MOST CITED
Update: 2021-07-01
Task „Implementation of procedures ensuring the originality of scientific papers published in the quarterly „Eksploatacja i Niezawodność – Maintenance and Reliability” financed under contract 532/P-DUN/2018 from the funds of the Minister of Science and Higher Education for science dissemination activities.
uszkodzenie
Optymalna strategia kontroli elementów składowych z możliwością odroczenia naprawy
Niniejszy artykuł przedstawia zintegrowaną metodologię optymalizacji kontroli i eksploatacji elementów składowych z uwzględnieniem możliwości odroczonej naprawy jako jednej z kilku istniejących opcji. Modele uszkodzeń, ryzyka i kosztu cyklu życia utworzono wykorzystując pojęcia prawdopodobieństwa, procesu stochastycznego i czasu zwłoki. Model ma na celu optymalizację częstotliwości kontroli i czasu odroczenia naprawy a następnie stworzenie optymalnej strategii eksploatacji dla części składowych w ramach kontroli nieokresowej. Działanie zaproponowanego modelu zilustrowano przykładem oraz przedstawiono wpływ kontroli oraz czasu zwłoki w wykonaniu naprawy na koszt cyklu życia.
An optimal policy of inspection for a component with delayed repair
In this paper, an integrated methodology is developed for optimising inspection and maintenance of a component where delayed repair is considered to be one of a few feasible options. The models of failures, risk and life cycle cost are developed using probability, stochastic process and the delay time concept. The model is intended to optimise the inspection intervals and the delay of repair together and then develop an optimal maintenance policy for a component under non-periodic inspection regime. The performance of the proposed model is illustrated by an example, and the effects of inspection and time of delay for repair on life cycle cost are shown.
Prognozowanie uszkodzeń przekładni mostu napędowego z wykorzystaniem wstępnego przetwarzania sygnału drgań w połączeniu z sieciami neuronowymi typu RBF
Przekładnia mostu pędnego stanowi kluczową część samochodowego układu przeniesienia napędu, a trafne przewidywanie uszkodzeń jest istotne dla bezpiecznego użytkowania samochodu. Jednakże precyzja przewidywania uszkodzenia przekładni jest obecnie niska ze względu na zmienne prędkości obrotowe i zmieniające się obciążenia występujące podczas używania pojazdu. W celu zredukowania zmienności drgań i zwiększenia trafności przewidywania trwałości resztkowej przekładni, w artykule zaproponowano nową metodę predykcyjną, która łączy sieć neuronową o radialnych funkcjach bazowych (RBF) i rekurencyjne przetwarzanie wstępne. Metoda rekurencyjnego przetwarzania wstępnego zmniejsza wpływ zmienności chwilowego obciążenia i prędkości na charakterystyczne parametry uzyskane z sygnałów drganiowych. Sieć neuronowa typu RBF modeluje nieliniowe charakterystyki przenoszenia napędu przez przekładnię mostu pędnego. Sieć taka charakteryzuje się zachowaniem samoadaptacyjnym i szybką zbieżnością. Wyniki badań symulacyjnych i eksperymentalnych pokazują, że ta nowa metoda może pozwolić na udoskonalenie tradycyjnych metod predykcyjnych oraz osiąganie wysokiej precyzji w przewidywaniu uszkodzeń przekładni mostu pędnego.
Rear axle gear damage prediction using vibration signal preprocessing coupled with RBF neural networks
The rear axle gear is a key part of the automobile transmission system and accurate damage prediction is important for car safety. However, the precision of gear damage prediction is currently low because of the varying rotating speeds and the changing loads when a truck is in use. In order to reduce the fluctuation of vibrations and enhance the predicting accuracy of gear residual life, a new predictive method, which combines the Radial Basis Function (RBF) neural network with recursive preprocessing is proposed in this paper. The recursive preprocessing method reduces the effects of instantaneous load and speed fluctuations on the characteristic parameters extracted from vibration signals. The RBF neural network models the non-linear characteristics of the rear axle gear transmission. The RBF neural network is characterized by its self-adaptive behavior and its rapid convergence. The simulated and experimental results have shown that this new method can enhance traditional prediction methods and obtain high precision for the damage prediction of rear axle gears.
Planowanie obsługi narzędzi do obróbki plastycznej na zimno z wykorzystaniem logiki rozmytej
W przypadku systemów technicznych, na ogół cechujących się dużą złożonością, ich otwartość można wykorzystać do poprawy niezawodności systemu stosując odnawianie profilaktyczne. Skuteczne zwiększenie niezawodności złożonych narzędzi do obróbki plastycznej na zimno zależy w znacznym stopniu od charakterystyki czynności obsługowych, dlatego też w strategiach odnowy powszechnie stosuje się odnawianie profilaktyczne. W pracy omówiono podejście do planowania obsługi wykorzystujące logikę rozmytą, które można stosować w przypadkach, gdy analityczne wyprowadzenie funkcji niezawodności jest niemożliwe. Przedstawiono oparty na logice rozmytej proces decyzyjny w zakresie planowania czynności obsługowych omawianych narzędzi. Jego zastosowanie zilustrowano w studium przypadku. Wyniki studium przypadku pokazują, że logika rozmyta jest metodą, która może być z powodzeniem stosowana w planowaniu obsługi narzędzi do obróbki plastycznej na zimno.
Niezawodność szeregowych układów f: typu “k z n” przy uszkodzonych elementach składowych
W artykule opracowano model analizy niezawodności szeregowych układów F: typu "K Z N" uwarunkowany identyfikacją kilku uszkodzonych elementów w systemie. W przedstawionym modelu, system zostaje podzielony na kilka podsystemów według granic wyznaczanych przez następujące po sobie uszkodzone elementy składowe. Najpierw formułuje się niezawodność podsystemów, a model niezawodności systemu otrzymuje się analizując relację pomiędzy podsystemami a systemem jako całością. W artykule rozważono przypadki układów liniowych i kołowych. Zastosowanie proponowanego modelu zilustrowano przykładem.
Maintenance planning of cold plastic deformation tools using fuzzy logic
For technical systems, generally of high complexity, their open feature may be employed to improve system reliability by preventive renewal. The effectiveness of increasing complex cold plastic deformation tools depends considerably on the characteristics of their maintenance actions and renewal policies are widely used to carry out the preventive renewal. If the derivation of an analytical reliability function is impossible, a fuzzy logic approach for maintenance planning is emphasized in this paper. The fuzzy logic decision process for planning the maintenance activities of these tools is presented and a case study illustrates its application. The results of the case study demonstrate that fuzzy logic is a method which can be successfully used in maintenance planning of cold plastic deformation tools..
Reliability of Consecutive k out n:F Systems with Failed Components
In this paper, a model is developed for analysing the reliability of consecutive K out N:F systems under the condition that several failed components are identified in the system. The system then is partitioned into a number of subsystems by the consecutive failed components. The subsystem reliability is evaluated first and the model of system reliability is obtained by analysing the relationship between the subsystems and the system. An example is given to illustrate the operation of the proposed model.
Prognozowanie uszkodzenia ciepłociągu na podstawie oceny ryzyka eksploatacji
W artykule przedstawiono procedurę postępowania w wyznaczenia okresu użytkowania ciepłociągu eksploatowanego w zakładach górniczych. Na podstawie badań przeprowadzonych w warunkach rzeczywistej eksploatacji prognozowano awarię rurociągu, która może być spowodowana pęknięciem na skutek przekroczenia jego wytrzymałości. Opisano warunki eksploatacji ciepłociągu i czynniki wpływające na jego degradację. W ujęciu probabilistycznym oszacowano ryzyko eksploatacji i wyznaczono okres użytkowania, po którym powinna nastąpić wymiana rurociągów.
Forecasting the failure of a thermal pipeline on the basis of risk assessment and exploitation analysis
In this paper, a procedure for determining the utilisation period of a thermal pipeline, exploited in mining plants was presented. On the basis of analyses conducted in the real life situations, the pipeline failure, which could be caused by its bursting due to exceeding pipeline strength, was forecasted. The exploitation conditions of the thermal pipeline and factors contributing to its degradation were also analysed. Using the probability sampling method, the exploitation risk was assessed and the lifespan of the pipelines, after which the pipelines shall be replaced by new structures, were determined.