Modelos Clasicos De Confiabilidad

MODELOS CLASICOS DE CONFIABILIDAD

Confiabilidad.
Es la probabilidad de que un sistema ejecute su función de intención sin fallar para un intervalo específico, bajo condiciones establecidas. Se define como la Probabilidad de Supervivencia en un determinado tiempo. Algunos autores presentan como sinónimos Supervivencia y Confiabilidad
R(t) = 1 - F(t)
Los modelos clásicos de confiabilidad,se refiere a Distribuciones de Probabilidad llamadas Distribución Normal, Distribución Exponencial, Distribución Weibull y Distribución Lognormal.

Distribución normal
La Normal o Distribución Gaussiana es la distribución más conocida
Tiene Media = Mediana = Moda
La Media m, es también su parámetro de localización
La PDF (Función de densidad de probabilidad) normal tiene forma de unacampana con simetría sobre su media
La normal no tiene parámetro de forma. Esto significa que la PDF (Función de densidad de probabilidad) normal sólo tiene una forma, “la campana” y esta forma no cambia.
La desviación estándar, es el parámetro de escala de la PDF normal.

Distribución exponencial
Es usada como el modelo, para la parte de vida útil de la curva de la bañera y la tasa de falla esconstante.
Los sistemas complejos con muchos componentes y múltiples modos de falla tendrán tiempos de falla que tiendan a la distribución exponencial. Desde una perspectiva de confiabilidad, es la distribución más conservadora para predicción.

Distribución weibull
Mientras la función PDF de la distribución exponencial modela la característica de vida de los sistemas, la Weibull modela lacaracterística de vida de los componentes y partes; modela fatiga y ciclos de falla de los sólidos. Es el traje correcto para datos de vida
* La función de distribución Weibull PDF es una distribución de la confiabilidad de los elementos de una muestra muy flexible y puede tomar diferentes formas

Distribución Lognormal
* Es cuando Un tiempo de falla se distribuye según una Lognormalsi el logaritmo del tiempo de falla está normalmente distribuido. Esta la Distribución Lognormal es una distribución sesgada hacia la derecha. En donde La PDF comienza en cero, aumenta hasta su moda y disminuye después.
* La Distribución de vida Lognormal, como la Weibull, es un modelo muy flexible que puede empíricamente ajustar a muchos tipos de datos de falla. En su forma de dos parámetrostiene los parámetros sln(t) = sy parámetro de forma, y T50 = la mediana (un parámetro de escala)
* Si el tiempo para la falla t, tiene una distribución Lognormal, entonces el logaritmo natural del tiempo de falla (y =ln(t)) tiene una distribución normal con media my = ln T50 y desviación estándar sy.
* Esto hace a los datos lognormales convenientes para trabajarlos así: determine loslogaritmos naturales de todos los tiempos de falla y de los tiempos censurados (y = ln(t)) y analice los datos normales resultantes. Posteriormente, haga la conversión a tiempo real y a los parámetros lognormales usando sy como la forma lognormal y T50 = exp(my) como (mediana) el parámetro de escala.

Ventajas y Desventajas de Modelos de Confiabilidad.
* Ventajas
* Usados cuando ladistribución subyacente de los tiempos de falla se conoce o puede ser supuesta
* Datos de prueba previos
* Parámetros de industria aceptados (v.g., MIL-HDBK-217)
* Conocimiento Ingenieril del mecanismo de falla
* Tiene más poder para hacer una decisión correcta que en las pruebas no-paramétricas
* Rinde información más precisa que los métodos no-paramétricos
* Losintervalos de confianza son más amplios usando no-paramétricas
* Permite extrapolar fuera del rango de los datos.

* Desventajas
* El uso no apropiado del modelo puede llevar a conclusiones incorrectas
* Implica un conocimiento previo del comportamiento de los mecanismos de falla y su efecto en la observación estadística
* Si no se conoce nada sobre la falla debe tenerse...