A remaining useful life prediction and maintenance decision optimal model based on Gamma process

Aiming at the practical problem of maintenance decision-making, the remaining useful life (RUL) prediction method and the maintenance decision optimization model are studied emphatically. Firstly, the condition space model based on Gamma degradation process is established, according to the characteristics of the degradation process of the equipment condition. Then the RUL expectancy is predicted by this model, and the RUL probability density function of the equipment can be got. Finally, this model is validated by the data obtained from the roller bearing life test. The maintenance decision model is established with the minimum cost as the objective, the maintenance decision is optimized, and the RUL prediction and maintenance decision are realized. the example proves the validity and feasibility of this model

Integrated Degradation Models in R Using iDEMO

Degradation models are widely used to assess the lifetime information for highly reliable products with quality characteristics whose degradation over time can be related to reliability. The performance of a degradation model largely depends on an appropriate model description of the product's degradation path. The cross-platform package iDEMO (integrated degradation models) is developed in R and the interface is built using the Tcl/Tk bindings provided by the tcltk and tcltk2 packages included with R. It is a tool to build a linear degradation model which can simultaneously consider the unit-to-unit variation, time-dependent structure and measurement error in the degradation paths. The package iDEMO provides the maximum likelihood estimates of the unknown parameters, mean-time-to-failure and q-th quantile, and their corresponding confidence intervals based on the different information matrices. In addition, degradation model selection and goodness-of-fit tests are provided to determine and diagnose the degradation model for the user's current data by the commonly used criteria. By only enabling user interface elements when necessary, input errors are minimized

유기발광 디스플레이 수명 모델 제안 및 모델 검증 체계 연구

학위논문 (박사)-- 서울대학교 대학원 : 공과대학 기계항공공학부, 2018. 2. 윤병동.Despite the advantages of organic light-emitting diode (OLED) displays over liquid crystal displays, OLED displays suffer from reliability concerns related to luminance degradation and color shift. In particular, existing testing schemes are unable to reliably estimate the lifetime of large OLED displays (i.e., displays of 55 inches or larger). The limited number of test samples and the immature technology result in great hurdles for timely product development. This study proposes a statistical approach to develop a lifetime model for OLED panels. The proposed approach incorporates manufacturing and operational uncertainties, and accurately estimates the lifetime of the OLED panels under normal usage conditions. The proposed statistical analysis approach consists of: (1) design of accelerated degradation tests (ADTs) for OLED panels, (2) establishment of a systematic scheme to build bivariate lifetime models for OLED panels, (3) development of two bivariate lifetime models for OLED panels, and (4) statistical model validation for the heat dissipation analysis model for OLED TV design. This four-step statistical approach will help enable accurate lifetime prediction for large OLED panels subjected to various uncertainties. Thereby, this approach will foster efficient and effective OLED TV design to meet desired lifespan requirements. Furthermore, two bivariate acceleration models are proposed in this research to estimate the lifetime of OLED panels under real-world usage conditions, subject to manufacturing and operational uncertainties. These bivariate acceleration models take into account two main factors—temperature and initial luminance intensity. The first bivariate acceleration model estimates the luminance degradation of the OLED panelthe second estimates the panels color shift. The lifespan predicted by the proposed lifetime model shows a good agreement with experimental results. Ensuring the color shift lifetime is a great hurdle for OLED product development. However, at present, there is no effective way to estimate the color shift lifetime at the early stages of product development while the product design is still changing. The research described here proposes a novel scheme for color shift lifetime analysis. The proposed method consists of: (1) a finite element model for OLED thermal analysis that incorporates the uncertainty of the measured surface temperature, (2) statistical model validation, including model calibration, to verify agreement between the predicted results and a set of experimental data (achieved through adjustment of a set of physical input variables and hypothesis tests for validity checking to measure the degree of mismatch between the predicted and observed results), and (3) a regression model that can predict the color shift lifetime using the surface temperature at the early stages of product development. It is expected that the regression model can substantially shorten the product development time by predicting the color shift lifetime through OLED thermal analysis.Chapter 1. Introduction 1 1.1 Background and Motivation 1 1.2 Overview and Significance 2 1.3 Thesis Layout 6 Chapter 2. Literature Review 8 2.1 Accelerated Testing 8 2.2 Luminance Degradation Model for OLEDs 12 2.3 Color Shift of OLEDs 14 2.4 Verification and Validation Methodology 16 Chapter 3. OLED Degradation 28 3.1 Chromaticity and the Definition of Color Shift Lifetime 30 3.2 Degradation Mechanism 31 3.2.1 Luminance Degradation Mechanism 33 3.2.2 Color Shift Mechanism 34 3.3 Performance Degradation Models 36 3.3.1 Performance Degradation Model 36 3.3.2 Performance Color Shift Model 38 3.4 Acceleration Model 38 Chapter 4. Acceleration Degradation Testing (ADT) for OLEDs 42 4.1 Experimental Setup 42 4.2 Definition of the Time to Failure 46 4.2.1 The Time to Failure of Luminance 46 4.2.2 The Time to Failure of Color Shift 47 4.3 Lifespan Test Results 50 Chapter 5. Bivariate Lifetime Model for OLEDs 53 5.1 Fitting TTF Data to the Statistical Distribution 53 5.1.1 Estimation of Lifetime Distribution Parameters 53 5.1.2 Estimation of the Common Shape Parameter 58 5.1.3 Likelihood-Ratio Analysis 62 5.2 Bivariate Lifetime Model 64 5.2.1 Luminance Lifetime Model 64 5.2.2 Color Shift Lifetime Model 66 5.3 Validation of the Lifetime Model 67 Chapter 6. Statistical Model Validation of Heat Dissipation Analysis Model 77 6.1 Estimation Method for TTF using Surface Temperature 79 6.2 Thermal Analysis Model for OLED Displays 81 6.3 Statistical Calibration using the EDR Method 82 6.4 Validity Check 87 6.5 Results and Discussion 90 Chapter 7. Case Study 93 7.1 Computational Modeling 93 7.2 Estimation of Color Shift 95 7.3 Estimation of Luminance Degradation 96 Chapter 8. Contributions and Future Work 98 8.1 Contributions and Impacts 98 8.2 Suggestions for Future Research 103 References 104Docto

Étude de performance et de vieillissement d'un dispositif OLED

Ce mémoire présente une méthode pour déterminer la durée de vie d’un écran PMOLED par ADT avec photolyse comme facteur accélérant. La lumière utilisée pour la photolyse est produite par une DEL émettant à 405 nm. La particularité de cette méthode est qu’elle utilize une lumière dans le spectre visible. Cette méthode peut être utilisée sans modifier l’écran et avec un minimum de matériel pour construire un banc de test. Les DELs émettant la lumière à 405 nm peuvent être contrôlées par un montage ayant un amplificateur opérationnel asservissant un transistor Darlington. Le montage est placé sous une boîte opaque afin d’éviter une exposition à d’autres sources de lumière. Le tout est ventilé pour que les différentes parties du banc de test reste à température pièce. L’écran sélectionné pour les tests est le UG-9664HDDAG01 et les DELs à 405 nm sont des LZ1-10UA00-00U8. Les DELs ont été ajustées afin de produire différentes irradiances variant entre 140 W/m2 et 1090 W/m2. La dégradation observée montre que les pixels de l’écran se détériorent nettement plus rapidement lors que ceux-ci sont actifs. Ceux éteints lors des tests sont aussi affectés, mais leur dégradation est moins importante. Des mesures de l’irradiances ont été prises à toutes les 24 heures avec un mesureur de puissance ajusté à la longueur d’onde dominante émise par l’écran. D’après la littérature scientifique sur les OLEDs, il est connu que le materiel organique émettant la lumière bleu est celui ayant la durée de vie la plus courte. Une attention particulière a été orientée vers la durée de vie de cet émetteur. Les tests sont considérés comme étant terminés lorsque l’irradiance de l’écran atteint la moitié de l’irradiance initiale. Les données ont été accumulées et présentées dans un graphique log-log. Ces données semblent être linéaires sur le graphique log-log et une relation en a été tirée. De plus, ces données ont été traitées avec les distributions Weibull et lognormale. Si l’écran est placé tel qu’un panneau solaire dans les conditions spécifiées dans la norme ASTM G173-03 à 405 nm, cet écran aurait une durée de vie 21 866 heures selon la relation établie avec le graphique log-log. Selon la distribution Weibull et lognormale, la durée de vie moyenne serait respectivement 23 666 heures et 21 995 heures. Le fabricant de cet écran indique dans la fiche technique que celui-ci a une durée de vie de 10 000 heures. Leur durée de vie a été calculée par cyclage thermique. L’écran devrait être exposé à une irradiance de 2,31 W/m2 pour que l’écran ait la même durée de vie que celle spécifiée par le fabricant

Un cadre holistique de la modélisation de la dégradation pour l’analyse de fiabilité et optimisation de la maintenance de systèmes de sécurité nucléaires

Components of nuclear safety systems are in general highly reliable, which leads to a difficulty in modeling their degradation and failure behaviors due to the limited amount of data available. Besides, the complexity of such modeling task is increased by the fact that these systems are often subject to multiple competing degradation processes and that these can be dependent under certain circumstances, and influenced by a number of external factors (e.g. temperature, stress, mechanical shocks, etc.). In this complicated problem setting, this PhD work aims to develop a holistic framework of models and computational methods for the reliability-based analysis and maintenance optimization of nuclear safety systems taking into account the available knowledge on the systems, degradation and failure behaviors, their dependencies, the external influencing factors and the associated uncertainties.The original scientific contributions of the work are: (1) For single components, we integrate random shocks into multi-state physics models for component reliability analysis, considering general dependencies between the degradation and two types of random shocks. (2) For multi-component systems (with a limited number of components):(a) a piecewise-deterministic Markov process modeling framework is developed to treat degradation dependency in a system whose degradation processes are modeled by physics-based models and multi-state models; (b) epistemic uncertainty due to incomplete or imprecise knowledge is considered and a finite-volume scheme is extended to assess the (fuzzy) system reliability; (c) the mean absolute deviation importance measures are extended for components with multiple dependent competing degradation processes and subject to maintenance; (d) the optimal maintenance policy considering epistemic uncertainty and degradation dependency is derived by combining finite-volume scheme, differential evolution and non-dominated sorting differential evolution; (e) the modeling framework of (a) is extended by including the impacts of random shocks on the dependent degradation processes.(3) For multi-component systems (with a large number of components), a reliability assessment method is proposed considering degradation dependency, by combining binary decision diagrams and Monte Carlo simulation to reduce computational costs.Composants de systèmes de sûreté nucléaire sont en général très fiable, ce qui conduit à une difficulté de modéliser leurs comportements de dégradation et d'échec en raison de la quantité limitée de données disponibles. Par ailleurs, la complexité de cette tâche de modélisation est augmentée par le fait que ces systèmes sont souvent l'objet de multiples processus concurrents de dégradation et que ceux-ci peut être dépendants dans certaines circonstances, et influencé par un certain nombre de facteurs externes (par exemple la température, le stress, les chocs mécaniques, etc.).Dans ce cadre de problème compliqué, ce travail de thèse vise à développer un cadre holistique de modèles et de méthodes de calcul pour l'analyse basée sur la fiabilité et la maintenance d'optimisation des systèmes de sûreté nucléaire en tenant compte des connaissances disponibles sur les systèmes, les comportements de dégradation et de défaillance, de leurs dépendances, les facteurs influençant externes et les incertitudes associées.Les contributions scientifiques originales dans la thèse sont:(1) Pour les composants simples, nous intégrons des chocs aléatoires dans les modèles de physique multi-états pour l'analyse de la fiabilité des composants qui envisagent dépendances générales entre la dégradation et de deux types de chocs aléatoires.(2) Pour les systèmes multi-composants (avec un nombre limité de composants):(a) un cadre de modélisation de processus de Markov déterministes par morceaux est développé pour traiter la dépendance de dégradation dans un système dont les processus de dégradation sont modélisées par des modèles basés sur la physique et des modèles multi-états; (b) l'incertitude épistémique à cause de la connaissance incomplète ou imprécise est considéré et une méthode volumes finis est prolongée pour évaluer la fiabilité (floue) du système; (c) les mesures d'importance de l'écart moyen absolu sont étendues pour les composants avec multiples processus concurrents dépendants de dégradation et soumis à l'entretien; (d) la politique optimale de maintenance compte tenu de l'incertitude épistémique et la dépendance de dégradation est dérivé en combinant schéma volumes finis, évolution différentielle et non-dominée de tri évolution différentielle; (e) le cadre de la modélisation de (a) est étendu en incluant les impacts des chocs aléatoires sur les processus dépendants de dégradation.(3) Pour les systèmes multi-composants (avec un grand nombre de composants), une méthode d'évaluation de la fiabilité est proposé considérant la dépendance dégradation en combinant des diagrammes de décision binaires et simulation de Monte Carlo pour réduire le coût de calcul

Méthodes de modélisation statistique de la durée de vie des composants en génie électrique

La fiabilité constitue aujourd’hui un enjeu important dans le contexte du passage aux systèmes plus électriques dans des secteurs critiques tels que l’aéronautique, l’espace ou le nucléaire. Il s’agit de comprendre, de modéliser et de prédire les mécanismes de vieillissement susceptibles de conduire les composants à la défaillance et le système à la panne. L’étude des effets des contraintes opérationnelles sur la dégradation des composants est indispensable pour la prédiction de leur durée de vie. De nombreux modèles de durée de vie ont été développés dans la littérature dans le contexte du génie électrique. Cependant, ces modèles présentent des limitations car ils dépendent du matériau étudié et de ses propriétés physiques et se restreignent souvent à un ou deux facteurs de stress, sans intégrer les interactions pouvant exister entre ces facteurs. Cette thèse présente une nouvelle méthodologie pour la modélisation de la durée de vie des composants du génie électrique. Cette méthodologie est générale ; elle s’applique à différents composants sans a priori sur leurs propriétés physiques. Les modèles développés sont des modèles statistiques estimés sur la base de données expérimentales issues de tests de vieillissement accéléré où plusieurs types de stress sont considérés. Les modèles visent alors à étudier les effets des différents facteurs de stress ainsi que de leurs différentes interactions. Le nombre et la configuration des tests de vieillissement nécessaires à construire les modèles (bases d’apprentissage) sont optimisés de façon à minimiser le coût expérimental tout en maximisant la précision des modèles. Des points expérimentaux supplémentaires aléatoirement configurés sont réalisés pour valider les modèles (bases de test). Deux catégories de composants sont testées : deux types d’isolants couramment utilisés dans les machines électriques et des sources de lumière OLED. Différentes formes des modèles de durée de vie sont présentées : les modèles paramétriques, non paramétriques et les modèles hybrides. Tous les modèles développés sont évalués à l’aide de différents outils statistiques permettant, d’une part, d’étudier la pertinence des modèles et d’autre part, d’évaluer leur prédictibilité sur les points des bases de test. Les modèles paramétriques permettent de quantifier les effets des facteurs et de leurs interactions sur la durée de vie à partir d’une expression analytique prédéfinie. Un test statistique permet ensuite d’évaluer la significativité de chacun des paramètres inclus dans le modèle. Ces modèles sont caractérisés par une bonne qualité de prédiction sur leurs bases de test. La relation entre la durée de vie et les contraintes est également modélisée par les arbres de régression comme méthode alternative aux modèles paramétriques. Les arbres de régression sont des modèles non paramétriques qui permettent de classifier graphiquement les points expérimentaux en différentes zones dans lesquelles les contraintes sont hiérarchisées selon leurs effets sur la durée de vie. Ainsi, une relation simple, graphique, et directe entre la durée de vie et les contraintes est obtenue. Cependant, à la différence des modèles paramétriques continus sur le domaine expérimental étudié, les arbres de régression sont constants par morceaux, ce qui dégrade leur qualité de prédiction sur la base de test. Pour remédier à cet inconvénient, une troisième approche consiste à attribuer un modèle linéaire à chacune des zones identifiées avec les arbres de régression. Le modèle résultant, dit modèle hybride, est donc linéaire par morceaux et permet alors de raffiner les modèles paramétriques en évaluant les effets des facteurs dans chacune des zones tout en améliorant la qualité de prédiction des arbres de régression