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    Alternative scales in reliability models for a repairable system

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    In an industry, the lifetime of a technical system is often assessed according to its accumulated throughput/usage e.g., the performance of a Blast Furnace in terms of accumulated quantity of its product, the lifetime of a vehicle in terms of accumulated number of miles it has travelled. Most of these systems are repairable systems. The failure process of a repairable system is conventionally measured in the time domain also termed as a time scale in the literature. Nevertheless, the lifetime of some repairable systems and their failures may be measured in terms of their throughput/usage. Therefore, it makes sense to quantify their failure processes in terms of throughput/ usage which may be better indicators than time, of system failure and reliability. Time, usage or a combination of both time and usage may be used as alternative domains/scales of measurement for modelling the failure process of a repairable system. This paper proposes such alternative scales in reliability models for a repairable system. A method is devised in the paper to identify the better alternative scale to model the failure process and thus identify the appropriate scale to assess the system reliability. Industrial failure data are used to illustrate the proposed method

    Planification de la maintenance d'un parc de turbines-alternateurs par programmation mathématique

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    RÉSUMÉ Une population grandissante de groupes turbines-alternateurs dans les centrales hydroélectriques arrive à sa fin de vie utile et les gestionnaires appréhendent la concurrence des arrêts pour des rénovations majeures avec un nombre tel que les ressources disponibles dans une même période ne seraient pas suffisantes. Ces retraits du réseau peuvent durer jusqu'à une année entière et mobilisent des ressources importantes en plus de la perte de production électrique. Les prévisions à la hausse des ventes à l'export et des rythmes de production sévères font craindre la mise à l'arrêt de beaucoup de groupes en même temps. Actuellement, le jugement des experts est au coeur des décisions des retraits qui se basent essentiellement sur des inspections périodiques et des mesures effectuées in-situ et dont les résultats sont centralisés chez l'équipe de planification des retraits. La nature aléatoire des phénomènes de dégradations qui ont lieu, font en sorte que la capacité de prévision de l'usure par l'inspection a un caractère de court-terme. Une vision des rénovations majeures sur le long terme est activement recherchée par les gestionnaires dans un souci de justification et de rationalisation des ressources budgétaires allouées aux rénovations. Les gestionnaires disposent d’une quantité impressionnante de données. Parmi elles, figurent la production horaire de chaque groupe depuis plusieurs années, l'historique des réparations sur chaque organe ainsi que les retraits majeurs effectués depuis les années 1950. Dans ce projet de recherche, nous nous proposons de résoudre le problème de planification de la maintenance d’un parc de 90 groupes turbines-alternateurs du réseau de production d'Hydro- Québec sur un horizon de 50 ans. Nous développons une méthodologie scientifique et rationnelle de préparation des plans des retraits qui serviront de support à la prise de décision en exploitant les données de mesures et les historiques disponibles tout en respectant un ensemble de contraintes techniques et économiques. Pour respecter la confidentialité de certaines données, toutes les dénominations originales ont été modifiées pour les rendre anonymes. Ce problème de planification est traité comme un problème d’optimisation avec contraintes. D'abord, un groupe est étudié pour ressortir les organes les plus influents. Un modèle de taux de défaillance est développé pour prendre en compte les caractéristiques technologiques de l'organe et d'utilisation du groupe. Ensuite, des stratégies de remplacements et de réparations sont----------ABSTRACT A growing number of Hydro-Québec's hydro generators are at the end of their useful life and maintenance managers fear to face a number of overhauls exceeding what can be handled. Maintenance crews and budgets are limited and these withdrawals may take up to a full year and mobilize significant resources in addition to the loss of electricity production. In addition, increased export sales forecasts and severe production patterns are expected to speed up wear that can lead to halting many units at the same time. Currently, expert judgment is at the heart of withdrawals which rely primarily on periodic inspections and in-situ measurements and the results are sent to the maintenance planning team who coordinate all the withdrawals decisions. The degradations phenomena taking place is random in nature and the prediction capability of wear using only inspections is limited to shortterm at best. A long term planning of major overhauls is sought by managers for the sake of justifying and rationalizing budgets and resources. The maintenance managers are able to provide a huge amount of data. Among them, is the hourly production of each unit for several years, the repairs history on each part of a unit as well as major withdrawals since the 1950's. In this research, we tackle the problem of long term maintenance planning for a fleet of 90 hydro generators at Hydro-Québec over a 50 years planning horizon period. We lay a scientific and rational framework to support withdrawals decisions by using part of the available data and maintenance history while fulfilling a set of technical and economic constraints. We propose a planning approach based on a constrained optimization framework. We begin by decomposing and sorting hydro generator components to highlight the most influential parts. A failure rate model is developed to take into account the technical characteristics and unit utilization. Then, replacement and repair policies are evaluated for each of the components then strategies are derived for the whole unit. Traditional univariate policies such as the age replacement policy and the minimal repair policy are calculated. These policies are extended to build alternative bivariate maintenance policy as well as a repair strategy where the state of a component after a repair is rejuvenated by a constant coefficient
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