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http://hdl.handle.net/1843/BUOS-8C8E4A
Type: | Dissertação de Mestrado |
Title: | A condition-based maintenance policy and input parametersestimation for deteriorating systems under periodic inspection |
Authors: | Maxstaley Leninyuri Neves |
First Advisor: | Carlos Andrey Maia |
First Co-advisor: | Leonardo Pereira Santiago |
First Referee: | Benjamim Rodrigues Menezes |
Second Referee: | Marta Afonso Freitas |
Abstract: | O foco deste trabalho é a definição de políticas ótimas de manutenção preventiva em função da condição do equipamento. Propomos uma abordagem que combina um modelo de otimização com um modelo de estimação de parâmetros a partir dos dados de campo. A condição do sistema é descrita por estados discretos ordenados do "tão bom quanto novo" até o estado "completamente falhado". A cada inspeção, cujo resultado pode ser impreciso, uma decisão e tomada: continuar a operação ou efetuar a manutenção preventiva. Este problema de tomada de decisão é analisado e propomos um algoritmo de otimização baseado em Programação Dinamica-Estocástica e Controle Ótimo. Em seguida, exploramos o problema de como estimar as entradas do modelo, ou seja, como adequar os parâmetros de entrada em função dos dados disponiveis. Até o momento, a literatura não apresentou uma técnica que lida com otimização e estimação de parâmetros de entrada (usando dados históricos) para problemas com informação imperfeita como o considerado neste trabalho. Desenvolvemos nossa abordagem usando os Modelos Ocultos de Markov. Ilustramos a aplicação dos modelos desenvolvidos com dados de campo fornecidos por uma empresa de mineração. Os resultados mostram a aplicabilidade da nossa abordagem. Concluímos o texto apresentando possíveis direções para pesquisa futura na área. |
Abstract: | We study the problem of proposing Condition-Based Maintenance policies for machines and equipments. Our approach combines an optimization model and input parameters estimation from empirical data.The system deterioration is described by discrete states ordered from thestate \as good as new" to the state \completely failed". At each periodicinspection, whose outcome might not be accurate, a decision has to be made between continuing to operate the system or stopping and performing its preventive maintenance. This decision-making problem is discussed and we tackle it by using an optimization model based on the Dynamic Programming and Optimal Control theory. We then explore the problem of how to estimate the model input parameters, i.e., how to adequate the model inputs to the empirical data available. The literature has not explored the combination of optimization techniques and model input parameters, through historical data, for problems with imperfectinformation such as the one considered in this work. We develop ourformulation using the Hidden Markov Model theory. We illustrate our framework using empirical data provided by a mining company and the results show the applicability of our models. We conclude by pointing out some possible directions for future research on this field. |
Subject: | Engenharia elétrica |
language: | Português |
Publisher: | Universidade Federal de Minas Gerais |
Publisher Initials: | UFMG |
Rights: | Acesso Aberto |
URI: | http://hdl.handle.net/1843/BUOS-8C8E4A |
Issue Date: | 26-Mar-2010 |
Appears in Collections: | Dissertações de Mestrado |
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