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Enregistrement W6979916196

Analysis of Reliability of Fueling Machine Head Encoders

2021· dissertation· en· W6979916196 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2021
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFault Detection and Control Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEncoderRotary encoderReliability (semiconductor)Fault (geology)Position (finance)Noise (video)Power (physics)Jump
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this thesis is to investigate in-service performance and reliability of four principal encoders used to guide the motion of the fueling machine (FM), which is used to support the fueling operation in a CANDU nuclear power reactor. \nA primary function of an encoder is to track the precise position of a fueling component, such as the charge tube and ram. However, the tracking of position is occasionally prone to error due to faults in the encoder operation. The sequence jump is such a fault in which the encoder output about the position of a component suddenly increases by a large magnitude in a spurious manner. The sequence jump error is normally a result f unavoidable noise and disturbances in electric circuits and buses connecting the encoder with the fuel handling computers. In such case, the encoder functionality is restored by simple fault recovery process. However, the sequence jump error is also triggered by mechanical faults, such as worn tracking gears or faulty bit-readings. In such cases, the sequence jump error continues to occur so frequently that fueling operation is significantly interrupted. This prompts the replacement of the encoder via a maintenance outage, which also costs resources and lost power generation. \nAt present, there is no capability to predict the reliability and lifetime of encoders as well as no health monitoring strategy. This study aims to tackle these challenges by investigating the three particular aspects of encoder performance: (1) estimation of the lifetime distributions, (2) stochastic modelling of the occurrences of encoder errors, and (3) analyzing the bit patterns of encoder sequence jump errors for health monitoring purposes. This study is based on about 20 years of historical operating data related to these encoders from a nuclear station in Canada. \nThe encoder lifetime distributions are estimated using the lifetime histories collected from the plant maintenance database. These distributions are used to estimate the Mean Time To Failure (MTTF) and mission reliability over an operating interval. The stochastic process modelling and probabilistic bit pattern assessment during a sequence jump error helps to formulate a health monitoring strategy for encoders. \nThe models developed in this research will help to improve reliability of fueling operation, and reduce the unavailability and generation losses caused by abrupt encoder failures.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,189 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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