Processos semi markovianos e redes bayesianas para avaliaÃÃo de indicadores de desempenho de confiabilidade de sistemas complexos tolerantes à falha

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DATA DE PUBLICAÇÃO

2006

RESUMO

Neste trabalho, à proposta uma metodologia de modelagem de indicadores de desempenho de Confiabilidade ((In)Disponibilidade, Confiabilidade, Manutenibilidade) de sistemas complexos baseada na integraÃÃo entre processos semi Markovianos (PSMs) e Redes Bayesianas (RBs). Basicamente, um PSM pode ser entendido como um processo estocÃstico no qual as probabilidades de transiÃÃo dependem do intervalo de tempo decorrido desde o qual um sistema possui determinadas caracterÃsticas. Jà as Redes Bayesianas sÃo estruturas probabilÃsticas que representam qualitativa e quantitativamente relaÃÃes de causa e efeito entre determinadas variÃveis aleatÃrias de interesse. A integraÃÃo entre os PSMs e as RBs origina um modelo estocÃstico hÃbrido o qual à capaz de representar a dinamicidade de um sistema ao mesmo tempo em que trata como as relaÃÃes de causa e efeito entre fatores nÃo necessariamente temporais influenciam tal evoluÃÃo. Para desenvolver tal modelo hÃbrido, faz-se necessÃrio propor e formular o mÃtodo numÃrico computacional de resoluÃÃo das equaÃÃes de probabilidades de transiÃÃo dos PSMs definidos atravÃs de taxas de transiÃÃo as quais sÃo equaÃÃes integrais do tipo convoluÃÃo. Tal mÃtodo à baseado na aplicaÃÃo de transformadas de Laplace as quais serÃo invertidas utilizando o mÃtodo de Quadratura Gaussiana conhecido como Gauss Legendre. AplicaÃÃes do modelo hÃbrido proposto sÃo realizadas em sistemas tolerantes à falha com o objetivo de avaliar a evoluÃÃo temporal dos indicadores de desempenho de Confiabilidade

ASSUNTO(S)

engenharia de producao bayesian networks sistemas tolerantes à falha engenharia de produÃÃo processos semi markovianos semi markov processes confiabilidade redes bayesianas reliability production engineering transformadas de laplace performance indicators, fault tolerant systems indicadores de desempenho laplace transforms

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