Далее получим:
Мы убедились, что с возрастанием k вероятность поглощающего состояния p4(k) растет, тогда как вероятность p1(k) состояния s1 убывает.
4.4. Задачи для самостоятельного решения
Задача 1. Рассматривается система S – станок с числовым программным управлением (ЧПУ), который может находиться в следующих состояниях:
S1 – исправен и работает;
S2 – неисправен; неисправность не обнаружена;
S3 – неисправен, проводится средний ремонт;
S4 – не работает, находится на профилактике;
S5 – неисправен, проводится капитальный ремонт.
Размеченный граф состояний станка с ЧПУ показан на рис. 4.6. Найти вероятности состояний станка с ЧПУ.
P14 P41
P43 P45
P31 P51
P12
P23 P25
Рис. 4.6
4.5 Контрольные вопросы и задания
1. При каких условиях марковские процессы с дискретным временем могут быть использованы для анализа надежности систем?
2. Какие характеристики надежности могут быть рассчитаны с использованием матрицы переходов?
3. Что называется ориентированным графом состояний?
4. Какой процесс называется процессом гибели и размножения?
5.Какой процесс называется марковским?
6. Какое условие должно выполняться для марковского процесса с дискретными состояниями и дискретным временем?
7. Какова основная задача исследования марковских цепей?
8. Что называется переходными вероятностями?
9. Какова методика определения вероятностей задержки системы в определенном состоянии?
10. Какая цепь Маркова называется однородной?
11. Какова методика нахождения распределения вероятностей состояний системы?
5. Марковские процессы с дискретным состоянием и непрерывным временем
Освоение студентами методики расчетов надежности сложных систем с использованием метода переходных интенсивностей, использующего аппарат марковских процессов с непрерывным временем.
В результате проведения занятия студенты должны знать:
особенности расчета надежности сложных систем с использованием метода переходных интенсивностей, методологические основы этого метода и условия его применения для аналитической оценки ПН восстанавливаемых систем.
Студенты должны уметь практически использовать положения метода переходных интенсивностей в инженерных расчетах надежности сложно-структурных систем с восстановлением; строить размеченный граф состояний системы; составлять систему уравнений Колмогорова непосредственно по виду графа состояний; определять вероятности состояний системы по размеченному графу состояний системы.
5.2 Основные теоретические положения по теме занятия
Случайный процесс с дискретными состояниями и непрерывным временем называется марковским, если для любого момента времени t условные вероятности всех состояний системы S в будущем (при t<t0) зависят только от того, когда и каким образом система пришла в это состояние. Другими словами, в марковском процессе будущее зависит от прошлого только через настоящее.
Переходы системы S из работоспособного состояния в неработоспособное происходит под действием потока отказов, а переход системы из неработоспособного в работоспособное – под действием потока восстановлений.
Теорию марковских процессов с дискретным состоянием и непрерывным временем будем излагать, предполагая, что переходы из состояния в состояние происходят под действием пуассоновских потоков событий (не обязательно стационарных).
Отсутствие последействия в пуассоновском потоке позволит при фиксированном настоящем не заботиться о том, когда и как система оказалась в этом состоянии.
Пусть на графе состояний системы S существует стрелка, ведущая из состояния si в одно из соседних состояний sj (рис. 5.1).