Record Details

Parametric method of observation results processing with regard to missed data

Dependability

View Archive Info
 
 
Field Value
 
Title Parametric method of observation results processing with regard to missed data
Параметрический метод обработки результатов наблюдений с учетом пропущенных данных
 
Creator D. Nikilayev A.; Obninsk Institute for Nuclear Power Engineering
Д. Николаев А.; Обнинский институт атомной энергетики НИЯУ МИФИ
 
Subject single substitution method; repeated sample method; bootstrap method; maximum likelihood method; censored data; missed data; data recovery
метод однократного замещения;метод повторной выборки;бутстреп метод;метод максимального правдоподобия;цензурированные данные;пропущенные данные;восстановление данных
 
Description The matters of ensuring dependable and safe operation of NPP facilities is of significant relevance. That is due to the fact that the proportion of equipment at the end of assigned service life in the nuclear power industry is very high, thus dependability analysis of NPP elements and systems is required. In the process of dependability characteristics analysis a number of problems occur, i.e. evaluation of residual life of equipment, justification of life extension decisions. Also, it is required to provide spare parts for elements and systems, select maintenance strategies, etc. That increases the value of activities aimed at analyzing the dependability of nuclear power facilities and, subsequently, the requirement to develop the methods of analysis of statistical information on the operation of NPP elements, subsystems and systems for the purpose of identifying their performance parameters. At nuclear power plants, activities are organized to collect information on the operation of various facilities, i.e. failures and defects of system components, maintenance procedures, operating modes, storage conditions, etc. The information provided by the NPPs has a number of distinctive features. That is due to the following factors: presence of censorship of failure data, absence of sufficient service hours within the given observation interval and the limited volume of available data. All those factors cause an uncertainty in the resulting evaluations and, subsequently, lower that optimal accuracy on dependability characteristics calculation. In the process of evaluating the dependability of facilities in operation a certain part of facilities and systems often does not fail over the period of observation. In such situations statistical analysis of dependability is required that is based on the so-called right censored samples of which the distinctive feature consists in the fact that the inspected product does not fail within the period of observation. In some cases the operation times of specific facilities are unknown. For instance, at the initial stage of facility operation information on its performance was not collected, and the decision to collect data was taken later. In this case the required method must take into consideration the missing information that was not collected at the initial stage. The limited volume of information is due to the fact that the nuclear energy facilities fall into the category of highly dependable equipment. Failures are rare events. Therefore in order to increase the reliability of dependability indicators estimation all the available information must be used. Thus, taking into account all the available information enables more accurate results that can be used to calculate NPP facility service life. The purpose of this article is to show the application of the method of repeated sample and examine its efficiency. The main focus is on missed data that are to be recovered. The authors provide the results of evaluation of the exponential distribution law parameter subject to right censored and missed data. The suggested method of repeated sample is compared with the bootstrap method and mean substitution method. For evaluation of exponential distribution law parameter the authors suggest using the maximum likelihood method. Statistical characteristics calculation is provided. All the calculations and results are based on test cases.
Вопросы обеспечения надёжного и безопасного функционирования объектов АЭС являются актуальными. Это связано с тем, что доля оборудования, находящегося на грани исчерпания назначенного ресурса, в атомной энергетике очень велика, поэтому необходимо проводить анализ надежности элементов и систем АЭС. В процессе анализа характеристик надёжности приходится сталкиваться с различными проблемами, например, оценкой остаточного ресурса оборудования, обоснованием решения о продлении его срока службы. Также необходимо решать задачи обеспечения элементов и систем запасными частями и изделиями, выбора стратегий обслуживания оборудования и т.п. В связи с этим возрастает ценность работ по анализу надёжности объектов ядерной энергетики и, как следствие, необходимость разработки методов анализа статистической информации о функционировании элементов, подсистем и систем АЭС с целью определения параметров их работоспособности. На атомных станциях организуются работы по сбору информации о функционировании различных объектов: об отказах и дефектах составных частей системы, порядке их обслуживания, режимах работы, условиях хранения и т.п. Предоставляемая информация с АЭС имеет ряд особенностей. Это связано с несколькими основными моментами: наличием цензурирования в данных об отказах, отсутствием наработок на заданном интервале наблюдения и ограниченным объёмом этих данных. Все эти факторы приводят к наличию неопределенности в получаемых оценках и, как следствие, к невысокой точности расчетов характеристик надёжности. В процессе проведения анализа надёжности эксплуатируемых объектов сталкиваются с ситуациями, когда определенная часть объектов или систем не отказала за период наблюдения. В таких ситуациях возникает необходимость проведения статистического анализа надёжности на основе так называемых цензурированных выборок справа, основной особенностью которых является тот факт, что контролируемое изделие не вышло из строя за время наблюдения. Также имеют место случаи, когда неизвестны наработки конкретных объектов. Например, в начале эксплуатации объекта информация о его работе не собиралась, в дальнейшем было принято решение осуществлять сбор данных. В этом случае необходимо разработать такой подход, чтобы учесть недостающую информацию, которая не фиксировалась на первоначальном этапе. Ограниченность объёма данных объясняется тем, что объекты ядерных энергетических установок относятся к категории высоконадёжного оборудования. Отказы их — события редкие. Поэтому для повышения достоверности оценок показателей надёжности необходимо использовать всю имеющуюся информацию. Таким образом, учёт всей имеющейся информации приводит к более точным результатам, на основе которых можно рассчитать срок службы объекта АЭС. Целью работы является демонстрация применения метода повторной выборки и исследование его эффективности. Основное внимание в работе уделяется пропущенным данным, подлежащим восстановлению. Приводятся результаты оценки параметра экспоненциального закона распределения с учетом цензурированных справа и пропущенных данных. Производится сравнение предложенного метода повторной выборки с бутстреп методом и методом замены средним арифметическим. В качестве подхода к оценке параметра экспоненциального закона распределения предложено использовать метод максимального правдоподобия. Производится расчет статистических характеристик. Все расчеты и полученные результаты выполнены на основе тестовых примеров.
 
Publisher LLC Journal Dependability
 
Contributor —
—
 
Date 2017-03-21
 
Type info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
—
—
 
Format application/pdf
application/pdf
 
Identifier http://www.dependability.ru/jour/article/view/199
10.21683/1729-2646-2017-17-1-53-58
 
Source Dependability; Том 17, № 1 (2017); 53-58
Надежность; Том 17, № 1 (2017); 53-58
2500-3909
1729-2646
10.21683/1729-2646-2017-17-1
 
Language rus
eng
 
Relation http://www.dependability.ru/jour/article/view/199/361
http://www.dependability.ru/jour/article/view/199/372
Антонов А. В. Системный анализ. – М.: Высшая Школа, 2004. – 454 с.
Антонов А. В., Никулин М.С. Статистические модели в теории надёжности: Учебное пособие. – М.: Абрис, 2012. – 390 с.
Зангиева И. К. Решение проблем неполных данных массовых опросов // Российская социология завтрашнего дня. – 2008. – С. 84-95.
Злоба Е., Яцкив И. Статистические методы восстановления пропущенных данных // Computer Modeling & New Technologies. – 2004. – Vol. 6. – P. 55-56.
Кокс Д. Р., Оукс Д. Анализ данных типа времени жизни. – М.: Финансы и статистика, 1988. – 191 с.
Литтл Р. А. Д., Рубин Д. Б. Статистический анализ данных с пропусками. – М.: Финансы и статистика, 1991. – 336 с.
Эфрон Б. Нетрадиционные методы многомерного статистического анализа. – М.: Финансы и статистика, 1988. – 261с.
Bischl B., Mersmann O., Trautmann H. Resampling methods in model validation // Algorithm Engineering Report. – August 2010. – № 7 – P. 14-31.
Meeker W. Q., Escobar A. Statistical Methods for Reliability Data. – New York: JOHN WILEY & SONS, Inc., 1998. – 701 p.
 
Rights Authors who publish with this journal agree to the following terms:Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).
Авторы, публикующие в данном журнале, соглашаются со следующим:Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и предоставляют журналу право первой публикации работы на условиях лицензии Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным сохранением ссылок на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.Авторы сохраняют право заключать отдельные контрактные договорённости, касающиеся не-эксклюзивного распространения версии работы в опубликованном здесь виде (например, размещение ее в институтском хранилище, публикацию в книге), со ссылкой на ее оригинальную публикацию в этом журнале.Авторы имеют право размещать их работу в сети Интернет (например в институтском хранилище или персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу (См. The Effect of Open Access).