MOST CITED
Update: 2021-07-01
Task „Implementation of procedures ensuring the originality of scientific papers published in the quarterly „Eksploatacja i Niezawodność – Maintenance and Reliability” financed under contract 532/P-DUN/2018 from the funds of the Minister of Science and Higher Education for science dissemination activities.
Quan Sun
Prognozowanie cyklu życia ogniw litowo-jonowych przy złożonych profilach temperaturowych
Obecne szerokie zastosowanie ogniw litowo-jonowych wymaga stworzenia trafnego modelu prognozowania ich trwałości. Uszkodzenia ogniw litowo-jonowych zazwyczaj wynikają ze stopniowego i nieodwracalnego procesu utraty pojemności. Wyniki doświadczeń pokazują, że na ten proces silny wpływ wywiera temperatura. W zastosowaniach inżynieryjnych, naukowcy często wykorzystują podejście oparte na regresji do modelowania procesu utraty pojemności w poszczególnych cyklach by następnie dokonać prognozy trwałości w danym cyklu pracy. Jednakże, ta klasyczna metoda nie bierze po uwagę wpływu temperatury, co może prowadzić do znacznych błędów predykcji, w szczególności, gdy ogniwa pozostają pod wpływem złożonych profili temperaturowych. W prezentowanym artykule, rozszerzono klasyczny model oparty na regresji poprzez włączenie temperatury ogniwa jako czynnika prognostycznego. Przeanalizowano dwa rodzaje wpływu temperatury na pojemność ogniw. Z jednej strony, wysoka temperatura oddziałuje pozytywnie pozwalając ogniwu na uzyskanie większej pojemności w danym cyklu; z drugiej strony jest to wpływ negatywny, ponieważ wysoka temperatura przyspiesza utratę pojemności ogniwa. Przy użyciu sześciu ogniw, przeprowadzono badanie trwałości w danym cyklu pracy w celu potwierdzenia skuteczności naszej metody. Wyniki pokazują, że udoskonalony model pozwala lepiej uchwycić dynamikę ścieżki utraty pojemności ogniwa w warunkach złożonych profili temperaturowych.
Cycle life prediction of Lithium-ion cells under complex temperature profiles
Nowadays, the extensive use of Lithium-ion cells requires an accurate life prediction model. Failure of Lithium-ion cells usually results from a gradual and irreversible capacity fading process. Experimental results show that this process is strongly affected by temperature. In engineering applications, researchers often use the regression-based approach to model the capacity fading process over cycles and then perform the cycle life prediction. However, because of neglecting temperature influences, this classic method may lead to significant prediction errors, especially when cells are subject to complex temperature profiles. In this paper, we extend the classic regression-based model by incorporating cell temperature as a predictor. Two effects of temperature on cell capacity are considered. One is the positive effect that high temperature lets a cell discharge more capacity in a cycle; The other is the negative effect that high temperature accelerates cell capacity fading. A cycle life test with six cells are conducted to valid the effectiveness of our method. Results show that the improved model is more suitable to capture the dynamics of cell capacity fading path under complex temperature profiles.
Wyznaczanie rozkładu czasów życia oraz wnioskowanie dla systemów wymagających pomiarów współistniejących degradacji w oparciu o procesy gamma
Wraz z rozwojem nauki i techniki, powstaje coraz więcej systemów inżynieryjnych o wysokich parametrach niezawodnościowych, które zwykle charakteryzują się złożoną strukturą i złożonymi mechanizmami uszkodzeń. Ocena niezawodności w przypadku takich systemów wymaga pomiarów współwystępujących procesów degradacji . W pewnych sytuacjach fizycznych, degradacja właściwości użytkowych systemu będzie zawsze dodatnia oraz ściśle rosnąca. Proces degradacji jest zwykle procesem gamma, który charakteryzują niezależne i nieujemne przyrosty. W niniejszej pracy, założono, że system ma wiele zależnych charakterystyk pracy oraz że ich degradację można modelować procesem gamma. W przypadkach takiej wielowymiarowej degradacji obejmującej trzy lub więcej charakterystyk pracy zaproponowano zastosowanie rozkładu Birnbauma-Saundersa (uwzględniającego wiele zmiennych) oraz jego rozkładów brzegowych do aproksymacji funkcji niezawodności oraz określania odpowiadającego jej rozkładu czasu pracy. Opracowano metodę wnioskowania dla parametrów modelu. Wreszcie, dla zilustrowania proponowanego modelu oraz metody, omówiono przykład symulacyjny oraz przedstawiono niektóre wyniki obliczeniowe.
Lifetime Distribution and Associated Inference of Systems with Multiple Degradation Measurements Based on Gamma Processes
With development of science and technology, many engineering systems take on high reliable characteristic and usually have complex structure and failure mechanisms, with their reliability being evaluated by multiple degradation measurements. In certain physical situations, the degradation of these performance characteristics would be always positive and strictly increasing. Therefore, the gamma process is usually considered as a degradation process due to its independent and non-negative increments properties. In this paper, we suppose that a system has multiple dependent performance characteristics and that their degradation can be modeled by gamma processes. For such a multivariate degradation involving three or more performance characteristics, we propose to use a multivariate Birnbaum-Saunders distribution and its marginal distributions to approximate the reliability function and give the corresponding lifetime distribution. And then, the inferential method for the model parameters is developed. Finally, for an illustration of the proposed model and method, a simulated example is discussed and some computational results are presented.
Reliability analysis for multi-state system based on triangular fuzzy variety subset bayesian networks
In this paper, a novel reliability analysis method for multi-state system is proposed on the basis of triangular fuzzy variety subset Bayesian network (BN). The method considers fuzziness, multi-state, and variety of failure probability over time. With advantages in modeling and computation, the BN is utilized for reliability analysis. Fuzzy set theory is introduced into the BN analysis by using triangular fuzzy variety subset to describe failure probability. The uncertainty of fault logical relationship between different nodes is described through fuzzy conditional probability tables. As a function of time, the failure probability of each root node is analyzed first. Subsequently, the triangle fuzzy variety subset is established to describe the fuzzy failure probability of root nodes. This subset is applied to analyze the reliability of multi-state system fuzzy BN. Finally, a case study on the car free movement accident of flexible high-speed elevator lift system is used to demonstrate the effectiveness and practicality of the proposed method. Results show that the proposed approach could effectively address the problems on information uncertainty and multi-state in the early stage.
Analiza niezawodności systemu wielostanowego z zastosowaniem sieci bayesowskich opartych na rozmytych podzbiorach zmienności opisanych przez trójkątną funkcję przynależności
W niniejszej pracy zaproponowano nową metodę analizy niezawodności systemów wielostanowych wykorzystującą sieci Bayesa (BN) oparte na rozmytych podzbiorach zmienności opisanych za pomocą trójkątnej funkcji przynależności. Metoda ta uwzględnia rozmyty charakter danych dotyczących uszkodzeń, wielostanowość systemu oraz zmienność prawdopodobieństwa wystąpienia uszkodzenia w czasie. BN, które znalazły zastosowanie w modelowaniu i metodach obliczeniowych, wykorzystuje się także do analizy niezawodności. W przedstawionych badaniach, analizę BN uzupełniono o elementy teorii zbiorów rozmytych wykorzystując do opisu prawdopodobieństwa wystąpienia uszkodzenia, podzbiory zmienności opisane przez trójkątną funkcję przynależności. Niepewność zależności logicznej pomiędzy awariami reprezentowanymi przez różne węzły sieci opisano za pomocą tabel rozmytego prawdopodobieństwa warunkowego. W pierwszej kolejności analizowano prawdopodobieństwo uszkodzenia każdego korzenia (węzła głównego) w funkcji czasu. Następnie, wyznaczono trójkątny rozmyty podzbiór zmienności, za pomocą którego opisano rozmyte prawdopodobieństwo uszkodzenia węzłów głównych. Podzbiór ten wykorzystano do analizy niezawodności systemu wielostanowego przy pomocy rozmytych BN. Artykuł kończy opis wypadku podczas ruchu wózka windy szybkobieżnej, który potwierdza skuteczność i możliwość praktycznego wykorzystania proponowanej metody. Wyniki pokazują, że proponowane podejście może skutecznie rozwiązywać na wczesnym etapie problemy związane z niepewnością informacji oraz wielostanowością systemu.