MOST CITED
Update: 2021-07-01
Task „Implementation of procedures ensuring the originality of scientific papers published in the quarterly „Eksploatacja i Niezawodność – Maintenance and Reliability” financed under contract 532/P-DUN/2018 from the funds of the Minister of Science and Higher Education for science dissemination activities.
Rodríguez-Picón
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.