Luận văn thạc sĩ Kỹ thuật điện: Ứng dụng xác suất thống kê trong đề xuất phương án bảo trì nhà máy điện gió

NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: ...- L1 11111 HY HH HH nh na HH HànNhiệm vụ luận văn nghiên cứu việc lên kế hoạch bảo trì nhà máy điện gió dựa trên các phân tích xác suât thông kê hàm tỷ lệ lôi củ

ĐẠI HỌC QUÓC GIA TP HÒ CHÍ MINH

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

TRAN QUANG NHẬT

UNG DỤNG XÁC SUAT THONG KETRONG DE XUẤT PHƯƠNG AN BAO

TRI NHA MAY DIEN GIO

Chuyén nganh Ky Thuat DiénMS 60520202

LUAN VAN THAC SI

CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠITRƯỜNG ĐẠI HOC BACH KHOA —- ĐHQG -HCM

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA CONG HOA XA HOI CHU NGHIA VIET NAM

Độc lập - Tự do - Hanh phúc

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨHọ tên học viên: Trần Quang Nhật - 5552 MSHV: 7140422

Ngày, tháng, nam sinh: 03/06/1988 Nơi sinh: Tp Vĩnh Long

Chuyên ngành: Kỹ Thuật Điện - cee Mã số : 60 52 02 02

I TÊN DE TÀI:UNG DỤNG XÁC SUAT THONG KE TRONG DE XUẤT PHƯƠNG ÁN BAOTRÌ NHÀ MÁY ĐIỆN GIÓ

H NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: - L1 11111 HY HH HH nh na HH HànNhiệm vụ luận văn nghiên cứu việc lên kế hoạch bảo trì nhà máy điện gió dựa

trên các phân tích xác suât thông kê hàm tỷ lệ lôi của các bộ phận chính yêu trong

turbin gió

Nội dung luận văn trình bày lý thuyết độ tin cậy, mô hình sơ đồ khối độ tin cậy củamột turbin gió và một trang trại gió Lập kê hoạch bảo trì dựa trên mô phỏng việc

vận hành một turbin và trang trại điện gió tương ứng

III NGÀY GIAO NHIEM VU : (Ghi theo trong QD giao đề tài) 16/01/2017IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ:(Ghi theo trong QD giao đề tai) 18/06/2017

V CÁN BỘ HƯỚNG DAN (Ghi rõ học hàm, học vị, họ, tên): -.- c cc ca

Họ tên : Mai Bá Lộc

Học vị : Tiến Sĩ

- - - Tp HCM, ngày 18 tháng 06 năm 2017CAN BỘ HƯỚNG DAN CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO

(Họ tên và chữ ký) (Họ tên và chữ ký)

TRƯỞNG KHOA

(Họ tên và chữ ký)

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 đầutham gia khóa Cao học Kỹ thuật điện ở Đại học Bách Khoa, tôi đã nhận được rấtnhiều 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 nhát, tôi xin chân thành gửi tới quý Thay Cô Khoa Điện— Điện Tử — Trường Đại Hoc Bach Khoa Tp Hồ Chí Minh lời chúc sức khỏe và lờicảm ơn chân thành nhất Các Thầy Cô cùng với tri thức và tâm huyết của mình đãtruyền 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, giúpđỡ tôi để có thể hoàn thành luận văn trong thời gian qua

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

Trân trọng.

TOM TAT LUẬN VĂN THAC SI

Các nhà máy điện gió là tổ hop rất nhiều các turbin gió hoạt động một cách độclập với nhau để cùng phát điện Quá trình bảo trì cũng tương tự như đối với nhàmáy điện truyền thống (thủy điện, nhiệt điện) nhưng đòi hỏi số lần bảo trì rất lớndo số lượng turbin gió nhiều Điều này dẫn đến chỉ 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 giókhi không kiểm soát số lần bảo trì Người vận hành nha máy điện gió phải cânbằng 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 trìphụ 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 giódựa trên các phân tích xác suất thống kê Phân tích xác suất thống kê có ý nghĩavới 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 dueto the large number of wind turbines This leads to high maintenance costsincluding manpower and spare parts for maintenance.

Traditional maintenance approach is no longer suitable for wind power plants ascould not control the number of maintenance for plant Instead the operators mustmonitor to balancing between maintenance and generation schedule, even thosethey have to priority maintenance the turbine and pending other turbine depend onthe 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 basedon statistical probability analysis Statistical probability analysis is meaningful forwind power plants because of the number of turbine numbers, which means thatstatistics 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 Cácsố liệu trong luận án có nguồn gốc rõ ràng Các kết quả nghiên cứu trong luận văndo tôi tự tìm hiểu, phân tích một cách trung thực, khách quan và phù hợp với thựctiễn Các kết quả này chưa từng được công bồ trong bat kỳ nghiên cứu nào khác

Học viên cao học

Trần Quang Nhật

CHƯƠNG 1 SG Q0 000 HH TH TH TH nh 9

e2 9

1.1 Lý do chọn đề tai cece cece 11111211211 131151 11151111 11x tk ei 91.2 Mục tiêu của đề tài - - Q11 1 12 1 HE HE HH Hy Hy Hà nong 14

1.3 Phương pháp nghiên cứu và nội dung nghiên cứu 14

1.4 Giới thiệu các công trình nghiên cứu liên quan đến đề tài 15

2.2.1 Giới thiỆU Q2 0021111 HS HH HH HH nh hen nhe 25

2.2.2 Biến trạng thái cece 2111 111211251 1111515111111 H ky 262.2.3 Khoảng thời gian cho đến khi thiết bị hỏng hóc 26

2.2.4 Hàm độ tin cậy TQ TQ Q1 1111 ng nen nhe 27

2.2.5 Hàm tỷ lệ lỖi - - - - G1 221122112211 151 12151121 112111 21111050211 kg 27

2.2.6 Khoảng thời gian cho tới khi hỏng - - 302.2.7 Hàm phân phối mũ c1 111121111111 51E 1511111811 xk ng 312.2.8 Hàm phân phối Weibull - - c1 2 22s E221 5E 531211 ksk2 342.2.9 Đánh giá thiết bị quan trong trong hệ thống 37

0H5i9/60)) CC H-Ạ-‹,(((TŒỐ 40

XÂY DỰNG MO HÌNH SƠ ĐỎ KHOI ĐỘ TIN CẬY CHO TURBIN GIÓ 40(Oo 0-9Ä) 'Ä |0 0 ÐM(((‹‹‹ÖŒlỞÖỐÝỶÝẢ 403.1 Xây dựng hàm phân phối xác suất tỷ lệ lỗi dựa trên phân tích xácsuất thống kê - 221111111211 253E131 151 1111111111 11115111111 1tx HH Hy nh Hy 403.2 Đề xuất mô hình sơ đồ khối độ tin cậy turbin gió -. - - 43

i59 CỔ (€(1đđgđ 48

MÔ PHONG VÀ ĐÁNH GIÁ KET QUẢ -. s7 ccccccserererstrrrrrrsrsrser 484.1 Giới thiệu phương pháp Monte-Carlo và phan mềm Raptor 48

4.1.1 Phương pháp Monte-Carlo - -<2- <2 48

4.1.2 Phần mềm Raptor (phần mềm mô tả độ tin cậy hệ thống) 504.2 Xây dựng lưu đồ giải thuật đánh giá độ sẵn sàng của một bộ phận

941810142005 2 55

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

4.3.1 Các giả định quan trong -c c2 644.3.2_ Đề xuất phương án bảo trì dựa trên sơ đồ khối độ tin cậy 654.3.3 Kết quả theo mô phỏng của DNV GL c5 c2 664.3.4 Lên phương án bảo trì hiệu quả từ kết quả mô phỏng 694.4 Mô phỏng và đánh giá kết quả cho năm turbin gió (5x2MW) 78

4.4.1 Các giả định quan trong -c c2 784.4.2_ Đề xuất phương án bảo trì dựa trên sơ đồ khối độ tin cậy 784.4.3 Kết quả theo mô phỏng của DNV GL - 7 22 eee eeeees 79444 Lên phương án bảo trì hiệu quả từ kết quả mô phỏng 814.5 Mô phỏng cho nhà máy điện gió 30 MW(15x2MW) và lớn hơn 87

„0e ict ma 88

{5 0080/)) 1 88

5.1 DAN Ns):-CầiiidiđiđiẳđáiẳđẳiẳđẳđẳaẳđẳdđadadiadầdảảỶẢẢảẳắÝ44 88

5.1.1 Kết quả mô phỏng cho từng bộ phận của turbin gió 885.1.2 Kết quả mô phỏng cho một turbin gid eee 895.1.3 Ứng dụng thực tiễn L1 1 1112112312511 11115118 kg 905.2 Hạn chế/thiếu SOt 0 ccccccccecccccecccecececeeeecceceeceetseceesreeesereeeteeeeneees 90

5.2.1 Bảo trì định Kỳ ce 905.2.2 Mô hình tỷ lệ lỗi cho các thiết bị - - 5 22 eee eee 915.2.3 Tính khó kiểm chứng trong ứng dụng thực tế 925.2.4 Bộ quy tắc đánh giá lựa chọn phương án bảo trì hợp lý 925.3 Kết luận L c1 1111111111 151 1111111115111 xxx Hy HH tk 93

„i0 ict ma 94

CHUONG 1

MỞ DAU

1.1 Lý do chọn đề tàiNgày nay, các nhà máy điện gió đã và đang đóng góp một cách đáng kể vào cácnguồn phát công suất cho hệ thống điện Theo thống kê cho tới năm 2016, tổngcông suất lắp đặt trên toàn cầu về điện gió là gần 490 GW

70,000 MW60,00050,00040,00030,00020,00010,000 6500 7,270

63,633

51,675 $4,600

ons 45,03038475 39,062 1003

ïa1

8133 8A7 []

2003 20A 2005 2006 2007 2012 2013 2014 2015 2016

Source: GWEC

486,749432,680369/862318,697282,850

238,110

197,956ï

la Mỹ trên 1 MW cho điện gió trên bờ) nhưng doanh thu từ nhà máy điện gió thấpdo giá điện thấp, việc đầu tư các nhà máy điện gió hiện vẫn chưa thực sự hấp dẫnở khía cạnh tính kinh tế của dự án Hiện tai chỉ có khoảng 160 MW điện gió đãđược 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 Phu Lạc — Binh Thuan: công suất 24 MW

+ Dự án điện gió Công Lý - 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 biển, việc điều động cau/xa lan/nhân lực cho bảo tri sẽ gặpnhiều khó khăn cũng như chỉ phí bảo trì cao, vì thế việc lên kế hoạch bảo trì

sẽ có đóng góp lớn nhằm cải thiện việc vận hành của nhà máy

Luận văn sẽ xem xét các điều kiện của dự án điện gió này để nghiêncứu các tác động của việc lên kế hoạch bảo trì cho nhà máy

Ngoài việc giá thành turbine gió cao, một trong các rào cản làm giảm sự hap dẫncủa nhà máy điện gió là chi phí Vận hành và bảo trì (Operation andMaintenance - O&M) cao Đặc biệt là thị trường Việt Nam khi các nha đầu tưkhông có nhiều kinh nghiệm trong lĩnh vực O&M (chưa có nhiều các nhà máy điệngió, việc vận hành và bảo trì chưa được đào tạo bài bản, thiếu các chương trìnhđào tạo cho công nhân về bảo trì turbine gió và các bộ phận phụ trợ ) cũng nhưthiếu hụt các nhà cung cấp thiết bị, các nhà thầu bảo trì đã làm chi phí O&M

cao.

Total Turbine And BOP O&M Cost Per MW (2012 USD)

S40K @ Northecs:S35K

West Plai

S30K —

S25K — @ Texas and Southwest

S20KSISKS10KS5KSOK

2008 2009 2010 2011 2012Source: GL Gorrac Hassan

Hình 1.3 — Chi phi O&M cho 1 MW công suat điện gió tại Mỹ

Đơn cử như chi phí O&M cho các nha máy điện gió ngoài khơi mà các nhà cungcấp thiết bị chào giá khoảng 50.000 USD/MW/năm tới 70.000 USD/MW/năm trongkhi nếu chủ đầu tư tự thực hiện O&M thì giá khoảng 30.000 USD/MW/nam tới

90.000 USD/MW/nam 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 thựchiện O&M cũng như thị trường cung ứng lớn thì giá O&M sẽ giảm.

Bảng 1.1 Tính toán đơn giản tính khả thi của dự án Điện Gió Bạc Liêu - 99.2 MW với tác động của chỉ phí vận hành và bảo trì

Tổng mức | He số khả | Sản Lượng Điện | Poanhthunha jo Giá O&M cho nhà máy điện | Ty lệ phần trăm giá | Số năm trả

đâu tử | năng (CF) | (GWh/nam) may/nam Kịch bản giá O&M | ˆ gió Bạc Liêu (tỷ đồng) | O&M so với doanh thu | nợ)

(tỷ đông) (tỷ đông) °

20.000

USD/MW/năm ~ 44.64 7.75 % 9.820.45 tỷ VND

30.000

USD/MW/năm ~ 67.46 11.71 % 10.26; 0.68 ty VND

5217 30.0 % 260.7 576.1 S0 Ông

USD/MW/năm ~ 112.10 19.46 % 11.241.13 tỷ VND

70.000

USD/MW/năm ~ 156.74 27.20 % 12.441.58 ty VND

(*): Một cách đơn giản dé thay sự tac động của giá O&M lên suất đầu tu dự án, ta giả định lãi suất ngân hang bằng 0 và toàn bộ doanh thu dành cho trả nợ Khi đósố 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 của tư van quốc tế trong

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 bịturbine 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 chỉ phíO&M là một giải pháp nên được nghiên cứu kỹ lưỡng để tăng tính khả thi cho dự

- Cac turbine gió được thiết kế hoạt động trong môi trường bát định (thay đổi theotốc độ gió) nên các chỉ tiết máy dễ bị hỏng hóc do sự thay đổi đột ngột của môitrường bên ngoài Đồng thời các turbine này được lắp đặt với độ cao rất lớn (từ90 mét tới 120 mét phụ thuộc turbine), vì thế việc điều động các cầu tải trọng lớntiến hành bảo trì, thay thế phụ tùng khi có hỏng hóc là đặc biệt khó khăn cũng việcđiều động tới vị trí dự án tốn kém chỉ phí, nhân lực và thời gian

Tuy việc bảo trì và rủi ro hư hỏng là độc lập cho mỗi turbine gió, nhưng một nhàmáy 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

1.2 — Mục tiêu cua đề tàiMục tiêu chính của đề tài là tìm hiểu các phương án bảo trì có thể mang lại lợi íchkinh 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 vàphương án điêu động bảo trì mang lại chi phí tôi ưu nhất có thê

- Giúp người vận hành có thêm một công cụ dé áp dung trong lĩnh vựcquản lý tài sản (Assest Management) trong vận hành và tôi ưu nhà máy

1.3 Phương pháp nghiên cứu và nội dung nghiên cứuPhương 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 thuyêt độ tin cậy.

- So sánh, đánh giá hàm mật độ xác suất lỗi xây dựng được với các kếtquả từ các nghiên cứu khác.

- Với giả định đầu vào, sử dụng phần mềm mô phỏng tính toán và phân tíchđộ tin cậy cũng như xác suât hỏng hóc các bộ phận và toàn hệ thông.

- Từ kết quả mô phỏng, đề xuất các phương án bảo trì và chạy lại môphỏng, từ đó đánh giá và lựa chọn phương án bao trì tôi ưu nhat

Nội dụng nghiên cứu :

- Nguyên cứu lý thuyết:e Lý thuyết về Đánh giá Độ tin cậy của Hệ thốnge Toàn bộ khái niệm về công việc bảo trì cho turbine gióe Cấu trúc turbine gió, phân tích xác suất lỗi cho các bộ phận chính

yêu của turbine (cánh, hộp sô, may phát, trục truyền động ) mà chiphí bảo trì lớn khi phải huy động câu tới vị trí dự án

e Lý thuyết xác suất thống kê, các hàm mật độ xác suất miêu tả đặctính lôi của các bộ phận trong turbine gió

- Phần mềm ứng dụng:e Tim kiếm các phan mềm ứng dụng cho việc phân tích lỗi của hệ

thông dựa trên các khái niệm và phương pháp xác suât thông kê

- Mô phỏng và đánh giá kết quảe Sử dụng phan mềm dé phân tích và lên kế hoạch bảo trì và dự

phòng tôi ưu nhat — tiêt kiệm chi phí nhat cho nhà máy.

1.4 Giới thiệu các công trình nghiên cứu liên quan đến đề tàiSau đây là một số công trình đã được tìm thấy cho đến thời điểm này:

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

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

- Chương 1 đề xuất các mô hình suy thoái và tỉ lệ lỗi của các thiết bị trong turbine

gió dựa trên các dữ liệu thu thập được

- Chương 2 và chương 3 thảo luận các vấn đề về độ tin cậy, tập trung vào đánhgiá các mức độ của 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 QiubA National Renewable Energy Centre Renewable Energy Group, School ofEngineering and Computing Sciences, The University of Durham, DurhamDH1 3LE, U.K.)

Tài liệu giới thiệu phương pháp bảo tri RCM (Reliability Centred Maintenance) chocác dự án điện gió xa bờ, nhằm mục tiêu các phương án bảo trì phù hợp dé tăngtính sẵn sàng của turbine và giảm chi phi Phương pháp RCM dựa trên hệ thống

giám sat 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 đềxuất phương án bảo trì hợp lý cho điện gió xa bờ

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

Bài báo thảo luận về vòng đời của các thiết bị trong turbine gió bằng việc xử lý cácdữ liệu thu thập từ quá trình vận hành từ 2 nhà máy điện gió ở Châu Âu Phươngpháp dựa trên thu thập dữ liệu SCADA kết hợp với các nghiên cứu về xác suấtthống kê của các thiết bị tương ứng Phụ thuộc vào đặc tính lỗi của các thiết bịcũng như thời gian khắc phục sự cố, bài báo đề xuất các phương án tối ưu bảo trì

Maintenance Optimisation For Wind Turbine (JESSE AGWANDASANDRAWUS - A thesis submitted in partial fulfilment of the requirements ofThe Robert Gordon University)

Nghiên cứu của Andrawus tập trung phát triển lĩnh vực đánh giá tài san (AssestManagement) cho nhà máy điện gió vốn rất phát triển ở các ngành công nghiệplâu đời (dầu khí, nhà máy điện ) nhưng chưa có nhiều ứng dụng trong lĩnh vựcđiện gió Tối ưu hóa bảo trì để giảm chi phí bằng các chiến lược dựa trên phân

tích dữ liệu để mô hình hóa tỷ lệ lỗi của thiết bị, thời gian mắt mát do tiến hànhbảo trì, sự thiếu hụt nhân lực, thiết bị đặc biệt cho bảo trì

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 - My nhằm giải quyết chi phi vận hành va bảotrì tác động như thé nào đến độ 6n định của nhà máy — dựa trên các kinh nghiệmvề tỷ lệ lỗi của thiết bị và hệ thống Các công cụ đánh giá độ tin cậy được đề xuắt,việc thu thập dữ liệu từ các nha máy điện gió được tiến hành Mục tiêu của báocáo nhằm hiểu hơn về việc cải thiện độ tin cậy trong vận hành cho nhà máy

CHƯƠNG 2

LÝ THUYÉT ĐỘ 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 hệthống cũng được đề cập

21 Giới thiệu

2.1.1 Lịch sử lý thuyết độ tin cậyĐộ tin cậy về con người đã được nghiên cứu và phát triển trong một thời gian rấtdài Tuy nhiên đối với kỹ thuật hệ thống, khái niệm độ tin cậy đã không đượcnghiên cứu một cách bài bản cho tới gần đây nhất vào những năm 60 của thế kỷ20 Nó xuất hiện đầu tiên sau Thế chiến | và đã được ứng dụng trong kết nói vớiso sánh an toàn hoạt động của một, hai và bốn động cơ máy bay Độ tin cậy đượcđo như số vụ tai nạn mỗi giờ bay theo thời gian

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

Trong Thé chiến II một nhóm nhà khoa học ở Đức đã làm việc dưới sự điều hànhcủa Wernher von Braun để phát triển các tên lửa V-1, sau chiến tranh, các kết quảbáo cáo rằng tên lửa 10V- 1 đầu tiên hoàn toàn that bai Bat chấp những nỗ lựcdé cung cấp các bộ phận có chat lượng cao và sự chú ý can thận để biết chỉ tiết,tất cả các tên lửa đầu tiên hoặc phát nỗ trên bệ phóng hoặc hạ cánh "quá sớm "

Robert Lusser, một nhà toán học, được yêu cầu giải quyết vấn đề, nhiệm vụ củaông 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 thànhphần 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 củacác thành phan riêng lẻ tạo thành hệ thống Nếu hệ thống bao gồm một số lượnglớn các thành phần, độ tin cậy hệ thống có thể do đó sẽ thấp đi mặc dù các thànhphần riêng biệt có độ tin cậy cao.

Tại Hoa Ky, những thí nghiệm đã được thực hiện để cải thiện độ tin cậy hệ thốngthấp bởi nâng cao chát lượng của các thành phần riêng lẻ Nguyên liệu và thiết kếtốt hơn cho các sản phẩm được yêu cầu, và kết quả là độ tin cậy hệ thống caohơn, đây là nền móng dé 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 thếgiới (Tivi, điện thoại, các thiết bị kết nói ) Đồng thời lĩnh vực tự động ngày càngphát triển đã tạo ra nhu cầu về tính 6n định và an toàn của các hệ thống Do đólĩnh 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 đạnđạo liên lục địa và nghiên cứu không gian, đặc biệt là kết nối với các chương trìnhMercury và Gemini Trong cuộc đua với Nga để trở thành quốc gia đầu tiên đưangười lên mặt trăng, các thiết bị phóng tên lửa và phi thuyền có người lái là mộtthành công lớn trong lĩnh vực công nghệ tự động An phẩm đầu tiên về độ tin cậylà 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 van đề hóc búa khác đượcđặt ra, đó là đánh giá khía cạnh rủi ro và an toàn khi xây dựng và hoạt động củacác nhà máy điện hạt nhân Tại Hoa Kỳ, một ủy ban nghiên cứu lớn, dẫn đầu bởiGiáo sư Norman Rasmussen đã được thiết lập để phân tích vấn đề Hàng trămtriệu 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, báocáo này đại diện cho các phân tích an toàn một cách nghiêm túc đầu tiên cho mộthệ 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 sốcác ngành công nghiệp ngày nay, rất nhiều nghiên cứu và ứng dụng về lý thuyếtđộ tin cậy đã được sử dụng để phân tích các vấn đề về rủi ro và độ tin cậy Đặcbiệt trong ngành công nghiệp dầu khí ngoại khơi tại Nauy và các nước Bắc Âuhiện nay đang đầu tư vào các mỏ dầu ngày càng sâu hơn, cũng như khả năng tựđộng hóa của các dàn khoan trong quá trình vận hành Tam quan trọng của độ tincậy của hệ thống dưới biển trong nhiều khía cạnh có thể so sánh tương tự với độtin cậy của tàu vũ trụ.

Một hệ thống có độ tin cậy thấp không thể bù trừ bởi việc mở rộng các khả năngbảo 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).

2.1.2 Các phương pháp dé phân tích độ tin cậy

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

- 6 tin cậy cho phần cứng (bao gồm các chỉ tiết cơ khí, các cấu kiện xây

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

A

Load

distribution

Strengthdistribution

“Failure area”

Hình 2.1 — Ham phân bố xác suất tải trong va sức bền

Sự hỏng hóc xảy ra ngay khi tải cao hơn sức bền Độ tin cậy R của thiết bị đượcđịnh 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 có A

Tải trọng thường sé thay đổi theo thời gian và có thé được mô hình hóa như mộtbiến phụ thuộc thời gian L(t) Các thiết bị sẽ bị suy thoái theo thời gian bởi cơ chếhỏng hóc như ăn mòn, hao mòn thiết bị, hiện tượng mỏi của các chỉ tiết cơkhi Strc bền của các thiết bị do đó cũng là một hàm của thời gian, S(t) Mối liên

hệ giữa S(t) va L(t) được minh họa trong hình sau

<< Time to failure, T >| Time t

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 hỏng hóc xảy ra là khoảng thờigian T ngắn nhất cho đến khi S(t) < L(t)

Tải trọng và sức bền sẽ được mô phỏng như là các vector L(t) và S(t) dé dễ phantích 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 va sức bền bởi một hàm phân bố xác suất F(t) của thời gian xảy rahỏng hóc T Không có mô hình rõ ràng của các tải trọng và sức bền được giảđịnh Đặc tính của độ tin cậy như là tỷ lệ hỏng hóc và khoảng thời gian chính chotới khi hỏng được suy ra trực tiếp từ hàm phân phối xác suất F() Rất nhiềuphương pháp khác nhau có thể được sử dụng để mô hình hóa độ tin cậy của hệthống của một số thành phần và bao gồm bảo trì và thay thế linh kiện Khi cácthiết bị được kết hợp thành một hệ thống, phân tích được gọi là PHÂN TÍCH ĐỘTIN CẬY của hệ thống

2.1.3 Các khái niệm cơ bảnĐộ 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 thờigian nhất định (theo ISO8402)

North American Electric Reliability Council (NAERC) định nghĩa độ tin cậy của mộthệ thống điện theo hai khía cạnh chức năng cơ bản:

Mức độ day đủ: khả năng của hệ thống điện dé cung cap day đủ theo nhucầu của khách hàng tại mọi thời điểm, có xem xét việc lên kế hoạch và dự đoánhợp 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 độtngột trên lưới điện như ngắn mạch hoặc mat mát không lường trước được củacác thành phần trong hệ thống điện

Chat lượng (Quality)Toàn bộ các tính năng và đặc điểm của một thiết bị, san phẩm hoặc dich vu mà cókhả năng đáp ứng tiêu chuẩn theo yêu cầu (theo ISO8402)

Chất lượng đôi khi được định nghĩa là sự phù hợp với đặc tính kỹ thuật

(xem Smith 1997)

Chat lượng thiết bị là các đặc tính không chỉ phù hợp với mô tả kỹ thuật tạithời điểm cung cấp cho khách hàng mà còn ở khả năng đạt được yêu cầu trongsuốt vòng đời thiết bị

Tính sẵn sàng (Availability)

Khả năng của thiết bị (dưới khía cạnh kết hợp của độ tin cậy, khả năng bảo trì vàsự hỗ trợ bảo tri) dé thực hiện các chức năng can thiết trong một khoảng thời giannhát định (theo BS4778)

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

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 chứcnăng theo yêu cầu hoặc có thể hoạt động ngay khi có yêu cầu

Trung bình độ sẵn sang Aav biếu thi tỉ lệ thời gian mà thiết bị hoạt độngđược tính bằng công thức sau:

MTTF

MTTF+ MTTR Ủ'

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

Aav

MTTR (Mean time to repair): khoảng thời gian dừng may 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 thiếtbị

MTBF

Khả năng bảo trì (Maintainability)

Khả năng của thiết bị, dưới những điều kiện quy định sử dụng, được khôi phục lạitrạng thái mà thiết bị có thể hoạt động theo yêu cầu khi mà việc bảo trì được thựchiện 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

Lĩnh vực ứng dụng

Một nghiên cứu độ tin cậy luôn luôn đòi hỏi số lượng lớn các thông tin như là cơsở cho các phân tích Trước khi một nghiên cứu đáng tin cậy được bắt đầu, ngườira quyết định nên làm rõ các van dé gì có thế quyết định, các mục tiêu và các điều

kiện biên và giới hạn cho nghiên cứu Các dữ liệu thu thập được sẽ được phục vụ

cho việc xây dựng các quyết định một cách chủ động, đúng đắn và đúng thời điểm

Phương pháp đánh giá độ tin cậy có khả năng ứng dụng rộng rãi Một vài lĩnh vựcđược liệt kê dưới đây để minh họa phạm vi ứng dụng này:

Phân tích rủi ro:

Xác định và mô tả các sự cố mang tính chat ngẫu nhiên tiềm an trong hệ thống.Một biến có ngẫu nhiên thường được định nghĩa là một sự sai lệch đáng kể từ

điều kiện hoạt động bình thường mà có thé dẫn đến những hậu quả không mongmuốn Ví dụ trong một nhà máy / chế biến dầu khí thì sự rò rỉ khí có thể được địnhnghĩa là một sự cố nguy hiểm

Những nguyên nhân tiềm ân của mỗi sự kiện ngẫu nhiên được xác định bởi luậtnhân - quả Các nguyên nhân thường được xác định trong một cấu trúc phân cấpbắt đầu với những nguyên nhân chính, nguyên nhân chính này và các nguyênnhân phụ có thể được mô tả bởi cấu trúc cây lỗi (fault tree) Nếu việc ước lượngxác suất xuất hiện các biến cố là có thể, chúng có thể được sử dụng như là đầuvào của dé tính toán và phân tích

Các hệ thống hoàn hảo được thiết kế bao gồm rất nhiều các rào cản khác nhau vàcác chức năng an toàn đã được cài đặt để ngăn chặn sự phát triển của các sự cốhay dé giảm bớt hậu quả của các sự cố ngẫu nhiên khi xảy ra Trong vi dụ rò rỉ khíở trên, các rào cản và các chức năng an toàn có thể bao gồm phát hiện khí rò rỉcủa hệ thống, hệ thống dừng khan cap, hệ thống phòng cháy chữa cháy, hệ thốngngăn 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 thốngbảo vệ đang hoạt động day đủ hay không Các phân tích hậu quả thường đượcthực hiện bởi một phân tích cây sự kiện Các phân tích cây sự kiện thường đượcbổ sung bằng các tính toán của sự cố cháy, nỗ, các mô phỏng về sự leo thangcủa đám cháy, đánh giá độ tin cậy của các trường hợp khẩn cấp khi hệ thống

ngừng hoạt động Bảo vệ m ï trường

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

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

Các nghiên cứu về độ tin cậy và quy định là một trong những dụng cụ hữu hiệu đểtối 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 năngcủa hệ thống khi xảy ra hỏng hóc Mục tiêu chính của bảo dưỡng là để duy trìhoặc cải thiện độ tin cậy của hệ thống cũng như đảm bảo đầu ra cho hệ thống mộtcách 6n 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 tam quantrọng trong việc kết nói giữa việc bảo trì và đánh giá độ tin cậy cũng như đã thựchiện phương thức Bao Trì Độ Tin Cay Tap Trung (RCM: Reliability CenteredMaintenance) Giải pháp RCM hiện là công cụ hữu hiệu để cải thiện hiệu quả vàchi phí, giúp kiểm soát bảo trì trong rất nhiều các lĩnh vực hoạt động của cácngành công nghiệp, cải thiện tính sẵn sàng và an toàn của hệ thống Đánh giá độtin cậy cũng là một yếu tố quan trọng của các đánh giá về tính kinh tế cho: chỉ phíchu trình sản xuất (LCC:Life Cycle Cost), lợi nhuận chu trình sản xuất (LCP:LifeCycle Profit)), hỗ trợ hậu cần, phân bé phụ tùng, linh kiện

Kỹ thuật thiết kế

Độ bền được coi là một trong những đặc tính quan trọng nhất của các sản phẩmkỹ thuật đảm bảo độ tin cậy nên đây là một chủ đề quan trọng trong quá trình thiếtkế kỹ thuật

Nhiều ngành công nghiệp đã nhận ra điều này và tích hợp một chương trình đánhgiá 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 nghiệpngoài khơi

Kiểm định chat lượng / độ tin cậy.Ngày nay với sự phát triển toàn cầu, các nhà máy có thé đặt ở bat cứ quốc gianào và cung cấp cho các quốc gia có nhu cầu Vì thế việc kiểm soát chất lượngthiết bị đã trở nên cấp thiết dựa trên các tiêu chuẩn được các quốc gia cùngchung xây dựng và bắt buộc áp dụng

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

2.2 Mô hình hỏng hóc của thiết bị (Failure Models)Trong thực tế, thiết bi hỏng hóc là một quá trình ngẫu nhiên Tuy nhiên các nhà sản xuất,kiểm định khi tiễn hành kiểm tra tuổi thọ các sản phẩm 1 cách hàng loạt đã nhận ra cónhững khoảng thời gian mà xác suất hư hỏng của thiết bị đặt biệt nhiều hơn, từ đó họ cóthê chuẩn đoán tuổi thọ cũng như thời điểm mà thiết bị có thé hư hỏng nhăm giảm thiểu rủiro Chương này nhằm giới thiệu các mô hình toán học, các hàm phân phối xác suất đặctrưng cho tính hỏng hóc, tuổi thọ của thiết bị tương ứng

2.21 Giới thiệu

Bây giờ chúng ta sẽ giới thiệu một số biện pháp định lượng về độ tin cậy của mộtthiết bị Thiết bị này có thé là bat cứ thứ gì từ một thành phần nhỏ cho đến một hệthống lớn

Bón phương pháp đo lường với độ tin cậy của một thiết bi bao gồm:

- Hàm tin cậy R()

- Ham tỷ lệ lỗi Z(t)- Khoảng thời gian trung bình cho tới khi thiết bị hư hỏng (Mean time to failure -

2.2.2 Biến trạng thái

| ~~ Failure

0 h 2

i+————— Time to failure, T —_> | t

Hình 2.3 — Biến trạng thái và khoảng thời gian xảy ra hỏng hóc T

Trạng thái của thiết bị tại thời điểm t được mô tả bởi hàm trạng thai X(t):

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

2.2.3 Khoảng thời gian cho đến khi thiết bi hỏng hócLà khoảng thời gian từ lúc thiết bị bắt đầu hoạt động tới khi xảy ra hỏng hóc đầutiên 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 ý rằng T không phải luôn luôn được đo bằng thời gian Nó có thể cũng đượcđo bởi các khái niệm khác, chẳng hạn như: số lượng km vận hành của xe, sốlượng vòng xoay của trục truyền động

Hình 2.4 — Hàm phân phối xác suất F(t) và hàm mật độ xác suất f(t)

Thông thường T là một giá trị rời rac, tuy nhiên các giá trị rời rac có thể xap xi hamliên tục Ta giả định T là đại lượng ngẫu nhiên có hàm mật độ xác suất f(t) va hàmphân phối xác suất

F(t)=Pr(T <t)= | f(wdu với t>0 (2.1)

F(t) là xác suất thiết bi hư hỏng trong khoảng thời gian (0;t]

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

fứ)= " F(t)= lim F(t+ — — F(t) _ lim Pr(t < = t+ Af)

Khi At đủ nhỏ thi:

PrŒ <T <t+At) = ƒ()x Af2.2.4 Hàm độ tin cay

Hàm độ tin cậy của thiết bị được định nghĩa:

#Œ)=1— F(f)= ĐrŒ7 >t) vớit>0 (2.2)Hoặc tương ứng

Khi At nhỏ,

Prợ <7 <f+ ArfLT >t) z(t)xAt (2.5)Lưu ý: sự giống và khác biệt giữa hàm mật độ xác suat f(t) và hàm tỷ lệ lỗi z(t) là:

Pr(t <7 <t+Ar)x ƒŒ)xAt

Prợ <7 <f+ ArfLT >t) z(t)xAt (2.8)Có nghĩa là ta có thể nói rằng tại thời điểm t=0, Xác suất mà thiết bị hỏng trongkhoảng thời gian(t, t + At] là bao nhiêu? , theo công thức đầu xác suất này xap xỉbằng với hàm mật độ xác suất f(t) tại thời điểm t nhân với At

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

Đường cong tudi thọ thiết bị - đường cong hình chau (bathtub curve)

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

Chia khoảng thời gian (0,t) thành những khoảng thời gian nhỏ hơn At Sau đó đặtn 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¡¡, Tai, , Tri trong khoảng thờigian i Vì thế Tj là thời gian thiết bị thứ j hoạt động trong khoảng thời gian i Tj = 0nếu 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

zZ(i) x At & m(i)

Lịch sử mô tả Z(i) như la hàm chức năng cua i như hình vẽ

z(i) a—

——

>>

0 i

Hình 2.6 — Hàm ty lệ lỗi của thử nghiệm có dạng bathcurveNếu n rất lớn, chúng ta có thể dùng khoảng thời gian rất nhỏ Nếu chúng ta cho At> 0, hàm rời rac Z(i) sẽ trở thành hàm liên tục va thể hiện hàm tỷ lệ lỗi Z(t) như

hình dưới

Burn-in ' Wear-out

period ; Useful life period : period0 Timet ˆ

Hình 2.7 — Đường cong bathtub curve thé hiện tỷ lệ lỗi thiết bị

Đường cong này được gọi là đường cong hình chậu (bathtub curve) Tỷ lệ lỗithường rat cao ở giai đoạn dau Điều này có thé lý giải bởi những chỉ tiết chưa théđược phát hiện (còn được gọi là tỷ lệ tử vong sơ sinh — infant mortality ) của thiếtbị Khi thiết bị có thể sống sót qua giai đoạn trên, tỷ lệ lỗi thường ổn định thấptrong 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 đoạnkhởi động (burn-in period), giai đoạn hoạt động (useful life period) và giai đoạnhao mòn (wear out period) Thông thường thiết bị được thử nghiệm tại nhà máytrước khi giao cho khách hàng, vì thế giai đoạn khởi động được loại bỏ trước khithiết bị được lắp đặt và sử dụng

Với các thiết bị cơ khí chính hàm tỷ lệ lỗi sẽ thường có xu hướng tăng nhẹ trong

giai đoạn hoạt động2.2.6 Khoảng thời gian cho tới khi hong

Khoảng thời gian cho tới khi thiết bi hỏng (Mean time to failure — MTTF) được định

Nếu A77 <œ thì [tx ®Œ)|J) =0 Khi đó

_(02/+1ÿ

Với t là thang, hàm mật độ xác suat là

0.4f)=—R'Œ)=

2.2.7 Ham phân phối mũ

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

Hình 2.8 — Ham phân phối mũ 2 =1

Khoảng thời gian cho tới khi hư hỏng MTTF được tính

- _ Có liên hệ với hàm phân phối Weibull và Poisson

- Được ứng dụng rộng rãi trong ngành công nghiệp độ tin cậy cho mô hình

hỏng hóc cho thiết bị- _ Sở hữu đặc tính không nhớ- _ Ví dụ: mô hình hỏng hóc của các thiết bị điện tử

MỹITT-= 1 u

2 428x107 hours = 2336hours ~ 3.2months

Gia định rang bơm đã hoạt động được 2 tháng mà không có bat kỳ hư hỏng nào(t=1440h) Xác suất bơm hư cho 1 tháng hoạt động liên tục tiếp theo là

PrŒ <¡, +r„ 7 >r,)= PrŒT <t,) =1-e 1281939 = 0.268

2.2.8 Hàm phân phối WeibullHàm phân phối Weibull là một trong những hàm được ứng dụng rộng rãi cho phânbố tuổi thọ thiết bi ứng dụng trong đánh giá độ tin cậy Ham lấy tên từ kỹ sư ngườiThụy Điển Waloddi Weibull (1887-1979), ông đã mô hình hóa hàm phân phối chosức bền vật liệu Hàm phân phối Weibull rất linh hoạt, và có thé được lựa chonmột 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 phốiWeibull với các tham số (>0) và À(>0) [T ~ Weibull (a, À)] nếu hàm phân phốiđược cho bởi

œ=31,0

Time t

Hình 2.10 — Hàm ty lệ lỗi của ham phân phối Weibull ( = 1)

Lưu ý: hàm tỷ lệ lỗi là không liên tục khi a = 1 Cần phải nhận thức rang việckhông liên tục này là tính toán số, ví dụ a = 0.999, a= 1.000, a= 1.001 sẽ chotỷ lệ lỗi rat khác nhau với khoảng thời gian nhỏ t

Từ (2.17) ta có

“(2) = 1 ~0.3679.Vœx >0

4+ eVi thé Pr(T > 7⁄À) = 7⁄e, độc lập voi a Hệ số 7⁄À đôi khi được gọi là đặc tínhtuổi thọ

Khoảng thời gian cho tới khi hỏng hóc là

Khoảng thời gian cho tới khi hỏng là

2.2.9 Đánh giá thiết bi quan trọng trong hệ thốngPhan này giới thiệu lý thuyết về các phương pháp giúp người vận hành có thé đo lường độquan trọng của các bộ phận trong hệ thống (ví dụ turbin gió có cánh quạt, trục truyền động,

hộp so, máy phat Với các công thức toán học xây dựng ở phân trên, ta có thé định lượngthiết bị nào có ảnh hưởng lớn nhất đến độ tin cậy hệ thống)

2.2.9.1 Giới thiệu

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

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

- Phương pháp đo lường Birnbaum

- Phương pháp đo lường nâng cao tiềm năng (improvement potential measure)

2.2.9.2 Phương pháp đo lường Birnbaum

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

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

ƒ”đltp)=_—=®—~~^ =1,2, ,n (2.21)

Nếu 7( l7) lớn, điều đó có nghĩa một sự thay đổi nhỏ độ tin cậy của thiết bị ¡ sẽ

dẫn 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

A p(t)) = p,ữ)xhq,, pO) + 1 — pO) x h(0, pO)

h( p(t) = p,(t)x[Ad; , pữ))— h(0,, pữ))|— h(0,, pO)Với:

h(1,,p(t)): xác suất hệ thống vẫn hoạt động khi ta biết rằng thiết bi thứ i đanghoạt động tại thời điểm t

h(0,, pŒ)): xác suất hệ thống vẫn hoạt động khi ta biết rằng thiết bị thứ i danghỏng hóc tại thời điểm t

Vì thế công thức 2.20 có thể viết lại

pháp này

2.2.9.3 Phương pháp cải tiến tiềm năngXem xét hệ thống với độ tin cậy h(p(t)) tại thời điểm t Trong một vài trường hợp tasẽ 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 p(t) = 1 Sự chênh

lệch giữa h(1;, p(t)) và h(p(t)) được gọi là cải tiến tiềm năng với thiết bị i và được

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

Xem xét cấu trúc nói tiếp của một hệ thống gồm 2 thiết bị độc lập có độ tin cậy tạithời diémt pl = 0.98, 22 = 0.96

Ta có độ tin cậy hệ thống tại thời điểm t là

h( pl, p2) = pIx p2 = 0.9408

Hình 2.12 - Cấu trúc nối tiếp của 2 phần tử trong 1 hệ thống

Phương pháp Birnbaum

Oh(pl, p2) _/5q)= = p2=0.96C1) 2pI P

18) = “Œ,P2) _ „1 — 0.08

Op2Theo kết qua, ta thấy thiết bị có độ tin cậy thấp nhất trong hệ nói tiếp sẽ quantrọng nhất Điều này phù hợp với trực giác của ta về hệ thống Hệ thống cấu trúcsẽ tương đương với chuỗi Chúng ta biết rằng chuỗi sẽ không bao giờ mạnh hơnđiểm yếu nhát trong chuỗi Vì thế điểm yếu nhất trong chuỗi là điểm quan trọng

nhât

Phương pháp cải tiến tiềm năngI’ ad =1°()xd— pb = 0.0192I” (2) = 1° (2) x d— p2) = 0.0392

Phương pháp cải tiến tiềm năng cho kết quả tương tự phương pháp Birnbaum

CHƯƠNG 3

XÂY DỰNG MÔ HÌNH SƠ DO KHOI ĐỘ TIN

CẬY CHO TURBIN GIÓ

Chương này trình bày các cơ sở lý luận và những thông tin thu thập được

dé phục vụ cho việc xây dung m_hinh sơ đồ khối độ tin cậy cho turbin gió

Các th ng tin th ng thường là bảo mật, những dữ liệu thu thập được da sốlà rời rac, kh ng đồng nhất Cuối cùng thi m 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 tincậy 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 suat 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

3.1 Xây dựng ham phân phối xác suất tỷ lệ lỗi dựa trên phân tích xác

suất thống kê

Dựa trên lý thuyết độ tin cậy ở chương 2, ta hoàn toàn có thể xây dựng nên hàmphân phối xác suất đại diện cho hỏng hóc của thiết bị nếu có cơ sở dữ liệu day đủ.Sau đây sẽ trình bày một ví dụ tìm các tham sé cho ham phan phối xác suất hỏnghóc hàm mũ cho một thiết bi

Ta có số lượng các mẫu được sản xuất giống nhau, tiến hành thí nghiệm vòng đờithiết bị theo quy luật vận hành thiết bị cho tới khi hỏng Sau thí nghiệm tat cả thiếtbị đều hỏng hóc Lịch sử vận hành của các thiết bị là:

Mốc thời gian hỏng hóc (giờ) Số thiết bị hỏng hóc

96 1257 2498 3763 41051 5