In general, power demand is on an increasing trend as industries have made rapid strides. Power transformer is the most important equipment in substation for this reason. Transformer trobles go with blackout, expensive repair costs and huge economic losses. Therefore it is important to find the quick detection of incipient fault for the least losses. There have been gas, partial discharge, temperature, OLTC, fan and pump diagnosis for preventive techniques by present. Specially gas analysis has been adapted for a long time and proved as confident method. In this paper, we analysed the fault causes of used power transformer. The insulation faults was occupied 40% of inquired 152 faults from 1991 to 2000. This study presents the developed algorithm and expert system for finding abnormal status within transformer. We used the Element Expert tool developed Neuron DATA Inc.
A block replacement policy using items with different reliability is discussed. We devide system unit failure modes into two modes and use less reliable unit when operating unit fails near the planned preventive replacement time. In this policy, item A has two failure modes. Mode-1 failure is removed by minimal repair, mode-2 failure by replacement. If mode-2 failure of item A happens in (0,T- $\delta$). failure item A is replaced by new item A. If mode-2 failure of item A happens in(T-$\delta$,T), failure item A is replaced by new item B. Item B should be cheaper and less durable than item A. Under this policy, we determine the preventive replacement interval T and the interval $\delta$ of item B replacement which minimize the cost rate per unit time.
International Journal of Reliability and Applications
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제3권3호
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pp.113-124
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2002
This paper suggests the optimal periodic preventive maintenance policies after the combination warranty is expired. After the combination warranty is expired, a repairable system undergoes PM periodically and is minimally repaired at each failure. And also the system is replaced by a new system at the N th PM. In this case, we derive the mathematical formula for the expected cost rate per unit time. The optimal number and period for the periodic PM that minimize the expected cost rate per unit time are obtained. Some numerical examples are presented for illustrate purpose.
Maintenance is classified preventive maintenance before performing equipment failure and corrective maintenance after performing equipment failure. In preventive maintenance, we may analyze the failure data to end from beginning of equipment and allocate maintenance method and calculate maintenance cycle quantitatively by the failure data analysis. So, it has a merit to reduce system maintenance cost and to operate effectively but, it require high cost in system introducing and continuous operation to end of system. In corrective maintenance, we may calculate MTTR(mean time to repair) quantitatively based on function failure time. it can be based on establishing maintenance system for operation efficiency. In this paper, we may reflect the MTTR for the onboard equipped in Tilting train to establish maintenance system for Tilting train operation efficiency.
The maintenance cost in K Steelworks has been continuously increased in proportion to the production cost. However, there seems to be a possibility of reducing cost through the optimization of maintenance actions. The failure types of the equipment in steelworks ate various with different failure cost. Thus the failure rate and cost of each type of failures should be considered simultaneously when the optimum maintenance period is to be determined. It is considered that the equipment undergoes periodic replacement and a specified number of incomplete preventive maintenance actions are performed during a replacement period. Assuming that the time to failure follows a Weibull distribution, the parameters of the failure rate are estimated using the maximum likelihood estimation. The optimal replacement period is determined to minimize the average cost per unit time. As the result of analysis it is suggested that the existing maintenance period for a hot-rolling equipment can be extended significantly.
In this paper, we propose a Bayesian approach to determine the adaptive preventive maintenance(PM) policy for a general sequential imperfect PM model proposed by Lin, Zuo and Yam(2000) that PM not only reduces the effective age of the system but also changes the hazard rate function. Assuming that the failure times follow Weibull distribution, we adopt a Bayesian approach to update unknown parameters and determine the Bayesian optimal sequential PM policies. Finally, numerical examples of the optimal adaptive PM policy are presented for illustrative purposes.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제9권3호
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pp.865-870
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2002
Burn-in is a widely used method to eliminate the initial failures. Preventive maintenance policy such as age replacement is often used in field operation. In this paper burn-in and maintenance policy are taken into consideration at the same time. The properties of the corresponding optimal burn-in times and optimal maintenance policy are discussed.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제12권1호
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pp.1-9
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2005
Burn-in is an engineering method which is used to eliminate early failures of products or systems after they have been produced. Recently, various models for determining optimal burn-in times have been developed, where some preventive maintenance policies were considered together with burn-in problem. In this paper, a survey of recent research in burn-in is undertaken.
High quality power supplying of power distribution system in electric railway system is the important function. Power feeding system is complicated witch is compose with distribution line, circuit break, protection facilities and so on. Among this components, role of substation is most important for elevation of reliability in electric power system. Therefore, the enhanced reliability considering the preventive inspection, repair work, replacement is necessary. In this study, a proposed the enhanced reliability method through a calculation of fault probability in power feeding system.
Maintenance activities are regarded as a key part of the repairable deteriorating system because they maintain the equipment in good condition. In practice, many maintenance policies are used in engineering fields to reduce unexpected failures and slow down the deterioration of the system. However, in traditional maintenance policies, maintenance activities have often been assumed to be performed at the same time interval, which may result in higher operational costs and more system failures. Thus, this study presents two non-periodic preventive maintenance (PM) policies for repairable deteriorating systems, employing the failure rate of the system as a conditional variable. In the proposed PM models, the failure rate of the system was restored via the failure rate reduction factors after imperfect PM activities. Operational costs were also considered, which increased along with the operating time of the system and the frequency of PM activities to reflect the deterioration process of the system. A numerical example was provided to illustrate the proposed PM policy. The results showed that PM activities performed at a low failure rate threshold slowed down the degradation of the system and thus extended the system lifetime. Moreover, when the operational cost was considered in the proposed maintenance scheme, the system replacement was more cost-effective than frequent PM activities in the severely degraded system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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