Attention: la disponibilité peut chuter en dessous de l'état d'équilibre!
La plupart des analyses de disponibilité du système se rapportent à l'état stable, c'est-à-dire à la disponibilité vers laquelle le système converge à mesure que le temps de fonctionnement augmente. Les équations standard pour le calcul de la disponibilité se rapportent à l'état stationnaire (par exemple EN 61078).
La disponibilité des points est la disponibilité attendue du système à un moment donné. Bien que l'état d'équilibre soit un bon indicateur du comportement du système, il est important de se demander:
Y a-t-il des cas où la disponibilité des points système tombe en dessous de la disponibilité de l'état stable?
La réponse surprenante est OUI!
Cela signifie qu'une analyse en régime permanent peut fournir un résultat trop optimiste!
Nous avons utilisé Logiciel de simulation RBD Monte Carlo de BQR pour simuler divers systèmes et identifier les cas où la disponibilité des points tombe en dessous de l'état d'équilibre:
Par souci de simplicité, un taux de réparation constant est supposé pour tous les exemples suivants.
Blocage avec distribution de pannes non exponentielle:
Un seul bloc avec une distribution d'échec de Weibull peut avoir une disponibilité de points qui tombe en dessous de l'état d'équilibre:
K sur N avec réparation à froid:
La réparation à froid est un cas où un bloc défaillant ne peut pas commencer la restauration pendant que le système fonctionne. K ou plus de N blocs sont nécessaires pour que le système fonctionne. La restauration ne commence que lorsque le système échoue, c'est-à-dire que les blocs N-K + 1 échouent. Lors de la restauration, le système est arrêté, les blocs K-1 qui n'ont pas échoué sont en mode veille. Lorsque tous les blocs défectueux sont réparés, le système se remet en marche.
Dans ce cas, le fonctionnement et la restauration des blocs ne sont pas indépendants. Une opération de bloc peut être arrêtée en raison de l'échec d'un bloc voisin.
La corrélation entre les blocs peut créer une situation dans laquelle la disponibilité des points tombe en dessous de l'état stationnaire même lorsque les blocs ont un taux de défaillance constant.
La figure suivante présente un modèle 2 sur 3 où les blocs enfants ont un taux d'échec constant:
Chaque bloc enfant du modèle K sur N peut être trouvé dans l'un des quatre états suivants:
- en fonctionnement
- Veille (le bloc n'est pas défaillant mais est arrêté en raison de la défaillance des blocs voisins)
- Échec (le bloc a échoué mais la restauration n'a pas encore commencé)
- Restauration
La figure suivante présente la probabilité d'être dans chaque état pour un bloc enfant du système K sur N de la Fig.2:
Veille avec réparation à froid:
La mise en veille signifie qu'un sous-système principal fonctionne alors qu'une sauvegarde ne fonctionne pas. Lorsque l'unité principale tombe en panne, la sauvegarde démarre.
La mise en veille avec réparation à froid signifie que la réparation ne commence que lorsque le primaire et la sauvegarde ont échoué.
Les unités principale et de secours sont corrélées, ce qui peut créer une situation dans laquelle la disponibilité des points chute en dessous de l'état stationnaire même lorsque les unités ont un taux de défaillance constant.
La figure suivante présente un modèle de secours dans lequel les blocs enfants ont un taux d'échec constant:
Chaque bloc enfant du modèle de secours se trouve dans l'un des quatre états (similaire au modèle K sur N avec réparation à froid).
Les figures suivantes présentent la probabilité d'être dans chaque état pour les unités principale et de secours:
Les figures 5 et 6 montrent le comportement différent des unités principale et de secours.
L'unité principale commence en mode de fonctionnement tandis que la veille commence en mode de veille.
Conclusions
Il existe des cas où la disponibilité des points tombe en dessous de l'état d'équilibre.
La simulation de Monte Carlo peut être utilisée pour identifier ces cas et éviter une analyse de disponibilité trop optimiste.
