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.
Xinghui ZHANG
Metodyka hybrydowa ekstrakcji cech degradacji do zastosowań w prognozowaniu czasu życia łożysk
Przedstawiono hybrydową metodę ekstrakcji cech degradacji, która umożliwia przewidywanie pozostałego okresu użytkowania produktu. W tej metodyce, sygnał został najpierw odfiltrowany z wykorzystaniem analizy falkowej. Następnie, za pomocą modelu autoregresyjnego usunięto z pozbawionego szumów sygnału częstotliwości dyskretne. W dalszej kolejności, sygnał resztkowy, który zawierał głównie impulsowy sygnał uszkodzenia został wzmocniony z zastosowaniem filtru dekonwolucji minimum entropii. Obliczono kurtozę, którą przyjęto jako cechę w procesie prognozowania. Na koniec, zastosowano empiryczną dekompozycję sygnału (EMD) w celu zmniejszenia wahań wartości cechy oraz w celu ekstrakcji trendu. Studium przypadku demonstruje efektywność proponowanej metody.
Hybrid methodology of degradation feature extraction for bearing prognostics
Hybrid methodology of degradation feature extraction was presented which may enable prediction of remaining useful life of a product. In this methodology, firstly, the signal was de-noised by wavelet analysis. Then the autoregressive model was used to remove the discrete frequencies from de-noised signal. Further, the residual signal which mainly contained impulsive fault signal was enhanced by minimum entropy deconvolution filter. The kurtosis was extracted which was taken as the feature for prognostics. At last, the empirical mode decomposition was used to reduce fluctuation of feature value and to extract the trend content. A case study was presented to verify the effectiveness of the proposed method.
Nowa metoda diagnozowania i prognozowania uszkodzeń przekładni z wykorzystaniem ekstrakcji cech
Cechy odporne (robustfeatures) mają krytyczne znaczenie w trakcie śledzenia procesu degradacji przekładni. Stanowią one kluczowy czynnik w procesie diagnozowania i prognozowania uszkodzeń. Fakt ten stwarza w badaniach naukowych potrzebę ekstrakcji pożądanych cech. W niniejszej pracy wykorzystano nową metodę, tzw. metodę eliminacji zakłóceń wąskopasmowych (NarrowbandInterferenceCancellation), za pomocą której można wytłumić składową wąskopasmową, a wzmocnić składową impulsową, co ułatwia wykrywanie uszkodzeń przekładni. Metoda ta pozwala poprawić stosunek sygnału do szumu w szeregu impulsów związanym z częstotliwością charakteryzującą uszkodzenie przekładni. Skuteczność przedstawionej metody można wykazać za pomocą badań typu „pracuj do awarii” (run-to-failure) . Na podstawie synchronicznego sygnału wału wysokoobrotowego, z sygnałów przetwarzanych za pomocą metody eliminacji zakłóceń wąskopasmowych ekstrahuje się wskaźnik wstęgi bocznej (Sideband Index). Cecha ta ma lepszy trend degradacji niż tradycyjny wskaźnik wstęgi bocznej ekstrahowany bezpośrednio z sygnału uśrednionego synchronicznie w czasie. Porównanie cech wyodrębnionych w różnych procesach ekstrakcji dowodzi skuteczności opracowanej metody.
A new feature extraction method for gear fault diagnosis and prognosis
Robust features are very critical to track the degradation process of a gear. They are key factors for implementing fault diagnosis and prognosis. This has driven the need in research for extracting good features. This paper used a new method, Narrowband Interference Cancellation, to suppress the narrow band component and enhance the impulsive component enabling the gear fault detection easier. This method can improve the signal to noise ratio of impulse train associated with the gear fault frequency. A run-to-failure test is used to demonstrate the method’s effectiveness. Based on the time synchronous signal of high speed shaft, Sideband Index is extracted from the signals processed by Narrowband Interference Cancellation. This feature has good degradation trend than traditional Sideband Index extracted from the time synchronous average signal directly. Comparison of features based on different extraction process proves the effectiveness of developed method.
Model zintegrowany harmonogramowania produkcji i planowania obsługi technicznej w ramach niepełnej konserwacji zapobiegawczej
Aby firma mogła działać z powodzeniem i przynosić większe zyski w danym okresie czasu, zainstalowane w niej maszyny muszą pracować w sposób nieprzerwany. Niestety, z powodu planowych działań obsługowych lub nieoczekiwanych awarii, maszyny są czasami wyłączane z produkcji. Dlatego też w niniejszym artykule opracowano model łączący harmonogramowanie produkcji z planowaniem obsługi technicznej dla linii produkcyjnej złożonej z wielu maszyn. W pracy założono, że konserwacja zapobiegawcza jest niepełna i nie prowadzi do odnowy wszystkich maszyn. Aby zilustrować jej niepełny charakter, wprowadzono pojęcia czynnika redukcji wieku oraz czynnika wzrostu wskaźnika zagrożenia. Przyjęto politykę nieokresowej konserwacji zapobiegawczej. Wymiana jako forma pełnej konserwacji pozwala na przywrócenie maszyny do stanu "fabrycznej nowości". Kiedy i czy należy przeprowadzić wymianę zależy od funkcji wskaźnika kosztu w stosunku do czasu, który pozwala ocenić, czy konserwacja zapobiegawcza jest opłacalna. Model zintegrowany ma na celu maksymalizację całkowitego zysku, który jest wypadkową wartości produkcji, kosztów produkcji, kosztów obsługi (w tym kosztów konserwacji zapobiegawczej oraz kosztów wymiany) i kosztów nieterminowego zakończenia zadania (ang. lateness, związanych z kolejnością wykonywanych zadań i czynności obsługowych). Aby zoptymalizować opisany cel, wykorzystano algorytm odpornościowej selekcji klonalnej Proponowany model zweryfikowano na przykładzie liczbowym.
An integrated model of production scheduling and maintenance planning under imperfect preventive maintenance
For a successful company, machines are always required to work continuously to make more profit in a certain period. However, machines can be unavailable due to the scheduled maintenance activities or unexpected failures. Hence, a model connected production scheduling with maintenance planning for a production line which is composed of multiple machines is developed. Suppose preventive maintenance is imperfect and cannot renew all the machines. Age reduction factor and hazard rate increase factor are introduced to illustrate the imperfect character. Aperiodic preventive maintenance policy is adopted. Replacement as perfect maintenance could restore the machine “as good as new”. When and whether to perform replacement is based on a cost-time rate function which is defined to judge whether or not the preventive maintenance is economical. The objective of the joint model is to maximize the total profit which is composed of production value, production cost, maintenance cost (including the preventive maintenance cost and replacement cost), and tardiness cost (which is related to the job sequence and maintenance activities). To optimize the objective, immune clonal selection algorithm is utilized. The proposed model is validated by a numerical example.