Resumen

Intentamos abordar los problemas asociados a la estimación de la fiabilidad de los sistemas de misión en fases (PMS) y presentamos un nuevo enfoque basado en datos para lograr la estimación de la fiabilidad de los PMS utilizando la información de monitorización del estado y los datos de degradación de dicho sistema en un escenario de funcionamiento dinámico. En este sentido, este trabajo difiere de los métodos existentes que sólo consideran el escenario estático sin utilizar la información en tiempo real, cuyo objetivo es estimar la fiabilidad para una población pero no para un individuo. En el enfoque presentado, para establecer un vínculo entre los datos históricos y la información en tiempo real del PMS individual, adoptamos un modelo de filtrado estocástico para modelar la duración de la fase y obtener la estimación actualizada del tiempo de misión por ley bayesiana en cada fase. Mientras tanto, la vida útil de las PMS se estima a partir de los datos de degradación, que se modelan mediante un movimiento browniano adaptativo. De este modo, la fiabilidad de la misión puede obtenerse en tiempo real mediante la distribución estimada del tiempo de misión junto con la distribución estimada de la vida útil. Demostramos la utilidad del enfoque desarrollado mediante un ejemplo numérico.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:pms, enfoque, datos de degradación, tiempo de misión, estimación de la fiabilidad, información temporal, movimiento browniano adaptativo, escenario operativo dinámico, ley bayesiana, datos históricos
• Keywords:pms, approach, degradation data, mission time, reliability estimation, time information, adaptive brownian motion, dynamic operating scenario, bayesian law, historical data