修理设备可修理的几何过程模型的最优维修策略

本文研究了一个修理设备在工作过程中可能发生故障且可以被修理的系统的维修策略.当系统发生故障时用修理设备对其进行故障维修,修理设备在维修过程中也可能发生故障,并有修理工对修理设备进行维修.当修理设备恢复正常后继续对系统进行维修.系统和修理设备逐次故障维修后的工作时间都形成随机递减的几何过程,且逐次故障后的修理时间都形成随机递增的几何过程.当系统的故障次数达到N时对系统和修理设备都进行更换,利用更新过程和几何过程理论求出了系统经长期运行单位时间内期望费用的表达式,证明了最优策略的存在性和唯一性,并给出了具体例子和数值分析.     

对数正态分布下未来区间内故障次数的单样预测

基于产品寿命评估与预测理论, 研究了对数正态分布下未来区间内故障次数的单样预测问题. 引入胜算比, 给出了对数正态分布下未来故障次数的预测子及预测区间, 分析了预测精度的影响因素. 结合风电场对风电机组关键部件合理储备的工程背景, 利用工程实例验证了该方法的有效性. 据此, 对多台同时运行的设备合理规划关键部件的储备、优化维修保障策略具有明显的指导意义.     

基于不完全维修的可修系统平均故障次数研究

为了研究可修系统在不完全维修状态下的故障发生次数,使用广义更新模型(generalized renewal process,GRP)的思想建立的Kijima虚寿命模型来描述不完全维修模型,使用极大似然参数估计得到了上述过程的相关参数,使用Monte Carlo(MC)模拟得到了故障时间,计算不同时间段的不完全维修时平均故障次数.根据文献结合了一组零件故障服从两参数威布尔分布的数据,进行了上述方法的模拟.并将结果与相同数据的完全维修和一般维修得到的系统不同时间的平均故障次数进行比较,模拟表明在7000h前可以使用不完全维修模型确定平均故障次数,7000h后用不完全维修和一般维修平均故障次数曲线的平均值确定平均故障次数.     

考虑故障率交互作用的双组件系统周期性预防维护策略

提出并构建了一个改善因子模型来描述设备维护的改善效果,该模型综合考虑了维护成本、设备年龄以及维护过程学习效应等影响因素.考虑两组件间故障率存在交互作用且随着交互作用次数递增,引入一个调节因子来描述组件间故障率的交互影响.此调节因子为其中一个组件的累计故障次数的非减函数,用该调节因子施加于另一组件的故障率函数.在维护的策略上,考虑在第N次预防维护时将系统整体置换,预防维护间隔期内若发生故障则以小修处理,由此构建一个考虑故障率交互作用的周期性预防维护策略模型.通过引进相关成本项目推导出长期单位时间成本,以确定最佳的预防维护周期和进行系统置换前的预防维护次数,使得长期单位时间平均成本为最小.最后给出了一个数值算例,研究结果表明:考虑组件故障率交互作用得到的最佳维护策略是有效的,该策略完善了预防维护管理的方法体系.     

基于时间延迟的维修类型优化组合模型及案例分析

设备的缺陷类型有多种, 各种类型的缺陷对设备故障停机影响不同, 为此对设备采用多种维修类型 (日检、周检、月检、年度检修和大修). 目前的检查模型局限于计算单个维修类型的检查周期, 而不能同时确定出各种维修类型的检查周期, 维修类型优化组合的模型尚未建立, 存在"维修不足和维修过剩" 的两大难题. 为此, 首先阐述了各种维修类型之间的关系, 并提出了相应的假定条件. 其次建立了维修类型优化组合模型. 利用时间延迟维修理论计算出该模型中关键的两项: 检查周期T 内故障发生次数的期望值, 以及检查出的缺陷次数期望值. 再次, 提出一种新的启发式算法, 简化维修类型优化组合模型的求解, 有效地克服利用分枝定界法求解模型过于复杂的缺点. 最后是案例分析.     

基于产品维修策略的保障设备需求量计算模型研究

介绍了故障产品维修过程并在次基础上分析故障产品批送修数量影响因素及确定方法;基于排队理论建立了在故障产品不同送修策略下的保障设备数量确定通用模型,解决了非单件送修策略下的保障设备数量确定问题;利用模型分析了保障设备数量和故障产品每批次送修量对平均等待维修时间的影响及变化趋势;最后将研究结论应用于实例分析.     

基于多智能体仿真的舰船动力系统航渡任务成功性研究

通过对舰船航渡任务过程的分析,得到了动力系统航渡阶段任务成功性的定义、判断准则和可靠性框图,建立了系统加权邻接矩阵;根据对设备故障类型的分析,得出了不同性质的设备故障对舰船航行的影响,建立了舰船动力系统航渡任务成功性的判断模型;结合典型示例,运用多智能体的方法和思路对动力系统航渡过程和设备故障情况进行了仿真,得到了任务成功率以及相关结论。为开展舰上其他系统对应研究提供了借鉴和依据,并为全舰以及编队的任务成功性和效能研究、故障维修中的备品备件需求等打下了基础。     

第二类故障期间以概率p进入的M/G/1可修排队

假设服务台在忙期和闲期内都可能发生故障,且具有不同的故障率,并且在闲期的故障状态期间到达顾客以概率p进入系统.使用全概率分解技术和利用拉普拉斯变换工具,研究了服务台的瞬态不可用度、稳态不可用度、(0,t]时间内的平均故障次数和稳态故障频度,获得服务台一些重要的可靠性结果,并且分别讨论了当p取值为0和取值为1时的特殊情况.     

基于NN/ES的高压输电线路在线故障综合诊断和分析的智能系统

提出了电力系统构成传统信息和智能信息相结合的新型信息网系统的必要性。并研究和构造了基于ＮＮ／ＥＳ的高压输电线路在线故障综合诊断和分析的智能系统（ＴＬＦＤＩＳ），为电力系统调度中心提供故障智能信息。它是根据故障录波、测距、事件顺序记录、保护和断路器等信息，对输电线路系统涉及的全部设备（一、二次设备）的故障综合诊断，并具性能预诊断的功能。     

机器修理模型分析的新方法

进一步研究服务设备可修的机器修理模型,在引入服务设备的"广义忙期"的基础上,提出了一种新的分析方法--分解法.应用该方法,重新讨论了服务设备的两个主要可靠性指标,即在时刻t服务设备失效的概率和(0,t]内失效的平均次数,而且进一步得到服务设备的这两个主要可靠性指标的重要的分解关系式.     

基于非齐次泊松过程的航空备件需求研究和应用

针对航空装备的六种故障率特性,引入非齐次泊松过程,用以解决航空备件需求和预测问题。根据不同故障率曲线给出相应的故障分布模型,最后通过实际故障数据的参数估计和模型检验来确定符合该故障数据的故障率曲线,并计算具有最小维修特点的航空备件的需求量和剩余平均寿命。算例分析表明,结果更为合理,具有较大的应用价值。     

供电和供水系统关联失效动力学模型及修复策略

将供电和供水系统抽象为异质网络,依据节点间功能传输关系,构建关联失效动力学模型,研究关联作用条件下,节点失效的动力学演化特征。综合考虑供电、供水机构收益损失、修复费用和电、水缺失造成的用户损失,建立了修复策略规划模型,并应用多阶段决策和遗传算法提出求解最优策略的一般方法。仿真结果表明,少量节点物理失效极易引起大量节点功能失效;相同物理失效发生在不同时刻,造成的损失存在差异,对应最优修复策略不同。     

基于随机截尾的数控机床故障分布模型研究

针对随机定时截尾试验数据,提出运用故障总时间法确定其故障时间,用Johnson法确定故障时间的顺序号,用近似中位秩确定其经验分布函数.针对故障分布模型不唯一这一特点,本文提出采用图分析和误差面积比指数从定性和定量两方面确定其最优分布模型.最后以某一数控机床的现场试验数据为例,介绍了整个计算过程.该算法利用几何直观,计算简便准确,具有一定的工程应用价值.     

应用战备转级检测数据分析鱼雷贮存可靠性

为研究鱼雷服役期间贮存可靠性的分析计算问题,根据鱼雷历次战备转级检测数据,运用等分故障时间内插法,估计各故障发生时间,分别绘制战备转级检测时序图、实转完好与故障状态时序图以及定转完好与故障状态时序图,从而计算鱼雷在不同服役年限的贮存可用度、贮存故障率与贮存可靠度,得出鱼雷贮存质量变化规律。实例计算表明,应用战备转级检测数据能够在工程上满足服役期间鱼雷贮存可靠性的分析计算需要。     

推广的M~x/G(M/G)/1(M/G)可修排队系统(Ⅱ)—— 一些可靠性指标

进一步研究推广的MxG(MG)1(MG)可修排队系统,讨论了服务台如下的可靠性问题:1)在时刻t失效的概率,即不可用度;2)在“服务员忙期”内的失效次数;3)在(0,t]内的平均失效次数及其渐近展开;4)在“服务员忙期”内的失效时间;5)在(0,t]内的平均失效时间及其渐近展开,得到一系列结果,并给出了便于计算(0,t]内的平均失效次数和平均失效时间的近似式     

Bayesian serial revision method for RLLC cluster systems failure prediction

Failure prediction plays an important role for many tasks such as optimal resource management in large-scale system.However, accurately failure number prediction of repairable largescale long-running computing (RLLC) is a challenge because of the reparability and large-scale. To address the challenge, a general Bayesian serial revision prediction method based on Bootstrap approach and moving average approach is put forward, which can make an accurately prediction for the failure number. To demonstrate the performance gains of our method, extensive experiments on the data of Los Alamos National Laboratory (LANL) cluster is implemented, which is a typical RLLC system. And experimental results show that the prediction accuracy of our method is 80.2%,and it is a greatly improvement with 4% compared with some typical methods. Finally, the managerial implications of the models are discussed.     

事件树方法的贝叶斯分析

事件树方法是安全风险分析的基本技术,其分析结果的可信度在很大程度上取决于控制系统失效概率估计的精度。由于可靠性试验费用昂贵,试验次数有限,因此控制系统失效概率的估计往往较粗糙。提出的贝叶斯分析方法能够有效地利用系统运行过程的事故统计数据,对控制系统失效概率进行修正,可显著提高估计的精度。     

小样本时电器产品可靠性特征量的估计

随着航空、航天电器产品可靠性的提高 ,其可靠性试验一般采用定时截尾寿命试验 ,如产品的可靠性很高 ,则可能会出现发生故障的样品个数较少 ,即出现了小样本数据的情况 ,若采用经典方法估计其可靠性特征量会引入较大误差。针对这种情况引入了平均寿命的修正极大似然估计公式。研究结果表明 ,修正后的平均寿命估计量的相对误差比极大似然估计法的相对误差有了明显减小 ,且截尾程度越高 ,修正效果越明显