基于多状态马尔可夫模型从船舶可靠性工程维护效应推断潜在劣化过程
应用统计
2022-03-11 v2
摘要
海军舰船装备的维护优化在国防方面至关重要。然而，观测数据中维护过程与纯劣化过程的混合效应阻碍了对候选维护策略的精确比较。也就是说，观测数据——海军舰船的年度故障计数——反映了维护与劣化之间的抵消作用。为选择要实施的最优维护策略，需要事先推断潜在劣化过程。本研究提出一种新的框架，通过多状态马尔可夫模型从当前维护效应预测真实的劣化效应，从而实现真实劣化效应的分离。利用韩国海军99艘舰船的年度发动机故障计数，我们构建了由插补、转移矩阵设计、优化和验证组成的框架。分层高斯过程模型用于插补，三状态马尔可夫模型用于估计劣化和维护效应中的参数。为分别考虑自然（劣化）和人工（维护）效应，采用了带分类分布的贝叶斯HMM模型。多种设置下的计算实验显示了估计参数的鲁棒性，以及对观测数据的准确恢复，从而证实了模型的可信度。该框架可进一步用于建立可靠的维护系统并降低总体维护成本。
引用
@article{arxiv.2111.14368,
title = {A Multi-state Markov Model to Infer the Latent Deterioration Process From the Maintenance Effect on Reliability Engineering of Ships},
author = {Hyunji Moon and Jungin Choi and Seoyeon Cha},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.14368},
year = {2022}
}