Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Tang, D." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Optimal replacement policy for a periodically inspected system subject to the competing soft and sudden failures
Optymalna polityka wymiany do zastosowania w systemach poddawanych przeglądom okresowymnarażonych na konkurujące uszkodzenia parametryczne i nagłe
Autorzy:
Tang, D.
Yu, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/301652.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
condition-based maintenance
periodic inspections
competing risk
soft failure
sudden failure
utrzymanie ruchu zależne od stanu technicznego urządzeń
przegląd okresowy
zagrożenie konkurujące
uszkodzenie parametryczne
uszkodzenie nagłe
Opis:
This paper analyzes a replacement problem for a continuously degrading system which is periodically inspected and subject to the competing risk of soft and sudden failures. The system should be correctively replaced by a new one upon failure, or it could be preventively replaced before failure due to safety and economic considerations. Dependent soft and sudden failures are considered. The degradation process of the system observed by inspections exhibits a monotone increasing pattern and is described by a gamma process. The failure rate of the sudden failure is characterized by its dependency on the system age and the degradation state. By formulating the optimization problem in a semi-Markov decision process framework, the specific form of the optimal replacement policy which minimizes the long-run expected average cost per unit time is found, considering a cost structure that includes the cost for inspections, the cost for preventive replacement, and the costs for different failure modes. The corresponding computational algorithm to obtain the optimal replacement policy is also developed. A real data set is utilized to illustrate the application of the optimal replacement policy.
W artykule przeanalizowano problem wymiany dotyczący poddawanego przeglądom okresowym systemu ulegającego ciągłej degradacji i narażonego na konkurujące zagrożenie uszkodzeniami parametrycznymi i nagłymi. System taki powinien zostać wymieniony na nowy w ramach konserwacji korygującej w przypadku wystąpienia uszkodzenia lub też, ze względów bezpieczeństwa i względów ekonomicznych, można dokonać wymiany profilaktycznej jeszcze przed wystąpieniem uszkodzenia. W artykule rozważono przypadek zależnych od siebie uszkodzeń parametrycznych i nagłych. Proces degradacji systemu obserwowany podczas przeglądów ma charakter monotonicznie rosnący i można go opisać za pomocą procesu gamma. Intensywność uszkodzeń nagłych zależy od wieku systemu i jego stanu degradacji. Formułując problem optymalizacyjny w ramach semi-markowskiego procesu decyzyjnego, można określić formę optymalnej polityki wymiany, która minimalizowałaby długookresowy średni koszt na jednostkę czasu, z uwzględnieniem struktury kosztów, która obejmuje koszty przeglądów, koszty wymiany profilaktycznej oraz koszty różnych przyczyn uszkodzeń. Opracowano odpowiedni algorytm obliczeniowy umożliwiający ustalenie optymalnej polityki wymiany. Zastosowanie proponowanej optymalnej polityki wymiany zilustrowano na przykładzie zbioru rzeczywistych danych.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2015, 17, 2; 228-235
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Dynamic condition-based maintenance policy for degrading systems described by a random-coefficient autoregressive model: A comparative study
Dynamiczna strategia utrzymania ruchu na podstawie stanu technicznego dla ulegających degradacji systemów opisanych modelem autoregresyjnym z parametrami losowymi – studium porównawcze
Autorzy:
Tang, D.
Sheng, W.
Yu, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/302062.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
degradation modeling
autoregressive model
Bayesian method
residual life estimation
semi-Markov decision process
condition-based maintenance
modelowanie degradacji
model autoregresyjny
metoda bayesowska
ocena trwałości resztkowej
semi-markowski proces decyzyjny
utrzymanie na podstawie stanu technicznego
Opis:
In this paper, we optimize a dynamic condition-based maintenance policy for a slowly degrading system subject to soft failure and condition monitoring at equidistant, discrete time epochs. A random-coefficient autoregressive model with time effect is developed to describe the system degradation. The system age, previous state observations, and the item-to-item variability of the degradation are jointly combined in the proposed degradation model. Stochastic behavior for both the age-dependent and the state dependent term are considered, and a Bayesian approach for periodically updating the estimates of the stochastic coefficients is developed to combine information from a degradation database with real-time condition-monitoring information. Based on this degradation model, the dynamic maintenance policy is formulated and solved in a semi-Markov decision process framework. Incorporated with the same semi-Markov decision process framework is a novel approach for mean residual life estimation, which enables simultaneous residual life estimation with the optimization procedure. The effectiveness of using the proposed random coefficient autoregressive model with time effect rather than the existing fixed-coefficient ones to describe system degradation is demonstrated through a comparative study based on a real degradation dataset. The advantages of using a dynamic maintenance policy are also revealed.
W prezentowanej pracy dokonano optymalizacji dynamicznej, uwzględniającej stan techniczny obiektu strategii utrzymania ruchu dla wolno ulegającego degradacji systemu monitorowanego w równoodległych dyskretnych chwilach czasu (epokach) pod względem uszkodzeń parametrycznych oraz stanu technicznego. Do opisu degradacji systemu opracowano model autoregresyjny z parametrami losowymi uwzględniający wpływ czasu. Proponowany model degradacji bierze pod uwagę zarówno wiek systemu jak i wcześniejsze obserwacje stanu oraz zmienność degradacji pomiędzy obiektami. Rozważano zachowanie stochastyczne zarówno składnika zależnego od wieku jak i składnika zależnego od stanu; opracowano bayesowską metodę okresowej aktualizacji oszacowań współczynników stochastycznych, która pozwala łączyć informacje z bazy danych o degradacji z informacjami z monitorowania stanu w czasie rzeczywistym. W oparciu o otrzymany model degradacji, sformułowano dynamiczną politykę utrzymania ruchu; problem optymalizacji tej polityki rozwiązywano w ramach procesu decyzyjnego semi-Markowa. Do procesu decyzyjnego włączono nowatorską metodę obliczania trwałości resztkowej, co umożliwiło ocenę trwałości resztkowej jednocześnie z przeprowadzeniem procedury optymalizacyjnej. Skuteczność wykorzystania proponowanego modelu autoregresyjnego do opisu degradacji systemu porównywano ze skutecznością dotychczasowych modeli z parametrami stałymi w badaniu opartym na rzeczywistym zbiorze danych o degradacji. Wskazano również zalety stosowania proponowanej dynamicznej strategii utrzymania ruchu.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2018, 20, 4; 590-601
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    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