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Previous issue date: 2017-04-07 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Conventional reliability analysis techniques are focused on the occurrence of failures over
time. However, in certain situations where the occurrence of failures is tiny or almost null, the
estimation of the quantities that describe the failure process is compromised. In this context the
degradation models were developed, which have as experimental data not the failure, but some
quality characteristic attached to it. Degradation analysis can provide information about the
components lifetime distribution without actually observing failures. In this thesis we proposed
different methodologies for degradation data based on the inverse Gaussian distribution.
Initially, we introduced the inverse Gaussian deterioration rate model for degradation data and
a study of its asymptotic properties with simulated data. We then proposed an inverse Gaussian
process model with frailty as a feasible tool to explore the influence of unobserved covariates,
and a comparative study with the traditional inverse Gaussian process based on simulated data
was made. We also presented a mixture inverse Gaussian process model in burn-in tests,
whose main interest is to determine the burn-in time and the optimal cutoff point that screen
out the weak units from the normal ones in a production row, and a misspecification study was
carried out with the Wiener and gamma processes. Finally, we considered a more flexible
model with a set of cutoff points, wherein the misclassification probabilities are obtained by
the exact method with the bivariate inverse Gaussian distribution or an approximate method
based on copula theory. The application of the methodology was based on three real datasets in
the literature: the degradation of LASER components, locomotive wheels and cracks in metals. / As técnicas convencionais de análise de confiabilidade são voltadas para a ocorrência de falhas
ao longo do tempo. Contudo, em determinadas situações nas quais a ocorrência de falhas é
pequena ou quase nula, a estimação das quantidades que descrevem os tempos de falha fica
comprometida. Neste contexto foram desenvolvidos os modelos de degradação, que possuem
como dado experimental não a falha, mas sim alguma característica mensurável a ela atrelada.
A análise de degradação pode fornecer informações sobre a distribuição de vida dos
componentes sem realmente observar falhas. Assim, nesta tese nós propusemos diferentes
metodologias para dados de degradação baseados na distribuição gaussiana inversa.
Inicialmente, nós introduzimos o modelo de taxa de deterioração gaussiana inversa para dados
de degradação e um estudo de suas propriedades assintóticas com dados simulados. Em
seguida, nós apresentamos um modelo de processo gaussiano inverso com fragilidade
considerando que a fragilidade é uma boa ferramenta para explorar a influência de covariáveis
não observadas, e um estudo comparativo com o processo gaussiano inverso usual baseado em
dados simulados foi realizado. Também mostramos um modelo de mistura de processos
gaussianos inversos em testes de burn-in, onde o principal interesse é determinar o tempo de
burn-in e o ponto de corte ótimo para separar os itens bons dos itens ruins em uma linha de
produção, e foi realizado um estudo de má especificação com os processos de Wiener e
gamma. Por fim, nós consideramos um modelo mais flexível com um conjunto de pontos de
corte, em que as probabilidades de má classificação são estimadas através do método exato
com distribuição gaussiana inversa bivariada ou em um método aproximado baseado na teoria
de cópulas. A aplicação da metodologia foi realizada com três conjuntos de dados reais de
degradação de componentes de LASER, rodas de locomotivas e trincas em metais.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/9120 |
| Date | 07 April 2017 |
| Creators | Morita, Lia Hanna Martins |
| Contributors | Tomazella, Vera Lucia Damasceno |
| Publisher | Universidade Federal de São Carlos, Câmpus São Carlos, Programa de Pós-graduação em Estatística UFSCar/USP, UFSCar |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | English |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSCAR, instname:Universidade Federal de São Carlos, instacron:UFSCAR |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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