Preventive maintenance(PM) is an action taken on a repairable system while it is still operating, which needs to be carried out in order to keep the system at the desired level of successful operation. In this paper, we consider a Bayesian approach to determine an optimal periodic preventive maintenance policy. When the failure time is Weibull distribution with uncertain parameters, a Bayesian approach is established. Some numerical examples are presented for illustrative purpose.
A brake disc is one of the key elements of friction brake system. Thermal cracks of discs may shorten the lifetime of a disc and increase maintenance cost. Therefore, prevention of thermal cracks is very important to ensure the safety of the vehicle operation and reduction of maintenance cost. In this study, the influence of parameters on the friction heat of brake disc is examined.
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.
Purpose: This paper proposes the non-periodic preventive maintenance policy based on the level of cumulative hazard intensity. We aim to construct a cost-effectiveness on the proposed model with relaxing the constraint on reliability. Methods: We use the level of cumulative hazard intensity as a condition variable, instead of reliability. Such a level of cumulative hazard intensity can derive the reliability which decreases as the frequency of preventive maintenance action increases. We also model the imperfect preventive maintenance action using the proportional age setback model. Conclusion: We provide a numerical example to illustrate the proposed model. We also analyze how the parameters of our model affect the optimal preventive maintenance policy. The results show that as long as high reliability is guaranteed, the inefficient preventive maintenance action is performed reducing the system operation time. Moreover, the optimal value of the proposed model is sensitive to changes in preventive maintenance cost and replacement cost.
This paper investigates the stress-reducing preventive maintenance model through numerical experiments. The preventive maintenance model is used to analyze the relationship between related conditions and variables to gain insight into the efficient operation of the system when performing preventive maintenance in real-world situations. Various preventive maintenance models have been developed over the past decades and their complexity has increased in recent years. Increasing complexity is essential to reflect reality, but recent models can only be interpreted through numerical experiments. The stress-reducing preventive maintenance is a newly introduced preventive maintenance concept and can only be interpreted numerically due to its complexity, and has received little attention because the concept is unfamiliar. Therefore, for information purposes, this paper investigates the characteristics of the stress-reducing preventive maintenance and the relationship between parameters and variables through numerical experiments. In particular, this paper is focusing on the economic feasibility of stress-reducing preventive maintenance by observing changes in the optimal preventive maintenance period in response to changes in environmental stress and the improvement factor. As a result, when either the environmental stress or the improve effect of stress-reducing preventive maintenance is low, it is not necessary to carry out the stress-reducing preventive maintenance at excessive cost. In addition, it was found that the age reduction model is more economical than the failure rate reduction model.
This paper presents a unique study of Structural Health Monitoring (SHM) for the maintenance decision making about a real life movable bridge. The mechanical components of movable bridges are maintained on a scheduled basis. However, it is desired to have a condition-based maintenance by taking advantage of SHM. The main objective is to track the operation of a gearbox and a rack-pinion/open gear assembly, which are critical parts of bascule type movable bridges. Maintenance needs that may lead to major damage to these components needs to be identified and diagnosed timely since an early detection of faults may help avoid unexpected bridge closures or costly repairs. The fault prediction of the gearbox and rack-pinion/open gear is carried out using two types of Artificial Neural Networks (ANNs): 1) Multi-Layer Perceptron Neural Networks (MLP-NNs) and 2) Fuzzy Neural Networks (FNNs). Monitoring data is collected during regular opening and closing of the bridge as well as during artificially induced reversible damage conditions. Several statistical parameters are extracted from the time-domain vibration signals as characteristic features to be fed to the ANNs for constructing the MLP-NNs and FNNs independently. The required training and testing sets are obtained by processing the acceleration data for both damaged and undamaged condition of the aforementioned mechanical components. The performances of the developed ANNs are first evaluated using unseen test sets. Second, the selected networks are used for long-term condition evaluation of the rack-pinion/open gear of the movable bridge. It is shown that the vibration monitoring data with selected statistical parameters and particular network architectures give successful results to predict the undamaged and damaged condition of the bridge. It is also observed that the MLP-NNs performed better than the FNNs in the presented case. The successful results indicate that ANNs are promising tools for maintenance monitoring of movable bridge components and it is also shown that the ANN results can be employed in simple approach for day-to-day operation and maintenance of movable bridges.
본 연구에서는 무기체계 소요기획 단계에서 목표운용가용도를 산정할 때 활용할 수 있는 운용가용도 계산 모델을 제안한다. 운용가용도 계산 모델은 체계의 운용가용도 계산에 필요한 시간요소 정의와 시간 값 추정 방법으로 구성된다. 운용가용도 계산 시간요소는 총시간과 총비가동시간 요소로 구성된다. 시간요소는 운용형태종합 및 임무유형(OMS/MP : Operational Mode Summary/Mission Profile) 요소를 기초로 정의하였다. 총시간은 전시 작전기간 혹은 평시 365일이며, 총비가동시간은 총예방정비시간, 총고장정비시간, 총행정/군수지연시간으로 구성된다. 그리고 이러한 시간요소에 대하여 무기체계 유형별 시간 값 추정 방법을 제시하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제13권1호
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pp.55-65
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2002
In this paper we present a Bayesian approach for determining an optimal maintenance policy following the expiration of warranty for a repairable system. We consider two types of warranty policies : non-renewing free replacement warranty (NFRW) and non-renewing pro-rata warranty (NPRW). The mathematical formula of the expected cost rate per unit time is obtained for NFRW and NPRW, respectively. When the failure time is Weibull distribution with uncertain parameters, a Bayesian approach is established to formally express and update the uncertain parameters for determining an optimal maintenance policy. We illustrate the use of our approach with simulated data.
International Journal of Reliability and Applications
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제1권1호
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pp.15-26
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2000
This paper considers an aperiodic preventive maintenance (PM) model for repairable systems, in which the time intervals between two consecutive preventive maintenances are unequal. To propose such an aperiodic PM model, we assume that each PM reduces the current hazard rate by a certain amount which depends on the number of PMs performed previously. If the system fails between PMs, the minimal repair is performed and the hazard rate remains unchanged after the repair. We give the exact expressions for the hazard rate function for the aperiodic PM model. Based on the proposed aperiodic PM model, we suggest the maximum likelihood method to estimate the parameters characterizing the model and apply the method to the case of Weibull distribution. Numerical examples for estimating the parameters are presented for the purpose of illustration.
The freight wagon with weld fabricated 1-piece bogies, which was developed to increase operating speed, reveals its difficulties in maintenance. The weld-fabricated bogies were composed of two-stage coil spring and dry friction damping mechanism. The inborn wear parts and rather complicated structure mattes bogie maintenance difficult. In order to relieve this difficulties, the application of maintenance free rubber suspension is proposed by bogie maunfacturer, Taeyang Precision Limited. This study was conducted to determine design parameters of proposed rubber suspension by means of vehicle dynamic simulation and parametric study. The target critical speed of bogie was set over 150km/h for the preparation of further speed-up of freight wagon.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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