International Journal of Reliability and Applications
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제13권2호
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pp.91-104
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2012
Sarhan and Kundu (2009) introduced a new distribution named as the generalized linear failure rate distribution. This distribution generalizes several well known distributions. The probability density function of the generalized linear failure rate distribution can be right skewed or unimodal and its hazard function can be increasing, decreasing or bathtub shaped. This distribution can be used quite effectively to analyze lifetime data in place of linear failure rate, generalized exponential and generalized Rayleigh distributions. In this paper, we apply the simulated annealing algorithm to obtain the maximum likelihood point estimates of the parameters of the generalized linear failure rate distribution. Simulated annealing algorithm can not only find the global optimum; it is also less likely to fail because it is a very robust algorithm. The estimators obtained using simulated annealing algorithm have been compared with the corresponding traditional maximum likelihood estimators for their risks.
The failure prediction and preventive maintenance for the equipment of nuclear power plant area using reliability-centered maintenance have been grown. On the other hand, the maintenance for power distribution system consists of time-based maintenance mainly. In this paper, the new maintenance algorithms for power distribution system are developed considering reliability indices. First of all, Time-varying failure rates are extracted from data accumulated at KEPCO using exponential distribution function and weibull distribution function. Next, based on the extracted failure rate, reliability for real power distribution system is evaluated for applying the effective maintenance algorithm which is the analytic method deciding the maintenance point of time and searching the feeder affecting the specific customer. Also the algorithm deciding the maintenance priority order are presented based on sensitivity analysis and equipment investment plan are analyzed through the presented algorithm at real power distribution system.
This paper presents the effects of corrosion environments of failure pressure model for buried pipelines on failure prediction by using a failure probability. The FORM (first order reliability method) is used in order to estimate the failure probability in the buried pipelines with corrosion defects. The effects of varying distribution types of random variables such as normal, lognormal and Weibull distributions on the failure probability of buried pipelines are systematically investigated. It is found that the failure probability for the MB31G model is larger than that for the B31G model. And the failure probability is estimated as the largest for the Weibull distribution and the smallest for the normal distribution. The effect of data scattering in corrosion environments on failure probability is also investigated and it is recognized that the scattering of wall thickness and yield strength of pipeline affects the failure probability significantly. The normalized margin is defined and estimated. Furthermore, the normalized margin is used to predict the failure probability using the fitting lines between failure probability and normalized margin.
Distribution of fracture system is an important factor to analyse instability of jointed rock slope. In the most case of rock slopes, joint distribution properties are related to potential, shape, size and locality of slope failure. The purpose of this paper is to present an application of fracture characterization related to rock slope failure. Fracture data used in this study are collected by scanline survey. Two aspects of fracture characterization for rock slope are handled in this study First, In order to determine the potential and shape of slope failure, trace length of joints is considered as the weighting factor about collected orientation data. Second, Relationship between trace length and spacing is analysed to estimate failure location and size. The distribution of fracture system is directly influenced on wedge failure. It is effective to analyse the orientation of fractures by using weighting factors associated with the trace length of fractures rather than to analyse only that of fractures. It gives a conclusion that the wedge failure occurred along the peak of fracture density(or intensity) cycles.
In general, the performance of a component degrades as time goes by and failure of a component occurs when the performance degradation reaches a pre-specified level. It is difficult to obtain the failure time distribution data or the necessary number of failure data especially for the metal or machine part. Thus, a design of reliability qualification test based on performance distribution is more effective than failure time distribution. In this study, a performance-based reliability qualification test is developed and a numerical example is provided to illustrate the use of the developed reliability qualification test. This approach could be applied to many kinds of metal or machine part whose magnitude of strength could not be evaluated during at any random points but judgement can be made by only failure of the part. Besides, it is also possible that any parts which have a similar failure characteristics could be applicable to the developed reliability qualification test.
This paper describes the modeling of the failure rate estimation technique for applying the asset management technique to electric power facilities. There are many modeling techniques to estimate the failure rate. In this paper, the characteristics of the normal distribution, exponential distribution, weibull distribution, and piecewise linear functions are discussed. When evaluating reliability, the evaluation may be less meaningful if the sample data is insufficient. Therefore, Weibull distribution and piecewise linear function are adopted as the most suitable functions for estimating the failure rate of power facilities and the resulting failure rate function is derived.
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.
This study presents the failure rate and repair rate of Superconducting Fault Current Limiter(SFCL) and adjacent distribution equipments. When the fault current penetrated SFCL, the supply of electric power to the customers can be partly continued. It is expected that SFCL makes to improve the reliability index of customers. Contrary to the expectations, the series connection between SFCL and distribution system could deteriorate the reliability index. To evaluate the reliability index in the distribution system including SFCL, the failure rate and repair rate of SFCL are required as well as that of distribution equipments. Also, the insertion of SFCL makes to change the failure rate and repair rate of adjacent equipments. This study proposes a method to calculate the failure rate and repair rate of a component combining SFCL and adjacent equipments.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제14권1호
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pp.93-109
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2007
In this paper we study a number of new exponentiated distributions. The survival function, failure rate and moments of the distributions have been derived using certain special functions. The behavior of the failure rate has also been studied.
The reliability data analysis for components of CNC machining center is studied in this paper. The failure data of mechanical part is analyzed by Exponetial, Weibull, and Log-normal distributions. And then, the optimum failure distribution model is selected by goodness of fit test. The reliability data analysis program is developed using ASP language. The failure rate, MTBF, life, and failure mode of mechanical parts are estimated and searched by this program. The failure data and analysis results are stored in the database.
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