基于故障相关与外部冲击的两部件系统机会维修研究

在为两部件系统制定预防性维修策略时,传统的研究只考虑故障相关或外部冲击一方面的影响,导致系统的故障率被低估.针对这一问题,文章综合考虑二者的共同影响,且外部冲击的到达服从非齐次泊松过程,更符合实际情况.首先通过年龄预防性维修确定出最优更换周期,然后在年龄预防性维修的基础上引入机会维修,以预防性维修周期内的维修费用率最低为优化目标,利用更新报酬理论构建期望维修费用率的模型,确定出最优机会维修阈值,并通过算例分析了故障相关性与外部冲击对机会维修策略的影响.     

基于延迟时间模型的风电机组维修策略

为了解决目前风电机组故障维修不合理导致维修成本过高、运维效率低的问题,以多部件串联风电机组为对象展开维修策略研究：基于延迟时间理论将部件故障分为潜在故障和功能故障,在预防性检测的基础上推迟维修,提出一种机会维修方法。综合考虑备件物流、停机时间及维修成本等因素,建立了风电机组机会维修模型。结合风场实际故障数据,采用蒙特卡洛法求解该模型,探索了检测周期和推迟维修时间对风电机组可用度和维修成本的影响规律,结果表明,考虑推迟维修时的机会维修策略优于传统预防性维修,该模型求解得到的最佳方案能够将风电机组可用度提升至98%,更具有经济优势和工程应用价值。     

地铁列车预防性维修多目标优化模型及应用

针对地铁列车现行检修模式存在的不足,提出了一种综合考虑维修经济性、任务性和安全性的非完备预防性维修模型。引入故障率递增因子和役龄递减因子表达非完备维修对部件故障率的影响,采用故障小修、预防性维修和更换维修相结合的维护方式,以单位时间内维修费用、停机损失费用和故障风险最小为目标函数,预防性维修可靠度阈值为决策变量,获得最佳的预防性维护决策,并以某地铁公司列车轴箱检修为例验证维修模型。结果表明,相比于现行的地铁列车检修模式,运用提出的预防性维修策略可节约预防性维修成本约23. 1%,降低故障风险成本32. 7%。研究结果可为地铁列车检修策略的优化提供参考。     

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.     

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。     

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.     

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.     

耐用设备租赁及预防性维修的联合优化策略

文章以企业租赁耐用设备为背景,从租赁商的角度出发,依据设备发生故障的强度函数,建立了耐用设备租赁和预防性维修策略的联合优化模型,重点考虑租赁设备的残值收入、预防性维修成本和事后维修成本对租赁商总利润的影响;通过对模型的分析和求解,得出耐用设备的最优租赁期限、最优预防性维修次数及维修程度,从而使租赁商在租赁期末获得最大的设备残值收入,实现其利润最大化的目标。     

租赁设备的最优预防性维修策略研究

科学合理租赁设备预防性维修策略对租赁商来说可以降低设备维修成本和延长设备生命周期,对承租企业来说可以拥有工作状态良好的设备。文章假设对租赁设备进行不定期的预防性维修且每次进行相同的维修强度,租赁商以利润最大化为目标,联合优化预防性维修的阀值、维修强度和维修次数,据此通过算例分析故障率和租期分别对维修次数、预防性维修较单纯故障维修的节约成本及节约成本占单纯故障维修成本比重的影响。     

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.     

面向港口复杂装卸系统的动态机会维护策略

针对以不同衰退特征设备组成的港口复杂装卸系统,提出了设备层-系统层交互的动态机会维护策略,以支撑自动化码头的智能维护决策.引入维护效果和外部环境工况,提出了独立设备的综合衰退演化规则,并结合多目标价值理论和动态循环决策模式,建立设备层多目标预知维护规划模型.在此基础上,分析串联设备间的相互依赖性,利用设备停机的组合维护机会,建立了多设备维护优化调度的联合区间轴策略,对关联设备的预知维护作业采取有针对性的作业合并.数值实例结果证明,所提出的方法可显著降低系统整体维护成本,提供具有可行性、实时性、经济性的系统层维护优化方案.     

考虑产品质量控制的生产系统预防性维护策略联合优化研究

针对生产系统因生产异常导致的产品质量特征均值偏移,提出了设备状态与预防性维护周期相结合的预防维护策略,运用抽样监测产品质量绘制的均值控制图来判断机器设备的状态,考虑不同设备更新状况下包括抽样费用、维护费用、质量损失费用和停机损失费用的总费用,以单位时间期望总费用最小为目标函数,预防性维护周期与均值控制图参数（样本量、抽样间隔及控制系数）为决策变量建立模型。运用差分进化算法对模型求解以验证其可行性,并利用灵敏度分析方法验证决策模型的有效性。联合产品质量与预防性维护的决策模型更加符合生产系统的实际情况,有效提高经济效益。     

一种考虑修复非新的多设备串行系统机会维护动态决策模型

以由不同设备组成的无中间缓冲站的串行生产系统为研究对象,通过引入整合役龄递减因子和故障率递增因子的单设备预防性修复非新模型,建立了一种基于设备可靠性的多设备串行系统机会维护动态决策优化模型.该模型满足设备只有短期信息可用的实际操作特点,可为多设备串行系统的维护决策提供有力的支持.     

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.     

不完美维修情形下部分可观测系统的最优维修策略

针对监测费用昂贵导致难以实施连续监测和维修效果通常不完美的问题,研究了维修效果不完美情形下部分可观测系统的最优维修策略.在假设系统的性能退化状态变化规律可以用马尔可夫链进行描述的基础上,利用部分可观测马氏决策过程对该系统进行维修决策建模,并通过引入信息状态将其转化为完全可观测马氏决策过程;引入维修效果矩阵用以刻画维修效果对最优维修策略的影响;针对所建立的最优方程以单位时间期望维修费用最小为目标设计了最优维修决策算法.通过数值仿真验证了所提算法的有效性.     

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。     

可重构制造系统预防维护策略与EPQ整合模型

以生产单一品种的可重构制系统为研究对象,采用设备维护策略和重构策略确定经济生产批量（EPQ）并建立EPQ整合模型.在维护策略中,采取周期性预防保养策略对生产周期内的故障进行小修处理;在重构策略中,当系统内设备状态发生改变时,通过判断最优作业模式及系统可靠度阈值而进行重构,建立了包含生产准备、库存、重构、可变小修、预防维护和生产等成本的利润函数模型,并基于数值方法和遗传算法对模型进行求解,得出使单位时间利润最大的最佳预防维护周期、系统可靠度阈值及EPQ值.同时,通过仿真分析算例,验证了模型的有效性.