Impact de l'imprécision des taux de défaillances dans les Arbres de Défaillances et facteurs d'importance flous

Mohamed Sallak (1) , Jean-François Aubry (1) , Christophe Simon (1)

1 CRAN - Centre de Recherche en Automatique de Nancy

La méthode des arbres de défaillances constitue un outil efficace pour les études de fiabilité. Cependant, les experts éprouvent souvent des difficultés a déterminer d'une manière précise la probabilité d'occurrence des événements de base de l'arbre. L'objectif de cet article est de comparer deux approches pour évaluer la probabilité d'occurrence de l'événement sommet de l'arbre, l'une basée sur les probabilités supérieures et inférieures, et l'autre basée sur la théorie des ensembles flous. Les probabilités d'occurrence des événements de base seront modélisées par des distributions exponentielles de para-mètres λi appartenant aux intervalles [λimin,λimax]. L'introduction de deux facteurs d'importance flous permettra de mettre en évidence les événements contribuant le plus à l'imprécision entachant la probabilité d'occurrence de l'événement sommet.

Domaines: Automatique / Robotique

Mohamed Sallak, Jean-François Aubry, Christophe Simon. Impact de l'imprécision des taux de défaillances dans les Arbres de Défaillances et facteurs d'importance flous. JDMACS, Sep 2005, Lyon, France. 6 p. ⟨hal-00172165⟩