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 "condition-based maintenance" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 24
Tytuł:
A risk assessment method of aircraft structure damage maintenance interval considering fatigue crack growth and detection rate
Autorzy:
Zhang, Zhuzhu
Mao, Haitao
Liu, Yulin
Jiao, Peng
Hu, Wenlin
Shen, Pei
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/24200796.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
Monte Carlo
risk assessment
maintenance interval
crack propagation
detection rate
condition based maintenance
Opis:
The accurate assessment of aircraft structure damage risk is the premise of establishing reasonable, economic and reliable maintenance intervals. While many studies have proposed damage risk assessment methods for aircraft structures, these methods lack the quantification of risk. This paper proposed a risk assessment method of aircraft structure damage maintenance interval considering fatigue crack growth rate and crack detection rate. The damage process of aircraft structure was simulated by Monte Carlo simulation to realize the quantitative assessment of aircraft structure damage risk and maintenance interval. Taking an aircraft fleet as an example, the damage risk of its wing structure was simulated and analyzed. The results show that if the risk is controlled within a reasonable range, the maintenance interval should be shortened to 16 flight hours. At the same time, through the analysis of the risk classification standard and the crack detection rate, the quantitative evaluation of the risk classification standard was realized.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2023, 25, 1; art. no. 3
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Maintenance policy of degradation components based on the two-phase Wiener process
Autorzy:
Song, Minqiao
Zhang, Yingzhi
Yang, Fang
Wang, Xiaofeng
Guo, Guiming
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/28328273.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
condition-based maintenance
two-phase inspection
two-phase Wiener process
Particle Swarm Optimization
sensitivity analysis
Opis:
This paper proposes a condition-based maintenance policy for the two-phase Wiener degradation process components. The main contribution of this article is to provide the time distribution of degradation failures for the two-phase Wiener process degradationcomponent, as well as the modeling and solving methods for two-phase maintenance. The two-phase maintenance policy includes two-phase inspection and preventive replacement maintenance operations. The established optimization maintenance policy model aims to minimize long-term operation costs. The specific cost calculation equation and the solution method of the maintenance model are given. The feasibility of the maintenance policy model is verified using the two-phase degradation data of the Liquid Coupling Devices. The Particle swarm optimization algorithm can stably solve the described problem, and the results show that the two-phase maintenance policy can be more economical and improve components availability. After that, we also analyzed the impact of the cost parameters on the maintenance policy through sensitivity analysis.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2023, 25, 4; art. no. 172537
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analysis of selected non-destructive methods for diagnosis in new and old buildings
Analiza wybranych metod nieniszczących diagnostyki w nowych i starych budynkach
Autorzy:
Schabowicz, Krzysztof
Menéndez Orellana, A. E.
Andrianos, N.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2200294.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
konstrukcje betonowe
badania nieniszczące
NDT
konserwacja oparta na stanie technicznym
CBM
monitorowanie strukturalne
SHM
concrete structures
non-destructive testing
structural health monitoring
condition based maintenance
Opis:
Non-destructive Testing (NDT) techniques are, as of today, a fundamental tool in civil engineering. Based on a thorough literature review, the scope of this article comprises a comprehensive assessment of the state-of-the-art of a series of NDT methods utilized specifically for concrete diagnosis, grouped into seven categories according to their main aim. Moreover, a summary of references to publications containing descriptions, applications, and case studies of each one is also presented.
Techniki badań nieniszczących (NDT) są na dzień dzisiejszy podstawowym narzędziem stosowanym w inżynierii lądowej. Na podstawie szczegółowego przeglądu literatury przedstawiono w artykule kompleksową ocenę stanu technicznego budynku z zastosowaniem szeregu metod NDT. Ponadto przedstawiono odniesienia do publikacji zawierających opisy, zastosowania i studia przypadków każdej z metod NDT.
Źródło:
Badania Nieniszczące i Diagnostyka; 2022, 1-4; 63--70
2451-4462
2543-7755
Pojawia się w:
Badania Nieniszczące i Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Short and long forecast to implement predictive maintenance in a pulp industry
Autorzy:
Rodrigues, João Antunes
Farinha, José Torres
Mendes, Mateus
Mateus, Ricardo
Cardoso, António Marques
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2057978.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
predictive maintenance
condition based maintenance
time series
artificial neural networks
forecasting
Opis:
Predictive maintenance is very important for effective prevention of failures in an industry. The present paper describes a case study where a wood chip pump system was analyzed, and a predictive model was proposed. An Ishikawa diagram and FMECA are used to identify possible causes for system failure. The Chip Wood has several sensors installed to monitor the working conditions and system state. The authors propose a variation of exponential smoothing technique for short time forecasting and an artificial neural network for long time forecasting. The algorithms were integrated into a dashboard for online condition monitoring, where the users are alerted when a variable is determined or predicted to get out of the expected range. Experimental results show prediction errors in general less than 10 %. The proposed technique may be of help in monitoring and maintenance of the asset, aiming at greater availability.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2022, 24, 1; 33--41
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Predictive modelling of turbofan engine components condition using machine and deep learning methods
Autorzy:
Matuszczak, Michał
Żbikowski, Mateusz
Teodorczyk, Andrzej
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1841686.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
reliability
prognostics
deep learning
machine learning
gas turbine
turbofan engine
neural network
condition-based maintenance
Opis:
The article proposes an approach based on deep and machine learning models to predict a component failure as an enhancement of condition based maintenance scheme of a turbofan engine and reviews currently used prognostics approaches in the aviation industry. Component degradation scale representing its life consumption is proposed and such collected condition data are combined with engines sensors and environmental data. With use of data manipulation techniques, a framework for models training is created and models' hyperparameters obtained through Bayesian optimization. Models predict the continuous variable representing condition based on the input. Best performed model is identified by detemining its score on the holdout set. Deep learning models achieved 0.71 MSE score (ensemble meta-model of neural networks) and outperformed significantly machine learning models with their best score at 1.75. The deep learning models shown their feasibility to predict the component condition within less than 1 unit of the error in the rank scale.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2021, 23, 2; 359-370
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A review of model based and data driven methods targeting hardware systems diagnostics
Autorzy:
Skliros, Christos
Esperon Miguez, Manuel
Fakhre, Ali
Jennions, Ian K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/328982.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
diagnostics
system diagnostics
condition based maintenance
model based diagnostics
data driven
diagnostyka
eksploatacja oparta o stan systemu
diagnostyka na podstawie modelu
Opis:
System health diagnosis serves as an underpinning enabler for enhanced safety and optimized maintenance tasks in complex assets. In the past four decades, a wide-range of diagnostic methods have been proposed, focusing either on system or component level. Currently, one of the most quickly emerging concepts within the diagnostic community is system level diagnostics. This approach targets in accurately detecting faults and suggesting to the maintainers a component to be replaced in order to restore the system to a healthy state. System level diagnostics is of great value to complex systems whose downtime due to faults is expensive. This paper aims to provide a comprehensive review of the most recent diagnostics approaches applied to hardware systems. The main objective of this paper is to introduce the concept of system level diagnostics and review and evaluate the collated approaches. In order to achieve this, a comprehensive review of the most recent diagnostic methods implemented for hardware systems or components is conducted, highlighting merits and shortfalls.
Źródło:
Diagnostyka; 2019, 20, 1; 3-21
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Rotating shaft fault prediction using convolutional neural network : a preliminary study
Autorzy:
Kolar, Davor
Lisjak, Dragutin
Pająk, Michał
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/246590.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Instytut Techniczny Wojsk Lotniczych
Tematy:
condition-based maintenance
rotating systems
fault diagnosis
convolutional neural networks
Opis:
One of the most important subsystems of the vehicles and machines operating currently in industry and transportation are the rotating subsystems. During the operation, due to the forcing factors influence, the technical state of them is changing and the failure can occur. Fault diagnosis is maintenance task considered as an essential in such subsystems, since possibility of an early detection and diagnosis of the faulty condition can save both time and money. To do this the analysis of the subsystems vibrations is performed. The identified technical state should be considered in a context of the ability and different inability states. Therefore, the first step of the diagnostic procedure is the ability and different inability states identification. Traditional data-driven techniques of fault diagnosis require signal processing for feature extraction, as they are unable to work with raw signal data, consequently leading to need for both expert knowledge and human work. The emergence of deep learning architectures in condition-based maintenance promises to ensure high performance fault diagnosis while lowering necessity for expert knowledge and human work. This article presents authors initial research in deep learning-based data-driven fault diagnosis of rotating subsystems. The proposed technique input raw three-axis accelerometer signal as high-definition image into deep learning layers, which automatically extract signal features, enabling high classification accuracy.
Źródło:
Journal of KONES; 2019, 26, 3; 75-81
1231-4005
2354-0133
Pojawia się w:
Journal of KONES
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Changes in marine diesel engines operating strategy
Autorzy:
Lus, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/27315859.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
STE GROUP
Tematy:
marine diesel engines
planned maintenance
condition based maintenance
vibration analysis
Morskie silniki wysokoprężne
konserwacja planowa
wibracje
Opis:
Constant changes in the operating strategy of marine diesel engines are observed. They refer to whole engine and different functional systems of the engine in different range. The paper presents changes in marine diesel engines operating strategy. Gradual transition from simple failure response operating strategy - Corrective Maintenance (CM) to a reliability-oriented strategy - Reliability Centered Maintenance (RCM) has been described together with some remarks about Planed Maintenance (PM) systems and Condition Based Maintenance (CBM) systems with their latest form called CBM+. Some information about changes in diesel engines operating strategy in the Polish Navy (PN) at the turn of the last 35 years is also presented. An attempt to build engine analyzer for high-speed diesel engines at the Polish Naval Academy (PNA) in order to improve submarine diesel engines operating strategy is also described in the paper.
Źródło:
New Trends in Production Engineering; 2018, 1, 1; 739-746
2545-2843
Pojawia się w:
New Trends in Production Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Condition monitoring experiences of machines in Hungarian Márkushegy underground mine
Doświadczenia związane z monitoringiem stanu maszyn w węgierskiej kopalni Márkushegy
Autorzy:
Ladanyi, G.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/111294.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
konserwacja oparta na ocenie stanu
monitorowanie drgań
przegląd podpisu prądu
przewidywanie awarii
condition-based maintenance
vibration monitoring
current signature inspection
fault prediction
Opis:
This paper presents the results obtained during the years of vibration and current signature monitoring at the Márkushegy mining plant before its final closure. The large amount of recorded data has been used for a statistical analysis that is useful for deriving conclusions regarding the incidence of different kinds of faults occurring at the main underground and surface equipment of an underground coal mine. The importance of an inter-inspection time period on the capability of monitoring to increase up-times is revealed. The gained experience that is disseminated in the paper could be a valuable guideline for designing the condition-based maintenance of operating mines.
Artykuł przedstawia uzyskane w ciągu kilku lat wyniki monitorowania drgań i podpisu prądu silników w kopalni w Márkushegy przed jej zamknięciem. Do analizy statystycznej użyto dużą ilość zarejestrowanych danych, które posłużyły do wyciągnięcia wniosków co do częstości występowania różnego rodzaju awarii sprzętu na dole i na powierzchni kopalni węgla. Wykazano znaczenie okresu kontroli dla możliwości monitoringu w celu zwiększenia czasu pracy urządzeń. Zdobyte doświadczenie, które zostało zaprezentowane w niniejszej pracy, może dostarczyć cennych wskazówek, przydatnych w planowaniu prac konserwacyjnych w kopalni na podstawie oceny stanu.
Źródło:
Mining – Informatics, Automation and Electrical Engineering; 2018, 56, 2; 49-53
2450-7326
2449-6421
Pojawia się w:
Mining – Informatics, Automation and Electrical Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Doświadczenia związane z monitoringiem stanu maszyn w węgierskiej kopalni Márkushegy
Condition monitoring experiences of machines in Hungarian Márkushegy underground mine
Autorzy:
Ladanyi, G.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/111354.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
konserwacja oparta na ocenie stanu
monitorowanie drgań
przegląd podpisu prądu
przewidywanie awarii
condition-based maintenance
vibration monitoring
current signature inspection
fault prediction
Opis:
Artykuł przedstawia uzyskane w ciągu kilku lat wyniki monitorowania drgań i podpisu prądu silników w kopalni w Márkushegy przed jej zamknięciem. Do analizy statystycznej użyto dużą ilość zarejestrowanych danych, które posłużyły do wyciągnięcia wniosków co do częstości występowania różnego rodzaju awarii sprzętu na dole i na powierzchni kopalni węgla. Wykazano znaczenie okresu kontroli dla możliwości monitoringu w celu zwiększenia czasu pracy urządzeń. Zdobyte doświadczenie, które zostało zaprezentowane w niniejszej pracy, może dostarczyć cennych wskazówek, przydatnych w planowaniu prac konserwacyjnych w kopalni na podstawie oceny stanu.
This paper presents the results obtained during the years of vibration and current signature monitoring at the Márkushegy mining plant before its final closure. The large amount of recorded data has been used for a statistical analysis that is useful for deriving conclusions regarding the incidence of different kinds of faults occurring at the main underground and surface equipment of an underground coal mine. The importance of an inter-inspection time period on the capability of monitoring to increase up-times is revealed. The gained experience that is disseminated in the paper could be a valuable guideline for designing the condition-based maintenance of operating mines.
Źródło:
Mining – Informatics, Automation and Electrical Engineering; 2018, 56, 2; 54-58
2450-7326
2449-6421
Pojawia się w:
Mining – Informatics, Automation and Electrical Engineering
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
Tytuł:
Aggregation of electric current consumption features to extract maintenance KPIs
Agregacja cech konsumpcji prądu elektrycznego do wyodrębnienia kluczowych wskaźników efektywności (KPI) utrzymania ruchu
Autorzy:
Simon, V.
Johansson, C. A.
Galar, D.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/410081.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
STE GROUP
Tematy:
fingerprint
operational data
condition based maintenance (CBM)
condition monitoring (CM)
energy optimization
machine tool
odcisk palca
dane operacyjne
utrzymanie na podstawie stanu technicznego (CBM)
monitoring stanu (CM)
optymalizacja energii
obrabiarki
Opis:
All electric powered machines offer the possibility of extracting information and calculating Key Performance Indicators (KPIs) from the electric current signal. Depending on the time window, sampling frequency and type of analysis, different indicators from the micro to macro level can be calculated for such aspects as maintenance, production, energy consumption etc. On the micro-level, the indicators are generally used for condition monitoring and diagnostics and are normally based on a short time window and a high sampling frequency. The macro indicators are normally based on a longer time window with a slower sampling frequency and are used as indicators for overall performance, cost or consumption. The indicators can be calculated directly from the current signal but can also be based on a combination of information from the current signal and operational data like rpm, position etc. One or several of those indicators can be used for prediction and prognostics of a machine’s future behavior. This paper uses this technique to calculate indicators for maintenance and energy optimization in electric powered machines and fleets of machines, especially machine tools.
Wszystkie urządzenia elektryczne oferują możliwość wydobywania informacji i obliczania Kluczowych Wskaźników Efektywności (ang. Key Performance Indicators, KPI) z sygnału prądu elektrycznego. W zależności od okna czasowego, częstotliwości próbkowania i rodzaju analizy, różne wskaźniki od mikro do makro poziomu, można obliczyć dla takich aspektów jak utrzymanie ruchu, produkcja, zużycie energii itp. Na poziomie mikro wskaźniki są powszechnie stosowane do monitorowania stanu i diagnostyki oraz zazwyczaj są oparte na krótkim oknie czasowym i mają dużą częstotliwość próbkowania. Wskaźniki makro są zwykle oparte na dłuższym oknie czasowym z wolniejszą częstotliwością próbkowania i są używane jako wskaźniki dla ogólnej wydajności, kosztu lub zużycia. Wskaźniki można obliczyć bezpośrednio z sygnału prądu elektrycznego, ale mogą być one również oparte na połączeniu informacji z sygnału prądu elektrycznego i danych operacyjnych, takich jak obroty na minutę (ang. Revolutions Per Minute, RPM), pozycja itp. Jeden lub kilka z tych wskaźników można wykorzystać do przewidywania i prognozowania przyszłego zachowania maszyny. W niniejszym artykule wykorzystano tę technikę do obliczania wskaźników utrzymania ruchu i optymalizacji energii w maszynach elektrycznych i flotach maszyn, zwłaszcza obrabiarek.
Źródło:
Management Systems in Production Engineering; 2017, 3 (25); 183-190
2299-0461
Pojawia się w:
Management Systems in Production Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A Degradation-Threshold-Shock model for a system. The case of dependent causes of failure in finite-time
Autorzy:
Caballé, N. C.
Castro, I. T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2069176.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Uniwersytet Morski w Gdyni. Polskie Towarzystwo Bezpieczeństwa i Niezawodności
Tematy:
condition-based maintenance
degradation-threshold-shock models
finite-time analysis
gamma process
Opis:
This paper deals with a condition-based maintenance strategy (CBM) in finite-time horizon for a system subject to two different causes of failure, internal degradation and sudden shocks. Internal degradation is modelled under a gamma process and sudden shocks arrive at the system following a non-homogeneous Poisson process (NHPP). Both causes of failure are considered as dependent. When a sudden shock takes places, the system fails. In addition, the system is regarded to fail when the deterioration level reaches a critical threshold. Under this functioning scheme, a CBM strategy is developed for controlling the reliability of the system. Traditionally, this strategy is developed under an asymptotic approach. Hence, considering an infinite-time horizon is not always possible. In this paper, we analyse a CBM strategy under a finite-time horizon developing a recursive method which estimates the expected cost rate based on numerical integration and Monte Carlo simulation. A numerical example is provided in order to illustrate this complex maintenance model.
Źródło:
Journal of Polish Safety and Reliability Association; 2016, 7, 1; 13--20
2084-5316
Pojawia się w:
Journal of Polish Safety and Reliability Association
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An electricity price-dependent control-limit policy for conditionbased maintenance optimization for power generating unit
Za stosowanie strategii uzależniającej termin przeglądu od ceny prądu elektrycznego do optymalizacji utrzymania ruchu agregatu prądotwórczego z uwzględnieniem jego stanu technicznego
Autorzy:
Qian, X.
Wu, Y.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/300814.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
power generating unit
multi-component system
condition-based maintenance
control-limit policy
electricity price
agregat prądotwórczy
system wieloelementowy
utrzymanie zależne od bieżącego stanu technicznego
strategia progu konserwacji koniecznej
cena energii elektrycznej
Opis:
For the control-limit policy of condition-based maintenance (CBM), it usually focuses on the internal condition of the equipment while neglecting the un-constant external conditions. However, the electricity price-dependent downtime cost have influence on the cost-effectiveness of control-limit policy for a generating unit in a power system. To make a linkage between CBM and the nonconstant cost model, an electricity price-dependent control-limit policy (EPCLP) is proposed to accommodate the time-dependent downtime costs. For the proposed EPCLP, preventive maintenance control-limits is much flexible to be adjusted to different electricity price levels, and the maintenance cost reduction can be achieved among the planning horizon as a result. The optimal control-limits and maintenance costs for different downtime-cost ratios, reliabilities, covariate processes and electricity price scenarios are analysed to compare the performances between the proposed policy and the constant control-limit policy. Through the sensitivity analysis, the application scope of the proposed policy is evaluated.
Stosując strategie utrzymania ruchu uwzględniające bieżący stan techniczny obiektu (condition based maintenance, CBM) oparte na pojęciu progu konserwacji koniecznej (control limit), najczęściej przywiązuje się wagę do stanu samego sprzętu, ignorując przy tym niestałe warunki zewnętrzne. Należy jednak pamiętać, że w przypadku agregatów prądotwórczych wchodzących w skład układów elektroenergetycznych, koszty przestoju zależne od ceny energii elektrycznej mają wpływ na opłacalność stosowania strategii progu konserwacji koniecznej. Aby powiązać CBM z modelem kosztów niestałych, zaproponowano strategię progu konserwacji koniecznej, w której wysokość progu uzależniona jest od ceny prądu elektrycznego (electricity price-dependent control-limit policy, EPCLP). Przyjęcie takiej strategii pozwala uwzględnić koszty przestojów zależne od czasu. W EPCLP, progi czasowe konserwacji zapobiegawczej są bardzo elastyczne, co pozwala na ich regulację zgodnie z aktualną ceną energii elektrycznej. Strategia umożliwia redukcję kosztów w danym horyzoncie planowania. W celu porównania proponowanej strategii ze strategią stałego progu konserwacji koniecznej, w pracy przeanalizowano optymalne progi czasowe konserwacji koniecznej oraz koszty utrzymania ruchu dla różnych stosunków przestoju do kosztu, różnych wartości niezawodności, różnych procesów kowariantnych oraz różnych scenariuszy zmian cen energii elektrycznej. Zakres zastosowania proponowanej strategii oceniano za pomocą analizy czułości.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2016, 18, 2; 245-253
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A transformer winding deformation detection method based on the analysis of leakage inductance changes
Autorzy:
Jiansheng, L.
Fengbo, T.
Chao, W.
Yuncai, L.
Peng, W.
Mengzhou, Z.
Miao, Y.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/140628.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
condition-based maintenance
winding deformation
leakage inductance
partial least squares regression
Opis:
The detection of transformer winding deformation caused by short-circuit current is of great significance to the realization of condition based maintenance. Considering the influence of environment and measurement errors, an online deformation detection method is proposed based on the analysis of leakage inductance changes. First, the operation expressions are derived on the basis of the equivalent circuit and the leakage inductance parameters are identified by the partial least squares regression algorithm. Second, the amount of the leakage inductance samples in a detection time window is determined using the Monte Carlo simulation thought, and then the samples in the confidence interval are obtained. Last, a criteria is built by the mean value changes of the leakage inductance samples and the winding deformation is detected. The online detection method considers the random fluctuation characteristics of the leakage inductance samples, adjust the threshold value automatically, and can quantify the change range to assess the severity. Based on the field data, the distribution of the leakage inductance samples is analyzed to obey the normal function approximately. Three deformation experiments are done by different sub-winding connections and the detection results verify the effectiveness of the proposed method.
Źródło:
Archives of Electrical Engineering; 2015, 64, 2; 333-346
1427-4221
2300-2506
Pojawia się w:
Archives of Electrical Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 24

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