Modellierung und Analyse der Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit mit stochastischen Netzverfahren unter durchgängiger Berücksichtigung der statistischen Güte der Eingangsdaten
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Die Modellierung und Simulation operativer Zuverlässigkeits- und Verfügbarkeitskennwerte technischer Systeme erfolgt mit leistungsfähigen Methoden. Diese sind nicht auf konkrete Systeme beschränkt und ermöglichen die Modellierung vielfältiger Aspekte. Die Analyse basiert jedoch auf mittelwertigen Funktionen, d. h. die statistische Güte der Eingangsdaten konnten bisher nicht in der Analyse berücksichtigt werden. Die Berechnungsergebnisse waren deshalb ebenfalls mittelwertig. Da in der Regel lediglich begrenzte Daten zur Beschreibung des Systemverhaltens vorliegen, z. B. eine begrenzte Stichprobe erfasster Ausfallzeiten des Systems, ist eine durchgängige Berücksichtigung der statistischen Güte der Eingangsdaten notwendig. Die Vertrauenswürdigkeit der Daten wird damit erfasst und über einen Vertrauensbereich bzw. die Angabe einer Aussagewahrscheinlichkeit angegeben. Im Rahmen des Forschungsvorhabens wurde eine Methodik zur Integration der statistischen Güte in die Modellierung, Simulation und Analyse technischer Systeme entwickelt. Die Methodik umfasst die neu entwickelte, höhere Petrinetzklasse der Petrigitter sowie die neu entwickelte Bootstrap-Monte- Carlo-Simulation als Analysemethode operativer Kennwerte mit Vertrauensbereich. Petrigitter bauen auf den erweiterten farbigen stochastischen Petrinetzen auf und erweitern diese um den Aspekt der Vertrauensbereiche. Mit Petrigittern ist eine realitätsnahe Modellierung technischer Systeme möglich, wobei die statistische Unsicherheit der Eingangsdaten erfasst wird. Die flexiblen Modelle erlauben die Berücksichtigung vielfältiger Aspekte die mit dem operativen Betrieb eines technischen Systems in Verbindung stehen, z. B. unterschiedlicher Komponentenzustände, Alterungsaspekte oder Kosten. Die Bootstrap-Monte-Carlo-Simulation verknüpft die Bootstrap-Methode mit der Monte-Carlo-Simulation und erlaubt die Analyse der Petrigitter mit Vertrauensbereich. Zu den Analyseergebnissen kann mit Hilfe der Bootstrap-Monte-Carlo-Simulation eine Aussagewahrscheinlichkeit, basierend auf der statistischen Güte der Eingangsdaten, bestimmt werden. Zur praxis- und forschungsorientierten Anwendung wurde die Gesamtmethodik softwaretechnisch umgesetzt. Das Bootstrap-Monte-Carlo-Simulations-Tool erlaubt die Anwendung der Bootstrap-Monte-Carlo-Simulation. Zusätzlich wurde das am Institut für Maschinenelemente (IMA) der Universität Stuttgart entwickelte REALIST (Reliability, Availability, Logistics and Inventory Simulation Tool) Programmpaket weiterentwickelt, um die Modellierung mit Petrigittern zu ermöglichen. Die Gesamtmethodik wurde ferner hinreichend verifiziert und mehrstufig abgesichert. Anhand zweier beispielhafter Analysen wurde die Modellierung mit Petrigitter und die Analyse mittels Bootstrap-Monte-Carlo-Simulation demonstriert und der Mehrwert der Vertrauensbereiche verdeutlicht. Ferner wurde die Übertragbarkeit auf universelle Anwendungszwecke aufgezeigt. In den Anwendungsbeispielen wurde die Zuverlässigkeit eines Doppelkupplungsgetriebes sowie die Verfügbarkeit einer Offshore-Windenergieanlage mit Vertrauensbereich analysiert.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
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Availability Analyses of Maintained Systems with Confidence Intervals. In: Proceedings of 2019 Annual Reliability and Maintainability Symposium (RAMS 2019), Orlando, USA, 2019
Müller, Frank; Bertsche, Bernd
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Simulation and Analysis of Simple, Repairable Systems with a Confidence Interval. In: Beer, M.; Zio, E. (Hrsg.): Proceedings of the 29th European Safety and Reliability Conference 2019 (ESREL 2019), Hannover, Deutschland, 2019 [Best Student Poster Award der European Safety and Reliability Association]
Müller, Frank; Bertsche, Bernd
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Verfügbarkeitsanalyse reparierbarer Systeme mit Vertrauensbereich. In. VDI Berichte 2345, 29. VDI-Fachtagung Technische Zuverlässigkeit 2019 in Nürtingen bei Stuttgart, Düsseldorf: VDI-Verlag, 2019, S. 281-292
Müller, Frank; Bertsche, Bernd
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Coverage Probability of Methods for Steady-State Availability Inference with a Confidence Intervals. In: Proceedings of European Safety and Reliability Conference (ESREL 2020), Venedig, Italien, 2020
Müller, Frank; Zeiler, Peter; Bertsche, Bernd
