Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "proces Wienera" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-4 z 4
Tytuł:
A novel Wiener process model with measurement errors for degradation analysis
Analiza degradacji z zastosowa niem nowego modelu procesu Wienera uwzględniającego błędy pomiarowe
Autorzy:
Wang, Z.
Li, J.
Zhang, Y.
Fu, H.
Liu, C.
Krishnaswamy, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/301209.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
performance degradation
independent increment process
Wiener process model
linear mean function
linear standard deviation function
measurement error
obniżenie charakterystyk
proces o przyrostach niezależnych
model procesu Wienera
funkcja średniej liniowej
funkcja liniowego odchylenia standardowego
błąd pomiaru
Opis:
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.
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.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2016, 18, 3; 396-405
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Accelerated degradation analysis based on a random-effect Wiener process with one-order autoregressive errors
Przyspieszona analiza degradacji w oparciu o proces Wienera z efektem losowym z błędami autoregresyjnymi pierwszego rzędu
Autorzy:
Li, Junxing
Wang, Zhihua
Liu, Chengrui
Qiu, Ming
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/301246.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
reliability evaluation
accelerated degradation modeling
Wiener process
unit-to-unit variability
measurement errors
ocena niezawodności
przyspieszone modelowanie degradacji
proces Wienera
zmienność między jednostkami
błędy pomiaru
Opis:
For highly reliable and long-life products, accelerated degradation test (ADT) is often an effective and attractive way to assess the reliability. To analyze the accelerated degradation data, it has been well recognized that it is necessary to incorporate three sources of variability including the temporal variability, the unit-to-unit variability and measurement errors into the ADT model. The temporal variability can be properly described by the Wiener process. However, the randomness of the initial degradation level, which is an important part of the unit-to-unit variability, has been often neglected. In addition, regarding the measurement errors, current ADT models often assumed them to follow a mutually independent normal distribution and ignored the autocorrelation that may probably exist in them. These problems lead to a poor accuracy for reliability evaluation in some situation. Thus, a random-effect Wiener process-based ADT model considering one-order autoregressive (AR(1)) errors is proposed. Then closed-form expressions for the failure time distribution (FTD) is derived based on the concept of first hitting time (FHT). A statistical inference method is adopted to estimate unknown parameters. Finally, a comprehensive simulation study and a practical application are given to demonstrate the rationality and effectiveness of the proposed model.
W przypadku wysoce niezawodnych produktów o długim cyklu życia, przyspieszone badanie degradacji (ADT) często stanowi skuteczny i atrakcyjny sposób oceny niezawodności. Jak wiadomo, analiza danych z przyspieszonej degradacji wymaga włączenia do modelu ADT trzech źródeł zmienności, w tym zmienności czasowej, zmienności między jednostkami i błędów pomiarowych. Zmienność czasową można odpowiednio opisać za pomocą procesu Wienera. Jednak losowość początkowego poziomu degradacji, który stanowi ważną część zmienności między jednostkami, jest często w badaniach pomijana. Ponadto, w odniesieniu do błędów pomiaru, obecne modele ADT często zakładają, że mają one wzajemnie niezależne rozkłady normalne, ignorując możliwą autokorelację. Problemy te prowadzą w niektórych sytuacjach do niskiej trafności oceny niezawodności. W związku z powyższym, zaproponowano model ADT oparty na procesie Wienera z efektem losowym, w którym uwzględniono błędy autoregresyjne pierwszego rzędu (AR (1)). Następnie, w oparciu o pojęcie pierwszego czasu przejścia, wyprowadzono wyrażenia w postaci zamkniętej dla rozkładu czasu uszkodzenia (FTD). Do oszacowania nieznanych parametrów przyjęto metodę wnioskowania statystycznego. Na koniec przedstawiono kompleksowe studium symulacyjne i wskazano praktyczne zastosowanie modelu w celu wykazania jego racjonalności i skuteczności.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2019, 21, 2; 246-255
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Investigation of the Kolmogorov-Wiener filter for continuous fractal processes on the basis of the Chebyshev polynomials of the first kind
Badanie filtru Kołmogorowa-Wienera dla ciągłych procesów fraktalnych w oparciu o wielomiany Czybyszewa pierwszego rodzaju
Autorzy:
Gorev, Vyacheslav
Gusev, Alexander
Korniienko, Valerii
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/407944.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
Tematy:
continuous fractal processes
Kolmogorov-Wiener filter weight function
Chebyshev polynomials of the first kind
ciągły proces fraktalny
waga filtru Kołmogorowa-Wienera
wielomian Czybyszewa pierwszego rodzaju
Opis:
This paper is devoted to the investigation of the Kolmogorov-Wiener filter weight function for continuous fractal processes with a power-law structure function. The corresponding weight function is sought as an approximate solution to the Wiener-Hopf integral equation. The truncated polynomial expansion method is used. The solution is obtained on the basis of the Chebyshev polynomials of the first kind. The results are compared with the results of the authors’ previous investigations devoted to the same problem where other polynomial sets were used. It is shown that different polynomial sets present almost the same behaviour of the solution convergence.
Praca ta jest poświęcona badaniu wagi filtra Kołmogorowa-Wienera dla ciągłych procesów fraktalnych w oparciu o funkcję gęstości prawdopodobieństwa. Głównym zamierzeniem jest znalezienie odpowiedniej wagi będącej przybliżonym rozwiązaniem równania całkowego Wienera-Hopfa. W tym celu wykorzystano metodę rozwinięcia ograniczonego wielomianu. Rozwiązanie oparte jest na wielomianach Czybyszewa pierwszego rodzaju. Wyniki są porównywane z wcześniejszymi badaniami autora dotyczącymi tego samego problemu, w których to użyte zostały inne układy wielomianów. Udowodniono, że różne układy wielomianów zachowują się podobnie a ich rozwiązania są zbieżne.
Źródło:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2020, 10, 1; 58-61
2083-0157
2391-6761
Pojawia się w:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Residual life prediction for highly reliable products with prior accelerated degradation data
Prognozowanie trwałości resztkowej wysoce niezawodnych produktów na podstawie danych historycznych z przyspieszonych badań degradacji
Autorzy:
Wang, H.-W.
Teng, K.-N.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/301443.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
residual life
Bayesian inference
random parameters
Wiener process
acceleration factor
trwałość resztkowa
wnioskowanie bayesowskie
parametry losowe
proces Wienera
współczynnik przyspieszenia
Opis:
To precisely predict the residual life for functioning products is a key of carrying out condition based maintenance. For highly reliable products, it is difficult to obtain abundant degradation data to precisely predict the residual life under normal stress levels. Thus, how to make use of historical degradation data to improve the accuracy of the residual life prediction is an interesting issue. Accelerated degradation testing, which has been widely used to evaluate the reliability of highly reliable products, can provide abundant accelerated degradation data. In this paper, a residual life prediction method based on Bayesian inference that takes accelerated degradation data as prior information was studied. A Wiener process with a time function was used to model degradation data. In order to apply the random effects of all the parameters of a Wiener process, the non-conjugate prior distributions were considered. Acceleration factors were introduced to convert the parameter estimates from accelerated stress levels to normal stress levels, so that the proper prior distribution types of the random parameters can be selected by the Anderson-Darling statistic. A Markov Chain Monte Carlo method with Gibbs sampling was used to evaluate the posterior means of the random parameters. An illustrative example of self-regulating heating cable was utilized to validate the proposed method.
Precyzyjne przewidywanie trwałości resztkowej użytkowanego produktu stanowi klucz do prawidłowego utrzymania ruchu w oparciu o bieżący stan techniczny (condition-based maintenance).W przypadku produktów o wysokiej niezawodności, trudno jest uzyskać ilość danych degradacyjnych, która umożliwiałaby precyzyjne prognozowanie trwałości resztkowej przy normalnym poziomie obciążeń. Dlatego też bardzo ważnym zagadnieniem jest wykorzystanie historycznych danych degradacyjnych umożliwiających zwiększenie trafności prognozowania trwałości resztkowej. Przyspieszone badania degradacyjne, które powszechnie wykorzystuje się do oceny niezawodności wysoce niezawodnych produktów, mogą dostarczać bogatych danych o przyspieszonej degradacji. W przedstawionej pracy badano metodę prognozowania trwałości resztkowej opartą na wnioskowaniu bayesowskim, w którym jako uprzednie informacje wykorzystano dane z przyspieszonych badań degradacji. Dane degradacyjne modelowano za pomocą procesu Wienera z funkcją czasu. Aby móc zastosować efekty losowe wszystkich parametrów procesu Wienera, rozważano niesprzężone rozkłady a priori. Wprowadzono współczynniki przyspieszenia , które pozwoliły na przekształcenie szacowanych wartości parametrów z poziomu obciążeństosowanych w próbie przyspieszonej do poziomu obciążeń normalnych, co umożliwiło wybór odpowiednich typów parametrów losowych rozkładu a priori zwykorzystaniem statystyki testowej Andersona-Darlinga. Metodę Monte Carlo opartą na łańcuchach Markowa z próbnikiem Gibbsa wykorzystano do oceny średnich a posteriori parametrów losowych. Proponowaną metodę zweryfikowano na postawie przykładu samoregulującego przewodu grzejnego.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2016, 18, 3; 379-389
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-4 z 4

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies