The inside and outside of the country utilities considered that they focused energy and economic aspect for short-term in new environment change of restructure. but it need service reliability preservation and improvement countermeasure, that is no to use existent estimation method for reliability preservation. therefore, analyze the equipment failure rate for suitable reliability preservation through equipment failure rate analysis of power distribution r system and evaluated equipment that is composing power distribution system by the failure rate. This paper estimated failure causes and the TVFR(Time Varying Failure Rate) for main equipment that is composing power distribution system using Weibull distribution.
5678SMRT has installed various sensor for operating conditions(field of electric, facilities, signal, communication equipment and track) and environment of Every Function Room for remotely detecting and monitoring. Installed sound sensor for analyzed after remotely heard the noise of every equipment at Every Function Room and temperature sensor for check the temperature condition of Every Function Room. Additional installed voltage sensor in signal equipment room for monitoring RF track-circuit's voltage condition. Installed displacement sensor at The Chungdam bridge's railway for measuring and monitoring track displacement caused by temperature change and Pan/Tilt camera at sub-station and drainage for remotely field monitoring. Installed sensor for each equipment's operating condition and failure at Every Function Room then periodic check of workforce turned to around-the-clock surveillance by sensor therefore improvement of operating equipment. SMRT is lots of prevent a failure by Immediately detect of precondition of equipment failure by analyzed the sensor data. If the occurrence of an failure, become detected Immediately so possibility correct diagnosis and order by remotely field check by installed camera and sound sensor at field.
The maintenance cost in K Steelworks has been continuously increased in proportion to the production cost. However, there seems to be a possibility of reducing cost through the optimization of maintenance actions. The failure types of the equipment in steelworks ate various with different failure cost. Thus the failure rate and cost of each type of failures should be considered simultaneously when the optimum maintenance period is to be determined. It is considered that the equipment undergoes periodic replacement and a specified number of incomplete preventive maintenance actions are performed during a replacement period. Assuming that the time to failure follows a Weibull distribution, the parameters of the failure rate are estimated using the maximum likelihood estimation. The optimal replacement period is determined to minimize the average cost per unit time. As the result of analysis it is suggested that the existing maintenance period for a hot-rolling equipment can be extended significantly.
발전소를 비롯한 각종 플랜트 설비는 많은 기계설비들로 구성되어 고장이 발생할 경우, 고장이 발생된 설비와 시간을 명확하게 파악하기가 쉽지 않다, 또한 고장발생시 정비비용 증가와 함께 설비의 이용률이 감소하여 막대한 경제적 손실이 발생한다. 발전소는 각종 계측센서를 설치하여 설비를 상시 감시하고 있으며, 경고발생 이전 지시치의 변화를 관찰하여 설비의 이상상태를 자동 감지하는 신호기반 고장 조기경보 시스템도 설치된 발전소도 있다. 그러나 고장경보 시스템은 이상신호 발생을 인지하여 설비의 이상상태 여부는 알려주지만 고장원인과 중요도에 대한 정보는 제공하지 않는다. 본 연구에서는 고장분석 기능을 가지고 있는 RCM(Reliability Centered Maintenance) 분석 시스템과 고장경보시스템을 연계하여 설비의 이상신호로부터 고장원인과 정비방법에 대한 정보를 제공하는 고장예측시스템을 개발하고자 한다.
The cost needed to managing equipment is constantly increasing because of increase of power equipment. The regulations such as PAS 55 and ISO 55000 were enacted to manage equipment assets. The advanced management methods such as real-time monitoring, condition evaluation, and health indices are avalable in generation system, transmission system, and substation transformers. However, These methods can not be applied to distribution equipment because of a lot of equipment. Therefore reliability assessment is very important in case of distribution equipment. In this paper, failure rates are extracted considering characteristics of regions, and which are the essential factors to reliability evaluation.
Replacement problems can be classed as either deterministic of stochastic. Deterministic problems are those in which the timing and the outcome of the replacement action are assumed to be known with certainty. Before proceeding with development of replacement models it is important to note that preventive replacement actions, that is, ones taken before equipment reaches a failed state, require two necessary conditions: (1) The total cost of the replacement must be greater after failure than before. (2) The failure rate of the equipment must be increasing. Equipment is subject to failure. On failure, one of two possible actions can be taken : repair or complete replacement of the failed equipment. In this paper, we proposed optimal overhaul, repair, replacement maintenance model with two-state.
In this study, the required life cycle cost is evaluated in consideration of the equipment's availability during its lift cycle. In order to meet the maximum availability required by the process, the failure cost and life cycle cost is assessed The optimal equipment selection method is presented according to the analysis of the failure cost and life cycle cost. For the systems in which equipments are connected serially, the optimal equipments are selected by minimizing the life cycle cost and satisfying the required system availability goal. In addition, the selection methods and lift cycle cost are analyzed according to the cost variation of the equipment. By using the life cycle evaluation procedure, the failure cost and maintenance cost needed during the life cycle of the equipment can be presented.
According to existing study into the remote fault diagnosis procedure, the current diagnostic approach has an imperfect decision model, which only supports communication in a close distance. An Internet of Things (IoT)-based remote fault diagnostic approach for wind power equipment is created to address this issue and expand the communication distance of fault diagnosis. Specifically, a decision model for active power coordination is built with the mechanical energy storage of power generation equipment with a remote diagnosis mode set by decision tree algorithms. These models help calculate the failure frequency of bearings in power generation equipment, summarize the characteristics of failure types and detect the operation status of wind power equipment through IoT. In addition, they can also generate the point inspection data and evaluate the equipment status. The findings demonstrate that the average communication distances of the designed remote diagnosis method and the other two remote diagnosis methods are 587.46 m, 435.61 m, and 454.32 m, respectively, indicating its application value.
Businesses use a variety of equipment to produce output and services. Equipment unreliable - failure due to failure of one or more components. Most equipment are complex systems (a truck has more than 15,000 components, an aircraft has 4.5 million components)(omitted).
Purpose: After product development, a Reliability Demonstration Test(RDT) is performed to confirm that the target life has been achieved. In the RDT, there are cases where the test equipment cannot accommodate all samples. Therefore, this study considers a test method to most economically demonstrate the target life of the product at a certain confidence level when the sample size is larger than the capacity of the test equipment. Methods: If the sample size is larger than the capacity of the test equipment, test equipments may be added or the test time of individual samples may be increased. So the test method is designed to cover this situation with limited capacity. A zero-failure test method is applied as a test method to RDT. To minimize the cost, the test cost is defined and the cost function is obtained. Finally, we obtain the optimal test plan. Results: A zero-failure test method is designed when the sample size is larger than the capacity of the test equipment, and the expected total cost is derived. In addition, the process of calculating the appropriate sample size, test time, and number of test equipment is illustrated through an example, and the effects of model parameters to the optimal solutions are investigated numerically. Conclusion: In this paper, we study a zero-failure RDT with test equipment that has limited capacity. The expected total cost is derived and the optimal sample size, test time, and number of test equipment are determined to minimize the expected total cost. We also studied numerical examples and for further studies, we can relax some restrictions in the test model and optimize the test method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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