В теории случайных процессов доказывается теорема о существовании в установившемся режиме финальных вероятностей Р*i ,
Если число состояний системы конечно и из каждого состояния в любое другое можно перейти за конечный интервал времени
В этом случае система уравнений (*) может быть решена как система обычных алгебраических уравнений без правой части с добавлением нормирующего условия
Система (*) будет иметь вид:
0 = (λ1+λ2)Р*1 + µ1Р*2 + µ2Р*3
0 = - (λ2 + µ1)Р*2 + µ2Р*4 + λ1Р*1
0 = - ( λ1+µ2)Р*3 + µ1Р*4 + λ2Р*4
0 = λ1Р*2 + λ2Р*3 – (µ1 + µ2)Р*4
n
Σ P*i = 1
i=1
Финальные вероятности представляют собой среднее время нахождения системы в i-ом состоянии.
Если доход системы, находящейся в i-м состоянии равен Сij, тогда доход системы можно определить как
n
СΣ = Σ Р*i Ci
i=1
Аналогично затраты на ремонт системы могут быть подсчитаны:
m
Rs = Σ P*jrj
j=1
где rj – это затраты на ремонт системы, находящейся в j-ом состоянии.
Для расчета системы с параллельно включенными элементами используется формула:
n
Λs = Σ λi ΠΚпj – интенсивность отказы системы
j=1
j≠i
Λs @ λ1Кп2Кп3+λ2Кп1Кп3+λ3Кп1Кп2
Ts = 1/ Λs
Марковские модели надежности с дискретными параметрами
Понятия о моделях «гибели - размножения»
Если с точки зрения задачи исследования, в системе из m параллельно включенных однородных элементов нас интересуют состояния системы, отличающиеся только числом отказавших элементов, а не какие именно элементы отказали, то может быть применена модель «гибели-размножения».
Вероятность 1-го и 20го состояния системы можно определить по формуле полной вероятности.
По формулам полной вероятности имеем:
Вектор состояния πi(n) не меняется
При определении любого состояния системы на (n-1) этапе вектор состояния на предварительном этапе не изменяется.
/ системы уравнений (*) вероятности P11(n) и P21(n) есть 1-й столбец матрицы переходимых вероятностей, а вероятности P12(n) и P22(n) есть вероятности 2-го столбца матрицы переходимых вероятностей.
Следовательно, в векторной форме составление системы на (n-1) числе будет равно:
Для системы с m состояниями можно записать следующее формулы определения вероятностей системы.