ISSN 1507-2711
JOURNAL DOI: dx.doi.org/10.17531/ein

JCR Journal Profile


Członek(Member of): Europejskiej Federacji Narodowych Towarzystw Eksploatacyjnych  - European Federation of National Maintenance Societies  Wydawca(Publisher):Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne (Warszawa) - Polish Maintenance Society (Warsaw)   Patronat Naukowy(Scientific supervision): Polska Akademia Nauk o/Lublin  - Polish Akademy of Sciences Branch in Lublin  Członek(Member of): Europejskiej Federacji Narodowych Towarzystw Eksploatacyjnych  - European Federation of National Maintenance Societies


 We verify submissions originality with the use of iThenticate plagiarism checker


 All accepted articles are published Open Access under the Creative Commons Licence: CC-BY 4.0

Publisher:
Polish Maintenance Society
(Warsaw)

Scientific supervision:
Polish Academy of Sciences Branch in Lublin

Member of:
European Federation
of National Maintenance Societies


Attention!

In accordance with the requirements of citation databases, proper citation of publications appearing in our Quarterly should include the full name of the journal in Polish and English without Polish diacritical marks, i.e. "Eksploatacja i Niezawodnosc – Maintenance and Reliability".


 

Submission On-Line


The average number of weeks from article submission to the final decision: 4 weeks




http://scientific.thomsonreuters.com/cgi-bin/jrnlst/jloptions.cgi?PC=D

http://www.thomsonreuters.com/products_services/scientific/Journal_Citation_Reports

http://doaj.org

http://infobaseindex.com

http://www.info.scopus.com/why-scopus/publishers/?url=detail/what/publishers/

http://www.ebsco.com


MOST CITED

Update: 2021-07-01

1. COMPUTER-AIDED MAINTENANCE AND RELIABILITY MANAGEMENT SYSTEMS FOR CONVEYOR BELTS
By: Mazurkiewicz, Dariusz

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Volume: 16   Issue: 3   Pages: 377-382   Published: 2014

Times Cited: 59
2. ON APPROACHES FOR NON-DIRECT DETERMINATION OF SYSTEM DETERIORATION
By: Valis, David; Koucky, Miroslav; Zak, Libor

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Volume 14, Issue: 1   Pages: 33-41   Published: 2012

Times Cited: 53
3. A NEW FAULT TREE ANALYSIS METHOD: FUZZY DYNAMIC FAULT TREE ANALYSIS
By: Li, Yan-Feng; Huang, Hong-Zhong; Liu, Yu; et al.

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Volume 14, Issue: 3 Pages: 208-214 Published: 2012

Times Cited: 51
4. INNOVATIVE METHODS OF NEURAL RECONSTRUCTION FOR TOMOGRAPHIC IMAGES IN MAINTENANCE OF TANK INDUSTRIAL REACTORS
By: Rymarczyk, Tomasz; Klosowski, Grzegorz

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Volume: 21 Issue: 2 Pages: 261-267 Published: 2019

Times Cited: 50
5. APPLICATION OF NEURAL RECONSTRUCTION OF TOMOGRAPHIC IMAGES IN THE PROBLEM OF RELIABILITY OF FLOOD PROTECTION FACILITIES
By: Rymarczyk, Tomasz; Klosowski, Grzegorz

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Volume: 20 Issue: 3 Pages: 425-434 Published: 2018

Times Cited: 45
6. ASSESSMENT MODEL OF CUTTING TOOL CONDITION FOR REAL-TIME SUPERVISION SYSTEM
By: Kozlowski, Edward; Mazurkiewicz, Dariusz; Zabinski, Tomasz; Prucnal, Slawomir; Sep, Jaroslaw

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Volume: 21 Issue: 4 Pages: 679-685 Published: 2019

Times Cited: 40
7. PREDICTING THE TOOL LIFE IN THE DRY MACHINING OF DUPLEX STAINLESS STEEL
By: Krolczyk, Grzegorz; Gajek, Maksymilian; Legutko, Stanislaw

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Volume: 15 Issue: 1 Pages: 62-65 Published: 2013

Times Cited: 39
8. MAINTENANCE DECISION MAKING BASED ON DIFFERENT TYPES OF DATA FUSION
By: Galar, Diego; Gustafson, Anna; Tormos, Bernardo; et al.
EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY 
Volume 14, Issue: 2   Pages: 135-144   Published:2012

Times Cited: 38
9. TESTS OF EXTENDABILITY AND STRENGTH OF ADHESIVE-SEALED JOINTS IN THE CONTEXT OF DEVELOPING A COMPUTER SYSTEM FOR MONITORING THE CONDITION OF BELT JOINTS DURING CONVEYOR OPERATION
By: Mazurkiewicz, Dariusz

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Issue: 3 Pages: 34-39 Published: 2010

Times Cited: 37
10. RELIABILITY ANALYSIS OF RECONFIGURABLE MANUFACTURING SYSTEM STRUCTURES USING COMPUTER SIMULATION METHODS
By: Gola, Arkadiusz

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Volume 21, Issue: 1, Pages: 90-102, Published: 2019

Times Cited: 36

 

 



Task „Implementation of procedures ensuring  the originality of scientific papers published in the quarterly „Eksploatacja i Niezawodność – Maintenance and Reliability” financed under contract 532/P-DUN/2018 from the funds of the Minister of Science and Higher Education for science dissemination activities.


Wiener process

Prognozowanie trwałości resztkowej wysoce niezawodnych produktów na podstawie danych historycznych z przyspieszonych badań degradacji

Precyzyjne przewidywanie trwałości resztkowej użytkowanego produktu stanowi klucz do prawidłowego utrzymania ruchu w oparciu o bieżący stan techniczny (condition-based maintenance).W przypadku produktów o wysokiej niezawodności, trudno jest uzyskać ilość danych degradacyjnych, która umożliwiałaby precyzyjne prognozowanie trwałości resztkowej przy normalnym poziomie obciążeń. Dlatego też bardzo ważnym zagadnieniem jest wykorzystanie historycznych danych degradacyjnych umożliwiających zwiększenie trafności prognozowania trwałości resztkowej. Przyspieszone badania degradacyjne, które powszechnie wykorzystuje się do oceny niezawodności wysoce niezawodnych produktów, mogą dostarczać bogatych danych o przyspieszonej degradacji. W przedstawionej pracy badano metodę prognozowania trwałości resztkowej opartą na wnioskowaniu bayesowskim, w którym jako uprzednie informacje wykorzystano dane z przyspieszonych badań degradacji. Dane degradacyjne modelowano za pomocą procesu Wienera z funkcją czasu. Aby móc zastosować efekty losowe wszystkich parametrów procesu Wienera, rozważano niesprzężone rozkłady a priori. Wprowadzono współczynniki przyspieszenia , które pozwoliły na przekształcenie szacowanych wartości parametrów z poziomu obciążeństosowanych w próbie przyspieszonej do poziomu obciążeń normalnych, co umożliwiło wybór odpowiednich typów parametrów losowych rozkładu a priori zwykorzystaniem statystyki testowej Andersona-Darlinga. Metodę Monte Carlo opartą na łańcuchach Markowa z próbnikiem Gibbsa wykorzystano do oceny średnich a posteriori parametrów losowych. Proponowaną metodę zweryfikowano na postawie przykładu samoregulującego przewodu grzejnego.

Residual life prediction for highly reliable products with prior accelerated degradation data

To precisely predict the residual life for functioning products is a key of carrying out condition based maintenance. For highly reliable products, it is difficult to obtain abundant degradation data to precisely predict the residual life under normal stress levels. Thus, how to make use of historical degradation data to improve the accuracy of the residual life prediction is an interesting issue. Accelerated degradation testing, which has been widely used to evaluate the reliability of highly reliable products, can provide abundant accelerated degradation data. In this paper, a residual life prediction method based on Bayesian inference that takes accelerated degradation data as prior information was studied. A Wiener process with a time function was used to model degradation data. In order to apply the random effects of all the parameters of a Wiener process, the non-conjugate prior distributions were considered. Acceleration factors were introduced to convert the parameter estimates from accelerated stress levels to normal stress levels, so that the proper prior distribution types of the random parameters can be selected by the Anderson-Darling statistic. A Markov Chain Monte Carlo method with Gibbs sampling was used to evaluate the posterior means of the random parameters. An illustrative example of self-regulating heating cable was utilized to validate the proposed method.

Przyspieszona analiza degradacji w oparciu o proces Wienera z efektem losowym z błędami autoregresyjnymi pierwszego rzędu

W przypadku wysoce niezawodnych produktów o długim cyklu życia, przyspieszone badanie degradacji (ADT) często stanowi skuteczny i atrakcyjny sposób oceny niezawodności. Jak wiadomo, analiza danych z przyspieszonej degradacji wymaga włączenia do modelu ADT trzech źródeł zmienności, w tym zmienności czasowej, zmienności między jednostkami i błędów pomiarowych. Zmienność czasową można odpowiednio opisać za pomocą procesu Wienera. Jednak losowość początkowego poziomu degradacji, który stanowi ważną część zmienności między jednostkami, jest często w badaniach pomijana. Ponadto, w odniesieniu do błędów pomiaru, obecne modele ADT często zakładają, że mają one wzajemnie niezależne rozkłady normalne, ignorując możliwą autokorelację. Problemy te prowadzą w niektórych sytuacjach do niskiej trafności oceny niezawodności. W związku z powyższym, zaproponowano model ADT oparty na procesie Wienera z efektem losowym, w którym uwzględniono błędy autoregresyjne pierwszego rzędu (AR (1)). Następnie, w oparciu o pojęcie pierwszego czasu przejścia, wyprowadzono wyrażenia w postaci zamkniętej dla rozkładu czasu uszkodzenia (FTD). Do oszacowania nieznanych parametrów przyjęto metodę wnioskowania statystycznego. Na koniec przedstawiono kompleksowe studium symulacyjne i wskazano praktyczne zastosowanie modelu w celu wykazania jego racjonalności i skuteczności.

 

Accelerated degradation analysis based on a random-effect Wiener process with one-order autoregressive errors

For highly reliable and long-life products, accelerated degradation test (ADT) is often an effective and attractive way to assess the reliability. To analyze the accelerated degradation data, it has been well recognized that it is necessary to incorporate three sources of variability including the temporal variability, the unit-to-unit variability and measurement errors into the ADT model. The temporal variability can be properly described by the Wiener process. However, the randomness of the initial degradation level, which is an important part of the unit-to-unit variability, has been often neglected. In addition, regarding the measurement errors, current ADT models often assumed them to follow a mutually independent normal distribution and ignored the autocorrelation that may probably exist in them. These problems lead to a poor accuracy for reliability evaluation in some situation. Thus, a random-effect Wiener process-based ADT model considering one-order autoregressive (AR(1)) errors is proposed. Then closed-form expressions for the failure time distribution (FTD) is derived based on the concept of first hitting time (FHT). A statistical inference method is adopted to estimate unknown parameters. Finally, a comprehensive simulation study and a practical application are given to demonstrate the rationality and effectiveness of the proposed model.

 

An approach in determining the critical level of degradation based on results of accelerated test

Nowadays, systems are more complex and require high reliability for their components, especially critical system components. Therefore, to avoid serious damage, system are often replaced before the actual failure. The replaced parts are considered to have “soft failure”, and the limit in which the parts are replaced is known as the critical level of the degradation process. Determining the appropriate value of the critical level for a product is an important problem in their exploitation, as well as for predicting the Mean Time to Failure (MTTF) or Remaining Useful Lifetime (RUL) of this product based on the degradation data by the mathematical models. In this article, an approach in determining the critical levels based on failure data from an accelerated test is introduced. This approach is applied with the degradation process of Light-Emitting Diodes (LED) in an accelerated test and a type of Wiener process-based model is used to predict the MTTF or RUL of LED based on their degradation data and the found critical level.

Reliability assessment for micro inertial measurement unit based on accelerated degradation data and copula theory

With its extensive use in industry, assessing the reliability of the micro inertial measurment unit (MIMU) has become a pressing need. Unfortunately, the MIMU is made up of several components, and the degradation processes of each are intertwined, making it difficult to assess the MIMU’s reliability and remaining useful life. In this research, we offer a reliability assessment approach for the MIMU, which has long-lifetime and multiple performance characteristics (PCs), based on accelerated degradation data and copula theory.Each PC model of MIMU is constructed utilizing drift Brownian motion to depict accelerated degradation process. The copula function is used to model the multivariate dependent accelerated degradation test data and to describe the dependency between multiple MIMU performance parameters. The particle swarm optimization algorithm is used to estimate the unknown parameters in the multi-dependent ADT model. Finally, the storage test and simulation example on MIMU’s accelerated degradation data verify the feasibility and effectiveness of the proposed method.


SELECT PUBLICATION YEAR