As the number, complexity and interaction of electrical, electronic and programmable electronic (E/E/PE) systems increase, a growing emphasis has been placed on the concept of functional safety during product development. IEC 61508 provides guidelines and standardized procedures in the development of reliable and dependable E/E/PE systems to assure functional safety. Determining risk classes (i.e., safety integrity levels, SILs) associated to a specific E/E/PE item may be recognized as one of the most crucial activities in the product development per IEC 61508 since SILs are used to specify necessary safety requirements for achieving an acceptable residual risk. This article presents a case study on the assessment of SILs applying failure modes, effects and diagnostic analysis (FMEDA) from which failure rates may be derived for each important failure category by combining a standard FMEA with online diagnostic techniques.
Under development program for a complex system, the total system or major subsystems are tested to failure, system failure modes are analyzed, and design and engineering changes are made to eliminate these failure modes. If this TAAF(test-analyze-and-fix) process is continued, and modifications are made in a competent manner, then the system reliability increase. This paper presents the reliability growth theory and applies it to some subsystems during their development and initial production testing. The application of these techniques is a part of the product assurance function that plays an important role in product reliability improvement. In addition, the EN 50126 requires essentially reliability growth for RAM growth monitoring.
The gear drive of a combat aircraft engine is responsible for power transmission to the different accessories necessary for the engine's operation. Incorrect power transmission can occur due to the presence of failure modes in the gears like bending fatigue, pitting, adhesive wear, scuffing, abrasive wear and polished wear etc. Fault diagnosis of the gear drive is necessary to get an early indication of failure of the gears. The present research is to develop an algorithm using different vibration signal processing techniques on industrial vibration acquisition systems to establish gear fault diagnosis architecture. The signal processing techniques have been used to extract various feature vectors in the development of the fault diagnosis architecture. An open-source dataset of other gear fault conditions is used to validate the developed architecture. The results is a basis for development of artificial intelligence based expert systems for gear fault diagnosis of a combat aircraft engine.
The reliability, that is Long-Term Quality, require an approaching different from Short-Term Quality which is used before. As the electronic components are able to be easily normalized on the reliability testing, various testing standards are used. In this study, we proposed two reliability simulator that is PoF(Physics of Failure)-based and failure rate models-based. PoF-based simulator is introduced based on CalceEP program that is created by University of Maryland. This simulator can be modified by user interface of properties and PoF models and operated on stand alone system. Failure rate models-based simulator introduced according to analyzing reliability prediction documents. Also, unified database including failure data models is built from existing MIL-HDBK-217F N2, PRISM, and Bellcore, and web-based simulator is developed. The developed reliability simulator will service of the PoF model, properties, failure rate model accumulated and its data by web and internet.
The development of automatic production systems have required inteligent diagnostic and monitoring function to repair system failure and reduce production loss by the failure. In order to perform accurate functions of intelligent system, inferencing about total system failure and fault analysis due to each mechanical component failures are required. Also the solution about repair and maintenance can be suggested from these analysis results. As an essential component of mechanical system, a bearing system is investigated to define the failure behavior. The bearing failure is caused by lubricant system failure, metallurgical defficiency, mechanical condition(vibration, overloading, misalignment) and environmental effect. This study described roller bearing fault train due to stress variation and metallurgical defficiency from lubricant failure by using FTA.
The purpose of this study is to develop failure pressure evaluation models, which are applicable to straight pipes and elbows containing an internally wall thinning defect induced by flow-accelerated-corrosion (FAC). In this study, thus, three dimensional finite element (FE) analyses are performed to investigate the dependences of failure pressure of internally wall thinned pipe on the defect shape, the pipe geometry, and the defect location and bend radius of elbow. Also, the existing failure pressure assessment models for externally wall thinned pipes are examined. Based on these, the new models for assessing failure pressure of piping components with an internally wall thinning defect are proposed. Comparison of failure pressure, predicted by proposed models, with FE analysis result shows good agreement regardless of pipe type, defect shape, and defect location and bend radius.
The development of automatic production systems have required intelligent diagnostic and monitoring functions to overcome system failure and reduce production loss by the failure. In order to perform accurate operations of the intelligent system, implication about total system failure and fault analysis due to each mechanical component failures are required. Also solutions for repair and maintenance can be suggested from these analysis results. As an essential component of a mechanical system, a bearing system is investigated to define the failure behavior. The bearing failure is caused by lubricant system failure, metallurgical deficiency, mechanical condition(vibration, overloading, misalignment) and environmental effects. This study described slab transfer equipment fault train due to stress variation and metallurgical deficiency from lubricant failure by using FTA.
Today, facilities are composed of many complex components or parts. Because of this characteristics, the frequency of failures is decreasing, but the strength of failures is increasing; therefore, the failure analysis about many complex components or parts was needed. In the former research about Fault Tree Analysis, failure data of similar facilities have been used for forecasting about target system or components, but in case that the system or components for forecasting failure is new or qualitative and quantitative data are given simultaneously, there are many difficulty in using Fault Tree Analysis with this incorrect failure data. Therefore, this paper deal with the Fault Tree Analysis method which be applied with Fuzzy theory in above case. In case that , therefore, if there is no the correct failure data, it is represented a system or components as qualitative variable. subsequently, it converted to the quantitative value using fuzzy theory, and the values used as the value for failure forecast.
본 연구에서는 LNG-FPSO 선박에 탑재되어 있는 장비들의 운영효율을 최대화하기 위한 상태기반유지보수(CBM) 활동을 지원하는 보전시스템을 개발하였다. 개발된 보전시스템에서는 상태기반유지보수를 수행할 주요 장비들을 식별하여 이를 PWBS(Product Work Breakdown Structure)로 정의하였고 식별된 장비들로부터 실시간 수집되는 센서데이터를 이용하여 장비들의 고장분석과 최적 유지 보수 방안을 결정하기 위한 경제성평가 등을 수행하며, 이들을 수행하기 위해 필요한 입출력 데이터를 저장, 관리하는 고장사례 및 유지보수데이터베이스를 구축하였다. 개발시스템의 성능검증을 현재 개발 중인 LNG-FPSO 선박의 Inlet 시스템의 Compressor와 화물창의 Pump Tower 등과 같은 주요 장비들을 대상으로 실시하였고 이를 바탕으로 상태기반유지보수의 가능성을 확인하였다.
Background and Objectives: The morphology-voltage-P-wave duration (MVP) electrocardiography (ECG) risk score is a newly defined scoring system that has recently been used for atrial fibrillation (AF) prediction. The aim of this study was to evaluate the ability of the MVP ECG risk score to predict AF in patients with an implantable cardioverter defibrillator (ICD) and heart failure with reduced ejection fraction in long-term follow-up. Methods: The study used a single-center, and retrospective design. The study included 328 patients who underwent ICD implantation in our hospital between January 2010 and April 2021, diagnosed with heart failure. The patients were divided into low, intermediate and high-risk categories according to the MVP ECG risk scores. The long-term development of atrial fibrillation was compared among these 3 groups. Results: The low-risk group included 191 patients, the intermediate-risk group 114 patients, and the high-risk group 23 patients. The long-term AF development rate was 12.0% in the low-risk group, 21.9% in the intermediate risk group, and 78.3% in the high-risk group. Patients in the high-risk group were found to have 5.2 times higher rates of long-term AF occurrence compared to low-risk group. Conclusions: The MVP ECG risk score, which is an inexpensive, simple and easily accessible tool, was found to be a significant predictor of the development of AF in the long-term follow-up of patients with an ICD with heart failure with reduced ejection fraction. This risk score may be used to identify patients who require close follow-up for development and management of AF.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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