The operation and management of a plant require proper accounting for the constraints coming from reliability requirements as well as from budget and resource considerations. Most of the mathematical methods to decide the inspection time interval for plant maintenance by reliability theory are too complicated to be solved. Moreover, the mathematical and theoretical models are not usually cases in the practical applications. In order to overcome these problems, we propose a new the decision-making method of optimal inspection interval to minimize the maintenance cost by reliability theory and genetic algorithm (GA). The most merit of the proposed method is to decide the inspection interval for a plant machine of which failure rate $\lambda$(t) conforms to any probability distribution. Therefore, this method is more practical. The efficiency of the proposed method is verified by comparing the results obtained by GA-based method with the inspection model haying regular time interval.
International Journal of Reliability and Applications
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제9권2호
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pp.141-152
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2008
This paper presents equations, which can be used to evaluate the failure frequency and the failure rate of a two identical component parallel redundant system in which each component can operate in its wear out period, and the failure rate of each component is exponential power distribution. The optimum maintenance interval for a two identical component parallel redundant system can be obtained using these equations. The proposed approach is presented and illustrated using several numerical examples. The optimum maintenance interval for each component in a two identical parallel redundant system will depend on factors such as: failure rate, repair and maintenance times of each component in the parallel redundant systems.
Taguchi assumed that a product characteristic has the uniform distribution in its preventive maintenance limit when deriving the expected loss generated by the quality deviation. But it is reasonable to assume that a product characteristic has the normal distribution than the uniform distribution. On this paper, we first find the optimum inspection interval and the optimum preventive maintenance limit under the truncated triangular distribution. Secondly we use the beta-general distribution and compare with the truncated triangular distribution. By using the numerical examples, we find the optimum inspection interval and the optimum preventive maintenance limit under their distributions. As a result, we find that the beta-general distribution gives the best solution and easy calculation.
A maintenance plan of power system equipment reduces failure rate caused by equipment's age. To prevent unexpected failure, the maintenance is performed periodically according to the interval time. The more expansive equipment's scale is, the more the maintenance without considering costs sustains a economical loss. Hence, the maintenance's time and the cost must be considered when maintenance which is considering the reliability is implemented. In this paper, optimum maintenance interval is calculated by considering minimum maintenance cost of the equipment with the combined cycle units in Korea power systems.
Railway vehicle equipment goes back again to the state just before when failure by the repair. In repairable system, we are interested in the failure interval. As such, a statistical model of the point process, NHPP power law is often used for the reliability analysis of a repairable system. In order to derive a quantitative reliability value of repairable system, we analyze the failure data of the air brake system of the train line 7. The quantitative value is the failure intensity function that was modified, converted into a cost-rate function. Finally we studied the optimal number and optimal interval in which the costs to a minimum consumption point as cost-rate function. The minimum cost point was 194,613 (won/day) during the total life cycle of the braking system, then the optimal interval were 2,251days and the number of optimal preventive maintenance were 7 times. Additionally, we were compared to the cost of a currently fixed interval(4Y) and the optimum interval then the optimal interval is 3,853(won/day) consuming smaller. In addition, judging from the total life, "fixed interval" is smaller than 1,157 days as "optimal interval".
고장의 특성을 예상하는 것은 미래의 고장을 예견하고 최적의 교체간격을 결정할 수 있도록 해주기 때문에 정비 계획에서 매우 중요하다. 본 연구에서는 신뢰도 해석에서 가장 전통적인 방법 중의 하나인 확률지에 도시하는 기법을 이용하여 J79 엔진 Transfer Gearbox의 고장 분포를 검토하였다. 고장 데이터에 대한 적절한 분포를 찾기 위해서 다양한 확률분포가 이용되었으며, 얻어진 상관계수는 고장데이터가 대수정규분포에 가장 근접함을 나타내었다. 예상되는 비계획 정비행위의 횟수와 다양한 비용 비율에 대해서 최적의 교체간격을 구하였다.
제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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pp.271-274
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1996
In this paper we made a reliability analysis of power system pumps by using the dimensional reduction method which over comes the problem due to unavailability of enpugh data in the actual systems under many different operational environments. Hence a resonable method was proposed to determine the optimum maintenance interval of given pump in thermal power stations. This analysis was based on an actual data set of pumps for over ten years in thermal power stations belonged to Kyushu Electric Power Company, Japan.
Reliability Centered Maintenance (RCM) introduces a systematic method and decision logic tree for utilizing previous operating experience focused on reliability and optimization of maintenance activities. In this paper RCM methodology is applied on safety injection system for APR-1400. Functional Failure Mode Effects and Criticality Analysis (FME&CA) are applied to evaluate the failure modes and the effect on the component, system and plant. Logic Tree Analysis (LTA) is used to determine the optimum maintenance tasks. The results show that increasing the condition based maintenance will reduce component failure and improve reliability and availability of the system. Also the extension of the surveillance test interval of Safety Injection Pumps (SIPs) would lead to an improved pump's availability, eliminate the unnecessary maintenance tasks and this will optimize maintenance activities.
In this paper we consider a Bayesian theoretic approach to periodic incomplete preventive maintenance with minimal repair at failure. We assume that the system failure rate is increasing as the frequency of PM increases and that the system is replaced at the K-th PM under this maintenance strategy. The optimal policies which minimize the expected cost rates are discussed. We seek the optimal periodic PM interval x and replacement time K under a Weibull failure intensity. Assuming suitable prior distribution for the Weibull parameters, we derive the posterior distribution incorporating failure data and obtain the updated optimal replacement strategies.
This paper develops an efficient heuristic algorithm for scheduling workforce level that can accommodate all the requested maintenance jobs. Each job has its own release and due dates as well as man-day requirement, and must be scheduled in a non-interrupted time interval, namely, without preemption. Duration of each job is not fixed, but to be determined within given specific range. The objective is to minimize workforce level to complete all the requested maintenance jobs. We show that the problem can be seen as a variant of the two-dimensional bin-packing problem with some additional constraints. A non-linear mixed integer programming model for the problem is developed, and an efficient heuristic algorithm based on bin-packing algorithms is proposed. In order to evaluate goodness of the solution obtained from the proposed algorithm, a scheme for getting a good lower bound for the optimum solution is presented and analyzed. The computational experiment shows that the proposed algorithm performs quite satisfactorily.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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