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Doctoral Thesis
DOI
https://doi.org/10.11606/T.104.2023.tde-25082023-111801
Document
Author
Full name
Tito Lívio da Cunha Lopes
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Carlos, 2023
Supervisor
Committee
Tomazella, Vera Lucia Damasceno (President)
Milani, Eder Angelo
Pereira, Marcelo Bourguignon
Ramos, Pedro Luiz
Vieira, Afrânio Márcio Corrêa
Title in Portuguese
Nova classe de modelos paramétricos para análise de sistemas reparáveis
Keywords in Portuguese
Pontos de mudança
Processo de lei de potência
Processo Poisson não homogêneo
Reparo imperfeito
Abstract in Portuguese
A classe de modelos Arithimetic Reduction of Age (ARA) de Doyen e Gaudoin (2004) tem sido amplamente usada em análise de sistemas reparáveis, cujo o efeito do reparo é expresso por uma redução aritmética da idade. No entanto, a classe pressupõe estado de degradação do sistema, essa condição implica em β > 1 no Processo de Lei de Potência (PLP). Porém, existem casos em que o sistema melhora (PLP com β < 1) até certo tempo. Já sua intensidade após os reparos permanece paralela à intensidade inicial, consequentemente, deixa de capturar outras formas de intensidade de falha. Diante dessas limitações, propomos o modelo ARA1 modificado (ARAM1), que possibilita modelar sistemas em processo de renovação ou degradação e também propomos um novo processo PLP generalizado (PLPG), baseado em pontos de mudança. A partir do PLPG é possível derivar os principais modelos com pontos de mudança e com reparo imperfeito. Novos modelos são propostos a partir do PLPG, que denominamos de reparos completamente imperfeitos (RCI) e reparos parcialmente imperfeitos (RPI(p)). Outra vantagem dessa abordagem, é que permite que a intensidade após os reparos não permaneça paralela à intensidade inicial, ampliando suas aplicações no mundo real. Por fim, propomos uma nova reparametrização do PLP com truncamento por tempo para incorporá-lo aos novos modelos e assim obter uma melhor interpretação dos seus parâmetros. Os estimadores do modelo proposto foram obtidos usando o método da máxima verossimilhanças. Avaliamos a performance dos estimadores dos parâmetros através de simulações de Monte Carlo (MC). Para fins de ilustração consideramos os tempos de falha reais nas aplicações. Os modelos propostos indicaram superioridade a outros modelos da literatura, exemplificando a importância das novas abordagens.
Title in English
New class of parametric models for analysis of repairable systems
Keywords in English
Change Points
Imperfect Repair.
Non-homogeneous Poisson process
Power Law Process
Abstract in English
The Arithimetic Reduction of Age (ARA) model class from Doyen e Gaudoin (2004) has been widely used in the analysis of repairable systems, whose repair effect is expressed by an arithmetic age reduction. However, the class presupposes a state of degradation of the system, this condition implies β > 1 in the Power Law Process (PLP). However, there are cases in which the system improves (PLP with β < 1) up to a certain time. Its intensity after repairs remains parallel to the initial intensity, consequently, it fails to capture other forms of failure intensity. Given these limitations, we propose the modified ARA1 model (ARAM1), which makes it possible to model systems in the process of renovation or degradation, and we also propose a new generalized PLP process (PLPG), based on change points. From the PLPG it is possible to derive the main models with change points and with imperfect repair. New models are proposed from the PLPG, which we call completely imperfect repairs (RCI) and partially imperfect repairs (RPI(p)). Another advantage of this approach is that it allows the intensity after repairs not to remain parallel to the initial intensity, expanding its applications in the real world. Finally, we propose a new PLP reparameterization with time truncation to incorporate it into new models and thus obtain a better interpretation of its parameters. The estimators of the proposed model were obtained using the maximum likelihood method. We evaluated the performance of the parameter estimators through Monte Carlo (MC) simulations. For illustration purposes we consider actual failure times in applications. The proposed models indicated superiority to other models in the literature, which illustrates the importance of the new approach
 
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Publishing Date
2023-08-25
 
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