신뢰도 성장 플랫폼에서는 Crow-AMSAA 모형을 적합시킵니다. Crow-AMSAA 모형은 Weibull 강도를 사용하는 NHPP(비동질적 Poisson 과정) 모형으로, 멱법칙 과정이라고도 합니다. 이러한 모형을 사용하면 고장 강도가 시간에 따라 달라질 수 있습니다. 고장 강도는 두 개의 모수, 베타와 람다로 정의됩니다. Crow-AMSAA 모형에 대한 설명은 MIL-HDBK-189(1981)에서 확인하십시오.
단일 프로토타입 데이터의 경우 플랫폼은 네 가지 유형의 모형을 적합시키고 자동 변화 지점 감지를 수행합니다. 다음 보고서를 사용할 수 있습니다.
• 단순 Crow-AMSAA 모형 - 두 모수 모두 최대 가능도를 사용하여 추정됩니다.
• 수정된 MLE를 포함하는 Crow-AMSAA - 베타에 대한 최대 가능도 추정값의 편향이 수정됩니다.
• 고정 모수 Crow-AMSAA 모형 - 사용자가 모수를 하나 또는 둘 다 고정할 수 있습니다.
• 조각별 Weibull NHPP 모형 - 이전 단계의 고장 기록을 고려하여 각 시험 단계의 모수가 추정됩니다.
• 다시 초기화된 Weibull NHPP 모형 - 각 시험 단계의 두 모수는 이전 단계의 고장 기록을 무시하는 방식으로 추정됩니다.
• 변화 지점 및 관련 조각별 Weibull NHPP 모형 자동 추정 - 서로 다른 고장 강도에 따라 두 개의 개별 시험 단계를 정의할 수 있는 신뢰도 성장 상황에 해당합니다.
다중 프로토타입 데이터의 경우 플랫폼은 다음 유형의 모형을 적합시킵니다.
• 조각별 Weibull NHPP 모형 - 다단계 연구의 각 시스템은 동일한 조각별 Weibull NHPP 모형을 따릅니다. 시스템 간의 차이는 동일한 모형에 대한 개별 실현 랜덤성 때문이라고 가정됩니다. 이 모형에는 각 단계에 대한 하나의 베타 모수와 하나의 람다 모수가 포함됩니다.
• 다양한 절편을 포함하는 조각별 Weibull NHPP - 다단계 연구의 각 시스템은 별도의 조각별 Weibull NHPP 모형을 따릅니다. 이 모형에는 각 단계에 대한 하나의 베타 모수와 각 시스템에 대한 하나의 람다 모수가 포함됩니다.
• 개별 단계 Weibull NHPP 모형 - 다단계 연구의 각 시스템은 각 단계에서 동일한 Crow-AMSAA 모형을 따릅니다. 이 모형에는 하나의 베타 모수와 각 단계에 대한 하나의 람다 모수가 포함됩니다.
• 개별 Weibull NHPP 모형 - 다단계 연구의 각 시스템은 각 단계에서 개별 Crow-AMSAA 모형을 따릅니다. 이 모형에는 연구에서 시스템과 단계의 각 조합에 대한 하나의 베타 모수와 하나의 람다 모수가 포함됩니다.
• 개별 시스템 Weibull NHPP 모형 - 연구의 각 시스템은 모수가 다른 개별 Crow-AMSAA 모형을 따릅니다.
• 동일 시스템 Weibull NHPP 모형 - 연구의 각 시스템은 단일 Crow-AMSAA 모형을 따릅니다. 시스템 간의 차이는 동일한 모형에 대한 개별 실현 랜덤성 때문이라고 가정됩니다.
대화식 프로파일러를 사용하면 시간 경과에 따른 MTBF, 고장 강도 및 누적 고장의 변화를 탐색할 수 있습니다. 시험 기간 동안 강도 변화가 의심되면 변화 지점 감지 옵션을 사용하여 변화 지점 및 해당 모형을 추정할 수 있습니다.