寿命服从伽马分布的退化系统的最优订货更换策略

在可修退化系统中引入提前订货机制,首次将系统订货时刻M作为决策变量,与系统更换时刻N形成二维联合策略（N,M）。在假设系统寿命服从伽马分布、补货提前期服从指数分布的条件下,利用更新过程理论求得系统平均费用率表达式,进而研究了最优的二维联合策略以使系统的平均费用率最小。最后通过算例给出最优策略的数值解,并对相关参数作了敏感度分析。     

延迟修理的变量预防维修的最优更换策略

针对修理工带有单重休假可修系统的故障前预防维修问题,假定预防维修能"修复如新",而故障维修是"修复非新".以系统的故障次数为更换策略,预防维修的时间间隔为变量,系统每次故障有延迟修理下,给出两种最优更换策略模型.利用更新过程和几何过程理论推导出相应的极限可用度和平均成本率表达式,进一步使得极限可用度最大化和长期平均成本率最小化,得到维修系统理论上的最优更换策略.根据实际要求确定相应的比重,建立极限可用度和长期平均成本率的权衡优化模型,在各种比例的权重下求出最优更换策略.利用MATLAB进行数值模拟验证理论结果的有效性与可行性.     

带预防性维修的冲击模型最优检测更换策略

考虑带检测、预防性维修的冲击模型,在假设系统的故障不能修复如新的条件下,以降低系统运行成本为目标,以检测周期T、系统更换前故障次数N为联合决策变量,利用几何过程和更新过程理论建立了系统平均费用率C(T,N)的数学模型。最后,通过数值方法求得最优的检测更换策略。     

一类退化可修系统的最优维修更换策略(英文)

考虑一类退化可修系统,假设其连续的工作时间形成递减的α-系列过程,连续的维修时间形成递增的几何过程。采用更换策略N,即当系统失效N次时更换一个全新的系统,得到了系统长期运行下的平均费用率,找到了最优更换策略N*的解析表达式。最后给出一个数值实例,对系统的一些参数进行了灵敏性分析。     

α-幂过程维修模型下的最优更换策略

研究一种新的α-幂过程维修模型.假设有两同型部件组成的冷贮备系统,以部件1的修理次数N为更换策略,利用更新理论,得出了平均费用率的表达式,并通过数值模拟实例得出了最优更换策略N*.     

基于几何过程的三种失效状态系统的最优策略模型

给出一种特殊的系统模型,该系统有三种失效状态,第一种失效为开路失效,第二种失效可以维修,第三种失效需要更换系统,以系统第一种失效的次数M和第二种失效的次数N组成的二元函数为策略(M,N),运用几何过程的理论,推导出平均费用率表达式C(M,N)和平均可用率的表达式A(M,N),在此基础上建立平均费用率和平均可用率的权衡优化模型.     

基于停机时间的可修串联系统的维修更换策略

为了求得k个不同型部件串联可修系统的平均停机时间,提出了一种维修更换模型。假设系统中每个部件维修后均不能"修复如新",部件每次失效时延迟修理的概率为1-pi(i=1,2,…,k),利用几何过程、α-幂过程和更新过程理论,在更换策略M=(N1,N2,…,Nk)下得出系统经长期运行单位时间内期望费用和平均停机时间的表达式,并以费用率为约束条件,以停机时间为目标函数建立优化模型;给出数值例子,用MATLAB验证了该模型的合理性。仿真试验表明:存在最优更换策略M*,满足费用率约束条件下使得平均停机时间最短。     

带有小修和更换策略的多状态退化系统的可靠性分析

研究了带有小修和更换策略的多状态退化系统模型.假定系统能连续退化成许多离散状态,直到退化到完全失效便实施更换策略,使系统修复如新.在退化过程中,系统若随机失效将立即得到小修使其恢复到先前的退化状态.建立了系统的马尔可夫过程模型,并利用 Laplacc变换及其反演方法得到系统可靠度函数和首次故障前的平均时间.此外,还获得了系统的稳态可用度和稳态故障频度.     

两不同型部件串联系统的最优更换策略

引入并研究了一种新的几何过程维修模型:假设由两不同型部件组成的串联系统,每个部件都有k种故障状态,并具有修理延迟特点,其修理延迟时间服从指数分布.在维修策略N下,得出了平均费用率和最优更换策略M=(N*1,N*2).     

多元退化系统维修与备件订购策略优化模型

针对具有多个相关退化过程系统的状态维修及备件订购决策问题,在连续监测条件下,建立系统维修与备件订购决策优化模型.首先,采用Gamma过程和Copula函数建立系统多元退化模型,然后提出基于控制限策略的系统维修与备件订购策略.在此基础上,考虑系统退化量对维修费用的影响,获得系统长期运行条件下的期望维修费用率解析表达式.同时为简化模型计算,提出系统期望维修费用率近似表达式.利用人工蜂群算法在费用准则下获得系统最优预防性更换阈值和备件订购阈值.案例分析结果说明了在维修决策中考虑退化相关的必要性.与已有策略相比,综合优化预防性更换和备件订购阈值能够有效降低系统维修费用.     

具有两种失效状态系统的几何过程维修模型

引入并研究了一类新的几何过程维修模型:假设系统失效时有可能出现两种失效状态,第一种失效状态可以维修,而第二种失效状态则导致更换系统.在对第一种失效状态的广义维修策略N下,确定了长期运行下的单位时间平均费用.本模型包含以往的维修模型作为特例.     

退化系统的对数正态δ冲击维修模型(英文)

研究了一类退化系统的δ冲击模型.假定冲击来自于一个具有对数正态分布更新间距的更新过程,当冲击之间的间距小于一个阈值时,系统就会失效.作者采用更换策略N,即当且仅当系统已经失效N次时用一个全新的系统更换,然后得到了系统长期运行下的平均费用的表达式,并且找到了最优更换策略N*的解析表达式,最后给出了一个数值实例.     

失效不能立即被发现的2参数预防维修策略

研究了一类失效不能立即被发现的2参数预防维修策略,即系统在失效时刻不能立即被发现,故不能在失效时刻被更换,而是等到下次预防维修时刻进行更换,从系统失效到被更换有一失效等待.利用几何过程,建立了一个2参数预防维修策略(L,N),并通过数值实例得到了相应的最优维修策略(L,N)*,使系统经长期运行单位时间期望费用最小.     

遭受外部冲击的随机检测模型

根据更新过程理论,建立了遭受随机冲击的检测模型,研究了模型的可用度与长期运行平均价格.在假设检测间隔形成一个Poisson过程时,通过最小化长期运行平均价格得到了模型的最优检测策略.结果表明,对受到外部冲击的系统,随机检测模型要优于以往讨论的模型.另外,利用随机的思想来讨论系统的性能指标,为这类问题的研究提供了新的方法 .     

δ-冲击模型及随机检测

讨论了δ-冲击模型,在泊松冲击流下给出了一些可靠性指标:系统可靠度函数和首次故障前平均时间。在假设检测间隔形成一个泊松过程的条件下,利用随机的思想来研究遭受随机冲击系统的最优检测问题。     

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.     

退化系统的α-幂过程维修模型

研究了一类退化系统的α-幂过程维修模型. 采用更换策略N, 即当且仅当系统已经失效N次时用一个全新的系统更换.作者得到了系统长期运行下的平均费用的表达式,并且找到了最优更换策略N*的解析表达式. 最后给出了一个数值例子, 表明该模型是可行的.