Catalogus : Details

Konstantin Machleidt

Preventive maintenance of Safety-related Systems – modeling, analysis, and optimization

Präventive Instandhaltung sicherheitsbezogener Systeme – Modellierung, Analyse und Optimierung

ISBN:

978-3-8440-4151-4

Reeks:

Automatisierungstechnik

Trefwoorden:

Functional safety; safety-related systems; probabilistic modeling; preventive maintenance; probability of dangerous failure on demand

Soort publicatie:

Dissertatie

Taal:

Engels

Pagina's:

158 pagina's

Gewicht:

233 g

Formaat:

21 x 14,8 cm

Bindung:

Softcover

Prijs:

48,80 € / 61,00 SFr

Verschijningsdatum:

Januari 2016

Kopen:

Download:

Beschikbare online documenten voor deze titel:

U heeft Adobe Reader, nodig, om deze bestanden te kunnen bekijken. Hier vindt u ondersteuning en informatie, bij het downloaden van PDF-bestanden.

Let u er a.u.b. op dat de online-bestanden niet drukbaar zijn.


	Document		Document
	Soort bestand		PDF
	Kosten		36,60 EUR
	Acties		Tonen en kopen van het bestand - 1,0 MB (1054634 Byte)
	Acties		Kopen en downloaden van het bestand - 1,0 MB (1054634 Byte)


	Document		Inhoudsopgave
	Soort bestand		PDF
	Kosten		gratis
	Acties		Het bestand tonen - 88 kB (90246 Byte)
	Acties		downloaden van het bestand - 88 kB (90246 Byte)

Gebruikersinstellingen voor geregistreerde online-bezoekers

Hier kunt u uw adresgegevens aanpassen en uw documenten inzien.

Gebruiker:	niet aangemeld
Acties:	aanmelden/registreren Paswoord vergeten?

Aanbevelen:

Wilt u dit boek aanbevelen?

Recensie-exemplaar

Bestelling van een recensie-exemplaar.

Verlinking

Wilt u een link hebben van uw publicatie met onze online catalogus? Klik hier.

Samenvatting

Safety-related Systems (SRS) protect from the unacceptable risk resulting from failures of technical systems. The average probability of dangerous failure on demand (PFD) of these SRS in low demand mode is limited by standards. Probabilistic models are applied to determine the average PFD and verify the specified limits. In this thesis an effective framework for probabilistic modeling of complex SRS is provided. This framework enables to compute the average, instantaneous, and maximum PFD. In SRS, preventive maintenance (PM) is essential to achieve an average PFD in compliance with specified limits. PM intends to reveal dangerous undetected failures and provides repair if necessary. The introduced framework pays special attention to the precise and detailed modeling of PM. Multiple so far neglected degrees of freedom of the PM are considered, such as two types of elementwise PM at arbitrarily variable times. As shown by analyses, these degrees of freedom have a significant impact on the average, instantaneous, and maximum PFD. The PM is optimized to improve the average or maximum PFD or both. A well-known heuristic nonlinear optimization method (Nelder-Mead method) is applied to minimize the average or maximum PFD or a weighted trade-off. A significant improvement of the objectives and an improved protection are achieved. These improvements are achieved via the available degrees of freedom of the PM and without additional effort. Moreover, a set of rules is presented to decide for a given SRS if significant improvements will be achieved by optimization of the PM. These rules are based on the well-known characteristics of the SRS. The presented rules aim to support the decision whether the optimization is advantageous for a given SRS and if it should be applied or not.