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:  przewidywanie pozostałego czasu pracy
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
The paper deals with the problem of health-aware fault-tolerant control of a vehicle fleet. In particular, the development process starts with providing the description of the process along with a suitable Internet-of-Things platform, which enables appropriate communication within the vehicle fleet. It also indicates the transportation tasks to the designated drivers and makes it possible to measure their realization times. The second stage pertains to the description of the analytical model of the transportation system, which is obtained with the max-plus algebra. Since the vehicle fleet is composed of heavy duty machines, it is crucial to monitor and analyze the degradation of their selected mechanical components. In particular, the components considered are ball bearings, which are employed in almost every mechanical transportation system. Thus, a fuzzy logic Takagi–Sugeno approach capable of assessing their time-to-failure is proposed. This information is utilized in the last stage, which boils down to health-aware and fault-tolerant control of the vehicle fleet. In particular, it aims at balancing the exploitation of the vehicles in such a way as to maximize they average time-to-failure. Moreover, the fault-tolerance is attained by balancing the use of particular vehicles in such a way as to minimize the effect of possible transportation delays within the system. Finally, the effectiveness of the proposed approach is validated using selected simulation scenarios involving vehicle-based transportation tasks.
EN
Space station is a very complex system, and its remaining useful life will be affected by the key equipment, cosmonauts’ maintenance activities as well as space environments. It is important for the operation management of a space station to predict its remaining useful life (RUL). A valid RUL prediction model is the key foundation for this issue, which motivates the research presented in this paper. Firstly, different types of space station life are defined. Secondly, the function and performance requirements as well as the operation mission program of the space station are analysed, which are further used to confirm the model development precondition. A life prediction model is then proposed by synthetically taking account of the safety, reliability and maintainability restrictions. Finally, the data requirement for supporting the RUL prediction is determined. Based on this work, a comprehensive procedure for RUL prediction model development is constructed for the operation management engineers of the space station. If the data of the development and operation is adequate, RUL prediction of the space station can be well implemented, and can be further leveraged to support the space station operation management.
PL
Stacja kosmiczna stanowi wysoce złożony system, którego pozostały czas pracy (ang. remaining useful time, RUL) zależy od kluczowego sprzętu, czynności konserwacyjnych przeprowadzanych przez kosmonautów, a także warunków panujących w kosmosie. Zarządzanie operacyjne stacją kosmiczną wymaga przewidywania RUL. Podstawą tego zagadnienia jest stworzenie prawidłowego modelu predykcji RUL, co jest przedmiotem niniejszej pracy. W artykule, w pierwszej kolejności, zdefiniowano różne kategorie czasu pracy stacji kosmicznej na orbicie. Następnie, przeanalizowano wymagania dotyczące funkcji i eksploatacji stacji a także program jej misji operacyjnych. Wyniki tych analiz wykorzystano do weryfikacji wstępnych warunków koniecznych do budowy modelu. W dalszej kolejności, zaproponowano model predykcji czasu pracy stacji, który w sposób syntetyczny uwzględnia ograniczenia dotyczące bezpieczeństwa, niezawodności i możliwości konserwacji. Na koniec określono rodzaje danych wspierających predykcję RUL. Na podstawie opisanych etapów prac skonstruowano kompleksową procedurę opracowywania modeli predykcji RUL dla inżynierów zarządzania operacyjnego pracujących na stacjach kosmicznych. Jeśli dane dotyczące rozwoju i operacji są prawidłowe, zaprojektowany algorytm predykcji pozostałego czasu pracy stacji kosmicznej można z powodzeniem zaimplementować, a także rozszerzyć tworząc skuteczne narzędzie wsparcia personelu zarządzającego pracą stacji kosmicznej.
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.