Digitalization of not only non-safety but also safety-grade I &C systems with full computerized Main Control Room (MCR) is the recent trend of I&C systems of nuclear power plants (NPP) around the world, while plant maintenance has been shifting from traditional time based maintenance to condition based maintenance. In order to cope with the new trend of operation and maintenance in NPP, a concept of online distributed diagnostic system for both plant operation and maintenance has been proposed in order to further improve both the plant efficiency and the work environment of plant operation staff members by organizational learning. In this respect, the research subjects of human machine interface (HMI) for the online distributed diagnostic system are also discussed for supporting the plant personnel at both MCR and local working places in the plant by the application of advanced ICT (Information and Communication Technologies).
Traditional time based preventive maintenance is used to constant maintenance interval for equipment life. In order to consider economic aspect for time based preventive maintenance, preventive maintenance is scheduled by RCM(Reliability-Centered Maintenance) evaluation. So, Markov state model is utilized considering stochastic state in RCM. In this paper, a Markov state model which can be used for scheduling and optimization of maintenance is presented. The deterioration process of system condition is modeled by a Markov model. In case study, simulation results about RCM are used to the real historical data of combustion turbine generating units in Korean power systems.
Most power plants have operated many independent computerize systems for maintenance. Independence of systems have caused complexity of business process and inconvenience of computer system management. Because the equipment and material master data is not standardize and structurize, it is difficult to manage equipment maintenance history and material delivery. Especially equipment classification criterion is important for standardization of every maintenance information. It is necessary to integrate function of independent systems for business process simplification and rapid work flow. this paper provides equipment classification criterion design and system integration method with the case of live system development.
The installations of power quality monitoring system have increased drastically over the past several decades. These systems have been effectively used to monitor, analyze and diagnose the conditions of power system, and furthermore can be used to improve the present asset maintenance policy, scheduled (time-based) method, into the advanced, cost-effective and labor-effective maintenance methods, such as condition-based maintenance, predictive maintenance and reliability centered maintenance. As an approach to this, this paper introduces the statistical methods, three kinds of control charts (Shewhart chart, CUSUM chart and EWMA chart), and discusses the applicability of these methods to recognize the changing trends of power quality indices and to estimate the system's condition, using Matlab.
본 논문에서는 기존 교량 유지관리방법의 한계를 극복하고 예방유지관리 체계의 구현을 위하여 새로운 교량 유지관리기법을 제안하였다. 제안된 방법은 생애주기비용뿐만 아니라 생애주기성능을 함께 고려하여 열화되는 교량의 최적 유지관리전략을 수립할 수 있다. 교량의 성능변화는 신뢰성에 기초한 안전도와 상태등급을 세분화한 상태지수에 의해 평가되며, 생애주기 비용은 직접유지관리비용뿐만 아니라 도로이용자비용과 파손비용을 고려하여 추정하였다. 교량수명 동안의 성능 및 비용과 관련된 다중목적 조합 최적화 문제인 교량 유지관리 시나리오 집합의 생성을 위해 유전자알고리즘을 적용하였다. 개발된 방법을 실교량에 적용하여 유지관리전략 수립의 과정과 효과를 고찰하였다. 이러한 결과를 통해, 개발된 방법은 유지관리를 위한 의사결정과정에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
In the 4th industrial revolution, changes in the technological paradigm have had a direct impact on the maintenance system of ships. The 2-stroke low speed engine system integrates with the core equipment required for propulsive power. The Condition Based Management (CBM) is defined as a technology that predictive maintenance methods in existing calender-based or running time based maintenance systems by monitoring the condition of machinery and diagnosis/prognosis failures. In this study, we have established a framework for CBM technology development on our own, and are engaged in engineering-based failure analysis, data development and management, data feature analysis and pre-processing, and verified the reliability of failure mode DB using LSTM algorithms. We developed various simulated failure mode scenarios for 2-stroke low speed engine and researched to produce data on onshore basis test_beds. The analysis and pre-processing of normal and abnormal status data acquired through failure mode simulation experiment used various Exploratory Data Analysis (EDA) techniques to feature extract not only data on the performance and efficiency of 2-stroke low speed engine but also key feature data using multivariate statistical analysis. In addition, by developing an LSTM classification algorithm, we tried to verify the reliability of various failure mode data with time-series characteristics.
원자력발전소의 안전성 확보를 위해서, 설비의 유지 관리 기법은 고장이 발생했을 때 조치하는 고장정비에서부터 고장을 미연에 방지하기 위한 예방정비, 예측정비 그리고 상태기반정비로 진행되어 가고 있다. 국내 원자력발전소에서는 고장정비와 예방 정비가 적용되고 있으며, 예측정비와 상태기반정비에 대한 연구가 수행되고 있다. 본 논문에서는 모터구동밸브, 공기구동밸브, 역지밸브 그리고 펌프에 대한 예방정비 현황과 기술 개발 동향에 대해 살펴보았다.
Traditional time based preventive maintenance is used to constant maintenance interval for equipment life. In order to consider economic aspect for time based preventive maintenance, preventive maintenance is scheduled by RCM(Reliability-Centered Maintenance) evaluation. So, Markov state model is utilized considering stochastic state in RCM. In this paper, a Markov state model which can be used for scheduling and optimization of maintenance is presented. The deterioration process of system condition is modeled by a Markov model. In case study, simulation results about RCM are used to the real historical data of combustion turbine generating units in Korean power systems.
A RCM approach to maintenance of the catenary system of electric railway is proposed. The proposed RCM approach provides a maintenance-oriented FMECA procedure to derive critical failure modes by analyzing failure effects and a RCM decision logic tree to suggest optimal maintenance works for the derived failure modes. By applying the proposed RCM procedures to the catenary system of high speed railway, it is suggested that strand breaks of dropper and voltage equalizing wire, and trolly wire wear-out are the critical failure modes for whom maintenance works based on condition monitoring should be applied instead of conventional time-based preventive maintenance. It is also proposed by reliability analysis that replacement time of dropper can be reduced from 18 years to 10 years. These results show that the proposed RCM approach can optimize the maintenance procedures of catenary system.
Recently, as a method of green-development and reduction of carbon dioxide emission, increased interest has been focused on a railway. Furthermore, an intensive study has been processed on capabilities of maintenance activities, economic efficiency of maintenance on rail structure and a design of railway structure as well as the development of materials. The purpose of this paper is to develop a deteriorated model of PC Beam Bridge due to timely changes and maintenance activities. Typically, there is definite difference between maintained bridges and non-maintained bridges. As a result of proper maintenance activity, a life time of a structure can be enhanced. In this study, we will research and analyze structures with ongoing maintenance. We will also process same procedures on structures without maintenance. Therefore, we can establish the significant role in a conditional change of a structure. Based on a study, we accomplish the development of a condition-deteriorated model. To develop deteriorated model of PC Beam Bridge, We apply Marcov Theory and develop a transition probability to show the life time of bridge. This study will provide a great benefit to decision making for maintenance activities on the railway bridges for future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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