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Previous issue date: 2017-02-21 / CAPES / Generalized Renewal Process (GRP) is a probabilistic model for repairable systems that can represent any of the five possible post-repair states of an equipment: as new condition, as old condition, as an intermediate state between new and old conditions, a better condition and a worse condition. GRP is often coupled with the Weibull distribution to model the equipment failure process and the Weibull-based GRP is able to accommodate three types of hazard rate functions: monotonically increasing, monotonically decreasing and constant. This work proposes a novel approach of GRP based on the q-Weibull distribution, which has the Weibull model as a particular case. The q-Weibull distribution has the capability of modeling two additional hazard rate behaviors, namely bathtub-shaped and unimodal curves. Such flexibility is related to a pair of parameters that govern the shape of the distribution, instead of a single parameter as in the Weibull model. In this way, the developed q-Weibull-based GRP is a more general framework that can model a variety of practical situations in the context of reliability and maintenance. The maximum likelihood problems associated with the qWeibull-based GRP using Kijima’s virtual age type I and II for the failure and time terminated cases are developed. The probabilistic and derivative-free heuristic Particle Swarm Optimization (PSO) is used to obtain the q-Weibull-based GRP paramaters’ estimates. The proposed methodology is applied to examples involving equipment failure data from literature and the obtained results indicate that the q-Weibull-based GRP may be a promising tool to model repairable systems. / O Processo de Renovação Generalizado (PRG) pode ser definido como um modelo probabilístico de sistemas reparáveis capaz de representar os cinco possíveis estados do sistema após o reparo: condição de um equipamento novo, condição de um equipamento antigo, um estado intermediário entre novo e antigo, melhor do que novo e pior do que antigo. O PRG costuma ser comumente empregado junto com a distribuição Weibull para a modelagem do processo de falhas dos equipamentos, no entanto, o modelo de GRP baseado na distribuição Weibull é capaz de considerar três comportamentos de taxa de falha: monotonicamente crescente, monotonicamente decrescente e constante. Este trabalho propõe uma nova abordagem para o PRG baseado na distribuição q-Weibull, que apresenta como um de seus casos particulares a distribuição Weibull. A distribuição q-Weibull apresenta a capacidade de modelar dois comportamentos de falha adicionais, denominadas curva da banheira e curva unimodal. Esta flexibilidade está relacionada a dois parâmetros que definem o formato da distribuição, ao invés de um único parâmetro como no caso da Weibull. Dessa forma, o modelo de PRG baseado na q-Weibull pode ser considerado uma estrutura mais geral de modelagem de uma variedade de situações práticas no contexto da confiabilidade e manutenção. São desenvolvidos estimadores de máxima verossimilhança para os casos de PRG baseada na distribuição q-Weibull sendo utilizadas as idades virtuais Kijima tipo I e II para os casos de dados censurados e não censurados. A heurística probabilística e livre de derivadas denominada Otimização via Nuvem de Partículas (Particle Swarm Optimization - PSO) é utilizada para obter os estimadores de máxima verossimilhança do modelo. O modelo proposto é aplicado a exemplos envolvendo falhas de equipamentos retirados da literatura e os resultados obtidos indicam que o PRG baseado na q-Weibull é uma ferramenta promissora na modelagem de sistemas reparáveis.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/24934 |
| Date | 21 February 2017 |
| Creators | CORRÊA, Thaís Lima |
| Contributors | http://lattes.cnpq.br/5632602851077460, LINS, Isis Didier |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco, Programa de Pos Graduacao em Engenharia de Producao, UFPE, Brasil |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | English |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
| Rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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