search query: @supervisor Koivo, Heikki / total: 118
reference: 11 / 118
Author: | Lehtonen, Juuso |
Title: | Nosturikomponenttien vikaantumisen ennustaminen ja luotettavuus |
Crane components' failure prediction and reliability | |
Publication type: | Master's thesis |
Publication year: | 2010 |
Pages: | 86 s. + liitt. Language: fin |
Department/School: | Elektroniikan, tietoliikenteen ja automaation tiedekunta |
Main subject: | Systeemitekniikka (AS-74) |
Supervisor: | Koivo, Heikki |
Instructor: | Sunio, Juha |
OEVS: | Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning CentreIn the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network. The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/ You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.
Logging on to the customer computers
Opening a thesis
Reading the thesis
Printing the thesis
|
Location: | P1 Ark Aalto 5098 | Archive |
Keywords: | failure reliability censored data probability maintenance vikaantuminen luotettavuus sensuroitu data todennäköisyys kunnossapito |
Abstract (eng): | Maintenance planning of crane require all estimate or a prediction on components' failures. In this thesis, different methods for predicting are considered. Prediction is discussed in more detail in a situation where there are no measurements from components. Since it is impossible to know exactly when a component will fail probabilities have to be considered. Most common probability distributions and their features are presented. In addition, stresses effecting on components and how they could be taken into account in calculating the component reliability is discussed. Parameter estimation methods least-square and maximum likelihood are presented. The latter has the advantage that it can be used with censored data. In the thesis Bayesian inference is also discussed and how it can be used to take advantage of previous knowledge for updating the model. Finally, the reliability model for an example component is created based on expert opinions. |
Abstract (fin): | Nosturin kunnossapidon suunnittelu vaatii arviota tai ennustetta komponenttien vikaantumisista. Tässä diplomityössä tarkastellaan tapoja ennustaa vikaantuminen. Ennustamista käsitellään tarkemmin tilanteessa, jossa komponenteista ei ole mittauksia. Koska vikaantumisajankohtaa, on mahdotonta tietää tarkasti. joudutaan tarkastelemaan todennäköisyyksiä. Työssä esitellään yleisesti käytettyjä vikaantumisjakaumia ja niiden ominaisuuksia. Jakaumien lisäksi työssä tarkastellaan tapaa, jolla komponenttiin kohdistuvia kuormituksia voidaan mallintaa ja ottaa huomioon komponentin luotettavuutta laskettaessa. Mallien parametrien estimoinneista esitellään pienimmän neliösumman menetelmä (PNS-menetelmä) sekä suurimman uskottavuuden menetelmä. Jälkimmäisen etuna on. että sillä voidaan paremmin ottaa huomioon epätäydellinen eli sensuroitu data. Lisäksi työssä tarkastellaan, miten Bayesilaisella päättelyllä voidaan aikaisempaa tietoa hyödyntää mallin päivittämisessä. Lopuksi esimerkkikomponentille luodaan luotettavuusmalli asiantuntija-arviointien avulla. |
ED: | 2010-12-21 |
INSSI record number: 41469
+ add basket
INSSI