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Previous issue date: 2009 / Neste trabalho, um algoritmo de Otimização por Enxame de Partículas (PSO, do inglês
“Particle Swarm Optimization”) é desenvolvido para aplicação na otimização de políticas
de manutenção preventiva. A metodologia proposta que permite intervalos flexíveis entre
manutenções, ao invés de considerar os períodos fixos, possibilita uma melhor adaptação
dos agendamentos, a fim de lidar com as taxas de falha dos componentes em
envelhecimento. Por outro lado, devido a essa flexibilidade, o planejamento de manutenção
preventiva se torna uma tarefa difícil. Motivada pelo fato do PSO ter demonstrado ser
muito competitivo em relação a outras ferramentas de otimização, este trabalho investiga a
sua utilização como uma ferramenta alternativa de otimização.
Considerando que o PSO trabalha em espaço real e contínuo, torna-se um desafio sua
aplicação a um problema de otimização discreto considerando agendamentos onde a
quantidade de intervenções pode ser variável. O PSO desenvolvido neste trabalho apresenta uma modelagem original que contorna tal dificuldade, permitindo a aplicação do mesmo ao
problema proposto.
O PSO proposto destina-se a pesquisa para a melhor política de manutenção e considera
vários aspectos relevantes, tais como: i) a probabilidade de necessitar uma reparação
(manutenção corretiva), ii) o custo de tais reparos, iii) tempos de parada típicos, iv) os
custos de manutenção preventiva, v) o impacto da manutenção na confiabilidade dos
sistemas como um todo, e vi) a probabilidade de manutenção imperfeita.
A fim de avaliar a metodologia proposta, optou-se por investigar um sistema eletromecânico
composto por três bombas e quatro válvulas, o “Sistema de Injeção à Alta
Pressão (HPIS)’ de um reator nuclear tipo PWR. Os resultados demonstram que o PSO com
a modelagem proposta é eficiente na busca ótima da manutenção preventiva para as
políticas de manutenção preventiva para o HPIS. / In this work, a Particle Swarm Optimization Algorithm (PSO) is developed for
preventive maintenance optimization. The proposed methodology, which allows the use
flexible intervals between maintenance interventions, instead of considering fixed periods
(as usual), allows a better adaptation of scheduling in order to deal with the failure rates of
components under aging. Moreover, because of this flexibility, the planning of preventive
maintenance becomes a difficult task. Motivated by the fact that the PSO has proved to be
very competitive compared to other optimization tools, this work investigates the use of
PSO as an alternative tool of optimization.
Considering that PSO works in a real and continuous space, it is a challenge to use it
for discrete optimization, in which schedulings may comprise variable number of
maintenance interventions. The PSO model developed in this work overcome such
difficulty.
The proposed PSO searches for the best policy for maintaining and considers
several aspects, such as: i) probability of needing repair (corrective maintenance), ii) the cost of such repairs, iii) typical outage times, iv) costs of preventive maintenance, v) the
impact of maintaining the reliability of systems as a whole, and vi) the probability of
imperfect maintenance.
To evaluate the proposed methodology, we investigate an electro-mechanical
system consists of three pumps and four valves, "High Pressure Injection System (HPIS) of
a PWR. Results show that PSO is quite efficient in finding the optimum preventive
maintenance policies for the HPIS.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:carpedien.ien.gov.br:ien/547 |
| Date | 06 1900 |
| Creators | LUZ, André Ferreira da |
| Contributors | PEREIRA, Cláudio Márcio do Nascimento Abreu, MÓL, Antônio Carlos de Abreu, SALDANHA, Pedro Luiz da Cruz, LAPA, Celso Marcelo Franklin |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional do IEN, instname:Instituto de Engenharia Nuclear, instacron:IEN |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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