Optymalizacja zależnego od stanu technicznego utrzymania urządzeń dla dwuskładnikowego systemu szeregowego nie wymagająca z góry ustalonej struktury strategii

• Autorzy: Zhang Z. , Zhou Y. , Sun Y. , Ma L.

Warianty tytułu

EN

Condition-based Maintenance Optimisation without a Predetermined Strategy Structure for a Two-component Series System

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

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.

PL

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.

Słowa kluczowe

EN

semi-Markov decision process; condition-based maintenance; multi-component system

PL

semimarkowski proces decyzyjny; condition-based maintenance; system wieloskładnikowy

• Wydawca: Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne
• Czasopismo: Eksploatacja i Niezawodność
• Rocznik: 2012
• Tom: Vol. 14, No. 2
• Strony: 120--129
• Opis fizyczny: Bibliogr. 18 poz.

Twórcy

autor

Zhang Z.

autor

Zhou Y.

autor

Sun Y.

autor

Ma L.

• School of Mechanical Engineering Southeast University Nanjing, China, 211189,

Bibliografia

• 1. Castanier B, Grall A, Bérenguer C. A condition-based maintenance policy with non-periodic inspections for a two-unit series system. Reliability Engineering & System Safety 2005; 87(1): 109–120.
• 2. Chen D, Trivedi K S. Optimization for condition-based maintenance with semi-markov decision process. Reliability Engineering & System Safety 2005; 90(1): 25–29.
• 3. Gürler , Kaya A. A maintenance policy for a system with multi-state components: An approximate solution. Reliability Engineering & System Safety 2002; 76(2): 117–127.
• 4. Jia Q. A structural property of optimal policies for multi-component maintenance problems. Automation Science and Engineering, IEEE Transactions on 2010; 7(3): 677–680.
• 5. Laggoune R, Chateauneuf A, Aissani D. Impact of few failure data on the opportunistic replacement policy for multi-component systems. Reliability Engineering & System Safety 2010; 95(2): 108–119.
• 6. Maillart L M. Maintenance policies for systems with condition monitoring and obvious failures. IIE Transactions 2006; 38: 463–475.
• 7. Moustafa M S, Maksoud E Y A, Sadek S. Optimal major and minimal maintenance policies for deteriorating systems. Reliability Engineering & System Safety 2004; 83(3): 363–368.
• 8. Naini S G J, Aryanezhad M B, Jabbarzadeh A, Babaei H. Condition based maintenance for two-component systems with reliability and cost considerations. International Journal of Industrial Engineering & Production Research 2009; 20(3): 107–116.
• 9. Nicolai R P, Dekker R. Complex system maintenance handbook. London: Springer London, 2008.
• 10. Pham H, Wang H. Optimal (τ, t) opportunistic maintenance of a k-out-of-n:G system with imperfect pm and partial failure. Naval Research Logistics (NRL) 2000; 47(3): 223–239.
• 11. Sandve K, Aven T. Cost optimal replacement of monotone, repairable systems. European Journal of Operational Research 1999; 116(2): 235–248.
• 12. Taghipour S, Banjevic D, Jardine A K S. Periodic inspection optimization model for a complex repairable system. Reliability Engineering & System Safety 2010; 95(9): 944–952
• 13. Tijms H C, Van Der Duyn Schouten F A. A markov decision algorithm for optimal inspections and revisions in a maintenance system with partial information. European Journal of Operational Research 1985; 21(2): 245–253.
• 14. Tomasevicz C L, Asgarpoor S. Optimum maintenance policy using semi-markov decision processes. in Power Symposium, 2006. NAPS 2006. 38th North American. 2006.
• 15. Van Der Duyn Schouten F A, Vanneste S G. Two simple control policies for a multicomponent maintenance system. Operations Research 1993; 41(6): 1125–1136.
• 16. Van Noortwijk J M. A survey of the application of gamma processes in maintenance. Reliability Engineering & System Safety 2009; 94(1): 2–21.
• 17. Zhou Y, Ma L, Mathew J, Sun Y, Wolff R. Asset life prediction using multiple degradation indicators and failure events: A continuous state space model approach. Eksploatacja i Niezawodnosc – Maintenance and Reliability 2009; 4: 72–81.
• 18. Zhou Y, Ma L, Mathew J, Sun Y, Wolff R. Maintenance strategy optimization using a continuous-state partially observable semimarkov decision process. Microelectronics Reliability 2011; 51(2): 300–309.