Podejście nieparametryczne do modelowania przyrostu niezawodności złożonych systemów naprawialnych

• Autorzy: Jiang R.

Warianty tytułu

EN

A non-parametric approach for modelling reliability growth of complex repairable systems

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

For a complex repairable system, the identifi ed failure modes during a reliability growth test program are not always fi xable. It is a challenging issue to estimate the reliability of the system based on the test observations and corrective actions. This paper presents a non-parametric approach for evaluating the system reliability. The proposed approach incorporates partial information about the effectiveness of corrective actions. Using the partial information, the observed data set is revised, which is then fi tted into a distribution model. The MTBF is estimated based on the fi tted model. The proposed approach is illustrated by an example.

PL

W złożonym systemie naprawialnym, przyczyny uszkodzeń zidentyfikowane przez program do badania przyrostu niezawodności nie zawsze są usuwalne. Duże wyzwanie stanowi ocena niezawodności systemu na podstawie obserwacji z badań oraz działań naprawczych. Niniejszy artykuł przedstawia nieparametryczną metodę oceny niezawodności systemu. Proponowane podejście uwzględnia informacje o częściowej skuteczności działań naprawczych. Wykorzystanie tych częściowych informacji pozwala na zrewidowanie obserwowanego zestawu danych oraz późniejsze włączenie ich do modelu rozkładu. Średni czas pomiędzy uszkodzeniami (MTBF) ocenia się na podstawie dopasowanego modelu. Proponowane podejście zilustrowano przykładem.

Słowa kluczowe

EN

product development; reliability growth; effectiveness corrective action; MTBF

PL

rozwój produktu; przyrost niezawodności; skuteczność działań naprawczych; średni czas pomiędzy uszkodzeniami; MTBF

• Wydawca: Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne
• Czasopismo: Eksploatacja i Niezawodność
• Rocznik: 2009
• Tom: nr 3
• Strony: 78--81
• Opis fizyczny: Bibliogr. 11 poz.

Twórcy

autor

Jiang R.

• School of Automotive and Mechanical Engineering Changsha University of Science and Technology Changsha, Hunan 410114, P.R.China,

Bibliografia

• 1. Barlow R E, Scheuer E M. Reliability growth during a development testing program. Technometrics 1966; 8: 53-60.
• 2. Crow Larry H. An extended reliability growth model for managing and assessing corrective actions. Proceedings of Annual Reliability and Maintainability Symposium 2004; 73-80.
• 3. Crow Larry H. Useful metrics for managing failure mode corrective action. Proceedings of Annual Reliability and Maintainability Symposium 2006; 247-252.
• 4. Dhillon B S. Reliability engineering in system design and operation. New York: Van Nostrand Reinhold, 1983.
• 5. Duane J T. Learning curve approach to reliability modeling. IEEE Transactions on Aerospace 1964; 2: 563-566.
• 6. Fries A, Sen A. Survey of discrete reliability-growth models. IEEE Transactions on Reliability 1996; 45(5): 582-604.
• 7. Huang H Z, An Z W. A discrete stress-strength interference model with stress dependent strength. IEEE Transactions on Reliability 2008; 58(1): 118-122.
• 8. Huang H Z, Liu Z J, Murthy D N P. Optimal reliability, warranty and price for new products. IIE Transactions 2007; 39(8): 819-827.
• 9. Huang H Z, Zuo M J, Sun Z Q. Bayesian reliability analysis for fuzzy lifetime data. Fuzzy Sets and Systems 2006; 157(12): 1674-1686.
• 10. Liu Y, Huang H Z. Comment on ‘‘A framework to practical predictive maintenance modeling for multi-state systems’’ by Tan C.M. and Raghavan N. [Reliab Eng Syst Saf 2008; 93(8): 1138–50]. Reliability Engineering and System Safety 2009; 94(3): 776-780.
• 11. Meth M A. Reliability-growth myths and methodologies: a critical view. Proceedings of Annual Reliability and Maintainability Symposium 1992; 337-342.