Goodness-of-fit tests in reliability : Weibull distribution and imperfect maintenance models

par Meryam Krit

Thèse de doctorat en Mathématiques appliquées

Sous la direction de Olivier Gaudoin et de Laurent Doyen.

Le président du jury était Jean-Yves Dauxois.

Le jury était composé de Emmanuel Rémy.

Les rapporteurs étaient Bo Henry Lindqvist, Laurent Bordes.

  • Titre traduit

    Tests d'adéquation en fiabilité : Loi de Weibull et modèles de maintenance imparfaite


  • Résumé

    Ce travail porte sur les tests d'adéquation en fiabilité, à la fois pour les systèmes non réparables et les systèmes réparables. Les tests d'adéquation sont des outils efficaces pour vérifier la pertinence d'un modèle pour un jeu de données. Pour les systèmes non réparables, la loi exponentielle et la loi de Weibull sont les lois de durée de vie les plus utilisées en fiabilité. Une comparaison exhaustive des tests d'adéquation pour la loi exponentielle est présentée pour des données complètes et censurées, suivie par des recommandations d'utilisation de ces tests. La loi de Weibull à deux paramètres permet de modéliser des taux de hasard décroissants et croissants contrairement à la loi exponentielle qui suppose un taux de hasard constant. Cependant, il existe moins de tests d'adéquation à la loi de Weibull dans la littérature. Une revue exhaustive des tests existant est effectuée et deux familles de tests exacts sont preésentées. La première famille est la famille des tests basés sur la vraisemblance et la deuxième est la famille des tests basés sur la transformée de Laplace. Des propriétés asymptotiques des nouvelles statistiques de tests sont établies. Une comparaison complète des tests d'adéquation pour la loi de Weibull est effectuée. Des recommandations sur les tests les plus puissants sont données en fonction des caractéristiques du jeu de donnés testé. Pour les systèmes réparables, de nouveaux tests d'adéquation sont développés pour des modèles de maintenance imparfaite avec à la fois des maintenances correctives et des maintenances préventives déterministes. Ces tests sont exacts et peuvent être appliqués à des petits jeux de données. Finalement, des applications à de vrais jeux de données issus de l'industrie sont effectuées pour des systèmes réparables et des systèmes non réparables.


  • Résumé

    This work deals with goodness-of-fit (GOF) tests in reliability for both non repairable and repairable systems. GOF tests are efficient techniques to check the relevance of a model for a given data set. For non repairable systems, the Exponential and Weibull distributions are the most used lifetimes distributions in reliability. A comprehensive comparison study of the GOF tests for the Exponential distribution is presented for complete and censored samples followed by recommendations about the use of the tests. The two-parameter Weibull distribution allows decreasing and increasing failure rates unlike the Exponential distribution that makes the assumption of a constant hazard rate. Yet, there exist less GOF tests in the literature for the Weibull distribution. A comprehensive review of the existing GOF tests is done and two new families of exact GOF tests are introduced. The first family is the likelihood based GOF tests and the second is the family of tests based on the Laplace transform. Theoretical asymptotic properties of some new tests statistics are established. A comprehensive comparison study of the GOF tests for the Weibull distribution is done. Recommendations about the most powerful tests are given depending on the characteristics of the tested data sets. For repairable systems, new GOF tests are developed for imperfect maintenance models when both corrective maintenance and deterministic preventive maintenance are performed. These tests are exact and can be applied to small data sets. Finally, illustrative applications to real data sets from industry are carried out for repairable and non repairable systems.


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