Naslov (srp)

Razvoj sinteznog modela upravljanja rizikom kod rotornih bagera : doktorska disertacija

Autor

Đenadić, Stevan, 1993-

Doprinosi

Milisavljević, Vladimir M., 1966-
Jovančić, Predrag, 1968-
Bugarić, Uglješa, 1965-
Tanasijević, Miloš Lj., 1975-
Ignjatović, Dragan, 1962-

Opis (eng)

Risk assessment of technical systems is an indispensable part of the quality of service and assetmanagement. Adverse events with the risk of major consequences are breakdowns and downtime.Excavator breakdowns can endanger people's lives and health and have great economic consequences.Failures of excavator elements cause long-term downtime i.e. a loss from the planned production.There are several shortcomings in the existing methods used for risk assessment. They are concentratedin the settings of the equality of risk elements and the method of risk calculation. In addition, thepredictability of results is pronounced, whereas the accuracy of the model has not been considered. Thedesign of the synthetic model presented in the dissertation is aimed at reducing the impact of theshortcomings on risk analyses.The innovative model is based on fuzzy logic and expert systems where two multi-criteria methods areimplemented. Fuzzy expert systems, as a domain of artificial intelligence, are optimal for the analyses ofthe phenomena in which uncertainty, ambiguity, and subjectivity dominate. The algorithmic structure ofthe model should reduce the impact of subjectivity, contribute to the aggravation of partial indicators inrelation to the circumstances, remove predictability of outcomes, increase the accuracy of results, andimprove the existing maintenance systems.The universality of the fuzzy expert model is reflected in the possibility of using different types of data:linguistic, numerical, or functions. The input values are mapped to fuzzy sets. The AHP method has beenapplied to define the weight coefficients of partial indicators in risk. The TOPSIS method is used in themodel composition as part of the fuzzy screening. The results of the model are expressed as a percentageof risk intensity with a linguistic description. The concise shape of the final result is defined through asingle numerical value concerning different scales. By applying the Python programming language andthe Streamlit framework, the model is designed in the application and visual form.The presented model was verified on a bucket-wheel excavator with the label SRs2000. Two forms ofrisk were analysed: risk of the machine structural stability and risk of the production process interruption.The results of the first model are presented through the ranking of excavator weak points withrecommendations for maintenance activities. The results of the second model define the current state ofthe entire excavator. In both forms of risk, the model proved to be more precise (less dispersion) than themost used other models. The achieved contributions are also the reduction of subjectivity andpredictability of outcomes, shifting the model center of gravity according to the analysis circumstances.

Opis (srp)

Procena rizika tehničkih sistema predstavlja neizostavni segment upotrebnog kvaliteta i upravljanjaimovinom. Neželjeni događaji sa rizikom od velikih posledica su havarije i zastoji. Havarije bagera moguda ugroze živote i zdravlje ljudi i stvore ekonomske posledice. Otkazi elemenata stvaraju dugotrajnezastoje odnosno gubitak planirane proizvodnje.U postojećim metodama za ocenu rizika prisutno je više nedostataka, koji su koncentrisani u postavkamajednakosti elemenata rizika i načinu kalkulacije rizika. Pored toga, predvidljivost rezultata je izražena, apreciznost modela nije razmatrana. Dizajn modela koji se prezentuje u disertaciji, usmeren je kasmanjenju uticaja nedostataka na analize rizika.Inovativni model bazira se na fazi logici i ekspertnim sistemima gde su implementirane dvevišekriterijumske metode. Fazi ekspertni sistemi kao domen veštačke inteligencije, su optimalni zaanalize fenomena gde dominira neodređenost, višeznačnost, neizvesnost i subjektivnost. Algoritamskastruktura modela treba da umanji uticaj subjektivnosti, doprinese vrednovanju parcijalnih indikatora uodnosu na okolnosti, ukloni predvidljivost ishoda, poveća preciznost rezultata i unapredi sistemeodržavanja.Univerzalnost fazi ekspertskog modela ogleda se kroz mogućnost korišćenja različitih tipova podataka:lingvističkih, numeričkih ili funkcija. Ulazne veličine se mapiraju na fazi skupove. Metoda AHP jeprimenjena za definisanje koeficijenata značajnosti parcijalnih indikatora. TOPSIS metoda koristi se upropoziciji modela kao deo fazi zaključivanja. Rezultati modela iskazan su kao procentualni odnosintenziteta rizika uz lingvistički opis. Koncizan oblik krajnjeg rezultata daje jednu numeričku vrednost uodnosu na različite skale. Primenom programskog jezika Python i softverskog okvira Streamlit, modelje dizajniran u aplikativnoj i vizuelnoj formi.Prezentovani model je verifikovan na rotornom bageru SRs2000. Analizirane su dve forme rizika: postrukturnu stabilnost mašine i po prekid proizvodnog procesa. Rezultati prvog modela su prikazani kaorang slabih mesta bagera sa preporukama aktivnosti održavanja. Rezultati drugog model definišutrenutno stanje čitavog bagera. U obe forme rizika modela disperzija je manja u odnosu na najčešćekorišćene modela. Ostvareni doprinosi su i smanjenje subjektivnosti i predvidljivosti ishoda, pomeranjetežišta u skladu sa okolnostima analize

Opis (srp)

Rudarsko inženjerstvo - Mehanizacija u rudarstvu i energetici / Mining engineering - Mechanization in mining and energy Datum odbrane: 28.10.2022.

Jezik

srpski

Datum

2022

Licenca

Ovo delo je licencirano pod uslovima licence
Creative Commons CC BY-NC-ND 3.0 AT - Creative Commons Autorstvo - Nekomercijalno - Bez prerada 3.0 Austria License.

http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/at/legalcode

Predmet

OSNO - Opšta sistematizacija naučnih oblasti, Rudarsko mašinstvo

rudarstvo, rizik, rotorni bager, fazi logika, održavanje prema riziku

OSNO - Opšta sistematizacija naučnih oblasti, Rudarsko mašinstvo

mining, risk, bucket-wheel excavator, fuzzy logic, risk-based maintenance