05.05.2014 Views

Capitolul 9

Capitolul 9

Capitolul 9

SHOW MORE
SHOW LESS

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.

9. Determinarea fiabilităţii<br />

112<br />

Observaţie. Un caz particular foarte frecvent întâlnit este acela al încercărilor<br />

trunchiate fără căderi. Media timpului de bună funcţionare poate fi estimată considerând<br />

funcţia cu 2 grade de libertate (r = 0; 2(r + 1) = 2). Pentru un nivel de semnificaţie α =<br />

0,10 , în cazul a n produse industriale încercate pe o durată T (fără căderi) se obţine<br />

intervalul bilateral 2 n T / 5,991 ≤ MTBF < 2 n T / 0,103 sau unilateral cu risc stânga<br />

MTBF ≥ 2nT/4,605.<br />

Metoda parametrică<br />

Metoda parametrică constă în acceptarea unei ipoteze referitoare la legea de<br />

repartiţie urmând ca pe baza datelor experimentale să se estimeze parametrii legii<br />

respective. Metodele parametrice pot fi analitice sau grafice.<br />

1. Procedeul analitic de estimare a parametrilor se bazează pe metoda<br />

verosimilităţii maxime. Metoda verosimilităţii maxime permite determinarea estimatorilor<br />

punctuali. Se consideră cunoscută legea de repartiţie a unei populaţii statistice şi funcţia<br />

densităţii de probabilitate depinde de anumiţi parametri θ 1 , θ 2 , θ 3 etc. Aceşti parametri<br />

sunt estimatori punctuali.<br />

Fie un eşantion de volum n conţinând valorile x 1 , x 2 , ... x n , ale unei caracteristici<br />

X a populaţiei, cu densitatea de probabilitate f (x; θ 1 , θ 2 ...). Se numeşte funcţia de<br />

verosimilitate expresia:<br />

n<br />

1<br />

, θ1,<br />

θ2,...)<br />

f(x<br />

2,<br />

θ1,<br />

θ2,...)<br />

... f(x3,<br />

θ1,<br />

θ2,...)<br />

= ,<br />

i=<br />

1<br />

∏ f( x<br />

i,<br />

θ1<br />

θ2<br />

)<br />

L = f(x<br />

K (9.22)<br />

Parametrii θ 1 , θ 2 ,... corespund valorii maxime a funcţiei L. Prin urmare, estimatorii<br />

punctuali θ 1,θ<br />

⎛ ∂ L ⎞ ⎛ ∂ L ⎞<br />

2<br />

... ai acestora se obţin din soluţiile ecuaţiilor ⎜<br />

⎟ =<br />

⎜<br />

⎟<br />

⎝ ∂ θ )<br />

1 ⎠ ⎝ ∂ θ )<br />

θ 2 ⎠<br />

1<br />

θ2<br />

= K = 0 .<br />

Se consideră un eşantion epuizat la care valorile experimentale se supun legii<br />

Weibull cu γ = 0. Conform relaţiilor, (4.11) (4.14) şi (4.15) se fac notaţiile:<br />

⎡<br />

β<br />

⎤<br />

β−1<br />

β<br />

⎛ t − γ ⎞<br />

β ⎛ t − γ ⎞<br />

⎛ 1 ⎞<br />

f () t = λ()<br />

t exp⎢−<br />

⎜ ⎟ ⎥ , λ () t = ⎜ ⎟ , δ = ⎜ ⎟ ,<br />

⎢⎣<br />

⎝ η ⎠ ⎥<br />

η<br />

⎦<br />

⎝ η ⎠<br />

⎝ η ⎠<br />

(9.23)<br />

de unde se obţine<br />

β<br />

[ ]<br />

β −1<br />

() t = β δ ( t − γ) exp − δ ( t − γ)<br />

f<br />

Rezultă expresia funcţiei de verosimilitate:<br />

n<br />

i=<br />

1<br />

n<br />

β−1<br />

( t , δ,<br />

β) = δ ⋅β ⋅ ( t − γ) exp − δ( t − γ)<br />

i=<br />

1<br />

. (9.24)<br />

β<br />

[ i ]<br />

L = ∏ f i ∏ i<br />

,<br />

⎡<br />

n<br />

n n<br />

β ⎤<br />

β −1<br />

L = δ β exp<br />

⎢<br />

− δ∑<br />

( ti<br />

− γ) ⎥ ∏( ti<br />

− γ)<br />

,<br />

⎣ 1 ⎦ i−1<br />

(9.25)<br />

sau sub formă logaritmică:<br />

n<br />

n<br />

β<br />

∑( ti<br />

− γ) + ( β −1) ∑ln( ti<br />

− γ)<br />

ln L = nlnδ + nlnβ − δ<br />

. (9.26)<br />

i=<br />

1<br />

∂ ∂<br />

Determinarea parametrilor δ, β şi γ se face din condiţiile ln L = 0 , ln L = 0 şi<br />

∂β ∂δ<br />

∂<br />

ln L = 0 , de unde rezultă sistemul de ecuaţii:<br />

∂γ<br />

n<br />

i=<br />

1

Hooray! Your file is uploaded and ready to be published.

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!