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Disertación de Maestría
DOI
10.11606/D.11.2019.tde-22012019-173525
Documento
Autor
Nombre completo
Bruna Aparecida Wruck Verssani
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
Piracicaba, 2018
Director
Tribunal
Piedade, Sonia Maria de Stefano (Presidente)
Aguiar, Claudio Lima de
Lima, Cesar Goncalves de
Rodrigues, Josiane
Título en portugués
Modelo de regressão para sistemas reparáveis: um estudo da confiabilidade de colhedoras de cana-de-açúcar
Palabras clave en portugués
Distribuição odd log-logística Weibull flexível generalizada
Processo de Poisson não-homogêneo
Regressão GOLLW
Regressão Weibull
Sistema reparável
Resumen en portugués
A análise de confiabilidade desempenha um papel fundamental para estudos de durabilidade e otimização de tempos de reparo em sistemas reparáveis. Equipamentos como colhedoras de cana-de-açúcar que após a falha e um reparo voltam a exercer sua função objetivo são classificados como sistemas reparáveis. O objetivo deste trabalho consistiu em propor alternativas de modelagem para sistemas complexos, que apresentam grande variabilidade no comportamento da função intensidade de falha. Foi proposta a nova distribuição odd log-logística Weibull flexível generalizada (GOLLFW) e um modelo de regressão Weibull aplicado ao processo lei de potência usado para analisar sistemas reparáveis. Para a nova distribuição foi apresentada a família de distribuições odd log-logística generalizada, realizado um estudo de simulação para verificar algumas propriedades dos estimadores de máxima verossimilhança e incluídas covariáveis na análise dos tempos de falha através do modelo de regressão GOLLFW. Para a análise de regressão considerando os sistemas reparáveis, foram apresentados os principais modelos de contagem para um único sistema reparável e realizado a análise deles de forma separada e, em seguida, foram considerados mais de dois sistemas e acrescentado um modelo de regressão Weibull ao processo lei de potência (PLP). A característica de bimodalidade da distribuição GOLLFW garantiu a adequabilidade e um melhor ajuste aos dados. Já a inclusão de covariáveis através do modelo de regressão Weibull no PLP permitiu modelar sistemas que antes somente os processos de contagens tradicionais, processo lei de potência e processo de renovação, não se adequariam bem.
Título en inglés
Regression model for reparable systems: a study of the reliability of sugarcane harvesters
Palabras clave en inglés
Generalized odd log logistic flexible Weibull
GOLLW regression
Nonhomogeneous Poisson process
Repairable system
Weibull regression
Resumen en inglés
The confiability analysis carries out an important role for durability studies and optimization of repair time in repairable systems. Repairable systems are equipments that returns to execute its function after a fail, for example, sugarcane harvester. This work aimed to propose modeling alternatives for complex systems with great variability in the behaviour of fail intensity function. It was proposed a new distribution on generalized odd log-logistic flexible Weibull (GOLLFW) and an Weibull regression model applied to potential law used to analyze repairable systems.It was presented the distribution family generalized odd log-logistic, was carried out a simulation study to verify some properties of maximum likelihood estimators and was included covariables in the fail time by regression model GOLLFW. To the regression analysis considering repairable systems, it was presented the main counting models for a single repairable system and it was performed an analysis of each model singly, then, it was considered more than two systems and it was added a Weibull regression model to the potential law process (PLP). The bimodality characteristic of GOLLFW distribution guaranteed the suitability and a better adjust to tested datas. While, the inclusion of covariables by regression model GOLLFW in the PLP allowed to model systems which traditionals counting process, PLP and renewal process, would not fit well.
 
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Fecha de Publicación
2019-03-08
 
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