Toto skriptum je určeno jako základní učební text pro stejnojmenný předmět Navrhování elektrických pohonů, vyučovaný jako volitelný oborový předmět pro studenty oboru silnoproudá elektrotechnika a elektroenergetika bakalářského studia na Fakultě elektrotechniky a komunikačních technologií VUT v Brně. Je však použitelná jako doplňkový učební text i pro studenty fakulty strojního inženýrství, oboru aplikovaná mechanika a mechatronika. Obsah skript odpovídá rozsahu přednášek.
grafický znázorněním technické
struktury systému, vyjadřujícím vztah této struktury spolehlivostním vlastnostem. Vycházíme předpokladu, že
systém tvořen souborem prvků jejichž spolehlivost známa.01
(1 Kp) 0...Kp 0.1
1000
= 0.
41
.).
Spolehlivostní model matematický popisem, ev.99 ρ
To Ts
1
Kp
− 1
10.99 0. elektrického pohonu) požadovanou spolehlivostí nejdů ležitější
etapou projekt, němž predikujeme spolehlivost počtem.Součinitel obnovy definován jako
(3.
Vypočtenou spolehlivost nutno ověřit zkouškami, což mohou buď zkrácené zkoušky
spolehlivosti malém souboru (při jmenovitém zatížení max.
Metody výpoč spolehlivostních ukazatelů
Na základě technické struktury znalosti funkce systému, kritérií poruch mezních stavů ,
odpovídajících jednotlivý funkcím, vytvoří tzv.1(hod)
ρ =
To
Ts
= 10.33)Kp 1
1 ρ
=
µ
λ µ
=
Ts
Ts To
Součinitel prostoje doplněk součiniteli pohotovosti
(3.) a
v neposlední míře dodržování technologie při robě (způ sob pájení, montáže, atd.01
3.34)1 =
To
Ts To
Příklad (3.3)
Určete střední dobu obnovy je-li dáno je-li požadován součinitelTo 1000hod
pohotovosti Určete součinitel obnovy součinitel prostoje.32)ρ λ
µ =
To
Ts
Součinitel pohotovosti (ustálený pro větší t)
(3. spolehlivostní model systému.
Vý slednou spolehlivost však ovlivň uje velikost zatížení jednotlivý prvků (napěťového,
proudového, konového), okolní pracovní prostředí (teplota, otřesy, vlhkost. rámci garančních servisních služeb).5 Navrhovánísystémů požadovanou spolehlivostí
Pro návrh systému (např. dovolené teplotě okolí) a
statistický vyhodnocením sledků nebo statistický vyhodnocením velkého souboru
dlouhodobě sledovaného (např