Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Semi-Markov system model for minimal repair maintenance

Knopik Leszek, Migawa Klaudiusz

Eksploatacja i Niezawodność

|

2019

|

Vol. 21, no. 2

256--260

EN

This paper analyzes the semi-Markov model of technical objects age-replacements. The model includes two types of repairs: perfect repairs and minimal repairs. Minimal repairs in semi-Markov models have been studied in literature only to an extent. In this paper, the asymptotic availability coefficient and profit per time unit are considered as criteria for the quality of the system operation. The paper formulates various conditions for the occurrence of the maximum of criteria functions. The two numerical examples given at the end of the paper illustrate the results obtained in the paper.

PL

W pracy bada się semimarkowski model wymian według wieku obiektów technicznych. W modelu uwzględnia się dwa rodzaje napraw: naprawy dokładne i naprawy minimalne. Naprawy minimalne w modelach semimarkowskich były badane w literaturze w niewielkim stopniu. Jako kryteria jakości pracy systemu rozważa się asymptotyczny współczynnik gotowości i zysk przypadający na jednostkę czasu. W pracy sformułowano różne warunki istnienia maksimum funkcji kryterialnych. Podane na końcu pracy dwa przykłady numeryczne ilustrują wyniki uzyskane w pracy.

2

The limit properties diffusion process in a semi-Markov environment

Chabanyuk Y., Rosa W.

Journal of Applied Mathematics and Computational Mechanics

|

2018

|

Vol. 17, nr 1

5--14

EN

In this paper we consider the stochastic diffusion process with semi-Markov switchings in an averaging scheme. We present results and conditions on convergence to the classic diffusion process, in case with semi-Markov process perturbation is uniformly ergodic. We used small parameter scheme to get the main result.

3

Analysis of duration of the selected operational states of the Warsaw Metro Passenger Information System

Szymanek A., Dębowska-Mróz M., Orlińska M., Kozłowski P.

Zeszyty Naukowe Instytutu Pojazdów / Politechnika Warszawska

|

2016

|

z. 1/105

37--43

EN

This publication is devoted to the analysis of the distribution of the duration of the particular operating statuses of the Passenger Information System of the Warsaw Metro. Firstly, I specify the operating statuses that the system can reach. Secondly, I present a directed graph of the operation process, which enables to identify all the possible transitions between the specified states, and, ultimately, to determine their expected duration time. This analysis was performed using semi-Markov processes. Finally, the article contains the evaluation of the Passenger Information System of the Warsaw Metro based on the results.

PL

Niniejsza publikacja przedstawia zagadnienia związane z analizą rozkładów czasów trwania poszczególnych stanów eksploatacyjnych Systemu Informacji Pasażerskiej Warszawskiego Metra. W pierwszej kolejności wyszczególniono stany eksploatacyjne w których może znaleźć się opisywany system, następnie przedstawiony został graf skierowany procesu eksploatacji, który pozwolił na określenie wszystkich możliwych przejść pomiędzy wyszczególnionymi stanami, by w konsekwencji wyznaczyć wartości oczekiwane ich czasów trwania. Analiza ta dokonana została przy wykorzystaniu procesów semi-Markowa. W dalszej kolejności przedstawiono ocenę Systemu Informacji Pasażerskiej Warszawskiego Metra na podstawie uzyskanych wyników.

4

Comparative analysis of results of application of markov and semi-Markov processes to reliability models of multi-state technical objects

Rudnicki J.

Journal of Polish CIMEEAC

|

2016

|

Vol. 11, no 1

169--181

EN

During rational operation of technical objects and systems various operational decisions are made and decision-making process itself should be consisted in selecting that considered most favourable out of all possible to be taken. Choice of such decision is possible after taking into account many different information items but it never be completely correct without accounting for data and indices dealing with reliability. In the case when probabilistic principle of failure occurrence is determined , values of reliability indices can be estimated by using reliability mathematical models. During operation of many technical devices and systems ( e.g. ship main propulsion systems ) was observed many times the fact that their correct operation time is not a unique measure of their wear. Therefore for description of their serviceability and reliability can be used models of change of their reliability states in the form of semi-Markov processes based on the assumption of multi-state character of technical objects. This paper presents a comparative analysis of results of simulation reliability tests of a hypothetical technical object , obtained with the use of reliability models in the form of Markov processes and semi-Markov ones, corresponding to them, called also “half-Markov” processes.

5

Modelowanie niezawodności farmy wiatrowej z wykorzystaniem sieci bayesowskich i procesów semi-Markowa

Sobolewski R. A.

Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej

|

2015

|

Nr 42

183--186

PL

Niezawodność urządzeń technicznych farmy wiatrowej (FW) wpływa między innymi na moc wyjściową farmy. Ilościową miarą tej niezawodności może być rozkład prawdopodobieństwa kombinacji stanów gotowości elektrowni wiatrowych (EW) farmy, tj. stanów oznaczających ich gotowość do produkcji energii elektrycznej i przekazywania jej do sieci elektroenergetycznej. Miarę tę można stosować do np. ilościowej analizy wpływu różnych topologii FW i niezawodności urządzeń farmy na jej niezawodność oraz wyznaczać wartość oczekiwaną mocy farmy z uwzględnieniem niezawodności. W artykule przedstawiono modele probabilistyczne opisujące ilościowo niezawodność FW, wykorzystujące sieci Bayesowskie (BN) i procesy semi-Markowa (PSM). W artykule zaprezentowano przykład obliczeniowy dotyczący analizy niezawodności FW składającej się z 4 EW, potwierdzający użyteczność metody.

EN

Factors that influence wind-farm output power also include the availability of a farm. The availability depends on: arrangements of a wind farm (WF), internal collection grid topology and reliability of electrical equipment included in WF (e.g. generators, transformers, cables, breakers, protective relays, busbars and so on). One of the measures of WF availability can be probability distribution of combinations of availability states of wind turbines generators (WTGs), where availability state means the WTG is able to generate and deliver power to external grid. This measure can be applied in e.g.: (1) study of different internal collection grid topologies and reliability of WF electrical equipment effects on availability of WF and (2) assessment of WF output power considering farm availability. In this work the probabilistic models of WF availability are presented. Because of stochastic nature of electrical equipment failures they rely on two modeling methods, i.e. Bayesian networks and semi-Markov processes. Both approaches allow taking into account the electrical equipment of WF, internal grid topology of WF and reliability characteristics of equipment. The case study of availability modeling is presented as well.

6

Wind Farm Reliability Modelling Using Bayesian Networks and Semi-Markov Processes

Sobolewski R. A.

Acta Energetica

|

2015

|

nr 3

71--82

EN

Technical reliability plays an important role among factors affecting the power output of a wind farm. The reliability is determined by an internal collection grid topology and reliability of its electrical components, e.g. generators, transformers, cables, switch breakers, protective relays, and busbars. A wind farm reliability’s quantitative measure can be the probability distribution of combinations of operating and failed states of the farm’s wind turbines. The operating state of a wind turbine is its ability to generate power and to transfer it to an external power grid, which means the availability of the wind turbine and other equipment necessary for the power transfer to the external grid. This measure can be used for quantitative analysis of the impact of various wind farm topologies and the reliability of individual farm components on the farm reliability, and for determining the expected farm output power with consideration of the reliability. This knowledge may be useful in an analysis of power generation reliability in power systems. The paper presents probabilistic models that quantify the wind farm reliability taking into account the above-mentioned technical factors. To formulate the reliability models Bayesian networks and semi-Markov processes were used. Using Bayesian networks the wind farm structural reliability was mapped, as well as quantitative characteristics describing equipment reliability. To determine the characteristics semi-Markov processes were used. The paper presents an example calculation of: (i) probability distribution of the combination of both operating and failed states of four wind turbines included i

PL

Wśród czynników wpływających na moc wyjściową farmy wiatrowej (FW) istotną rolę odgrywa niezawodność techniczna. O niezawodności tej decydują m.in.: topologia wewnętrznej sieci elektroenergetycznej FW i niezawodność urządzeń elektrycznych wchodzących w jej skład, np. generatorów, transformatorów, kabli, łączników, zabezpieczeń elektroenergetycznych, szyn zbiorczych. Ilościową miarą niezawodności FW może być rozkład prawdopodobieństwa kombinacji stanów gotowości elektrowni wiatrowych (EW) farmy. Stan gotowości danej EW oznacza jej gotowość do produkcji energii elektrycznej i przekazywania jej do zewnętrznej sieci elektroenergetycznej, co oznacza zdatność EW oraz pozostałych urządzeń niezbędnych do przekazania energii do sieci zewnętrznej. Miarę tę można wykorzystywać m.in. do ilościowej analizy wpływu różnych topologii FW i niezawodności poszczególnych urządzeń farmy na jej niezawodność oraz wyznaczać wartość oczekiwaną mocy farmy z uwzględnieniem niezawodności. Wiedza ta może być przydatna w analizie niezawodności wytwarzania energii elektrycznej w systemach elektroenergetycznych. W artykule przedstawiono modele probabilistyczne opisujące ilościowo niezawodność FW z uwzględnieniem wspomnianych wyżej czynników technicznych. Do sformułowania modeli niezawodnościowych wykorzystano sieci Bayesowskie (BN) i procesy semi-Markowa (PSM). Za pomocą BN odwzorowano niezawodność strukturalną FW i charakterystyki ilościowe opisujące niezawodność urządzeń. Do wyznaczania tych charakterystyk zastosowano PSM. W artykule zaprezentowano przykład obliczeniowy dotyczący wyznaczenia: (i) rozkładu prawdopodobieństwa kombinacji stanów gotowości czterech EW wchodzących w skład FW i (ii) oczekiwanej mocy wyjściowej FW z uwzględnieniem jej niezawodności.

7

Method of availability control of the transport means

Woropay M., Migawa K., Neubauer A.

Journal of KONES

|

2013

|

Vol. 20, No. 4

485--492

EN

The problems presented in this article deal with operation and maintenance process control in complex systems of technical object operation and maintenance. The article presents the description of the method concerning the control availability for technical objects (means of transport) on the basis of the mathematical model of the operation and maintenance process with the implementation of the decisive processes by semi-Markov. The presented method means focused on the preparing the decisive for the operation and maintenance process for technical objects (semi-Markov model) and after that specifying the best control strategy (optimal strategy) from among possible decisive variants in accordance with the approved criterion (criteria) of the activity evaluation of the system of technical objects operation and maintenance. In the presented method specifying the optimal strategy for control availability in the technical objects means a choice of a sequence of control decisions made in individual states of modelled operation and maintenance process for which the function being a criterion of evaluation reaches the extreme value. In order to choose the optimal control strategy the implementation of the genetic algorithm was chosen. Depending on one’s needs, the genetic algorithm including the obtained model of operation and maintenance process may be implemented for mathematic formulation and solution of a wide array of problems connected with control of complex systems of technical object operation and maintenance. It pertains mostly to the economic analysis, safety management and controlling availability and reliability of complex systems. The opinions were presented on the example of the operation and maintenance process of the means of transport implemented in the real system of the bus municipal transport.

8

Model procesu eksploatacji obiektu technicznego

Kierzkowski A.

Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe

|

2013

|

R. 14, nr 3

2193-2200

PL

Przedstawiony w pracy model może być wykorzystywany w procesie analizy różnego rodzaju zagadnień, obejmujących problem modelowania procesu eksploatacji obiektu technicznego. Opracowany model pozwala na: ocenę zgodności funkcjonującego procesu eksploatacji obiektu z założonym harmonogramem, ocenę wyników procesów eksploatacji obiektu technicznego poprzez analizę funkcji prawdopodobieństw stanów oraz funkcje gotowości obiektu technicznego, symulację procesu eksploatacji w fazie projektowania jego procesu użytkowania oraz obsługiwania. Przedstawiony w pracy model umożliwia analizę oraz symulowanie procesu eksploatacji obiektu technicznego, posiada jednak pewne ograniczenia: brak możliwości zmiany harmonogramu procesu eksploatacji obiektu technicznego w dowolnej chwili jego realizacji; brak własności dyspozytorskich modelu, mających na celu wskazanie możliwości zmian w procesie eksploatacji mających na celu osiągnięcie założonych kryteriów (minimalna wartość prawdopodobieństwa stanu, minimalny poziom funkcji gotowości procesu); brak implementacji zdarzeń losowych z innego systemu, w celu zamodelowania potencjalnie możliwych zdarzeń losowych, mających wpływ na proces eksploatacji obiektu technicznego.

EN

Aim of the study which was to develop a model of the operation of a technical process of timing, was executed by developing the following partial tasks: defining the basic relationship between the stages of the operation of a technical process, adopting theoretical assumptions, describing modeled the operation of a technical process, developing a model of the operation of a technical process, verify the operation of a process model based on a technical inquiry into the real system operation of low cost airlines aircrafts. Model presented in this work can be used in the analysis of various issues, including the problem of modeling the operation of a technical process. The model allows to: evaluate of assessment process, exploit the functioning of the schedule, evaluate the results of the operation of a technical process by analyzing the functions of probabilities of states of readiness of a technical object, simulating the operation process in the design phase of the process of use and handling. Presented model provides analyzing and simulating the operation of a technical process, but it also has some limitations: it is not possible to change the schedule of operation of a technical object at any time for its implementation, lack of ownership of dispatching model, designed to identify possible changes in the operation process to achieve established criteria (minimum probability of a minimum level of preparedness functions of the process), lack of implementation of the mishap from another system, in order to model a potentially possible random events that affect the operation of a technical process.

9

Method for control of technical objects operation process with the use of semi - Markov decision processes

Migawa K.

Journal of KONES

|

2012

|

Vol. 19, No. 4

439-447

EN

In this article there is presented a description of a method for control of the operation process in a complex operation system of technical objects operation where semi-Markov decision processes are used for control. The study has been based on the operation process of a real bus municipal transportation system. For complex systems of technical objects operation, it is possible to achieve the set goal – appropriate accomplishment of the assigned task (tasks) with required efficiency - only when the control decisions, made by the system decision-makers, are rational. In systems where the complex operation process of technical objects is carried out, the choice of rational control decisions (from possible variants) is an issue of great importance and difficulty. In real complex operation systems of technical objects operation, the process of making control decisions should be carried out using mathematical procedures and methods, rather than according to the system decision makers' intuition or experience. Use of appropriate mathematical methods for control of the operation process facilitates the choice of rational control decisions providing correct and efficient accomplishment of the assigned tasks. The presented method involves elaborating a mathematical operation model (semi-Markov model) and choosing the best control strategy (from possible decision variants), according to the accepted criterion (criteria) of technical objects operation system assessment.

10

Stochastyczny model bezpieczeństwa obiektu w procesie eksploatacji

Grabski F.

Problemy Eksploatacji

|

2011

|

nr 1

89-102

PL

Teoria procesów stochastycznych dostarcza pojęcia i twierdzenia umożliwiające matematyczny opis i analizę różnych aspektów funkcjonowania systemów, a w tym aspektu bezpieczeństwa. W pracy jest przedstawiony przykład modelu procesu eksploatacji obiektu w aspekcie bezpieczeństwa. Modelem jest proces semimarkowski o skończonym zbiorze stanów. Teoria procesów semi-markowskich pozwala określić parametry i charakterystyki bezpieczeństwa.

EN

To describe the safety evolution of the system, we constructed a Semi-Markov process by defining the states and the renewal kernel of that one. In our model, the time of the safety system operation is represented by a random variable that denotes the first passage of time from the given state to the subset of states. Appropriate theorems from the Semi-Markov processes theory allow us to calculate the safety function and the mean time of the safety operation.

11

Analiza niezawodności układu wytwórczo-przyłączeniowego turbiny wiatrowej wykorzystująca kryterium ekonomiczne zawodności

Sobolewski R.

Przegląd Elektrotechniczny

|

2010

|

R. 86, nr 10

324-329

PL

Zaprezentowano metodę analizy niezawodności układu wytwórczo–przyłączeniowego (w tym urządzeń elektroenergetycznej automatyki zabezpieczeniowej) turbiny wiatrowej, która bazuje na kryterium ekonomicznym zawodności. Szczegółowo przedstawiono semi– markowski model niezawodności układu wytwórczo–przyłączeniowego i urządzeń EAZ, który umożliwia wyznaczanie liczby wystąpienia kombinacji stanów niezawodnościowych tych elementów. Możliwości analizy za pomocą opracowanej metody pokazano na wybranym przykładzie.

EN

The reliability analysis method of wind turbine generation unit and delivering system (including protective relays) has been presented. The method is based on economic criteria. The semi–Markov model of generation unit and delivering system reliability, which enables the number of reliability states occurrence calculations has been demonstrated in details. The advantages of the reliability analysis method have been presented in the example.

12

Statistical identification and prediction of the port oil pipeline system’s operation process and its reliability and risk evaluation

Kołowrocki K., Soszyńska J.

Journal of Polish Safety and Reliability Association

|

2009

|

Vol. 2

241--250

EN

In the paper a Semi-markov processes are used to construct a general model of complex industrial systems’ operation processes. Main characteristics of this model are determined as well. In particular case, for a port oil pipeline transportation system, its operation states are defined, the relationships between them are fixed and particular model of its operation process is constructed and its main characteristics are determined. Further, the joint model of the system operation process and the system reliability is defined and applied to the reliability and risk evaluation of the port oil pipeline transportation system.

13

Assesment of operation of ship main diesel engine using the theory of semi-Markovian and Markov processes

Rudnicki J.

Journal of KONES

|

2009

|

Vol. 16, No. 3

325-333

EN

Operation of ship propulsion system is associated with realization of definite operational goals. If to elements of the system the operational reliability strategy could be applied, the situation would be very simple as existing conditions would unambiguously determine application of means being on hand. However decision to reject application of the strategy (even if hypothetical) becomes obvious with a view of necessity of ensuring an acceptable level of safety to ship and environment as well as presence of associated formal and legal limitations. Therefore complexity of operational reality makes that means intended for operation may be used in various ways. Objectivity and rationality in making decision, assumed optimal in given conditions, forces to apply an evaluating (quantitative) approach to the problem, hence to search for such their parameters (indices) which, in a given decision situation, can be deemed most adequate. To precisely determine the task it is necessary to specify also its duration time, apart from conditions in which it will be realized. When considering propulsion engine, i.e. the main element of ship propulsion system, especially important becomes not only the problem which amount of energy could be at one's disposal but also within which time interval it could be delivered. Therefore apart from applying the commonly used reliability indices, it seems sensible to consider the operation in such evaluating approach as it could be determined by energy and time simultaneously.

14

Applications of semi-Markov processes in reliability

Grabski F.

Journal of Polish Safety and Reliability Association

|

2007

|

Vol. 1

127--142

EN

The basic definitions and theorems from the semi-Markov processes theory are discussed in the paper. The semi-Markov processes theory allows us to construct the models of the reliability systems evolution within the time frame. Applications of semi-Markov processes in reliability are considered. Semi-Markov model of the cold standby system with repair, semi-Markov process as the reliability model of the operation with perturbations and semi-Markov process as a failure rate are presented in the paper.

15

Reliability modeling of fault tolerant control systems

Li H., Zhao Q., Yang Z.

International Journal of Applied Mathematics and Computer Science

|

2007

|

Vol. 17, no 4

491-504

EN

This paper proposes a novel approach to reliability evaluation for active Fault Tolerant Control Systems (FTCSs). By introducing a reliability index based on the control performance and hard deadline, a semi-Markov process model is proposed to describe system operation for reliability evaluation. The degraded performance of FTCSs in the presence of imperfect Fault Detection and Isolation (FDI) is reflected by semi-Markov states. The semi-Markov kernel, the key parameter of the process, is determined by four probabilistic parameters based on the Markovian model of FTCSs. Computed from the transition probabilities of the semi-Markov process, the reliability index incorporates control objectives, hard deadline, and the effects of imperfect FDI, a suitable quantitative measure of the overall performance.

16

Probabilistic measures of a diagnosis' likelihood about the technical state of trans

Girtler J.

Archives of Transport

|

1999

|

Vol. 11, iss.3-4

33-42

EN

The paper presents reasons of the need of differentiating the notions: a diagnosis' likelihood and a diagnosis' tightness during taking operating decisions. The formula of the probability of formulating the right diagnosis as the measure of a diagnosis' likelihood has been derived. For deriving the formula, the theory of semi-Markov processes and Bayes' formula of the conditional probability have been used. Other probabilistic measures of a diagnosis' likelihood have also been presented. These measures concern the technical state of such important systems as main engines of sea ships. However, they can be useful for other technical transport means.

PL

W pracy uzasadniono potrzebę rozróżniania pojęć wiarygodności diagnozy i trafności diagnozy przy podejmowaniu decyzji eksploatacyjnych. Wyprowadzono wzór na prawdopodobieństwo sformułowania prawidłowej diagnozy jako miary wiarygodności diagnozy. Do wyprowadzenia tego wzoru zastosowano teorię procesów semimarkowskich oraz wzór Bayesa na prawdopodobieństwo warunkowe. Podano także inne probabilistyczne miary wiarygodności diagnozy. Miary te zostały odniesione do stanu technicznego tak istotnych urządzeń, jakimi są silniki główne statków morskich. Mogą być jednak przydatne dla innych technicznych środków transportowych.