Weibull - usure d'un roulement - erreur dans tableau??

Etudiante78 · June 2022

Bonjour,

Je suis étudiante et j'essaye avec la littérature disponible de déterminer l’usure dans le temps d’un roulement mécanique sur une machine qui doit fonctionner sur 20 ans. Vraiment, si quelqu'un peut me dire où se situe mon/mes erreurs j'en serais ravie !

J’ai utilisé la méthode Weibull pour estimer ce calcul.

- Dans la première colonne, j’ai indiqué le rang des Time Between Failure

- Dans la 2e colonne, j’ai indiqué des chiffres espacés de 8322 (il s'agit du temps de fonctionnement garanti par an, donc de fonctionnement du roulement : 8322 heures, qui comprend les 17 heures d'arrêt de la machine par an pour la réparation du roulement 1 fois par an, estimé à partir d'un pourcentage)

- Les 4e et 5e colonnes grises, beta et eta, qui sont des coefficients que j’ai trouvé dans la littérature pour les roulements "roller bearings" qui sont ceux dans machine.

- Les colonnes suivantes sont des éléments statistiques calculés grâce aux formules copié-collé sur la page.

Mon problème se situe au niveau de la dernière colonne MTBF je pense. J’obtiens pour le MTBF des chiffres je pense environ 10x trop élevés alors que le Failure sur le roulement se produit environ 1 fois par an par turbine, provoquant une période d’arrêt de 17h. Comment se fait-il que j’obtienne, par ex pour la première ligne, un MTB de plus de 65 000 heures. Je pense que le problème se situe au niveau de la colonne « fonction weibull f(t) » ou « failure rate lambda per hour ». Quelqu'un peut-il jeter un oeil svp ?

gerard0 · June 2022

Bonjour.

Si j'ai bien compris, tu as déjà l'équivalent d'un MTBF (8322) et tu fabriques une série de valeurs (de 8322 à 166440) pour recalculer un MTBF correspondant à des roulements qui auraient duré de 8322 à 166440 h sans panne. Pas étonnant que le MTBF soit important !!

La méthode de Weibull s'applique à des données réelles de durée entre pannes.

Cordialement.

Etudiante78 · June 2022

Merci Gérard. Pourquoi dites-vous "des roulements qui auraient duré de 8322 à 166440 h sans panne" car l'idée c'est qu'une panne se produit environ chaque année donc une vingtaine de fois sur l'espace de 20 ans.
Par ailleurs, le MTBF ne peut pas réellement être 8322 heures (donc constant) si ? Puisqu'il faut tenir compte de l'usure dans le temps qui empire.
Me conseillez-vous une autre méthode ? qui soit plus adaptée à mon étude.
Merci encore.

gerard0 · June 2022

Oui, travailler avec les données d'un historique des pannes.

Mais comme je ne comprends pas ce que tu as fait dans ton fichier excel, je peux être passé à côté. Je ne sais pas du tout ce que tu fais de cette première colonne, illusoire puisque les pannes ne se produisent pas à temps fixe (toutes les 8322 heures). Surtout si, comme tu le dis, "qu'il faut tenir compte de l'usure dans le temps qui empire".

En tout cas, travailler avec des "fausses données" n'a aucun intérêt.

Cordialement.

NB. S'il y a environ une panne toutes les 8322 h en moyenne, le MTBF est, par définition, 8322 h.

lourrran · June 2022

Ce que tu fais dans ton tableau, tu dis que certains roulements vont tomber en panne au bout de 8322 heures, d'autre vont tenir 2 fois plus longtemps, etc etc , et les plus résistants vont tenir 165000 heures sans la moindre panne. 20 ans sans la moindre panne.
Tu calcules le nombre de roulements dans chacune de ces 20 strates, mais forcément, la moyenne sera très élevée, environ 10 ans.

Et encore, tu as décidé qu'au bout de 20 ans, on mettait tous les roulements à la poubelle. Sinon, tu aurais eu un nombre encore plus grand.

math78 · June 2022

Bonjour

Dans la loi de Weibull, on doit obtenir une courbe en forme de baignoire, à savoir au début des pannes que l'on peut attribuer aux défauts de jeunesse du produit, puis très peu de panne (le produit est stable), puis de nouveau une augmentation des pannes à cause du vieillissement du produit.

Weibull - usure d'un roulement - erreur dans tableau??

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