自動車工学の進歩
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概要

故障データに基づくガスタービン発電所の信頼性分析

アマル・エル・ベリー、MA・バドル、マルワ・M・イブラヒム

製品またはシステムの信頼性を予測するには、システム パフォーマンスの代表的なサンプルからの寿命データを適切な統計分布に当てはめます。信頼性分析手法は、火力発電所の計画、設計、運用、保守の標準ツールとして受け入れられています。したがって、パラメーター化された分布を使用して、信頼性、つまり特定の時点での故障確率、平均寿命、故障率などの重要な寿命特性を推定できます。今日の競争の激しい環境では、信頼性分析は、機械、電気、電子デバイスを問わず、ほぼすべての種類のシステム、サブシステム、複雑なシステムにとって最も重要な要件です。これらのコンポーネントとシステムの故障を軽減し、パフォーマンスを改善して運用寿命を延ばすには、故障率、信頼性、可用性、保守性などの主要なパフォーマンス指標が調査されます。Weibull++/ALTA を使用して、発電所で稼働している 3 セットのガス タービン (GT) に関する利用可能なデータ セットを当てはめ、各セットとプラント全体の確率密度関数 (PDF)、プラントの信頼性、故障率を推定します。この研究では、ガスタービン（GT）発電所（3つのGTグループ）のデータを使用しています。データフィッティング段階では、最大尤度（MLE）とランク回帰分析X軸（RRX）の2つのパラメータ推定方法が適用されます。平均故障間隔（MTBF）データを使用すると、システム全体の信頼性は413時間で97％であることがわかりますが、ダウンタイム（DT）データを使用すると、システムは289時間で同じ信頼性に達します。また、800時間では、グループ1の信頼性は74％であるのに対し、グループ2とグループ3の信頼性はそれぞれ83％と45％です。システム信頼性の故障率に対してメンテナンスと修理のアプローチを適切に組み合わせることで、発電所のダウンタイム損失とメンテナンスコストを最小限に抑えることができます。
信頼性寿命データ分析とは、製品寿命全体にわたって観測されたデータを分析およびモデル化して、システム（またはコンポーネント）の信頼性、故障率、平均故障時間（MTTF）などの重要な機能を推定することを指します。信頼性評価のためのいくつかの研究がありました。そして現在も行われています。機械設備の信頼性評価は、コストを削減し、設備の効率を高めるための状態基準保全において非常に重要であり、これが機械設備の信頼性解析と寿命予測のための重要な研究分野である理由です。
今日、交通機関、特に自動車の利用は日常生活の重要な部分となっています。しかし、自動車産業の急速な発展とその台数の増加により、死亡や重傷につながる交通事故が増えています。世界的に、電力の信頼性の高い供給は、どの国の急速な産業および経済成長にも効果的かつ不可欠なメカニズムと見なされています。ホットスポット、ダイオードの故障、ガラスの破損などのPVモジュールの故障の種類は、PVモジュールの設計技術と設置場所の環境条件に大きく依存します。実際の運用および保守データを使用して、コンポーネントごとにグループ化された故障率と、故障がPVプラントのエネルギーバランスに及ぼす相対的な影響を推定しました。結果は、評価されたすべてのPVプラントのエネルギー損失における故障の影響は小さく、正味エネルギー収量の最大値である0.96％に達することを示しました。
索引用語：信頼性、ガスタービン、平均
故障間隔、故障率、平均修復時間、
ワイブル分布