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J-GLOBAL ID：201702265760246059   整理番号：17A0314589

動的条件の下での複雑なシステムの信頼性:ベイズ多変量分解展望【Powered by NICT】

Reliability of complex systems under dynamic conditions: A Bayesian multivariate degradation perspective

著者 (5件)： Peng Weiwen (Institute of Reliability Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, No. 2006, Xiyuan Avenue, West Hi-Tech Zone, Chengdu, Sichuan 611731, China) ,  Li Yan-Feng (Institute of Reliability Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, No. 2006, Xiyuan Avenue, West Hi-Tech Zone, Chengdu, Sichuan 611731, China) ,  Mi Jinhua (Institute of Reliability Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, No. 2006, Xiyuan Avenue, West Hi-Tech Zone, Chengdu, Sichuan 611731, China) ,  Yu Le (Institute of Reliability Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, No. 2006, Xiyuan Avenue, West Hi-Tech Zone, Chengdu, Sichuan 611731, China) ,  Huang Hong-Zhong (Institute of Reliability Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, No. 2006, Xiyuan Avenue, West Hi-Tech Zone, Chengdu, Sichuan 611731, China)
資料名： Reliability Engineering & System Safety  (Reliability Engineering & System Safety)
巻： 153  ページ： 75-87  発行年： 2016年09月 
JST資料番号： D0980B  ISSN： 0951-8320  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 分解解析は複雑であるシステムの信頼性評価と運用管理に重要である。二種類の仮定は劣化解析にしばしば適用されている(1)単一分解指標と(2)一定の外部因子。しかし,現代の複雑なシステムは一般的に複数の機能として特性化し,動的運転条件による多重故障モードに苦しんでいる。本論文では,動的条件の下での多重分解指標を持つ複雑系のBayes分解解析を行った。三つの実用的な工学駆動型問題に取り組んだ(1)分解指標の種々の組合せをモデル化するために,一般化された多変量ハイブリッド分解プロセスモデルを提案したが,それは,特別な場合として,単調および非単調分解プロセスモデルの両方を包含し,(2)外部因子の影響を研究するために,二種類の動的共変量は組み込まれ,これは環境条件と運転プロファイルの両方を含み,(3)分解ベースの信頼性解析を容易にするために,連続Bayes戦略を構築し,パラメータ推定,因子関連劣化予測,および部署特異残存耐用年数評価をカバーしている。型重工作機械の分解解析は,提案した方法の応用と性能を実証した。従来モデルと提案したモデルの比較を例として良く研究されている。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 複合系 ,  耐用年数 ,  モデリング ,  信頼性解析 ,  運転管理 ,  パラメータ推定 ,  故障モード ,  *信頼性
準シソーラス用語： 劣化予測 ,  環境条件 ,  共変量 ,  プロセスモデル ,  運転条件 ,  信頼性評価 ,  *多変量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 多変量劣化過程 ,  逆Gauss過程 ,  コピュラ関数 ,  動的共変量 ,  Bayes信頼性

分類 (1件)： 信頼性  (KB04040H)

タイトルに関連する用語 (3件)： 多変量 ,  分解 ,  展望