Modelo de regressão para sistemas reparáveis: um estudo da confiabilidade de colhedoras de cana-de-açúcar

• Autor(a) principal: Verssani, Bruna Aparecida Wruck
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-22012019-173525/
• topic: Distribuição odd log-logística Weibull flexível generalizada; Generalized odd log logistic flexible Weibull; GOLLW regression; Nonhomogeneous Poisson process; Processo de Poisson não-homogêneo; Regressão GOLLW; Regressão Weibull; Repairable system; Sistema reparável; Weibull regression

A análise de confiabilidade desempenha um papel fundamental para estudos de durabilidade e otimização de tempos de reparo em sistemas reparáveis. Equipamentos como colhedoras de cana-de-açúcar que após a falha e um reparo voltam a exercer sua função objetivo são classificados como sistemas reparáveis. O objetivo deste trabalho consistiu em propor alternativas de modelagem para sistemas complexos, que apresentam grande variabilidade no comportamento da função intensidade de falha. Foi proposta a nova distribuição odd log-logística Weibull flexível generalizada (GOLLFW) e um modelo de regressão Weibull aplicado ao processo lei de potência usado para analisar sistemas reparáveis. Para a nova distribuição foi apresentada a família de distribuições odd log-logística generalizada, realizado um estudo de simulação para verificar algumas propriedades dos estimadores de máxima verossimilhança e incluídas covariáveis na análise dos tempos de falha através do modelo de regressão GOLLFW. Para a análise de regressão considerando os sistemas reparáveis, foram apresentados os principais modelos de contagem para um único sistema reparável e realizado a análise deles de forma separada e, em seguida, foram considerados mais de dois sistemas e acrescentado um modelo de regressão Weibull ao processo lei de potência (PLP). A característica de bimodalidade da distribuição GOLLFW garantiu a adequabilidade e um melhor ajuste aos dados. Já a inclusão de covariáveis através do modelo de regressão Weibull no PLP permitiu modelar sistemas que antes somente os processos de contagens tradicionais, processo lei de potência e processo de renovação, não se adequariam bem.