A Data-Driven Reliability Estimation Approach for Phased-Mission Systems

We attempt to address the issues associated with reliability estimation for phased-mission systems (PMS) and present a novel data-driven approach to achieve reliability estimation for PMS using the condition monitoring information and degradation data of such system under dynamic operating scenario. In this sense, this paper differs from the existing methods only considering the static scenario without using the real-time information, which aims to estimate the reliability for a population but not for an individual. In the presented approach, to establish a linkage between the historical data and real-time information of the individual PMS, we adopt a stochastic filtering model to model the phase duration and obtain the updated estimation of the mission time by Bayesian law at each phase. At the meanwhile, the lifetime of PMS is estimated from degradation data, which are modeled by an adaptive Brownian motion. As such, the mission reliability can be real time obtained through the estimated distribution of the mission time in conjunction with the estimated lifetime distribution. We demonstrate the usefulness of the developed approach via a numerical example

Reliability stochastic systems and rational expectations

Attraverso la predizione del tempo di fallimento di sistemi stocastici con componenti interconnesse possiamo trarre interessanti conclusioni nell\u2019ambito della teoria dell\u2019affidabilit\ue0. In questa tesi di dottorato vogliamo approfondire questo filone di ricerca proponendo un modello stocastico per valutare il tempo di fallimento atteso di sistemi stocastici sotto una prospettiva di aspettative razionali. Il nostro obiettivo \ue8 quello di esplorare l\u2019affidabilit\ue0 dei sistemi k-out-of-n con componenti eterogenee e omogenee attraverso le aspettative razionali. Sono quindi due i framework sui quali si baser\ue0 questo lavoro di ricerca: la teoria dell\u2019affidabilit\ue0 con focus sui sistemi k-out-of-n e le aspettative razionali. I due principali approcci alla teoria dell\u2019affidabilit\ue0 possono essere cos\uec distinti: un approccio probabilistico che si concentra sulla distribuzione di probabilit\ue0 dei tempi di fallimento dei sistemi e un approccio di tipo Bayesiano computazionale che stima il tempo medio di fallimento di un sistema condizionandolo a diverse caratteristiche. Sono moltissimi gli studi che si approcciano a questo problema attraverso la distribuzione di probabilit\ue0, cos\uec come moltissimi ricercatori hanno affrontato problemi di affidabilit\ue0 sfruttando l\u2019approccio Bayesiano. La nostra ricerca si colloca in quest\u2019ultima area di studio. Infatti andremo a stimare il tempo medio di fallimento di sistemi il cui fallimento \ue8 direttamente dipendente dal numero e dalla rilevanza delle componenti. Ci occupiamo sia di sistemi con componenti omogenee che eterogenee, considerando diverse distribuzioni inziali della rilevanza delle componenti stesse con lo scopo di scoprire quale distribuzione funziona meglio in questo contesto. L\u2019affidabilit\ue0 dei sistemi oggetto di studio \ue8 valutata condizionando i risultati alle informazioni disponibili registrate con il passare del tempo e quindi nel contesto delle aspettative razionali. Vogliamo esplorare come l\u2019utilizzo efficiente delle informazioni collezionate nel tempo sull\u2019evoluzione dinamica dei pesi delle componenti dei sistemi, possa influenzare il miglioramento delle previsioni dei tempi di fallimento dei nostri sistemi stocastici. Si tratta di uno studio innovativo con risultati originali in quanto non esistono contributi simili nella letteratura esistente. La nostra nuova metodologia di previsione \ue8 ispirata a quella proposta da Andersen e Sornette (2005, 2006). A differenza loro per\uf2 proponiamo un\u2019interazione nel tempo tra le componenti che influenza la composizione e il funzionamento dell\u2019intero sistema. I sistemi sono confrontati sulla base di alcune misure sintetiche (la varianza, la curtosi, l\u2019asimmetria, il coefficiente di Gini e l\u2019entropia di Shannon) calcolate sulle realizzazioni dei pesi delle componenti ad ogni tempo (configurazioni). I pesi sono estratti da cinque diverse distribuzioni iniziali: uniforme in (0,1), beta con \u3b1=1 e \u3b2=3, beta con \u3b1=\u3b2=0.5, beta con \u3b1=\u3b2=2, beta con \u3b1=1 e \u3b2=0.5. Si tratta di valori dinamici in quanto la rilevanza delle componenti cambia ogni volta che ne fallisce una. Si applica infatti la \u201cregola di riallocazione\u201d che ci permette di avere sistemi dinamici con componenti interattive: il peso della componente che fallisce viene riallocato in maniera proporzionale sui pesi delle componenti ancora attive all\u2019interno del sistema. Le aspettative razionali ci permetteranno quindi di calcolare il valore atteso dei tempi di fallimento sotto il vincolo degli indicatori statistici delle configurazioni che variano nel tempo. Presentiamo dei sistemi le cui le informazioni sulle misure statistiche delle configurazioni e sui tempi di fallimento sono catalogate in un set (set informativo). Per realizzare le previsioni mettiamo a confronto le informazioni ottenute sui sistemi reali (sistemi in-vivo) condizionandole a quelle del set informativo. Il risultato \ue8 l\u2019implementazione di un\u2019analisi di scenario degli errori ottenuti da questo confronto che tiene conto di due aspetti fondamentali: le misure statistiche dei pesi delle componenti e il tempo. Illustriamo prima di tutto un framework teorico seguito da due diversi modelli computazionali basati su simulazioni numeriche con diversi focus e risultati differenti. I due modelli forniscono validazione teorica al modello teorico e dipendono strettamente dal tempo e dagli indicatori statistici. Nel primo modello viene enfatizzato il ruolo dei vari indicatori statistici con un\u2019analisi trasversale nel tempo. La nostra intenzione \ue8 quella di predire i tempi residui di fallimento dei sistemi stocastici andando a studiare gli errori che commettiamo in corrispondenza dei diversi livelli delle misure statistiche oggetto di analisi. Si tratta di un\u2019analisi individuale dei vari indicatori e come cambia l\u2019efficacia di predizione a seconda della distribuzione iniziale dei pesi individuata. Nel secondo modello ci focalizziamo sul ruolo del tempo attraverso tre diversi condizionamenti. Esploriamo in questo caso le aspettative razionali per studiare il comportamento rispetto al tempo degli errori di predizione condizionati a percentili differenti delle distribuzioni degli indicatori statistici. Misuriamo in questo contesto in una prima analisi l\u2019andamento degli errori per ogni indicatore, e poi procediamo con una comparazione tra le varie analisi per investigare quale indicatore statistico performa meglio anche in relazione alla distribuzione iniziale dei pesi scelta. Si tratta di due studi complementari mostrati con due distinti approcci computazionali. L\u2019obiettivo \ue8 quello di implementare delle procedure che posso essere sfruttate per verificare l\u2019affidabilit\ue0 di qualsiasi sistema con componenti interconnesse. In questa tesi quindi proponiamo un modello teorico per descrivere le aspettative razionali in un contesto di teoria dell\u2019affidabilit\ue0, validandolo attraverso due diversi approcci. I risultati presentati incoraggiano l\u2019uso delle aspettative razionali nei modelli di predizione. In entrambi i modelli proposti riusciamo a fornire predizioni molto accurate e a stabilire quali indicatori statistici sono pi\uf9 adatti a seconda delle circostanze oggetto di analisi. Esaminiamo nei due approcci presentati come i percorsi degli errori sono influenzati dall\u2019indicatore utilizzato, dai valori assunti dall\u2019indicatore stesso e dalle distribuzioni iniziali dei pesi delle componenti. Dimostriamo quindi che \ue8 possibile ottenere la predizione dei tempi di fallimento di sistemi stocastici. Sono molte le ricerche future che abbiamo intenzione di proseguire. \uc8 nostra intenzione cambiare le regole e le assunzioni proposte in questa tesi, e confrontare nuovi risultati con quelli gi\ue0 collezionati. Vorremo estendere l\u2019analisi aggiungendo altre misure statistiche (indice di Frosini, indice di Pearson oppure altre entropie). Vorremo approfondire il modo in cui l\u2019evoluzione delle distribuzioni dei pesi delle componenti influenza i risultati ottenuti oppure sarebbe interessante costruire un network sulle connessioni esistenti tra le componenti in considerazione della probabilit\ue0 con la quale falliscono. Questa tesi di dottorato pu\uf2 avere una reale rilevanza in un contesto economico-finanziario nel caso di modelli per previsioni basate sulle informazioni disponibili o nell\u2019analisi del rischio sistemico. La nostra intenzione \ue8 quella di applicare i nostri modelli a dati reali fornendo esperimenti numerici nel campo economico-finanziario. In generale \ue8 adattabile ad ogni sistema con componenti interconnesse. Sono quindi molti i futuri spunti di ricerca che speriamo di riuscire presto ad approfondire

Mean time to failure and availability of semi-Markov missions with maximal repair

We analyze mean time to failure and availability of semi-Markov missions that consist of phases with random sequence and durations. It is assumed that the system is a complex one with nonidentical components whose failure properties depend on the mission process. The stochastic structure of the mission is described by a Markov renewal process. We characterize mean time to failure and system availability under the maximal repair policy where the whole system is replaced by a brand new after successfully completing a phase before the next phase starts. Special cases involving Markovian missions are also considered to obtain explicit formulas.Reliability Markov renewal theory Mean time to failure Availability Semi-Markov missions

Availability estimation and management for complex processing systems

“Availability” is the terminology used in asset intensive industries such as petrochemical and hydrocarbons processing to describe the readiness of equipment, systems or plants to perform their designed functions. It is a measure to suggest a facility’s capability of meeting targeted production in a safe working environment. Availability is also vital as it encompasses reliability and maintainability, allowing engineers to manage and operate facilities by focusing on one performance indicator. These benefits make availability a very demanding and highly desired area of interest and research for both industry and academia. In this dissertation, new models, approaches and algorithms have been explored to estimate and manage the availability of complex hydrocarbon processing systems. The risk of equipment failure and its effect on availability is vital in the hydrocarbon industry, and is also explored in this research. The importance of availability encouraged companies to invest in this domain by putting efforts and resources to develop novel techniques for system availability enhancement. Most of the work in this area is focused on individual equipment compared to facility or system level availability assessment and management. This research is focused on developing an new systematic methods to estimate system availability. The main focus areas in this research are to address availability estimation and management through physical asset management, risk-based availability estimation strategies, availability and safety using a failure assessment framework, and availability enhancement using early equipment fault detection and maintenance scheduling optimization