ACCIDENT ANALYSIS, RISK AND RELIABILITY MODELING OF MARINE TRANSPORTATION SYSTEMS

Ph.DDOCTOR OF PHILOSOPH

Análise e avaliação de períodos de inspeção em sistemas de natureza tecnológica

Esta tese enquadra-se no domínio da fiabilidade e manutenção de sistemas e centra-se na análise e avaliação de períodos de inspeção em sistemas de natureza tecnológica. O projeto desenvolve um modelo analítico que permite determinar o período ótimo de manutenção e o número ótimo de manutenções preventivas até à substituição do sistema. O modelo tem como base uma política de manutenção preventiva periódica e como objetivo a minimização do custo total de manutenção. Na construção do modelo não são assumidos pressupostos que simplifiquem as expressões analíticas consideradas, não restringindo assim o âmbito da sua aplicação. Além disso, a incerteza de natureza estocástica relacionada com os processos do comportamento (falha, reparação, inspeção, etc.) é modelada por distribuições de probabilidade e a incerteza que se prende com a falta de informação quantitativa, com a escassez de dados, com a falta de conhecimento preciso de alguns parâmetros do modelo é modelada recorrendo à Teoria dos Conjuntos Difusos, o que introduz um acréscimo de realismo ao modelo. O modelo é aplicado a um sistema de controlo de potência ativo de um aerogerador, ilustrando a sua adaptabilidade a sistemas tecnológicos reais e destacando as suas potencialidades e limitações.This thesis is part of the field of systems reliability and maintenance and focuses on the analysis and evaluation of inspection periods of technological nature systems. The project develops an analytical model for determining the optimum period of maintenance and the optimal number of preventive maintenances until the system replacement. The model is based on a periodic preventive maintenance policy and aims to minimize the total cost of maintenance. In the model construction phase no assumptions are made to simplify the analytical expressions, thus not constraint its applicability to real systems. Moreover, the uncertainty of stochastic processes related to behavior (failure, repair, inspection, etc..) is modeled by probability distributions and the uncertainty due to lack of quantitative information, scarcity of data and lack of precise knowledge out some parameters of the model is modeled using the Fuzzy Set Theory, which introduces an increase of realism to the model. The model is applied to an active power control system of a wind turbine, illustrating its adaptability to real technological systems and highlighting its strengths and weaknesses