Cuprins
- 1. Studiu date s2.dat 2
- 1.1. Evaluarea performantelor 2
- 1.1.1. Testul LaPlace 2
- 1.1.2. Running Average 3
- 1.1.3. Time between failures 4
- 1.1.4. Cumulative number of failures 4
- 1.1.5. Failure intensity 5
- 1.1.6. Fiabilitatea (Reliability) 6
- 1.2. Evaluarea modelelor 7
- 1.2.1. Efectul (bias) si cea mai buna potrivire (goodness of fit) 7
- 1.2.2. PLR (Relative accuracy) 9
- 1.2.3. Model Ranking 10
- 2. Supermodele – s1.dat 11
- 2.1. SLC – static weights 13
- 2.2. RLC – result based weights 16
- 2.3. DLC – dynamic weights based 19
- 2.4. Comparatie intre SLC, RLC si DLC 22
- 3. Studiu realizat pe setul fc_test1.dat. 27
- 3.1. Testul Laplace 28
- 3.2. Media aritmetica de rulare (Running Arithmetic Mean) 29
- 3.3. Numarul total de erori 29
- 3.4. Studiu pe setul de date fc_test1 cu modelele de crestere a fiabilitatii: NHPP, G-Poisson, Yamada S-Shape. 30
- 3.5. Fiabilitatea 33
- 3.6. Goodness of Fit 34
- 3.7. Prequential Likelihood Ratio (PLR) 35
- 3.8. Rangurile modelelor (MODEL RANKINGS) 36
- 4. SREPT 39
- 4.1. Metrici de produs/proces 39
- 4.2. ENHPP 40
- 4.3. Politica de depanare 48
- 5. Concluzii 52
Extras din proiect
1. Studiu date s2.dat
1.1. Evaluarea performantelor
Ne propunem sa testam sistemul folosind diverese modele (JM, Linear LV si MO) pentru setul de date s2.dat. Scopul este sa observam care din aceste modele este cel mai sigur pentru testare.
1.1.1. Testul LaPlace
Incarcam setul de date s2.dat si vom genera un grafic pentru testul Laplace. Scopul este de a vedea daca erorile se afla sub cota 0, in caz contrar procesul de depanare nu se realizeaza cu succes iar fiablitatea nu este marita prin procesul de depanare. In Figura 1. se observa faptul ca, corectarea erorilor inlatura suficiente defectiuni.
Figura 1. Testul Laplace pentru setul de date s2
1.1.2. Running Average
Acest test se executa pentu a vedea daca se poate aplica un model de fiabilitate. Testul poate avea 2 rezultate:
• Daca media de functionare (running average) creste intre doua defectiuni inseamna ca fiabilitatea este in crestere si putem aplica un model de fiablitate asupra datelor
• Daca media de functionare descreste sau ramane constanta intre doua defectari atunci fiabilitatea nu creste, iar aplicarea unui model de fiabilitate este inutila.
In cazul nostru, se observa (Figura 2.) o crestere a mediei de functionare si ca atare vom continua si vom aplica un model de fiabilitate.
Figura 2. Running Average
1.1.3. Time between failures
Vom aplica modele mentionate anterior, si anume JM, LV si MO, pentru a realiza o predictie in ceea ce priveste cel mai potrivit model de fiabilitate care se poate aplica pentru setul de date s2.dat.
Dupa cum e observa in Figura 3., putem afirma ca modelul JM are mai buna comportare, in timp ce la polul opus se afla modelul LV.
Preview document
Conținut arhivă zip
- Predictia Erorilor cu CASRE si SREPT.doc