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.
노화에 의한 시스템의 예기치 않은 장애 발생은 예방 관리 기능을 수행함으로써 줄일 수 있으며, 이를 통해 시스템의 가용도를 높일 수 있다. 예방 관리 기법은 크게 시간 기반과 조건 기반의 두 가지로 나눌 수 있다. 시간 기반 방식은 정해진 시간 간격마다 수행되고, 조건 기반 방식은 시스템 상태가 특정 조건을 만족할 때 수행된다. 조건 기반 방식은 시간 기반 방식과 비교했을 때 예방 관리의 효율성을 향상시킬 수 있다는 장점이 있다. 본 논문은 노화 상태에서 일정 시간이 지난 후 예방 관리를 수행하게 되는 시스템을 분석할 수 있는 확률 모형을 제시한다. 제시한 모형은 현실적인 상황을 반영하여 비 마르코비안 모형으로 모델링한다. 해당 확률 모형을 수학적으로 해석하여 정상 상태에서의 시스템 가용도와 수익을 분석한다.
The existing maintenance program is focused on time-based maintenance to inspect and repair components according to maintenance period, rather than condition-based maintenance or predictive maintenance. The preventive maintenance template of the steam turbine has been developed for optimizing maintenance procedure and improving reliability and availability of the steam turbine of nuclear power plants based on EPRI PM template methodology and EPRI technical reports about preventive maintenance.
LonWorks over IP(LonWorks-IP) virtual device network(VDN) is an integrated form of LonWorks device network and IP data network. In especially real-time distributed servo applications on the factory floor, timely response is essential for predictive and preventive maintenance. The time delay in servo control on LonWorks-IP based VDN has highly stochastic nature. LonWorks-IP based VDN induced transmission delay deteriorates the performance and stability of the real-time distributed control system and can't give an effective preventive and predictive maintenance. In order to guarantee the stability and performance of the system, and give an effective preventive and predictive maintenance, LonWorks-IP based VDN induced time-varying uncertain time delay needs to be predicted and compensated. In this paper new Pill control scheme based on Smith predictor, disturbance observer and band pass filter is proposed and tested through computer simulation about position control of DC servo motor. It is shown that how can the proposed control scheme be designed to minimize the effects of uncertain varying time delay and model uncertainties. The validity of the proposed control scheme is compared and demonstrated with the comparison of internal model controllers(IMC) based on Smith predictor with and without disturbance observer.
The time delay in servo control on LonWorks/IP Virtual Device Network (VDN) is highly stochastic in nature. LonWorks/IP VDN induced time delay deteriorates the performance and stability of the real-time distributed control system and hinders an effective preventive and predictive maintenance. Especially in real-time distributed servo applications on the factory floor, timely response is essential for predictive and preventive maintenance. In order to guarantee the stability and performance of the system for effective preventive and predictive maintenance, LonWorks/IP VDN induced time delay needs to be predicted and compensated for. In this paper position control simulation of DC servo motor using Zero Phase Error Tracking Controller (ZPETC) as a feedforward controller, and Internal Model Controllers (IMC) based on Smith predictor with disturbance observer as a feedback controller is performed. The validity of the proposed control scheme is demonstrated by comparing the IMC based on Smith predictor with disturbance observer.
To keep an enterprise's competitiveness on the condition of the automatic manufacturing system such as FA, FMS and CIM, all the maintenance problems should be considered seriously In not only in production and maintenance but also in related industrial safety. As we analyze in the surveys the maintenance management of domestic enterprises and the causes of Industrial accident, there will be necessity of drawing up countermeasures for preventing industrial accidents and for ensuring expertise maintenance technologies. Based on these analyses, the safety information system, maintenance management information system, and the machinery condition diagnosis technique are studied by using of the knowledge-based system under the real-time computer-operating environment and using fuzzy linguistic variable. This computer system based knowledge-based diagnosis can easily provide not only the knowledge of expert system about deterioration phenomenon of industrial robots, but also the knowledge of relating safety and facility all the time. Therefore, it is expected to improve the efficiency of business processes in the production and safety when we use this system.
This paper propose Adaptive Maintenance as a new type of maintenance for machine failures which are unpredictable. A purpose of adpative maintenance is to decrease inconsistency. In order to pick up some of problems the traditional maintenance policy, We discussed Time Based Maintenance(TBM) and Condition Based Maintenance(CBM) with Bath-Tub Curve. By using Machine Condition Diagnosis Technique (CDT), Monitored condition maintenance deals with the dynamic decision making for diagnosis procedures at maintenance and caution level. Adaptive Maintenance is a powerful tool for Total Production Maintenance(TPM).
Maintenance is classified preventive maintenance before performing equipment failure and corrective maintenance after performing equipment failure. In preventive maintenance, we may analyze the failure data to end from beginning of equipment and allocate maintenance method and calculate maintenance cycle quantitatively by the failure data analysis. So, it has a merit to reduce system maintenance cost and to operate effectively but, it require high cost in system introducing and continuous operation to end of system. In corrective maintenance, we may calculate MTTR(mean time to repair) quantitatively based on function failure time. it can be based on establishing maintenance system for operation efficiency. In this paper, we may reflect the MTTR for the onboard equipped in Tilting train to establish maintenance system for Tilting train operation efficiency.
In this paper, the analysis of inspection period bases on reliability is suggested in the field of traction power system. Even though there are several maintenance models, the most commonly used maintenance assessment has been focused on time based maintenance in real traction power systems. The maintenance intervals are selected on the basis of long-time experience. It ensures high availability and exact planning of staff. Reliability centered maintenance, which evaluates criticality and severity of each failure mode, achieves the operation, maintenance, and cost-effective improvement that will manage the risks of equipment. This paper deals with electrification in railway inspection frequency and applied reliability based inspection frequency instead of constant intervals. The distribution function of failure rate in traction power system belongs to Weibull function. Also, the fault data and the number of installed equipments for electrifications are collected. The failure history is investigated and classified in detail. Though these complicated procedures, it contribute to extend equipment lifetime and to reduce maintenance costs.
The O&M (Operation and Maintenance) phase of offshore plants with a long life cycle requires heavy charges and more efforts than the construction phase, and the occurrence of an accident of an offshore plant causes catastrophic damage. So previous studies have focused on the development of advanced maintenance system to avoid unexpected failures. Nowadays due to the emerging ICTs (Information Communication Technologies) and sensor technologies, it is possible to gather the status data of equipment and send health monitoring data to administrator of an offshore plant in a real time way, which leads to having much concern on the condition based maintenance policy. In this study, we have reviewed previous studies associated with CBM (Condition-Based Maintenance) of offshore plants, and introduced an algorithm predicting the next failure time of the compressor which is one of essential mechanical devices in LNG FPSO (Liquefied Natural Gas Floating Production Storage and Offloading vessel). To develop the algorithm, continuous time Markov model is applied based on gathered vibration data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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