The purpose of this study is to explain the importance of Vibration Monitoring Device by introducing an example of Predictive Maintenance System using Condition Monitoring System of Hydro-turbine generator. Confirming vibration of generation equipment is commissioning procedure during equipment completion for checking guaranteed items. Data from Generator output range are used to determine output band to continue the performance of equipment. The Vibration Monitoring System is not absolute method of maintenance, but if it is used well with expert, it will be visible, data-analyzed, scientific maintenance more than others. And also, Condition Monitoring System is very important for remote controlled small hydro-power plant although most of it is installed in Large hydro-power plant.
Since urban railway transit is one of the most essential transportation systems, its power facilities must ensure high reliability and safety. Currently, urban railway operating organizations perform TBM (Time Based Maintenance) on power facilities. However, in order to improve management efficiency and system safety, CBM (Condition Based Maintenance) is preferred. Among various power facilities, mold transformers has been chosen as the object of study since it is widely used for the purpose of minimizing volume and weight, and due to safety against fire. In this paper, various transformer failure cases due to electric, thermal, mechanical and environmental factors have been collected and analyzed. In addition, investigation on national and international condition based maintenance cases and the characteristics of sensors widely used for transformer monitoring has been performed to suggest the optimal condition based maintenance technique for urban railway systems.
Recently, although researching and developing of safety and maintenance on domestic infrastructure facilities in KOREA are important, there has been very little research regarding on a comprehensive and integrated survey of actual condition. Therefore this study asserts the necessity of the survey process of actual condition by period planning(short-term, middle-term, long-term). The purpose of this study is to investigate current situation and to suggest the whole process method, and to establish survey process of actual condition on domestic infrastructure facilities.
This paper presents a unique study of Structural Health Monitoring (SHM) for the maintenance decision making about a real life movable bridge. The mechanical components of movable bridges are maintained on a scheduled basis. However, it is desired to have a condition-based maintenance by taking advantage of SHM. The main objective is to track the operation of a gearbox and a rack-pinion/open gear assembly, which are critical parts of bascule type movable bridges. Maintenance needs that may lead to major damage to these components needs to be identified and diagnosed timely since an early detection of faults may help avoid unexpected bridge closures or costly repairs. The fault prediction of the gearbox and rack-pinion/open gear is carried out using two types of Artificial Neural Networks (ANNs): 1) Multi-Layer Perceptron Neural Networks (MLP-NNs) and 2) Fuzzy Neural Networks (FNNs). Monitoring data is collected during regular opening and closing of the bridge as well as during artificially induced reversible damage conditions. Several statistical parameters are extracted from the time-domain vibration signals as characteristic features to be fed to the ANNs for constructing the MLP-NNs and FNNs independently. The required training and testing sets are obtained by processing the acceleration data for both damaged and undamaged condition of the aforementioned mechanical components. The performances of the developed ANNs are first evaluated using unseen test sets. Second, the selected networks are used for long-term condition evaluation of the rack-pinion/open gear of the movable bridge. It is shown that the vibration monitoring data with selected statistical parameters and particular network architectures give successful results to predict the undamaged and damaged condition of the bridge. It is also observed that the MLP-NNs performed better than the FNNs in the presented case. The successful results indicate that ANNs are promising tools for maintenance monitoring of movable bridge components and it is also shown that the ANN results can be employed in simple approach for day-to-day operation and maintenance of movable bridges.
This paper describes the efficient equipment maintenance that can offer the exact time for repair and change of component in root industry. A conventional method offered the fixed time for repair and change of component because the method is based on early guarantee specification of the component. However the operating condition of manufacturing field is often under worse condition than early guarantee condition for high productivity. So, most components can't use until early guarantee time due to the operation of various different condition. Therefore we suggest the useful method for efficient equipment-maintenance by manufacturing-field analysis and feedback database. For this, the classification of root industry and related equipment is performed and then the detail classification of the process and component for equipment maintenance. And the monitoring module is also designed to gather data for feedback process and the environment is basically implemented for aging and reliability test.
예방정비기준은 기기의 높은 신뢰성을 유지하기 위해 정비방법을 문서화한 것으로 기기별 최적화된 예방정비 항목과 주기를 명시하고 기기의 성능저하 메커니즘을 설명하는 지침서이다. 기존의 기기 또는 설비에 대한 정비전략은 상태감시 정비보다는 일정한 주기가 되면 정비를 수행하는 주기정비가 주된 전략이었다. 본 논문은 원전 정지형 여자기에 대하여 기존의 주기정비 형태가 아닌 상태기반 정비 기법을 강화하고 정비 프로그램을 표준화하여 최적화된 정비전략을 구축하기 위한 예방정비 기준을 개발한 내용으로 기기 신뢰성, 발전소 이용률을 향상시킬 수 있는 기반이 될 것으로 판단된다.
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 design for reliability, and recently many studies have dealt with a maintenance system to prevent unexpected failures. Nowadays due to the emerging ICTs (Information Communication Technologies) and sensor technologies, it is possible to send health monitoring information of important equipment to administrator of an offshore plant in real time, which leads to having much concern on condition based maintenance policy or predictive maintenance. In this study, we have reviewed previous studies associated with condition-based maintenance of offshore plants, and introduced the approaches predicting failures of the compressor which is one of essential mechanical devices in LNG FPSO.
Building would be deteriorated with time elapse, influenced by its geographic situation, climate and other environmental conditions. In addition, the systematic maintenance could be provided to keep the resident a recent living condition. The existing breakdown maintenance will be changed into the preventive maintenance. The preventive maintenance is required to get the repair time, the repair scope and frequency. In this paper, it aimed at providing the repair time range over the building components, utilizing the relation between the determination curve and the performance recovery through repair. Results of this study are as follows : First, the forecast of the repair time over the building components could be calculated and equalized with the deterioration and performance degree. Second, the repair time range of building components would be provided into five categories and 3rd repair time. Results of this study will set up the long-term repair plan of building, and finally keep an housing condition comfortable.
The surface of railway wheel tread in wheel-rail system can not be free from wear because of various circumstance such as railway condition, maintenance condition, weather condition, characteristics of wheel surface's geometrical shape, and vehicle suspension's structural characteristics etc. Therefore, the research on wear reduction and maintenance method are very important to ensure the safety of railway vehicle, to improve car comfort and to decrease maintenance cost. In this study, the wear rates of railway wheel have been periodically measured in terms of the running distance of Electrical Multiple Unit which have been currently operated and the microstructure transformation of wheel tread using replication method have been performed. The results show that the relations between the flange wear and tread microstructure are depended on running distance and it will supply basic data on wheel maintenance.
추계학적 확률과정을 이용하여 경사제 피복재를 예방적으로 유지관리할 수 있는 조건기반모형을 개발하였다. 완전 보수보강 조건에서 가장 경제적으로 보수보강이 수행되어야 하는 최적의 시점을 결정할 수 있는 모형이다. 본 연구에서 개발된 RRP(Renewal Reward Process) 기반 경제성 모형은 이자율을 고려할 수 있을 뿐만 아니라 기존 연구에서 상수로 취급하던 비용을 시간에 따른 확률변수로 고려할 수 있다. 누적피해와 사용한계 그리고 구조물의 중요도를 모두 고려할 수 있는 함수식을 제시하여 ABM(Age-Based Maintenance)을 CBM(Condition-Based Maintenance)으로 쉽게 확장할 수 있게 하였다. 또한 함수식에 포함된 계수들을 수학적으로 산정할 수 있는 방법도 제시하였다. 두 가지 추계학적 확률과정, WP(Wiener Process)와 GP(Gamma Process)를 이용하여 경사제 사석재를 해석하였다. 사용한계, 이자율 그리고 구조물의 중요도에 따라 시간에 따른 기대총비용율을 산정하여 기대총비용율이 최소가 되는 예방적 유지관리의 최적 시점을 쉽게 추정할 수 있었다. 동일한 사용한계에서 이자율이 높을수록 최적시점은 늦어지고 그에 따라 기대총비용율도 낮아졌다. 또한 상대적으로 GP가 WP보다 더 보수적으로 최적시점을 예측하였다. 마지막으로 동일한 조건에서 구조물의 중요도가 높을수록 더 자주 예방적 보수보강을 실시하여야 한다는 것을 알았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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