基于遗传算法和蒙特卡洛仿真的设备维修策略优化

以部件寿命服从非指数分布、维修属于非马尔可夫过程复杂设备为对象,以系统可用度及广义维护成本为优化目标,以预防性维修周期为优化变量,基于蒙特卡洛仿真和遗传算法研究预防性维修策略的优化问题.建立了设备维修过程的优化模型,将遗传算法中的个体进化搜索用于维修策略优化,提出基于路集的系统状态分析以及采用部件故障屏蔽法解决维修过程仿真中部件过度故障问题,并通过建立个体仿真历史纪录和优先删除适应度低的个体纪录等方法以提高仿真效率及优化效果.最后以液压-机械复合传动系统为例,验证方法的有效性.     

考虑故障相关的两部件系统机会维修策略

在考虑类型Ⅱ故障相关的基础上,为降低两部件系统的维修成本,该文研究了年龄预防性维修与机会维修相结合的维修策略。通过更新过程理论建立期望维修成本率解析模型,并以系统期望成本率最低为优化目标,确定最优机会维修策略。将该维修策略应用到某石化企业循环氢压缩机的维修中,验证了该策略的可行性,并确定了影响维修成本的敏感因素。研究表明:在故障相关的两部件系统中,当系统满足一定条件时,采取年龄预防性维修与机会维修相结合的维修策略能够较明显地降低系统维修成本,对企业设备维修有实际指导意义。     

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。     

以可靠性为中心的多部件设备预防性维修策略的优化

基于以可靠性为中心的预防性维修计划对生产的重要性及其制定的复杂性,提出了多部件设备非周期预防性维修计划的优化方法.该方法中的预防性维修分为更换、修理和保养;突发故障用小修处理.为减少维修停机损失,将多个维修作业按照机会维修阈值进行归并.运用马尔可夫决策过程理论,给出了不同维修方式转移概率的表达式,解决了预防性维修策略的组合优化问题.用VB程序仿真求解出了满足设备可靠性要求、且维修成本最小化的预防性维修计划.结果表明,相比对多个部件单独进行更换或修理,所提出方法节约了大量维修成本.     

一类异构多部件系统的非集中式维修策略

针对异构多部件系统内部存在部件维修地位不均等的问题,提出了一种基于寿命分布的非集中式维修策略.考虑多部件系统由两类部件构成:功能复杂的高维修优先级部件和功能简单的低维修优先级部件.前者的故障需要立即进行紧急维修,同时维修次数是有限的;而后者的故障可被暂且搁置,以等待成组维修.考虑维修工作由两个维修团队共同竞争完成,团队之间的竞争关系符合斯坦克尔伯格竞争模型.在此基础上,通过建立起部件的故障次序统计量,以多部件系统总体期望费用率的最小化为目标,建立了一种非集中式维修策略的优化模型,并通过数值仿真进行验证.     

考虑维修时间及相关性的串联系统动态机会维护策略

针对多部件系统维修过程中涉及部件结构复杂、维修时间长、维修费用高的特点,提出了预防维修时间、小修时间、结构相关性、经济相关性四重因素影响下的多部件串联系统动态机会维护策略。首先,以单部件为研究对象,决策出部件层最优维护周期,并综合制定系统层试行维修计划;然后,基于试行计划,并考虑部件间相关性的影响,以节省总成本最大为优化目标建立系统层维护的优化模型;最后,应用滚动计划实现对维修计划的动态更新。通过采用遗传算法求解算例,验证所提出维修策略的必要性和有效性。     

基于马尔可夫过程的压缩机组维修决策方法研究

设备维修策略优化的目的是提高设备的可靠性、降低维修费用,目前已受到广泛关注。考虑到设备的劣化可用马尔可夫过程描述,提出了基于马尔可夫过程的压缩机组维修决策方法。并以综合费用为目标函数,定量分析了设备在不同劣化状态、采用不同维修措施的期望综合费用,从而得到了设备的最优维修策略,为设备的维修决策提供了有力的科学依据。     

高温气冷堆主氦风机预防性维修策略研究

高温气冷堆主氦风机是清华大学自主研发的先进核能核心装备之一，对于反应堆的正常运行至关重要。主氦风机停机会导致反应堆紧急停堆，直接影响核电厂的运行，并可能带来安全风险。因此，需要评估主氦风机的可靠性，并对主氦风机开展预防性维修策略研究，以保障高温气冷堆核电厂高质量运行。首先，该文使用故障模式、影响和危害性分析(failure mode, effects and criticality analysis, FMECA)方法识别主氦风机的关键重要部件；然后，基于各部件的通用数据评估得出主氦风机的故障率及各部件故障率占比，为提高主氦风机的运行可靠性提供参考依据；最后，使用以可靠性为中心的维修分析(reliability centered maintenance analysis, RCMA)对主氦风机的预防性维修策略进行规划，提出预防性维修方案建议。该文研究成果可为新研核能设备提升设计质量提供参考，为其他相关核能设施开展可靠性和维修性研究提供借鉴。     

关于状态监测与RCM的发展思考

传统的设备检维修策略是基于经验与保守的安全考虑,事后维修、预防维修,以可靠性为中心维修（RCM）思想,各有长短,都有一定的适用范围．因此,本文旨在探讨一种更加符合管理实际与现实要求的设备检维修模式,通过将状态监测与故障诊断、以可靠性为中心的维护以及主动维修相结合的方式,从设备本质安全的角度制定有效的维修策略。     

基于不同租期下的预防性维修优化策略

针对租赁市场的实际情况,提出了一种既考虑租期不同又考虑维修服务质量的多设备租赁的预防性维修策略;策略综合考虑了惩防成本、预防维修、小修、故障率阈值以及维修服务质量等因素对利润的影响,以出租方利润最大化为目标的预防性维修策略,优化了故障率阈值,并利用遗传算法共同优化了修复程度和不同租期下的维修次数;实例证明了模型的可行性,也为企业的设备维修管理提供了一种新的建模与决策思路。     

考虑不完美维护的视情维修和备件订购联合策略优化

针对现有研究多关注维修策略优化而忽略备件采购决策问题,本文对单部件系统提出不完美维护下基于剩余寿命预测的视情维修和备件订购联合策略.采用控制限维修策略判断是否执行最小维修、预防性维护或故障更换,当系统退化达到预防性维护阈值时进行不完美维护,同时预测系统剩余寿命并引入预防性更换阈值和订购阈值,以决定是否执行预防性更换或者订购备件.综合考虑系统退化状态和备件状态,分析可能的更新事件进而计算各事件发生概率,并利用更新报酬理论构建费用-时间率联合决策模型.最后,设计离散事件仿真算法通过算例分析对状态检测周期、预防性维护阈值进行优化,验证模型和算法的有效性.     

面向云制造的有限资源多任务调度博弈

为解决云制造环境下云服务组合优化调度问题,在深入分析目前优化调度问题存在的难点及研究不足的基础上,提出一种云制造环境下有限资源的多任务调度模型。考虑服务需求者间存在的利益冲突及重要的服务评价指标,以每个服务需求者作为博弈参与者,将每个任务的执行制造路径当作博弈策略,把时间、合格率、成本和服务质量组成的综合服务水平看作博弈支付函数,最终把有限资源的多任务调度问题转变为多个静态非合作博弈问题。在此基础上,将求解纯策略纳什均衡解的过程编制为算法,该算法所得的均衡解为每个任务的最终执行制造路径。实验仿真表明该模型及算法具有可行性及有效性。     

联盟模式下云资源提供最优化算法

为了提高资源利用率和云资源提供者的收益,提出一种云联盟模式下基于合作博弈的资源提供算法.算法将资源联盟收益最优化形式化为线性规划问题,通过合作博弈核求解了该收益最优化问题,并证明了处于合作核中的资源提供策略同样是线性规划最优解.进一步,为了获得稳定的资源联盟结构,设计了基于离散Markov链的动态联盟构造模型,通过该模型可以得到收益最大化的最优联盟结构.仿真实验结果表明,对于具有博弈理性的资源提供者而言,资源联盟可以有效提高个体资源提供者的收益,同时,由于结盟代价的存在,稳定的联盟结构更加倾向于形成规模更小的联盟.     

重复模糊合作对策延拓的核心和稳定集

为了解决重复模糊合作对策传统解在现实应用中的局限性,采用调整相应系数的方法,给出重复模糊合作对策延拓的核心和稳定集等概念,并讨论了它们之间的关系。提出一种重复模糊合作对策新的分配方案—不将全部总收益分配给所有参与者,而保留一部分从而实现收益的再分配。该成果对现实生活中的资源再分配问题具有一定的参考和应用价值。     

二维不规则零件排样问题的粒子群算法求解

提出了一种基于粒子群算法求解二维不规则零件排样问题的方法．该方法首先将二维不规则零件的排样问题转化为矩形件的排样问题，然后利用粒子群算法优化求解，在求解过程中运用自适应调整策略对零件的排样位置进行微调．最后用该优化排样算法对文献中的两个算例求解，排样结果表明该算法是有效的．     

多组对策系统非劣Nash策略的功效系数算法

引进多组对策系统组内部合作对策非劣解的线性型功效系数方法,证明最优解是组内部隐含某一权重向量的合作对策的非劣解,由此得到合作对策的单目标规划问题.在组内部该问题的解不仅是非劣的,而且对于所有局中人都优于不合作时的Nash平衡策略.利用组与组之间的非劣反应集,构造求解非劣Nash策略的迭代算法.该算法在保留文献[3]优点的前提下,克服其缺点,得到的解优于文献[3]对应的解.最后,用实例验证了该算法的有效性和正确性,所得结论丰富了多组对策问题的内容.     

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。     

多因素约束下配电设备短期重复停电规避方法

规避配电设备短期重复停电时,需建立目标函数,传统方法选用的优化算法容易陷入局部最优,导致规避效果不佳。为此,提出一种新的多因素约束下配电设备短期重复停电规避方法。将配电设备可靠性指标期望缺供电量和风险指标看作优化目标,建立配电设备短期重复停电规避目标函数,在多因素约束下对其进行优化求解。优化求解依据粒子群算法,通过小生境粒子群算法实现,适应度按照小生境共享体系,引入共享度,结合配电设备短期重复停电目标函数计算,从而有效规避配电设备断电器重复停电。实验结果表明,所提方法规避结果整体风险低,效果优,选用优化算法全局寻有能力强。     

n人随机重复博弈下的策略选择研究

扩展了重复博弈下的策略选择研究.针对由于技术进步导致的新形式博弈,提出了n人随机重复博弈概念(n-person stochastic iterated prisoner dilemma,NSIPD).针对NSIPD,设计了一种博弈策略的计算机竞赛,并研究了策略选择问题.采用随机匹配选择两个局中人进行囚徒困境博弈,且每人的策略历史可被所有人知道.详细介绍了该竞赛的设计思想和具体实验,实验结果表明在此博弈环境下TIT-FOR-TAT(TFT)和背叛策略都不是最优策略,最优策略与博弈代数以及局中人策略分布密切相关.     

基于Isight的博弈多目标优化

复杂多目标优化设计中常遇到性能目标与设计变量之间不具有显式的函数关系式,难以直接运用传统优化方法进行设计计算,且多个性能目标相互耦合,设计周期长等问题。针对这些问题,本文提出了基于Isight的博弈多目标优化设计方法,在Isight优化平台下集成Solidworks软件和Ansys软件进行建模与分析,运用博弈论思想分别建立合作博弈模型和非合作博弈模型,用遗传算法对模型进行求解获得优化解,并以悬臂梁多目标优化设计进行示例说明。