Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl
Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 3

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
|
|
tom Vol. 18, no. 1
98--109
EN
Considering the degradation and catastrophic failure modes simultaneously, a general reliability analysis model was presented for the competing failure processes with unbalanced data. For the degradation process with highly unbalanced data, we developed a linear random-effects degradation model. The model parameters can be estimated based on a simple least square method. Furthermore, to fully utilize the degradation information, we considered the last measured times of the degradation units that had only one or two measured time points as zero-failure data or right-censored data of the catastrophic failure mode. Then the incomplete data set was composed of zero-failure data and catastrophic failure data. To analyze the incomplete data, the definition of the interval statistics was firstly given. The best linear unbiased parameter estimators of catastrophic failure were obtained based on the Gauss-Markov theorem. Then, the reliability function of the competing failure processes was given. The corresponding two-sided confidence intervals of the reliability were obtained based on a bootstrap procedure. Finally, a practical application case was examined by applying the proposed method and the results demonstrated its validity and reasonability.
PL
W pracy przedstawiono ogólny model analizy niezawodności procesów związanych z powstawaniem uszkodzeń konkurujących, który pozwala na wykorzystanie danych niezbilansowanych oraz umożliwia jednoczesne uwzględnienie uszkodzeń wynikających z obniżenia charakterystyk i uszkodzeń katastroficznych. Opracowano liniowy model efektów losowych dla procesu degradacji o wysoce niezbilansowanych danych. Parametry tego modelu można określić na podstawie prostej metody najmniejszych kwadratów. Ponadto, aby w pełni wykorzystać informacje dotyczące obniżenia charakterystyk, dane pochodzące z ostatniego pomiaru jednostek podlegających degradacji, dla których przeprowadzono tylko jeden lub dwa pomiary, rozpatrywano jako dane o zerowym uszkodzeniu lub jako ucięte prawostronnie dane dotyczące uszkodzenia katastroficznego. W ten sposób otrzymano zbiór niepełnych danych składający się z danych o uszkodzeniach zerowych oraz danych o uszkodzeniach katastroficznych. Aby móc przeanalizować uzyskane niepełne dane, podano definicję statystyki przedziałowej. Najefektywniejszy nieobciążony estymator liniowy (BLUE) parametrów uszkodzeń katastroficznych uzyskano na podstawie twierdzenia Gaussa-Markowa. Następnie, podano wzór funkcji niezawodności procesów związanych z powstawaniem uszkodzeń konkurujących. Odpowiednie dwustronne przedziały ufności dla oszacowanej niezawodności uzyskano metodą bootstrapową. Na koniec, przedstawiono przypadek praktycznego zastosowania proponowanej metody, którego wyniki wykazały jej trafność i zasadność.
EN
Degradation analysis can be used to assess reliability for complex systems and highly reliable products, because few or even no failures are expected in a reasonable life test span. In order to further our study on degradation analysis, an independent increment random process method with linear mean and standard deviation functions is presented to model practical degradation procedures. It is essentially a Wiener process method. Since measurement errors are often created by imperfect instruments, procedures and environments during degradation investigation, the measurement error is incorporated into the independent increment random process. Furthermore, statistical inferences of this model are discussed, and close forms of a product’s median life and percentile of the failure time distribution (FTD) are also derived. The proposed method is illustrated and verified in a comprehensive simulation study and two practice applications for storage disks and Infrared light-emitting diodes. Meanwhile, the time-transformed Wiener process model with measurement error is considered as a reference method. Comparisons show that the proposed model can provide reasonable results, even in considerably small sample size circumstance.
PL
Analizę degradacji można stosować do oceny niezawodności wysoce niezawodnych złożonych systemów i produktów, ponieważ w ich przypadku istnieje bardzo niskie lub zerowe prawdopodobieństwo wystąpienia uszkodzenia w trakcie badania trwałości w przyjętym okresie eksploatacji. W artykule przedstawiono nowo opracowane podejście do modelowania procesu degradacji wykorzystujące metodę procesu o przyrostach niezależnych oraz pojęcia funkcji średniej liniowej i funkcji liniowego odchylenia standardowego. Zasadniczo jest to metoda oparta na procesie Wienera. Ponieważ badania degradacji często wiążą się z błędami pomiarowymi wynikającymi z niedoskonałości stosowanych narzędzi, procedur i warunków badawczych, opisywany proces o przyrostach niezależnych uwzględnia błędy pomiaru. Ponadto, w pracy omówiono wnioski statystyczne, jakie można wyciągnąć na podstawie przedstawionego modelu oraz wyprowadzono wzory ogólne na średnią długość życia produktu oraz na percentyl rozkładu czasu do uszkodzenia. Proponowaną metodę zilustrowano i zweryfikowano na podstawie kompleksowego badania symulacyjnego oraz przykładów praktycznego zastosowania modelu w odniesieniu do dysków pamięci masowej oraz diod podczerwieni. W artykule przedstawiono także model procesu Wienera z transformowanym czasem uwzględniający błąd pomiaru, który posłużył za model referencyjny. Porównania pokazują, że proponowany model może dawać poprawne wyniki, nawet przy bardzo małej liczebności próby.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.