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。     

集成生产与预防性维护的流水线车间调度算法

为使机器的可利用率最大化,建立了机器预防性维护的优化周期模型.为同时考虑生产调度与预防性维护调度,以最小Makespan为调度优化目标,提出了一种结合优化预防性维护周期模型的集成启发式调度算法.仿真结果表明,集成启发式算法对流水型车间进行生产与预防性维护调度是有效的和实用的.     

基于健康指数的预防性维护与多目标生产调度联合优化建模

以健康指数逐渐衰退的单机生产设备为研究对象,引入役龄递减因子和故障率递增因子,建立了设备的修复非新模型.在此基础上,综合考虑维护方案与生产调度间的相互作用与决策实际,在预防性维护建模中拓展分析作业延误平均成本率,在生产调度中提出最小作业中断成本目标,并结合最小最大期望延迟时间、最小总期望延迟时间,以实现多目标全局决策优化.通过实例分析,结果表明,建立的基于健康指数的预防性维护与多目标生产调度联合优化模型可有效地规划出统筹维护周期与生产排程的综合优化方案.     

一种多原则机械系统预防性维护调度方法的研究

预防性维护对机械系统的安全性,高效性,可靠性运行操作是非常重要。预防性维护调度的基本原则是:系统的成本原则,可靠性原则,这两调度原则被认为目标相互矛盾。通过改进强度帕累托进化算法来寻找最佳的折衷解决方案,根据模糊集理论找到最佳折衷方案的帕累托最优解,并对多原则预防性维护调度方法的概念和数学模型进行了解释,用一个案例说明新方法的实际应用。     

基于NSGA-Ⅱ 的医疗设备预防性维护与病人调度联合优化

[目的]针对病人进行核磁共振成像预约检查过程中出现的调度与设备维护计划相互影响的问题,提出一种联合优化模型,研究对象是单机系统,多位病人等候进行检查.[方法]考虑到设备失效服从威布尔分布,设备具有堕化效应,引入役龄递减因子、失效率递增因子、维护时间递增因子和维护费用递增因子对设备的劣化过程做了模拟,构建了合适的维护方案.接着考虑到病人就诊过程中设备必须保持足够的可靠度,保证病人就诊检查全过程的安全性,制定了一种提前式预防性维护方案.[结果]以总成本最低、总延误时间最少、总就诊时间最少为 目标,采用NSGA-Ⅱ算法求得Pareto最优解,采用层次分析法使医院的预约系统能够根据实际情况排布出合适的调度方案,有效协调病人就诊调度与设备维护计划.[结论]通过实际算例证明了所提出的联合优化模型的有效性.     

单机系统的生产调度与预防性维护的集成优化

针对单机系统,提出一种综合考虑生产调度和设备维护的联合决策模型.该模型利用目标规划的方法联合优化生产与维修部门各自的目标,决策工件的加工顺序和机器维护的方式.设计了遗传算法对模型进行优化求解,并与枚举算法相比较,证明其有效性.通过不同问题规模下联合决策与独立决策相比较的数据实验结果表明,所提出的决策模型表现优异,能有效解决生产调度与设备维护的集成优化问题.     

Flow shop下批调度与设备维护的联合优化

批调度属于经典的调度问题之一,但在目前的批调度研究过程中,并未考虑到设备维护与批调度之间的相互干扰。以flow shop下批调度为研究对象,同时兼顾设备维护对调度的影响,建立了批调度与设备维护的联合优化模型。同时依据问题的特性,采用改进的遗传算法对问题进行求解。最后通过数值仿真实验验证了本模型和算法的有效性。     

基于混合DE—PSO算法的水库优化调度模型及其应用

水库优化调度实质上是一个非线性的不等式约束优化问题,在现行的求解方法中,对计算精度和复杂约束处理这两个问题一直考虑不足,相关方面的研究也较少．将粒子群算法和差分进化算法引入到水资源系统工程中,建立了水库调度的DE—PSO优化模型,避免了寻优瓶颈;针对复杂约束问题,提出退火罚函数法,有效地解决了水库调度问题．通过实例分析,验证了所给方法的可靠性．     

基于双层循环的流水车间调度与设备维护鲁棒集成优化方法

针对流水车间调度、预防维护、故障维护的集成优化问题,为了制定出在随机故障影响下仍然相对稳定的调度方案,特提出一种采用双层循环结构的鲁棒优化算法.外层循环通过邻域搜索优化加工序列,确定预防维护位置;在内层循环的灰狼优化算法中嵌入两种改善算子:一是采用基于关键路径的启发式规则改善闲置时间初始解的性能,二是利用交叉算子加强低...     

带有交货期时间窗的生产与维护联合调度优化

为探讨拉式生产环境下设备故障对准时交货的影响,建立了单设备预防性维护和生产调度联合优化模型.提出一种提前/拖期惩罚成本隶属度函数,同时选用简单维修和更换2种不同的维护方式,以具有交货期时间窗的提前/拖期惩罚成本与维护成本之和为优化目标,决策工件加工顺序和维护周期.提出一种新的算法LSA(LongestShortest Processing Time Based Algorithm),与遗传算法(GA)结合,采用GA-LSA对模型优化求解,与枚举算法和改进GA比较,证明其有效性.通过不同问题规模下联合优化分别与独立优化和单一维护方式联合优化方法进行对比,结果表明,相对其他2种方法,所提出的方法更加有效.     

机组检修计划多目标的优化模型及仿真

针对国内现阶段发电机组检修计划优化目标单一的问题,提出并建立了一个多目标机组检修计划的优化模型.采用遗传算法进行优化求解,该优化模型可根据不同的情况和需要对发电机组检修计划进行优化调整,基于Matlab仿真平台并通过算例仿真分析,证明了该模型和算法的有效性和实用性.     

改进的混沌蜂群算法在流水线调度中的应用

针对批量流水线调度问题,提出了一种改进的人工蜂群算法优化最大完成时间。该算法用NEH方法产生初始解,利用混沌的遍历性生成新的邻域解。为了跳出局部最优,使用最优解插入扰动替换一些连续若干步不能改进的解以提高算法的全局搜索能力,仿真实验结果验证了算法的可行性。     

基于遗传粒子群混合的可重入生产调度优化

可重入生产调度优化问题是个NP难问题,针对可重入生产调度的特点,对该优化问题进行数学规划建模,并通过一些定义将模型映射为有向图,以便于智能搜索算法的应用.结合粒子群算法收敛速度快与遗传算法全局搜索能力强的特点,进行优势互补,并优化设计相关参数,构造了一种混合算法.运用混合算法对供应链优化调度问题模型进行求解,与标准遗传算法、粒子群算法的求解结果进行比较,结果表明混合算法有着更好的优化性能.     

基于改进粒子群算法的梯级水风光短期调峰优化调度

针对大规模风电、光电直接并入电网对系统调峰带来的负面影响,同时伴随高弃风、高弃光率的问题,提出通过利用水电输出通道将湖北一梯级水电站与附近风电场、光电场并入电网联合调峰的解决办法。首先分析了梯级水电站、风电和光电联合调度的必要性和可行性,提出了梯级水-风-光联合调峰策略,构建了以系统余留负荷均方差最小为目标函数的短期调度模型,最后利用收缩因子和改进粒子群算法求解。通过算例仿真,风光与梯级水电站共同参与系统调峰,调峰效果更好,改进粒子群算法(particle swarm optimization, algorithm, PSO)算法有更好的寻优精度和收敛速度。给未来实施梯级水电站与周围风、光电场联合调峰策略提供了参照。     

基于遗传算法的电梯群控鲁棒优化模型

针对电梯群控调度过程中交通流不确定的问题,建立了鲁棒优化模型,利用遗传算法对所建模型进行求解.对于不确定线性优化问题,研究了不确定集的选择以及模型鲁棒对等式转化方法.仿真实验中,利用电梯群控虚拟仿真环境对鲁棒优化调度算法在不同交通流下进行了验证.以300人/15 min的混合交通流模式为例,鲁棒优化算法的平均候梯时间比静态分区算法降低12.77 s;平均乘梯时间比最小等待时间算法降低9.7 s;电梯启停次数比静态分区算法少8次.实验结果表明,鲁棒优化调度算法对不同交通模式具有更好的适应性,可以减小交通流不确定性的影响,提高电梯群控调度性能.     

基于随机概率密度演化的结构-TMD参数优化

基于地震载荷随机性的事实,以及传统的采用特定地震波研究结构控制条件具有严重缺陷的问题,本文提出以结构最大层间位移作为控制指标,基于概率密度演化理论,采用改进遗传算法对TMD参数进行优化的设计方法.该方法结合改进遗传算法以及概率密度演化方法,充分考虑了随机性对结构影响的本质,根据随机载荷下结构-TMD控制体系中结构层间位移响应和动力可靠度的前后对比,说明优化方法的优越性.以三层剪切型混凝土框架结构-TMD参数优化为例,验证所提方法的正确性,为随机激励下的多自由度结构-TMD系统优化设计提供了一条新的解决途径.     

基于不同租期下的预防性维修优化策略

针对租赁市场的实际情况,提出了一种既考虑租期不同又考虑维修服务质量的多设备租赁的预防性维修策略;策略综合考虑了惩防成本、预防维修、小修、故障率阈值以及维修服务质量等因素对利润的影响,以出租方利润最大化为目标的预防性维修策略,优化了故障率阈值,并利用遗传算法共同优化了修复程度和不同租期下的维修次数;实例证明了模型的可行性,也为企业的设备维修管理提供了一种新的建模与决策思路。