Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 2017

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Generalized integrated importance measure for system performance evaluation: application to a propeller plane system

Dui H., Chen L., Wu S.

Eksploatacja i Niezawodność

2017

Vol. 19, no. 2

279--286

Miara zintegrowanej ważności (IIM) pozwala oceniać szybkość zmian wydajności systemu powstałych w wyniku przejścia elementu systemu z jednego stanu do drugiego. IIM pozwala rozważać scenariusze, w których szybkość przejścia elementu z jednego stanu do drugiego jest stała. Jest to jednak sprzeczne z założeniem degradacji, zgodnie z którym wydajność systemu obniża się, w związku z czym, szybkość przejścia może z upływem czasu ulegać zwiększeniu. Rozkład Weibulla opisuje żywotność danego elementu, co wykorzystuje się w wielu różnych zastosowaniach technicznych do modelowania złożonych zbiorów danych. W przedstawionej pracy, rozszerzono IIM uzyskując nową miarę ważności, która pozwala rozważać scenariusze, w których szybkość przejścia elementu z jednego stanu do drugiego w wyniku degradacji jest zależną od czasu funkcją rozkładu Weibulla. Przyjęto, że warunkowy rozkład prawdopodobieństwa elementu przebywającego w pewnym stanie jest rozkładem Weibulla, gdzie dany jest kolejny stan do którego ma przejść dany element. Badania nad nową miarą ważności umożliwiają identyfikację najważniejszych elementów podczas trzech różnych okresów czasu życia systemu, co odpowiada charakterystyce rozkładów Weibulla. Dla ilustracji, wyprowadzono pewne właściwości probabilistyczne i zastosowano rozszerzoną miarę ważności do analizy przykładu rzeczywistego układu śmigłowca.

The integrated importance measure (IIM) evaluates the rate of system performance change due to a component changing from one state to another. The IIM simply considers the scenarios where the transition rate of a component from one state to another is constant. This may contradict the assumption of the degradation, based on which system performance is degrading and therefore the transition rate may be increasing over time. The Weibull distribution describes the life of a component, which has been used in many different engineering applications to model complex data sets. This paper extends the IIM to a new importance measure that considers the scenarios where the transition rate of a component degrading from one state to another is a time-dependent function under the Weibull distribution. It considers the conditional probability distribution of a component sojourning at a state is the Weibull distribution, given the next state that component will jump to. The research on the new importance measure can identify the most important component during three different time periods of the system lifetime, which is corresponding to the characteristics of Weibull distributions. For illustration, the paper then derives some probabilistic properties and applies the extended importance measure to a real-world example (i.e., a propeller plane system).