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J-GLOBAL ID：202202276998336697   整理番号：22A0848038

非線形Tweedie指数分散プロセスに基づく劣化解析のためのランダム効果モデル【JST・京大機械翻訳】

Random-Effect Models for Degradation Analysis Based on Nonlinear Tweedie Exponential-Dispersion Processes

著者 (4件)： Chen Zhen (Department of Industrial Engineering and Management, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Xia Tangbin (Department of Industrial Engineering and Management, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Li Yaping (College of Economics and Management, Nanjing Forestry University, Nanjing, China) ,  Pan Ershun (Department of Industrial Engineering and Management, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China)
資料名： IEEE Transactions on Reliability  (IEEE Transactions on Reliability)
巻： 71  号： 1  ページ： 47-62  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0448A  ISSN： 0018-9529  CODEN： IERQAD  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 高信頼性製品の劣化データは,通常,Wienerプロセス,ガンマプロセスおよび逆Gaussプロセスモデルのような確率的プロセスモデルによって分析される。そのような特定の劣化モデルを誤って仮定すると,信頼性評価の貧弱な解析結果が得られる。従って,Tweedie指数分散プロセス(TEDP)と名付けた指数分散プロセスのクラスを提案し,製品の分解経路を記述した。特殊ケースとして前述の確率プロセスを構成するTEDPモデルは,より柔軟で,劣化モデリングに適用できる。劣化経路の非線形特性と製品ユニット間のユニット-ユニット変動を考慮して,ランダム効果モデルをランダムドリフトと分散パラメータを有する非線形TEDPモデルに基づいて確立した。これらのモデルの数学的扱いやすさを改善するために,変分推論,期待値最大化アルゴリズムおよび微分進化アルゴリズムを用いて,未知モデルパラメータを推定した。さらに,加速劣化解析のために加速因子とランダム効果をもつ2つの非線形TEDPモデルを開発した。最後に,シミュレーション研究と3つの実際の応用を提示して,提案モデルと方法の有効性と優位性を示した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 確率過程 ,  シミュレーション ,  信頼性 ,  評価 ,  *劣化 ,  ドリフト ,  Gauss過程 ,  モデリング ,  *モデル ,  パラメータ ,  *過程 ,  *分散【dispersion】
準シソーラス用語： 信頼性評価 ,  EMアルゴリズム ,  モデルパラメータ ,  高信頼性 ,  分解経路 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 固体デバイス計測・試験・信頼性  (NC03040G) ,  トランジスタ  (NC03070N)

タイトルに関連する用語 (5件)： 非線形 ,  指数 ,  プロセス ,  解析 ,  モデル