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Maintenance optimization under non-constant probabilities of imperfect inspections

机译：检验不恒定的非恒定概率下的维护优化

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In this research, we study.a single-component system that is characterized by three distinct deterioration states, cf. the Delay Time Model: normal, defective, and failed. The system is inspected periodically, and preventive system maintenance is done after a given number of inspections. The inspections are imperfect, and the probability of an inspection error changes over the system's operation time. Our objective is to minimize the average cost over an infinite time horizon. We present exact cost evaluations for a given maintenance policy, and we compare our model with non-constant probabilities to a model that considers constant probabilities of inspection errors. Our computational study illustrates that the model with constant probabilities may yield, on average, 19% higher costs than the model using non-constant probabilities of inspection errors. These values depend on the chosen parameter values, but still give an indication of how large the difference between both models can be. Finally, we also present an extension in which a reliability constraint (in terms of average failures per time unit) is added to our problem.
机译：在这项研究中，我们研究了以三个不同的劣化状态为特征的单组分系统。延迟时间模型：正常，有缺陷和失败。定期检查系统，并在进行给定数量的检查后进行预防性系统维护。检查是不完善的，并且检查错误的可能性会随着系统的运行时间而变化。我们的目标是在无限的时间范围内将平均成本降至最低。我们为给定的维护策略提供了精确的成本评估，并将我们的模型与非恒定概率与考虑了检查错误恒定概率的模型进行了比较。我们的计算研究表明，与使用非恒定概率的检查错误的模型相比，具有恒定概率的模型的平均成本可能高出19％。这些值取决于所选的参数值，但仍指示两个模型之间的差异有多大。最后，我们还提出了一种扩展，其中将可靠性约束（就每个时间单位的平均故障而言）添加到了我们的问题中。

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