As many industrial systems become more complex, it becomes extremely difficult to diagnose the cause of failures. This paper presents a failure diagnosis approach based on discrete event system theory. In particular, the approach is a hybrid of event-based and state-based ones leading to a simpler failure diagnoser with supervisory control capability. The design procedure is presented along with a pump-valve system as an example.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제23권4호
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pp.335-341
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2016
Interval censored failure time data often occurs in an observational study where a subject is followed periodically. Instead of observing an exact failure time, two inspection times that include it are made available. Several methods have been suggested to analyze interval censored failure time data (Sun, 2006). In this article, we are concerned with a binary time-varying covariate whose changing time is interval censored. A modified estimating equation is proposed by extending the approach suggested in the presence of a missing covariate. Based on simulation results, the proposed method shows a better performance than other simple imputation methods. ACTG 181 dataset were analyzed as a real example.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제18권2호
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pp.535-541
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2007
The Non-homogeneous Poisson process is probably the most popular model since it can model systems that are deteriorating or improving. The renewal process is a model that is often used to describe the random occurrence of events in time. But both these models are based on too restrictive assumptions on the effect of the repair action. The Modulated Power Law Process is a suitable model for describing the failure pattern of repairable systems when both renewal-type behavior and time trend are present. In this paper we propose maximum likelihood estimation of the next failure time after the system has experienced some failures, that is, Mean Time Between Failure for the MPLP model.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권4호
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pp.813-818
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2010
The least squares estimation method for model parameters under failure step-stress accelerated life tests is studied and a numerical example will be given to illustrate the proposed inferential procedures under the compound linear plans proposed as an alternative to the optimal quadratic plan, assuming that the exponential distribution with a quadratic relationship between stress and log-mean lifetime. The proposed compound linear plan for constant stress accelerated life tests and 4:2:1 plan are compared for various situations. Even though the compound linear plan was proposed under constant stress accelerated life tests, we found that this plan did well relatively in failure step-stress accelerated life tests.
This paper shows an example of the Design Review and Common-Cause Failure (CCF) Modeling of mechanical Parts. Reliability should be continuously monitored during the entire period of design. Design Review is the procedure to improve the reliability for the product. We proposed the reliability assessment and design review method. CCF Model is the general dependent model considering the failure mode effects several component simultaneously. This study considers the computation of the network with dependent components. It is important that CCF model is applied for mechanical pars.
Even though many modular converters have several internal protection circuit blocks for various abnormal operation conditions, there are many failure cases on modular converters at real applications. In this paper, the control strategy for failure protection of converters with internal 'In-Hibit' function is investigated. As an example, for the MDl modular converters the in-hibit function application is realized and the test results shows that adopting in-hibit function while converter switching reduces the voltage and current stress. And the reduction of switching stress on converter will decrease failure rate on converters.
A Bayesian zero-failure reliability demonstration test method for products with exponential lifetime distribution is presented. Beta prior distribution for reliability of a product is used to design the Bayesian test plan and selecting a prior distribution using a prior test information is discussed. A test procedure with zero-failure acceptance criterion is developed that guarantees specified reliability of a product with given confidence level. An example is provided to illustrate the use of the developed Bayesian reliability demonstration test method.
This paper considers the parameter estimation problem of the failure intensity function and maintenance effect in a repairable system. We propose estimation procedures for repairable systems on which preventive maintenance is performed. The failure process is modeled by a proportional age reduction model [Brown, Mahoney and Sivazlian(1983)] which is useful to model the imperfect effect of preventive maintenance. When failure and maintenance (preventive) times are given, the maximum likelihood method is used to estimate the maintenance effect and the parameters of intensity function, simultaneously We obtain the maximum likelihood estimators using a genetic algorithm. A numerical example is also presented.
This paper is concerned with cost analysis model in free-replacement policy. The free-replacement policy with minimal repair is considered as follows; in a manufacturer's view point operating unit is periodically replaced, if a failure occurs between minimal repair and periodic maintenance time, unit is remained in a failure condition. Also unit undergoes minimal repair at failures in minimal-repair interval. Then total expected cost is calculated according to the parameter of failure distribution in a view of consumer's. The expected costs are included repair cost and usage cost: operating, fixed, minimal repair and loss cost. Numerical example is shown in which failure time of item has weibull distribution.
This paper concerns with preventive replacement under periodic inspections for an item (system) which is in a state of preparedness. The item is subject to wear. The item fails randomly but the failure rate depends on the accumulated wear. The item is preventively replaced if it survives a certain wear limit at periodic inspections. The foiled item is, however, replaced at periodic inspections. Given the costs for replacements and inspections, and the penalty cost of the time elapsed between failure und its detection, the optimal wear limit according to the long-run expected cost per unit time criterion is derived. It has been proved that the optimal wear limit is unique if an item has increasing weer-dependent failure rate. A numerical example for a stationary gamma wear process with Weibull distributed failure is given to show its applicability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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