面向多中心租赁制造网络的成组维护与团队协同调度策略

随着广域服务型制造模式的广泛应用，承租制造企业规模连续扩大，进而带动维护外包服务的全球多区域化发展.针对出租方提供“产品+服务”中存在的多中心租赁制造服务网络的广域运维调度问题，提出系统层、网络层动态交互的多中心协同维护调度策略.在系统层综合考虑设备维护停机、累积失效损失以及系统组合选取对维护决策的影响，对同一制造租赁系统内的设备进行维护成组优化，得出总维护成本最小的成组维护方案和维护时间窗；在网络层进一步考虑服务路由优化、团队派遣选取和维护响应速度对调度决策的影响，输出最小化总调度成本所对应的各团队最优服务路线.通过算例分析，验证多中心协同维护调度策略在广域运维调度领域的可行性与有效性.     

面向串并联生产系统机会维护的产能平衡导向租赁利润优化策略

针对服务型制造模式和维护外包服务,面向租赁生产系统的串并联复杂结构和多工序产能需求,提出以产能平衡为前提的租赁利润最大化机会维护策略.以租赁生产系统的串并联结构为研究重点,在维护决策建模中考虑整个系统的产能平衡;构建多类型设备健康演化趋势函数,规划成本率最小化的贯序预知维护计划;在工序层和系统层,以单设备预定的维护时点为组合维护契机,优化机会维护方案;建立以产能平衡为导向的租赁利润优化策略,改进租赁利润结余算法,以实时生成机会维护方案,在保证产能平衡的同时实现租赁利润最大化.通过对比租赁合同期内的全局性维护方案,验证了该策略在服务外包决策中具有显著的经济优势.     

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.     

多资源约束下串并联生产系统的多目标动态维护

针对多资源约束下的串并联生产系统,在多资源约束条件下考虑系统的可用性,以各工序资源需求优先级为标准,建立了一种多目标动态维护模型.引入权重因子,通过采用可靠度恢复因子描述各工序设备维护前后可靠度的变化过程,建立以维护成本和系统可用度为优化目标的维护策略.通过仿真抽样求解出系统在给定区间内的预防性维护与机会维护阈值.结果表明,该维护策略能保证多资源约束下的串并联生产系统维护成本和系统可用度最优.     

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.     

考虑广义时间价值的串行退化生产系统维护更新策略

以多工序多设备组成的串行生产系统为研究对象,将设备的退化过程看作符合Gamma分布的随机过程,在每次预防性维护时引入机会维护,以减少系统的停机次数;将维护时间看作与设备退化度和维护次数有关的函数,采用退化度恢复因子描述设备维护前后退化度的演变过程;考虑广义时间价值建立设备的成本函数,依据费效比和可用度对设备的维护更新进行联合决策,建立串行生产系统的维护更新模型;算例仿真对维护阈值进行了优化决策,计算出了各设备的更新时间及维护次数.结果表明:广义时间价值会加速设备的老化,缩短设备的使用寿命,从而为企业制定生产系统维护更新策略提供了新思路.     

基于可靠度的多设备混联系统机会维护模型

以多设备组成的混联生产系统为研究对象,采用可靠度恢复因子描述不同维护方式下设备可靠度演化,建立了一种基于可靠度的以维护成本为优化目标的多设备混联生产系统的机会维护模型.算例分析表明,该模型符合实际生产情况,能够为复杂结构的生产系统预防性维护决策提供有力支持.     

基于双时间窗的多设备串行系统机会维护策略

针对多设备串行系统,提出一种基于双时间窗策略的机会维护决策模型,改变传统单窗策略中以达到单设备最优维护周期为系统停机条件这一决策方式,转而以此作为维护决策触发条件,进而基于维护组合时间窗确定最佳的维护设备组合,并引入维护时机时间窗优化系统的维护停机时刻.在此基础上,通过最小化系统在规划期内的维护总成本,获取系统的最优维护策略.算例分析表明,双窗策略在维护总成本方面优于单窗策略.     

多资源约束下串/并联生产系统的机会维护策略

以多资源约束下的串/并联生产系统为研究对象,根据系统内各个工序的资源需求优先级对工序进行排序,结合预防性维护阈值确定需要进行维护的设备以及这些设备所处的工序,在其中选取资源需求优先级最低的工序为标准,建立系统的机会维护策略;采用可靠度恢复因子描述设备维护前后可靠度的演化过程,建立以维护成本为优化目标的维护模型;通过Matlab编程对实例进行计算分析来验证模型的有效性与科学性.结果显示,该维护策略能保证多资源约束下的串/并联生产系统维护成本最优.     

联合故障与经济相关性的动车组多部件系统维护

为了探讨部件间的相关性对系统维护计划的影响,基于复杂机械系统中部件间的相关性理论,利用故障链对部件间的复杂故障相关关系进行描述.根据部件在故障链中所处的层次对部件进行编号,建立了复杂机械系统中各部件的可靠度模型.通过将各部件的维护成本划分为固定成本和变动成本对经济相关性进行建模,以维护时间和维护成本为优化目标对系统各部件实施不定周期的成组维护策略.应用遗传算法对维护计划进行优化决策,结果表明,该方法的维护方案合理.通过对最低可靠度和故障相关系数的敏感性分析,得出应着重对可靠度衰退速率较大部件的最低可靠度进行合理设置并加强部件间的柔性连接的结论.     

基于供气可靠性的天然气管道系统预防性维护方案智能优化方法

输气管道设备设施的维护管理是保障管道系统可靠供气的基础。建立管道系统单元状态转移与设备退化过程的描述模型,构建各单元失效场景下管道系统最大供气能力计算方法,建立以系统供气可靠性最高和维护成本最低为目标的管道系统维护策略优化模型,形成基于深度强化学习的管道系统预防性维护优化方法。结果表明：与传统的计划性维护相比,所提出的管段与压缩机单元预防性维护方案可提高天然气管道系统供气可靠度,同时降低管道系统维护成本;优化后系统平均供气可靠性由99.41%提高至99.54%,维护成本降低9.38%。     

面向租赁服务网络广域运维的3层机会维护调度策略

针对当前设备供应商提供全球维护服务中存在的租赁服务网络的广域运维问题,提出设备层、系统层、网络层动态交互的3层机会维护调度策略.根据各台设备的独立健康演化趋势,实时地规划设备层的预知维护时间间隔;基于贯序的设备层输出,在系统层进行优化调度并输出成组维护方案;基于各租赁产线的维护需求,在网络层解决租赁服务需求和维护资源约束之间的供需矛盾问题.根据调度特点建立数学优化模型,动态地更新决策向量和状态向量,并由此提出3层机会维护调度策略,得出层次递进的交互求解算法.通过算例分析,验证所提出的调度策略在广域运维领域的可行性和有效性.     

基于RCM方法的建筑设备维护策略定量化决策模型

建筑设备系统维护策略决策科学性的缺乏导致设备的维护成本长期居高不下。为解决该问题,将以可靠性为中心的维护(RCM)方法引入到建筑设备系统维护策略的决策中,以提高决策水平。首先分析建筑设备系统组成并辨识出其中的关键设备,然后从失效率、失效可检测性和失效后果3个方面评价关键建筑设备的失效风险。聚焦关键设备建立维护策略的定量化决策模型,并提出对应的Monte Carlo仿真求解方法。以某建筑空调系统风管的维护策略决策为例,对该模型的有效性进行验证。结果表明,与现行维护策略相比,利用该模型可节约成本约18.5%。     

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.     

基于失效率调整因子的多目标动态预防性维护决策建模

针对静态维护策略中事先确定固定维护周期以及当前维护决策多为单一目标决策的不足,引入整合失效率调整因子的修复非新模型,采用动态预防性维护决策,更符合随役龄增加而使设备的预防性维护周期递减的实际情况.在此基础上,整合优化维修成本率和设备可用度,建立一种动态预防性维护的多目标决策模型.数值实例结果表明,利用多目标动态预防性维护决策模型,可求出基于维修成本率最小和设备可用度最大的各维护周期最优预防性维护时间间隔.     

基于遗传算法的核电备件库存模型仿真优化

备品备件是核电厂设备检修的物质基础,然而持有过量的备件库存将增加核电厂运营成本,通过设置合理的备件库存参数,在保障供应和控制库存之间寻找到一个合理的平衡点。针对核电备件库存参数设置问题,将遗传算法引入备件库存参数优化领域。通过建立核电备件库存参数评价方法,将核电备件库存参数设置转换为多变量优化问题,使用遗传算法计算最优库存参数。选用大亚湾核电厂的备件进行仿真测试,当给备件增加多种领用波动时,使用遗传算法计算的备件库存参数均优于当前数据库中的库存参数,结果表明遗传算法应用到备件库存参数优化领域具有重要的实用价值。     

考虑报废的K/N冷备份冗余系统可修复备件优化

K/N冷备份冗余系统是提高系统可靠性的重要手段.针对已有分析模型未考虑备件在工程实际中存在一定报废率的客观情况,分析了K/N冷备份冗余系统的特点和工作流程,以最小化维修成本为目标,构建了单层两级的K/N冷备份冗余系统可修复备件优化模型,并基于可修复备件库存分配建模理论,研究了考虑报废后备件保障效能的分析流程和方法;然后采用边际分析法给出该优化模型的求解方法,并应用研究结论对备件的需求量进行预测;最后,通过算例分析验证了文中模型的合理性和适用性.     

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.     

基于VMI策略的常用备件库存控制研究

本文针对传统备件库存中所存在的备件随机性强、需求规律差的问题,从供应商管理库存的角度出发,对常用备件的库存控制方法进行研究,建立了基于VMI策略的备件库存控制模型。并通过实例研究,对不允许缺货条件下的供应商管理备件库存模式与传统模式进行比较,结果表明,该方法可以很好的降低企业运营成本,解决了常用备件库存管理的问题,优化了备件库存结构,并给出了一些优化建议。     

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．