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Journal Européen des Systèmes Automatisés

1269-6935
Revues des Systèmes
 

 ARTICLE VOL 41/9-10 - 2007  - pp.1045-1060  - doi:10.3166/jesa.41.1045-1060
TITRE
Modélisation d'un processus de dégradation composé. Estimation numérique des paramètres du modèle

RÉSUMÉ
Cet article présente un modèle de dégradation basé sur un processus stochastique composé. La dégradation d'un équipement est décrite par la superposition de deux processus aléatoires : un processus de diffusion continu représentant une dégradation inhérente à la matière et à l'usure normale et un processus de chocs caractérisant une dégradation issue de l'environnement et des conditions d'exploitation de l'équipement. Les équations décrivant le processus de dégradation cumulatif sont déterminées et les paramètres du modèle sont identifiés. Une forme approchée de la distribution de la valeur de la dégradation à un instant donné est calculée. La moyenne et la variance sont évaluées à partir de la fonction génératrice. L'estimation des paramètres du modèle est basée sur la méthode de maximum de vraisemblance et l'algorithme de recherche directe NOMAD. Un exemple de propagation de fissures est traité comme illustration.


ABSTRACT
This article presents a degradation model based on a compound stochastic process. Equipment's degradation is represented by superposing two random processes: a continuous diffusion process describing the inherent degradation of matter and fair wear and a shock process characterizing degradation resulting from environmental conditions in which the equipment is operating. Probability distribution of random degradation at a given time due to the cumulative process is determined and the model parameters are identified. Approximate evaluation of this distribution is computed numerically. Parameters of the model are evaluated in the case of fatigue crack growth using maximum likelihood function which is maximized by NOMAD, a direct search algorithm.


AUTEUR(S)
Hakim AOUDJIT, M.-S. OUALI, Soumaya YACOUT

MOTS-CLÉS
processus stochastique, modèles de dégradation, estimation de paramètres.

KEYWORDS
stochastic processes, degradation models, parameter estimation.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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