복합화력 발전소의 가스터빈 정비 의사 결정을 지원하기 위한 솔루션을 개발하였다. 대상 엔진은 군산 복합화력 발전소에서 사용하고 있는 MHI 501G 가스터빈이다. 개발된 솔루션은 다음과 같은 모듈들을 통해 최적의 정비주기 계산 결과를 제공해주며, 각 모듈에는 실시간 성능 감시, 모델기반 성능진단, 성능 경향분석, 최적 오버홀 정비주기 예측, 압축기 최적 세정주기 관리, BPT (Blade Path Temperature) 분석 기능이 포함되어 있다. 모델 기반 성능진단은 실시간으로 계측되는 성능 파라미터 데이터와 가스터빈 시뮬레이션 결과를 비교하여 그 차이를 분석하여 진단을 수행한다. 압축기 세정주기 분석은 압축기 성능과 정비비용 사이의 최적 점을 제시한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제6권1호
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pp.99-106
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1999
This paper considers an imperfect repair model for which the repairable system is maintained preventively at periodic times and is replaced by a new system when a predetermined number of preventive maintenance has been applied. our main objective of this is to determine the optimal number of preventive maintenances before the system is replaced and the optimal length of interval between two consecutive preventive maintenances under a new repair model which is referred to as an ineffective preventive maintenance. Such a model assumes a periodic preventive maintenance in which the system is effectively maintained with a certain probability. Otherwise the system is not improved at all after each maintenance and thus the failure rate remains the same as before. The criteria to determine the optimal number of preventive maintenances and length of period is the expected cost rate per unit time for an infinite time span. We give the explicit expressions for the expected cost rate per unit time. Some numerical examples are presented for illustrative purposes.
Jung-Hee Jung;Hee-Chang Seo;Ju-Hyung Kim;Jae-Jun Kim
국제학술발표논문집
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The 5th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.235-242
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2013
With the recent global trends in environmental preservation, the importance of sustainable construction is being highlighted in Korea. In particular, the trend is being discussed about life cycle of the apartment houses in various aspects. However the Korean construction market and housing policy have been increasingly focusing on supplier. Structures become progressively obsolete after a certain period, but their durability can be extended with proper maintenance management. Accordingly, if maintenance management on the structures is made efficiently, waste of construction energy and damage to the environment and economic loss due to early demolition and reconstruction can be effectively prevented. Therefore, this study aims to suggest the user manual design for the efficient maintenance in apartment housing
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.
Preventive maintenance(PM) is an action taken on a repairable system while it is still operating, which needs to be carried out in order to keep the system at the desired level of successful operation. The PM improves the reliability of the system by predicting the possible failures and thereby preventing such failures from its occurrence. In this paper, we develop the optimal preventive maintenance policies based on the aperiodic PM model. We investigate an aperiodic preventive maintenance policy and propose several optimal PM policies which minimize the expected cost over an infinite time span. Park, Jung and Yum(2000) determine the optimal period and the optimal number of PMs based on Canfield's(1986) periodic model. Our techniques to derive the optimal preventive maintenance policies based on our aperiodic PM model is similar to those in Park, Jung and Yum(2000), which can be considered as the special case of our results.
BTL(Build-Transfer-Lease) Project for Education Facilities is contracted as a package which consists of several education facilities and its maintenance period is 20 years. Thus, total cost variation largely depends on the accuracy of the maintenance cost forecasting in the early stage in the life cycle of the BTL Projects. This research develops a method using complete linkage algorithm and branch & bound algorithm to help in finding optimal bundling combination. The result of this research suggests more reasonable and effective forecasting method for the maintenance bundle in BTL projects.
Even though K-series combat equipment's engine depot maintenance cycle of ROK army is 10years In average, that of the K-9 Self Propelled(SP) howitzer which has been fielded since 99 $3{\sim}4$years causing limitations to effective equipment operations and combat-readiness. Therefore, the current K-9 self-propelled howitzer engine operation period of 1,500 hours, which is greatly shorter than other equipments, had to be verified. In order to find the optimum depot maintenance cycle, related field operation conditions were verified and opinions were collected, and also the background on current depot maintenance cycle setting was studied.
Increased cumulative running times of railroad vehicle brings out such degradation as wear and fatigue. It don't adapt corrective maintenance which repairs a poor pan after a trouble but use preventive maintenance which fixes a bad part before a trouble. There were a few researches for preventive maintenance such as inspect affairs and facilities management. They couldn't estimate the operation reliability on railroad vehicle. Therefore, this study proposes the preventive maintenance procedure that predict repair period of end beam for uncovered freight car using reliability function and instantaneous failure rate on the basis of fatigue test and load history data.
The urban transit vehicles has very complicated structures composed electric and mechanical parts and systems. Its system is important to insure operating stability pursuant to massive transfer. Also, its system takes a lot of maintenance cost than constructing cost due to its system which has longtime life cycle. Generally it is know that maintenance cost affect a lot on total cost because its life cycle cost takes a part more than 60~70%. For these reason, it is really important to reduce its maintenance cost through efficiently operation and maintenance management system construction.
Recently as the manufacturers want competitiveness in dynamically changing environment, they are trying a lot of efforts to be efficient with their production systems, which may be achieved by diminishing unplanned operation stops. The operation stops and maintenance cost are known to be significantly decreased by adopting proper maintenance strategy. Therefore, the manufacturers were more getting interested in scheduling of exact maintenance scheduling to keep smooth operation and prevent unexpected stops. In this paper, we proposedan integrated maintenance approach in injection molding manufacturing line. It consists of predictive and preventive maintenance approach. The predictive maintenance uses the statistical process control technique with the real-time data and the preventive maintenance is based on the checking period of machine components or equipment. For the predictive maintenance approach, firstly, we identified components or equipment that are required maintenance, and then machine parameters that are related with the identified components or equipment. Second, we performed regression analysis to select the machine parameters that affect the quality of the manufactured products and are significant to the quality of the products. By this analysis, we can exclude the insignificant parameters from monitoring parameters and focus on the significant parameters. Third, we developed the statistical prediction models for the selected machine parameters. Current models include regression, exponential smoothing and so on. We used these models to decide abnormal patternand to schedule maintenance. Finally, for other components or equipment which is not covered by predictive approach, we adoptedpreventive maintenance approach. To show feasibility we developed an integrated maintenance support system in LabView Watchdog Agent and SQL Server environment and validated our proposed methodology with experimental data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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