The high-speed train(KTX) was operated in domestic since 2004 and 4years have been passed since then. At the beginning most of the KTX component maintenance period was followed by the France SNCF. It was settled by the TBO(Time Between Overhauls). But the environment and operation condition are different form each other, so the TBO maintenance period can be different in some component. Therefore new TBO is necessary based on our own circumstances. This paper introduces failure analysis case on some components to set TBO in domestic. KTX-RCM(Reliability Centered Maintenance System), MICS(Maintenance Information Computer System) and KOVIS(KORAIL ERP System) Data was investigated.
전동차의 공기 작동식 출입문을 작동하기 위한 공기를 공급 또는 차단의 역할을 하는 전자변은 고장발생시 승객의 안전은 물론 정상운행을 불가능하게 하는 중요한 부품이므로 높은 신뢰도가 요구되지만 누기로 인한 고장 비율이 높은 편이다. 국내 도시철도 운영기관들은 고정주기와 임의 여유기간을 적용한 전동차 중정비 주기로 전자변을 정비한다. 현행 중정비 주기 방식의 대안으로 고장 신뢰도를 고려한 정비주기를 제시하고자 지하철 6호선 전동차 전자변 고장 통계자료에 상용 통계프로그램(MINITAB)을 적용하여 신뢰도 함수(Reliability Function)와 임무신뢰도(Mission Reliability)를 계산하고 적정 정비주기를 도출하였다. 도출된 정비 주기는 현 4년 주기의 정비의 부품신뢰도를 68%에서 95%로 향상시키는 것이므로 전자변의 신뢰도를 획기적으로 향상시킬 수 있을 것이다.
철도 시스템은 차량, 전력, 신호, 선로구축물시스템이 유기적으로 결합된 복합시스템으로 사고 발생 시 원인규명이 어렵고 인명에 치명적인 결과를 초래하게 되며 사소한 고장이라도 열차지연에 미치는 파급효과는 지대하여 시스템의 신뢰성확보가 매우 중요하다[26]. 실제로 세계 각국의 철도산업은 시스템의 신뢰성 향상을 위해 신뢰성 기법에 기반을 둔 다양한 이론을 통해 신뢰성 향상과 안전성 향상에 최선을 다하고 있다. 본 연구에서는 철도 신뢰성관리와 관련된 국내 연구동향과 철도 운영기관 및 기업에서 적용하고 있는 신뢰성 적용 현황을 분석한다. 그리고 국외 연구 동향과 주요 적용 현황을 정리한다. 또한 철도 신뢰성과 관련된 국내외 규격을 조사하고 이들 규격의 내용을 분석한 후 국내 적용방향을 제시한다.
The Korean Railroad Research Institute (KRRI) has developed the rubber tired AGT system (Model: K-AGT) between 1999 and 2005. The K-AGT is a light rail transit system does not require a driver and generally operates on an elevated railroad for transporting passengers. Accidents caused by driverless vehicles can severely affect social confidence, safety and economy therefore, it is very important to minimize the occurrences of such faults, and to accurately perform detailed maintenance tasks and thoroughly investigate the cause of any repeated failures. This research develops the web-based Preventive Maintenance (PM) system for the KAGT train system. The framework of the PM system is based on performing a reliability analysis and a failure mode effects analyses (FMEA) procedure on all the sub-systems in the K-AGT system. Out of the devices that have a low reliability, the high failure ranked devices are included high in the list for performing the overall maintenance plans. Through registration of historical failure data, the reliability indexes can be updated. Such a process is repeated continuously and can achieve very accurate predictions for device operational life times and failure rates. Therefore, this research describes the development of the overall PM system consists of a reliability analysis module, a failure mode effect analysis module, and maintenance request module.
The purpose of this research is to create an expert risk-based piping system inspection model. The proposed system includes a risk-based piping inspection system and a piping inspection guideline system. The research procedure consists of three parts: the risk-based inspection model, the risk-based piping inspection model, and the piping inspection guideline system model. In this research procedure, a field plant visit is conducted to collect the related domestic information (Taiwan) and foreign standards and regulations for creating a strategic risk-based piping inspection and analysis system in accordance with the piping damage characteristics in the petrochemical industry. In accordance with various piping damage models and damage positions, petrochemical plants provide the optimal piping inspection planning tool for efficient piping risk prediction for enhancing plant operation safety.
As the Reliability Centered Maintenance(RCM) is being studied, maintenance tasks can be performed effectively through the Risk Priority Number(RPN) evaluation about the components in the system. The RPN is usually calculated through arithmetical operations of three values, Severity, Occurrence, and Detection for each facility. This RPN provides information that includes risk level of the facility and the priority order of maintenance tasks for facility. However, if there is no sufficient historical failure data, it is difficult to calculate the RPN. In this case, historical failure data from other sources can be used and apply this data to korean railway system. In this paper, it is proposed that a new methodology to model the failure rate as a fuzzy membership function. This method is based on failure data from other sources by means of the fuzzy theory and the expert opinion system. And considering assessment tendency of each expert, distortions that happened when the failure rate of facilities is estimated were minimized. This results determine Occurrence values of facilities. Taking advantage of this result., the RPN can be calculated with Severity and Detection of facilities by using the fuzzy operation. The proposed method is applied the rail-way power substation.
항공기, 철도, 선박과 같은 대형 시스템들은 전기, 기계적으로 매우 복잡한 구조를 가졌으며 부품의 수명만을 고려한 기존의 유지보수에서 탈피하여, 고장분석의 시스템화를 통해 장치의 고유수명과는 관계없이 발생 가능한 우발고장도 대처할 수 있는 신뢰성 기반의 유지보수체계를 연구하여야 한다. 본 연구에서는 선행연구로 필요한 복합 시스템의 신뢰도 계산방법에 관한 연구이다. 복합 시스템의 신뢰도를 효과적으로 계산하기 위해 시스템의 RBD(Reliability Block Diagram)를 구성하고 인접행렬을 사용하여 RBD(Reliability Block Diagram)를 행렬로 표현한다. 또한 RBD(Reliability Block Diagram)행렬을 통하여 신뢰도 경로행렬과 고장열거 행렬을 구성하여 시스템의 신뢰도를 계산한다. 본 연구에서 제안한 알고리즘은 자동화, 시스템화가 가능하며 현재 개발하고 있는 신뢰도 정보관리 시스템 및 신뢰성 기반 유지보수 시스템에서 활용될 것이다.
전력 산업구조개편으로 인하여 전력회사의 민영화가 진행됨에 따라 전력회사에서는 한정된 예산으로 배전계통을 운영함으로써 유지보수를 위한 충분한 여유가 없어지게 될 것이다. 이러한 환경에서 한정된 비용으로 계통의 신뢰도를 일정 수준 이상으로 유지해야만 하는 문제에 직면하게 되며, 이는 매우 어려운 일이다. 이를 위해서는 최소의 비용으로 최대의 유지보수 효과를 낼 수 있는 방법을 개발해야 하며, 최적의 유지보수 주기를 찾는 것이 중요한 문제라 할 수 있다. 본 논문에서는 이런 문제론 해결하기 위해, 유지보수 기기 선정 및 유지보수 주기를 결정하는데 있어 검증된 기법인 Reliability Centered Maintenance (RCM) 기법을 이용하였다. 배전계통 기기의 유지보수에 있어서 Four-state Markov 모델을 이용하여 기기의 유지보수에 드는 비용과 기기의 고장에 의한 정전비용 사이의 trade-off를 고려하여 총 비용이 최소가 되는 최적의 유지보수 주기를 찾고자 한다. 이를 위하여 기존의 모델에서 평균고장률(mean failure rate)을 사용한 것과는 달리 시변 고장률(time-varying failure rate)을 적용하였으며, 또한 유지보수에 따른 고장률의 감소도 고려함으로써 최적의 유지보수 주기를 결정할 수 있었다.
UIC Code 714R 및 715R의 규정은 열차 통과톤수에 따른 선로 등급을 산정하고 이를 기반으로 유지보수 전략 및 의사결정에 사용할 수 있는 관련 수식 및 적용방법을 제시하고 있으나, 아직까지 국내 철도노선에 대해서는 이 규정을 기반으로 한 선로등급 체계가 고려된 바 없다. 따라서, 본 연구에서는 UIC, 독일, 영국 등의 선로등급 산정기준을 조사한 후, 환산 통과톤수를 적용하는 UIC 기준에 따라 국내 주요 철도노선에 대한 선로등급을 제시하고 유럽의 선로등급과 비교 분석하였다. 이 결과, 제시한 국내 선로등급별 비율은 유럽 주요국의 선로등급별 비율과 유사한 경향을 보였으며, 통과톤수 산정이 가능한 선로 중 고속선을 포함한 1등급 621.5km, 2등급 155km, 3등급 273km, 4등급 673.8km, 5등급 571.3km, 6등급 122.3km 등으로 나타났다. 선로등급 산정 결과는 철도시설의 등급별 유지보수를 위한 기초자료로 활용될 수 있으며, 향후 신뢰성 기반 유지보수체계 적용시 대상노선을 선정하기 위한 주요변수로 활용될 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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