Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
This dissertation is concerned with the development of implementable analytical models for the estimation of the remaining lifetime probability distribution of a component subject to a randomly evolving environment. The models incorporate estimated parameters via environmental or degradation measures obtained from component sensors. We consider three distinct stochastic process models for the random environment: a temporally nonhomogeneous Markov environment, a temporally homogeneous Markov environment, and a temporally homogeneous semi-Markov environment. The hybrid approach unites real environment state or degradation measures with analytical, stochastic failure models to numerically compute the distributions and their moments. Additionally, it is shown that the lifetime distributions resulting from the homogeneous Markov environment and a special case of the nonhomogeneous Markov environment are distributions of the matrix-exponential type. Because the lifetime distribution in the semi-Markov case is computationally intensive, we instead utilize phase-type (PH) approximations that transform the semi-Markov environment to a time-homogeneous Markov environment. The numerical experiments indicate that the analytical techniques developed in this research hold great promise for remaining lifetime prognosis in a variety of contexts.