要素の故障が非独立な系の信頼性がわかる(完全修理系)

「要素の故障が非独立な系の信頼度が計算できない」と困っていませんか?
こういう疑問に答えます。
本記事のテーマ
- ①独立な場合と非独立な場合の違い
- ➁非独立な系の信頼性でおさえたい3つのパターン
- ➂解法パターン
- ➃完全修理系を学ぶ
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①独立な場合と非独立な場合の違い
独立系とは
中学生でも理解できるほど、簡単なのは、
要素間の信頼性は独立だからです。
- 要素間の故障は独立している
- 全体系の信頼度は要素の信頼度の積で計算できる
- 簡単に計算できる
例題
次の信頼度はどう計算しますか?
単純に、R×R×R×…×R=Rnと掛け算すれば出ますよね。
この単純さは、各要素が独立して一定の信頼度(故障率)をもっていると仮定しているからです
非独立系とは
では、各要素が互いに影響し合うと、全体の信頼度はどうやって計算しますか?
イメージは、
難しそうですよね。
- 要素間の故障は独立できない
- 全体系の信頼度は要素間の関係式から求めないと算出できない
- 計算が一気に難しくなる
要素の故障も故障の状態や時間によって、信頼度が変化するので、微分方程式を立てて、全体の信頼度を
計算する必要があります。
非独立系の計算になって、大人とみなす
そんな感じです。
➁非独立な系の信頼性でおさえたい3つのパターン
本記事では、その3の「完全修理系」を解説します。最もシンプルな系です。
QCプラネッツでは次の3つの非独立系の信頼度を解説します。
- 非修理系
- 不完全修理系
- 完全修理系
➂解法パターン
どのパターンも次の3つの流れで解いていきます。同じ解法なので、安心して理解できます!
- シャノン線図を描く
- 微分方程式を作る
- ラプラス変換して計算
では、「完全修理系」を解説します!
➃完全修理系を学ぶ
例題
下図のように各状態\(S_i\)を以下のように定義する。
●\(S_0\):どの要素も故障していない状態
●\(S_1\):1個故障した状態
●・・・
●\(S_n\):n個すべて故障した状態
(1)各要素の故障率\(P_i(t)\)を求めるための微分方程式を作れ。
(2)各要素が平衡状態になったときの、各要素の故障率\(P_n(t)\)を求めよ。
(3) \(λ_i\)と\(μ_i\)はどちらが大きくないといけないか?
どうですか? 一気に難しくなりましたね。
解法
3つの流れで解きます。
- シャノン線図を描く
- 微分方程式を作る
- ラプラス変換して計算
1.シャノン線図を描く
シャノン線図といいますが、別に何でもよく、
各要素の関係性がわかる図であればOKです。
上図のとおりですね。
2. 微分方程式を作る
ある時刻\(t\)から\(t+dt\)だけ時間が経つと、各要素の故障率\(Pi(t)\)はどう変化するか、図を見ながら関係式を作ります。
各要素の故障率は、故障と修復の関係を式に書けばOKです。
●\(P_0(t+dt)\)=\(P_0(t)\)-(\(λP_0 dt\)-\(μP_1 dt\))
●\(P_1(t+dt)\)=\(P_1(t)\)-(\(λP_1 dt\)-\(μP_2 dt\))+(\(λP_0 dt\)-\(μP_1 dt\))
…
●\(P_i(t+dt)\)=\(P_i(t)\)-(\(λP_i dt\)-\(μP_{i+1} dt\))+(\(λP_{i-1} dt\)-\(μP_i dt\))
…
●\(P_n(t+dt)\)=\(P_n(t)\) +(\(λP_{n-1} dt\)-\(μP_n dt\))
両辺を\(dt\)で割ると、
\(\displaystyle \frac{dP_1}{dt} \)=-(\(λP_0\)-\(μP_1\)
\(\displaystyle \frac{dP_2}{dt} \)=-(\(λP_1\)-\(μP_2 \))+(\(λP_0 \)-\(μP_1 \))
…
\(\displaystyle \frac{dP_i}{dt} \)=-(\(λP_i \)-\(μP_{i+1} \))+(\(λP_{i-1} \)-\(μP_i \))
…
\(\displaystyle \frac{dP_n}{dt} \)=(\(λP_{n-1} \)-\(μP_n \))
微分方程式になりましたね!
なお、初期条件は
\(P_0(0)\)=1
\(P_i(0)\)=0 (\(i=2,…n\))
\(P_0(t)\)+ \(P_1(t)\)+…+\(P_n(t)\)=1
連立微分方程式ができました。
3. ラプラス変換して計算
ラプラス変換については関連記事で解説しています。
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QCに必要なラプラス変換がわかる QCに必要なラプラス変換を解説します。信頼性工学で微分方程式が連発するので、ラプラス変換で処理すると楽チンです。QCに必要なところだけ解説します |
実際にラプラス変換すると、
●\(sP_0-P_0(0)\)=-(\(λP_0 \)-\(μP_1 \))
●\(sP_1\)=(\(λP_1 \)-\(μP_2 \))+(\(λP_0 \)-\(μP_1 \))
…
●\(sP_i\)=-(\(λP_i \)-\(μP_{i+1} \))+(\(λP_{i-1} \)-\(μP_i \))
…
●\(sP_n\)= (\(λP_{n-1} \)-\(μP_n \))
ここで1つ困ったことがありまして、
●\(sP_0-P_0(0)\)=-(\(λP_0 \)-\(μP_1 \))
●\(sP_1\)=(\(λP_1 \)-\(μP_2 \))+(\(λP_0 \)-\(μP_1 \))
…
●\(sP_i\)=-(\(λP_i \)-\(μP_{i+1} \))+(\(λP_{i-1} \)-\(μP_i \))
…
●\(sP_n\)= (\(λP_{n-1} \)-\(μP_n \))
を全部足すと
\(s(P_1+P_2+…+P_n)\)=\(P_0(0)\)=1
までは解けますが、そこから先は難しいです。
平衡状態って?
ってことです。
つまり、
0=-(\(λP_0\)-\(μP_1\)
0=-(\(λP_1\)-\(μP_2 \))+(\(λP_0 \)-\(μP_1 \))
…
0=-(\(λP_i \)-\(μP_{i+1} \))+(\(λP_{i-1} \)-\(μP_i \))
…
0= (\(λP_{n-1} \)-\(μP_n \))
これを解くと、
\(P_1\)=\(\frac{λ}{μ}P_0\)
\(P_2\)=\(\frac{λ}{μ}P_1\)=\((\frac{λ}{μ})^2 P_0\)
…
\(P_n\)=\(\frac{λ}{μ}P_{n-1}\)=\((\frac{λ}{μ})^{n-1} P_0\)
となります。
まとめると
\(P_1\)+\(P_2\)+…+\(P_n\)=(\(\frac{λ}{μ}\)+\((\frac{λ}{μ})^2\)+…+\((\frac{λ}{μ})^{n-1} \))P_0=1
となるので、等比数列の和の公式から
\(P_0\)=\(\frac{1-\frac{μ}{λ}}{(\frac{λ}{μ})^n -1}\)
\(P_n\)=\(\frac{1-\frac{μ}{λ}}{(\frac{λ}{μ})^n -1} (\frac{λ}{μ})^{n-1}\)
となります。
各要素の故障率\(P_n(t)\)が求まりました。
) \(λ_i\)と\(μ_i\)はどちらが大きくないといけないか?
計算してわかったことは、
\(P_n\)=\(\frac{1-\frac{μ}{λ}}{(\frac{λ}{μ})^n -1} (\frac{λ}{μ})^{n-1}\)
がどちらも正でないといけません。確率だから。
そのためには、λ > μ でないといけませんね。
でも本当は逆の方が故障しないから良いかも
完全修理系における平衡状態の故障率が計算できました。
まとめ
「要素の故障が非独立な系の信頼性がわかる(完全修理系)」を解説しました。
- ①独立な場合と非独立な場合の違い
- ➁非独立な系の信頼性でおさえたい3つのパターン
- ➂解法パターン
- ➃完全修理系を学ぶ
Warning: count(): Parameter must be an array or an object that implements Countable in /home/qcplanets/qcplanets.com/public_html/wp-content/themes/m_theme/sns.php on line 119