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J-GLOBAL ID：202202255321209680   整理番号：22A0105419

可変サンプリング間隔によるBayes条件ベース保全と監視政策【JST・京大機械翻訳】

A Bayesian condition-based maintenance and monitoring policy with variable sampling intervals

著者 (2件)： Kampitsis Dimitris (Department of Mechanical Engineering, University of Western Macedonia, Bakola & Sialvera, Kozani 50132, Greece) ,  Panagiotidou Sofia (Department of Mechanical Engineering, University of Western Macedonia, Bakola & Sialvera, Kozani 50132, Greece)
資料名： Reliability Engineering & System Safety  (Reliability Engineering & System Safety)
巻： 218  号： PA  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0980B  ISSN： 0951-8320  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究の目的は,Bayes検査方式を採用した条件ベースのメインテナンスとモニタリング(CBM)政策を提案することである。運転劣化と壊滅的故障の両方を受ける単一ユニットシステムを考察した。装置は,2つの異なる非観察可能状態(健康と不健康)で操作できる。不健康な状態は,より高い運用コストと失敗に対するより高い傾向を特徴とする。故障は自己発表(直接観察可能)であり,従って,補正保守は直ちに実行される。状態依存可変検査周波数による新しい二重サンプリングBayes制御チャートを提案した。プロセス操作は,6状態Markov過程を通して解析的にモデル化されるが,全ての以前のBayesモデルとは異なり,非健康状態確率の離散化の必要はない。各検査事例で,機器条件に関するすべての利用可能な情報を,将来の検査と予防保全行動をスケジュールし,不健康な状態の可能な操作を検出するために利用した。臨界パラメータ,すなわち検査間隔の継続時間,試料サイズ,および時間単位当りの期待全コストを最小化する予防保全時間を決定した。3つの他のBayesCBMモデルとの比較を行い,提案した政策の有効性を実証した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： Markov過程 ,  故障 ,  *保全 ,  予防保全 ,  操業費 ,  有効性 ,  継続時間 ,  臨界パラメータ ,  保守管理
準シソーラス用語： 健康状態 ,  離散化 ,  Bayes法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 条件ベースメンテナンス ,  状態ベースモニタリング ,  Bayes管理図 ,  可変検査間隔 ,  二重サンプリング

分類 (2件)： 設備管理  (KB02020X) ,  信頼性  (KB04040H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 可変 ,  サンプリング間隔 ,  保全 ,  政策