Ứng dụng xác suất thống kê trong đề xuất phương án bảo trì nhà máy điện gió

Nhiệm vụ luận văn nghiên cứu việc lên kế hoạch bảo trì nhà máy điện gió dựa trên các phân tích xác suất thống kế hàm tỷ lệ lỗi của các bộ phận chính yếu trong turbin gió Nội dung luận vă

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

TRẦN QUANG NHẬT

ỨNG DỤNG XÁC SUẤT THỐNG KÊ TRONG ĐỀ XUẤT PHƯƠNG ẢN BẢO

TRÌ NHÀ MÁY ĐIỆN GIÓ

Chuyên ngành :Kỹ Thuật Điện

LUẬN VĂN THẠC SĨ

TP HỒ CHÍ MINH, tháng 06 năm 2017

CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA - ĐHQG -HCM

Cán bộ hướng dẫn khoa học :

(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị và chữ kỹ) Cán bộ chấm nhận xét 1 :

(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị và chữ kỹ) Cán bộ chấm nhân xét 2 :

(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị và chữ ký) Luận văn thạc sĩ được bảo vệ tại Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp HCM ngày tháng năm

Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị của Hội đồng chấm bảo vệ luận văn thạc sĩ) 1

2

3

4

5

Xác nhận của Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV và Trưởng Khoa quản lý chuyên

ngành sau khi luận vằn đã được sửa chữa (nếu có)

NHIỆM VỤ LUẬN VẢN THẠC sĩ

Họ tên học viên: Trần Quang Nhật

Ngày, tháng, năm sinh: 03/06/1988

Chuyên ngành: Kỹ Thuật Điện

ỨNG DỤNG XÁC SUẤT THỐNG KÊ TRONG ĐỀ XUẤT PHƯƠNG ÁN BẢO

TRÌ NHÀ MÁY ĐIỆN GIÓ

II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG:

Nhiệm vụ luận văn nghiên cứu việc lên kế hoạch bảo trì nhà máy điện gió dựa trên các phân tích xác suất thống kế hàm tỷ lệ lỗi của các bộ phận chính yếu trong turbin gió Nội dung luận văn trình bày lý thuyết độ tin cậy, mô hình sơ đồ khối độ tin cậy của một turbin gió và một trang trại gió Lập kế hoạch bảo trì dựa trên mô phỏng việc vận hành một turbin và trang trại điện gió tương ứng

IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ:(Ghi theo trong QĐ giao đề tài) 18/06/2017

Mã số : 60 52 02 02

LỜI CẢM ƠN

Trên thực tế không có sự thành công nào mà không gắn liền với những sự hỗ trợ, giúp

đỡ dù ít hay nhiều, dù trực tiếp hay gián tiếp của người khác Từ khi bắt đầu tham gia khóa Cao học Kỹ thuật điện ở Đại học Bách Khoa, tôi đã nhận được rất nhiều sự quan tâm, giúp đỡ của quý Thầy Cô trong bộ môn trong suốt quá trình học tập của mình Với sự kính trọng sâu sắc nhất, tôi xin chân thành gửi tới quý Thầy Cô Khoa Điện - Điện

Tử - Trường Đại Học Bách Khoa Tp Hồ Chí Minh lời chúc sức khỏe và lời cảm ơn chân thành nhất Các Thầy Cô cùng với tri thức và tâm huyết của mình đã truyền đạt vốn kiến thức quý báu cho tôi trong suốt thời gian học tập tại trường

Đặc biệt, tôi xin chân thành cảm ơn TS Mai Bá Lộc đã tận tâm hướng dẫn, giúp đỡ tôi

để có thể hoàn thành luận văn trong thời gian qua

Sau cùng, tôi xin kính chúc quý Thầy Cô trong Bộ môn Điện - Điện Tử thật dồi dào sức khỏe, niềm tin để tiếp tục thực hiện sứ mệnh cao đẹp của mình là truyền đạt kiến thức cho thế hệ mai sau

Trân trọng

TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ

Các nhà máy điện gió là tổ hợp rất nhiều các turbin gió hoạt động một cách độc lập với nhau để cùng phát điện Quá trình bảo trì cũng tương tự như đối với nhà máy điện truyền thống (thủy điện, nhiệt điện) nhưng đòi hỏi số lần bảo trì rất lớn do số lượng turbin gió nhiều Điều này dẫn đến chi phí bảo trì tăng cao bao gồm cả nhân lực và phụ tùng phục vụ cho bảo trì

Các phương án bảo trì truyền thống không còn phù hợp với các nhà máy điện gió khi không kiểm soát số lần bảo trì Người vận hành nhà máy điện gió phải cân bằng giữa kế hoạch bảo trì và thời gian phát điện của turbin gió, thậm chí lựa chọn turbin nào được ưu tiên bảo trì trước và turbin nào sẽ tạm thời không bảo trì phụ thuộc vào thời tiết cũng như trạng thái của turbin tại thời điểm đó

Luận văn này tìm kiếm các phương án bảo trì phù hợp cho các nhà máy điện gió dựa trên các phân tích xác suất thống kê Phân tích xác suất thống kê có ý nghĩa với các nhà máy điện gió vì đặc tính số lượng turbin nhiều, việc thống kê sẽ có tác dụng hơn trong việc xây dựng phương án bảo trì hợp lý

Wind power plants comprise number of wind turbines that operate independently The requirement for maintenance is as same as traditional power plants (hydroelectric,

thermal power) but lot of maintenances are requested for plant due to the large number

of wind turbines This leads to high maintenance costs including manpower and spare parts for maintenance

Traditional maintenance approach is no longer suitable for wind power plants as could not control the number of maintenance for plant Instead the operators must monitor to balancing between maintenance and generation schedule, even those they have to priority maintenance the turbine and pending other turbine depend on the weather, the state of the turbine and the spart parts avaulable at that time

This thesis looking for suitable maintenance options for wind power plants based on statistical probability analysis Statistical probability analysis is meaningful for wind power plants because of the number of turbine numbers, which means that statistics will be more effective in developing reasonable maintenance schedule

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu khoa học độc lập của riêng tôi Các số liệu trong luận án có nguồn gốc rõ ràng Các kết quả nghiên cứu trong luận văn do tôi tự tìm hiểu, phân tích một cách trung thực, khách quan và phù hợp với thực tiễn Các kết quả này chưa từng được công bố trong bất kỳ nghiên cứu nào khác

Học viên cao học

Trần Quang Nhật

MỤC LỤC

CHƯƠNG 1 9

MỞ ĐẦU 9

1.1 Lý do chọn đề tài 9

1.2 Mục tiêu của đề tài 14

1.3 Phương pháp nghiên cứu và nội dungnghiên cứu 14

1.4 Giới thiệu các công trìnhnghiên cứu liênquan đến đề tài 15

CHƯƠNG 2 17

LÝ THUYẾT ĐỘ TIN CẬY 17

2.1 Giới thiệu 17

2.1.1 Lịch sử lý thuyết độtin cậy 17

2.1.2 Các phương pháp để phân tích độ tin cậy 19

2.1.3 Cáckhái niệm cơ bản 21

2.2 Mô hình hỏng hóc của thiết bị (Failure Models) 25

2.2.1 Giới thiệu 25

2.2.2 Biến trạng thái 26

2.2.3 Khoảng thời gian cho đến khi thiết bị hỏng hóc 26

2.2.4 Hàm độ tin cậy 27

2.2.5 Hàm tỷ lệ lỗi 27

2.2.6 Khoảng thời gian cho tới khi hỏng 30

2.2.7 Hàm phân phối mũ 31

2.2.8 Hàm phân phối Weibull 34

2.2.9 Đánh giá thiết bị quan trọng trong hệ thống 37

CHƯƠNG 3 40

XÂY DỰNG MÔ HÌNH SƠ ĐỒ KHỐI ĐỌ TIN CẬY CHO TURBIN GIÓ 40

Cơ sở lý luận 40

3.1 Xây dựng hàm phân phối xác suất tỷ lệ lỗi dựa trên phân tích xác suất thống kê 40

3.2 Đề xuất mô hình sơ đồ khối độ tin cậy turbin gió 43

CHƯƠNG 4 48

MÔ PHỎNG VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ 48

4.1 Giới thiệu phương pháp Monte-Carlo và phần mềm Raptor 48

4.1.1 Phương pháp Monte-Carlo 48

4.1.2 Phần mềm Raptor (phần mềm mô tả độ tin cậy hệ thống) 50

4.2 Xây dựng lưu đồ giải thuật đánh giá độ sẵn sàng của một bộ phận trong turbin gió 55

4.3 Mô phỏng và đánh giá kết quả cho một turbin gió 64

4.3.1 Các giả định quan trọng 64

4.3.2 Đề xuất phương án bảo trì dựa trên sơ đồ khối độ tin cậy 65

4.3.3 Kết quả theo mô phỏng của DNV GL 66

4.3.4 Lên phương án bảo trì hiệu quả từ kết quả mô phỏng 69

4.4 Mô phỏng và đánh giá kết quả cho năm turbin gió (5x2MW) 78

4.4.1 Các giả định quan trọng 78

4.4.2 Đề xuất phương án bảo trì dựa trên sơ đồ khối độ tin cậy 78

4.4.3 Kết quả theo mô phỏng của DNV GL 79

4.4.4 Lên phương án bảo trì hiệu quả từ kết quả mô phỏng 81

4.5 Mô phỏng cho nhà máy điện gió 30 MW(15x2MW) và lớn hơn 87

CHƯƠNG 5 88

KÉT LUẬN 88

5.1 Đánh giá 88

5.1.1 Kết quả mô phỏng cho từng bộ phận của turbin gió 88

5.1.2 Kết quả mô phỏng cho một turbin gió 89

5.1.3 ứng dụng thực tiễn 90

5.2 Hạn chế/thiếu sót 90

5.2.1 Bảo trì định kỳ 90

5.2.2 Mô hình tỷ lệ lỗi cho các thiết bị 91

5.2.3 Tính khó kiểm chứng trong ứng dụng thực tế 92

5.2.4 Bộ quy tắc đánh giá lựa chọn phương án bảo trì hợp lý 92

5.3 Kết luận 93

CHƯƠNG 6 94

TÀI LIỆU THAM KHẢO 94

tìLỦSAL ANNUAL [NST A LLTD WIND CAPACITY iũữ]-ĩúlể

GLOBAL CUMULATIVEINSTALLED WINDC.AFACTTYSWL-KiLfi

Hình 1.1- Công suất lắp đặt điện gió qua các năm và tổng công suất điện gió tính

tới 2016 Điện gió là một dạng năng lượng tái tạo đang được đầu tư rất nhiều và là xu thế phát triển chung trên toàn thế giới (như hình 1.1), tuy nhiên tại Việt Nam do chính sách còn nhiều hạn chế, cũng như suất đầu tư điện gió còn cao (khoảng 2 triệu đô

10

la Mỹ trên 1 MW cho điện gió trên bờ) nhưng doanh thu từ nhà máy điện gió thấp do giá điện thấp, việc đầu tư các nhà máy điện gió hiện vẫn chưa thực sự hấp dẫn ở khía cạnh tính kinh tế của dự án Hiện tại chĩ có khoảng 160 MW điện gió đã được vận hành bao gồm

+ Dự án điện gió đảo Phú Quý: công suất 6 MW + Dự án điện gió Tuy Phong - Bình Thuận: công suất 30 MW + Dự án điện gió Phú Lạc - Bình Thuận: công suất 24 MW + Dự án điện gió Công Lỷ - Bạc Liêu: công suất 99.2 MW

Đây là dự án điện gió ngoài khơi đầu tiên tại Việt Nam) Với đặc tính địa hình ngoài biền, việc điều động cầu/xà lan/nhân lực cho bảo trì sẽ gặp nhiều khó khăn cũng như chi phí bảo trì cao, vì thế việc lên kế hoạch bảo trì sẽ có đóng góp lởn nhằm cải thiện việc vận hành của nhà máy

Luận vãn sẽ xem xét các điều kiện của dự án điện gió này đề nghiên cứu các tác động của việc lên kế hoạch bảo trì cho nhà máy

Hình 1.2 - Nhà máy điện gió Bạc Liêu - 62 turbine x1.6MW

11

Ngoài việc giá thành turbine gió cao, một trong các rào cản làm giảm sự hấp dẫn cùa nhà máy điện

Việt Nam khi các nhà đầu tư không có nhiều kinh nghiệm trong lĩnh vực O&M (chưa có nhiều các nhà máy điện gió, việc vận hành và bảo trì chưa được đào tạo bài bản, thiếu các chương trình đào tạo cho công nhân về bảo trì turbine gió và các bộ phận phụ trợ ) cũng như thiếu hụt các nhà cung cấp thiết bị, các nhà thầu bảo trì đã làm chi phí O&M cao

Sữure: GI Snirnd llnsun

Hình 1.3 - Chi phí O&M cho 1 MW công suất điện gió tại Mỹ

Đơn cử như chi phí O&M cho các nhà máy điện gió ngoài khơi mà các nhà cung cấp thiết bị chào giá khoảng 50.000 USD/MW/năm tới 70.000 USD/MW/năm trong khi nếu chủ đầu tư tự thực hiện O&M thì giá khoảng 30.000 USD/MVV/nãm tới 90.000 USD/MW/nãm tùy thuộc vào kinh nghiệm và thị trường phụ trợ

Điều này đã được chứng minh qua các nước phát triển khi chủ đầu tư tự thực hiện O&M cũng như thị trường cung ứng lớn thì giá O&M sẽ giảm

Doanh thu nhà máy/năm (tỳ đồng) Kịch bàn giá O&M

Giá O&M cho nhà máy điện gló Bạc Liêu (tỷ đàng)

Tỳ lệ phần trăm giá O&M so VỚI doanh thu

Số năm trà nợC)

5217 30.0 % 260.7 576.1

20.000 USD/MW/năm - 045tỳVND

30.000 USD/MW/năm - 0.681ỶVND

50.000 USD/MW/nâm - 1.13tỷVND

70.000 USD/MW/năm - 1.58tỳVND

(*): Mật cách đan giàn để thấy sự tác động cùa giá O&M lên suát đàu tư dụ án, ta giả định lãi suất ngân hàng bằng ũ và toàn bộ doanh thu dành cho trả nợ Khi đó số năm trả

nợ = Tổng mức đầu tư / (doanh thu - giá O&M)

Các kịch bản giá O&M dựa trên giả định dưới đây (các giả định này dựa trên kinh nghiệm đánh giá thị trường cùa tư vấn quốc tế trong lĩnh vực điện gió)

- Kịch bản 20.000 USD/MW/năm ~ 0.45 tỷ VND: Chủ đầu tư tự tiến hành O&M, Chủ đầu tư phải có kinh nghiệm và nâng lực quản lý nhà máy điện gió cũng như thị trường cung ứng thiết bị phụ trợ mạnh

- Kịch bán 30.000 USD/MVV/năm ~ 0.68 tỷ VND và Kịch bản 50.000 USD/MW/năm ~ 1.13 tỷ VND: Chủ đầu tư tự tiến hành O&M, Chủ đầu tư không có nhiều kinh nghiệm và năng lực quân lý nhà máy điện gió cũng như thị trường cung ứng thiết bị phụ trợ không mạnh

- Kịch bản 70.000 USD/MW/năm ~ 1.58 tỷ VND: Chủ đầu tư thuê nhà cung cấp turbine làm tất cả công việc về O&M

13

Trên bảng phân tích ta thấy

- Chi phí cho vận hành O&M là một trong các yếu tố tác động đến tính khả thi của dự án

- Trong khi suất đầu tư khó có khả năng giảm đáng kể khi giá thành các thiết bị turbine gió cao cũng như chi phí đầu tư xây dựng cơ bản không thay đổi nhiều (móng, thân trụ, trạm biến áp ) thì việc đánh giá xem xét và cố gắng giảm chi phí O&M là một giải pháp nên được nghiên cứu kỹ lưỡng để tăng tính khả thi cho dự án

Tuy nhiên việc bảo trì nhà máy điện gió hoàn toàn khác biệt với các nhà máy điện truyền thống do các đặc tính sau:

- Cấu trúc nhà máy điện gió là tập hợp các turbin gió riêng rẽ nhau Mỗi một turbine yêu cầu bảo trì độc lập nhau

- Số lượng turbine gió rất nhiều đòi hỏi quá trình bảo trì mất nhiều thời gian, từ đó gia tăng chi phí cho bảo trì cũng như giảm tính hiệu quả của nhà máy, ảnh hưởng trực tiếp đến doanh thu

- Các turbine gió được thiết kế hoạt động trong môi trường bất định (thay đổi theo tốc độ gió) nên các chi tiết máy dễ bị hỏng hóc do sự thay đổi đột ngột của môi trường bên ngoài Đồng thời các turbine này được lắp đặt với độ cao rất lớn (từ 90 mét tới 120 mét phụ thuộc turbine), vì thế việc điều động các cẩu tải trọng lớn tiến hành bảo trì, thay thế phụ tùng khi có hỏng hóc là đặc biệt khó khăn cũng việc điều động tới vị trí dự án tốn kém chi phí, nhân lực và thời gian

Tuy việc bảo trì và rủi ro hư hỏng là độc lập cho mỗi turbine gió, nhưng một nhà máy điện gió là tập hợp số lượng lớn các turbine gió, vì thế phương pháp xác suất thống kê dựa trên việc phân tích các

dữ liệu thu thập từ các turbine có một tiềm năng ứng dụng trong việc tối ưu hóa điều động bảo trì nhà máy điện gió

14

Mục tiêu chính của đề tài là tìm hiểu các phương án bảo trì có thể mang lại lợi ích kinh tế dựa trên phân tích xác suất thống kê cho hệ thống Cụ thể luận văn tiến hành các bước sau:

- Tìm hiểu các khái niệm về bảo trì cho dự án nhà máy điện gió

- Nghiên cứu ứng dụng xác suất thống kê trong việc lên kế hoạch và phương án điều động bảo trì mang lại chi phí tối ưu nhất có thể

- Giúp người vận hành có thêm một công cụ để áp dụng trong lĩnh vực quản lý tài sản (Assest Management) trong vận hanh và tối ưu nha máy

Phương pháp nghiên cứu:

- Xây dựng hàm mật độ xác suất lỗi cho các bộ phận trong turbine gió dựa trên dữ liệu thu thập và lý thuyết độ tin cậy

Nôi dung nghiên cứu :

- Nguyên cứu lý thuyết:

• Lý thuyết về “Đánh giá Độ tin cậy của Hệ thống”

• Toàn bộ khái niệm về công việc bảo trì cho turbine gió

• Cấu trúc turbine gió, phân tích xác suất lỗi cho các bộ phận chính yếu của turbine (cánh, hộp số, máy phát, trục truyền động ) mà chi phí bảo trì lớn khi phải huy động cẩu tới vị trí dự án

• Lý thuyết xác suất thống kê, các hàm mật độ xác suất miêu tả đặc tính lỗi của các bộ phận trong turbine gió

- Phần mềm ứng dụng:

• Tìm kiếm các phần mềm ứng dụng cho việc phân tích lỗi của hệ thống dựa trên các khái niệm và phương pháp xác suất thống kê

- Mô phỏng và đánh giá kết quả

• Sử dụng phần mềm để phân tích và lên kế hoạch bảo trì và dự phòng tối ưu nhất - tiết kiệm chi phí nhất cho nhà máy

Sau đây là một số công trình đã được tìm thấy cho đến thời điểm này:

Wind Energy Facility Reliability and Maintenance (Eunshin Byon, Lewis Ntaimo, Chanan Singh and Yu Ding)

Bài báo đề cập đến các phương pháp đang được nghiên cứu trong việc đánh giá độ tin cậy của nhà máy điện gió và phương pháp bảo trì bao gồm:

15

dữ liệu thu thập được

độ tin cậy của cả hệ thống

Wind Turbine Condition Monitoring: Technical & Commercial Challenges (Wenxian Yang, Peter J Tavnerb, Christopher J Crabtreeb, Y Feng, Y Qiub A National Renewable Energy Centre Renewable Energy Group, School of Engineering and Computing Sciences, The University of Durham, Durham DH1 3LE, U.K.)

Tài liệu giới thiệu phương pháp bảo trì RCM (Reliability Centred Maintenance) cho các dự án điện gió xa bờ, nhằm mục tiêu các phương án bảo trì phù hợp để tăng tính sẵn sàng của turbine và giảm chi phí Phương pháp RCM dựa trên hệ thống giám sát CDM (condition monitoring system) khi thu thập và phân tích dữ liệu từ các hệ thống đo lường, từ đó chuẩn đoán các tình huống cho các thiết

bị và đề xuất phương án bảo trì hợp lý cho điện gió xa bờ

Wind Turbine Reliability Prediction - A Scada Data Processing & Reliability Estimation Tool (CHRISTOS KAIDIS - Master of Science in Wind Power Project Management 2013, Visby, Sweden)

Bài báo thảo luận về vòng đời của các thiết bị trong turbine gió bằng việc xử lý các dữ liệu thu thập

từ quá trình vận hành từ 2 nhà máy điện gió ở Châu Âu Phương pháp dựa trên thu thập dữ liệu SCADA kết hợp với các nghiên cứu về xác suất thống kê của các thiết bị tương ứng Phụ thuộc vào đặc tính lỗi của các thiết bị cũng như thời gian khắc phục sự cố, bài báo đề xuất các phương án tối

Wind Turbine Reliability: A Database and Analysis Approach (Roger R Hill, Jennifer A stinebaugh, Daniel Briand, Sandia National Laboratories Dr Allan s Benjamin and James Linsday, ARES Corporation)

Nghiên cứu từ phòng Lab Sandia - Mỹ nhằm giải quyết chi phí vận hành và bảo trì tác động như thế nào đến độ ổn định của nhà máy - dựa trên các kinh nghiệm về tỷ lệ lỗi của thiết bị và hệ thống Các công cụ đánh giá độ tin cậy được đề xuất, việc thu thập dữ liệu từ các nhà máy điện gió được tiến hành Mục tiêu của báo cáo nhằm hiểu hơn về việc cải thiện độ tin cậy trong vận hành cho nhà máy

16

CHƯƠNG 2

LÝ THUYẾT ĐỌ TIN CẬY

Chương này giới thiệu các lý thuyết về độ tin cậy, các công thức toán học để xác định mô hình tỷ lệ lỗi của các thiết bị riêng rẽ cũng như cho toàn hệ thống Các phương pháp đánh giá tầm quan trọng của các thiết bị trong hệ thống cũng được đề cập

Độ tin cậy về con người đã được nghiên cứu và phát triển trong một thời gian rất dài Tuy nhiên đối với kỹ thuật hệ thống, khái niệm độ tin cậy đã không được nghiên cứu một cách bài bản cho tới gần đây nhất vào những năm 60 của thế kỷ 20 Nó xuất hiện đầu tiên sau Thế chiến I và đã được ứng dụng trong kết nối với so sánh an toàn hoạt động của một, hai và bốn động cơ máy bay Độ tin cậy được đo như số vụ tai nạn mỗi giờ bay theo thời gian

Vào đầu những năm 1930, Walter Shewhart, Harold F Dodge, và Harry G Romig đặt ra cơ sở lý thuyết cho việc sử dụng phương pháp thống kê chất lượng kiểm soát các sản phẩm công nghiệp Những phương pháp này, tuy nhiên, không được đưa vào sử dụng một cách rộng rãi trong Thế chiến II

Trong Thế chiến II một nhóm nhà khoa học ở Đức đã làm việc dưới sự điều hành của Wernher von Braun để phát triển các tên lửa V-1, sau chiến tranh, các kết quả báo cáo rằng tên lửa 10V- 1 đầu tiên hoàn toàn thất bại Bất chấp những nỗ lực để cung cấp các bộ phận có chất lượng cao và sự chú ý cẩn thận để biết chi tiết, tất cả các tên lửa đầu tiên hoặc phát nổ trên bệ phóng hoặc hạ cánh

"quá sớm "

Robert Lusser, một nhà toán học, được yêu cầu giải quyết vấn đề, nhiệm vụ của ông là phân tích các hệ thống tên lửa, và ông đã nhanh chóng phát triển giả thuyết “Quy luật xác suất của chuỗi các thiết bị”

Giả thuyết này xem xét các hoạt động của cả hệ thống chỉ khi tất cả các thành phần trong hệ thống đang hoạt động và có hiệu lực dưới những giả định đặc biệt Và kết quả chứng minh rằng độ tin cậy của hệ thống sẽ bằng với độ tin cậy của các thành phần riêng lẻ tạo thành hệ thống Nếu hệ thống bao gồm một số lượng lớn các thành phần, độ tin cậy hệ thống có thể do đó sẽ thấp đi mặc dù các thành phần riêng biệt có độ tin cậy cao

17

Tại Hoa Kỳ, những thí nghiệm đã được thực hiện để cải thiện độ tin cậy hệ thống thấp bởi nâng cao chất lượng của các thành phần riêng lẻ Nguyên liệu và thiết kế tốt hơn cho các sản phẩm được yêu cầu, và kết quả là độ tin cậy hệ thống cao hơn, đây là nền móng để phát triển lĩnh vực đánh giá độ tin cậy sau này

Sau chiến tranh thế giới II, việc phát triển nhanh chóng công nghệ trên toàn thế giới (Tivi, điện thoại, các thiết bị kết nối ) Đồng thời lĩnh vực tự động ngày càng phát triển đã tạo ra nhu cầu về tính ổn định và an toàn của các hệ thống Do đó lĩnh vực đánh giá độ tin cậy được nghiên cứu và phát triển ngày càng tăng

Vào cuối của 1950 và đầu những năm 1960, Hoa Kỳ tập trung vào các tên lửa đạn đạo liên lục địa

và nghiên cứu không gian, đặc biệt là kết nối với các chương trình Mercury và Gemini Trong cuộc đua với Nga để trở thành quốc gia đầu tiên đưa người lên mặt trăng, các thiết bị phóng tên lửa và phi thuyền có người lái là một thành công lớn trong lĩnh vực công nghệ tự động Ấn phẩm đầu tiên

về độ tin cậy là vào năm 1963 phát hành bởi IEEE, và sau đó là hàng loạt sách về độ tin cậy được phát hành

Năm 1970, ở Hoa Kỳ cũng như ở các nước khác, một vấn đề hóc búa khác được đặt ra, đó là đánh giá khía cạnh rủi ro và an toàn khi xây dựng và hoạt động của các nhà máy điện hạt nhân Tại Hoa

Kỳ, một ủy ban nghiên cứu lớn, dẫn đầu bởi Giáo sư Norman Rasmussen đã được thiết lập để phân tích vấn đề Hàng trăm triệu đô la đã được đổ vào cho dự án, và kết quả là bài báo cáo của Rasmussen: WASH-1400 (NUREG-75/014).Mặc dù vẫn còn những điểm yếu của mình, báo cáo này đại diện cho các phân tích an toàn một cách nghiêm túc đầu tiên cho một hệ thống phức tạp như là một nhà máy điện hạt nhân

Công việc tương tự cũng đã được tiến hành tại châu Âu và châu Á Trong đa số các ngành công nghiệp ngày nay, rất nhiều nghiên cứu và ứng dụng về lý thuyết độ tin cậy đã được sử dụng để phân tích các vấn đề về rủi ro và độ tin cậy Đặc biệt trong ngành công nghiệp dầu khí ngoại khơi tại Nauy

và các nước Bắc Âu hiện nay đang đầu tư vào các mỏ dầu ngày càng sâu hơn, cũng như khả năng

tự động hóa của các dàn khoan trong quá trình vận hành Tầm quan trọng của độ tin cậy của hệ thống dưới biển trong nhiều khía cạnh có thể so sánh tương tự với độ tin cậy của tàu vũ trụ

Một hệ thống có độ tin cậy thấp không thể bù trừ bởi việc mở rộng các khả năng bảo trì

Lịch sử chi tiết hơn về công nghệ độ tin cậy được trình bày ở các bài báo của Knight (1991), và Villemeur (1988)

Chúng ta có thể phân biệt 3 nhánh chính trong độ tin cậy:

Với độ tin cậy cho phần cứng, ta có thề ứng dụng 2 phương pháp khác nhau

Phương pháp vật lý

18

Phương pháp thống kê Phương pháp vật lý: sức bền của chi tiết kỹ thuật được mô phồng như một biến ngẫu nhiên s

Các chi tiết kỹ thuật này hoạt động với yêu cầu tải trọng trong điều kiện thực tế được mô phồng như là một biến ngẫu nhiên L

Hàm phân bố xác suất của sức bền và tải được minh họa trong hình sau

Hình 2.1 - Hàm phân bố xác suất tải trọng và sức bền

Sự hỏng hóc xảy ra ngay khi tải cao hơn sức bền Độ tin cậy R của thiết bị được định nghĩa là xác suất mà sức bền lớn hơn tải hoạt động

R = Pr(S > L) [1]

Với Pr(A) là xác suất của biến cố A

Tải trọng thường sẽ thay đồi theo thời gian và có thề được mô hình hóa như một biến phụ thuộc thời gian L(t) Các thiết bị sẽ bị suy thoái theo thời gian bởi cơ chế hỏng hóc như ăn mòn, hao mòn thiết bị, hiện tượng mỏi của các chi tiết cơ khí Sức bền của các thiết bị do đó cũng là một hàm của thời gian, S(t) Mối liên hệ giữa S(t) và L(t) được minh họa trong hình sau

Hình 2.2 - Mô hình hóa mối tương quan giữa tải trọng và sức bền của thiết bị Thời gian tính từ lúc bắt đầu sử dụng cho tới lúc hồng hóc xảy ra là khoảng thời gian T ngắn nhất cho đến khi S(t) < L(t)

T = min {ti: s (ti) < L(ti)} [1]

Và độ tin cậy của thiết bị có thề được định nghĩa

R(t) = Pr(T>t)[1]

19

Tải trọng và sức bền phụ thuộc nhiều vào các đặc tính hoạt động mà thiết bị được thiết kế, ví dụ dầm, chân cầu, chân dàn khoan, các thiết bị truyền động Tùy thuộc vào các môi trưởng hoạt động (ví dụ chân dàn khoan phải chịu các tải trọng như gió, song biền, dòng chảy thiết bị truyền động chịu hiện tượng mỏi, quá tải, non tải, quá độ ) các thiết bị sẽ được thiết kế chịu đựng các loại tải trọng trên

Tải trọng và sức bền sẽ được mô phồng như là các vector L(t) và S(t) đề dễ phân tích Phương pháp này phù hợp cho việc thiết kế

Phương pháp thống kê, thiết bị được mô tả tất cả các thông tin về tải trọng khi hoạt động và sức

bền bởi một hàm phân bố xác suất F(t) của thời gian xảy ra hỏng hóc T Không có mô hình rõ ràng của các tải trọng và sức bền được giả định Đặc tính của độ tin cậy như là tỷ lệ hồng hóc và

khoảng thời gian chính cho tới khi hỏng được suy ra trực tiếp từ hàm phân phối xác suất F(t) Rất nhiều phương pháp khác nhau có thề được sử dụng đề mô hình hóa độ tin cậy của hệ thống của một số thành phần và bao gồm bảo trì và thay thế linh kiện Khi các thiết bị được kết hợp thành một hệ thống, phân tích được gọi là PHẰN TÍCH Độ TIN CẬY của hệ thống

Độ tin cậy (Reliability)

Độ tin cậy là khả năng của thiết bị hoạt động đúng theo chức năng được yêu cầu, dưới những điều kiện môi trường và vận hành cho trước, trong một khoảng thời gian nhất định (theo ISO8402) North American Electric Reliability Council (NAERC) định nghĩa độ tin cậy của một hệ thống điện theo hai khía cạnh chức năng cơ bản:

Mức độ đầy đủ: khả năng của hệ thống điện để cung cấp đầy đủ theo nhu cầu của khách hàng tại mọi thời điểm, có xem xét việc lên kế hoạch và dự đoán hợp lý việc ngắt nguồn điện đột xuất của các thành phần trong hệ thống điện

Mức độ an ninh : khả năng của hệ thống điện để chịu được các rối loạn đột ngột trên lưới điện như ngắn mạch hoặc mất mát không lường trước được của các thành phần trong hệ thống điện

Tính sẵn sàng (Availability)

Khả năng của thiết bị (dưới khía cạnh kết hợp của độ tin cậy, khả năng bảo trì và sự hỗ trợ bảo trì)

để thực hiện các chức năng cần thiết trong một khoảng thời gian nhất định (theo BS4778)

Chúng ta phải phân biệt 2 định nghĩa về tính sẵn sàng :

20

Tính sẵn sàng của thiết bị tại thời điểm t gọi là A(t)

A(t) = Xác suất thiết bị hoạt động đúng chức năng tại thời điểm t [1 ]

Hoạt động đúng chức năng : thiết bị hoặc là đang hoạt động theo một chức năng theo yêu cầu hoặc có thể hoạt động ngay khi có yêu cầu

MTTF (Mean time to failure): khoảng thời gian thiết bị hoạt động tới lúc hỏng

MTTR (Mean time to repair): khoảng thời gian dừng máy cho sửa chữa Đôi khi ta cũng gọi là MDT (Mean down time)

MTBF (Mean time between failure): khoảng thời gian giữa 2 lần hỏng hóc của thiết bị

MTBF

MTTF

1

Khả năng bảo trì (Maintainability)

Khả năng của thiết bị, dưới những điều kiện quy định sử dụng, được khôi phục lại trạng thái mà thiết bị có thể hoạt động theo yêu cầu khi mà việc bảo trì được thực hiện dưới các điều kiện quy định tuân thủ theo quy trình và nguồn lực (BS4778)

“Khả năng bảo trì” là nhân tố chính quyết định “Độ sẵn sàng” của thiết bị

Phân tích rủi ro:

Xác định và mô tả các sự cố mang tính chất ngẫu nhiên tiềm ẩn trong hệ thống Một biến cố ngẫu nhiên thường được định nghĩa là một sự sai lệch đáng kể từ điều kiện hoạt động bình thường mà

có thể dẫn đến những hậu quả không mong muốn Ví dụ trong một nhà máy / chế biến dầu khí thì

sự rò rỉ khí có thể được định nghĩa là một sự cố nguy hiểm

Những nguyên nhân tiềm ẩn của mỗi sự kiện ngẫu nhiên được xác định bởi luật nhân - quả Các

MTTR

22

nguyên nhân thường được xác định trong một cấu trúc phân cấp bắt đầu với những nguyên nhân chính, nguyên nhân chính này và các nguyên nhân phụ có thể được mô tả bởi cấu trúc cây lỗi (fault tree) Nếu việc ước lượng xác suất xuất hiện các biến cố là có thể, chúng có thể được sử dụng như

là đầu vào của để tính toán và phân tích

Các hệ thống hoàn hảo được thiết kế bao gồm rất nhiều các rào cản khác nhau và các chức năng

an toàn đã được cài đặt để ngăn chặn sự phát triển của các sự cố hay để giảm bớt hậu quả của các

sự cố ngẫu nhiên khi xảy ra Trong ví dụ rò rỉ khí ở trên, các rào cản và các chức năng an toàn có thể bao gồm phát hiện khí rò rỉ của hệ thống, hệ thống dừng khẩn cấp, hệ thống phòng cháy chữa cháy, hệ thống ngăn cháy (ví dụ, bức tường chống lửa), hệ thống sơ tán

Hậu quả cuối cùng của một sự cố ngẫu nhiên sẽ phụ thuộc vào việc các hệ thống bảo vệ đang hoạt động đầy đủ hay không Các phân tích hậu quả thường được thực hiện bởi một phân tích cây sự kiện Các phân tích cây sự kiện thường được bổ sung bằng các tính toán của sự cố cháy, nổ, các

mô phỏng về sự leo thang của đám cháy, đánh giá độ tin cậy của các trường hợp khẩn cấp khi hệ thống ngừng hoạt động

Bảo vệ môi trường

Nghiên cứu độ tin cậy có thể được sử dụng để cải thiện thiết kế và quy luật hoạt động của các hệ thống chống ô nhiễm

Nhiều ngành công nghiệp gây ô nhiễm từ các nhà máy của họ do vi phạm quy định về sản xuất, hoặc có thể quy định sản xuất của các nhà máy thiếu sót sẽ là các yếu tố quan trọng nhất để giảm thiểu ô nhiễm

Các nghiên cứu về độ tin cậy và quy định là một trong những dụng cụ hữu hiệu để tối ưu hóa sản xuất

Tối ưu hóa việc bảo trì và vận hành

Bảo trì được thực hiện để ngăn ngừa các lỗi hệ thống và phục hồi các chức năng của hệ thống khi xảy ra hỏng hóc Mục tiêu chính của bảo dưỡng là để duy trì hoặc cải thiện độ tin cậy của hệ thống cũng như đảm bảo đầu ra cho hệ thống một cách ổn định và bền vững

Nhiều ngành công nghiệp (ví dụ, điện hạt nhân, hàng không, quốc phòng, khai thác, sản xuất ngoài khơi và ngành công nghiệp vận tải biển) đã nhận ra tầm quan trọng trong việc kết nối giữa việc bảo trì và đánh giá độ tin cậy cũng như đã thực hiện phương thức Bảo Trì Độ Tin Cậy Tập Trung (RCM: Reliability Centered Maintenance) Giải pháp RCM hiện là công cụ hữu hiệu để cải thiện hiệu quả và chi phí, giúp kiểm soát bảo trì trong rất nhiều các lĩnh vực hoạt động của các ngành công nghiệp, cải thiện tính sẵn sàng và an toàn của hệ thống Đánh giá độ tin cậy cũng là một yếu tố quan trọng của

23

các đánh giá về tính kinh tế cho: chi phí chu trình sản xuất (LCC:Life Cycle Cost), lợi nhuận chu trình sản xuất (LCP:Life Cycle Profit)), hỗ trợ hậu cần, phân bổ phụ tùng, linh kiện

Kỹ thuật thiết kế

Độ bền được coi là một trong những đặc tính quan trọng nhất của các sản phẩm kỹ thuật, đảm bảo

độ tin cậy nên đây là một chủ đề quan trọng trong quá trình thiết kế kỹ thuật

Nhiều ngành công nghiệp đã nhận ra điều này và tích hợp một chương trình đánh giá độ tin cậy trong quá trình thiết kế Điều này đặc biệt rất phổ biến trong lĩnh vực điện hạt nhân, hàng không, hàng không vũ trụ, ô tô, và các ngành công nghiệp ngoài khơi

Kiểm định chất lượng / độ tin cậy

Ngày nay với sự phát triển toàn cầu, các nhà máy có thể đặt ở bất cứ quốc gia nào và cung cấp cho các quốc gia có nhu cầu Vì thế việc kiểm soát chất lượng thiết bị đã trở nên cấp thiết dựa trên các tiêu chuẩn được các quốc gia cùng chung xây dựng và bắt buộc áp dụng

Lý thuyết độ tin cậy đã được ứng dụng rộng rãi trong mọi lĩnh vực và ngành công nghiệp để đánh giá chất lượng sản phẩm, đặc biệt trong các lĩnh vực đòi hỏi công nghệ cao như hạt nhân, dầu khí,

vũ trụ, hàng không

Trong thực tế, thiết bị hỏng hóc là một quá trình ngẫu nhiên Tuy nhiên các nhà sản xuất, kiểm định khi tiến hành kiểm tra tuổi thọ các sản phẩm 1 cách hàng loạt đã nhận ra có những khoảng thời gian mà xác suất hư hỏng của thiết bị đặt biệt nhiều hơn, từ đó họ có thể chuẩn đoán tuổi thọ cũng như thời điểm mà thiết bị có thể hư hỏng nhằm giảm thiểu rủi ro Chương này nhằm giới thiệu các mô hình toán học, các hàm phân phối xác suất đặc trưng cho tính hỏng hóc, tuổi thọ của thiết bị tương ứng

- Khoảng thời gian trung bình cho tới khi thiết bị hư hỏng (Mean time to failure - MTTF)

Sau đó, chúng ta giới thiệu một số phân phối xác suất có thể được sử dụng để mô hình hóa vòng đời của một thiết bị Các hàm phân phối tuổi thọ sau được thảo luận:

- Phân bố mũ

- Phân bố Weibull

24

Hình 2.3 - Biến trạng thái và khoảng thời gian xảy ra hỏng hóc T Trạng thái của thiết bị tại thời điềm t được mô tả bởi hàm trạng thái X(t):

1 nếu thiết bị vẫn hoạt động đúng chức năng cho tới thời điểm t

0 nếu thiết bị hỏng hóc tại thời điểm t Như hình trên, biến trạng thái thông thường là một giá trị ngẫu nhiên

Là khoảng thời gian từ lúc thiết bị bắt đầu hoạt động tới khi xảy ra hỏng hóc đầu tiên

và là một biến ngẫu nhiên T, sự liên hệ giữa T và biến trạng thái X(t) của thiết bị như hình trên

Lưu ỷ rằng T không phải luôn luôn được đo bằng thời gian Nó có thể cũng được đo bởi các khái niệm khác, chẳng hạn như: số lượng km vận hành của xe, số lượng vòng xoay của trục truyền động

Hình 2.4 - Hàm phân phối xác suất F(t) và hàm mật độ xác suất t(t) Thông thường T là một giá trị rời rạc, tuy nhiên các giá trị rời rạc có thề xấp xỉ hàm liên tục Ta giả định T là đại lượng ngẫu nhiên có hàm mật độ xác suất f(t) và hàm phân phối xác suất

0

F(t) là xác suất thiết bị hư hồng trong khoảng thời gian <0;t]

Hàm mật độ xác suất f(t) được định nghĩa:

gọi là xác suất thiết bị còn sống sót trong khoảng thời gian

Xác suất thiết bị hỏng trong khoảng thời gian (t, t + At] khi chúng ta biết thiết bị hoạt

động tại thời điểm t

Bằng việc chia nhỏ xác suất này bởi khoảng thời gian At, và cho phép At -> 0, ta xác

định được hàm tỷ lệ lỗi z(t) của thiết bị:

Khi At nhỏ,

Lưu ý: sự giống và khác biệt giữa hàm mật độ xác suất f(t) và hàm tỷ lệ lỗi z(t) là:

Nếu ta xem xét thiết bị sống sót cho tới thời điểm t và hỏi “Xác suất mà thiết bị hỏng trong khoảng thời gian tiếp theo (t, t + At] là bao nhiêu?”, với công thức sau, xác suất này xấp xỉ bằng hàm tỉ lệ lỗi Z(t) tại thời điểm t nhân với At

Khi

/(í) = Ặ F(í) = 4 (1 - R®) = —R '(í) dt dt Thì

-ị]nR(t) dt

(2.8)

27

Đường cong tuổi thọ thiết bị - đường cong hình chậu (bathtub curve)

Từ (2.7) ta thấy hàm R(t) liên hệ với Z(t) Để chứng minh mô hình Z(t) cho thiết bị, một vài thực nghiệm được tiến hành gồm:

Chia khoảng thời gian (0,t) thành những khoảng thời gian nhỏ hơn At Sau đó đặt n thiết bị vào cùng thời điểm t=0 Khi thiết bị hư, ghi nhận thời gian và bỏ thiết bị Các thông tin cho mỗi lần ghi nhận:

- Số lượng n(i) hỏng trong khoảng thời gian i

- Các khoảng thời gian cho các thiết bị độc lập (T-Ii, trong khoảng thời

thiết bị j hỏng trước thời gian i, khi j = 1,2 n

Vì thế ^7} là tổng thời gian cho các thiết bị trong khoảng thời gian i

j=i

z(0 = ^-

j=l

Z(i) Là số lượng lỗi trên một đơn vị thời gian trong khoảng thời gian i và được dự đoán

“tỷ lệ lỗi” trong khoảng thời gian i cho thiết bị đang hoạt động

m(i) X Aí

Và

Lịch sử mô tả Z(i) như là hàm chức năng của i như hình vẽ

Hình 2.6 - Hàm tỷ lệ lỗi của thử nghiệm có dạng bathcurve Nếu n rất lớn, chúng ta có thể dùng khoảng thời gian rất nhỏ Nếu chúng ta cho At ->

0, hàm rời rạc Z(i) sẽ trở thành hàm liên tục và thể hiện hàm tỷ lệ lỗi Z(t) như hình dưới

z(ị) X Az ~ w(O

m(ị)

28

Hình 2.7 - Đường cong bathtub curve thề hiện tỷ lệ lỗi thiết bị

Đường cong này được gọi là đường cong hình chậu (bathtub curve) Tỷ lệ lỗi thường rất cao ở giai đoạn đầu Điều này có thể lý giải bởi những chi tiết chưa thể được phát hiện (còn được gọi là “tỷ lệ tử vong sơ sinh - infant mortality”) của thiết bị Khi thiết bị

có thể sống sót qua giai đoạn trên, tỷ lệ lỗi thường ổn định thấp trong một khoảng thời gian lớn cho tới khi bắt đầu tăng cao tỷ lệ lỗi hay còn gọi là giai đoạn hao mòn

Từ hình dạng trên, tuổi thọ thiết bị có thể được chia thành 3 giai đoạn: giai đoạn khởi động (burn-in period), giai đoạn hoạt động (useful life period) và giai đoạn hao mòn (wear out period) Thông thường thiết bị được thử nghiệm tại nhà máy trước khi giao cho khách hàng, vì thế giai đoạn khởi động được loại bỏ trước khi thiết bị được lắp đặt

và sử dụng

Với các thiết bị cơ khí chính hàm tỷ lệ lỗi sẽ thường có xu hướng tâng nhẹ trong giai đoạn hoạt động

Khoảng thời gian cho tới khi thiết bị hồng (Mean time to failure - MTTF) được định nghĩa

0

Trong trường hợp thời gian yêu cầu đề sửa chữa hoặc thay thế thiết bị lỗi rất ngắn so với MTTF, MTTF sẽ xấp xỉ cho khoảng thời gian giữa các lần hư hỏng (Mean time between failure - MTBF), nếu thời gian sửa là đáng kể, thì MTBF sẽ là tồng của MTTF

và MRT (Mean repair time-khoảng thời gian cho sửa chữa)

Khoảng thời gian T cho đến khi hư hỏng là một hàm mật độ xác suất

f(t) = { Ảe~K ,t>0,Â>0 ữ,otherwise

ta cũng viết T uxptÀ) Hàm độ tin cậy của thiết bị là

hóc cho thiết bị

Ví dụ:

suất bơm còn sống sót khi hoạt động liên tục trong một tháng (720h)

R(ty = e~* = e^-28*10^*730 ~ 0.732 Khoảng thời gian tới khi xảy ra hỏng hóc là

31 (t=1440h) Xác suất bơm hư cho 1 tháng hoạt động liên tục tiếp theo là

32

Hàm phân phối Weibull là một trong những hàm được ứng dụng rộng rãi cho phân bố tuổi thọ thiết bị ứng dụng trong đánh giá độ tin cậy Hàm lấy tên từ kỹ sư người Thụy Điển Waloddi Weibull (1887-1979), ông đã mô hình hóa hàm phân phối cho sức bền vật liệu Hàm phân phối Weibull rất linh hoạt, và có thể được lựa chọn một cách phù hợp cho rất nhiều hành vi lỗi khác nhau

Khoảng thời gian cho tới khi hỏng T của thiết bị được định nghĩa là hàm phân phối Weibull với các tham số a(>0) và Ă(>0) [T ~ Weibull (a, Ă)l nếu hàm phân phối được cho bởi

Hàm mật độ xác suất tương ứng

Ă: tham số tỷ lệ a: tham số định dạng Lưu ý: khi a = 1, hàm Weibull sẽ là hàm phân phối mũ Hàm mật độ xác suất f(t) được mô tả như hình dưới

Hình 2.9 - Hàm mật độ xác suất của hàm phân phối Weibull A = 1 Hàm độ tin cậy

33

z(t) = ^ị=aÁ a t a -\t>0 R(t)

Khi a = 1, tỷ lệ lỗi là hằng số, khi a > 1, tỷ lệ lỗi tăng lên và khi 0 < a < 1, tỷ lệ lỗi giảm xuống

Khi a = 2, hàm Weibull trở thành hàm phân phối Rayleight

Hình 2.10 - Hàm tỷ lệ lỗi của hàm phân phối Weibull - ')■

Lưu ý: hàm tỷ lệ lỗi là không liên tục khi a = 1 cần phải nhận thức rằng việc không liên tục này là tính toán số, ví dụ a = 0.999, a = 1.000, a = 1.001 sẽ cho tỷ

lệ lỗi rất khác nhau với khoảng thời gian nhỏ t

Từ (2.17) ta có

R = - ~ 0.3679, Vơ > 0

Vì thế Pr(T > 1/Á) = 1/e , độc lập với a Hệ số 1/Á đôi khi được gọi là đặc tính tuổi thọ

Khoảng thời gian cho tới khi hỏng hóc là

Hàm phân phối Weibull được ứng dụng rộng rãi trong phân tích độ tin cậy trong ngành công nghiệp bán dẫn, hàn, động cơ, công nghiệp cơ khí

Ví du:

Thời gian cho tới khi hỏng T của van được giả định là hàm phân phối xác suất với

Van sẽ sống sót trong vòng 6 tháng (4380h) với xác suất

Khoảng thời gian cho tới khi hỏng là

(2.18)

(2.19)

34

Van khi sống sót trong 6 tháng đầu (4380h), sẽ tiếp tục còn hoạt động tiếp 6 tháng sau với xác suất

« 0.448

35

Phần này giới thiệu lý thuyết về các phương pháp giúp người vận hành có thể đo lường độ quan trọng của các bộ phận trong hệ thống (ví dụ turbin gió có cánh quạt, trục truyền động, hộp số, máy phát Với các công thức toán học xây dựng ở phần trên, ta có thể định lượng thiết bị nào có ảnh hưởng lớn nhất đến độ tin cậy hệ thống)

Trong một hệ thống luôn tồn tại những thiết bị mà ở đó độ tin cậy của thiết bị đó sẽ có ảnh hưởng nghiêm trọng đến độ tin cậy hoạt động của cả hệ thống Chương này sẽ trình bày một vài phương pháp đánh giá độ quan trọng của các thiết bị trong một hệ thống Các phương pháp định lượng này có thể được ứng dụng để phân loại độ quan trọng cũng như chỉ ra được thiết bị nào là yếu nhất trong hệ thống, từ đó đề xuất phương án kiểm soát và tối ưu bảo trì cho thiết bị đó, mục đích nâng cao độ tin cậy của hệ thống

Các phương pháp đo lường độ quan trọng của hệ thống sẽ được thảo luận bao gồm:

Nhà toán học Birnbaum (1969) đã đề xuất việc đo lường và đánh giá độ quan trọng của thiết bị như sau

Phương pháp Birnbaum cho thiết bị thứ i tại thời điểm t

đến một sự thay đổi lớn độ tin cậy của toàn bộ hệ thống tại thời điểm t

Sử dụng các công thức xác lập cho một hệ độc lập ở phần trên, ta có

tại thời điềm t

Vì thế công thức 2.20 có thể viết lại

Hình 2.11 - Mô tẳ phương pháp đo lường Birnbaum của độ tin cậy quan trọng

Lưu ý: phương pháp Bimbaum cho thiết bị i chỉ phụ thuộc vào cấu trúc của hệ thống

và độ tin cậy của các thiết bị khác Phương pháp hoàn toàn độc lập với độ tin cậy của chính thiết bị i tại thời điểm t Đây có thề là điểm yếu nhất của phương pháp này

Xem xét hệ thống với độ tin cậy h(p(t)) tại thời điềm t Trong một vài trường hợp ta sẽ muốn biết độ tin cậy của hệ thống tăng bao nhiêu nếu thiết bị thứ i (i=1,2 n) được thay thế bởi một thiết bị hoàn toàn mới, có nghĩa rằng Pi(t) = 1 Sự chênh lệch giữa h(1 j, p(t)) và h(p(t)) được gọi là cải tiến tiềm năng với thiết bị i và được gọi là I r) Cải tiến tiềm năng liên quan tới thiết bị thứ i tại thời điểm t là

1 IP (i I í) = hQi, pit)) -h(p(t)), Vi = 1,2,n (2.23)

Hay

I IP (ì\t) = I B (ì\t)xq i (t)

37

Ví du 1: so sánh các phương pháp đánh giá đô quan trong thiết bi cho hê

96

38

CHƯƠNG 3

XÂY DỰNG MÔ HÌNH sơ ĐÒ KHỐI ĐỌ TIN CẠY

CHO TURBIN GIÓ

Chương này trình bày các cơ sở lý luận và những thông tin thu thập được để phục vụ cho việc xây dựng mô hình sơ đồ khối độ tin cậy cho turbin gió Các thông tin thông thường là bảo mật, những dữ liệu thu thập được đa số là rời rạc, không đồng nhất Cuối cùng thì mô hình sơ đồ khối được xây dựng dựa trên đề xuất của công ty DNV GL - tập đoàn tư vấn lớn nhất thế giới trong lĩnh vực điện gió, lý do chọn mô hình này cho mô phỏng vì độ tin cậy của mô hình này cao do

cơ sở dữ liệu của công ty DNV GL lớn

Cơ sở lý luận

Để xây dựng nên một sơ đồ khối độ tin cậy cho một turbin gió, ta cần phải xây dựng

độ tin cậy dựa trên các phân tích:

(a) Xây dựng hàm phân phối xác suất tỷ lệ lỗi cho một bộ phận trong turbin gió [2]

(b) Cấu trúc một turbin gió và giá thành bảo trì của các bộ phận trong turbin gió

Sau 1744 giờ, tất câ 6 thiết bị đều hư hỏng

Sử dụng phương pháp đánh giá trung vị và phương pháp bản đồ hàm mũ đề xác định các tham số cho hàm mũ

Phương pháp đánh giá trung vị: là phương pháp ước lượng độ không tin cây của mỗi lần hỏng hóc, đại diện cho xác suất hỏng hóc ở mức 50%

Giá trị trung vị được tính theo công thức

*=j

Để xác định giá trị trung vị z với xác suất 50%, ta thế P=0.5 và tính toán phương pháp

40

Exponential! Probability Plotting Paper

Với hàm mũ, ta luôn cổ độ không tin cậy Q(t)=63.2%:

Và độ tin cậy R(t)=1 -Q{t)=36.8%

Từ đồ thị ta xác định độ tin cậy bằng 36.8%, kẻ đường thẳng song song với trục hoành, cắt đường thẳng độ tin cậy tại điểm cần xét Giá trị tương ứng trên trục hoành chính là tham số ụ cho hàm mũ (Ă=1/n=0.0012)

Tương tự, ta hoàn toàn có thể tính toán các tham số cho hàm phân phối xác suất hỏng hóc Weibull

Ngoài ra còn rất nhiều các phương pháp xác định các tham số tương tự nhưng nằm ngoài phạm vi luận văn