Wskaźniki niezawodnościowe stanowią nader często dane wyjściowe do różnych zastosowań praktycznych. Efektywność ich wykorzystania uwarunkowana jest ich bezbłędnością. Eksploatacyjne badania niezawodnościowe ze względu na swą specyfikę stwarzają warunki do zaistnienia błędów grubych przy określaniu wartości czasów do uszkodzenia niektórych obiektów. Błędy te wpływają w istotny sposób na wartość wskaźników niezawodnościowych. Przedstawiono oryginalną metodę opartą na wieloetapowej procedurze sekwencyjnej, prowadzonej w oparciu o rachunek analizy korelacji i regresji, która pozwala na identyfikację i korekcję błędów grubych, o ile udział ich w próbce nie przekracza 20%. Metoda posiada trzy warianty, tj. eliminacyjny, eliminacyjno-korekcyjny i korekcyjny, które można dobrać do danego typu rozkładu najlepiej opisującego własności niezawodnościowe próbki. Jednocześnie sprawdzono, że obliczanie i porównywanie mocy korelacji dla danych wyjściowych pozwala na poprawną identyfikację typu rozkładu - nawet w przypadku występowania dużej liczby błędów grubych.
EN
Very often the initial data for various practical application tasks consists of reliability characteristics. Their effectiveness in use, however, depends on the extent to which they are error-free. At the same time, reliability field research, by its very nature, creates conditions for errors to occur when determining the life span of certain structures. Such errors have a vital influence on the value of the reliability characteristics. In this paper we introduce an original method for the identification and correction of gross errors, as long as they do not exceed 20% of the total sample. The method is based on a multistage sequential procedure carried out on the basis of a calculus of correlation analysis and regression. There are three variants of the method: eliminatory, eliminatory-corrective and corrective. These can be matched to the given type of distribution that best describes the reliability characteristics of the sample. At the same time, we have varied that the calculation and comparison of the coefficient of determination for the initial data allow for correct identification of the type of distribution, even in the case where a large number of errors occurs.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.