Modelación de Degradación Basada en un Proceso Inverso Gaussiano con Parámetro de Deriva Variable en el Tiempo y Efectos Aleatorios

Abstract

En la modelación de procesos de degradación existen diferentes fuentes de variación que tienen efecto sobre la trayectoria de degradación, tales fuentes pueden provocar que el análisis del proceso de degradación no sea preciso. Por supuesto, la naturaleza de estas fuentes de variación determina diferentes características del modelo matemático de análisis. En el desarrollo de este proyecto se consideró un proceso inverso Gaussiano para modelar incrementos de degradación, como una fuente de variación se consideró que el parámetro de deriva del proceso es variable con respecto al tiempo relacionado con la de la tasa de falla de la distribución Weibull. Al considerar esta relación se agregan dos parámetros más al modelo, por lo que se desarrollaron diferentes esquemas de modelación considerando diferentes escenarios de efectos aleatorios para todos los parámetros del modelo. Los modelos desarrollados fueron aplicados a diferentes casos de estudio para analizar su ajuste ante diferentes escenarios, así como para comparar las estimaciones de confiabilidad.