A new approach for optimizing a Condition Based Maintenance (CBM) model for a critical deteriorating system
محل انتشار: ششمین کنفرانس بین المللی مهندسی صنایع
سال انتشار: 1387
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 2,682
فایل این مقاله در 15 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
IIEC06_066
تاریخ نمایه سازی: 8 مهر 1387
چکیده مقاله:
In this paper a method for optimizing maintenance thresholds policy and time of inspection for a stochastically critical system suffering from continuous deterioration is proposed. The authors have executed a lexicographic method to tackle the problem. At the first step preventive maintenance thresholds, preventive replacement thresholds and inspection periods are determined to constrain failure probability to a pre-specified value (P). Afterwards from the results derived from the first phase, the values that minimize total maintenance costs per time unit are selected. It is assumed that each preventive maintenance action does not return the system state to its initial state and the system state improves according to a random coefficient ( t ). The exact computation and evaluation of the stationary probability distribution of the system state at infinity is impossible and even its approximation is tricky and time consuming, Therefore Monte Carlo simulation is utilized to optimize our model.
The novelty of the present work stems from the fact that system failure is constrained to a prespecified value for the supposed critical system.
کلیدواژه ها:
Condition Based Maintenance (CBM) ، Constraining failure probability ، Cost optimization ، Monte Carlo simulation
نویسندگان
Maryam Zaghian
Department of Industrial engineering , Iran university of science and technology,Tehran,Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :