Inferencia estadística del modelo de degradación acelerada por estrés constante de Wiener con efectos aleatorios
Autores: Jiang, Peihua
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
Categoría
Matemáticas
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 20
Citaciones: Sin citaciones
En el campo del análisis de fiabilidad, la prueba de degradación acelerada de estrés constante es uno de los métodos más comúnmente utilizados para evaluar la fiabilidad de un producto, ya que se proporcionan datos de degradación. En este documento, se propone un modelo de prueba de degradación acelerada de estrés constante del proceso de Wiener con efectos aleatorios. Primero, se desarrollan los intervalos de confianza generalizados de los parámetros del modelo mediante la construcción de cantidades pivote generalizadas. En segundo lugar, utilizando el método de sustitución, también se desarrollan los intervalos de confianza generalizados para la función de fiabilidad de vida útil, el tiempo medio hasta la falla y los intervalos de predicción generalizados para la característica de degradación en la condición de operación normal. Se realizan estudios de simulación para investigar el rendimiento de los intervalos de confianza generalizados y los intervalos de predicción propuestos. Los resultados de la simulación revelan que los intervalos de confianza generalizados y los intervalos de predicción propuestos funcionan bien en cuanto al porcentaje de cobertura. En particular, se realiza un análisis comparativo con los intervalos de confianza de arranque tradicionales. Por último, los procedimientos propuestos se utilizan para un análisis de datos reales.
Descripción
En el campo del análisis de fiabilidad, la prueba de degradación acelerada de estrés constante es uno de los métodos más comúnmente utilizados para evaluar la fiabilidad de un producto, ya que se proporcionan datos de degradación. En este documento, se propone un modelo de prueba de degradación acelerada de estrés constante del proceso de Wiener con efectos aleatorios. Primero, se desarrollan los intervalos de confianza generalizados de los parámetros del modelo mediante la construcción de cantidades pivote generalizadas. En segundo lugar, utilizando el método de sustitución, también se desarrollan los intervalos de confianza generalizados para la función de fiabilidad de vida útil, el tiempo medio hasta la falla y los intervalos de predicción generalizados para la característica de degradación en la condición de operación normal. Se realizan estudios de simulación para investigar el rendimiento de los intervalos de confianza generalizados y los intervalos de predicción propuestos. Los resultados de la simulación revelan que los intervalos de confianza generalizados y los intervalos de predicción propuestos funcionan bien en cuanto al porcentaje de cobertura. En particular, se realiza un análisis comparativo con los intervalos de confianza de arranque tradicionales. Por último, los procedimientos propuestos se utilizan para un análisis de datos reales.