The component reliability database is required in PSA (Probabilistic Safety Analysis) for NPP (Nuclear Power Plant). We have applied a generic database to the PSA for the Korean NPPs, since there is no specific component reliability database. Therefore we are developing the plant-specific component reliability database for domestic NPPs. We also extend the experience and knowledge of PSA and component reliability database for NPP to chemical industry We collect the raw data like component operation history and maintenance history and then input the required data for the component reliability database through failure analysis. With the database, we can not only perform PSA with real data but also perform maintenance optimization.
In the early design stage, system reliability must be estimated from life testing data at the component level. Previously, a point estimate of system reliability was obtained from the unbiased estimate of the component reliability after assuming that the number of failed components for a given time followed a binomial distribution. For deriving the confidence interval of system reliability, either the lognormal distribution or the normal approximation of the binomial distribution was assumed for the estimator of system reliability. In this paper, a new estimator is used for the component level reliability, which is biased but has a smaller mean square error than the previous one. We propose to use the beta distribution rather than the lognormal or approximated normal distribution for developing the confidence interval of the system reliability. A numerical example based on Monte Carlo simulation illustrates advantages of the proposed approach over the previous approach.
Component reliability data were analyzed by using PRinS(Plant Reliability data information System) based on the latest operating experiences of eight KSNPs(Korea Standard Nuclear Power plants), and these new data were applied to the KSNP PSA models. In addition, the existing PSA models were revised for reflecting as-built and as-operated plant conditions. As a result of newly performing PSA in this paper, CDF and LERF were estimated 26.1% and 18.2% lower than the existing values, respectively. It was identified that the risk measures decreased not because of revising the models but because of applying the new component reliability data. The result and the method of this paper could be used when generating plant specific data and performing the living PSA in the future.
International Journal of Reliability and Applications
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제7권1호
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pp.41-53
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2006
The exact cause of the system's failure is often unknown in the masked system lifetime data. In such type of data, there are two observable quantities, namely (i) the systems time to failure and (ii) the set of systems components that contains the component, which might cause the system to fail. Our objective in this paper is to use the maximum likelihood procedure in the presence of masked data to make inference for the reliability of the system's components. We assume a multi-component series system where each component has a constant failure rate. Different cases that permit for closed form solutions of point estimates are considered. The results obtained in this paper generalize other published results.
Bayes theorem, suggested by the British Mathematician Bayes (18th century), enables the prior estimate of the probability of an event under the condition given by a specific This theorem has been frequently used to revise the failure probability of a component or system. 2-Stage Bayesian procedure was firstly published by Shultis et al. (1981) and Kaplan (1983), and was further developed based on the studies of Hora & Iman (1990) Papazpgolou et al., Porn(1993). For a small observed failure number (below 12), the estimated reliability of a system or component is not reliable. In the case in which the reliability data of the corresponding system or component can be found in a generic reliability reference book, however, a reliable estimation of the failure probability can be realized by using Bayes theorem, which jointly makes use of the observed data (specific data) and the data found in reference book (generic data).
International Journal of Reliability and Applications
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제6권2호
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pp.117-133
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2005
Estimations of the parameters included in a two-component system are derived based on masked system life test data, when the probability of masking depends upon the exact cause of system failure. Also estimations of reliability for the individual components at a specified mission time are derived. Maximum likelihood and Bayes methods are used to derive these estimators. The problem is explained on a series system consisting of two independent components each of which has a Pareto distributed lifetime. Further we present numerical studies using simulation.
Journal of information and communication convergence engineering
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제20권2호
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pp.79-89
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2022
To compute the mean and variance of component-based reliability software, we focused on path-based reliability analysis. System reliability depends on the transition probabilities of components within a system and reliability of the individual components as basic input parameters. The uncertainty in these parameters is estimated from the test data of the corresponding components and arises from the software architecture, failure behaviors, software growth models etc. Typically, researchers perform Monte Carlo simulations to study uncertainty. Thus, we considered a Markov chain Monte Carlo (MCMC) simulation to calculate uncertainty, as it generates random samples through sequential methods. The MCMC approach determines the input parameters from the probability distribution, and then calculates the average approximate expectations for a reliability estimation. The comparison of different techniques for uncertainty analysis helps in selecting the most suitable technique based on data requirements and reliability measures related to the number of components.
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.
Purpose: This paper treats the improvement of the quality and reliability of military weapon systems based on the maintenance data. Methods: The proposed method of the data integration and refinement are used to obtain the component reliability information and to find the frequently failed components based on the Pareto analysis. Based on the reliability information and the number of failed component frequencies, the target components of quality improvement are determined and improved by multiple methods such as engineering changes, special meetings, additional training and revising maintenance manuals. Results: Based on the proposed process, we find some components which need to be improved in order to enhance the quality and reliability. Conclusion: A process is developed for improving the quality and reliability of weapon systems. This process will be adopted by various weapon systems to enhance the quality and reliability, as well as reduce military spending.
This paper considers the problem of estimating parameters and reliability of shared parallel system with two identical components using type II censored system life data. Likelihood functions are derived and maximum likelihood estimates of parameters and reliability are discussed numerically.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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