Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

A simulation approach on reliability assessment of complex system subject to stochastic degradation and random shock

Pourhassan Mohammad Reza, Raissi Sadigh, Hafezalkotob Ashkan

Eksploatacja i Niezawodność

|

2020

|

Vol. 22, no. 2

370--379

EN

Many systems are affected by different random factors and stochastic processes, significantly complicating their reliability analysis. In general, the performance of complicated systems may gradually, suddenly, or continuously be downgraded over times from perfect functioning to breakdown states or may be affected by unexpected shocks. In the literature, analytic reliability assessment examined for especial cases is restricted to applying the Exponential, Gamma, compound Poisson, and Wiener degradation processes. Consideration of the effect of non-fatal soft shock makes such assessment more challenging which has remained a research gap for general degraded stochastic processes. Through the current article, for preventing complexity of analytic calculations, we have focused on applying a simulating approach for generalization. The proposed model embeds both the stochastic degradation process as well randomly occurred shocks for two states, multi-state, and continuous degradation. Here, the user can arbitrarily set the time to failure distribution, stochastic degradation, and time to occurrence shock density function as well its severity. In order to present the validity and applicability, two case studies in a sugar plant alongside an example derived from the literature are examined. In the first case study, the simulation overestimated the system reliability by less than 5%. Also, the comparison revealed no significant difference between the analytic and the simulation result in an example taken from an article. Finally, the reliability of a complicated crystallizer system embedding both degradation and soft shock occurrence was examined in a threecomponent standby system.

PL

Prawidłowe działanie wielu systemów zależy od różnych czynników losowych i procesów stochastycznych, co znacznie komplikuje analizę niezawodności tych układów. Parametry pracy skomplikowanych systemów mogą ulegać stopniowemu, nagłemu lub stałemu obniżeniu ze stanu doskonałego funkcjonowania do stanu awaryjnego. Wpływ na nie mogą też mieć niespodziewane obciążenia. W literaturze przedmiotu, analityczną ocenę niezawodności stosuje się do badania przypadków szczególnych i ogranicza do badania degradacji w oparciu o proces wykładniczy, proces gamma, złożony proces Poissona i proces Wienera. Ocena niezawodności z uwzględnieniem wpływu obciążeń miękkich, nieprowadzących do całkowitej awarii, stanowi większe wyzwanie tworząc lukę w badaniach nad ogólnymi stochastycznymi procesami degradacji. Aby uniknąć złożonych obliczeń analitycznych, w niniejszej pracy skupiliśmy się na zastosowaniu podejścia symulacyjnego w celu uzyskania generalizacji. Proponowany model obejmuje zarówno stochastyczny proces degradacji, jak i losowo występujące obciążenia i uwzględnia przypadki degradacji systemów dwustanowych, wielostanowych oraz degradacji ciągłej. Posługując się tym modelem, użytkownik może dowolnie ustawiać rozkład czasu do uszkodzenia, degradację stochastyczną, czas do wystąpienia obciążenia, funkcję gęstości prawdopodobieństwa wystąpienia obciążenia, a także jego nasilenie. Trafność oraz możliwości zastosowania przedstawionego modelu zilustrowano na podstawie dwóch studiów przypadków dotyczących cukrowni oraz przykładu zaczerpniętego z literatury. W pierwszym studium przypadku, poziom niezawodności systemu obliczony na podstawie symulacji różnił się o mniej niż 5% od wyniku otrzymanego na drodze analitycznej. Porównanie nie ujawniło również żadnej istotnej różnicy między wynikiem analitycznym a symulacyjnym w przykładzie pochodzącym z literatury. Artykuł wieńczy analiza niezawodności złożonego układu krystalizatora, obejmująca zarówno degradację, jak i występowanie miękkich obciążeń w trójelementowym systemie krystalizatora z rezerwą.

2

A reliability model for load-sharing k-out-of-n systems subject to soft and hard failures with dependent workload and shock effects

Che Haiyang, Zeng Shengkui, Guo Jianbin

Eksploatacja i Niezawodność

|

2020

|

Vol. 22, no. 2

253--264

EN

A component in a k-out-of-n system may experience soft and hard failures resulting from exposure to natural degradation and random shocks. Due to load-sharing characteristics, once a component fails, the surviving components share an increased workload, which increases their own degradation rates. Moreover, under the larger workload, random shocks may cause larger abrupt degradation increments and larger shock sizes. Therefore, the system experiences the dependent workload and shock effects (DWSEs). Such dependence will cause the load-sharing system to fail more easily, though it is often not considered in existing methods. In this paper, to evaluate the system reliability more accurately, we develop a novel reliability model for load-sharing k-out-of-n systems with DWSEs. In the model, the joint probability density function of shock effects to soft and hard failures is developed to describe the DWSEs on a component. To derive an analytical expression of system reliability with load-sharing characteristics and DWSEs, conditional probability density function is used to model the random component failure times. A load-sharing MicroElectro-Mechanical System (MEMS) is then utilized to illustrate the effectiveness of the reliability model.

PL

Element systemu k-z-n może ulegać uszkodzeniom parametrycznym i katastroficznym wynikającym z ekspozycji na naturalne procesy degradacji i obciążenia losowe. Ze względu na równomierny podział obciążenia między wszystkie elementy systemu, gdy jeden element ulega awarii, obciążenie pracą przypadające na pozostałe komponenty zwiększa się, podnosząc tempo degradacji każdego z nich. Ponadto, przy większym obciążeniu pracą, obciążenia losowe mogą powodować większe nagłe przyrosty degradacji i zwiększać rozmiary obciążeń. Mówi się wtedy o istnieniu zależności między obciążeniem pracą a skutkami obciążeń losowych (dependent workload and schock effects (DWSE). Taka zależność powoduje, że system z podziałem obciążeń łatwiej ulega uszkodzeniom. Fakt ten jest często pomijany w obecnie stosowanych metodach oceny niezawodności. W niniejszym artykule przedstawiamy nowatorski model oceny niezawodności systemów k-z-n z podziałem obciążenia i zależnością DWSE, który pozwala dokładniej ocenić niezawodność takich systemów. W modelu, opracowano wspólną funkcję gęstości prawdopodobieństwa skutków obciążeń losowych dla uszkodzeń parametrycznych i katastroficznych, która pozwala opisać zależność DWSE dla elementu systemu. Aby wyprowadzić analityczne wyrażenie niezawodności systemu z podziałem obciążenia i DWSE, do modelowania czasów losowych uszkodzeń elementów systemu wykorzystano funkcję warunkowej gęstości prawdopodobieństwa. Skuteczność modelu niezawodności zilustrowano na przykładzie układu mikroelektromechanicznego z podziałem obciążenia (MEMS).

3

Reliability assessment for wind turbines considering the influence of wind speed using bayesian network

Su Ch., Fu Y.

Eksploatacja i Niezawodność

|

2014

|

Vol. 16, no. 1

1--8

PL

Niezawodność turbiny wiatrowej ma ogromne znaczenie dla gotowości i efektywności ekonomicznej instalacji wiatrowej. W niniejszym artykule zbudowano, w oparciu o sieci Bayesa (BN), model niezawodności turbiny wiatrowej uwzględniający wpływ prędkości wiatru. Przedstawiono Metodę Logiki Przyczynowości (Causal Logic Method, CLM), służącą do modelowania jakościowego, która łączy zalety drzewa błędów w odniesieniu do aspektów technicznych z atutami BN w odniesieniu do czynników środowiskowych i niepewności. Do kalkulacji ilościowych zaproponowano nową metodę dopasowania opartą na oczekiwaniach, w której dane z eksploatacji i opinie ekspertów łącznie pozwalają opisać niepewność rozkładów prawdopodobieństwa a priori. Wskaźnik niezawodności turbiny wiatrowej i jej elementów otrzymano posługując się algorytmem wnioskowania przybliżonego w połączeniu z dynamiczną dyskretyzacją zmiennych ciągłych. Dla zilustrowania proponowanej metody przedstawiono studium przypadku, którego wyniki wskazują, że prędkość wiatru jest ważnym czynnikiem niezawodności turbiny wiatrowej.

EN

The reliability of wind turbine is of great importance for the availability and economical efficiency of wind power system. In this article, a reliability model for wind turbine is built with Bayesian network (BN), in which the influence of wind speed is considered. Causal logic method (CLM) is presented for qualitative modeling, which combines the merits of fault tree in handling technical aspects and the strength of BN in dealing with environmental factors and uncertainty. A novel adjustment method based on expectation is proposed for quantitative calculation, by which historical data and expert judgment are integrated to describe the uncertainty in the prior probability distributions. An approximate inference algorithm combining with dynamic discretization of continuous variables is adopted to obtain the reliability index of wind turbine and its elements. A case study is given to illustrate the proposed method, and the results indicate that wind speed is an important factor for the reliability of wind turbine.

4

Maintenance optimization for systems with dependent competing risks using a copula function

Guo Ch., Wang W., Guo B., Peng R.

Eksploatacja i Niezawodność

|

2013

|

Vol. 15, no. 1

9-17

EN

This paper develops a joint copula reliability model for systems subjected to dependent competing risks caused by two degradation processes and random shocks. The two degradation processes follow gamma processes and the random shocks follow a non-homogeneous Poisson process (NHPP). Their interdependence relationship is modeled by a copula function, which is determined by a two-stage method based on simulated data. It is shown that the proposed model can provide more precise results than the model without considering the dependent relationship. Through the proposed reliability model, two maintenance models are studied and compared. It is found that the inspection cost has significant effects on the choosing of maintenance policy.

PL

W niniejszej pracy opracowano wspólny model niezawodności z użyciem kopuły dla systemów poddawanych zależnym zagrożeniom konkurującym powodowanym przez dwa procesy degradacji i zaburzenia losowe. Owe dwa procesy degradacji reprezentują typ procesu gamma, podczas gdy zaburzenia losowe są typem niejednorodnego procesu Poissona (non-homogeneous Poisson process - NHPP). Ich związek wzajemnej zależności modelowany jest przy użyciu funkcji kopuły, która jest wyznaczana na podstawie dwuetapowej metody opartej o dane symulowane. Wykazano, iż proponowany model może zapewnić bardziej precyzyjne wyniki niż model, w którym nie ujęto związku zależności. W oparciu o proponowany model niezawodności, badane i porównywane są dwa modele eksploatacji. Stwierdzono, iż koszt przeglądu ma duży wpływ na wybór polityki eksploatacyjnej.