Informacja

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

Wyszukujesz frazę "maintenance indicator" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-1 z 1
Tytuł:
An algorithm for estimating the effect of maintenance on aggregated covariates with application to railway switch point machines
Algorytm do oceny wpływu konserwacji na zagregowane zmienne towarzyszącei jego zastosowanie w odniesieniu do kolejowych napędów zwrotnicowych
Autorzy:
Babishin, Vladimir
Taghipour, Sharareh
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/300882.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
virtual health indicator
virtual age
maintenance effectiveness
preventive and corrective maintenance
Cox-Weibull hazard function
proportional hazards model
wirtualny wskaźnik stanu technicznego
wiek wirtualny
skuteczność konserwacji
konserwacja zapobiegawcza i korygująca
funkcja hazardu Coxa–Weibulla
model proporcjonalnego hazardu
Opis:
We propose an algorithm for estimating the effectiveness of maintenance on both age and health of a system. One of the main contributions is the concept of virtual health of the device. It is assumed that failures follow a nonhomogeneous Poisson process (NHPP) and covariates follow the proportional hazards model (PHM). In particular, the effect of maintenance on device’s age is estimated using the Weibull hazard function, while the effect on device’s health and covariates associated with condition-based monitoring (CBM) is estimated using the Cox hazard function. We show that the maintenance effect on the health indicator (HI) and the virtual HI can be expressed in terms of the Kalman filter concepts. The HI is calculated from Mahalanobis distance between the current and the baseline condition monitoring data. The effect of maintenance on both age and health is also estimated. The algorithm is applied to the case of railway point machines. Preventive and corrective types of maintenance are modelled as different maintenance effect parameters. Using condition monitoring data, the HI is calculated as a scaled Mahalanobis distance. We derive reliability and likelihood functions and find the least squares estimates (LSE) of all relevant parameters, maintenance effect estimates on time and HI, as well as the remaining useful life (RUL).
W artykule zaproponowano algorytm służący do szacowania skuteczności utrzymania ruchu w odniesieniu do wieku i stanu technicznego (kondycji) systemu. Główny wkład proponowanej metody stanowi koncepcja wirtualnego stanu urządzenia. Metoda zakłada, że uszkodzenia można zamodelować za pomocą niejednorodnego procesu Poissona, a zmienne towarzyszące za pomocą modelu proporcjonalnego hazardu. Mówiąc precyzyjniej, wpływ konserwacji na wiek urządzenia szacuje się z wykorzystaniem funkcji hazardu Weibulla, natomiast wpływ na stan urządzenia i zmienne towarzyszące związane z monitorowaniem stanu ocenia się stosując funkcję hazardu Coxa. W artykule pokazujemy, że wpływ konserwacji na wskaźnik stanu i wskaźnik stanu wirtualnego można wyrazić w kategoriach filtra Kalmana. Wskaźnik stanu oblicza się na podstawie odległości Mahalanobisa między bieżącymi a początkowymi danymi z monitorowania stanu. Ocenia się także wpływ utrzymania na wiek i kondycję systemu. Proponowany algorytm zastosowano w odniesieniu do napędów zwrotnicowych. Zapobiegawcze i naprawcze typy konserwacji zamodelowano jako różne parametry utrzymania ruchu. Korzystając z danych z monitorowania stanu, obliczono wskaźnik stanu jako skalowaną odległość Mahalanobisa. Wyprowadzono funkcje niezawodności i wiarygodności oraz obliczono metodą najmniejszych kwadratów szacunkowe wielkości wszystkich istotnych parametrów, a także szacunkowy wpływ konserwacji na wskaźniki czasu i stanu technicznego oraz pozostały okres użytkowania (RUL).
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2019, 21, 4; 619-630
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-1 z 1

    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