Report
Algorithms for Big Data Analysis of Reliability of Recoverable Multichannel Systems
| Τίτλος: | Algorithms for Big Data Analysis of Reliability of Recoverable Multichannel Systems |
|---|---|
| Συγγραφείς: | Prourzin V., A., Prourzin O., V. |
| Στοιχεία εκδότη: | Интеллектуальные технологии на транспорте, 2022. |
| Έτος έκδοσης: | 2022 |
| Θεματικοί όροι: | multichannel system, сложная система, mean time between failures, robustness, коэффициент готовности, availability factor, mean time to recovery, big data, средняя наработка между отказами, большие данные, робастность, среднее время восстановления, computer monitoring, компьютерный мониторинг |
| Περιγραφή: | Computer systems for monitoring the technical condition of transport accumulate, among other things, large data on the reliability of individual devices and elements. This allows us to calculate system reliability metrics without resorting to costly testing. Methods for analyzing big data of reliability of recoverable multichannel systems are considered here. Big data contains values of mean time between failures and values of the recovery time of system elements obtained by monitoring the functioning of similar systems during operation. The distribution laws of failures and restorations of system elements are unknown and can be arbitrary. Algorithms for assessing the reliability indicators of recoverable systems are considered, taking into account the diversity, unreliability and variability of data. In the case of monotonic systems with independent recovery of elements, the estimation of the availability factor and the mean time between failures of the system is reduced to evaluating the mean time to failure and the mean time to recover each element of the system for arbitrary distribution laws. Компьютерные системы мониторинга технического состояния транспортных систем накапливают в том числе и большие данные по надежности отдельных устройств и элементов. Это позволяет вычислить показатели надежности систем, не прибегая к дорогостоящим испытаниям. Здесь рассмотрены методы анализа больших данных надежности восстанавливаемых многоканальных систем. Большие данные содержат значения наработки до отказа и значения времени восстановления элементов системы, полученных при мониторинге функционирования аналогичных систем в процессе эксплуатации. Законы распределения отказов и восстановлений элементов системы неизвестны и могут носить произвольный характер. Рассмотрены алгоритмы оценки показателей надежности восстанавливаемых систем с учетом разнообразия, недостоверности и изменчивости данных. В случае монотонных систем с независимым восстановлением элементов оценка коэффициента готовности и средней наработки между отказами системы сводится к оценке средней наработки до отказа и среднего времени восстановления каждого элемента системы для произвольных законов распределений. |
| Τύπος εγγράφου: | Research |
| DOI: | 10.24412/2413-2527-2022-432-36-40 |
| Rights: | CC BY |
| Αριθμός Καταχώρησης: | edsair.doi...........d42199d7a533fe75ecddf0f2280c20f0 |
| Βάση Δεδομένων: | OpenAIRE |
| DOI: | 10.24412/2413-2527-2022-432-36-40 |
|---|