Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 1

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

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
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.
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.