Reliability Estimation of Rotary Lip Seal in Aircraft Utility System Based on Time-Varying Dependence Degradation Model and Its Experimental Validation

With several attractive properties, rotary lip seals are widely used in aircraft utility system, and their reliability estimation has drawn more and more attention. This work proposes a reliability estimation approach based on time-varying dependence analysis. The dependence between the two performance indicators of rotary lip seals, namely leakage rate and friction torque, is modeled by time-varying copula function with polynomial to denote the time-varying parameters, and an efficient copula selection approach is utilized to select the optimal copula function. Parameter estimation is carried out based on a Bayesian method and the reliability during the whole lifetime is calculated based on a Monte Carlo method. Degradation test for rotary lip seal is conducted and the proposed model is validated by test data. The optimal copula function and optimal order of polynomial are determined based on test data. Results show that this model is effective in estimating the reliability of rotary lip seals and can achieve a better goodness of fit

Physics-Based Gaussian Process Method for Predicting Average Product Lifetime in Design Stage

The average lifetime or the mean time to failure (MTTF) of a product is an important metric to measure the product reliability. Current methods of evaluating the MTTF are mainly based on statistics or data. They need lifetime testing on a number of products to get the lifetime samples, which are then used to estimate the MTTF. The lifetime testing, however, is expensive in terms of both time and cost. The efficiency is also low because it cannot be effectively incorporated in the early design stage where many physics-based models are available. We propose to predict the MTTF in the design stage by means of a physics-based Gaussian process (GP) method. Since the physics-based models are usually computationally demanding, we face a problem with both big data (on the model input side) and small data (on the model output side). The proposed adaptive supervised training method with the Gaussian process regression can quickly predict the MTTF with a reduced number of physical model calls. The proposed method can enable continually improved design by changing design variables until reliability measures, including the MTTF, are satisfied. The effectiveness of the method is demonstrated by three examples

Modèles de fiabilité et de maintenance prédictive de systèmes sujets à des défaillances interactives

RÉSUMÉ: L’interaction des défaillances est une thématique qui prend une ampleur considérable dans le monde de la recherche industrielle moderne. Les systèmes sont de plus en plus complexes et leurs fonctionnements et défaillances sur le long terme sont sujets à diverses sources d’influence internes et externes. Les actifs physiques en particulier sont soumis à l’impact du temps, de l’environnement et du rythme de leur utilisation. Connaître ces sources d’influence n’est pas suffisant car il importe de comprendre quelles sont les relations qui les lient afin de planifier de façon efficiente la maintenance des actifs. En effet, cette dernière peut s’avérer très couteuse et sa mauvaise planification peut conduire à l’utilisation de systèmes dangereux pouvant engendrer des évènements catastrophiques. La fiabilité est un vaste domaine. Elle propose une large panoplie de modèles mathématiques qui permettent de prédire le fonctionnement et les défaillances des actifs physiques. Ceci dit, les concepts des modèles les plus appliqués à ce jour se basent sur des hypothèses parfois simplistes et occultent bien souvent certaines relations de dépendances qui régissent un système. L’interaction des défaillances dans le cadre des dépendances stochastiques est abordée par de nombreux travaux de recherches. Par contre, la compréhension et l’implémentation de ces travaux demeurent un défi pour les spécialistes en maintenance qui ont besoin de modèles réalistes pour une maintenance préventive efficace. Cette thèse traite de la fiabilité et la maintenance prédictive des actifs physiques en exploitation et sujets à divers modes de défaillance interactifs. Elle établit avant tout l’importance d’accorder une attention particulière à l’interaction des défaillances dans le domaine de la fiabilité et de la maintenance. Dans une revue de littérature, les concepts et les méthodes de modélisation et d’optimisation en fiabilité et en maintenance préventive sont présentés. Les divers types de dépendances dans un système sont discutés. Un cas d’application, à savoir celui des ponceaux en béton, est proposé. Les travaux entrepris par la suite fournissent avant tout un cadre pour la modélisation de la fiabilité incluant l’interaction des défaillances. A cette fin, une étude comparative des modèles existants les plus pertinents est effectuée de points de vue conceptuel, méthodologique et applicatif. Le cadre étant défini, un modèle basé sur les chocs extrêmes et les chaînes de Markov est construit afin de valoriser le caractère séquentiel des défaillances interactives. Cette proposition est améliorée pour prendre en compte la dégradation du système. Une stratégie de maintenance prédictive est conséquemment développée. Toutes ces approches sont appliquées à un ensemble de ponceaux en béton observés sur plusieurs années. Cela permet d’expliquer les dépendances entre l’occurrence de déplacements et l’occurrence de fissures dans une structure. Tous ces concepts et résultats sont finalement discutés afin de déterminer des perspectives réalistes pour une étude approfondie de l’interactivité d’un point de vue fiabiliste et dans un but stratégique pour la planification de la maintenance.----------ABSTRACT: Failure interaction is a subject gaining growing attention in the world of modern industrial research. Systems are becoming increasingly complex. Their life cycles are subject to various internal and external influences. Physical assets in particular are impacted by time, environment and usage. Knowing these sources of influence is not enough. Indeed, it is important to understand the relationships between them in order to plan effectively for the maintenance of assets. Maintenance can be quite expensive. Thus, poor planning can lead to dangerous systems that could cause catastrophic events. Reliability engineering offers a wide range of mathematical models to predict failures. That being said, the concepts of the most widely applied models in the industry are often based on simplistic assumptions and tend to overlook certain dependencies within a system. Failure interaction in the context of stochastic dependencies is largely addressed in the literature. However, understanding and implementing the proposed approaches remains a challenge for maintenance specialists that need realistic models for efficient maintenance planning. This thesis focuses on the reliability and predictive maintenance of physical assets subject to interactive failure modes. First of all, it emphasizes the importance of paying particular attention to failure interaction. In a literature review, the concepts and methods for modeling and optimizing reliability and preventive maintenance are presented. The diverse dependencies in a system are discussed. A case study is proposed, namely concrete culverts. Subsequently, the research provides a framework for modeling reliability that integrates the interaction of failures. To this end, the most relevant models in the literature are comparatively studied from a conceptual, methodological and applicative point of view. In the defined framework, a model based on extreme shocks and Markov processes is built in order to represent the sequential nature of interactive failures. This approach is extended to take into account the natural degradation of a system. A predictive maintenance strategy is consequently developed. All these models are applied to a set of concrete culverts observed over several years. The dependences between the occurrence of displacements and the occurrence of cracks in a structure are explained through these approaches. Finally, these concepts and results are discussed in order to determine realistic perspectives for in-depth studies of the impact of failure interaction on reliability and for strategic maintenance plannin