Évaluation de la préparation du système de maintenance en utilisant le modèle semi-Markov en tenant compte des facteurs cachés

La modélisation du temps que le système reste dans un état donné en utilisant des distributions classiques n'est pas toujours possible. Dans de nombreux cas, les distributions empiriques sont multimodales en raison de l'influence de facteurs externes et cachés, et la sélection des meilleures distributions classiques peut conduire à des résultats erronés. Dans l'article, la méthode de diagnostic de l'influence des facteurs cachés sur le temps de séjour des modèles semi-Markov a été présentée. Afin de capturer les facteurs cachés, les auteurs ont proposé de modéliser les distributions du temps de séjour avec un mélange de distributions, ce qui constitue une nouveauté significative par rapport aux études présentées dans la littérature. Les facteurs cachés affectent directement la fiabilité des systèmes techniques. Détecter l'existence de ces facteurs permet une modélisation plus précise de la préparation du système. Prêter attention aux irrégularités causées par les facteurs cachés permet de réduire les coûts de maintenance du système. Un tel modèle de système fournit des informations complètes et permet une évaluation fiable de la préparation et de la maintenance du système.