Exemple pour la fonction Diagramme d'identification de répartition (troncature à droite)

Un ingénieur de fiabilité étudie les taux de défaillance des enroulements de moteur de turbines pour déterminer le moment où chaque enroulement de moteur rencontre une défaillance. A des températures élevées, les enroulements peuvent se décomposer trop rapidement.

L'ingénieur enregistre les moments de défaillance des enroulements de moteur à différentes températures. Toutefois, certaines unités doivent être retirées du test avant la défaillance. Par conséquent, les données sont tronquées à droite. Pour sélectionner un modèle de distribution pour les données collectées à 80 °C, l'ingénieur utilise le diagramme d'identification de répartition (troncature à droite).

  1. Ouvrez le fichier de données échantillons, FiabilitéEnroulementMoteur.MTW.
  2. Sélectionnez Stat > Fiabilité/Survie > Analyse de répartition (troncature à droite) > Diagramme d'identification de répartition.
  3. Dans la zone Variables, saisissez Temp80.
  4. Sélectionnez Spécifier. Vérifiez que les lois par défaut sont sélectionnées (Weibull, Log-normale, Exponentielle et Normale).
  5. Cliquez sur Tronquer. Sous Utiliser les colonnes de troncature, saisissez Tronc80.
  6. Dans la zone Valeur de troncature, saisissez 0.
  7. Cliquez sur OK dans chaque boîte de dialogue.

Interprétation des résultats

Les points correspondant aux temps de défaillance se trouvent approximativement sur la ligne droite du diagramme de probabilité log-normale. Par conséquent, la loi log-normale fournit un bon ajustement. L'ingénieur décide donc d'utiliser la loi log-normale pour modéliser les données collectées à 80 °C.

Minitab affiche également un tableau des percentiles et un tableau des durées moyennes avant défaillance (MTTF), qui indiquent les temps de défaillance calculés pour chaque loi. Vous pouvez comparer les valeurs calculées pour déterminer dans quelle mesure les conclusions peuvent varier selon la loi utilisée. Si plusieurs lois s'ajustent correctement aux données, vous pouvez utiliser celle qui fournit les résultats les plus prudents.

Diagramme d'identification de répartition : Temp80

Adéquation de l'ajustement Loi de Anderson-Darling distribution (ajust) Weibull 68,204 Log-normale 67,800 Exponentielle 70,871 Normale 68,305
Tableau des percentiles Loi de IC normal de 95 % distribution Pourcentage Percentile Erreur type Inférieur Supérieur Weibull 1 10,0765 2,78453 5,86263 17,3193 Log-normale 1 19,3281 2,83750 14,4953 25,7722 Exponentielle 1 0,809731 0,133119 0,586684 1,11758 Normale 1 -0,549323 8,37183 -16,9578 15,8592 Weibull 5 20,3592 3,79130 14,1335 29,3273 Log-normale 5 26,9212 3,02621 21,5978 33,5566 Exponentielle 5 4,13258 0,679391 2,99422 5,70371 Normale 5 18,2289 6,40367 5,67790 30,7798 Weibull 10 27,7750 4,11994 20,7680 37,1463 Log-normale 10 32,1225 3,09409 26,5962 38,7970 Exponentielle 10 8,48864 1,39552 6,15037 11,7159 Normale 10 28,2394 5,48103 17,4968 38,9820 Weibull 50 62,6158 4,62515 54,1763 72,3700 Log-normale 50 59,8995 4,31085 52,0192 68,9735 Exponentielle 50 55,8452 9,18089 40,4622 77,0766 Normale 50 63,5518 4,06944 55,5759 71,5278
Tableau des durées moyennes avant défaillance (MTTF) Loi de IC normal de 95 % distribution Moyenne Erreur type Inférieur Supérieur Weibull 64,9829 4,6102 56,5472 74,677 Log-normale 67,4153 5,5525 57,3656 79,225 Exponentielle 80,5676 13,2452 58,3746 111,198 Normale 63,5518 4,0694 55,5759 71,528

Diagramme d'identification de répartition de Temp80

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