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.     

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.     

面向串并联生产系统机会维护的产能平衡导向租赁利润优化策略

针对服务型制造模式和维护外包服务,面向租赁生产系统的串并联复杂结构和多工序产能需求,提出以产能平衡为前提的租赁利润最大化机会维护策略.以租赁生产系统的串并联结构为研究重点,在维护决策建模中考虑整个系统的产能平衡;构建多类型设备健康演化趋势函数,规划成本率最小化的贯序预知维护计划;在工序层和系统层,以单设备预定的维护时点为组合维护契机,优化机会维护方案;建立以产能平衡为导向的租赁利润优化策略,改进租赁利润结余算法,以实时生成机会维护方案,在保证产能平衡的同时实现租赁利润最大化.通过对比租赁合同期内的全局性维护方案,验证了该策略在服务外包决策中具有显著的经济优势.     

考虑广义时间价值的串行退化生产系统维护更新策略

以多工序多设备组成的串行生产系统为研究对象,将设备的退化过程看作符合Gamma分布的随机过程,在每次预防性维护时引入机会维护,以减少系统的停机次数;将维护时间看作与设备退化度和维护次数有关的函数,采用退化度恢复因子描述设备维护前后退化度的演变过程;考虑广义时间价值建立设备的成本函数,依据费效比和可用度对设备的维护更新进行联合决策,建立串行生产系统的维护更新模型;算例仿真对维护阈值进行了优化决策,计算出了各设备的更新时间及维护次数.结果表明:广义时间价值会加速设备的老化,缩短设备的使用寿命,从而为企业制定生产系统维护更新策略提供了新思路.     

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.     

具有订货提前期和概率资源约束的多品种库存系统

库存系统常见的资源约束形式是线性资源约束,但应用于多品种(R,Q)库存系统时会带来较高的运作成本。为解决该问题,研究了概率资源约束下的多品种(R,Q)库存系统的最优运作策略,目标是最小化长期运作下的系统平均成本。从成本函数的凸性和库存水平的概率分布入手,研究了具有订货提前期的多品种库存系统在(R,Q)订货策略和概率资源约束下的基本性质,并以此为基础给出了一种快速搜索多品种库存系统订货策略的多项式启发式算法。最后给出一个算例,证实了概率资源约束能够比线性资源约束更有效地降低系统运作成本。     

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.     

基于健康指数的预防性维护与多目标生产调度联合优化建模

以健康指数逐渐衰退的单机生产设备为研究对象,引入役龄递减因子和故障率递增因子,建立了设备的修复非新模型.在此基础上,综合考虑维护方案与生产调度间的相互作用与决策实际,在预防性维护建模中拓展分析作业延误平均成本率,在生产调度中提出最小作业中断成本目标,并结合最小最大期望延迟时间、最小总期望延迟时间,以实现多目标全局决策优化.通过实例分析,结果表明,建立的基于健康指数的预防性维护与多目标生产调度联合优化模型可有效地规划出统筹维护周期与生产排程的综合优化方案.     

水下生产系统关键设备维修策略优化方法

为研究水下生产系统关键设备预防性维修策略制定及优化问题,通过建立以威布尔分布为模型的可靠性衰退趋势模型,构建以可靠性和经济性为指标的多组件系统的预防性维修策略多目标优化模型,并在可靠性预测数学模型的基础上,对水下生产系统中实际生产中各组件全寿期内的维修成本进行计算,并对三种维修策略下的维修成本与可靠性进行分析与讨论。研究结果表明,采用基于功能的多组件成组维修策略可以在对可靠性水平较小的牺牲下,有效降低维修成本,同时有效避免传统成组维修策略中欠维修与过维修的现象发生。     

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.     

考虑状态维护策略与工时恶化作用下的单机调度研究

为了解决单机调度问题,提高设备的可靠性和稳定性,根据连续故障检测和离散故障检测的特点,以最小化拖期成本和维护成本为目标,建立了考虑分段线性恶化和维护不可用时间的单机调度模型,基于系统可靠性理论研究考虑机器可靠性的单机调度问题,采用决策条件统一化处理方法对维护策略进行对比,通过单因素和双因素调参分析确定相关参数变化对生产调度优化的影响。结果表明：模型求解时间与单位时间拖期成本的减少呈近似指数级增长,单位拖期成本越大,求解速度越快;单位时间拖期成本的变化不会引起维护成本的大幅度改变,成本函数不存在柔性周期维护中的跳跃节点,不能“自适应”调节;预防性维护时间与故障小修比值对离散检测下的维护决策有较大影响。采用决策条件统一化处理方法,可减少计算时间和检测成本,较好地解决了离散故障检测中易出现的过度维护或维护不足等问题,有助于降低运营成本,提高经济效益。     

基于生命周期风险图的设备检修策略优化

为提高设备检修策略优化的科学性,考虑检修策略对设备故障率和系统经济风险的动态影响,提出了生命周期风险图的概念,该图表征了一定检修策略支撑下系统风险随设备老化的变化趋势、刻画了经济寿命和可接受风险区间。在此基础上,建立了检修成本影响状态年龄、故障率和运维成本的函数关系,并以包括投资、运维和检修的全寿命周期成本平均值最小为目标,以可接受风险水平为约束,建立了检修次数和检修时间的优化决策模型,采用枚举和遗传算法联合进行模型求解。以区域电网变压器设备检修优化为例,验证了所提方法和模型的有效性。     

基于随机退化的串行生产系统机会维护模型

为了降低生产系统故障频率及维护成本,保证系统的安全运行,通过建立成本分析模型,对随机退化的串行生产系统提出了一种机会维护的建模方法.首先应用定态gamma分布对各设备的随机退化过程进行建模,在此基础上引入不完全维护的整合退化量恢复因子,提出了基于条件的机会维护策略.考虑设备退化的随机性,以总成本为优化目标,建立了有限时间内维护成本的分析模型.最后通过实验分析,确定了系统维护成本和检测周期以及机会维护成本之间的关系.分析结果表明,该机会维护建模方法是可行、有效的.     

基于时变可靠度的列控中心预防维修周期研究

铁路列控中心设备预防维修周期及更换周期的合理确定可以提高设备的可靠性和铁路运营的安全性。在引入役龄回退因子和考虑维修费用的基础上,建立基于时变可靠度的列控中心预防维修周期模型。以铁路某列控中心设备为例进行预防维修周期和更换周期的优化仿真,以时变可靠度为约束,给出设备预防维修周期和维修费用的计算公式;以可靠度收益为优化目标,确定其最佳预防维修次数;以维修总费用为优化目标,给出最佳预防维修周期和计划更换周期。研究表明：列控中心设备的最佳预防维修次数为14次,最佳更换周期为2.4年,且该模型能有效保障设备高可靠运用、合理安排维修计划、缩减维修费用以实现盈利,可为制定最佳维修策略提供技术支持。     

Optimal Apparoch for Replacement Intervals of Warm Standby System

The protection device with low price and high maintenance cost can be used for a long time. In order to improve availability of protection system,a method of increasing redundancy and periodic replacement is proposed. Firstly,the equivalent model of cumulative failure probability was established. Then,the wasting time of the spare part is converted into the working time of the using part.Considering the optimization objective,under the strategy of block replacement, the availability model in infinite period with the maximum availability and the cost model in finite period with the minimum cost are established separately. In this case,we seek out the optimum replacement interval and verify the applicability and validity of the model through contrast and analysis. Finally,the paper gives a brief discussion of future research area about warm standby system maintenance.     

考虑故障零件更换时间的温贮备串联系统可靠性

以2个部件的串联系统为例,为每个部件配1个相同的备件,并为系统安排2个修理工对其进行维护.在考虑修理工可协同工作和故障部件更换需要时间的情况下,以保证系统正常工作为前提,建立该系统模型.通过状态转移率矩阵,建立了系统可用度、可靠度、故障频率及首次故障前平均时间等可靠性指标的计算模型.计算结果表明,系统稳态可用度随子系统部件寿命增长而增长,并且当两子系统部件寿命相当时系统稳态可用度增益最明显.本研究为进一步研究复杂机械系统的可靠性提供了理论基础.     

考虑运输损耗和运输成本的多状态配送网络可靠性评估

在考虑运输损耗和运输成本约束情形下,提出多状态配送网络可靠性评估方法。通过引入损耗因子刻画运输损耗,进而根据需求流量和运输损耗建立流分配策略;基于此分配策略、运输边容量约束以及运输成本约束,提出计算配送网络可靠性的极小容量向量方法。通过实例分析验证了算法的有效性,并从可靠性视角探讨了关键运输边的识别方法,研究结果可为管理者在配送网络运维方面提供决策指导。     

多传感器融合系统的可靠性模型研究

为有效评价多传感器融合系统硬件的可靠性,提出了一种新的三模冗余结构(TMR)半马尔可夫过程模型.该模型以系统单元寿命服从负指数分布、系统单元修复时间服从广义任意分布(修复率是时间的函数)为前提,通过引入补充变量,可以转化为马尔可夫过程模型进行求解,从而获取系统有效性和可靠性的一些重要指标.理论分析和数值结果表明,传统可靠性建模的方法可以作为新模型简化的特例,利用新模型的TMR冗余结构多传感器融合系统与无冗余的单传感器系统相比,系统的平均无故障时间(MTBF)提高了两个数量级.因此,提出的新模型可以准确地描述系统的实际工作状况,为有效评估多传感器融合系统可靠性提供了理论依据.