| Summary: | La thèse s’intéresse à l’étude du fonctionnement d’un système industriel. Il s’agit de proposer et de développer un nouveau modèle pour modéliser la dégradation accumulative d’un système. Le processus gamma standard est fréquemment utilisé pour étudier l’évolution de la détérioration d’un système. Toutefois, ce processus peut s’avérer inadapté pour décrire le phénomène de dégradation car le rapport variance sur moyenne est constant dans le temps, ce qui est relativement restrictif en pratique. Afin de surmonter cette restriction, nous proposons d’utiliser un processus gamma étendu introduit par Cinlar (1980), qui ne souffre plus de cette restriction. Mais ce dernier présente quelques difficultés techniques. A titre d’exemple, la loi d’un processus gamma étendu n’est pas connue sous une forme explicite. Ces difficultés techniques ont conduit Guida et al. (2012) à utiliser une version discrète d’un processus gamma étendu. Nous travaillons ici avec la version originale d’un processus gamma étendu en temps continu. Le but de ce mémoire est de développer des méthodes numériques permettant de quantifier les quantités fiabilistes associées et de développer des méthodes statistiques d’estimation des paramètres du modèle. Aussi, une autre partie de ce travail consiste à proposer une politique de maintenance dans le contexte d’un processus gamma étendu. === This thesis is dedicated to study the functioning of an industrial system. It is about proposing and developing a new model for modelling the accumulative degradation of a system. The standard gamma process is widely used to model the evolution of the system degradation. A notable restriction of a standard gamma process is that its variance-to-mean ratio is constant over time. This may be restrictive within an applicative context. To overcome this drawback, we propose to use an extended gamma process, which was introduced by Cinlar (1980). However, there is a cost and the use of an extended gamma process presents some technical difficulties. For example, there is no explicit formula for the probability distribution of an extended gamma process. These technical difficulties have lead Guida et al. (2012) to use a discrete version of an extended gamma process. We here propose to deal with the original continuous time version. The aim of this work is to develop numerical methods in order to compute the related reliability function and to develop statistical methods to estimate the parameters of the model. Also, another part of this work consists of proposing a maintenance policy within the context of an extended gamma process.
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