copula function
Optymalizacja eksploatacji dla systemów z zależnymi zagrożeniami konkurującymi przy wykorzystaniu funkcji kopuły
W niniejszej pracy opracowano wspólny model niezawodności z użyciem kopuły dla systemów poddawanych zależnym zagrożeniom konkurującym powodowanym przez dwa procesy degradacji i zaburzenia losowe. Owe dwa procesy degradacji reprezentują typ procesu gamma, podczas gdy zaburzenia losowe są typem niejednorodnego procesu Poissona (non-homogeneous Poisson process - NHPP). Ich związek wzajemnej zależności modelowany jest przy użyciu funkcji kopuły, która jest wyznaczana na podstawie dwuetapowej metody opartej o dane symulowane. Wykazano, iż proponowany model może zapewnić bardziej precyzyjne wyniki niż model, w którym nie ujęto związku zależności. W oparciu o proponowany model niezawodności, badane i porównywane są dwa modele eksploatacji. Stwierdzono, iż koszt przeglądu ma duży wpływ na wybór polityki eksploatacyjnej.
Maintenance optimization for systemswith dependent competing risks using a copula function
This paper develops a joint copula reliability model for systems subjected to dependent competing risks caused by two degradation processes and random shocks. The two degradation processes follow gamma processes and the random shocks follow a non-homogeneous Poisson process (NHPP). Their interdependence relationship is modeled by a copula function, which is determined by a two-stage method based on simulated data. It is shown that the proposed model can provide more precise results than the model without considering the dependent relationship. Through the proposed reliability model, two maintenance models are studied and compared. It is found that the inspection cost has significant effects on the choosing of maintenance Policy.
Reliability assessment for systems with two performance char acteristics based on gamma processes with marginal heterogeneous random effects
W niniejszym artykule opracowano sposób modelowania niezawodności produktów posiadających dwa parametry użytkowe związane z dwoma procesami degradacji. Procesy takie można modelować łącznie wykorzystując funkcję kopuły, która pozwala na analizę struktury zależności między procesami degradacji. Proponowane podejście zakłada, że na stochastyczne zachowanie każdego z parametrów użytkowych wpływają różne efekty losowe. Przy takim założeniu, należy wziąć pod uwagę różne modele dwuwymiarowe, w których rozkłady brzegowe są brzegowymi procesami gamma z niejednorodnymi efektami losowymi. Jako że efekty losowe mogą być odmienne dla różnych parametrów użytkowych, zaproponowano różne modyfikacje struktury parametrów procesu gamma, takie, że efekty losowe wpływają zarówno na dryf jak i dyfuzję, tylko na dryf, lub tylko na dyfuzję procesów brzegowych gamma. Wnioskowanie statystyczne dla wspólnych modeli dwuwymiarowych przeprowadzono metodą Bayesa. Uzyskane wyniki pokazują, że dwuwymiarowy model z niejednorodnymi efektami losowymi ma nieznaczną przewagę nad pozostałymi zaproponowanymi modelami. Oznacza to, że dwuwymiarowe modele procesu gamma z niejednorodnymi efektami losowymi mogą stanowić lepszy sposób modelowania wielowymiarowych danych degradacyjnych, tym samym umożliwiając lepszą ocenę niezawodności badanego produktu.
Reliability assessment for systems with two performance char acteristics based on gamma processes with marginal heterogeneous random effects
In this paper, a reliability modeling approach for products with two performance characteristics related to two degradation processes is developed. The joint modeling of such processes is performed by using a copula function in order to consider the dependence structure between degradation processes. The proposed approach considers that different random effects affect the stochastic behavior of each performance characteristic. For such approach, different bivariate models with marginal gamma processes with heterogeneous random effects as marginal distributions are considered. As the random effects may differ between performance characteristics, different modifications of the structure of the parameters of the gamma process are proposed. Such that the random effects affect both the drift and diffusion, just the drift, and just the diffusion of the marginal gamma processes. The statistical inference of the joint bivariate models is performed via Bayesian approach. The obtained results show that a bivariate model with heterogeneous random effects has a slight better performance among the proposed models. Which implies that the bivariate heterogeneous random effects gamma process models may provide a better approach to model multivariate degradation data, and thus a better reliability assessment of the product under study.
Określenie średniego czasu konserwacji obrabiarek CNC w oparciu o korelację awarii typu II
W artykule zaproponowano metodę obliczania średniego czasu konserwacji, opartą na analizie korelacji uszkodzeń elementów składowych systemu. Metoda ta ma na celu rewizję tradycyjnego czasu konserwacji systemu. Głównym tematem pracy jest korelacja awarii typu II występujących w systemach złożonych. Elementy systemu podzielono ze względu na poziom uszkodzenia przy użyciu metody DEMATEL w połączeniu z interpretacyjnym modelowaniem strukturalnym. Funkcję intensywności skorelowanych uszkodzeń elementów systemu obliczono za pomocą funkcji łączącej (kopuły). Dodatkowo, opracowano model czasu konserwacji systemu poprzez syntezę funkcji intensywności uszkodzeń każdej jednostki systemu. Ponadto, określono średni czas konserwacji dla minimalnej liczby uszkodzeń. Metoda ta pokazuje, że minimalny średni czas konserwacji proponowanego systemu jest korzystniejszy niż tradycyjnie przyjęty i stanowi podstawę do projektowania niezawodności systemu i jego składowych.
Determination of the average maintenance time of CNC machine tools based on type II failure correlation
An average maintenance time calculation method based on components failure correlation analysis is proposed to revise the traditional system maintenance time. This paper focus on complex system type II fault correlation, using the Decision-making trial and evaluation laboratory / Interpretative structural model method to divide the fault level of components. And the copula connection function is introduced to calculation of failure rate function of failure correlation components. In addition, the system maintenance time model is established by synthesizing the failure rate function of each unit of the system. Moreover, the average maintenance time under the minimum number of failures is determined. This method shows that the minimum average maintenance time of the proposed system is more reasonable than the traditional one and provides the basis for system and component reliability design.