Tempos de falhas de um fluido isolante entre eletrodos utilizando-se como distribuições de amostragem os modelos Weibull Invertido e Normal

Documentos relacionados

Disciplina de Modelos Lineares Professora Ariane Ferreira

Método dos Mínimos Quadrados

03/06/2014. Tratamento de Incertezas TIC Aula 18. Conteúdo Inferência Estatística Clássica

A análise de séries temporais é uma área da estatística dedicada ao estudo de dados orientados no tempo (MONTGOMERY, 2004).

EAE0325 Econometria II. Professora: Fabiana Fontes Rocha. Gabarito Primeira Lista Teórica de Exercícios

Aula 2 Uma breve revisão sobre modelos lineares

4 Controle de motores de passo

Aula 12 Introdução ao Cálculo Integral

Regressão linear simples

PUC-GOIÁS - Departamento de Computação

Capítulo 2. Distribuições de Probabilidade Estimativas de parâmetros e tempos-atéfalha. Flávio Fogliatto

Capítulo 9. Teoria da Aproximação. 9.2 Mínimos Quadrados

Estatística e Modelos Probabilísticos - COE241

parciais primeira parte

Método dos Mínimos Quadrados

UNIMONTE, Engenharia Laboratório de Física Mecânica

Química Geral e Experimental II: Cinética Química. Prof. Fabrício Ronil Sensato

Aula 4: Gráficos lineares

Prof. Paulo Vitor de Morais

Circuitos resistivos alimentados com onda senoidal

CC-226 Aula 07 - Estimação de Parâmetros

PARTE 1 ANÁLISE DE REGRESSÃO COM DADOS DE CORTE TRANSVERSAL CAPÍTULO 2 O MODELO DE REGRESSÃO SIMPLES

Material Teórico - Módulo de Função Exponencial. Equações Exponenciais. Primeiro Ano - Médio

Fenômenos de Molhamento, Espalhamento e capilaridade envolvidos na Brasagem

AULA 1 - Modelos determinísticos vs Probabiĺısticos

Laboratório de Física I TEORIA DE ERROS Prof. Dr. Anderson André Felix Técnico do Lab.: Vinicius Valente

Sistemas de Controle 1

Método de Quadrados Mínimos: Caso discreto

( ) ( ) 60 ( ) ( ) ( ) ( ) R i. Método de Newton. Método de Newton = Substituindo i por x, teremos: 1.Introdução 2.

Método de Newton. 1.Introdução 2.Exemplos

Capítulo 1 Introdução à Mecânica dos Fluidos

q 1 q 2 2 V 5 V MESTRADO INTEGRADO EM ENG. INFORMÁTICA E COMPUTAÇÃO 2018/2019 EIC0014 FÍSICA II 2º ANO, 1º SEMESTRE 23 de janeiro de 2019 Nome:

Circuitos resistivos alimentados com onda senoidal

MAB-515 Avaliação e Desempenho (DCC/UFRJ)

Circuitos RC série. Aplicando a Lei das Malhas temos: = + sen=.+ sen= [.+ ] 1 = +

Capítulo 3. O Modelo de Regressão Linear Simples: Especificação e Estimação

XXIII Encontro Nac. de Eng. de Produção - Ouro Preto, MG, Brasil, 21 a 24 de out de 2003

Modelo para estimativa de risco operacional e previsão de estoque para equipamentos da Comgás

CAPÍTULO 1 INTODUÇÃO. O DESENVOLVIMENTO DE BIOPROCESSOS. INTRODUÇÃO AOS CÁLCULOS DE ENGENHARIA

Circuitos resistivos alimentados com onda senoidal

Uma abordagem de Circuitos Elétricos utilizando Sistemas Lineares

META Compreender os conceitos relacionado a lei de arrhenius e seus modelos matematicos. Compreender as aplicações catálise e seus fundamentos.

Matemática Aplicada à Economia LES 201. Aulas 3 e 4

Intervalos de confiança

Laboratório de Física I. Prof. Paulo Vitor de Morais

O potencial degrau (Energia menor do que a altura do degrau)

Estatística e Modelos Probabilísticos - COE241

Física II Ondas, Fluidos e Termodinâmica USP Prof. Antônio Roque Aula

ANÁLISE MATEMÁTICA IV

Material Teórico - Módulo de Função Logarítmica. Praticando as Propriedades. Primeiro Ano - Médio

Intervalos de conança

Resolução comentada da questão 1 da P1 de 2015 da disciplina PME Mecânica dos Fluidos I

Comparação entre intervalos de confiança calculados com métodos bootstrap e intervalos assintóticos

Uma investigação de métodos para o estudo da influência da incerteza em dados experimentais de vida acelerada

PROVAS Ciência da Computação. 2 a Prova: 13/02/2014 (Quinta) Reavaliação: 20/02/2014 (Quinta)

Sistemas Digitais. Revisão Portas Lógicas. Isaac Maia

Métodos Numéricos. Professor Tenani - 9 de Agosto de 2015

Introdução aos Métodos Numéricos

Sistemas de Equações Lineares Métodos Directos. Computação 2º Semestre 2016/2017

Resolução Detalhada das Questões do Simulado

Estatística Aplicada ao Serviço Social

Portal da OBMEP. Material Teórico - Módulo de Geometria Anaĺıtica 1. Terceiro Ano - Médio

Material Teórico - Módulo de Geometria Anaĺıtica 1. Terceiro Ano - Médio. Autor: Prof. Angelo Papa Neto Revisor: Prof. Antonio Caminha M.

AULA 12 - Normalidade e Inferência em Regressão Múltipla - Parte 2

AULA 4 - MQO Simples: Propriedades algébricas e Estatísticas

p( y θ ) depende de um parâmetro desconhecido θ.

Distribuições Amostrais e Estimação Pontual de Parâmetros

ELT062 - OFICINA DE SIMULAÇÃO ANALÓGICA E DIGITAL EM CONTROLE LINEARIZAÇÃO DE SISTEMAS

3 Modelo multivariado para os preços do petróleo e dos derivados

Circuitos resistivos alimentados com onda senoidal. Indutância mútua.

Métodos Quantitativos para Ciência da Computação Experimental

3 Modelo analítico 3D para corte em rocha

Campos dos Goytacazes/RJ Maio 2015

Modelos Lineares Generalizados - Verificação do Ajuste do Modelo

EXAME SUPLETIVO 2013 CONTEÚDO PROGRAMÁTICO DO ENSINO MÉDIO FÍSICA

Desenvolvimento de um sistema de aquecimento baseado em placa de Peltier para microdispositivos

Capítulo 5 Integral. Definição Uma função será chamada de antiderivada ou de primitiva de uma função num intervalo I se: ( )= ( ), para todo I.

Semana 5 Zeros das Funções_2ª parte

d 2 h dt 2 = 9, 8 dh b) Para a altura inicial da massa h(0) = 200 metros e velocidade inicial v(0) = 9, 8m/s, onde v(t) = dh

Prof. Sérgio Takeo Kofuji Prof. Antonio Carlos Seabra

. Medição de tensões contínuas (DC) : Volt [V]. Medição de tensões alternas (AC)

INFLUÊNCIA DA METODOLOGIA DE ESTIMAÇÃO SOBRE OS PARÂMETROS CINÉTICOS E O PROJETO DE REATORES CONTÍNUOS

Modelos Lineares Generalizados - Estimação em Modelos Lineares Generalizados

MINISTÉRIO DA EDUCAÇÃO UNIVERSIDADE FEDERAL DO PAMPA - UNIPAMPA - BAGÉ PROGRAMA INSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO À DOCÊNCIA SUBPROJETO DE MATEMÁTICA PIBID

Estimadores, pontual e intervalar, para dados com censuras intervalar

Matrizes e Sistemas Lineares

Ponto Flutuante IEEE 754

Segundo Trabalho de Econometria 2009

Gestão de Riscos e Investimentos

ADMINISTRAÇÃO DE MATERIAIS

A Derivada e a Inclinação de um Gráfico

Renato Martins Assunção

CINÉTICA QUÍMICA. Profa. Loraine Jacobs DAQBI.

ADL A Representação Geral no Espaço de Estados

CQ110 : Princípios de FQ. Imagens de Rorschach

ESTATÍSTICA COMPUTACIONAL

Ministério da Educação Universidade Tecnológica Federal do Paraná. Campus Apucarana Departamento Acadêmico de Matemática

Capítulo 6 Transformação de tensão no plano

Transcrição:

VIII Congreso Regional de ENDE Campana Agosto 2011 Tempos de falhas de um fluido isolante entre eletrodos utilizando-se como distribuições de amostragem os modelos eibull Invertido e Normal 1,2 'H6RX]D'DHO, 2 5RFKD5 2 $]HYHR3* 1 Departamento de Engenharia Civil, ni. Federal Fluminense, Brasil 2 Departamento de Engenharia de Produção, ni. Estadual do Norte Fluminense, Brasil daniel.desouza@hotmail.com 5HVXPR Em um trabalho anterior por De Souza (1) utilizamos um modelo eibull de dois parâmetros para determinarmos se o modelo acelerado proposto por Eyring seria capaz ou não de traduzir os resultados para os parâmetros de forma e de escala de uma distribuição de amostragem eibull, obtidos sob duas condições aceleradas de uso, para os resultados esperados para esses dois parâmetros em uma condição normal de uso. Nós também determinamos que os tempos de falhas de um fluido isolante entre eletrodos obtidos em três voltagens diferentes não possui uma distribuição exponencial, como esperado pela teoria. O produto analisado era um novo tipo de fluido isolante, sendo o fator de aceleração a tensão de voltagem aplicada ao fluido em duas voltagens diferentes (30KV e 40KV). A voltagem normal de operação é de 25 KV (quilovolts). Nesse caso, foi possível se testar o fluido isolante na condição de uso. Como alguns dos tempos de falhas são muito pequenos (menos do que dois segundos), assumimos que o parâmetro de localização ou vida mínima seria igual à zero. Nesse trabalho utilizaremos duas novas distribuições de amostragem, os modelos eibull Invertido e Normal, para verificarmos agora se a ei de Distribuição de Maxwell será ou não capaz de traduzir os resultados para os parâmetros de forma e de escala dos modelos de amostragem eibull Invertido e Normal, resultados esses obtidos sob duas condições aceleradas de uso, para os resultados esperados para esses dois parâmetros em uma condição normal de uso (25KV) quando o único fator de aceleração será a tensão de voltagem. Os dados de tempos de falhas do fluido isolante entre eletrodos foram apresentados por Nelson (2) e foram os mesmos utilizados no trabalho anterior por De Souza (1). Para estimarmos os parâmetros de forma e de escala desses dois modelos de amostragem iremos utilizar o método de estimação do Maximum ikelihood em uma condição de truncagem por falhas. m exemplo irá ilustrar a aplicação dessa metodologia.,rxomr A lei de Distribuição de Maxwell expressa a distribuição das energias cinéticas das moléculas. De acordo com Feller (3), essa lei é representada pela equação seguinte: 0 H 0 R H (.7 î H (. (1)

Aqui, 0 H representa o número de moléculas em uma temperatura particular absoluta 7 em graus Kelvin (Kelvin 273,16 somada à temperatura em graus Centígrados), o qual transfere uma energia cinética maior do que ( entre o número total de moléculas presente, 0 R ; ( é a energia de ativação da reação;. representa a constante do gás (1,86 calorias por mole); é a tensão de voltagem. A equação (1) expressa a possibilidade de uma molécula possuir uma energia maior do que (. O fator de aceleração $) 2/1 relativo a duas tensões diferentes de voltagem 2 e 1 será dado pela relação entre o número de moléculas possuindo uma energia de ativação ( nessas duas voltagens distintas, ou seja: $) 07( 07( (.7 ( H H (.7 ( H H.. ( ( $) HS HS. 7 7 (2). Dado que as temperaturas existentes nas duas condições aceleradas de teste são as mesmas e que a única tensão de aceleração diferente é a voltagem, a equação (2) se transformará em: ( $) HS (3). Aplicando-se logaritmos naturais em ambos os lados da equação (3) e após alguma manipulação algébrica, obteremos: O $) (. (4) Através da equação (4) poderemos estimar o termo (. testando em duas tensões de voltagem diferentes e calculando o fator de aceleração em relação às distribuições de amostragem. ogo, teremos: ( O( $) ). (5) O fator de aceleração $) 2/1 será dado pela relação θ 1 θ 2, com representando um parâmetro de escala ou um percentil correspondente a um nível de tensão i. ogo que o termo (. for determinado, o fator de aceleração $) 2/n a ser aplicado em uma condição de tensão de voltagem normal poderá ser obtido da equação (3) através da substituição VIII Congreso Regional de ENDE Campana Agosto 20011 2

da tensão de voltagem 1 pela tensão de voltagem em uma condição normal de uso n. ogo: $) ( HS (6). De Souza (1) mostrou que sob uma condição de aceleração linear, se um modelo eibull de dois parâmetros representar a distribuição de vida de uma população em um determinado nível de tensão, então um modelo eibull de dois parâmetros deverá também representar a distribuição de vida dessa população em qualquer outro nível de tensão existente. A mesma lógica se aplica aos modelos de dois parâmetros eibull Invertido e Normal. Nesse trabalho estaremos assumindo uma condição de aceleração linear. Em geral, o parâmetro de escala poderá ser estimado com o emprego de dois níveis de tensão distintos (temperatura ou ciclos ou milhas, etc.), e a razão entre eles irá fornecer o valor desejado para o fator de aceleração $). Desse modo, obteremos: θ θd (7) Novamente, baseado no trabalho por De Souza (1), para o modelo eibull de dois parâmetros a função cumulativa em uma condição normal de teste ) n n relativa a um determinado tempo de teste n, será dada por: ) ( ) ) D D HS $) (8) θd $) A equação (8) nos informa que, sob uma condição de aceleração linear assumida, se um modelo eibull de dois parâmetros representar a distribuição de vida de uma população em um determinado nível de tensão, então um modelo eibull de dois parâmetros deverá também representar a distribuição de vida dessa população em qualquer outro nível de tensão existente. A mesma lógica se aplica aos modelos de dois parâmetros eibull Invertido e Normal. No caso do modelo eibull Invertido o parâmetro de forma permanece o mesmo ao passo que o parâmetro de escala acelerado será multiplicado pelo fator de aceleração. m mesmo parâmetro de forma é uma consequência matemática necessária para se ter as duas outras condições admitidas, ou seja; assumir-se uma aceleração linear e um modelo de amostra eibull Invertido de dois parâmetros. Se níveis distintos de tensão produzirem amostras com parâmetros de forma muito diferentes entre si, então ou o modelo de amostragem eibull Invertido de dois parâmetros seria o modelo errado para representar os dados existentes ou não teríamos na realidade uma condição de aceleração linear. VIII Congreso Regional de ENDE Campana Agosto 20011 3

(VPDRHPDPXPONHOKRRSDDRVPRHORV:HEXOO,YHRH1RPDOHPXPDFRomRHXFDJHPR7SR,,IDOKDV 3DDRPRHOR:HEXOO,YHR A função semelhança para os parâmetros de forma e escala para o modelo de amostragem eibull Invertido em uma condição de truncagem do Tipo II (truncagem por falhas) será dada por: /( θ ) N I )] N I 5] ;! () + θ I θ Com θ 5 HS e ainda θ HS, teremos: /( θ ) N θ + ( ) θ H ( H θ ) (10) A função log-semelhança será dada por: / O( N) O ±( + ) O ( ) O θ ± ± ( ) θ (11) Para encontrarmos os valores de θ e que maximizem a função log-semelhança, obteremos as derivadas em função de θ e de fazendo essas equações iguais a zero. ogo, teremos: / / θ θ ± θ + O( θ) O ( ) θ θ 0 (12) O θ ( ) θ O θ 0 (13) Da equação (12) obteremos: θ + ( ) (14) VIII Congreso Regional de ENDE Campana Agosto 20011 4

VIII Congreso Regional de ENDE Campana Agosto 20011 5 Podemos notar que quando o parâmetro de forma do modelo eibull Invertido for igual à um ( 1), a equação (14) se reduzirá ao estimador de maximum likelihood para a distribuição Exponencial Invertida. Substituindo-se a equação (14) para o parâmetro de escala θ na equação (13) e aplicando-se alguma álgebra, a equação (13) se simplificará em: ± O + + O O 0 (15) A equação (15) necessitará ser resolvida interativamente. 3DDRPRHOR1RPDO tilizando-se agora a equação (), com I dado por I HS e com ) HS ;, obteremos: / N î HS î î HS A função log-semelhança será dada por:

VIII Congreso Regional de ENDE Campana Agosto 20011 6 / ] / O k ln + O O + î HS O Para encontrarmos os valores de e que maximizem a função log-semelhança obteremos as derivadas de e fazendo a seguir as equações resultantes iguais à zero. Desse modo, obteremos: / ± HS HS 0 (16) / ± HS HS 0 (17) Dividindo-se a equação (16) pela equação (17), obteremos: +, ou ainda:

+ ( ) ( ) ± ( ) 0 (18) A equação (18) necessitará ser resolvida interativamente. (HPSOR Os dados utilizados nesse trabalho foram fornecidos por Nelson (2). A Tabela (1) seguinte apresenta dados relacionados com tempos de falhas de um fluido isolante entre eletrodos obtidos em três voltagens (40KV, 30KV e 25 KV). A voltagem de operação normal é de 25KV. O propósito do teste de vida é o de determinar se a ei de Distribuição de Maxwell será capaz de traduzir resultados relativos aos parâmetros de forma e escala de modelos de amostragem eibull Invertido e Normal, obtidos sob duas condições aceleradas de uso, para valores esperados de se obter em uma condição normal de uso para esses dois parâmetros, quando o único fator de aceleração é a tensão de voltagem. O teste foi truncado quando realizado com voltagens de 30KV e 25KV. O tamanho de amostra para cada voltagem foi de 12 itens. 7DEHOD7HPSRHIDOKDVVHJXRVHXPIOXRVRODH. 4XORYROV Voltagens 40KV 30KV 25KV Tempo/segundos 1,5 50 2500 Tempo/segundos 1,5 134 4056 Tempo/segundos 2 187 12553 Tempo/segundos 3 882 4020 Tempo/segundos 12 1448 * Tempo/segundos 25 1468 * Tempo/segundos 46 220 * Tempo/segundos 56 232 * Tempo/segundos 68 4138 * Tempo/segundos 10 15750 * Tempo/segundos 323 * * Tempo/segundos 417 * * tilizando-se o método de estimação do maximum likelihood para os parâmetros de escala e de forma dos modelos de amostragem eibull Invertido e Normal em uma situação de truncagem do Tipo II (truncagem por falhas), obtivemos os seguintes valores para esses parâmetros: VIII Congreso Regional de ENDE Campana Agosto 20011 7

Voltagens 7DEHOD(VPDRHVSDDRVSDkPHRVHIRPD HHHVFDOD eibull Invertida Forma eibull Invertida Escala Normal Forma Normal Escala 40KV (12 Itens) 0,560 21,26 4,84 23,576 30KV (10 Itens) 0,61 408,025 0,176 422,027 25KV (4 itens) 1,315 4436,107 68,060 4458,101 3DDRPRHOR:HEXOO,YHR Como os valores para os parâmetros de forma para as três voltagens estão relativamente próximos (0,560 para 40KV com a análise de doze tempos de falhas; 0,61 para 30KV com a observação de dez tempos de falhas e 1,315 para 25KV com a inspeção de apenas quatro tempos de falhas), podemos assumir uma condição de aceleração linear. tilizando-se agora os resultados para o parâmetros de forma do modelo de amostragem eibull Invertido obtidos com voltagens aceleradas de 40KV e 30KV, iremos estimar o valor desse parâmetro em uma condição de uso normal de voltagem (25KV). Então iremos comparar esse resultado estimado para o parâmetro de escala com o obtido em uma condição normal de uso. Como recordamos, queremos verificar se a ei de Distribuição de Maxwell será ou não capaz de traduzir os resultados para os parâmetros de forma e de escala dos modelos de amostragem eibull Invertido e Normal, resultados esses obtidos sob duas condições aceleradas de uso, para os resultados esperados para esses dois parâmetros em uma condição normal de uso (25KV) quando o único fator de aceleração será a tensão de voltagem. Desse modo, utilizando-se as equações (1) até a (7), obteremos o fator de aceleração para o parâmetro de escala $) 2/1. Empregando-se a equação (7), teremos: θ θ sando-se a equação (5), poderemos estimar o termo (.. ogo: ( O( $) ). O ( ) ( ) ] Aplicando agora a equação (6), o fator de aceleração para o parâmetro de escala a ser utilizado em uma condição de voltagem normal de tensão $) 2/n será dado por: ( HS HS. Desse modo, o parâmetro de escala em uma tensão de voltagem normal de operação é estimado ser de: VIII Congreso Regional de ENDE Campana Agosto 20011 8

θ îθ î VHJXRV A diferença percentual entre o valor calculado de (4436,107 segundos) obtido com a inspeção de apenas quatro tempos de falhas e o valor estimado de (4231,148 segundos) será de: ( FDOFXODR θ HVPDR) 'IHHoD θ ogo, podemos ver que a ei de Distribuição de Maxwell foi capaz de traduzir com certo grau de precisão, os resultados para os parâmetros de forma e de escala dos modelos de amostragem eibull Invertido e Normal, resultados esses obtidos sob duas condições aceleradas de uso, para os resultados esperados para esses dois parâmetros em uma condição normal de uso. 3DDRPRHOR1RPDO Empregando-se novamente as equações (1) até a (7), obteremos o fator de aceleração para o parâmetro de escala $) 2/1. tilizando-se a equação (7) iremos obter: θ θ ma vez mais se usando a equação (5), poderemos estimar o termo (.. ogo: ( O( $) ). O( ) ( ) ( ) ] Através do uso da equação (6), o fator de aceleração para o parâmetro de escala a ser utilizado em uma condição de voltagem normal de tensão $) 2/n será dado por: ( HS HS. Finalmente, o parâmetro de escala em uma tensão de voltagem normal de operação é estimado ser de: θ îθ î VHJXRV A diferença percentual entre o valor calculado de (4458,101 segundos) obtido com a inspeção de apenas quatro tempos de falhas e o valor estimado de (4241,770 segundos) será de: 'IIHHoD ( FDOFXODR θ HVPDR) θ 5,10% VIII Congreso Regional de ENDE Campana Agosto 20011

Novamente podemos ver que a ei de Distribuição de Maxwell foi capaz de traduzir com certo grau de precisão, os resultados para os parâmetros de forma e de escala dos modelos de amostragem eibull Invertido e Normal, resultados esses obtidos sob duas condições aceleradas de uso, para os resultados esperados para esses dois parâmetros em uma condição normal de uso. &RFOXV}HV O propósito desse trabalho foi o de verificarmos se a ei de Distribuição de Maxwell seria ou não capaz de traduzir os resultados para os parâmetros de forma e de escala dos modelos de amostragem eibull Invertido e Normal, resultados esses obtidos sob duas condições aceleradas de uso, para os resultados esperados para esses dois parâmetros em uma condição normal de uso. O produto analisado era um novo tipo de fluido isolante, sendo o fator de aceleração a tensão de voltagem aplicada ao fluido em duas voltagens diferentes (30KV e 40KV). A voltagem normal de operação é de 25 KV (quilovolts). Nesse caso, foi possível se testar o fluido isolante na condição de uso. Para estimarmos os parâmetros de forma e de escala desses dois modelos de amostragem utilizamos o método de estimação do Maximum ikelihood em uma condição de truncagem por falhas. Como os valores para os parâmetros de forma para as três voltagens estão relativamente próximos (0,560 para 40KV com a análise de doze tempos de falhas; 0,61 para 30KV com a observação de dez tempos de falhas e 1,315 para 25KV com a inspeção de apenas quatro tempos de falhas), foi possível assumirmos uma condição de aceleração linear. tilizando-se os resultados para os parâmetros de escala do modelo de amostragem eibull Invertido obtidos com voltagens aceleradas de 40KV e 30KV, estimamos o valor desse parâmetro em uma condição de uso normal de voltagem (25KV). Então comparamos esse resultado estimado para o parâmetro de escala com o obtido em uma condição de tensão de voltagem normal de uso. Para o modelo eibull Invertido, a diferença percentual entre o valor calculado de (4436,107 segundos) obtido com a inspeção de apenas quatro tempos de falhas e o valor estimado de (4231,148 segundos) foi de apenas 4,84%. No caso do modelo Normal, a diferença percentual entre o valor calculado de (4458,101 segundos) obtido com a inspeção de apenas quatro tempos de falhas e o valor estimado de (4241,770 segundos) foi de 5,10%. Desse modo, podemos assumir que a ei de Distribuição de Maxwell (quando o fator de aceleração é apenas a tensão de voltagem), será capaz traduzir, com certo grau de precisão, os resultados para os parâmetros de forma e de escala dos modelos de amostragem eibull Invertido e Normal, resultados esses obtidos sob duas condições aceleradas de uso, para os resultados esperados para esses dois parâmetros em uma condição normal de uso. 5HIHrFDV 1. D. I. De Souza, D. F. Rocha and A. N. Haddad, Applying Eyring s accelerated life testing model to times to breakdown of insulating fluid, In Proceedings of the 22nd International Congress Condition Monitoring and Diagnostic Engineering Management - COMADEM 200, San Sebastian, pp. 14-155, June -11, 200. VIII Congreso Regional de ENDE Campana Agosto 20011 10

2.. B. Nelson, Applied ife Data Analysis, John illey & Sons, pp.124, 182. 3. R.. Feller, Accelerated Aging-Photochemical and Thermal Aspects, The J. Paul etty Trust, pp.144-145, 14. VIII Congreso Regional de ENDE Campana Agosto 20011 11