Homojen Olmayan Poisson Süreci: Bir Maden Makinesinin Güvenilirlik Analizi

Abstract

Herhangi bir güvenilirlik analizi yapılmadan önce, verilerin bağımsız ve benzer dağılmış (bbd) olup olmadıklarını kontrol etmek amacıyla trend testleri yapılmalıdır. Veri setinde trendin varlığı tespit edildiği takdirde, Arızalar Arası Süre(AAS)’nin zamana bağlı olarak değiştiğini kabul eden Homojen Olmayan Poisson Süreci (HOPS) trendi tanımlamakta kullanılmalıdır. Bu çalışmada, trend testleri bir çekme kepçenin (dragline) mekanik sistemine ait birbirini takip eden arıza sürelerinin bağımsız ve benzer şekilde dağılmamış olduğunu göstermiştir. Uyum iyiliği testleri, Homojen Olmayan Poisson Sürecinin özel bir durumu olan Kuvvet Yasası Süreci (KYS)’nin arıza verilerini değerlendirmede kullanılabileceğini göstermiştir. Ayrıca, KYS’nin parametreleri kullanılmak suretiyle beklenen arıza adedi, bir sonraki beklenen arıza zamanı ve farklı zaman periyodları için güvenilirlik değerleri hesaplanmıştır.Before any reliability analysis, trend tests must be carried out to check whether the assumption of independent and identically distributed (iid) observations is satisfied or not. When trend is detected, Nonhomogenous Poisson Process (NHPP), which assumes that the Time Between Failures (TBF _s) vary as a function of time, must be used to describe the trend. In this study, the tests for trend showed that times between successive failures for the mechanical systems of a dragline are not independent and identically distributed. Goodness-of-fit tests showed that the Power Law Process (PLP), a certain form of NHPP, provides a good fit to the failure data. Besides, expected failure number, predicted time to next failure and reliability for different time periods have been estimated by using the parameters of PLP.