Prognostics for medium voltage apparatus : a multi-algorithm approach

Performance of systems, equipment and companies as a whole is evaluated by Key Performance Indicators (KPIs). One especially challenging area for managers is to improve KPIs related to availability and reliability of equipment by means of a properly designed maintenance program. In this framework, Condition Based Maintenance (CBM) and, as a further evolution, Predictive Maintenance (PdM), are the advanced models for definition of maintenance strategies. We focus on Medium Voltage Circuit Breakers (CB), in particular those used in critical applications, and specifically on estimation of the Remaining- Useful-Life (RUL), based on which maintenance activities should be scheduled with the purpose to avoid any failure in the system. This thesis describes a new method to assess the condition of equipment with a multialgorithm approach. A mixed multi-data approach has been devised for predicting the condition of an asset with the help of four different algorithms developed by ABB: . - the first algorithm is based on statistical data observed during the circuit breaker endurance test in a laboratory; - the second algorithm is determined by real-time data that is recorded by sensors installed on the device; - the other algorithms are a combination of Cumulative Distribution Function (CDF) algorithm and algorithm Montecarlo: this is called a hybrid model. The model will be soon available to use in ABB assets in the near future.

Le prestazioni di sistemi, apparecchiature e intere aziende vengono valutate per mezzo di Key Performance Indicators (KPIs). Una delle aree più critiche è il miglioramento dei KPI legati all’affidabilità per mezzo di programmi di manutenzione. In questo quadro, la manutenzione basata sulle condizioni, e la sua futura evoluzione in manutenzione predittiva, sono modelli avanzati per definire le strategie di manutenzione. In questo lavoro applichiamo questi concetti agli interruttori di media tensione, in particolare quelli utilizzati in applicazioni critiche, e applichiamo il concetto di RUL (Remaining Useful Life) sulla base del quale si può pianificare la manutenzione allo scopo di evitare malfunzionamenti. Questa tesi descrive un nuovo metodo per valutare lo stato delle apparecchiature con un approccio multi algoritmo. Abbiamo introdotto un nuovo approccio basato su fonti di dati multiple, che utilizza quattro algoritmi precedentemente sviluppati da ABB: - il primo algoritmo è basato sui dati delle prove di vita utile eseguite in laboratorio - il secondo basato su dati registrati in tempo reale dal dispositivo - gli altri due algoritmi, combinati in un modello ibrido, sono basati sulla distribuzione di probabilità cumulativa e su metodi Montecarlo. Il modello complessivo sarà presto utilizzato sulle apparecchiature ABB.