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MODELLI STATISTICI DI DEGRADO E VALUTAZIONE DELL¿AFFIDABILITÀ DI SISTEMI TECNOLOGICI

Il Progetto di ricerca del gruppo proponente si articolerà sui diversi ambiti nei quali è stata maturata negli anni una competenza riconosciuta a livello internazionale.Una parte dell'attività sarà finalizzata sullo studio e lo sviluppo di metodologie statistiche innovative per la caratterizzazione del degrado nei sistemi energetici, in particolare in stack di celle a combustibile ad ossidi solidi (Solid Oxide Fuel Cells – SOFCs), che considerino anche le scelte realizzative e le condizioni tipiche di funzionamento degli stessi. Le tecniche sviluppate verranno applicate alla stima dell’affidabilità e la stima del tempo di vita delle SOFC, a partire dai dati sperimentali raccolti durante le prove (accelerate e non) su prototipi di stack di SOFC, in particolare su quelli raccolti dal Progetto di Ricerca Europeo H2020 INSIGHT. Gli stessi dati verranno anche analizzati tramite tecniche di stima spettrale innovative, per rivelare la presenza di particolari pattern nel dominio della frequenza che evidenzi specifici fenomeni di degrado.Si studieranno, inoltre, tecniche Bayesiane basate su metodi Markov Chain Monte Carlo (MCMC) per la stima puntuale ed intervallare di parametri di processi stocastici (ad esempio, processi Gamma non Omogenei e Gamma Trasformati), utili a caratterizzare il degrado di diverse unità tecnologiche. Gli approcci statistici sviluppati verranno anche applicati alla valutazione del tempo di vita residua (residual lifetime) di diverse unità sperimentali, a partire da dati raccolti in apposite campagne sperimentali.La ricerca si propone, inoltre, di approfondire sia gli aspetti metodologici per la caratterizzazione probabilistica dell’affidabilità e delle prestazioni dei nuovi sistemi di telecomunicazione in presenza di guasti e conseguenti operazioni di ripristino. Particolare attenzione verrà dedicata all’analisi della disponibilità delle infrastrutture di rete basate sui paradigmi NFV e SDN, che verrà affrontata utilizzando diversi approcci metodologici originali per la letteratura scientifica di riferimento. Tra i più promettenti, si annoverano quelli basati su: i) Stochastic Reward Nets (SRN), che potranno avvalersi dell’utilizzo di strumenti software quali SHARPE o SPNP (sviluppati dal gruppo di ricerca del prof. K. S. Trivedi, Duke University - USA); ii) Universal Generating Function (UGF) e le sue generalizzazioni multidimensionali, utili a modellare sistemi di TLC multi-operatore; iii) modelli non-Markoviani ed in particolare basati sulle duttili distribuzioni Phase-type, per rendere i modelli più vicini ai comportamenti reali dei sistemi hardware e software.Parte dell’attività di ricerca verrà svolta insieme al Consorzio di Ricerca sulle Telecomunicazioni (Co.Ri.TeL.), con il quale il gruppo di ricerca vanta una pluriennale collaborazione e che annovera tra i suoi partner accademici l’Università degli Studi di Salerno e tra quelli industriali Ericsson Telecomunicazioni.