单部件加速退化系统的视情维修策略优化

针对单部件加速退化系统,研究了基于灰色模型、偏最小二乘回归和改进灰狼算法的最优视情维修策略,通过优化检测间隔和临近失效阈值最小化系统的平均维修费用率。维修策略优化中,考虑到维修数据的稀疏特性,利用适合小样本建模的灰色模型理论建立系统的加速退化模型;考虑了维修次数、系统退化状态与系统维修用时之间的多重相关性,利用偏最小二乘法建立了维修用时的多变量回归模型。在此基础上,给出基于系统平均维修费用率的目标函数,利用改进灰狼算法求解最优决策变量。通过算例说明了该最优视情维修策略的可行性。     

退化相关多部件系统预防性维修决策模型

在复杂多部件系统维修决策过程中通常需要考虑部件间故障相关关系,基于部件退化速率受其自身和相关部件累积退化量影响的思想,建立退化相关多部件系统退化过程解析模型,之后在非减退化过程假设下得到系统和部件可靠度函数。在此基础上,提出针对不同部件的预防性维修策略,并以单位时间维修费用最小为目标构建维修决策优化模型。最后,通过两部件系统算例分析,对所提可靠度模型精确度进行检验,并得到系统最优预防性维修策略,验证维修决策模型的合理性和有效性。     

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.     

多态退化串联可修系统的最优维修更换策略

针对工程技术领域中的多失效状态的串联退化可修系统, 提出了一种维修更换模型. 假设系统中的部件有多个失效状态, 故障时以一定的概率进入其中某个状态, 部件不能修复如新. 以系统中部件的故障次数为更换策略, 系统的平均费用率为目标函数, 利用推广的几何过程理论建立数学模型, 证明了最优维修更换策略的存在性. 最后, 通过一个数值例子验证了本方法的有效性.     

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。     

基于维纳过程的维修决策和备件库存联合优化

为了降低设备运营总成本,充分发挥视情维修的优势,开展了设备的视情维修决策与备件库存量的联合优化研究。首先,采用Wiener过程建立了退化模型,估计了设备退化参数和剩余寿命;以此为基础,为充分利用剩余寿命的信息价值,引入预约备件的概念,选用遗传算法和蒙特卡罗相结合的方法,建立了以库存参数、预防性检测阈值和预约备件剩余寿命阈值为变量,以部件平均费用率最小为目标的维修与备件的联合优化仿真模型;最后,通过实例比较分析,表明联合优化方法大大地降低了维修和备件总成本,验证了方法的可行性和有效性。     

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。     

基于随机系数增长模型的状态维修与EPQ联合优化

针对生产和维修计划共享生产设备的问题,建立了经济生产批量和设备状态监测维修的联合优化模型.运用随机系数增长模型描述设备的退化状态,每完成一个生产批量就对设备进行状态监测.监测到的设备状态由设备的实际状态和监测误差构成,当监测状态达到或超过预防性维修阈值时,需要对设备进行预防性维修并更新,当实际状态达到故障阈值时,设备故障停机,需对设备进行故障维修并更新.基于两种更新情况,建立了更新周期内的费用和周期长度模型,并进一步运用更新回报定理建立了单位时间期望费用模型,通过对模型进行优化,可得到预防性更新状态阈值和每个批量的生产时间两个决策变量的最优取值.最后,通过国内某钢厂轧钢设备的数据资料对模型进行了数值分析,分析结果和实际情况相符合.     

基于几何过程的单部件可修系统最优维修策略

在假定部件不能"修复如新"的条件下,基于几何过程模型研究单部件系统的最优维修策略.推导出系统经长期运行在单位时间内期望效益和期望可用度的表达式,在此基础上建立可用度和费用的维修策略权衡优化模型,为部件追求不同系统目标而进行维修活动提供决策依据.在建立维修策略优化模型时,考虑了部件的检测策略和基于系统状态的预防性维修.最后给出对模型进行求解的算例.     

退化系统状态维修决策与维修活动建模

研究退化系统的状态维修决策问题,考虑经济性、可用性后,给出两个通用维修决策优化模型,用gamma过程对系统退化进行建模,用监测数据估计退化模型参数。在退化过程基础上,基于历史维修信息和状态数据对决策模型中的变量进行确定;对维修活动中主要的影响--维修效果和维修时间进行分析,认为维修效果和维修时间是系统状态和维修次数的随机变量,分别给出了不考虑人为因素和考虑人为因素的维修效果几何分布模型,用插值方法建立维修时间分布函数。最后以某控制系统为例,对比理想状态和考虑维修效果与维修时间下的仿真结果,验证了模型的有效性和实用性。     

基于逆高斯退化过程的面向任务系统CBM优化模型

针对现有单调退化系统视情维修(condition-based maintenance,CBM)优化模型中不完全维修影响考虑单一,且未同时融入可用度约束的问题,提出一种考虑不完全维修双重影响与可用度约束的单调退化系统CBM优化模型.首先,基于具有随机漂移系数的逆高斯过程,建立系统退化模型并得到相关概率分布;其次,描述任务...     

Collaborative optimization of maintenance and spare ordering of continuously degrading systems

A collaborative optimization model for maintenance and spare ordering of a single-unit degrading system is proposed in this paper based on the continuous detection. A gamma distribution is used to model the material degradation. The degrading decrement after the imperfect maintenance action is assumed as a random variable normal distribution. This model aims to obtain the optimal maintenance policy and spare ordering point with the expected cost rate within system lifecycle as the optimization objective. The rationality and feasibility of the model are proved through a numerical example.     

基于可靠度的多部件系统机会维护模型

采用可靠度恢复因子描述具有独立可靠度分布函数的多部件系统在不同维修方式下的可靠度演化规则,建立了基于可靠度的多部件系统机会维护模型,克服了传统模型基于运行时间建模而忽视系统劣化过程与时间之间关系非线性的不足.以服从威布尔分布系统为例,利用蒙特·卡洛仿真方法对其进行优化,结果显示,该模型符合生产系统的实际情况,能够为维护决策提供有力支持.     

部分可观测信息条件下系统最佳检修策略分析

针对部分可观测信息条件下的退化系统,提出利用部分可观测马尔可夫决策过程模型解决系统视情维修问题。采用隐马尔可夫模型对系统进行状态评估,得到系统的转移概率和观测概率矩阵;利用比例故障率模型对系统进行可靠性分析,得到系统的故障率和可靠度函数,不仅考虑系统的工作时间,也考虑系统的退化状态。最后,以系统长期运行的最小平均费用率为目标,得到最佳的检测周期和最优的更换策略。实例研究表明,该方法可为保障人员提供科学的维修决策依据。     

威布尔分布下系统全寿命周期成本建模与决策

系统可靠性设计优化与经济性密切相连.针对部件寿命服从威布尔分布的同质部件组成的系统,引入经济的预防性成组维修策略,构建设计费用、制造费用和维修费用函数,从而建立可靠性约束下的系统全寿命周期成本的优化模型.通过与无预防性维修下系统全寿命周期成本模型的比较分析,效用曲线充分验证所建优化模型的经济性和有效性.接着,给出包括系统全寿命周期成本、部件可靠性设计水平和预防性成组维修频率在内的系统设计均衡区间的决策方法.最后,以某大型科学装置的开关系统为例,说明该方法在工程应用上的实效性,为系统工程师开展可靠性设计优化提供系统的思路和方法.