베이지안 방법론을 적용한 154 kV 송전용 자기애자의 수명 평가 개발

Abstract

자기애자 장치에 대한 수명을 예측하는 방법론에 대한 연구는 매우 중요하다. 생존시간의 분포나 형태의 관해서 상당한 연구가 진행되어 왔다. 대부분의 기존연구는 자기애자의 수명에 관하여 와이블분포를 가정하여 진행하였다. 하지만 실제 분포는 알 수가 없기 때문에 이러한 가정이 잘못된 분석결과를 초래할 수 있다. 본 연구에서는 신뢰성과 생존분석에서 자주 이용되는 지수분포, 와이블분포, 대수정규분포, 감마분포 등의 모형들의 위험함수의 특색을 살펴보았다. 모형선택과 모수추정 절차에 있어 베이지안 기법을 적용하였다. 특별히, 베이즈요인을 이용하여 모형선택을 실시하는데, 사후확률이 가장 큰 모형이 선택되면 사후평균을 이용하여 각 모수를 추정하였다. 본 논문에서 제안한 방법론을 논증하기 위하여 여러 형태의 모의실험을 실시하였다.

It is extremely important to improve methodologies for the lifetime assessment of porcelain insulators. While there has been a considerable amount of work regarding the phenomena of lifetime distributions, most of the studies assume that aging distributions follow the Weibull distribution. However, the true underlying distribution is unknown, giving rise to unrealistic inferences, such as parameter estimations. In this article, we review several distributions that are commonly used in reliability and survival analysis, such as the exponential, Weibull, log-normal, and gamma distributions. Some properties, including the characteristics of failure rates of these distributions, are presented. We use a Bayesian approach for model selection and parameter estimation procedures. A well-known measure, called the Bayes factor, is used to find the most plausible model among several contending models. The posterior mean can be used as a parameter estimate for unknown parameters, once a model with the highest posterior probability is selected. Extensive simulation studies are performed to demonstrate our methodologies.