Mantenimiento en Latinoamerica

METODOLOGÍA PARA LA ESTIMACIÓN DE LA FUNCIÓN
PROBABILÍSTICA QUE MEJOR SE AJUSTA A DATOS
ALEATORIOS APLICANDO LA NUEVA FUNCIÓN ADAPTATIVA
PROCESO GENERALIZADO DE RESTAURACIÓN EN
SISTEMAS REPARABLES
El presente trabajo propone una metodología para la estimación de la función de
probabilística que mejor se ajusta a los datos aleatorios de cualquier proceso
como: disponibilidad de sistemas reparables, sobretensiones de maniobras y
eólico. Los modelos utilizados son los denominados: 1) Proceso Ordinario de
Restauración (POR) integrado por las funciones tradicionales de dos parámetros:
Normal, LogNormal, Weibull, Gamma, Birnbaum-Saunders (BS), Gumbel máximo
(SPVE); 2) el nuevo Proceso Generalizado de Restauración (PGR) formulado con
Por:
Pedro Jiménez
Ing. Electricista UDO.
Msc. Gerencia de Mantenimiento
jimenez.pedro57@gmail.com
PDVSA.
Venezuela
patentado por la Universidad de Meryland y originalmente creado para medir la
efectividad de los sucesivos mantenimientos programados y no-programados de
sistemas reparables, da a la función PGR la propiedad de adaptabilidad, lo cual
implica que el valor de la estimación de los parámetros depende tanto de la
magnitud como del orden de ocurrencia de los datos estadísticos, es decir,
aprende. Esta propiedad permite al modelo PGR ser aplicado a sistemas
reparables, lo cual no es posible con los modelos POR. La validación de los
modelos es por medio de las pruebas de bondad de ajuste como:
Kolmogorov–Smirnov. Para desarrollar la metodología se codifica en el lenguaje
MAPLE® la solución numérica del sistema de ecuaciones no lineales derivados de
la estimación de parámetros por el método de máxima verosimilitud (MLE), así
como las rutinas para las soluciones prácticas como: 1) estimación de la
disponibilidad del sistema eléctrico 115kV PDVSA; 2) optimación del CFOmaniobra
de la línea 400kV CIGMA-Furrial según la tasa de salida forzada deseada;
3) mediciones eólicas en Chacopata. Para simplificar el modelo PGR se propone
mediante el método de mínimos cuadrados. Parte de este trabajo es evidenciar
las condiciones iniciales de convergencia y las limitaciones de los modelos.
PALABRAS CLAVE
Adaptabilidad, Datos Aleatorios, Estimación
Máxima Verosimilitud, Sistemas Reparables
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