратковременных испытаний слабо регламентирована и может быть задана испытателем на основе субъективной оценки.

Субъективность оценки объемов выборки с использованием методов, изложенных в отечественных стандартах является их существенным недостатком.

1.3 Анализ методов планирования испытаний с измерением наработки

Группа методов планирования испытаний с использованием коэффициента средней наработки на отказ относится к группе методов планирования испытаний с измерением наработки.

Такие испытания применяют, когда нужна большая точность оценки вероятностных показателей и имеется техническая возможность учета наработки отдельно взятых технических объектов.

Этот класс планов испытаний для оценки вероятностных показателей применяет 14 видов планов, среди которых есть и план вида {NUT}. Это обозначение говорит о том, что при планировании определяется минимальный объем выборки N для группы однотипных невосстанавливаемых технических объектов (U), а длительность испытаний ограничена (цензурирована) некоторой величиной T. При временном цензурировании испытания прекращают по достижении времени окончания испытаний вне зависимости от полученных результатов. Фактически величина T - это наработка до цензурирования справа.

Для плана {NUT} в этой группе методов объем испытательной выборки определяется на основе параметров плана вида {Nur}.

Для заданных значений погрешности S, доверительной вероятности р и коэффициента вариации v (для нормального распределения и распределения Вейбулла) определяют параметры N и r плана вида {Nur}, в котором остановка испытаний происходит по достижении некоторого предельно допустимого числа отказов испытываемых объектов г.

Для экспоненциального закона распределения

P(t) = e~xt,

где Я - интенсивность опасных отказов технического объекта;

P(t) - вероятность безотказной работы технического объекта в течение времени t.

2 г 8 1

xLP(2r)

- уравнение связи вариации распределения и погрешности S вычисления оценки вероятностного параметра для данного плана испытаний при экспоненциальном распределении наработок на отказ.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Бабаев Ислам Акмурадович, 2018 год

Список литературы

1. Судаков Р.С. Испытания систем: выбор объемов и продолжительности. М.: Машиностроение, 1988. 445с.

2. Переверзев Е.С. Надежность и испытания технических систем. Киев: Наукова Думка, 1990. 328с.

3. Скрипник В.М., Гречин А.Л. Альтернативные испытания малых выборок на надежность. Мн.: Наука и техника, 1986. 240с.

4. Летные испытания ракет и космических аппаратов / Под ред. Е.И. Кринецкого. М.: Машиностроение, 1979. 464с.

5. Жаднов В.В., Тихменев А.Н., Полесский С.Н. Современные подходы к исследованию безотказности электронных средств циклического применения // Надежность и качество: Труды международного симпозиума. В 2-х томах / под ред. Н.К. Юркова. Пенза: Издательство ПГУ, 2012. Т.1. С.70-74.

6. Birolini A. Reliability Engineering. Springer-Verlag Berlin Heidelberg. 2007. 610p.

7. Hoeffding W. Probability inequalities for sums of bounded random variables // J. Amer. Statist. Ass., V.58, №301, 1963. P.13-30.

8. Петров В.В. Предельные теоремы для сумм независимых случайных величин. М.: Наука, 1987. 230с.

9. Karlin S., Studden W.J. Tchebycheff Systems: With Applications in Analysis and Statistics. N.Y.: Wiley & Sons, 1970. 568p.

10. Хунг Ф.Д. Методика обеспечения оценки надежности термодинамических систем управления по результатам испытаний малых выборок: дисс. ... кандидата технических наук. Санкт-Петербург, 2006. 231c.

11. Садыхов Г.С., Савченко В.П., Сидняев Н.И. Модели и методы оценки остаточного ресурса изделий радиоэлектроники. М.: Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2015. 382с.

12. Садыхов Г.С., Алшехаби Самер. Оценка длительности безопасной эксплуатации и допустимого числа безопасных срабатываний свыше назначенных

уровней для стареющих техногенно-опасных объектов // Проблемы машиностроения и надежности машин. 2008г., №3, С.120-126.

13. Садыхова Л.Г., Назаренко Д.Б., Бабаев И.А. Определение минимального количества объектов, необходимого для проведения выборочного эксперимента // Труды института системного анализа РАН, 2012. Т.62. Вып.4. С.23-27.

14. Садыхов Г.С., Савченко В.П., Артюхов А.А. Интерполяционные и экстраполяционные оценки среднего количества безотказных срабатываний радиоэлектронной аппаратуры при частых включениях в работу и выключениях из нее // Наукоемкие технологии, 2014. Т.15. N2. С.20-26.

15. Садыхов Г.С., Савченко В.П. Средняя доля остаточного ресурса и ее непараметрические оценки // Вопросы теории безопасности и устойчивости систем. М.: Вычислительный центр РАН, 1999. Вып.1. С.65-72.

16. Liu J., Salmela O., Sarkka J., Morris J. E., Tegehall P., Andersson C. Reliability of Microtechnology: Interconnects, Devices and Systems. Springer-Verlag New York. 2011. 204p.

17. Дорошевич П. Методы ускоренных испытаний сверхбольших интегральных микросхем на надежность: автореферат дисс. ... кандидата технических наук. Москва, 2015. 19c.

18. Selberg H.L. On an inequality in mathematical statistics // Norsk Mat. Tidsskr. V.24, 1942. P.1-12.

19. Петров В.В. О вероятностях больших уклонений сумм независимых случайных величин // Теория вероятностей и её применение, 1965. Т.10, С.310-322.

20. Шкляев А.В. Предельные теоремы для случайного блуждания при условии большого уклонения максимума // Теория вероятностей и её применение, 2010. Т.55, №3, С.590-598.

21. Тёскин О.И., Сонкина Т.П., Плеханов В.Ш. Прогнозирование доверительных границ и планирование испытаний при контроле параметрической надежности. М.: Знание, 1985. 144с.

22. Скрипник В.М., Назин А.Е. Оценка надежности технических систем по цензурированным выборкам. Минск: Наука и техника, 1981. 143с.

23. Садыхов Г.С., Некрасова О.В. Непараметрические и предельные оценки длительности безопасного срока эксплуатации техногенно-опасных объектов // Труды института системного анализа РАН. 2010. Том 53. Вып. 14. С.191-198.

24. Ebeling C.E. An Introduction to Reliability and Maintainability Engineering. Waveland Pr Inc; 2 Har/Cdr edition, 2009. 544p.

25. Садыхов Г.С., Савченко В.П., Сидняев Н.И. Модели и методы оценки остаточного ресурса изделий радиоэлектроники. М.: Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2015. 382с.

26. Sadykhov G.S., Babaev I.A. Computations of the Least Number of Objects Necessary for the Cyclical Reliability Testing // Journal of Machinery Manufacture and Reliability. 2016. V.45. No. 3. P.239-246.

27. IEEE 762-2006. Standard Definitions for Use in Reporting Electric Generating Unit Reliability, Availability and Productivity. 2007. 66p.

28. IEC 61703:2001. Mathematical Expressions for Reliability, Availability, Maintainability and Maintenance Support Terms. International Electrotechnical Commission. 2001. 103p.

29. Leemis L.M. Reliability: Probabilistic Models and Statistical Methods. Lawrence Leemis, 2nd edition, 2009. 384p.

30. Montgomery D. C., Design and Analysis of Experiments, 5th edition, John Wiley and Sons, Inc. New York, 2001. 354p.

31. Wu C. F., Hamad M., Experiments: Planning, Analysis, and Parameter Design Optimization, John Wiley and Sons, Inc. New York, 2000. 421p.

32. ReliaSoft Report. Experiment Design and Analysis Reference. ReliaSoft Corporation, Tucson, 2008. 42p.

33. ISO IEC 13849-2:2012. Safety of machinery - Safety-related parts of control systems - Part 2: Validation. International Organization for Standardization. 2012. 79p.

34. Guo H., Mettas A. Design of Experiments and Data Analysis // 2012 Annual Reliability and Maintainability Symposium. 2012. P.124-131

35. Надежность и эффективность в технике. Справочник. В 10 томах. Т.6: Экспериментальная отработка и испытания /Под ред. Р. С. Судакова, О. И. Тескина. — М., 1989. 375с.

36. Надежность и эффективность в технике. Справочник. В 10 томах. Т.2: Математические методы в теории надежности и эффективности /Под ред. Б. В. Гнеденко. — М., 1987. 227с.

37. ГОСТ 25359-82 (СТ СЭВ 2746-80) Изделия электронной техники. Общие требования по надежности и методы испытаний. М: Издательство стандартов, 1983. 6с.

38. ГОСТ РВ 20.57.414-97 Комплексная система контроля качества. Изделия электронной техники, квантовой электроники и электротехнические военного назначения. Методы оценки соответствия требованиям к надежности. М: Стандартинформ, 2014. 19с.

39. ГОСТ 27.403-2009 Надежность в технике. Планы испытаний для контроля вероятности безотказной работы. М.: Стандартинформ, 2010. 16с.

40. ГОСТ 27.002-2015 Надежность в технике. Основные понятия. Термины и определения. М.: ИПК Издательство стандартов, 2017. 24с.

41. Ayers M.L. Telecommunications System Reliability Engineering, Theory, and Practice. Wiley-IEEE Press, 1st edition, 2012. 256p.

42. Wessels W.R. Practical Reliability Engineering and Analysis for System Design and Life-Cycle Sustainment. CRC Press, 1st edition, 2010. 497p.

43. McLean H.W. HALT, HASS, and HASA Explained: Accelerated Reliability Techniques. ASQ Quality Press; Revised edition , 2009. 208p.

44. Klyatis L.M. Accelerated Reliability and Durability Testing Technology. Wiley, 1st edition, 2012. 432p.

45. Montgomery D.C., Custer L., McCarville D.R. Student Solutions Manual Design and Analysis of Experiments, 8e Student Solutions Manual. Wiley, 8 edition, New York, 2012. 248p.

46. Rausand M Reliability of Safety-Critical Systems - Theory and Applications. John Wiley and Sons, Hoboken, New Jersey, 2014. 448p.

47. Barkholtz H.M., Fresquez A., Chalamala B., Ferreira S. Addressing Lithium-Ion Battery Reliability: A Survey of Electrochemical Behavior // The Electrochemical Society Meeting Abstracts. Seattle, Washington. 2017. P.2-12

48. Smith K., Neubauer J., Wood E., Jun M., Pesaran A. Models for Battery Reliability and Lifetime: Applications in Design and Health Management // Proceedings of Battery Congress, Ann Harbor, Michigan, US, 2013. 23p.

49. IEC 60812:2006. Analysis Techniques for System Reliability - Procedure for Failure Mode and Effects Analysis (FMEA). International Electrotechnical Commission. 2010. 47p.

50. Садыхов Г.С., Бабаев И.А. Расчет необходимого количества объектов для проведения циклических испытаний на надежность // Изд. Наука. Проблемы машиностроения и надёжности машин. 2016г., №3, С.56-63.

51. Садыхов Г.С., Савченко В.П., Бабаев И.А. Теоретические основы расчёта показателей контроля технического состояния радиоэлектронной аппаратуры // Изд. Радиотехника. Наукоёмкие технологии. 2014г. №7. Т.15. С.34-39.

52. Садыхов Г.С., Бабаев И.А., Гласко А.В. Планирование технического контроля техногенно-опасного объекта // Изд. ЕГУ им. И.А. Бунина, Елец, Фундаментальные проблемы системной безопасности. 2014г., Вып.5, С.63-65.

53. Садыхов Г.С., Савченко В.П., Бабаев И.А. Расчёт моментов времени контроля и количества межконтрольных интервалов времени эксплуатации техногенно-опасного объекта // Изд. ВЦ РАН, ОАО «ВПК «НПО машиностроения» Фундаментальные проблемы системной безопасности. 2014г., Вып.4, С.544-553.

54. Садыхов Г.С., Бабаев И.А., Елисеева О.В. Нижняя доверительная граница средней наработки до критического отказа техногенно-опасного объекта // Вестник МГТУ им. Н.Э.Баумана. Серия Естественные науки. Спец. Выпуск №.4 «Математическое моделирование», 2012. С.83-93.

55. Садыхов Г.С., Елисеева О.В., Бабаев И.А. Средняя наработка до критического отказа техногенно-опасного объекта: предельные и непараметрические оценки // Вестник МГТУ им. Н.Э.Баумана. Серия Естественные науки. Спец. Выпуск №.3 «Математическое моделирование». 2012. С.37-46.

56. Садыхов Г.С., Бабаев И.А., Артюхов А.А. Показатели контроля технического состояния радиоэлектронной аппаратуры и их расчёт // Изд. ПГУ. Труды Международного симпозиума «Надёжность и качество». 2014г., Т.1, С.55.

57. Failure Mechanisms and Models for Semiconductor Devices // JEDEC Publication, JEP122E (Originally published as JEP122D.01), March 2009. 12p.

58. Meeker W.Q., Escobar L.A., Hong Y. Using Accelerated Life Tests Results to Predict Field Reliability // Technometrics. 2009. № 51. P.146-161.

59. Ohring M., Kasprzak L. Reliability and Failure of Electronic Materials and Devices. Academic Press, 2nd edition, 2014. 758p.

60. Тимонин В.И. Модели и методы сокращения объемов и продолжительности форсированных испытаний: автореферат дисс. ... доктора физико-математических наук. Москва, 2005. 32c.

61. Verma A. K., Ajit S., Karanki D. R. Reliability and Safety Engineering. SpringerVerlag London. 2016. 571p.

62. Thaduri A. Physics-of-Failure Based Performance Modeling of Critical Electronic Components: Doctoral thesis. Division of Operation and Maintenance Engineering Lulea University of Technology, Lulea, Sweden, 2013. 208p.

63. Hokka J. Effects of accelerated lifetimetestparameters and failuremechanisms on the reliability of electronic assemblies: Doctoral Dissertation, Department of Electrical Engineering and Automation, Aalto University, 2014. 75p.

64. Титов А. Н., Нуриев Н. К., Тазиева Р. Ф. Оценка параметров вероятностной модели по экспериментальным данным // Вестник Казанского технологического университета. 2013. №19. С.324 - 330.

102

ПРИЛОЖЕНИЕ

П. 1. Информация о числе циклов зарядки-разрядки батарейных ячеек до отказа

(обязательное)

Таблица П.1.1 Число циклов батарейных ячеек до наступления отказа

№ Число циклов до отказа № Число циклов до отказа № Число циклов до отказа № Число циклов до отказа № Число циклов до отказа

1 804 21 858 41 911 61 829 81 930

2 753 22 960 42 924 62 953 82 797

3 960 23 788 43 824 63 895 83 876

4 748 24 729 44 812 64 845 84 885

5 864 25 851 45 960 65 764 85 744

6 960 26 826 46 899 66 697 86 946

7 947 27 831 47 909 67 886 87 826

8 886 28 921 48 860 68 960 88 828

9 700 29 858 49 842 69 960 89 924

10 688 30 960 50 827 70 952 90 881

11 960 31 843 51 948 71 792 91 960

12 677 32 960 52 851 72 953 92 960

13 700 33 948 53 858 73 804 93 890

14 900 34 960 54 960 74 956 94 818

15 810 35 960 55 960 75 734 95 729

16 960 36 800 56 897 76 931 96 960

17 915 37 847 57 696 77 960 97 880

18 746 38 938 58 933 78 954 98 904

19 813 39 710 59 876 79 869 99 960

20 697 40 960 60 960 80 903 100 934

Таблица П.1.1 (продолжение)

№ Число циклов до отказа № Число циклов до отказа № Число циклов до отказа № Число циклов до отказа № Число циклов до отказа

101 960 121 960 141 786 161 818 181 886

102 813 122 693 142 867 162 922 182 943

103 940 123 960 143 931 163 956 183 831

104 890 124 820 144 894 164 919 184 960

105 960 125 803 145 919 165 960 185 849

106 872 126 778 146 960 166 960 186 960

107 951 127 960 147 957 167 720 187 927

108 858 128 920 148 960 168 702 188 866

109 848 129 952 149 960 169 879 189 818

110 830 130 810 150 957 170 960 190 960

111 908 131 912 151 916 171 958 191 733

112 960 132 750 152 960 172 930 192 820

113 960 133 960 153 756 173 801 193 900

114 748 134 951 154 717 174 960 194 911

115 960 135 960 155 899 175 960 195 909

116 799 136 960 156 899 176 960 196 941

117 888 137 777 157 934 177 860 197 895

118 564 138 878 158 758 178 835 198 894

119 960 139 885 159 926 179 860 199 803

120 910 140 960 160 960 180 908 200 812

Таблица П.1.1 (окончание)

№ Число циклов до отказа № Число циклов до отказа № Число циклов до отказа № Число циклов до отказа № Число циклов до отказа

201 940 211 874 221 861 231 960 241 960

202 739 212 951 222 924 232 942 242 951

203 913 213 872 223 806 233 904 243 810

204 960 214 842 224 889 234 959 244 960

205 754 215 960 225 931 235 791 245 734

206 654 216 960 226 724 236 960 246 836

207 911 217 943 227 773 237 960 247 899

208 960 218 938 228 885 238 960 248 878

209 952 219 914 229 867 239 960 249 957

210 918 220 895 230 876 240 912 250 906

П.2. Исходный код для обработки экспериментальных данных и расчета СДБЦ

(обязательное)

clear aa DBN ee graph i j k m n n_0 p pc SDBN SDBND SDBNMED tc K Count betha etha tests time P a

tc = 960; %test cycles - длительность испытаний в циклах pc = 10; %pretest cycles - число приработочных циклов n = 250; %число испытанных батарейных ячеек m = 0; %число отказавших за время испытаний p = 0.9; %доверительная вероятность

%Предопределяем размер цикловых переменных k = ones(n, 1, 'double'); DBN = ones(n, 1, 'double');

cbf = xlsread('Data.xls'); cbf = round(cbf, 0);

for i = 1:1:n

if cbf(i,1)>tc %cycles before failure - число циклов до отказа

cbf(i,1)=tc; else

m = m+1; end end

%Считаем долю безотказных циклов для отказавших и неоткзавших объектов %AJ_n(l+s)

%Для безотказных циклов для отказавших объектов равна 1 forj = 1:1:n

if cbf(j,1)==tc DBN(j,1)=(tc)/(tc); k(j,1)=j; else

DBN(j,1)=(cbf(j,1))/(tc); k(j,1)=j; end end

%Считаем среднюю долю безотказных циклов для отказавших и неоткзавших %объектов путем прибавления долей и деления на суммарное число %слагаемых %~Y_n(l+s)

SDBN=sum(DBN)/n+pc/(tc+pc); ee = SDBN*ones(n);

%Считаем нижнюю доверительную границу средней доли безотказных циклов %для отказавших и неоткзавших объектов при доверительной вероятности %р=0,9

SDBND=SDBN-sqrt(-tc/(tc+pc)*log(1-p)/2/n); aa = SDBND*ones(n);

%Создаем график с величиной доли безотказных циклов для каждой

%батарейной ячейки. Также для референса обозначим красным цветом линию

%для средней доли безотказных циклов

graph = plot(k,DBN(k),'k*',k,ee,'r',k,aa,'g');

xlabel('Номер батарейной ячейки');

ylabel('Доля безотказных циклов');

%Создаем гистограмму распределения долей безотказных циклов

figure

histogram(DBN(k)) х1аЬе1('Доля безотказных циклов') у1аЬе1('Число батарейных ячеек')

%Считаем размер минимально необходимой выборки n_0=round(-tc *log(1 -p)/(2 * (pc+tc) *(1 -SDBND)A2));

П.3. Информация о долях безотказных циклов зарядки-разрядки батарейных ячеек

(обязательное)

Таблица П.3.1

Доля безотказных циклов батарейных ячеек

№ ДБЦ № ДБЦ № ДБЦ № ДБЦ № ДБЦ

1 0,8375 21 0,8938 41 0,9490 61 0,8635 81 0,9688

2 0,7844 22 1,0000 42 0,9625 62 0,9927 82 0,8302

3 1,0000 23 0,8208 43 0,8583 63 0,9323 83 0,9125

4 0,7792 24 0,7594 44 0,8458 64 0,8802 84 0,9219

5 0,9000 25 0,8865 45 1,0000 65 0,7958 85 0,7750

6 1,0000 26 0,8604 46 0,9365 66 0,7260 86 0,9854

7 0,9865 27 0,8656 47 0,9469 67 0,9229 87 0,8604

8 0,9229 28 0,9594 48 0,8958 68 1,0000 88 0,8625

9 0,7292 29 0,8938 49 0,8771 69 1,0000 89 0,9625

10 0,7167 30 1,0000 50 0,8615 70 0,9917 90 0,9177

11 1,0000 31 0,8781 51 0,9875 71 0,8250 91 1,0000

12 0,7052 32 1,0000 52 0,8865 72 0,9927 92 1,0000

13 0,7292 33 0,9875 53 0,8938 73 0,8375 93 0,9271

14 0,9375 34 1,0000 54 1,0000 74 0,9958 94 0,8521

15 0,8438 35 1,0000 55 1,0000 75 0,7646 95 0,7594

16 1,0000 36 0,8333 56 0,9344 76 0,9698 96 1,0000

17 0,9531 37 0,8823 57 0,7250 77 1,0000 97 0,9167

18 0,7771 38 0,9771 58 0,9719 78 0,9938 98 0,9417

19 0,8469 39 0,7396 59 0,9125 79 0,9052 99 1,0000

20 0,7260 40 1,0000 60 1,0000 80 0,9406 100 0,9729

Таблица П.3.1 (продолжение)

№ ДБЦ № ДБЦ № ДБЦ № ДБЦ № ДБЦ

101 1,0000 121 1,0000 141 0,8188 161 0,8521 181 0,9229

102 0,8469 122 0,7219 142 0,9031 162 0,9604 182 0,9823

103 0,9792 123 1,0000 143 0,9698 163 0,9958 183 0,8656

104 0,9271 124 0,8542 144 0,9313 164 0,9573 184 1,0000

105 1,0000 125 0,8365 145 0,9573 165 1,0000 185 0,8844

106 0,9083 126 0,8104 146 1,0000 166 1,0000 186 1,0000

107 0,9906 127 1,0000 147 0,9969 167 0,7500 187 0,9656

108 0,8938 128 0,9583 148 1,0000 168 0,7313 188 0,9021

109 0,8833 129 0,9917 149 1,0000 169 0,9156 189 0,8521

110 0,8646 130 0,8438 150 0,9969 170 1,0000 190 1,0000

111 0,9458 131 0,9500 151 0,9542 171 0,9979 191 0,7635

112 1,0000 132 0,7813 152 1,0000 172 0,9688 192 0,8542

113 1,0000 133 1,0000 153 0,7875 173 0,8344 193 0,9375

114 0,7792 134 0,9906 154 0,7469 174 1,0000 194 0,9490

115 1,0000 135 1,0000 155 0,9365 175 1,0000 195 0,9469

116 0,8323 136 1,0000 156 0,9365 176 1,0000 196 0,9802

117 0,9250 137 0,8094 157 0,9729 177 0,8958 197 0,9323

118 0,5875 138 0,9146 158 0,7896 178 0,8698 198 0,9313

119 1,0000 139 0,9219 159 0,9646 179 0,8958 199 0,8365

120 0,9479 140 1,0000 160 1,0000 180 0,9458 200 0,8458

Таблица П.3.1 (окончание)

№ ДБЦ № ДБЦ № ДБЦ № ДБЦ № ДБЦ

201 0,9792 211 0,9104 221 0,8969 231 1,0000 241 1,0000

202 0,7698 212 0,9906 222 0,9625 232 0,9813 242 0,9906

203 0,9510 213 0,9083 223 0,8396 233 0,9417 243 0,8438

204 1,0000 214 0,8771 224 0,9260 234 0,9990 244 1,0000

205 0,7854 215 1,0000 225 0,9698 235 0,8240 245 0,7646

206 0,6813 216 1,0000 226 0,7542 236 1,0000 246 0,8708

207 0,9490 217 0,9823 227 0,8052 237 1,0000 247 0,9365

208 1,0000 218 0,9771 228 0,9219 238 1,0000 248 0,9146

209 0,9917 219 0,9521 229 0,9031 239 1,0000 249 0,9969

210 0,9563 220 0,9323 230 0,9125 240 0,9500 250 0,9438

П.4. Исходный код для моделирования испытаний (обязательное)

clear aa DBN ee graph i j k m n n_0 p pc SDBN SDBND SDBNMED tc K Count betha etha tests time P a

betha = 15.0307; %бета-параметр распределения etha = 914.572; %эта-параметр распределения tc = 960; %длительность испытаний

pc = 10; %число циклов, отработанных до начала испытаний tests = 100; %общее число испытаний в серии тестов p =0.8; %доверительная вероятность

ninit = 250; %число испытываемых объектов в первом калибровочном тестировании

%Предопределяем размер цикловых переменных

K = ones(1, tests, 'double');

SDBN = ones(1, tests, 'double');

SDBND = ones(1, tests, 'double');

n_0 = ones(1, tests, 'double');

for k = 1:1 :tests %число испытаний K(k)= k;

SDBN(k) = 0; %задаем начальное значение СДБЦ

SDBND(k) = 0; %задаем начальное значение НДГ СДБЦ

m = 0; %число отказавших за время испытаний

n = ninit; %число поставленных на испытания объектов

%В первое испытание задаем фиксированное число объектов, а для

%последующих считаем исходя из формулы

P = rand(n,1); %генерируем случайные вероятности безотказной работы

time = ((-log(P))A(1/betha))*etha; %считаем наработки из Р

%Если наработка больше длительности испытаний, пишем, что наработка %равна длительности испытаний, иначе прибавляем к числу m % отказавших объектов еще один for i = 1:1:n if time(i)>tc

time(i)=tc; else

m = m+1; end end

%Считаем СДБЦ путем прибавления долей наработок отказавших и %неотказавших объектов forj = 1:1:n if time(j)==tc

SDBN(k)=SDBN(k)+1/n+pc/(tc+pc)/n; else

SDBN(k)=SDBN(k)+time(j)/(n*tc)+pc/(tc+pc)/n; end end

SDBND(k)=SDBN(k)-sqrt(-tc*log(1-p)/2/(tc+pc)/n); n_0(k)=round(-tc*log(1-p)/(2*(pc+tc)*(1-SDBND(k))A2)); end

SDBNMED = 0; for a = 1:1:k

SDBNMED = SDBNMED + SDBN(k)/tests;

end

ee = SDBNMED*ones(tests);

%Создаем график с величиной доли безотказных циклов для каждой %батарейной ячейки. Также для референса обозначим красным цветом линию

%для средней доли безотказных циклов graph = plot(K,SDBN(K),'k*',K,ee,'r'); xlabel('Номер испытания'); ylabel('Средняя доля безотказных циклов');

УТВЕРЖДАЮ Генеральный директор ООО «Чардж Софтвер»

£ 2017 г

АКТ ВНЕДРЕНИЯ

Настоящий акт подтверждает внедрение результатов научно-исследовательской работы ведущего инженера по системам безопасности Бабаева Ислама Акмурадовича «Управление количеством объектов при планировании контрольных испытаний технических объектов на безотказность за счет анализа и обработки статистической информации непараметрическими методами».

Основные результаты работы: разработана методика определения минимального объема выборки при планировании испытаний на безотказность литий-ионных батарейных ячеек.

Результаты работы внедрены в ООО «Чардж Софтвер». На основе разработанной методики получен алгоритм управления объемами выборки при проведении контрольных и периодических испытаний батарейных ячеек как отдельно, так и в составе комбинированного батарейного блока. Использовании методики позволили сократить объем испытываемых объектов до минимально необходимого уровня.

Технический директор ООО «Чардж Софтвер» Романов В.В.

« I » 0KT 2017г.

ООО «Чардж Софтвер» 197229, г. Санкт-Петербург, Лахтинский Проспект 129Б Тел. [phone] ЗА 99; www.charge.auto Email: ¡[e-mail]

.лРоЬоСУ

ШСООшуо

У I ВКРЖДЛЮ

Геи с |ш;« 1« к ы Иди ре кн»р ООО «РобоСиИи»

сл.

2__I.

Акт внедрения

результатов научио-исслсдоватсльских рабог

Настоящим подтверждаем, что результаты лисссртшшопиой работы «Управление колмчссгном объектов при планировании контрольных испытаний технических объектов на безотказность та счет анализа и обработки статистической информации нспарамегричеекими методами» инженера по системе безопасности Бабаева Ислама Акмурадовича используются компанией ООО «РобоСиВи» при планировании испыгапий однотипных радиоэлектронных компонентов в форсированном режиме.

На основе результатов диссертационной работы разработана п внедрена методология оценки объемов контрольных выборок для радиоэлектронных узлов высокой сложности, испытываемых в рамках входного контроля в форсированном режиме работы. Использование методологии позволило снизить затраты на проведение подобных йены пиши.

Заместитель Генерального директора

«

»

201 I.

ООО «РобоСиВи»

143026,1. Москва, Инновационный центр Околкомо, Ьолмнон бульвар 42 егр I Тел. ( 7 495 1.И 29 77; уууууу^дьисул'от; НтаП: 1пГо№гоЬосу.сош

отзыв

научного руководителя аспиранта Бабаева Ислама Лкмурадовича

Бабаев И,А. 1990 года рождения. ГС 2012 году окончил ФГБОУ ВО МГТУ им. Н.Э. Баумана с дипломом отличия, защитив на кафедре технологии ракетно-космического машиностроения дипломную работу и получив квалификацию Инженер по специальности «Ракетостроение». В том же году поступил в заочную аспирантуру при кафедре вычислительной математики и математической физики. В 2018 году завершил работу пал диссертацией на соискание ученой степени кандидата технических наук, представив ее в Ученый совет ФГБОУ ВО МГТУ им Н.Э. Баумана. Им с отличием сданы экзамены кандидатского минимума.

Научной работой Бабаев И.А. начал заниматься с 5 курса обучения в МГТУ им. Н.Э. Баумана, проявляя большой интерес к решению задач в области теории надежности н планирования испытаний на безотказность.

Бабаев И.А. - сформировавшийся инженер и специалист в области теории надежности, способный самостоятельно формулировать и решать прикладные задачи и области планирования испытаний на безотказность. Следует отметить умение Бабаева И.А. работать в инженерно-техническом коллективе при решении сложных задач, связанных с планированием испытаний технических систем на безотказность,

В диссертационной работе Бабаев И.А. разработал новые непараметрические методы планирования испытаний невосстанавливаемых технических объектов и целью Определения минимального объема испытательной выборки, позволяющие работать с объектами, имеющими как непрерывный, так и дискретный режим расходования ресурса. Результаты работы обсуждались на Международных конференциях и симпозиумах в г. Пенза и г. Елец,

Пи теме диссертации опубликовано 5 научных работ, в том числе 4 - в журналах из Перечня научных журналов, рекомендованных ВАК РФ, а также 1 - в БД SCOPUS. Всего Бабаевым И.А. опубликовано 24 научные работы и области теории надежности.

Считаю, что диссертация Бабаева И.А. «Определение количества объектов при планировании контрольных испытаний па безотказность на основе анализа н обработки информации об их надежности непараметрическими методами» соответствует требованиям ВАК при Министерстве образования и науки РФ, предъявляемым к диссертациям на соискание ученой степени кандидата технических наук но специальности 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (в технических системах).

Доктор технических наук, профессор

кафедры вычислительной математики и -

математической физики ФГБОУ ВО Садыхов

«Московский государственный технический х;''':" ' " Гулам Садых оглы

университет имени Н.Э. Баумана»

(национальный исследовательский университет]

Тел.: [phone] E-mail: fsl l@bm$tu.ru