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).
- Ouvrez le fichier de données échantillons, FiabilitéEnroulementMoteur.MTW.
- Sélectionnez .
- Dans la zone Variables, saisissez Temp80.
- Sélectionnez Spécifier. Vérifiez que les lois par défaut sont sélectionnées (Weibull, Log-normale, Exponentielle et Normale).
- Cliquez sur Tronquer. Sous Utiliser les colonnes de troncature, saisissez Tronc80.
- Dans la zone Valeur de troncature, saisissez 0.
- 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.
Adéquation de l'ajustement
| Loi de distribution | Anderson-Darling (ajust) |
|---|---|
| Weibull | 68,204 |
| Log-normale | 67,800 |
| Exponentielle | 70,871 |
| Normale | 68,305 |
Tableau des percentiles
| Loi de distribution | IC normal de 95 % | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 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 distribution | IC normal de 95 % | |||
|---|---|---|---|---|
| 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 |
