The mean time to failure (MTTF) expressing the mean value of the system life is a measure of system effectiveness. To estimate the remaining life of component and/or system, the dynamic mean time to failure concept is suggested. It is the time-dependent Property depending on the status of components. The Kalman filter is used to estimate the reliability of components using the on-line information (directly measured sensor output or device-specific diagnostics in the intelligent sensor) in form of the numerical value (state factor). This factor considers the persistency of the fault condition and confidence level in measurement. If there is a complex system with many components, each calculated reliability's or components are combined, which results in the dynamic MTTF or system. The illustrative examples are discussed. The results show that the dynamic MTTF can well express the component and system failure behaviour whether any kinds of failure are occurred or not.
Circular consecutive-k-out-of-n:F system when the failure of component is dependent is studied. We assume that the failure of a component in the system increase the failure rate of the survivor which is working just before the failed component. In this case, a mean time to failure (MTTF), a average failure number of the system, and the expected cost per unit time are obtained. Then the minimum number of consecutive failed components to cause system failure to minimize the expected cost per unit time is determined as searching paths to system failure. And various numerical examples are studied.
International Journal of Reliability and Applications
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제5권2호
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pp.81-103
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2004
Improvements of a bridge network system are studied in this paper. Then equivalence between different improved designs of the bridge network system is discussed. Three different methods are used to get different better designs of the network in the sense of having higher reliability and mean time to failure. Then two different types of reliability equivalence factors of the system are derived. It is assumed here that the failure rates of the system's components are identical and constant. The reliability functions and mean time to failure of the original and improved designs of the network are derived. Comparison between the mean time to failures of the original system and improved designs of the system are presented. Numerical studies and conclusion are presented in order to explain how one can apply the the theoretical results obtained.
reliability from components reliability. In this case, it assumes that components failure is mutually independent, but it may not true in real systems. In this study, the mean cost per unit time is computed as the ratio of mean life to the mean cost. The mean life is obtained by the reliability function under power rule model. The mean cost is obtained by the mathematical model based on the inspection interval. A heuristic method is proposed to determine the optimal number of redundant units and the optimal inspection interval to minimize the mean cost per unit time. The assumptions of this study are as following : First, in the load-sharing k-out-of-n:G system, total loads are applied to the system and shared by the operating components. Secondly, the number of failed components affects the failure rate of surviving components as a function of the total load applied. Finally, the relation between the load and the failure rate of surviving components is set by the power rule model. For the practical application of the above methods, numerical examples are presented.
In this paper, the Time-varying Failure Rates(TFR) of power distribution system components are extracted from the recorded failure data of KEPCO(Korea Electric Power Corporation) and the reliability of power distribution system is evaluated using Mean Failure Rate(MFR) and TFR. The TFR is approximated to bathtub curve using the exponential and Weibull distribution function. In addition, Kaplan-Meier estimation is applied to TFR extraction because of incomplete failure data of KEPCO. Also the reliability of the real power distribution system of Korea is evaluated using the MFR and TFR extracted from real failure data, respectively and the results of each case are compared with each other. As a result, it is proved that the reliability evaluation using the TFR is more realistic than MFR. In addition, it is presented that the application method at power distribution system maintenance and repair using the result of TFR.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제19권2호
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pp.219-224
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2012
This article considers the mean time to failure(MTTF) of a dependent parallel system. We study how the degree of dependency components influences the increase in the mean lifetime for this system. The results are illustrated by tables and figures.
All machines deteriorate in performance over time. The phenomenon that causes such performance degradation is called deterioration. Due to the deterioration, the process mean of the machine shifts, process variance increases due to the expansion of separate interval, and the failure rate of the machine increases. The maintenance model is a matter of determining the timing of preventive maintenance that minimizes the total cost per wear between the relation to the increasing production cost and the decreasing maintenance cost. The essential requirement of this model is that the preventive maintenance cost is less than the failure maintenance cost. In the process mean shift model, determining the resetting timing due to increasing production costs is the same as the maintenance model. In determining the timing of machine adjustments, there are two differences between the models. First, the process mean shift model excludes failure from the model. This model is limited to the period during the operation of the machine. Second, in the maintenance model, the production cost is set as a general function of the operating time. But in the process mean shift model, the production cost is set as a probability functions associated with the product. In the production system, the maintenance cost of the equipment and the production cost due to the non-confirming items and the quality loss cost are always occurring simultaneously. So it is reasonable that the failure and process mean shift should be dealt with at the same time in determining the maintenance time. This study proposes a model that integrates both of them. In order to reflect the actual production system more accurately, this integrated model includes the items of process variance function and the loss function according to wear level.
International Journal of Reliability and Applications
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제16권2호
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pp.99-111
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2015
In this paper, we study the reliability analysis of a repairable system with two types of failure in which switching failures and reboot delay are considered. Let units in this system be cold standby, and failure rate and repair rate of [type1, type2] components be exponentially distributed. The expressions of reliability characteristics - such as the system reliability and the mean time to system failure MTTF - are derived. We use several cases to graphically analyze the effect of various system parameters on the system reliability and MTTF. We also perform a sensitivity analysis of the reliability characteristics with changes in specific values of the system's parameters.
International Journal of Reliability and Applications
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제16권1호
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pp.1-13
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2015
In this paper, we investigate reliability and availability of repairable systems with two types of failure. The first one is to one unit and the second one is to M units in parallel structure. Let failure rate and repair rate of [type1, type2] components are assumed to be exponentially distributed. The expressions of availability and reliability characteristics such as the system reliability and the mean time to failure are derived for two systems. We used several cases to analyze graphically the effect of various system parameters on the reliability system and availability system.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제10권2호
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pp.41-47
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2006
The Renewal process and the Non-homogeneous Poisson process (NHPP) process are probably the most popular models for describing the failure pattern of repairable systems. But both these models are based on too restrictive assumptions on the effect of the repair action. For these reasons, several authors have recently proposed point process models which incorporate both renewal type behavior and time trend. One of these models is the Modulated Power Law Process (MPLP). The Modulated Power Law Process is a suitable model for describing the failure pattern of repairable systems when both renewal-type behavior and time trend are present. In this paper we propose Bayes estimation of the next failure time after the system has experienced some failures, that is, Mean Time Between Failure for the MPLP model. Numerical examples illustrate the estimation procedure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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