Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 3

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

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
The purpose of this paper is to establish a new reliability model of the system subject to multiple dependent competing risks. For a system subject to multiple dependent competing risks, the total degradation consists of natural degradation amount and sudden degradation increments (SDIs) caused by random shocks arriving at the system. Most researchers on this topic only focus on the SDIs. However, the impact of random shocks on degradation rate is ignored. In this paper, a novel reliability model considering degradation rate acceleration (DRA) caused by random shocks is proposed, in which the degradation model is based on the degradation path. The dependence relationship between multiple degradation processes is dealt with by copula method, and the arrival time of shocks is assumed to follow a non-homogeneous Poisson process (NHPP). Finally, the effectiveness of the proposed reliability model is demonstrated by an example of a series system. Moreover, the effect of model parameters is evaluated through sensitivity analysis.
PL
Celem niniejszej pracy było stworzenie nowego modelu niezawodności systemu narażonego na liczne zależne ryzyka konkurujące. W przypadku systemu eksponowanego na wiele zależnych ryzyk konkurujących, na wartość całkowitą degradacji składa się wartość degradacji naturalnej oraz wartość nagłych przyrostów degradacji (sudden degradation increments, SDI) powodowanych przez losowe zaburzenia systemu. Większość badaczy tej tematyki koncentruje się wyłącznie na SDI, ignorując tym samym wpływ zaburzeń losowych na tempo degradacji. W niniejszym artykule zaproponowano nowy model niezawodności uwzględniający przyspieszenie tempa degradacji powodowane zaburzeniami losowymi, w którym model degradacji opiera się na krzywej degradacji. Zależność między mnogimi procesami degradacji rozpatrywano za pomocą metody funkcji kopuły przy założeniu, że czas wystąpienia zaburzenia odpowiada niejednorodnemu procesowi Poissona. Skuteczność proponowanego modelu niezawodności zademonstrowano na przykładzie systemu szeregowego. Ponadto, wykorzystano analizę czułości do oceny wpływu parametrów modelu na niezawodność systemu.
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.
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.
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.