This research conducted an the failure analysis was performed based on the failure and operation data for Seven years using the Reliability, Availability, Maintainability, and Safety(RAMS) constructed at the operation stage after the opening of the D urban railway. therefore, the risk priority was selected for failure frequency component within the door system that showed high failure. Finally, the goal was to suggest ways to improve the door system. For this purpose, the analysis of thermal characteristics of failed components such as Door Control Unit(DCU) in the door system based on the Seven-year failure analysis data of RAMS was performed. These results were applied to the main component exchange cycle of the door unit, the mean time between failure(MTBF) and mean kilometer between failure(MKBF) values of RAMS increased by 26% in 2017-2018 when the improvement measures were taken, and the MTBF value of DCU was 300,000 hours, which was a 57% improvement in reliability. The results of this thesis identify potential enhancements in reliability and improvements in maintenance of the door system that, if implemented, would contribute to train safety and reduce instances of failure in the future.
This paper considers the model of a k-out-of-n :G system with non-identical components which are subject to both forced and planned outages. For the forced outages, it assumes that there are the independent and common-cause outage events causing component failures. Then, the objective is to derive the upper and lower bounds on the mean operating time between system failures in the ample-server model. In addtion, the mean system failure times are also considered.
This paper presents a reliability analysis of S-bonds for AF track circuits, which detect train movement and transmit a speed control signal to the train. Field survey shows that S-bonds are exposed to very large vibrations transferred from rail, and suffer from frequent failures when they were installed on ballasted track. We collected the time-to-failure data of S-bonds from the maintenance field of Seoul metro line 2, and made a parametric approach to estimate the statistical distribution that fits the time-to-failure data. The analysis shows that S-bonds have time-to-failure characteristics described by Weibull distribution. The estimated shape parameter of Weibull distribution is 1.1, which means the distribution has constant failure rate characteristics like exponential distribution. The reliability function, hazard function, percentiles and mean lifetime are derived for maintenance support.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제18권2호
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pp.535-541
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2007
The Non-homogeneous Poisson process is probably the most popular model since it can model systems that are deteriorating or improving. The renewal process is a model that is often used to describe the random occurrence of events in time. But both these models are based on too restrictive assumptions on the effect of the repair action. 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 maximum likelihood estimation of the next failure time after the system has experienced some failures, that is, Mean Time Between Failure for the MPLP model.
Maintenance is classified preventive maintenance before performing equipment failure and corrective maintenance after performing equipment failure. In preventive maintenance, we may analyze the failure data to end from beginning of equipment and allocate maintenance method and calculate maintenance cycle quantitatively by the failure data analysis. So, it has a merit to reduce system maintenance cost and to operate effectively but, it require high cost in system introducing and continuous operation to end of system. In corrective maintenance, we may calculate MTTR(mean time to repair) quantitatively based on function failure time. it can be based on establishing maintenance system for operation efficiency. In this paper, we may reflect the MTTR for the onboard equipped in Tilting train to establish maintenance system for Tilting train operation efficiency.
임무컴퓨터는 항공전자시스템에서 임무 수행에 필요한 각종 전술데이터 처리, 영상처리, 항법정보의 관리 및 융합 등의 매우 중요한 기능을 수행한다. 이러한 중요 시스템이 단일시스템으로 구성되면, 여러 가지 SPOF(Single Point Of Failure) 요소의 고장으로 인해 전체 시스템의 고장으로 이어질 수 있다. 이는 서비스 중단으로 인한 임무의 실패뿐만 아니라 조종사의 생명까지도 위협할 수 있다. 본 논문에서는 단일 시스템의 이중화를 통해 SPOF 요소를 제거하고, 이를 운영하기 위한 방안으로 리눅스 기반의 Heartbeat, Fake, DRBD(Distributed Replicated Block Device), Bonding 등의 기법을 이용하여 고가용 시스템을 구현하였다. 또한, 구현한 고가용 시스템에서 빠른 고장 탐지를 위한 FDT(Fault Detection Time)와 고장 발생 시 임무 연속성을 위해 중요한 요소일 MTTR(Mean Time To Repair)의 평균값을 측정하고, 그에 따른 성능분석 결과를 제시한다.
본 연구에서는 승객들의 실족 사고를 방지하고 보행안전을 확보하기 위해 개발한 승강장 안전발판 시스템의 모듈별 부품들을 계층적으로 분류하여 고장률을 예측하였다. 예측된 고장률을 바탕으로 신뢰성 블록도와 고장수목분석을 이용하여 시스템별 평균 수명 및 고장률을 산출하였고 승강장 안전발판 시스템의 RAMS(신뢰성, 가용성, 유지보수성, 안전성) 분석을 위해 수행한 신뢰도 분석 결과를 제시하고자 한다.
S. Y. Baek;T.J. Lim;J. S. Hong;C. H. Lie;Park, Chang K.
한국원자력학회:학술대회논문집
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한국원자력학회 1996년도 춘계학술발표회논문집(2)
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pp.691-698
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1996
This paper propose a procedure to estimate the system lifetime distribution using simulation method in a parametric framework and also develop the criterion for terminating the simulation. We assume that a system is composed of many components whose lifetime and repair time distributions are general, and repair of each component is imperfect or not. General simulation algorithms can not be adopted for this case, due to the dependency of successive operating times and the discontinuity in base line intensity function of failure process. Then we propose algorithms for generating failure times subject to imperfect repair. We develop the event time tracking logic for identifying the system failure time, and also develop the criterion for terminating the simulation. Our procedure is composed of two phases. The first phase of the procedure is to generate the system failure times from the inputs. The second phase is to estimate the lifetime distribution of the system. The best model is selected by a fully automated procedure among well-known parametric families, and the required parameters are estimated. We give examples to show the accuracy of our procedure and the effect of repair effect of components to system MTTF(Mean Time To Failure).
With the introduction of the RAMS(Reliability, Availability, Maintainability, Safety), the interest of the system assurance has been increased. First of all, fast-growing electronic circuit requires analyzing the failure rates, by dividing the signalling system more specifically. Since 2005, the K.N.R (Korean National Railway) has incorporated ERP(Enterprise Resource Planning) in order to establish the complete status as the top international comprise, therefore while ordering the project, it has established the classification system and then has been applying to ERP system in 2007. Due to the complex of the classification system, the reliability analysis of the signalling system was assessed with the limit of IXL ATP with On-board and wayside equipment. This paper assumed MTBF(Mean Time Between Failure), MTTR((Mean Time Between Repair) of total signalling system, by using the classification of ERP program.
International Journal of Reliability and Applications
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제11권2호
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pp.89-106
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2010
This paper deals with the reliability and availability characteristics of three different series system configurations with warm standby components and a repairable service station. The failure time of the primary and warm standby are assumed to be exponentially distributed with parameters ${\lambda}$ and ${\alpha}$ respectively. The repair time distribution of each server is also exponentially distributed with parameter ${\mu}$. The breakdown time and the repair time of the service station are also assumed exponentially distributed with parameters ${\gamma}$ and ${\beta}$ respectively. We derive the reliability dependent on time, availability dependent on time, the mean time to failure, $MTTF_i$, and the steady-state availability $A_i$(${\infty}$) for three configurations and perform comparisons. Comparisons are made for specific values of distribution parameters and of the cost of the components. The three configurations are ranked based on: $MTTF_i$, $A_i$(${\infty}$), and $C_i/B_i$ where $B_i$ is either $MTTF_i$ or $A_i$(${\infty}$).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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