$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

고장감지장치를 고려한 수리가능 시스템의 신뢰도 분석
Reliability Analysis of Repairable Systems Considering Failure Detection Equipments 원문보기

응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.24 no.3, 2011년, pp.515 - 521  

나성룡 (연세대학교 정보통계학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

이 논문에서는 수리가능한 시스템의 고장을 감지해서 수리 개시를 가능하게 하는 고장감지장치를 고려한 시스템 신뢰도 산출을 연구한다. 실제 상황에서 고장감지장치의 고장이 가능할 수 있는데 이는 시스템 고장의 미발견을 초래할 수 있고 시스템 신뢰도에 큰 영향을 주게 된다. 적절한 마코프 확률과정을 이용하여 감지장치의 고장이 가져오는 시스템 신뢰도에 대한 영향을 분석한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper we consider failure detection equipment that which find failures in repairable systems and enable repair operations. In practical situations, failure detection equipment may come across troubles that can cause the omissions in detecting system failures and have a serious effect on syst...

주제어

#수리가능 시스템   #시스템 신뢰도   #가용도   #고장감지장치   #마코프 확률과정  

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 다른 신뢰도 척도 MTBF와 MTTR을 구해보자. 다른 관점에서 MTBF를 평균작동시간(mean up time; MUT), MTTR을 평균고장시간(mean down time; MDT)라고 부르는 경우도 있다(Rausand와 Høyland, 2004).
  • 이 논문에서는 고장감지장치의 고장 가능성을 고려한 시스템 신뢰도 분석을 연구한다. 고장감지장치의 고장은 시스템 기능을 담당하는 주시스템(main system)의 고장 수리를 지연시켜서 시스템 가용도에 영향을 주게 된다.
  • 여기에서 MS의 고장이 시스템 고장을 의미하며 시스템 가용도를 결정한다. 이제 FDE를 고려한 신뢰도 모형을 생각하기로 하자. MS는 앞의 (M1)–(M4)의 가정에 따라 상태가 변화하고 MS의 고장을 감지하는 기능을 수행하는 FDE의 상태변화에 대하여 다음을 가정한다.

가설 설정

  • MS는 앞의 (M1)–(M4)의 가정에 따라 상태가 변화하고 MS의 고장을 감지하는 기능을 수행하는 FDE의 상태변화에 대하여 다음을 가정한다.
  • 정리 2.1 조건 (M1)–(M4), (D1)–(D6)을 가정하자.
  • 정리 2.2 조건 (M1)–(M4), (D1)–(D6)을 만족하는 MS와 FDE로 구성된 시스템을 가정하자.
  • 하부 시스템 구성을 고려하지 않고 주시스템(main system; MS)을 정상과 고장의 2개의 상태를 가지는 교대과정으로  표현할 때 기존의 분석은 다음을 가정한다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
실제상황에서 고장감지장치는 어떠한 영향을 줄 수 있는가? 이 논문에서는 수리가능한 시스템의 고장을 감지해서 수리 개시를 가능하게 하는 고장감지장치를 고려한 시스템 신뢰도 산출을 연구한다. 실제 상황에서 고장감지장치의 고장이 가능할 수 있는데 이는 시스템 고장의 미발견을 초래할 수 있고 시스템 신뢰도에 큰 영향을 주게 된다. 적절한 마코프 확률과정을 이용하여 감지장치의 고장이 가져오는 시스템 신뢰도에 대한 영향을 분석한다.
수리가능한 시스템에서 임의의 시점에서 시스템이 동작상태에 있을 확률로 정의되는 것은 무엇인가? 반면에 여러 개의 부품으로 구성되는 상위 시스템의 경우에는 고장이 발생하더라도 수리를 통하여 주어진 기능을 다시 수행하도록 하는 것이 일반적이다. 수리가능한 시스템에서는 동작시간의 길이 외에도 임의의 시점에서 시스템이 동작상태에 있을 확률로 정의되는 가용도(availability), 고장간 평균시간(mean time between failures; MTBF), 평균수리시간(mean time to repair; MTTR) 등이 중요한 의미를 가진다. 다양한 신뢰도 척도에 대한 정의는 Blischke와 Murthy (2000)와 Rausand와 Høyland (2004) 등을 참고할 수 있다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (5)

  1. Blischke, W. R. and Murthy, D. N. P. (2000). Reliability; Modeling, Prediction, and Optimization, Wiley, New York. 

  2. Guo, H. and Yang, X. (2008). Automatic creation of Markov models for reliability assessment of safety instrumented systems, Reliability Engineering and System Safety, 93, 829-837. 

    상세보기 crossref

  3. Rausand, M. and Hyland, A. (2004). System Reliability Theory; Models, Statistical Methods, and Applications, 2nd Edition, Wiley, Hoboken. 

  4. Ross, S. M. (1996). Stochastic Processes, 2nd Edition, Wiley, New York. 

  5. Zhang, T., Long, W. and Sato, Y. (2003). Availability of systems with self-diagnostic components - applying Markov model to IEC 61508-6, Reliability Engineering and System Safety, 80, 133-141. 

    상세보기 crossref

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

GOLD

오픈액세스 학술지에 출판된 논문

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로