考虑竞争失效的视情维修和备件订购联合策略优化

针对单部件系统提出考虑竞争失效的视情维修和备件订购联合策略, 采用控制限维修策略和动态随机冲击阈值机制判别是否需要进行预防性维修(preventive maintenance, PM)或故障更换(corrective replacement, CR), 当退化达到PM阈值时执行不完美维修(imperfect maintenance, IPM), 且经有限次IPM后对系统进行预防性更换(preventive replacement, PR)。同时, 考虑IPM和随机冲击对退化量和退化率的影响, 进而构建基于维纳过程的多阶段退化模型; 引入备件订购阈值, 根据冲击幅值与冲击阈值的关系决定是否正常订购备件。分析更新事件并利用更新报酬理论建立最小化平均费用的联合策略优化模型, 设计离散事件仿真算法求解, 最后通过实例验证了所提模型和算法的有效性。     

基于状态空间划分的可修系统视情维修决策

本文在构建考虑非完美维修的多部件系统联合劣化状态空间划分模型的基础上,研究了可修多部件系统视情机会维修决策问题.首先,综合考虑非完美维修效果和经济依赖,制定了基于周期检测的可修多部件系统视情机会维修策略,其次,构建了相应的联合劣化状态空间划分模型,并通过分析系统的维修需求组合及系统的状态转移,推导了维修需求的概率计算通式和联合稳态概率密度函数.然后,通过数值实验,以系统长期平均费用率最小为目标,以系统检测周期、机会及预防维修预测阈值为决策变量,建立了解析优化模型.最后,以风电机组主轴承为应用案例验证了模型的正确性和有效性,并分析了参数的灵敏度.     

可修系统任务分析与成功性评估模型

通过分析可修系统任务执行时间的特点、任务成功要求以及执行现场维修保障条件,在综合考虑影响任务成功性因素的基础上,给出了四种情况下的任务成功概率评估模型,前三种模型分别是任务执行现场不具备任何维修保障条件下、具备备件快速更换条件下、既具备备件快速更换又具备故障件修复的条件下,对于确定和随机任务执行时间,可修系统在规定最大任务时间内不发生故障的概率。最后一个模型是在任务执行现场既具备备件更换又具备故障件修复的条件下,对于确定和随机任务执行时间,可修系统在有无规定最大任务时间内可以发生故障但总停机时间小于规定最大停机时间的概率。最后,针对其中一个模型,给出了可修算例。     

不可修复产品的组合维修和备件供应策略

为了保证产品的技术状态,避免发生失效,部分不可修复产品会采取定期维护与视情更换的组合维修策略,其中备件供应直接影响产品的维修能力。针对该类产品,重点对其组合维修策略和备件供应策略进行了联合优化研究。首先,分析了定期维护条件下产品的性能变化特点,结合累积失效理论,利用复合泊松过程建立了该条件下产品的性能退化模型;其次,给出了组合维修与备件供应策略要求,并构建了产品维修和备件供应概率模型;再次,建立了以产品长期运行条件下费用率最低为目标的优化模型,对维护周期、预防性更换阈值、备件供应时刻等策略值进行了优化确定;最后,利用算例分析了费用率与策略值之间的关系,并说明了该策略的优点。     

装备视情维修与备件库存联合优化决策

研究周期检测条件下装备视情维修与备件库存的联合优化问题。针对相同多部件系统,根据系统的退化状态和备件库存状态确定维修需求,建立了以系统检测周期、预防维修阈值和备件安全库存阈值为决策变量,以平均费用率最低为目标的联合维修决策模型。在模型求解过程中,利用退化状态空间划分法分析各决策点的维修需求,在系统的联合概率密度求解的基础上,确定维修组合概率和备件库存状态概率。最后,通过末制导雷达某部件系统的实例计算,验证了优化方法的有效性,另外还通过灵敏度分析,探讨了相关参数对模型的影响。     

基于不完备检测的并联系统维修决策研究

为了提高系统的可靠度,并联技术在重要系统上被广泛地采用.针对并联系统中的两冗余部件在物理性能、工作环境等方面的相似性以及检测时存在不完备的特点,提出了不完备交叉检测策略.为此研究了并联系统在此策略下的不同更新情况和相应的更新概率,以检测间隔和检测次数为优化变量、可靠度为约束、期望维修费用率为目标函数,建立了并联系统的优化维修模型.最后,通过实例验证了模型的有效性和经济性.     

考虑随机冲击影响的多部件系统视情维修与备件库存联合优化

视情维修与备件库存联合优化是确保装备内关键部件安全运行, 降低维修保障成本的有效方法。针对现有模型忽略复杂环境中随机冲击影响的问题, 提出一种考虑随机冲击影响的多部件系统视情维修与备件库存联合优化模型。首先, 建立随机冲击影响下的退化模型及可靠度函数模型, 在首达时间的意义下利用阈值转换思想推导出剩余寿命概率分布, 采用极大似然法估计退化模型参数; 然后, 制定视情维修与备件库存联合策略, 以平均费用率最低为目标建立联合优化模型, 利用粒子群优化算法和蒙特卡罗仿真进行求解; 最后, 通过实例分析和敏感性分析验证了所提模型的有效性和应用价值。     

视情维修条件下k/N(G) 系统备件供需联合优化

针对传统m视情维修策略下k/N(G)系统维修决策模型对备件可获取性考虑不足的问题,提出了(m,Q)维修策略及备件订购与生产的联合决策优化方法,建立了两种视情维修条件下k/N(G)系统备件供需联合优化模型。证明了在满足约束条件的同时,(m,Q)维修策略下的联合模型((m,Q, n) 策略模型)具有使目标函数最小的订购阈值m、订货量Q和订货次数n,m维修策略下的联合模型((m,n)策略模型)存在最优订货量m和订货次数n使目标值最小。此外,比较分析了不同模型参数对两种模型决策的影响,结果表明, (m,Q,n)策略模型得到的成本始终小于(m,n) 策略模型,而系统使用可用度始终高于(m,n)策略模型。     

不完全维修下的单部件系统视情维修及更换策略

实际装备维修工程中,系统并不总能够通过维修恢复如新,并且修后工作时间和维修时间会随着系统年龄增加而分别呈现缩短和延长趋势。针对这个问题,利用连续时间马尔科夫链理论建立单部件系统在不完全维修条件下的视情维修及更换策略模型。根据马氏过程平稳状态下统计平衡原理得到状态概率方程组,并给出相应的递归求解算法。分别以系统稳态可用度最大、长期运行费用率最低以及规定可用度约束下平均故障前时间最长为目标,确定系统最优检测频率、视情维修阈值和更换策略。最后通过算例说明系统在最优维修及更换策略下达到的性能指标与系统劣化属性和维修能力水平的关系,验证了该模型的可行性。     

基于PH分布近似的系统维修优化模型研究

针对故障信息监测下的多状态劣化系统,建立了一类基于PH分布近似的视情维修优化模型,解决了同一模型中检测与预防性维修策略综合优化的问题.考虑到一般分布假设带来的建模与计算困难,提出了一类位相型(PH)分布近似方法,借助于PH分布良好的计算特性简化求解过程.由于该方法扩展了原有决策模型的状态空间,为了获得适用于原有模型假设条件的检测与维修优化策略,提出了一种改进的值迭代算法.运用该算法,可以确定系统最佳的预防性维修控制限和检测策略,保证其长期运行条件下的平均费用率最低.最后,通过具体算例验证了模型与迭代算法的可行性.     

航空发动机组合维修策略的备件需求规律

以单台航空发动机系统在定时维修和失效更换相结合的维修策略下的备件需求规律为研究对象,假设航空发动机中的部件寿命服从一般分布,利用Phase-Type(PH)分布的稠密性将一般分布表示为PH分布形式;然后通过仿真获取整个发动机系统的备件更换时间序列;在仿真结果基础上,利用EM算法将单台发动机的备件需求点过程拟合为马尔可夫到达过程(Markovian arrival proccss,MAP),并根据MAP性质确定了多台相同发动机组成的系统的备件需求规律;最后通过一个示例说明了本文方法的有效性.文中通过仿真获取样本数据,再采用拟合算法确定需求规律的研究思路具有很好的通用性,对他人的研究工作有一定借鉴作用.     

复杂系统使用任务完成概率模型

研究了任务期间允许换件修理时复杂系统的使用任务完成能力。对武器系统的使用任务进行分类。利用马尔可夫过程分析部件系统在特定维修保障策略下的状态转移过程,以部件系统固定任务时间内在正常状态停留时间的分布函数作为其任务完成概率模型,并通过全概率分解对任务完成概率进行求解。通过分析任务期间部件系统、装备、武器系统三者之间的任务可靠性关系进而得到复杂系统的任务完成概率。最后,运用数值计算的方法绘制了复杂系统任务完成概率随任务时间和工作量的变化曲线,讨论并分析了任务时间对任务完成概率的影响。     

定期检修多态退化可修系统的维修更换策略

针对带定期检修的多状态退化可修系统提出了一种最优维修更换策略。假定系统部件有多个失效状态,并在故障时依概率进入其中某个状态,假定系统检修“修复如旧”和故障维修“修复非新”,系统在检修期间停止工作,检修不影响系统寿命,系统依概率在工作状态、定期检修状态和故障维修状态时达到系统的有效年龄T,在系统更换策略为其有效年龄T的条件下,取系统经长期运行单位时间内期望效益为目标函数,利用推广的几何过程和更新过程理论建立了系统数学模型,并求出了系统期望效益的解析表达式,进一步利用数值法或分析法可以求出最优维修更换策略T*。该维修更换策略及其模型对于工程实践具有一定的指导意义和参考价值。     

The Ordering and Replacement Policy for the System with Two Types of Failures

In this paper, the optimal maintenance policy is investigated for a system with stochastic lead time and two types of failures. The system has two types of failures, one type is repairable, when the repairable failure occurs, the system will be repaired by repairman, and the system after repair is not "as good as new". The other type of failure is unrepairable, and when the unrepairable failure occurs the system must be replaced by a new and identical one. The spare system for replacement is available only by order, and the lead time for delivering the spare system is stochastic. The successive survival times of the system form a stochastically decreasing geometric process, the consecutive repair times after failures of the system form a renewal process. By using the renewal process theory and geometric process theory, the explicit expression of the long-run average cost per unit time under ordering policy(N-1) is derived, and the corresponding optimal can be found analytically. Finally,the numerical analyses are given.     

基于三阶段故障过程的多重点检策略优化模型

针对工程系统检测中常采用小检和大检相结合的方式,在基于三阶段故障延迟时间的概念上提出了多重点检策略.三阶段故障延迟 时间的概念将系统的寿命分为三阶段,即,正常,初始缺陷和严重缺陷阶段.通过考虑故障更新,小检更新和大检更新,采用更新收益 理论对单部件系统建立了一个多重点检策略模型.该模型以小检和大检间隔期为决策变量,单位时间内的期望费用最小为决策目标. 为了分析多重点检策略的有效性,本文也建立了一个对应的仅含有大检的单一点检策略模型,并通过将这两种策略模型进行比较得 出了多重点检优于单一点检的小检成本的临界阈值表达式,最后通过算例进行了分析.结果证明：在其他参数不变的情况下,当小检成本小于阈值时多重点检策略是最优的.     

基于强化学习的多成品率衰变设备预防维修策略

在生产制造过程中, 设备状态的衰变会影响产品质量, 导致成品率水平的逐渐下降. 本文研究此类具有多成品率水平的衰变设备预防维修问题. 建立隐马氏决策过程模型, 在成品率水平不可直接获知的情况下, 用产品质检信息作为系统观测状态进行维修决策. 模型考虑两类质检误差及收益和成本参数, 通过强化学习算法, 学习各观测状态下的最优维修行动. 针对不同的设备衰变模式和质检误差水平, 进行算例分析, 结果显示基于强化学习的预防维修策略与传统的固定周期的维修策略相比, 能够很大程度上提高系统的平均收益.     

考虑库存损耗的单部件系统可修备件需求模型

本文研究具有库存损耗的单部件系统可修备件需求模型;采用马尔可夫到达过程(Markovian删val pcess,MAP)代替Poisson过程、更新过程等经典随机过程描述备件需求情况.假设库存备件寿命服从指数分布,故障件维修时间服从一般分布,建立了一种描述能力更强的可修备件需求模型;给出了系统的可用度、工作时间周期、停机时间周期等参数和规定条件下的两种备件需求量算法,并给出了数值算例说明所建模型的有效性.