基于状态空间分割的两部件系统机会维修优化

针对"硬失效"故障的两部件串联系统,制定了周期性视情预防更换、机会更换和故障更换相结合的维修策略,提出了劣化状态空间分割方法以分析机会维修模型中系统的各种维修组合的维修概率,并给出了系统稳态联合概率密度的数值近似求解方法.应用该方法建立了基于半更新过程理论的系统长期平均费用率模型,求解最优维修策略对应的检测周期、机会和预防维修阈值.数值实验表明了劣化状态空间分割法和费用率模型的正确性和有效性,分析了优化结果对各种费用参数的灵敏程度.     

渐近非扩张映像隐式迭代序列强收敛性

在具有一致凸且Gateaux可微的Banach空间中,证明了渐近非扩张映像隐式迭代序列的强收敛性,并对收敛的条件作了统一处理,完善和改进了相关的证明方法.     

基于收益-风险双目标规划的随机能力扩张模型

能力扩张问题是指在不同计划期,根据不断增长的市场需求,调整生产能力,使产能与需求合适匹配以寻求企业盈利的最佳表现.能力扩张涉及长期的产能投资,是生产领域的战略决策问题.当面对不确定需求时,这一决策任务变得十分复杂,需要从回报与风险两个角度评估能力扩张方案的性能.本文基于Scenario树描述多阶段的随机需求,从而建立随机环境下能力扩张问题的Scenario决策模型.其中考虑两个决策目标:最大化利润和最小化期望下方风险,因而形成了一个双目标规划问题.为求解该问题,基于二进制粒子群优化技术,提出了双目标优化的粒子群算法.算例表明该算法可以得到近似Pareto前沿,且能揭示利润与风险的同向变化关系.     

基于有监督核自组织映射的锂电池健康状态预测

高效准确地预测锂电池的健康状态(State of health,SOH)可以保证锂电池的正常运行,提高维护效率及电池本身的稳定性。提出一种基于有监督核自组织映射(Supervised kernel self-organizing map,SKSOM)的建模方法用于锂电池SOH预测。首先,对锂电池的原始放电数据进行预处理及归一化;然后,设计并优化了针对SKSOM的输入特征,在此基础上训练出SOH预测模型;最后,在美国国家航空航天局(National Aeronautics and Space Administration,NASA)的标准锂电池数据集上进行验证。实验结果表明,该文所用的预测模型能有效挖掘出锂电池的SOH规律,预测性能优于其他已有的SOH预测模型。