Lọc theo danh mục
  • Năm xuất bản
    Xem thêm
  • Lĩnh vực
liên kết website
Lượt truy cập
 Lượt truy cập :  19,033,297
  • Công bố khoa học và công nghệ Việt Nam

06

Kinh doanh và quản lý

BB

Đinh Đức Hạnh, Tào Quang Bảng, Trần Minh Trí, Nguyễn Phạm Thế Nhân

Bảo trì dự đoán với mô hình kiểm tra có chu kỳ thay đổi

Predictive maintenance with non-periodic inspection model

Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Đà Nẵng

2025

2

54-58

1859-1531

Bảo trì dự đoán (PdM) là một hướng đi tiềm năng giúp giảm khả năng hư hỏng xảy ra. Đối với PdM, giám sát tình trạng (GSTT) hư hỏng của thiết bị đóng vai trò quan trọng. Thông tin có được nhờ GSTT được sử dụng để dự đoán tuổi thọ và lập kế hoạch bảo trì cho thiết bị. Tuy nhiên, chi phí cho GSTT tương đối đắt đỏ, chiếm tỉ trọng đáng kể trong tổng chi phí bảo trì. Nhằm giảm thiểu chi phí GSTT, bài báo này phát triển mô hình GSTT với chu kỳ thay đổi dựa trên mức độ hư hỏng của thiết bị. Theo đó, khi mức độ hư hỏng của thiết bị còn thấp, chu kỳ GSTT có thể dài nhằm mục đích giảm chi phí giám sát. Khi mức độ hư hỏng tăng lên, chu kỳ GSTT ngắn lại, giảm khả năng hư hỏng xảy ra. Để đánh giá tính hiệu quả, mô hình này được áp dụng cho kiểm tra và bảo trì cánh tua bin nhà máy thuỷ điện. Kết quả cho thấy, mô hình được đề xuất trong nghiên cứu này giảm thiểu đáng kể chi phí bảo trì.

Predictive maintenance (PdM) is a promising approach for preventing the system failure. In PdM, health condition monitoring plays an important role in system lifetime prediction and maintenance planning. However, inspection may be costly, representing a significant proportion of overall maintenance cost. To reduce inspection cost, this study proposes a non-periodic inspection model. Accordingly, when systems’s degradation level is low, the inspection interval is long to reduce the inspection cost. As the system’s degradation increases, the inspection interval should be shortened to reduce system’s failure risk. To demonstrate the benefits and applicability of the proposed model, a study on maintenance optimization for turbine’s propeller is conducted. The findings indicates that, the suggested model can substantially lower the maintenance costs of the system.

TTKHCNQG, CVv 465