基于可靠性的混联系统的动态预防性维护策略

以多设备混联系统为研究对象,通过优化组合成本,给出了一种以作业计划为约束的修复非新的动态预防性维护策略.在建模过程中考虑到设备因预防性维护次数增加造成可靠度逐渐下降的情况,引入了役龄递减因子与故障率递增因子优化模型.该维护策略达到了不中断生产作业的目标,使维护计划与作业计划之间的冲突得以协调.通过算例分析,验证了该维护策略的合理性和经济有效性.     

考虑生产线平衡的串-并联生产系统机会维护策略

以多工序多台设备组成的串-并联生产系统为研究对象,根据生产线平衡原理,在每次预防性维护时引入机会维护,以实现设备的充分利用;采用可靠度恢复因子描述设备维护前后的可靠度演变过程,建立了以可靠度、总成本最小为优化目标的串-并联生产系统预防性维护和机会维护模型,采用蒙特卡洛仿真方法获得最优的预防性维护和机会维护的阈值,从而得到了满意的维护计划.应用实例结果表明,所提出的方法能够为串-并联生产系统提出合理的维护计划.在保证不发生系统停产的基础上,能够充分实现机会维护,降低企业设备的维护费用.     

考虑设备能耗与污染的维护策略研究

[目的]随着环境问题的日益突出,环保部门对企业的约束逐渐加强,当企业的生产消耗过多能源或者产生过量污染排放时,需要支付一定的环境惩罚成本用于修复损害的环境.传统的预防性维护策略研究没有考虑设备在生产过程中的能耗以及污染排放问题,而且在实际生产过程中,随着设备役龄的增加,设备性能退化的同时也伴随着能耗水平和污染排放水平的增加,过高的能耗与污染不仅对环境产生损害,也会导致企业的运营成本增加.因此需要研究设备的能耗与相应污染排放的维护策略.[方法]将设备的能耗控制和污染排放控制引入到传统的预防性维护来优化设备的预防性维护策略,并将役龄递减因子引入到设备的能耗模型和污染排放模型中,来模拟设备的维护操作对能耗水平和污染排放水平的影响.以设备的可靠度、能耗水平、污染排放水平以及最佳维护次数为决策变量,以设备生命周期内的成本率最低为优化目标,来构建考虑设备能耗和污染排放水平的维护模型.[结果]采用灰狼优化算法对设备预防性维护模型进行优化求解,结果显示在能耗和污染排放的双重控制下,设备生命周期的成本率最小.[结论]通过算例分析验证了模型的有效性.     

多资源约束下串/并联生产系统的机会维护策略

以多资源约束下的串/并联生产系统为研究对象,根据系统内各个工序的资源需求优先级对工序进行排序,结合预防性维护阈值确定需要进行维护的设备以及这些设备所处的工序,在其中选取资源需求优先级最低的工序为标准,建立系统的机会维护策略;采用可靠度恢复因子描述设备维护前后可靠度的演化过程,建立以维护成本为优化目标的维护模型;通过Matlab编程对实例进行计算分析来验证模型的有效性与科学性.结果显示,该维护策略能保证多资源约束下的串/并联生产系统维护成本最优.     

基于麻雀搜索算法考虑病患流的医院诊疗设备维护优化研究

针对医院诊疗设备出现故障后对病人的影响不可控、产生的维修费用高等问题，提出了一种基于病患流分布不均的预防性维护决策模型。首先，针对医院诊疗设备退化速度受病患流分布影响的特点，采用病患流因子反映其人流量变化规律，并基于设备衰退演化规则构建了设备退化过程模型。其次，通过将量化的诊疗设备故障风险成本以及延迟或提前维护带来的变动成本纳入成本计算体系，提出了病患流分布不均状况下以故障风险值为约束的设备维护策略。最后，采用麻雀搜索算法进行寻优获取关键初始变量，并对模型进行数值仿真分析，结果表明，新维护策略在保障诊疗设备可靠度的同时，也能保持较低的维护成本。     

多资源约束下串并联生产系统的多目标动态维护

针对多资源约束下的串并联生产系统,在多资源约束条件下考虑系统的可用性,以各工序资源需求优先级为标准,建立了一种多目标动态维护模型.引入权重因子,通过采用可靠度恢复因子描述各工序设备维护前后可靠度的变化过程,建立以维护成本和系统可用度为优化目标的维护策略.通过仿真抽样求解出系统在给定区间内的预防性维护与机会维护阈值.结果表明,该维护策略能保证多资源约束下的串并联生产系统维护成本和系统可用度最优.     

基于产品检测的串联多设备预防性维护策略

以多设备串联生产流水线作为研究对象,引入设备故障规律的浴盆曲线,提出以设备可靠度作为产品合格检测的时间点,将产品检测考虑至系统总成本中,制定符合设备劣化特性的系统预防性维护计划.根据设备劣化的可靠度计算质量控制时间点,人为地对生产过程中的产品进行合格性检测,进一步提高产品的合格率,判断设备的劣化状态,动态调整维护计划,对达到预防性维护要求的劣化设备进行维护,减少非计划停机与残次品生产造成的延迟时间,实现企业生产线长期运行的最低总成本率,最后通过案例验证了该策略的有效性.     

基于可靠度的多设备混联系统机会维护模型

以多设备组成的混联生产系统为研究对象,采用可靠度恢复因子描述不同维护方式下设备可靠度演化,建立了一种基于可靠度的以维护成本为优化目标的多设备混联生产系统的机会维护模型.算例分析表明,该模型符合实际生产情况,能够为复杂结构的生产系统预防性维护决策提供有力支持.     

基于设备可靠性的动态预防维护策略

针对设备可靠性随着役龄和维护次数的增加而降低的情况,建立了一种基于设备可靠性的顺序预防性维护优化模型.该模型结合役龄递减因子和失效率递增因子来调整失效率演化规则,并考虑系统当机成本和基于设备当前状态及强化年龄的动态预防维护成本,通过引入威布尔分布对某列车检修设备进行仿真分析.结果表明,该动态预防性维护策略有效且实用,可为设备的实际维护决策提供支持.     

基于失效率调整因子的多目标动态预防性维护决策建模

针对静态维护策略中事先确定固定维护周期以及当前维护决策多为单一目标决策的不足,引入整合失效率调整因子的修复非新模型,采用动态预防性维护决策,更符合随役龄增加而使设备的预防性维护周期递减的实际情况.在此基础上,整合优化维修成本率和设备可用度,建立一种动态预防性维护的多目标决策模型.数值实例结果表明,利用多目标动态预防性维护决策模型,可求出基于维修成本率最小和设备可用度最大的各维护周期最优预防性维护时间间隔.     

基于马尔科夫决策过程的带缓存双机系统不完美维护策略

为有效解决退化系统的设备维护优化问题,对带缓存双机系统的预防性维护策略进行研究.首先,考虑两设备的随机退化,针对不完美的小修和预防性维护,通过马尔科夫过程描述系统状态.然后,基于收入和成本,建立生产系统的利润模型.最后,通过最大化长期期望利润,确定不同系统状态下的预防性维护决策.采用值迭代方法对模型进行求解,数值分析结果表明,设备的维护决策不仅取决于自身状态,还受其他设备状态和缓存量的影响.     

考虑质量的退化生产系统可用性中心维护决策

为了减少系统非计划停机时间,控制产品质量,提出了以设备可用性为中心的多机维护策略.首先定义三种维护方式,研究其对设备状态的影响机理,从而建立可靠性模型.在对系统进行马尔科夫状态分析的基础上,建立产品质量与系统退化状态之间的关系,构建包含质量损失成本的总成本模型.从实际应用的角度出发,综合考虑设备的可靠性和维护性,以可用性为中心、以总成本最小为目标规划系统的预防性维护策略.实验表明,提出的维护策略可有效地应用于多部件生产系统,且多操作预防性维护方式的效果优于单一操作.     

一种玻壳研磨设备预防性维护周期的决策方法

针对传统的基于固定时间周期的玻壳研磨设备的预防性维护策略难以有效满足设备玻壳生产线优化的特点。本文研究了一种基于神经网络模型的玻壳研磨设备预防性维护周期动态决策方法。基于本企业运行数据验证表明，该方法对玻壳研磨设备的预防性维护周期进行动态决策是可行的，对降低玻壳研磨设备的预防性维护成本，提高研磨设备的利用率等具有重要作用。     

基于NSGA-Ⅱ 的医疗设备预防性维护与病人调度联合优化

[目的]针对病人进行核磁共振成像预约检查过程中出现的调度与设备维护计划相互影响的问题,提出一种联合优化模型,研究对象是单机系统,多位病人等候进行检查.[方法]考虑到设备失效服从威布尔分布,设备具有堕化效应,引入役龄递减因子、失效率递增因子、维护时间递增因子和维护费用递增因子对设备的劣化过程做了模拟,构建了合适的维护方案.接着考虑到病人就诊过程中设备必须保持足够的可靠度,保证病人就诊检查全过程的安全性,制定了一种提前式预防性维护方案.[结果]以总成本最低、总延误时间最少、总就诊时间最少为 目标,采用NSGA-Ⅱ算法求得Pareto最优解,采用层次分析法使医院的预约系统能够根据实际情况排布出合适的调度方案,有效协调病人就诊调度与设备维护计划.[结论]通过实际算例证明了所提出的联合优化模型的有效性.     

面向港口复杂装卸系统的动态机会维护策略

针对以不同衰退特征设备组成的港口复杂装卸系统,提出了设备层-系统层交互的动态机会维护策略,以支撑自动化码头的智能维护决策.引入维护效果和外部环境工况,提出了独立设备的综合衰退演化规则,并结合多目标价值理论和动态循环决策模式,建立设备层多目标预知维护规划模型.在此基础上,分析串联设备间的相互依赖性,利用设备停机的组合维护机会,建立了多设备维护优化调度的联合区间轴策略,对关联设备的预知维护作业采取有针对性的作业合并.数值实例结果证明,所提出的方法可显著降低系统整体维护成本,提供具有可行性、实时性、经济性的系统层维护优化方案.     

非完美维修情境下的预防性维修多目标决策模型

针对复杂装备预防性维修决策中设备寿命和成本估计不足的问题,研究了非完美维修情境下复杂装备的预防性维修决策优化方法.基于虚拟寿命理论建立了维修效率与设备寿命之间的关系,提出了3种检测及维修的周期计算方法;将故障导致的质量波动及可变维修成本纳入考量,建立了更精确的成本估算模型;以设备可用度最高和总成本率最低为目标,建立了预防性维修的多目标决策模型.同时,以某型加工中心为例,结合其生产与维修历史记录,通过实例数值对比分析了静态、动态及失效极限3种维护周期计算方法及其适用性,以及不同维修水平下总成本率与设备可用度的差异,并分析了质量成本对最优策略的影响,从而验证了所建模型的可靠性和新颖性.     

联合故障与经济相关性的动车组多部件系统维护

为了探讨部件间的相关性对系统维护计划的影响,基于复杂机械系统中部件间的相关性理论,利用故障链对部件间的复杂故障相关关系进行描述.根据部件在故障链中所处的层次对部件进行编号,建立了复杂机械系统中各部件的可靠度模型.通过将各部件的维护成本划分为固定成本和变动成本对经济相关性进行建模,以维护时间和维护成本为优化目标对系统各部件实施不定周期的成组维护策略.应用遗传算法对维护计划进行优化决策,结果表明,该方法的维护方案合理.通过对最低可靠度和故障相关系数的敏感性分析,得出应着重对可靠度衰退速率较大部件的最低可靠度进行合理设置并加强部件间的柔性连接的结论.     

考虑动态性能退化的生产系统预防维护和缓存配置策略

以带缓存双机系统为研究对象,结合随机波动的加工能力指标与可靠度,动态描述设备的综合性能退化程度,并进一步研究了维护规划与缓存配置的联合优化方法.针对带缓存双机系统的生产形式和运行特征,分阶段进行缓存动态建模,基于全局构建了系统的缓存和缺货成本模型,以总平均运行成本最低为目标,对系统的预防维护和缓存配置进行联合决策.通过案例分析获得最佳维护策略,论证了合理配置缓存对降低长期成本具有显著作用.     

考虑产品质量控制的生产系统预防性维护策略联合优化研究

针对生产系统因生产异常导致的产品质量特征均值偏移,提出了设备状态与预防性维护周期相结合的预防维护策略,运用抽样监测产品质量绘制的均值控制图来判断机器设备的状态,考虑不同设备更新状况下包括抽样费用、维护费用、质量损失费用和停机损失费用的总费用,以单位时间期望总费用最小为目标函数,预防性维护周期与均值控制图参数（样本量、抽样间隔及控制系数）为决策变量建立模型。运用差分进化算法对模型求解以验证其可行性,并利用灵敏度分析方法验证决策模型的有效性。联合产品质量与预防性维护的决策模型更加符合生产系统的实际情况,有效提高经济效益。     

基于模糊理论的设备多目标预防性维护策略研究

[目的]针对当前生产设备多为单一目标维护决策的不足,同时考虑维护成本率和设备可用度,提出了一种基于模糊理论的多目标预防性维护策略模型.[方法]针对设备的衰退过程,结合役龄递减因子和故障率递增因子的混合故障率来描述设备的衰退特性;在此基础上,以可靠性阈值和预防维护次数为决策变量、设备维护成本率和设备可用度为目标函数建立设备多目标预防维护策略模型,基于模糊加权平均算法求解多目标维护决策模型.[结果]在仅以维护成本率为决策目标时,最优可靠性阈值为0.7,最优维护次数为5;在仅以设备可用度为决策目标时,最优可靠性阈值为0.7,最优维护次数为2;在多目标情况下偏重维护成本率时,最优可靠性阈值为0.7,最优维护次数为4;在多目标情况下偏重设备可用度时,最优可靠性阈值为0.7,最优维护次数为3.[结论]设备多目标预防维护策略模型更具灵活性,更加符合实际情况.