Maintenance is fundamental to ensure the safety, reliability and availability of engineering systems, and predictive maintenance is the leading one in maintenance technology. This paper aims to develop a novel data-driven predictive maintenance strategy that can make appropriate maintenance decisions for repairable complex engineering systems. The proposed strategy includes degradation feature selection and degradation prognostic modeling modules to achieve accurate failure prognostics. For maintenance decision-making, the perfect time for taking maintenance activities is determined by evaluating the maintenance cost online that has taken into account of the failure prognostic results of performance degradation. The feasibility and effectiveness of the proposed strategy is confirmed using the NASA data set of aero-engines. Results show that the proposed strategy outperforms the two benchmark maintenance strategies: classical periodic maintenance and emerging dynamic predictive maintenance.
Degradation analysis can be used to assess reliability for complex systems and highly reliable products, because few or even no failures are expected in a reasonable life test span. In order to further our study on degradation analysis, an independent increment random process method with linear mean and standard deviation functions is presented to model practical degradation procedures. It is essentially a Wiener process method. Since measurement errors are often created by imperfect instruments, procedures and environments during degradation investigation, the measurement error is incorporated into the independent increment random process. Furthermore, statistical inferences of this model are discussed, and close forms of a product’s median life and percentile of the failure time distribution (FTD) are also derived. The proposed method is illustrated and verified in a comprehensive simulation study and two practice applications for storage disks and Infrared light-emitting diodes. Meanwhile, the time-transformed Wiener process model with measurement error is considered as a reference method. Comparisons show that the proposed model can provide reasonable results, even in considerably small sample size circumstance.
PL
Analizę degradacji można stosować do oceny niezawodności wysoce niezawodnych złożonych systemów i produktów, ponieważ w ich przypadku istnieje bardzo niskie lub zerowe prawdopodobieństwo wystąpienia uszkodzenia w trakcie badania trwałości w przyjętym okresie eksploatacji. W artykule przedstawiono nowo opracowane podejście do modelowania procesu degradacji wykorzystujące metodę procesu o przyrostach niezależnych oraz pojęcia funkcji średniej liniowej i funkcji liniowego odchylenia standardowego. Zasadniczo jest to metoda oparta na procesie Wienera. Ponieważ badania degradacji często wiążą się z błędami pomiarowymi wynikającymi z niedoskonałości stosowanych narzędzi, procedur i warunków badawczych, opisywany proces o przyrostach niezależnych uwzględnia błędy pomiaru. Ponadto, w pracy omówiono wnioski statystyczne, jakie można wyciągnąć na podstawie przedstawionego modelu oraz wyprowadzono wzory ogólne na średnią długość życia produktu oraz na percentyl rozkładu czasu do uszkodzenia. Proponowaną metodę zilustrowano i zweryfikowano na podstawie kompleksowego badania symulacyjnego oraz przykładów praktycznego zastosowania modelu w odniesieniu do dysków pamięci masowej oraz diod podczerwieni. W artykule przedstawiono także model procesu Wienera z transformowanym czasem uwzględniający błąd pomiaru, który posłużył za model referencyjny. Porównania pokazują, że proponowany model może dawać poprawne wyniki, nawet przy bardzo małej liczebności próby.
Owing to inadequate degradation data, the randomness and the fuzziness of degradation processes, it is difficult to calculate the reliability of product. By investigating performance reliability using degradation data of performance, the authors proposed a method of analyzing reliability of performance degradation data using Monte Carlo principle and cloud theory. First of all, the performance degradation cloud with the degradation amount and the entropy which denotes the possible discrete degree of the degradation data, is generated by using performance degradation data and a cloud theory forward cloud generator. Then, the minimum membership threshold of cloud droplets and the threshold of product failure were set. Meanwhile, the number of cloud droplets that comply with the minimum membership degree and the failure threshold were counted. Finally, the reliability method of performance degradation data was proposed by using the principle of Monte Carlo and the cloud theory. In this work, the cloud theory was introduced to verify the reliability of the performance degradation of the product. The randomness and the fuzziness in the degradation tests are resolved. In addition, due to the limits of degradation test data, the difficulties in calculation of the reliability is resolved using the principle of Monte Carlo, the minimum membership of cloud droplets and its minimum degree are therefore guaranteed. This work provides a new method of simulating the reliability of degradation. The feasibility of the method was validated by an example ensuring a high durability of conveyor belt joints is tantamount to guaranteeing their reliable operation and that the results of research conducted so far fail to provide unambiguous solutions to a number of problems that emerge in this case, it is advisable that advanced studies using computer techniques should be conducted within this area.
PL
Ze względu na niewystarczające dane o degradacji oraz losowość i rozmycie procesów degradacji, obliczanie niezawodności produktu jest zadaniem trudnym. Chcąc badać niezawodność przy użyciu danych dotyczących obniżenia charakterystyk, autorzy zaproponowali metodę analizy danych o obniżeniu charakterystyk wykorzystującą zasady metody Monte Carlo oraz teorii chmury. Po pierwsze, wykorzystując dane o obniżeniu charakterystyk oraz progresywny generator chmur, wygenerowano chmurę obniżenia charakterystyk zawierającą dane na temat stopnia degradacji oraz stopnia entropii, która określa możliwy dyskretny stopień degradacji danych. Następnie, ustalono minimalny próg przynależności punktów chmury oraz próg uszkodzenia produktu. Policzono liczbę punktów chmury które spełniały warunek minimalnego stopnia przynależności oraz progu uszkodzenia. Wreszcie, zaproponowano metodę analizy niezawodnościowej danych o obniżeniu charakterystyk wykorzystującą zasady modelu Monte Carlo oraz teorii chmury. W pracy przedstawiono teorię chmury, która pozwala na weryfikację niezawodności danych of obniżeniu charakterystyk produktu. Rozwiązano w ten sposób problem losowości i rozmycia występujące w badaniach degradacji. Ponadto, przy użyciu metody Monte Carlo, rozwiązano trudności w obliczaniu niezawodności związane z ograniczeniami danych z badań degradacji, co zagwarantowało minimalną przynależność punktów chmury oraz minimalny stopień uszkodzenia. W prezentowanej pracy przedstawiono nową metodę symulacji niezawodności danych o degradacji. Poprawność przedstawionej metody zweryfikowano na podstawie przykładu. Zapewnienie wysokiej trwałości złączy taśmy przenośnikowej jest równoznaczne z zapewnieniem ich niezawodnej pracy, a ponieważ wyniki prowadzonych dotąd badań nie dostarczają jednoznacznych rozwiązań wielu wyłaniających się w tym przypadku problemów, wskazane jest prowadzenie w tym zakresie zaawansowanych badań z użyciem technik komputerowych.
Solid lubricated bearings are common components in space mechanisms, and their reliability and performance degradation assessment are very crucial. In this study, a fuzzy self-organizing map method is used to perform performance degradation assessment. Feature vectors are constructed by indices of vibration as well as friction torque signal. Self-organizing map is then used to perform performance degradation assessment and the subjection of each feature vector to normal cluster on output layer is used as degradation indicator. Accelerated life test results show that this method can make effective performance degradation assessment and describe degradation degree in the whole life time.
PL
Łożyska ze smarem stałym to powszechnie stosowane elementy urządzeń, a ich niezawodność i ocena degradacji charakterystyk są bardzo istotne. W przedstawionej pracy wykorzystano metodę rozmytych samoorganizujących się map do oceny obniżenia charakterystyk. Wektory cech skonstruowano za pomocą wskaźników wibracji, jak również sygnału momentu tarcia. Następnie dokonano oceny obniżenia charakterystyk z wykorzystaniem samoorganizującej się mapy, a za wskaźnik degradacji przyjęto przynależność każdego wektora cech do normalnej grupy w warstwie wyjściowej. Wyniki badań przyspieszonych pokazują, że przy użyciu omawianej metody można dokonywać skutecznej oceny obniżenia charakterystyk a także opisywać stopień degradacji w całym okresie eksploatacji.
A new approach to manage actuator redundancy in the presence of faults is proposed based on reliability indicators and a reference governor. The aim is to preserve the health of the actuators and the availability of the system both in the nominal behavior and in the presence of actuator faults. The use of reference governor control allocation is a solution to distribute the control efforts among a redundant set of actuators. In a degraded situation, a reconfigured control allocation strategy is proposed based on on-line re-estimation of the actuator reliability. A benefit of incorporating reliability indicators into over-actuated control system design is the smart management of the redundant actuators and improvement of the system safety. Moreover, when the fault is severe, an adaptation approach using the reference governor is proposed. The reference governor unit is a reference-offset governor based on a discrete-time predictive control strategy. The idea is to modify the reference according to the system constraints, which become stricter after the occurrence of an actuator fault. The proposed approach is illustrated with a flight control application.
This paper proposes a new approach to designing a relatively simple algorithmic fault detection system that is potentially applicable in embedded diagnostic structures. The method blends the LQ control principle with checking and evaluating unavoidable degradation in the sequence of discrete-time LQ control performance index values due to faults in actuators, sensors or system dynamics. Design conditions are derived, and direct computational forms of the algorithms are given. A simulation example subject to different types of failures is used to illustrate the design process and to demonstrate the effectiveness of the method.
7
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
In this paper, a new approach regarding a reconfigured system is proposed to improve the performance of an active fault tolerant control system. The system performance is evaluated with an intelligent index of performance. The reconfiguration mechanism is based on a model predictive controller and reference trajectory management techniques. When an actuator fault occurs in the system, a new degraded reference trajectory is generated and the controller calculates new admissible controls. A constraint set and cost function are established to avoid actuator saturation and reduce the control energy spent in closed loop dynamics. The effectiveness of the proposed method is illustrated using a hydrothermal system subject to actuator faults and constraints on actuator dynamic ranges.
Ruchy Browna są jednym z najpotężniejszych procesów stochastycznych w ciągłym czasie i ciągłej przestrzeni, który ma też mocne podstawy fi zyczne. W analizie przyspieszonych badań degradacji (ADT), rozkład odwrotny gaussowski, będący rozkładem czasu pierwszego przejścia ruchu Browna z dryfem (drift Brownian motion), staje się bardzo popularnym modelem predykcji statystycznej życia i niezawodności produktów. Diody superelektroluminescencyjne (SLD) o długiej żywotności i wysokiej niezawodności mają wiele zalet fi zycznych, które sprawiają, że zastępują one diody laserowe (LD) oraz diody elektroluminescencyjne (świecące) (LED) i mają szerokie zastosowanie w czujnikach światłowodowych. W niniejszym artykule przeprowadzono badania ADT diody SLD przy stałym naprężeniu. Aby ocenić możliwość zastosowania rozkładu odwrotnego gaussowskiego do badań diod SLD, określono najpierw trwałość i niezawodność SLD na podstawie danych o spadku mocy optycznej uzyskanych z badania ADT prowadzonego przy stałym naprężeniu. Następnie przeprowadzono analizy wrażliwości parametrycznej w trzech wymiarach: niezawodności, czasu życia i parametru analitycznego. Wreszcie, kierując się wynikami analizy wrażliwościowej, przedstawiono niektóre zasady planowania i przeprowadzania testów ADT przy stałym naprężeniu.
EN
Brownian motion is one of the most powerful stochastic processes in continuous time and continuous space and has a good physics background. For the analysis of accelerated degradation testing (ADT), the inverse Gaussian (IG) distribution, which is the fi rst passage time distribution of the drift Brownian motion (DBM), becomes a very popular statistical prediction model of product life and reliability. Instead of laser diode (LD) and Light Emitting Diode (LED), long-life and high-reliability super-luminescent diode (SLD) has many physical advantages and has been widely used in optical fi ber sensors. In this paper, the constant stress ADT (CSADT) of SLD was conducted. In order to evaluate the applicability of IG distribution to SLD, we fi rst estimate the life and reliability of SLD based on the optical power degradation data collected in CSADT. Then parameter sensitivity analyses are conducted in the 3-dimensions of reliability, lifetime and the analytic parameter. Finally, according to the sensitive analysis results, some CASDT planning and testing principles are presented.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.