Mesures d'importance de composantes étendues tenant compte des incertitudes aléatoires et épistémiques.

Résumé Cet article présente des mesures d'importance de composants étendues (importance de Birnbaum, RAW, RRW et importance de la criticité) qui tiennent compte des incertitudes aléatoires et épistémiques. La théorie D-S, considérée comme une extension moins restreinte de la théorie des probabilités, est proposée comme cadre pour la prise en compte des incertitudes aléatoires et épistémiques. L'incertitude épistémique définie dans cet article est le manque total de connaissance de l'état du composant. L'objectif est de traduire cette incertitude épistémique en incertitude épistémique de l'état du système et en incertitude épistémique des mesures d'importance des composants. L'arithmétique affine nous permet de fournir des limites beaucoup plus étroites dans le processus de calcul des limites d'intervalle des mesures d'importance, en évitant le problème de l'explosion des erreurs. L'efficacité des mesures proposées est démontrée en utilisant un système de pont avec différents types de données de fiabilité (incertitude aléatoire, incertitude épistémique et jugements d'experts). L'influence de l'incertitude épistémique sur le classement des composants est décrite. Enfin, une étude de cas d'un système de détection d'incendie situé dans une salle de production est fournie. Une comparaison entre les mesures proposées et les mesures d'importance probabilistes à l'aide de simulations Monte Carlo à deux étapes est également effectuée.