The condition monitoring of multi-component systems utilizes multiple sensors to capture the functional condition of the systems and allows the sensor information to be used to reason about the health information of the systems or components. Chapter 3 considers the situation when sensor signals capture unknown mixtures of component signals and proposes a two-stage vibration-based methodology to identify component degradation signals from mixed sensor signals in order to predict component-level residual lives. Specifically, we are interested in modeling the degradation of systems that consist of two or more identical components operating under similar conditions. Chapter 4 focuses on the interactive relationship between tool wear (component degradation) and product quality degradation (sensor information) that widely exists in multistage manufacturing processes and proposes a high-dimensional stochastic differential equation model to capture the interaction relationship. Then, real-time quality measurements are incorporated to online predict the residual life of the system. Chapter 5 develops a strategy of dynamic workload adjustment for parallel multi-component systems in order to control the degradation processes and failure times of individual components, for the purpose of preventing the overlap of component failures. This chapter opens a new research direction that focuses on the active control of degradation rather than only the modeling part.

A life distribution and its survival function F = 1 - F with finitemean y = /q F(x)dx are said to be HNBUE (HNWUE) if F(x)dx &lt; (&gt;)U exp(-t/y) for t &gt; 0. The major part of this thesis deals with the classof HNBUE (HNWUE) life distributions. We give different characterizationsof the HNBUE (HNWUE) property and present bounds on the moments and on thesurvival function F when this is HNBUE (HNWUE). We examine whether theHNBUE (HNWUE) property is preserved under some reliability operations andstudy some test statistics for testing exponentiality against the HNBUE(HNWUE) property.The HNBUE (HNWUE) property is studied in connection with shock models.Suppose that a device is subjected to shocks governed by a counting processN = {N(t): t &gt; 0}. The probability that the device survives beyond t isthen00H(t) = S P(N(t)=k)P, ,k=0where P^ is the probability of surviving k shocks. We prove that His HNBUE (HNWUE) under different conditions on N and * ^orinstance we study the situation when the interarrivai times between shocksare independent and HNBUE (HNWUE).We also study the Pure Birth Shock Model, introduced by A-Hameed andProschan (1975), and prove that H is IFRA and DMRL under conditions whichdiffer from those used by A-Hameed and Proschan.Further we discuss relationships between the total time on test transformHp^(t) = /q ^F(s)ds , where F \t) = inf { x: F(x) &gt; t}, and differentclasses of life distributions based on notions of aging. Guided by propertiesof we suggest test statistics for testing exponentiality agains t IFR,IFRA, NBUE, DMRL and heavy-tailedness. Different properties of these statisticsare studied.Finally, we discuss some bivariate extensions of the univariate properties NBU, NBUE, DMRL and HNBUE and study some of these in connection with bivariate shock models. / <p>There are some occurring misspellings in the formulas in the abstract on this webpage. Read the abstract in the full-text document for correct spelling in formulas, see the downloadable file.</p> / digitalisering@umu

In this thesis, we develop several novel degradation models based on techniques from functional data analysis. These models are suitable for characterizing different types of sensor-based degradation signals, whether they are censored at a certain fixed time point or truncated at the failure threshold. Our proposed models can also be easily extended to accommodate for the effects of environmental conditions on degradation processes. Unlike many existing degradation models that rely on the existence of a historical sample of complete degradation signals, our modeling framework is well-suited for modeling complete as well as incomplete (sparse and fragmented) degradation signals. We utilize these models to predict and continuously update, in real time, the residual life distributions of partially degraded components. We assess and compare the performance of our proposed models and existing benchmark models by using simulated signals and real world data sets. The results indicate that our models can provide a better characterization of the degradation signals and a more accurate prediction of a system's lifetime under different signal scenarios. Another major advantage of our models is their robustness to the model mis-specification, which is especially important for applications with incomplete degradation signals (sparse or fragmented).

Rieck & Nedelman (1991) propuseram um modelo de regressão log-linear tendo como base a distribuição Birnbaum-Saunders (Birnbaum & Saunders, 1969a). O modelo proposto pelos autores vem sendo bastante explorado e tem se mostrado uma ótima alternativa a outros modelos propostos na literatura, como por exemplo, os modelos de regressão Weibull, gama e lognormal. No entanto, até o presente momento, não existe nenhum estudo tratando de refinamentos para as estatísticas da razão de verossimilhanças e escore nesta classe de modelos de regressão. Assim, um dos objetivos desta tese é obter um fator de correção de Bartlett para a estatística da razão de verossimilhanças e um fator de correção tipo-Bartlett para a estatística escore nesse modelo. Estes ajustes melhoram a aproximação da distribuição nula destas estatísticas pela distribuição qui-quadrado de referência. Adicionalmente, objetiva-se obter ajustes para a estatística da razão de verossimilhanças sinalizada. Tais ajustes melhoram a aproximação desta estatística pela distribuição normal padrão. Recentemente, uma nova estatística de teste foi proposta por Terrell (2002), a qual o autor denomina estatística gradiente. Esta estatística foi derivada a partir da estatística escore e da estatística de Wald modificada (Hayakawa & Puri, 1985). A combinação daquelas duas estatísticas resulta em uma estatística muito simples de ser calculada, não envolvendo, por exemplo, nenhum cálculo matricial como produto e inversa de matrizes. Esta estatística foi recentemente citada por Rao (2005): \"The suggestion by Terrell is attractive as it is simple to compute. It would be of interest to investigate the performance of the [gradient] statistic.\" Caminhando na direção da sugestão de Rao, outro objetivo da tese é obter uma expansão assintótica para a distribuição da estatística gradiente sob uma sequência de alternativas de Pitman convergindo para a hipótese nula a uma taxa de convergência de n^{-1/2} utilizando a metodologia desenvolvida por Peers (1971) e Hayakawa (1975). Em particular, mostramos que, até ordem n^{-1/2}, a estatística gradiente segue distribuição qui-quadrado central sob a hipótese nula e distribuição qui-quadrado não central sob a hipótese alternativa. Também temos como objetivo comparar o poder local deste teste com o poder local dos testes da razão de verossimilhanças, de Wald e escore. Finalmente, aplicaremos a expansão assintótica derivada na tese em algumas classes particulares de modelos. / The Birnbaum-Saunders regression model is commonly used in reliability studies.We address the issue of performing inference in this class of models when the number of observations is small. Our simulation results suggest that the likelihood ratio and score tests tend to be liberal when the sample size is small. We derive Bartlett and Bartlett-type correction factors which reduce the size distortion of the tests. Additionally, we also consider modified signed log-likelihood ratio statistics in this class of models. Finally, the asymptotic expansion of the distribution of the gradient test statistic is derived for a composite hypothesis under a sequence of Pitman alternative hypotheses converging to the null hypothesis at rate n^{-1/2}, n being the sample size. Comparisons of the local powers of the gradient, likelihood ratio, Wald and score tests reveal no uniform superiority property.

Rieck & Nedelman (1991) propuseram um modelo de regressão log-linear tendo como base a distribuição Birnbaum-Saunders (Birnbaum & Saunders, 1969a). O modelo proposto pelos autores vem sendo bastante explorado e tem se mostrado uma ótima alternativa a outros modelos propostos na literatura, como por exemplo, os modelos de regressão Weibull, gama e lognormal. No entanto, até o presente momento, não existe nenhum estudo tratando de refinamentos para as estatísticas da razão de verossimilhanças e escore nesta classe de modelos de regressão. Assim, um dos objetivos desta tese é obter um fator de correção de Bartlett para a estatística da razão de verossimilhanças e um fator de correção tipo-Bartlett para a estatística escore nesse modelo. Estes ajustes melhoram a aproximação da distribuição nula destas estatísticas pela distribuição qui-quadrado de referência. Adicionalmente, objetiva-se obter ajustes para a estatística da razão de verossimilhanças sinalizada. Tais ajustes melhoram a aproximação desta estatística pela distribuição normal padrão. Recentemente, uma nova estatística de teste foi proposta por Terrell (2002), a qual o autor denomina estatística gradiente. Esta estatística foi derivada a partir da estatística escore e da estatística de Wald modificada (Hayakawa & Puri, 1985). A combinação daquelas duas estatísticas resulta em uma estatística muito simples de ser calculada, não envolvendo, por exemplo, nenhum cálculo matricial como produto e inversa de matrizes. Esta estatística foi recentemente citada por Rao (2005): \"The suggestion by Terrell is attractive as it is simple to compute. It would be of interest to investigate the performance of the [gradient] statistic.\" Caminhando na direção da sugestão de Rao, outro objetivo da tese é obter uma expansão assintótica para a distribuição da estatística gradiente sob uma sequência de alternativas de Pitman convergindo para a hipótese nula a uma taxa de convergência de n^{-1/2} utilizando a metodologia desenvolvida por Peers (1971) e Hayakawa (1975). Em particular, mostramos que, até ordem n^{-1/2}, a estatística gradiente segue distribuição qui-quadrado central sob a hipótese nula e distribuição qui-quadrado não central sob a hipótese alternativa. Também temos como objetivo comparar o poder local deste teste com o poder local dos testes da razão de verossimilhanças, de Wald e escore. Finalmente, aplicaremos a expansão assintótica derivada na tese em algumas classes particulares de modelos. / The Birnbaum-Saunders regression model is commonly used in reliability studies.We address the issue of performing inference in this class of models when the number of observations is small. Our simulation results suggest that the likelihood ratio and score tests tend to be liberal when the sample size is small. We derive Bartlett and Bartlett-type correction factors which reduce the size distortion of the tests. Additionally, we also consider modified signed log-likelihood ratio statistics in this class of models. Finally, the asymptotic expansion of the distribution of the gradient test statistic is derived for a composite hypothesis under a sequence of Pitman alternative hypotheses converging to the null hypothesis at rate n^{-1/2}, n being the sample size. Comparisons of the local powers of the gradient, likelihood ratio, Wald and score tests reveal no uniform superiority property.