Cours Maintenance et fiabilité PDF

 Maintenance et fiabilité PDF

La mise en œuvre d’une politique de maintenance nécessite une parfaite connaissance du comportement opérationnel du matériel, ceci est obtenu par la détermination des lois de survie (de fiabilité) les plus réalistes possibles. Pour cela, il faut constituer des échantillons de « temps » t de défaillance à partir de l’analyse des données du retour d’expérience. Le jugement sur ces échantillons se trouve confronté à deux contraintes. Celle de l’estimation, où on doit chercher à trouver les valeurs des paramètres dont dépendent la distribution d’origine, les plus convenables possibles. La seconde contrainte est relative aux tests d’hypothèse, où on doit s’assurer, avec un risque consenti, que la distribution choisie est représentative des données d’exploitation. Avant leur utilisation, ces données doivent faire l’objet d’une validation par expertise, sans quoi les résultats seront faussés. La fiabilité est une caractéristique du système au même titre que les caractéristiques dimensionnelles. La fiabilité s’exprime par une probabilité, c’est donc une grandeur comprise entre 0 et 1. Ceci rend compte du caractère aléatoire de l’accomplissement de la fonction. On ne peut parler de mesure de fiabilité qu’après avoir acquis une expérience suffisante dans l’exploitation du système ou éventuellement par des essais appropriés. On distingue : a) La fiabilité estimée ou intrinsèque : c’est la fiabilité mesurée au cours d’essais spécifiques effectués dans le cadre d’un programme d’essai entièrement défini b) La fiabilité prévisionnelle : elle est obtenue à partir d’un modèle mathématique connaissant la fiabilité estimée de ces composants (modèles déductifs). Les propriétés du système complet sont déduites d’une connaissance détaillée des propriétés de ses composants. c) La fiabilité opérationnelle : c’est la fiabilité mesurée sur des dispositifs en exploitation normale. Elle dépend des conditions réelles d’utilisation et du support logistique. On parlera dans ce cas de « modèles inductifs ».

Cours:


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