Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Phân tích khả năng sẵn có của hệ thống cơ khí với bảo trì dựa trên tình trạng sử dụng bán Markov và đánh giá khoảng thời gian giám sát điều kiện tối ưu
Tóm tắt
Bảo trì giúp kéo dài tuổi thọ thiết bị bằng cách cải thiện điều kiện của nó và tránh những hỏng hóc nghiêm trọng. Do đó, cần có mô hình hoặc cơ chế phù hợp để định lượng khả năng sẵn có của hệ thống liên quan đến một chiến lược bảo trì nhất định, điều này sẽ hỗ trợ trong việc ra quyết định để tối ưu hóa việc sử dụng các nguồn lực bảo trì. Bài báo này đề cập đến mô hình quá trình bán Markov (SMP) cho phân tích khả năng sẵn có trạng thái ổn định của các hệ thống cơ khí theo bảo trì dựa trên tình trạng (CBM) và đánh giá khoảng thời gian giám sát điều kiện tối ưu. Mô hình SMP được phát triển được giải quyết bằng cách sử dụng phương pháp phân tích hai giai đoạn cho phân tích khả năng sẵn có ổn định của hệ thống. Ngoài ra, khoảng thời gian CBM được xác định để tối đa hóa khả năng sẵn có của hệ thống bằng cách sử dụng phương pháp Thuật toán di truyền. Đóng góp chính của bài báo là ở dạng một công cụ dự đoán cho khả năng sẵn có của hệ thống, sẽ giúp trong việc quyết định chính sách CBM tối ưu. Phương pháp đề xuất được minh họa cho một bơm ly tâm.
Từ khóa
#bảo trì dựa trên tình trạng #khả năng sẵn có #quá trình bán Markov #bơm ly tâm #khoảng thời gian giám sátTài liệu tham khảo
Ahmad R, Kamaruddin S, Azid I, Almanar I (2011) Maintenance management decision model for preventive maintenance strategy on production equipment. J Ind Eng Int 7(13):22–34
Ahmad A, Raissi S, Khalili-Damghani K (2017) A simulation-based optimization approach for free distributed repairable multi-state availability-redundancy allocation problems. Reliab Eng Syst Saf 157:177–191
Amari SV, McLaughlin L (2004) Optimal design of a condition-based maintenance model. In: Proceedings of IEEE annual reliability and maintainability symposium, Los Angeles, USA, 26–29 January, pp 528–533
Carr MJ, Wang W (2011) An approximate algorithm for prognostic modeling using condition monitoring information. Eur J Oper Res 211(1):90–96
Charles-Owaba OE, Oluleye AE, Oyawale FA, Oke SA (2008) An opportunity cost maintenance scheduling framework for a fleet of ships: a case study. J Ind Eng Int 4(6):64–77
Chen D, Trivedi KS (2005) Optimization for condition-based maintenance with semi-Markov decision process. Reliab Eng Syst Saf 90(1):25–29
Crocker J, Kumar UD (2000) Age-related maintenance versus reliability centered maintenance: a case study on aero-engines. Reliab Eng Syst Saf 67(2):113–118
Dennis A (2003) Application of MCS system reliability analysis. In: Proceedings of TAMU, 20th international pump users symposium. Department of Mechanical Engineering, Turbo machinery laboratory, Texas A & M University, College Station, Houston, Texas, USA, 17–20 March, pp 91–94
El-Damcese MA, Temraz NS (2011) Availability and reliability measures for multi-state system by using Markov reward model. Reliability Theory and Application 6(3):68–85
Fricks RM, Trivedi KS (1997) Modeling failure dependencies in reliability analysis using stochastic Petri nets. In: Proceedings of SCS Europe 11th European simulation multiconference, Istanbul, Turkey, 1–4 June, pp 1–22
Goldberg DE (2006) Genetic algorithm. Pearson Education India, New Delhi
Jager P, Bertsche B (2004) A new approach to gathering failure behaviour information about mechanical components based on expert knowledge. In: Proceedings of IEEE annual reliability and maintainability symposium, Los Angeles, USA, 26–29 January, pp 90–95
Jardine AKS, Lin D, Banjevic D (2006) A review on machinery diagnostic and prognostics implementing condition-based maintenance. Mech Syst Signal Process 20(7):1483–1510
Khanduja R, Tewari PC, Kumar D (2011) Steady state behavior and maintenance planning of bleaching system in a paper plant. J Ind Eng Int 7(12):39–44
Kulkrani VG (2009) Modeling and analysis of stochastic systems. Chapman and Hall, London
Kumar S, Tewari PC, Kumar S (2009) Performance evaluation and availability analysis of ammonia synthesis unit in a fertilizer plant. J Ind Eng Int 5(9):17–26
Kumar G, Jain V, Gandhi OP (2014) Steady-state availability analysis of repairable mechanical systems with opportunistic maintenance by using semi-Markov process. Int J Syst Assur Eng Manag 5(4):664–678
Kuo W, Rajendra VP, Tillman FA, Hwang CL (2001) Optimal reliability design fundamentals and applications. Cambridge University Press, London
Majid MAA, Nasir M (2011) Multi-state system availability model of electricity generation for a cogeneration district cooling plant. Asian J Appl Sci 4(4):431–438
MATLAB release 7.7 (2010) The Math Works Inc. Natick, Massachusetts
Nel DT, Haarhoff J (2011) Bulk water distribution power supply failures. J S Afr Inst Civ Eng 51(1):55–60
Pandian A, Ali A (2009) A review of recent trends in machine diagnosis and prognosis algorithm. In: Proceedings of IEEE World congress on nature & biologically inspired computing, Coimbatore, India, 9–11 December, pp 1731–1736
Qiang H, Zhihua D, Xiao Z (2010) Application of HSMM on NC machine’s state recognition. In: Proceedings of IEEE international conference on e-health networking, digital ecosystems and technologies, Shenzhen, China, 17–18 April, pp 189–191
Sim SH, Endrenyi J (1988) Optimal preventive maintenance with repair. J IEEE Trans Reliab 37(1):92–96
Van PD, Voisin A, Levrat E, Iung B (2012) Condition-based maintenance with both perfect and imperfect maintenance actions. In: Proceedings of PHM society annual conference of the prognostics and health management society, Minnesota, USA, 23–27 September, pp 3–9
Wang W (2008) Condition based maintenance modeling. In: Kobbacy KAH, Murty DNP (eds) Complex system maintenance handbook, Part C. Springer, London, pp 111–131
Wang N, Sun S, Li S, Si S (2010) Modeling and optimization of deteriorating equipment with predictive maintenance and inspection. In: Proceedings of IEEE 17th international conference on industrial engineering and engineering management, Xiamen, China, 29–31 October, pp 942–946
Xie W, Hong Y, Trivedi K (2005) Analysis of a two-level software rejuvenation policy. Reliab Eng Syst Saf 87(1):13–22
