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Modeling cavitation erosion using non-homogeneous gamma process

机译：采用非均质伽马工艺建模空化腐蚀

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Although hydroelectric generating units are highly reliable, being able to accurately model their degradation level represents a real asset in industrial and financial risk management. This paper presents and models a common degradation phenomenon observed on hydraulic Francis turbine runners: erosive cavitation. It gives an application of stochastic processes for degradation modeling framework in presence of real laboratory experimental data. For degradation modeling, a non homogeneous gamma process is proposed. The model calibration is explained and asymptotic confidence intervals for the model estimate are assessed. Because of the limited size of available dataset, bootstrap techniques are also used to evaluate statistical estimation uncertainties on the model parameters. These uncertainties on the degradation model are then propagated in order to analyze how they impact the distribution of the system lifetime, characterized by the hitting time for a given degradation threshold.
机译：虽然水力发电单元高度可靠，但能够准确地模拟其退化水平代表工业和金融风险管理中的真实资产。 本文介绍和模型在液压涡轮机跑步器上观察到的常见退化现象：腐蚀性空化。 它在实验室实验数据存在下赋予了降解建模框架的随机过程。 对于降解建模，提出了非均匀伽马过程。 解释模型校准，评估模型估计的渐近置信间隔。 由于可用数据集的尺寸有限，因此还用于评估模型参数上的统计估计不确定性的引导技术。 然后繁殖降解模型的这些不确定性以分析它们如何影响系统寿命的分布，其特征在于给定的降级阈值的击打时间。

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