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Otimização das políticas de manutenção preventiva e de testes periódicos em sistemas nucleares por algoritmos genéticos

Submitted by Marcele Costal de Castro (costalcastro@gmail.com) on 2017-10-02T17:15:17Z
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CELSO MARCELO FRANKLIN LAPA D.PDF: 468347 bytes, checksum: ddc9a94cc8d5466ecb53caae5b09d810 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-10-02T17:15:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1
CELSO MARCELO FRANKLIN LAPA D.PDF: 468347 bytes, checksum: ddc9a94cc8d5466ecb53caae5b09d810 (MD5)
Previous issue date: 2001-12 / Esta tese apresenta uma metodologia para maximização da disponibilidade e do desempenho de sistemas eletro-mecânicos pertencentes a centrais nucleares através da obtenção de políticas otimizadas de manutenções preventivas e de testes periódicos. A metodologia baseia-se na utilização dos algoritmos genéticos para a determinação de políticas ótimas através da utilização de modelos probabilísticos que permitem um agendamento contínuo para as intervenções que forem necessárias. São propostos três modelos probabilísticos: um modelo baseia-se na confiabilidade dos componentes para obtenção da política de manutenções preventivas que deve ser praticada por sistemas on-line, um outro modelo estima os custos financeiros de uma dada política de manutenções e, finalmente, um modelo para determinação da disponibilidade de sistemas formados por componentes em standby, dada uma política de testes para inspeção. Os resultados obtidos demonstram a superioridade dos métodos propostos quando comparados à tradicional abordagem de frequências constantes de intervenções. Além disto, são apresentados estudos de casos envolvendo sistemas nucleares reais onde as políticas apontadas pela metodologia proposta melhoram substancialmente o desempenho operacional de tais sistemas em comparação com as políticas padrão praticadas na operação da central. / This thesis presents a methodology for nuclear power plants electro-mechanics system availability and performance maximization via preventive maintenance scheduling and surveillance tests policy planning. The methodology uses genetic algorithms to find optimal scheduling policies using a probabilistic model, which allow non-constant time intervals between interventions. Three models are proposed: the first is based on component reliability to find the preventive maintenance scheduling which must be adopted by online systems. The second one includes maintenance. The last model is applicable to standby systems. In this case, the availability is a function of the components surveillance tests scheduling policy. The results demonstrated that the proposed methodology is better when compared to those obtained by application of the traditional approach, which considers constant time intervals between interventions. Moreover, in several case studies involving real nuclear systems, the proposed methodology led to better maintenance/test schedules when compared to standard policies.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:carpedien.ien.gov.br:ien/1948
Date12 1900
CreatorsLapa, Celso Marcelo Franklin, Instituto de Engenharia Nuclear
ContributorsFrutuoso e Melo, Paulo Fernando Ferreira, Pereira, Cláudio Márcio do Nascimento Abreu, Alvim, Antônio Carlos Marques, Schirru, Roberto, Oliveira, Eugênio de Andrade, Pereira, Márcio do Nascimento Abreu, Frutuoso e Melo, Paulo Fernando Ferreira
PublisherInstituto de Engenharia Nuclear, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Nuclear, IEN, Brasil, Universidade Federal do Rio de Janeiro
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional do IEN, instname:Instituto de Engenharia Nuclear, instacron:IEN
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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