Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  polynomial chaos expansion
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
Reliability and availability of electric power system equipment (e.g., generator units, transformers) are often evaluated by defining and solving Markov models. Transition rates among the identified equipment states are estimated from experimental and field data, or expert judgment, with inevitable uncertainty. For model understanding and to guide validation and confidence building, it is of interest to investigate the effects of the uncertainty in the input transition rates on the output reliability and availability. To this aim, Global Sensitivity Analysis (GSA) can be used for defining importance (sensitivity) indexes that allow a ranking of the transition rates with respect to their influence on the uncertainty in the output. In general, GSA requires a large number of model evaluations. In this paper, a metamodel is defined to estimate the performance index of interest (e.g. reliability or availability). The metamodel is built based on polynomial chaos expansion (PCE), a multidimensional polynomial model approximation whose coefficients are determined by evaluating the model in a reduced set of predetermined values of the input. The proposed approach is illustrated on a power generating unit.
PL
Niezawodność i gotowość urządzeń elektroenergetycznych jest często oceniana poprzez definiowanie i rozwiązywanie modeli łańcuchów Markowa. Współczynniki prawdopodobieństwa przejścia pomiędzy zdefiniowanymi stanami urządzeń są oceniane na podstawie badań doświadczalnych i danych otrzymanych dla realnych systemów lub są przedmiotem oceny ekspertów. W celu zrozumienia istoty modelu, kierowania procesem jego walidacji oraz budowania zaufania należy się zainteresować zbadaniem wpływu niepewności w określeniu wejściowych współczynników przejścia w modelu Markowa na uzyskiwane wyjściowe wartości niezawodności i gotowości. W tym celu został zdefiniowany metamodel pozwalający na określenie współczynników wpływu na parametry eksploatacyjne (np. niezawodność czy gotowość). Ten metamodel został zbudowany w oparciu o rozwinięcie w chaos wielomianowy, wielowymiarowy modelu aproksymacji wielomianowej, gdzie współczynniki modelu są określane poprzez ewaluację modelu dla zredukowanego zbioru predefiniowanych wartości wejściowych. Zaproponowany sposób jest zilustrowany na przykładzie bloku elektroenergetycznego.
EN
The main objective of the presented study is an evaluation of the effectiveness of various methods for estimating statistics of rotor-shaft vibration responses. The computational effectiveness as well as the accuracy of statistical moment estimation are essential for e?cient robust design optimization of the rotor-shaft systems. The compared methods include sampling techniques, the perturbation approach, the dimension reduction method and the polynomial chaos expansion method. For comparison, two problems of the rotor-shaft vibration analysis are considered: a typical single-span rotor-shaft of the eight-stage centrifugal compressor driven by the electric motor and a large multi-bearing rotor-shaft system of the steam turbo-generator. The most important reason for the observed scatter of the rotor-shaft vibration responses is the inherently random nature of residual unbalances as well as stiffeness and damping properties of the journal bearings. A proper representation of these uncertain parameters leads to multidimensional stochastic models. It was found that methods that provide a satisfactory balance between the estimation accuracy and computational effectiveness are sampling techniques. On the other hand, methods based on Taylor series expansion in most of the analyzed cases fail to approximate the rotor-shaft response statistics.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.