Availability analysis for a multi-component system with different k-out-of-n:G warm standby subsystems subject to suspended animation

• Autorzy: Wang Yu , Guo Linhan , Wen Meilin , Yang Yi

Identyfikatory

DOI

10.17531/ein.2019.2.14

Warianty tytułu

PL

Analiza gotowości systemu wieloelementowego składającego się z różnych wygaszalnych podsystemów typu k-z-n:G stanowiących rezerwę ciepłą

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Industrial equipment or systems are usually constructed as a multi-component series system with k-out-of-n:G subsystems to fulfill a specified function. As a common type of standby, warm standby is considered in the multi-component series system with k-outofn:G standby subsystems. When a subsystem fails, the non-failed subsystems are shut off and cannot fail, which is defined as suspended animation (SA). If the SA is ignored the non-failed subsystems are assumed to keep working in the SA time, which will cause inaccuracy in the availability analysis for the system. In this paper, we focus on the SA to construct an availability model for a multi-component series system with k-out-of-n:G warm standby subsystems. Multiple continuous time Markov chains are constructed to model the system availability. A Monte Carlo simulation has been carried out to verify our method. Several interesting findings are obtained. 1) The failure rates of subsystems with SA and their limits are derived. 2) The closed-form expressions for the stationary availability of the system and subsystems, mean time to failure, mean time to repair and stationary failure frequency are obtained considering SA. 3) The system stationary availability is a monotone function for its parameters. 4) The SA effect on the stationary availability should be emphasized in two cases, one is both the value of n/k and the failure rate of active components in a k-out-of-n subsystem are relatively large or small, the other is both the value of n/k and the repair rate are relatively small.

PL

Aby urządzenia i systemy przemysłowe mogły pełnić swoje określone funkcje, zwykle buduje się je w postaci wieloelementowych systemów szeregowych składających się z podsystemów typu k-z-n: G. W pracy rozważano zagadnienie rezerwy ciepłej w wieloelementowym systemie szeregowym składającym się z podsystemów rezerwowych typu k-z-n: G. W przypadku awarii jednego z takich podsystemów, pozostałe, działające podsystemy wyłącza się, dzięki czemu nie mogą one ulec uszkodzeniu. Procedurę taką określa się, przez analogię z organizmami żywymi mianem anabiozy (suspended animation) lub wygaszania. Pominięcie zjawiska wygaszania, prowadzi do założenia, że podsystemy, które nie uległy uszkodzeniu pracują w czasie wygaszenia, co skutkuje nieprawidłowościami w analizie gotowości systemu. W artykule koncepcję wygaszania podsystemów wykorzystano do budowy modelu gotowości wieloelementowego systemu szeregowego składającego się z podsystemów typu k-z-n: G stanowiących rezerwę ciepłą. W celu zamodelowania gotowości systemu, skonstruowano łańcuchy Markowa z czasem ciągłym. Przedstawioną metodę zweryfikowano za pomocą symulacji Monte Carlo. Uzyskano szereg interesujących wyników. 1) Obliczono intensywność uszkodzeń podsystemów wygaszonych i ich wartości graniczne. 2) Wyprowadzono, z uwzględnieniem procedury wygaszania, wyrażenia w postaci zamkniętej dla stacjonarnej gotowości rozważanego systemu i podsystemów oraz określono średni czas do uszkodzenia, średni czas do naprawy oraz stacjonarną częstotliwość uszkodzeń. 3) Gotowość stacjonarna systemu jest funkcją monotoniczną dla parametrów wejściowych systemu. 4) Należy podkreślić wpływ wygaszania na stacjonarną gotowość systemu w dwóch przypadkach: gdy stosunek n/k i intensywność uszkodzeń aktywnych elementów k-tego spośród n podsystemów są względnie niskie lub względnie wysokie, oraz gdy stosunek n/k i intensywność napraw są względnie niskie.

Słowa kluczowe

EN

availability; multi-component series system; k-out-of-n:G warm standby subsystem; suspended animation; Markov process

PL

gotowość; wieloelementowy system szeregowy; podsystem k-z-n:G; rezerwa ciepła; wygaszanie; proces Markowa

• Wydawca: Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne
• Czasopismo: Eksploatacja i Niezawodność
• Rocznik: 2019
• Tom: Vol. 21, no. 2
• Strony: 289--300
• Opis fizyczny: Bibliogr. 32 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Wang Yu

• School of Reliability and Systems Engineering, Science and Technology on Reliability and Environmental Engineering Laboratory Beihang University, Beijing, PR China

autor

Guo Linhan

• School of Reliability and Systems Engineering, Science and Technology on Reliability and Environmental Engineering Laboratory Beihang University, Beijing, PR China

autor

Wen Meilin

• School of Reliability and Systems Engineering, Science and Technology on Reliability and Environmental Engineering Laboratory Beihang University, Beijing, PR China

autor

Yang Yi

• School of Reliability and Systems Engineering, Science and Technology on Reliability and Environmental Engineering Laboratory Beihang University, Beijing, PR China

Bibliografia

• 1. Amari S V, Pham H, Misra R B. Reliability Characteristics of k-out-of-n Warm Standby Systems. Ieee Transactions on Reliability 2012; 61(4): 1007-1018, https://doi.org/10.1109/tr.2012.2220891.
• 2. Amiri M, Ghassemi-Tari F. A methodology for analyzing the transient availability and survivability of a system with repairable components. Applied Mathematics and Computation 2007; 184(2): 300-307, https://doi.org/10.1016/j.amc.2006.05.177.
• 3. Angus J E. On computing MTBF for a k-out-of-n:G repairable system. IEEE Transactions on Reliability 1988; 37(3): 312-313.
• 4. Barlow R E, Proschan F. Availability Theory for Multicomponent Systems A2 - KRISHNAIAH, PARUCHURI R, in Multivariate Analysis– III. 1973, Academic Press. 319-335, https://doi.org/10.1016/B978-0-12-426653-7.50027-2.
• 5. Cekyay B, Ozekici S. Reliability, MTIT and steady-state availability analysis of systems with exponential lifetimes. Applied Mathematical Modelling 2015; 39(1): 284-296, https://doi.org/10.1016/j.apm.2014.05.029.
• 6. Eryilmaz S. Reliability of a k-Out-of-n System Equipped With a Single Warm Standby Component. Ieee Transactions on Reliability 2013; 62(2): 499-503, https://doi.org/10.1109/tr.2013.2259202.
• 7. Habib M, et al. Design optimization and redundant dependency study of series k - out - of - n: G repairable systems. Ifac Papersonline 2016; 49(28): 126-131, https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2016.11.022.
• 8. Habib M, et al. Multi-objective design optimisation of repairable k-out-of-n subsystems in series with redundant dependency. International Journal of Production Research 2017; 55(23): 7000-7021, https://doi.org/10.1080/00207543.2017.1346319.
• 9. Hevesh A H. Comments on: Steady-state Availability of k-out-of-n:G System with Single Repair. IEEE Transactions on Reliability 1984;4(4): 324-324.
• 10. Huffman D, et al. Availability Analysis of Systems with Suspended Animation, in Annual Reliability and Maintainability Symposium, 2008 Proceedings. 2008. 284-+.
• 11. Kayedpour F, et al. Multi-objective redundancy allocation problem for a system with repairable components considering instantaneous availability and strategy selection. Reliability Engineering & System Safety 2017; 160: 11-20, https://doi.org/10.1016/j.ress.2016.10.009.
• 12. Kenyon R L, Newell R J. Steady-State Availability of k-out-of-n:G System with Single Repair. IEEE Transactions on Reliability 1983(2): 188-190.
• 13. Khalil Z S. Availability of Series Systems with Various Shut-off Rules. IEEE Transactions on Reliability 1985; R-34(2): 187-189, https://doi.org/10.1109/TR.1985.5221992.
• 14. Kim H. Optimal reliability design of a system with k-out-of-n subsystems considering redundancy strategies. Reliability Engineering & System Safety 2017; 167: 572-582, https://doi.org/10.1016/j.ress.2017.07.004.
• 15. Kuo C C, et al. Reliability-based measures for a retrial system with mixed standby components. Applied Mathematical Modelling 2014; 38(19-20): 4640-4651, https://doi.org/10.1016/j.apm.2014.03.005.
• 16. Kuo W, Zuo M J, Optimal reliability modeling: principles and applications. 2003: John Wiley & Sons.
• 17. Levitin G, Xing L, Dai Y. Sequencing Optimization in k-out-of-n Cold-Standby Systems Considering Mission Cost. International Journal of General Systems 2013; 42(8): 870-882, https://doi.org/10.1080/03081079.2013.819861.
• 18. Li X, Zuo M J, Yam R C M. Reliability analysis of a repairable k-out-of-n system with some components being suspended when the system is down. Reliability Engineering & System Safety 2006; 91(3): 305-310, https://doi.org/10.1016/j.ress.2005.01.010.
• 19. Moghaddass R, Zuo M J. Optimal design of a repairable k-out-of-n system considering maintenance. in reliability and maintainability symposium. 2011.
• 20. Moghaddass R, Zuo M J, Qu J. Reliability and Availability Analysis of a Repairable k-out-of-n: G System With R Repairmen Subject to Shut-Off Rules. Ieee Transactions on Reliability 2011; 60(3): 658-666, https://doi.org/10.1109/tr.2011.2161703.
• 21. Moghaddass R, Zuo M J, Wang W. Availability of a general k-out-of-n:G system with non-identical components considering shut-off rules using quasi-birth death process. Reliability Engineering & System Safety 2011; 96(4): 489-496, https://doi.org/10.1016/j.ress.2010.12.001.
• 22. Pham H. Commentary: Steady-state series-system availability. IEEE Transactions on Reliability 2003; 52(2): 146-147, https://doi.org/10.1109/tr.2003.811164.
• 23. She J, Pecht M G. Reliability of a k-out-of-n warm-standby system. IEEE Transactions on Reliability 1992; 41(1): 72-75, https://doi.org/10.1109/24.126674.
• 24. Sherwin D J. Steady-state series availability. Ieee Transactions on Reliability 2000; 49(2): 131-132, https://doi.org/10.1109/24.877327.
• 25. Shim J, Ryu H, Lee Y. Availability analysis of series redundancy models with imperfect switchover and interrupted repairs. Eksploatacja i Niezawodnosc-Maintenance and Reliability 2017; 19(4): 640-649, https://doi.org/10.17531/ein.2017.4.19.
• 26. Wang H, Pham H. Availability and maintenance of series systems subject to imperfect repair and correlated failure and repair. European Journal of Operational Research 2006; 174(3): 1706-1722, https://doi.org/10.1016/j.ejor.2005.03.030.
• 27. Wang K H, Ke J C. Probabilistic analysis of a repairable system with warm standbys plus balking and reneging. Applied Mathematical Modelling 2003; 27(4): 327-336, https://doi.org/10.1016/s0307-904x(02)00133-6.
• 28. Wang K H, Sivazlian B D. Reliability of a system with warm standbys and repairmen. Microelectronics Reliability 1989; 29(5): 849-860, https://doi.org/10.1016/0026-2714(89)90184-4.
• 29. Wu X Y, Hillston J, Feng C. Availability Modeling of Generalized k-Out-of-n:G Warm Standby Systems With PEPA. Ieee Transactions on Systems Man Cybernetics-Systems 2017; 47(12): 3177-3188, https://doi.org/10.1109/tsmc.2016.2563407.
• 30. Xie W, Liao H T, Jin T D. Maximizing system availability through joint decision on component redundancy and spares inventory. European Journal of Operational Research 2014; 237(1): 164-176, https://doi.org/10.1016/j.ejor.2014.02.031.
• 31. Yuan L. Reliability analysis for a k-out-of-n:G system with redundant dependency and repairmen having multiple vacations. Applied Mathematics and Computation 2012; 218(24): 11959-11969, https://doi.org/10.1016/j.amc.2012.06.006.
• 32. Zhang T L, Xie M, Horigome M. Availability and reliability of k-out-of-(M plus N): G warm standby systems. Reliability Engineering & System Safety 2006; 91(4): 381-387, https://doi.org/10.1016/j.ress.2005.02.003.