In the Korean domestic nuclear industry, to analyze the reliability of instrumentation and control (I&C) systems, the failure rates of the electronic components constituting the I&C systems are predicted based on the MIL-HDBK-217F standard titled 'Reliability Prediction of Electronic Equipment'. Based on these predicted failure rates, the mean time to failure of the I&C systems is calculated to determine the replacement period of the I&C systems. However, this conventional approach to the prediction of electronic component failure rates assumes that factors affecting the failure rates such as ambient temperature and operating voltage are static constants. In this regard, the objective of this study is to propose a prediction method for the remaining useful life (RUL) of electronic components considering mean time to failure calculations reflecting dynamic environments, such as changes in ambient temperature and operating voltage. Results of this study show that the RUL of electronic components can be estimated depending on time-varying temperature and electrical stress, implying that the RUL of electronic components can be predicted under dynamic stress conditions.
It is summarized that potential causes of performance degradations and failure mechanisms of crystalline silicon photovoltaic (PV) modules installed in Middle East area. In addition, we also reviewed current PV module qualification test (IEC 61215) and the methods for detection of wear-out fault. The failure of PV modules in the extreme environmental conditions such as deserts is mainly due to high temperature, humidity, and dust storms. In particular, cementation phenomenon caused by combination of sand and moisture leads to rapid degradation in the performance of PV modules. In order to evaluate and guarantee the long term reliability of PV modules, specific qualification tests such as sand dust test, salt mist test and potential induce degradation test considering operating environment of PV module should be carried out.
구조물에 대한 비파괴 손상평가는 손상 전과 손상 후의 동적 특성으로부터 손상의 위치와 그 크기에 대한 정보를 제공한다. 기존 구조물의 시스템 신뢰도를 추정하기 위해서는 이러한 비파괴 손상평가의 결과가 부재요소의 파괴확률에 반영되어야 한다. 구조 부재의 파괴확률은 각 부재의 파괴함수로부터 신뢰성 이론을 이용하여 구할 수 있다. 본 논문에서는 각 부재의 파괴확률로부터 직접 구조 시스템의 파괴확률을 구할 수 있는 식을 제안하였다. 손상평가와 신뢰성평가 분야의 연계는 철골조 단층 프레임의 수치해석 모델에 인위적인 손상을 가하여 손상 전과 손상 후의 모달 변수를 이용하여 그 타당성을 입증하였다.
This paper assesses the damage to high-set rectangular-plan houses with low-pitch gable roofs (built in the 1960 and 70s in the northern parts of Australia) to wind speeds experienced in tropical cyclones. The study estimates the likely failure mode and percentage of failure for a representative proportion of houses with increasing wind speed. Structural reliability concepts are used to determine the levels of damage. The wind load and the component connection strengths are treated as random variables with log-normal distributions. These variables are derived from experiments, structural analysis, damage investigations and experience. This study also incorporates progressive failures and considers the inter-dependency between the structural components in the house, when estimating the types and percentages of the overall failures in the population of these houses. The progressively increasing percentage of houses being subjected to high internal pressures resulting from damage to the envelope is considered. Results from this study also compare favourably with levels of damage and related modes of failure for high-set houses observed in post-cyclone damage surveys.
A rotor is a crucial component in various mechanical assemblies. Additionally, high-speed and high-efficiency components are required in the automotive industry, manufacturing industry, and turbine systems. In particular, the failure of high-speed rotating bearings has catastrophic effects on auxiliary systems. Therefore, bearing reliability and fault diagnosis are essential for bearing maintenance. In this work, we performed failure mode and effect analysis on bearing rotors and determined that corrosion is the most critical failure type. Furthermore, we conducted experiments to extract vibration characteristic data and preprocess the vibration data through principle component analysis. Finally, we applied a machine learning algorithm called support vector machine to diagnose the failure and observed a classification performance of 98%.
It is concentrated on a methodology to establish a scheme of investment on power distribution systems of components. This paper provides a methodology to estimate the scheme as using a customer interruption cost regarding reliability indices in power distribution systems. The proposed method basically uses the failure rate depending on time for explaining the deterioration of a component. Therefore, the theory of the sensitivity is used for deciding the precedence of the investment to consider an effect of each component's failure rate on the system reliability. After Estimating the sensitivity on component investment cost making incremental reliability level is produced by component's investment cost accumulated according to the precedence of the sensitivity. After that, the failure rate corresponding with reliability level on the curve of investment cost is used as producing the curve of customer interruption cost. Two curves have the crossing point that is proposed to acceptable reliability level for customer and utility. In this paper, the acceptable reliability level for customer with the utility is assessed to analyze customer interruption cost and sensitivity of reliability indices. In conclusion the result of investment based on this method is shown to the reliability level with two cost.
As the functions and structure of the system are complicated and elaborated, various types of structures are emerging to increase reliability in order to cope with a system requiring higher reliability. Among these, standby systems with standby components for each major component are mainly used in aircraft or power plants requiring high reliability. In this study, we consider a standby system with a multi-functional standby component in which one standby component simultaneously performs the functions of several major components. The structure of a parallel system with multifunctional standby components can also be seen in real aircraft hydraulic pump systems and is very efficient in terms of weight, space, and cost as compared to a basic standby system. All components of the system have complete operation, complete failure, only two states, and the system has multiple states depending on the state of the component. At this time, the multi-functional standby component is assumed to be in a non-operating standby state (Cold Standby) when the main component fails. In addition, the failure rate of each part follows the Weibull distribution which can be expressed as increasing type, constant type, and decreasing type according to the shape parameter. If the Weibull distribution is used, it can be applied to various environments in a realistic manner compared to the exponential distribution that can be reflected only when the failure rate is constant. In this paper, Markov chain analysis method is applied to evaluate the reliability of multi-functional multi-state standby system. In order to verify the validity of the reliability, a graph was generated by applying arbitrary shape parameters and scale parameter values through Excel. In order to analyze the effect of multi-functional multi-state standby system using Weibull distribution, we compared the reliability based on the most basic parallel system and the standby system.
대부분의 제품은 다수의 고장모드를 가지지만, 일반적으로 신뢰성 분석에서 고장모드 별로 분석하는 경우는 많지 않다. 또는 신뢰성 분석 시 고장모드에 대한 정보를 제공하지 않거나 대표적인 고장모드로 분석하기도 한다. 특히 신뢰성 인증시험에서 가정하고 있는 형상모수는 제품의 형상모수보다는 고장모드에 대한 형상모수 값이 더 중요하다. 본 연구에서는 다수의 고장모드를 가지는 기계부품에 대한 신뢰성 분석방법으로 경쟁 고장모드 분석방법과 혼합 와이블 분석방법을 소개한다. 그리고 3 가지 고장모드를 가지는 공기압 실린더의 사례에 대해 각 고장모드 별로 형상모수를 구하였으며, 3 가지 고장모드를 고려했을 때와 하나의 고장모드로 가정했을 때의 신뢰성 측도($B_{10}$ 수명, 특성 수명)을 비교하였다.
In this work, a neuro-fuzzy inference system combined with the wavelet denoising, PCA (principal component analysis) and SPRT (sequential probability ratio test) methods is developed to detect the relevant sensor failure using other sensor signals. The wavelet denoising technique is applied to remove noise components in input signals into the neuro-fuzzy system The PCA is used to reduce the dimension of an input space without losing a significant amount of information. The PCA makes easy the selection of the input signals into the neuro-fuzzy system. Also, a lower dimensional input space usually reduces the time necessary to train a neuro-fuzzy system. The parameters of the neuro-fuzzy inference system which estimates the relevant sensor signal are optimized by a genetic algorithm and a least-squares algorithm. The residuals between the estimated signals and the measured signals are used to detect whether the sensors are failed or not. The SPRT is used in this failure detection algorithm. The proposed sensor-monitoring algorithm was verified through applications to the pressurizer water level and the hot-leg flowrate sensors in pressurized water reactors.
The component cooling water heat exchangers are critical components in a nuclear power plant. As the operation years of the heat exchanger go by, the maintenance costs required for continuous operation also increase. Most heat exchangers have carbon steel shells, tube support plates and flow baffles. The titanium tube is susceptible to flow induced vibration. The damage on carbon steel tube support rod and titanium tube around cooling water entrance area is inevitable. Therefore, analysis of internal flow around the component cooling water entrance and tube channel is a good opportunity to seek for failure prevention practice and maintenance method. The numerical study was carried out by FLUENT code to find out the causes of tube failure and its location.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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