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 "machine failure" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-5 z 5
    Tytuł:
    A genetic algorithm-based approach for flexible job shop rescheduling problem with machine failure interference
    Autorzy:
    Liang, Zhongyuan
    Zhong, Peisi
    Zhang, Chao
    Yang, Wenlei
    Xiong, Wei
    Yang, Shihao
    Meng, Jing
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/27320976.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    genetic algorithm
    rescheduling
    machine failure
    flexible job shop scheduling
    Opis:
    Rescheduling is the guarantee to maintain the reliable operation of production system process. In production system, the original scheduling scheme cannot be carried out when machine breaks down. It is necessary to transfer the production tasks in the failure cycle and replan the production path to ensure that the production tasks are completed on time and maintain the stability of production system. To address this issue, in this paper, we studied the event-driven rescheduling policy in dynamic environment, and established the usage rules of right-shift rescheduling and complete rescheduling based on the type of interference events. And then, we proposed the rescheduling decision method based on genetic algorithm for solving flexible job shop scheduling problem with machine fault interference. In addition, we extended the "mk" series of instances by introducing the machine fault interference information. The solution data show that the complete rescheduling method can respond effectively to the rescheduling of flexible job shop scheduling problem with machine failure interference.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2023, 25, 4; art. no. 171784
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Time-based machine failure prediction in multi-machine manufacturing systems
    Algorytm wsparcia strategii tbm w wielomaszynowych systemach wytwórczych
    Autorzy:
    Sobaszek, Łukasz
    Gola, Arkadiusz
    Świć, Antoni
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1365197.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    production system
    maintenance
    reliability
    machine failure
    prediction
    Time-Based Maintenance
    system produkcyjny
    utrzymanie ruchu
    niezawodność
    awarie maszyn
    predykcja
    Opis:
    The execution of production processes in real manufacturing systems is associated with the occurrence of numerous disruptions, which predominantly revolve around technological machine failure. Therefore, various maintenance strategies are being developed, many of which tend to emphasise effective preventive measures, such as the Time-Based Maintenance (TBM) discussed in this paper. Specifically, this publication presents the time-based machine failure prediction algorithm for the multi-machine manufacturing environment. The Introduction section outlines the body of knowledge related to typical strategies applied in maintenance. The next part describes an approach to failure prediction that treats processing times as makespan and is followed by highlighting the key role of historical data in machine failure management, in the subsequent section. Finally, the proposed time-based machine failure prediction algorithm is presented and tested by means of a two-step verification, which confirms its effectiveness and further practical implementation.
    Realizacja procesów produkcyjnych w rzeczywistych systemach wytwórczych wiąże się z występowaniem wielu zakłóceń, do których zalicza się głównie awarie maszyn technologicznych. W związku z tym obserwowany jest rozwój różnorodnych strategii utrzymania ruchu. Coraz większy nacisk kładziony jest na efektywne działania prewencyjne, do których zalicza się także działania określone w czasie (ang. Time-Based Maintenance – TBM). W niniejszej publikacji zaprezentowano algorytm predykcji awarii maszyn w wielomaszynowych systemach wytwórczych wspierający prewencyjne utrzymanie ruchu. Na wstępie omówiono zagadnienia związane z typowymi strategiami stosowanymi w obszarze UR. Ponadto omówiono tematykę predykcji awarii, zwracając uwagę na ujęcie czasu pracy maszyny jako czasu trwania, a także kluczową rolę wykorzystania danych historycznych dotyczących awarii maszyn. Następnie zaprezentowano proponowany algorytm predykcji wspierający działania określone w czasie. Prezentowane prace zakończono dwuetapową weryfikacją proponowanej metody, która potwierdziła jej skuteczność oraz zasadność wykorzystania.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2020, 22, 1; 52-62
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Determination of the average maintenance time of CNC machine tools based on type II failure correlation
    Określenie średniego czasu konserwacji obrabiarek CNC w oparciu o korelację awarii typu II
    Autorzy:
    Shen, G.
    Zeng, W.
    Han, C.
    Liu, P.
    Zhang, Y.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/300892.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    obrabiarki CNC
    średni czas konserwacji
    korelacja awarii typu II
    DEMATE /ISM
    funkcja kopuły
    CNC machine tools
    Average maintenance time
    Type II failure correlation
    DEMATEL/ISM
    copula function
    Opis:
    An average maintenance time calculation method based on components failure correlation analysis is proposed to revise the traditional system maintenance time. This paper focus on complex system type II fault correlation, using the Decision-making trial and evaluation laboratory / Interpretative structural model method to divide the fault level of components. And the copula connection function is introduced to calculation of failure rate function of failure correlation components. In addition, the system maintenance time model is established by synthesizing the failure rate function of each unit of the system. Moreover, the average maintenance time under the minimum number of failures is determined. This method shows that the minimum average maintenance time of the proposed system is more reasonable than the traditional one and provides the basis for system and component reliability design.
    W artykule zaproponowano metodę obliczania średniego czasu konserwacji, opartą na analizie korelacji uszkodzeń elementów składowych systemu. Metoda ta ma na celu rewizję tradycyjnego czasu konserwacji systemu. Głównym tematem pracy jest korelacja awarii typu II występujących w systemach złożonych. Elementy systemu podzielono ze względu na poziom uszkodzenia przy użyciu metody DEMATEL w połączeniu z interpretacyjnym modelowaniem strukturalnym. Funkcję intensywności skorelowanych uszkodzeń elementów systemu obliczono za pomocą funkcji łączącej (kopuły). Dodatkowo, opracowano model czasu konserwacji systemu poprzez syntezę funkcji intensywności uszkodzeń każdej jednostki systemu. Ponadto, określono średni czas konserwacji dla minimalnej liczby uszkodzeń. Metoda ta pokazuje, że minimalny średni czas konserwacji proponowanego systemu jest korzystniejszy niż tradycyjnie przyjęty i stanowi podstawę do projektowania niezawodności systemu i jego składowych.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2017, 19, 4; 604-614
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    A method to analyze the machining accuracy reliability sensitivity of machine tools based on Fast Markov Chain simulation
    Podejście do analizy czułości niezawodnościowej dokładności obrabiarek oparte na symulacji metodą szybkich łańcuchów Markowa
    Autorzy:
    Cheng, Q.
    Sun, B.
    Zhao, Y.
    Gu, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/301814.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    machining accuracy reliability
    machine tool
    fast Markov Chain
    reliability sensitivity analysis
    integral of failure probability
    niezawodność dokładności obróbki
    obrabiarka
    szybki łańcuch Markowa
    analiza czułości niezawodnościowej
    całka prawdopodobieństwa uszkodzenia
    Opis:
    With the ever increasing demand of higher machining accuracies, the machining accuracy reliability has evolved into an indicator to evaluate the performance of a machine tool. Consequentially, methods for improving the machining accuracy reliability have become the focus of attention for both manufacturers and users. Generally, the intercoupling geometric errors are the main cause which may lead to a reduction of the machining accuracy of machine tools. In this paper, the machining accuracy reliability is defined as the ability of a machine tool to perform at its specified machining accuracy under the stated conditions for a given period of time, and a new approach for analyzing the machining accuracy reliability of machine tools based on fast Markov chain simulations is proposed. Using this method, seven different failure modes could be determined for a machine tool. An analysis of the machining accuracy reliability sensitivity was performed based on solving the integral of the failure probability of the machine tool, and the key geometric errors which most strongly affect the machining accuracy reliability were identified. Finally, in this study, a 4-axis machine tool was selected as an example to experimentally validate the effectiveness of the proposed method.
    Wraz z wciąż rosnącym zapotrzebowaniem na coraz to wyższą dokładność obróbki, niezawodność dokładności obróbki stała się wskaźnikiem pozwalającym na ocenę charakterystyk obrabiarek. W rezultacie, metody doskonalenia niezawodności dokładności obróbki znalazły się w centrum uwagi zarówno producentów jak i użytkowników tych maszyn. Na ogół, do zmniejszenia dokładności obróbki prowadzą nakładające się błędy geometryczne. W niniejszej pracy, niezawodność dokładności obróbki zdefiniowano jako zdolność obrabiarki do pracy z określoną dla niej dokładnością w zadanych warunkach przez dany okres czasu. Zaproponowano nowe podejście do analizy niezawodności dokładności obróbki oparte na symulacji metodą szybkich łańcuchów Markowa. Za pomocą tej metody, można ustalić siedem różnych przyczyn uszkodzeń obrabiarki. Analizę czułości niezawodnościowej dokładności obróbki przeprowadzono obliczając całkę prawdopodobieństwa uszkodzenia obrabiarki. Określono także kluczowe błędy geometryczne, które najsilniej wpływają na niezawodność dokładności obróbki. Wreszcie, efektywność proponowanej metody sprawdzono doświadczalnie na przykładzie obrabiarki czteroosiowej.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2016, 18, 4; 552-564
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Health index synthetization and remaining useful life estimation for turbofan engines based on run-to-failure datasets
    Synteza wskaźników stanu technicznego oraz ocena pozostałego okresu użytkowania silników turbowentylatorowych z wykorzystaniem zbiorów danych o pracy do czasu uszkodzenia
    Autorzy:
    Shi, J.
    Li, Y.
    Wang, G.
    Li, X.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/301447.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    hierarchical clustering
    relevance vector machine
    run-to-failure
    remaining useful life
    health indices
    prognostics
    grupowanie hierarchiczne
    maszyna wektorów istotnych
    praca do czasu uszkodzenia
    pozostały okres użytkowania
    wskaźnik stanu technicznego
    prognostyka
    Opis:
    Turbofan engines will gradually degrade until failure occurs or life ends if without maintenance. Reliable degradation assessment and remaining useful life (RUL) estimation make sense on both aviation safety and rational maintenance decisions. This paper proposes a data-driven prognostic method on the premise of run-to-failure (RtF) data which are multivariate sensory data collected from the engines operating from normal to failure. After necessary pre-processing to the data, clustering analysis is executed to generate the clusters which represent the multi-states of the degradation process. The failure state cluster is extracted, and then the distance between the pre-processed data and the cluster is calculated. Therefore, one-dimensional time series are generated and defined as the health indices. Afterwards the degradation models are built based on the health indices. Finally, the RUL of a testing unit can be estimated by similarity analysis with the models. Hierarchical clustering (HC) and relevance vector machine (RVM) are the main algorithms employed in this paper. To validate the proposition, a case study is performed on turbofan engines data from Prognostics Center of Excellence (PCoE) at NASA Ames Research Center, and sufficient comparisons were given.
    Silniki turbowentylatorowe niepoddane konserwacji ulegają stopniowej degradacji aż do czasu wystąpienia uszkodzenia lub zakończenia cyklu życia. Rzetelna ocena degradacji oraz pozostałego okresu użytkowania (RUL) mają wpływ zarówno na bezpieczeństwo maszyn lotniczych jak i racjonalne podejmowanie decyzji dotyczących utrzymania ruchu. W artykule zaproponowano sterowaną danymi metodę prognostyczną opartą na danych o pracy do czasu uszkodzenia (run-to failure, RTF), które są wielowymiarowymi danymi sensorycznymi zbieranymi podczas normalnej pracy silnika aż do jego uszkodzenia. Po niezbędnej wstępnej obróbce danych, przeprowadzono analizę skupień w celu wygenerowania skupień reprezentujących multi-stany procesu degradacji. Wyodrębniono klaster stanów uszkodzenia, a następnie obliczono odległość między wstępnie przetworzonymi danymi a wyodrębnionym klastrem. Następnie wygenerowano jednowymiarowe szeregi czasowe, które zdefiniowano jako wskaźniki stanu technicznego. Na podstawie tych wskaźników zbudowano modele degradacji. Wreszcie, w oparciu o analizę podobieństwa do opracowanych modeli oceniono RUL jednostki testowej. Główne algorytmy zastosowane w niniejszym opracowaniu to algorytmy grupowania hierarchicznego (HC) oraz maszyny wektorów istotnych (RVM). Aby zweryfikować zaproponowaną w pracy metodę, przeprowadzono studium przypadku z wykorzystaniem danych dot. silników turbowentylatorowych pochodzące z Prognostic Center of Excellence (PCoE) przy NASA Ames Research Center oraz przedstawiono odpowiednie porównania.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2016, 18, 4; 621-631
    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