考虑随机冲击影响的多部件系统视情维修与备件库存联合优化

视情维修与备件库存联合优化是确保装备内关键部件安全运行, 降低维修保障成本的有效方法。针对现有模型忽略复杂环境中随机冲击影响的问题, 提出一种考虑随机冲击影响的多部件系统视情维修与备件库存联合优化模型。首先, 建立随机冲击影响下的退化模型及可靠度函数模型, 在首达时间的意义下利用阈值转换思想推导出剩余寿命概率分布, 采用极大似然法估计退化模型参数; 然后, 制定视情维修与备件库存联合策略, 以平均费用率最低为目标建立联合优化模型, 利用粒子群优化算法和蒙特卡罗仿真进行求解; 最后, 通过实例分析和敏感性分析验证了所提模型的有效性和应用价值。     

考虑竞争失效的视情维修和备件订购联合策略优化

针对单部件系统提出考虑竞争失效的视情维修和备件订购联合策略, 采用控制限维修策略和动态随机冲击阈值机制判别是否需要进行预防性维修(preventive maintenance, PM)或故障更换(corrective replacement, CR), 当退化达到PM阈值时执行不完美维修(imperfect maintenance, IPM), 且经有限次IPM后对系统进行预防性更换(preventive replacement, PR)。同时, 考虑IPM和随机冲击对退化量和退化率的影响, 进而构建基于维纳过程的多阶段退化模型; 引入备件订购阈值, 根据冲击幅值与冲击阈值的关系决定是否正常订购备件。分析更新事件并利用更新报酬理论建立最小化平均费用的联合策略优化模型, 设计离散事件仿真算法求解, 最后通过实例验证了所提模型和算法的有效性。     

基于状态空间划分的可修系统视情维修决策

本文在构建考虑非完美维修的多部件系统联合劣化状态空间划分模型的基础上,研究了可修多部件系统视情机会维修决策问题.首先,综合考虑非完美维修效果和经济依赖,制定了基于周期检测的可修多部件系统视情机会维修策略,其次,构建了相应的联合劣化状态空间划分模型,并通过分析系统的维修需求组合及系统的状态转移,推导了维修需求的概率计算通式和联合稳态概率密度函数.然后,通过数值实验,以系统长期平均费用率最小为目标,以系统检测周期、机会及预防维修预测阈值为决策变量,建立了解析优化模型.最后,以风电机组主轴承为应用案例验证了模型的正确性和有效性,并分析了参数的灵敏度.     

多级维修供应下可修复备件库存建模与优化

为了研究可修复备件库存分配模型, 根据METRIC理论, 结合“原位维修率”、“占空比”、“重测完好率”等重要维修参数, 建立了具有多等级的维修供应体系、多层次结构备件的初始库存分配通用模型. 以装备可用度、备件满足率以及保障延误时间为指标, 保障费用为约束, 对备件库存方案进行优化, 通过实例给出了优化结果, 分析了影响备件库存分配方案的保障性因素, 并通过VMETRIC仿真平台对模型结果进行了检验. 结果表明: 本文模型得到的优化方案与VMETRIC软件运行结果一致, 证明了本文模型的正确性和算法的合理性.     

视情维修条件下k/N(G) 系统备件供需联合优化

针对传统m视情维修策略下k/N(G)系统维修决策模型对备件可获取性考虑不足的问题,提出了(m,Q)维修策略及备件订购与生产的联合决策优化方法,建立了两种视情维修条件下k/N(G)系统备件供需联合优化模型。证明了在满足约束条件的同时,(m,Q)维修策略下的联合模型((m,Q, n) 策略模型)具有使目标函数最小的订购阈值m、订货量Q和订货次数n,m维修策略下的联合模型((m,n)策略模型)存在最优订货量m和订货次数n使目标值最小。此外,比较分析了不同模型参数对两种模型决策的影响,结果表明, (m,Q,n)策略模型得到的成本始终小于(m,n) 策略模型,而系统使用可用度始终高于(m,n)策略模型。     

不完全维修条件下的视情维修优化模型

针对实际工作中系统无法通过维修手段恢复如新的情况,利用离散状态的马尔可夫过程,将一类基本的不完全维修模型与视情维修理论相结合,建立了劣化系统在不完全维修条件下的视情维修模型。根据马氏过程平稳状态下的统计平衡原理,提出了求解系统稳态可用度的一类解析算法,并在此基础上,以系统稳态可用度最大为优化目标,确立了不完全维修条件下劣化系统的最佳检测间隔时间和视情维修阀值。最后,通过具体算例验证了了模型与算法的可行性。     

可修复备件系统库存决策仿真优化模型

针对可修复备件系统库存决策问题,在考虑系统成本和保障率的前提下,建立一个仿真优化集成模型。该模型分析了可修复备件系统结构和流程,应用离散系统仿真技术实现了可修复备件库存的仿真,并以禁忌搜索算法为基础建立优化仿真框架,对备件库存数量的最优解进行仿真寻优计算。优化仿真结果表明,该模型合理、有效、可行。     

装备备件两级闭环供应链库存优化与分析

研究备件两级闭环供应链系统结构与备件运转流程.通过建立单项备件供应可用度模型,构建了两级闭环供应链库存系统优化模型,并运用边际效能分析算法合理配置基层级和基地级备件库存量,实现了在有限购置费用资源约束条件下的系统供应效能最大化,分析得出提高两级维修能力可以改善系统供应效能.     

一种备件多级库存系统的仿真优化模型

针对备件多级库存问题，分析了备件需求的特点，建立了多级库存问题模型．在模型的基础上对备件订购量、安全库存量，订购策略，率存模式等进行了研究．研究发现：库存模式、订购策略和相关参数都会影响库存策略和最小总费用；一般情况下，较优订购策略为“库存量降到安全库存水平以下时订购，订购使得备件总量达到某一常数”．因此，备件采用多级库存模式还是单极库存模式应根据具体参数和订购策略确定．由于备件库存问题的特殊性，论文提出了一种求解该问题的仿真优化方法．实验结果表明：是一种有效的求解备件库存优化问题的方法。     

一种备件多级库存系统的仿真模型

针对预测性维修（Predictive Diagnostic Maintenance,PDM）策略中维修备件库存优化配置问题,提出了融合故障预测与健康管理（Prognostics and Health Management,PHM）信息的维修备件库存决策方法。在多级库存模型的基础上,建立了基于PHM的维修备件多级库存仿真模型。最后,通过模型求解和Matlab仿真分析,结果表明了基于PHM的维修备件多级库存模型的可行性和有效性。

Abstract：

Aiming at spare parts stock allocation problem under the surrounding of Predictive Diagnostic Maintenance, a new method on spare parts multistage stock system was proposed including the message of Prognostics and Health Management. The PHM-based multistage stock model was built based on model of multistage stock. With the resolving of the model and the simulation by Matlab 7.0., the validity and feasibility of the PHM-based multistage stock model are confirmed.     

考虑不完美维修的定期检测与备件策略联合优化

针对退化过程服从三阶段故障过程的单部件系统提出了定期检测与备件订购策略联合优化.该策略下,根据检测时系统的状态执行不同的维修活动:当系统处于正常状态,不执行任何维修活动;若识别轻缺陷进行不完美维修并采用比例役龄回退模型描述不完美维修效果;若识别严重缺陷则更换系统.当更换系统时需考虑备件状态:若处于存货状态则立即更换,若正处于途中则到货时更换,若未订货需立即订货并在到货时刻更换.考虑所有更新事件采用更新报酬理论建立以最小化单位时间内期望成本为目标的模型,同时优化检测周期和订货点.最后,设计枚举优化算法和离散仿真算法求解模型,并在算例分析中验证模型的有效性和适用性.     

基于体系保障度的装备备件三级库存方案优化

三级维修供应管理是部队较为常见的保障模式, 备件库存方案是影响装备系统可用度的关键因素之一. 装备保障性工程中的实际问题出发, 在考虑备件结构层级的情况下, 根据METRIC基本原理, 建立了系统备件的三级保障评估模型, 将三级体系保障度作为优化指标函数, 以保障费用为约束条件, 运用边际优化方法对备件方案进行优化. 通过实例给出了备件的最优库存方案结果, 得到了备件三级库存配置的一般规律, 并分析了影响备件库存分配的各种保障性因素. 优化结果符合具有三级供应保障机制下的备件配置规律, 能够为部队保障人员制定备件方案提供一定的决策依据.     

考虑库存损耗的单部件系统可修备件需求模型

本文研究具有库存损耗的单部件系统可修备件需求模型;采用马尔可夫到达过程(Markovian删val pcess,MAP)代替Poisson过程、更新过程等经典随机过程描述备件需求情况.假设库存备件寿命服从指数分布,故障件维修时间服从一般分布,建立了一种描述能力更强的可修备件需求模型;给出了系统的可用度、工作时间周期、停机时间周期等参数和规定条件下的两种备件需求量算法,并给出了数值算例说明所建模型的有效性.     

基于动态进化算法的多阶段备件供应优化决策

由于实际备件保障工作中备件需求以间歇性需求为主,备件供应通常为多阶段的动态优化。针对以上问题,构建了多阶段备件供应数学模型。为求解动态优化模型,提出了一种元启发式动态进化算法。首先,在经典差分进化算法中增加了环境变化检测算子和环境变化响应策略,使得差分进化算法能够解决环境变化的动态优化问题。其次,提出了自适应莱维飞行策略,使得算法在环境发生变化时仍能保持良好的全局搜索能力和局部寻优能力。算例表明,所提出的动态自适应差分算法能够求得模型的最优可行解,且算法的分布性和收敛性均得到了很大的提升。     

多约束下随船备件配置优化方法

理想的随船备件库存配置方案应该通过多约束条件与优化目标之间的综合权衡得到,在传统的随船备件库存优化模型中常以使用可用度、平均等待时间、延期交货量、费效比等作为优化目标,但国内使用部门及型号研制单位在制定随船备件库存方案时常以备件保障概率作为优化目标确定装备备件库存方案.为解决上述问题,首先分析了目标函数及约束条件;然后构建了以备件保障概率为目标函数的随舰备件库存优化模型并应用拉格朗日乘子法及边际效应法原理给出了随船备件库存模型计算及优化流程;其次,运用罚函数原理对保障资源约束因子进行了确定及动态调整;最后,通过对案例结果进行分析,验证了该研究方法的可行性.     

Collaborative optimization of maintenance and spare ordering of continuously degrading systems

A collaborative optimization model for maintenance and spare ordering of a single-unit degrading system is proposed in this paper based on the continuous detection. A gamma distribution is used to model the material degradation. The degrading decrement after the imperfect maintenance action is assumed as a random variable normal distribution. This model aims to obtain the optimal maintenance policy and spare ordering point with the expected cost rate within system lifecycle as the optimization objective. The rationality and feasibility of the model are proved through a numerical example.     

基于超启发式算法的备件供应网络结构优化

为了通过对供应网络结构进行优化从而提高备件供应的效率和效益,分别对传统正向供应网络、应急横向供应网络以及考虑抢修任务的闭环供应网络3种备件供应网络结构进行研究。以供应成本最小和供应时间最短为目标,以备件满足度、库存等为约束,构建了带约束的多目标优化模型。提出了一种基于排序选择函数的超启发式多目标进化算法,同时可以对不同网络结构模型进行求解。在ZDT系列测试函数上将该算法与其他进化算法进行对比测试,验证了所提出的超启发式算法在收敛性和分布性上的优越性。算例表明,一方面,与传统前向供应网络相比,横向和闭环供应网络能够提高备件供应的时效性和经济性;另一方面,超启发式算法在求解模型时取得的解优于其他元启发式算法。