Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "Ma, Y." wg kryterium: Autor

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-5 z 5
    Tytuł:
    A novel reliability model for multi-component systems subject to multiple dependent competing risks with degradation rate acceleration
    Nowatorski model niezawodności dla systemów wieloelementowych narażonych na liczne zależne ryzyka konkurujące uwzględniający przyspieszenie tempa degradacji
    Autorzy:
    Zhang, Y.
    Ma, Y.
    Liu, L.
    Ouyang, L.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/300977.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    zależne ryzyka konkurujące
    analiza czułości
    przyspieszenie tempa degradacji
    model niezawodności
    metoda funkcji kopuły
    dependent competing risks
    degradation rate acceleration
    reliability model
    copula method
    sensitivity analysis
    Opis:
    The purpose of this paper is to establish a new reliability model of the system subject to multiple dependent competing risks. For a system subject to multiple dependent competing risks, the total degradation consists of natural degradation amount and sudden degradation increments (SDIs) caused by random shocks arriving at the system. Most researchers on this topic only focus on the SDIs. However, the impact of random shocks on degradation rate is ignored. In this paper, a novel reliability model considering degradation rate acceleration (DRA) caused by random shocks is proposed, in which the degradation model is based on the degradation path. The dependence relationship between multiple degradation processes is dealt with by copula method, and the arrival time of shocks is assumed to follow a non-homogeneous Poisson process (NHPP). Finally, the effectiveness of the proposed reliability model is demonstrated by an example of a series system. Moreover, the effect of model parameters is evaluated through sensitivity analysis.
    Celem niniejszej pracy było stworzenie nowego modelu niezawodności systemu narażonego na liczne zależne ryzyka konkurujące. W przypadku systemu eksponowanego na wiele zależnych ryzyk konkurujących, na wartość całkowitą degradacji składa się wartość degradacji naturalnej oraz wartość nagłych przyrostów degradacji (sudden degradation increments, SDI) powodowanych przez losowe zaburzenia systemu. Większość badaczy tej tematyki koncentruje się wyłącznie na SDI, ignorując tym samym wpływ zaburzeń losowych na tempo degradacji. W niniejszym artykule zaproponowano nowy model niezawodności uwzględniający przyspieszenie tempa degradacji powodowane zaburzeniami losowymi, w którym model degradacji opiera się na krzywej degradacji. Zależność między mnogimi procesami degradacji rozpatrywano za pomocą metody funkcji kopuły przy założeniu, że czas wystąpienia zaburzenia odpowiada niejednorodnemu procesowi Poissona. Skuteczność proponowanego modelu niezawodności zademonstrowano na przykładzie systemu szeregowego. Ponadto, wykorzystano analizę czułości do oceny wpływu parametrów modelu na niezawodność systemu.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2018, 20, 4; 579-589
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Szacowanie współczynników interakcyjnych do analizy uszkodzeń interakcyjnych
    Estimating interactive coefficients for analysing interactive failures
    Autorzy:
    Sun, Y.
    Ma, L.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/301078.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    uszkodzenia zależne
    uszkodzenia interakcyjne
    współczynniki interakcyjne
    niezawodność
    system złożony
    dependent failures
    interactive failures
    interactive coefficients
    reliability
    complex system
    Opis:
    Środki techniczne to często systemy złożone. W złożonym systemie, między komponentami często zachodzą interakcje uszkodzeniowe prowadzące do uszkodzeń interakcyjnych. Występowanie w systemie uszkodzeń interakcyjnych może prowadzić do wzmożonego prawdopodobieństwa uszkodzenia. Stąd też, przy projektowaniu i eksploatacji złożonych systemów inżynieryjnych, może zaistnieć potrzeba wzięcia pod uwagę uszkodzeń interakcyjnych. Odnosząc się do tego zagadnienia, Sun i in. stworzyli analityczny model uszkodzeń interakcyjnych. W modelu tym stopień interakcji między dwoma komponentami jest wyrażany przez współczynniki interakcyjne. Aby można było użyć tego modelu do analizy uszkodzeń należy więc oszacować współczynniki interakcyjne. Jednakże nie opisano jeszcze metod szacowania współczynników interakcyjnych. Aby wypełnić tę lukę, w niniejszej pracy zaprezentowano pięć metod szacowania współczynników interakcyjnych, wliczając w to metodę probabilistyczną, metodę analizy opartej na danych o uszkodzeniach, eksperymentalną metodę laboratoryjną, metodę opartą na mechanizmie interakcji między uszkodzeniami oraz metodę oceny eksperckiej. Podano przykłady pokazujące zastosowania proponowanych metod, a także dokonano porównania między nimi.
    Engineering assets are often complex systems. In a complex system, components often have failure interactions which lead to interactive failures. A system with interactive failures may lead to an increased failure probability. Hence, one may have to take the interactive failures into account when designing and maintaining complex engineering systems. To address this issue, Sun et al have developed an analytical model for the interactive failures. In this model, the degree of interaction between two components is represented by interactive coefficients. To use this model for failure analysis, the related interactive coefficients must be estimated. However, methods for estimating the interactive coefficients have not been reported. To fill this gap, this paper presents five methods to estimate the interactive coefficients including probabilistic method; failure data based analysis method; laboratory experimental method; failure interaction mechanism based method; and expert estimation method. Examples are given to demonstrate the applications of the proposed methods. Comparisons among these methods are also presented.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2010, 2; 67-72
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Optymalizacja zależnego od stanu technicznego utrzymania urządzeń dla dwuskładnikowego systemu szeregowego nie wymagająca z góry ustalonej struktury strategii
    Condition-based Maintenance Optimisation without a Predetermined Strategy Structure for a Two-component Series System
    Autorzy:
    Zhang, Z.
    Zhou, Y.
    Sun, Y.
    Ma, L.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/301595.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    semimarkowski proces decyzyjny
    condition-based maintenance
    system wieloskładnikowy
    semi-Markov decision process
    multi-component system
    Opis:
    Większość badań nad optymalizacją utrzymania systemów wieloskładnikowych bierze pod uwagę jedynie rozkład czasu życia elementów składowych. Kiedy przyjmie się dla systemów wieloskładnikowych strategię utrzymania urządzeń zależną od ich bieżącego stanu technicznego (condition-based maintenance, CBM), struktura strategii staje się złożona w związku z dużą liczbą stanów składowych oraz ich kombinacji. W konsekwencji, często przyjmuje się pewne z góry ustalone struktury strategii utrzymania przed optymalizacją utrzymania systemu wieloskładnikowego w kontekście CBM. Opracowanie takich z góry ustalonych struktur strategii wymaga jednak specjalistycznego doświadczenia, a i tak brak dowodów na optymalność tych strategii. W artykule zaproponowano metodę optymalizacji utrzymania szeregowego systemu dwuskładnikowego, która nie wymaga wcześniej ustalonej struktury strategii. Proponowaną metodę opracowano na podstawie semimarkowskiego procesu decyzyjnego (SMDP). Badanie symulacyjne pokazało, że za pomocą proponowanej metody można ustalać optymalną strategię utrzymania w sposób adaptacyjny dla różnych kosztów utrzymania oraz parametrów procesów degradacyjnych. Za pomocą symulacji badano także optymalną strukturę strategii utrzymania, jako punkt odniesienia dla przyszłych studiów nad optymalizacją systemów wieloskładnikowych.
    Most existing research on maintenance optimisation for multi-component systems only considers the lifetime distribution of the components. When the condition-based maintenance (CBM) strategy is adopted for multi-component systems, the strategy structure becomes complex due to the large number of component states and their combinations. Consequently, some predetermined maintenance strategy structures are often assumed before the maintenance optimisation of a multicomponent system in a CBM context. Developing these predetermined strategy structure needs expert experience and the optimality of these strategies is often not proofed. This paper proposed a maintenance optimisation method that does not require any predetermined strategy structure for a two-component series system. The proposed method is developed based on the semi-Markov decision process (SMDP). A simulation study shows that the proposed method can identify the optimal maintenance strategy adaptively for different maintenance costs and parameters of degradation processes. The optimal maintenance strategy structure is also investigated in the simulation study, which provides reference for further research in maintenance optimisation of multi-component systems.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2012, 14, 2; 120-129
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Prognozowanie trwałości środków technicznych z wykorzystaniem wielu wskaźników degradacji i zdarzeń awaryjnych w ujęciu modelu ciągłej przestrzeni stanów
    Asset life prediction using multiple degradation indicators and failure events: a continuous state space model approach
    Autorzy:
    Zhou, Y.
    Ma, L.
    Mathew, J.
    Sun, Y.
    Wolff, R.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/301478.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    prognozowanie trwałości środków
    model degradacji
    algorytm maksymalizacji wartości oczekiwanej
    model przestrzeni stanów
    asset life prediction
    degradation model
    expectation-maximisation algorithm
    state space model
    Opis:
    Prognozowanie trwałości środków z wykorzystaniem wskaźników degradacji wiąże się z dwoma zagadnieniami praktycznymi:(1) identyfikacją progów niepewnego uszkodzenia dla wskaźników degradacji oraz (2) łączeniem licznych wskaźników degradacji otrzymanych na podstawie danych z monitorowania stanu. Model degradacji w przestrzeni stanów stanowi efektywne podejście do tych dwóch zagadnień. Jednakże dotychczasowe badania dotyczące tego modelu w dużej mierze przyjmują założenie dyskretnego czasu lub dyskretnych stanów, które wymaga równych odstępów między przeglądami lub dyskretyzacji ciągłych wskaźników degradacji. Aby uniknąć konieczności zakładania dyskretnego czasu i dyskretnych stanów, w niniejszej pracy zaproponowano model przestrzeni stanów oparty na procesie Gamma. Proces Gamma charakteryzuje własność monotoniczna rosnącą, która odpowiada nieodwracalnym procesom degradacji środków technicznych w trakcie jednego cyklu serwisowego. Własność monotoniczna rosnąca ułatwia również ustalenie funkcji prawdopodobieństwa, gdy brane są pod uwagę czasy uszkodzeń. W artykule sformułowano algorytmy estymacji parametrów oraz prognozowania czasu życia dla modelu przestrzeni stanów opartego na procesie Gamma. Dodatkowo określono metodę oceny efektywności wskaźników w modelowaniu degradacji. Proponowany model przestrzeni stanów oparty na procesie Gamma oraz jego algorytmy weryfikowano przy użyciu danych symulacyjnych oraz danych terenowych pozyskanych z przedsiębiorstwa zajmującego się ciekłym gazem ziemnym.
    Two practical issues are involved in asset life prediction using degradation indicators: (1) identifying uncertain failure thresholds of degradation indicators and (2) fusing multiple degradation indicators extracted from condition monitoring data. The state space degradation model provides an effective approach to address these two issues. However, existing research on the state space degradation model largely adopts a discrete time or states assumption which requires equal inspection intervals or discretising continuous degradation indicators. To remove the discrete time and states assumptions, this paper proposes a Gamma-based state space model. The Gamma process has a monotonically increasing property that is consistent with the irreversible degradation processes of engineering assets within a single maintenance cycle. The monotonically increasing property also makes the establishment of the likelihood function more straightforward when failure times are considered. In this paper, parameter estimation and lifetime prediction algorithms for the Gamma-based state space model are developed. In addition, an effectiveness evaluation approach for indicators in degradation modelling is established. The proposed Gamma-based state space model and algorithms are validated using both simulated data and a field dataset from a liquefied natural gas company.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2009, 4; 72-81
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Weighted prediction method with multiple time series using multi-kernel least squares support vector regression
    Metoda ważonej predykcji wielokrotnych szeregów czasowych z wykorzystaniem wielojądrowej regresji wektorów wspierających metodą najmniejszych kwadratów (LS-SVR)
    Autorzy:
    Guo, Y. M.
    Ran, C. B.
    Li, X. L.
    Ma, J. Z.
    Zhang, L.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/302067.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    szereg czasowy
    predykcja ważona
    regresja wektorów wspierających metodą najmniejszych kwadratów (LS-SVR)
    uczenie wielojądrowe (MKL)
    time series
    weighted prediction
    least squares support vector regression (LS-SVR)
    multiple kernel learning (MKL)
    Opis:
    Least squares support vector regression (LS-SVR) has been widely applied in time series prediction. Based on the case that one fault mode may be represented by multiple relevant time series, we utilize multiple time series to enrich the prediction information hiding in time series data, and use multi-kernel to fully map the information into high dimensional feature space, then a weighted time series prediction method with multi-kernel LS-SVR is proposed to attain better prediction performance in this paper. The main contributions of this method include three parts. Firstly, a simple approach is proposed to determine the combining weights of multiple basis kernels; Secondly, the internal correlative levels of multiple relevant time series are computed to present the different contributions of prediction results; Thirdly, we propose a new weight function to describe each data's different effect on the prediction accuracy. The experiment results indicate the effectiveness of the proposed method in both better prediction accuracy and less computation time. It maybe has more application value.
    Regresja wektorów wspierających metodą najmniejszych kwadratów (LS-SVR) jest szeroko stosowana w predykcji szeregów czasowych. Opierając się na fakcie, że jeden rodzaj niezdatności może być reprezentowany przez wiele relewantnych szeregów czasowych, w niniejszej pracy wykorzystano wielokrotne szeregi czasowe do wzbogacenia informacji predykcyjnych ukrytych w szeregach czasowych oraz posłużono się metodą uczenia wielojądrowego (multi-kernel) w celu mapowania informacji do wysoko wymiarowej przestrzeni cech, a następnie zaproponowano metodę ważonej predykcji wielokrotnych szeregów czasowych z wykorzystaniem wielojądrowej regresji LS-SVR służącą osiągnięciu lepszej wydajności prognozowania.Metoda składa się z trzech głównych części. Po pierwsze, zaproponowano prosty sposób określania łącznej wagi wielu jąder podstawowych. Po drugie, obliczono wewnętrzne poziomy korelacyjne wielokrotnych szeregów czasowych w celu przedstawienia różnego udziału wyników prognozowania. Po trzecie, zaproponowano nową funkcję wagi do opisu różnego wpływu poszczególnych danych na trafność predykcji. Wyniki doświadczenia wskazują na skuteczność proponowanej metody zarówno jeśli chodzi o lepszą trafność predykcji jak i krótszy czas obliczeniowy. Proponowane rozwiązanie ma potencjalnie dużą wartość aplikacyjną.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2013, 15, 2; 188-194
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-5 z 5

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies