考虑多重劣化故障的装备最优视情维修策略

针对装备维修工程实际中多重故障并发的问题,假设系统经历两个相互独立的劣化故障过程,设定相应的预防性维修阈值并定期对系统状态进行检测;基于Gamma过程建立了该系统的视情维修决策优化模型,给出了系统在预定维修策略下的长期运行费用率计算表达式,并以系统长期运行费用率最低为目标,对检测周期和两个维修阈值进行优化。通过算例分析了维修策略参数对于长期运行费用率及预防性维修概率的影响。计算结果表明:在给定模型参数下,存在一组最优维修策略参数(检测周期和维修阈值),能够使得系统长期运行费用率降至最低。     

基于平均停机时间率的劣化系统状态维修决策优化模型

采用Gamma过程描述劣化系统状态变化,建立了系统状态随机劣化模型。为降低劣化系统的平均停机时间率,在考虑检测时间和维修时间影响的条件下,利用更新过程理论,以系统长期运行平均停机时间率最小为优化目标,建立了以系统检测间隔期与预防性维修阈值为决策变量的状态维修决策优化模型。采用蒙特卡罗方法对模型进行优化求解,得到了系统最优检测间隔期与预防性维修阈值,并通过案例进行了分析,结果表明:采用优化得到的检测间隔期和预防性维修阈值进行状态维修决策,能有效降低劣化系统的平均停机时间率。     

基于机会策略的多部件系统状态维修决策优化模型

针对部件间存在维修相关性的多部件系统,引入机会策略增加机会维修阈值,将部件间的维修策略进行组合,建立多部件系统状态维修决策优化模型。采用劣化状态空间划分法分析系统中维修活动组合及其概率计算方法,基于半更新过程理论建立以系统长期运行平均停机率(简称"平均停机率")最小为目标的多部件系统状态维修决策优化模型,联合优化了系统机会维修阈值、预防性维修阈值和系统检测间隔期3个决策变量。采用蒙特卡罗仿真方法对模型进行优化求解,并通过案例进行对比分析,结果表明:采用优化得到的系统最优检测间隔期、机会维修阈值和预防性维修阈值进行状态维修决策,可有效降低多部件系统的平均停机率,提高系统可用度。     

MRO系统动态维修策略的建模与优化

在MRO系统中,随着对精益维修要求的日益提高,提出一种计算设备维护维修的最小平均费用率的模型。此模型是利用接收到的监控信息确定设备退化模型,设定退化模型动态预防性维修阈值,根据维修成本最小的原则动态选择最佳的预防性维护阈值和最佳的预防性维护时间。并计算各种不同参数下符合伽玛分布的退化模型的最小平均费用率,结论证明该模型的正确性和有效性。     

车辆装备单部件系统功能检测间隔期建模

分析了车辆装备功能检测间隔期研究现状,描述了车辆装备性能劣化和维修过程,建立了车辆装备连续时间马尔科夫链检测间隔期模型,并利用数值计算方法和粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法对维修费用率模型进行求解,最后,通过某型载重车离合器分离轴承实例进行了验证。结果表明:模型是合理的、可行的,且PSO算法具有运行速度快、耗时少、精度高的优势,能够为部队维修工作决策提供方法支持。     

非周期不完全检测下的维修优化

针对gamma退化型单部件系统,基于更新和半更新过程理论建立了以期望费用率最小为目标的非周期不完全检测下的维修优化模型。利用检测规划函数使系统的检测间隔期可以依据系统的状态进行调整。为更加贴近实际,模型考虑了测量误差对维修优化的影响。通过计算可以得到最优预防性维修阈值和检测方案。给出了模型的应用算例,通过对退化速率和费用参数的灵敏度分析说明了模型的有效性。与不考虑检测误差的优化结果进行对比,证明了考虑检测误差的重要性。     

任意寿命分布下k/N(G)系统定时维修决策模型

针对大型k/N(G)系统维修保障特点,提出了一种定时维修策略。以系统使用可用度为约束条件,以系统期望维修费用率最小化为优化目标,建立了任意寿命分布下k/N(G)系统定时维修优化模型,并提出了一种求解模型的数值迭代算法。实例分析表明,该模型既能计算定时维修策略下k/N(G)系统使用可用度和期望维修费用率,又能确定最佳的定时维修间隔期和最佳的换件维修人数,可为k/N(G)系统预防性维修提供决策支持。     

定期维护与事后修理组合的维修策略

为了客观合理地制定产品的定期维护与事后修理组合的维修策略,分析了该组合策略下产品的性能变化特点,并从失效机理出发,利用复合Poisson过程描述了产品性能退化规律,建立了以产品长期运行下费用率最低为目标的优化模型,并通过求解得到了最优的维护周期.最后,实例分析表明:该方法能够较好地描述产品的性能退化规律;同时,优化得到的维修策略值可以有效地降低维修费用,并延长产品使用寿命.     

在役建筑构件预防性维修周期分析

预防性维修对于提高建筑构件的使用可靠性至关重要，但是过于频繁的维修不仅可能造成构件新的损伤，还会增加维修费用，因此有必要选择最优的维修周期，以获取建筑构件最佳的使用效益。针对两种预防性维修方式的不同要求，在已知建筑构件的失效时间分布密度函数、平均维修保养时间、失效损失费和维修费的情况下，根据建筑构件最大正常工作时间率和最小平均费用率的原则，分别给出了求解最优维修周期的模型方程。该模型的建立，可为建筑维修规划和方案的制订提供科学的依据。     

航空装备预防性维修工作确定与优化

现代维修理论制定预防性维修工作的方法是以可靠性为中心的维修分析(RCMA),为进一步完善预防性维修工作,提出基于使用维修和故障信息基础上的新的分析方法,分析了航空装备维修工程的特点,建立维修-故障作用力模型,结合主成分分析法,得出顶防故障的主要维修工作.通过计算预防性维修工作的功能,优先执行功能最大的预防性维修工作.设计了一种新的预防性维修工作优化算法,为合理、适时安排不同的预防性维修工作提供依据.     

基于二维量度的复杂设备预防性维修决策优化

针对使用与维修具有两个测量维度的复杂设备,开展了其预防性维修决策的优化研究。基于二维量度的故障模式,给出了二维故障率的定量描述方法;分析了其预防性更换过程的基本过程,探讨了二维量度下更换周期对维修效果的影响,并从经济性角度建立了二维工龄更换费用模型;最后,采用算例的形式,对某设备维修决策同时考虑日历使用时间和行驶里程的情况,进行了二维更换间隔期的优化求解,从而验证了所建立方法与模型的实用性。     

遗传算法的预防性维修周期优化方法

考虑到预防维修可以提高系统生产效益的同时,故障率会随着维修次数的增加而上升,引入役龄回退因子对预防维修活动前后系统性能的动态变化进行描述;而且还充分考虑到系统预防维修周期随维修次数的变化情况,建立了系统预防维修周期优化模型,并将改进后的遗传算法运用于模型的优化求解.重点研究了系统总效益随预防维修次数的变化率, 从而有效地帮助决策者判定系统何时进行更新替换.     

Application of Markov renewal theory and semi-Markov decision processes in maintenance modeling and optimization of multi-unit systems

In this paper, a condition-based maintenance model for a multi-unit production system is proposed and analyzed using Markov renewal theory. The units of the system are subject to gradual deterioration, and the gradual deterioration process of each unit is described by a three-state continuous time homogeneous Markov chain with two working states and a failure state. The production rate of the system is influenced by the deterioration process and the demand is constant. The states of the units are observable through regular inspections and the decision to perform maintenance depends on the number of units in each state. The objective is to obtain the steady-state characteristics and the formula for the long-run average cost for the controlled system. The optimal policy is obtained using a dynamic programming algorithm. The result is validated using a semi-Markov decision process formulation and the policy iteration algorithm. Moreover, an analytical expression is obtained for the calculation of the mean time to initiate maintenance using the first passage time theory.     

Monotone optimal preventive maintenance policies for stochastically failing equipment

This paper examines various models for maintenance of a machine operating subject to stochastic deterioration. Three alternative models are presented for the deterioration process. For each model, in addition to the replacement decision, the option exists of performing preventive maintenance. The effect of this maintenance is to “slow” the deterioration process. With an appropriate reward structure imposed on the processes, the models are formulated as continuous time Markov decision processes. the optimality criterion being the maximization of expected discounted reward earned over an infinite time horizon. For each model conditions are presented under which the optimal maintenance policy exhibits the following monotonic structure. First, there exists a control limit rule for replacement. That is, there exists a number i* such that if the state of machine deterioration exceeds i* the optimal policy replaces the machine by a new machine. Secondly, prior to replacement the optimal level of preventive maintenance is a nonincreasing function of the state of machine deterioration. The conditions which guarantee this result have a cost/benefit interpretation.     

基于随机网络的平均维修保障服务时间分析

利用随机网络建模方法在随机工程项目分析中的优越性,建立了不同保障方式下的维修保障过程模型。重点对网络活动中的维修等待时间和维修等待概率进行了分析,利用随机网络的解析算法,确定了维修力量的平均维修保障服务时间分析模型。最后将该方法应用于伴随修理过程,对其平均维修保障服务时间进行了案例分析。     

装备集群预防性维修计划的粒子群仿真优化

针对同类装备构成的集群预防性维修计划问题,综合考虑了装备的使用和维修过程,分析了装备动用与维修计划之间的相互关系,刻画了装备使用和维修的触发机制,提出了一个包含离散事件仿真和粒子群优化算法的混合模型,并描述了模型的结构和数学表示。该模型基于离散事件仿真对给定的预防性维修计划进行评估,并以该评估值为基础利用粒子群演化进行优化,从而通过多次迭代进化可逐步逼近可能的全局优化结果。由于模型中考虑了装备使用过程中的不确定性,并且粒子群优化可从任意初始值开始,因而可用作维修系统效能评估以及维修方案优化的决策工具。     

着色Petri网的装备维修工艺建模

通过对装备维修工艺过程及其特点的分析,确定了基于Petri网建模方法的维修工艺优化过程模型。首先依据基本的维修拆卸规则和Petri网建模规则建立了工序Petri网模型,在此基础上以维修人员和通用维修机、工具为主要资源约束建立了维修工艺过程CPN模型。最后,通过装甲装备某部件维修的工艺过程仿真及数据分析确定了该建模方法的有效性和实用性。CPN较好地描述了装备维修工艺过程中的选择、冲突等事件,对指导维修工艺实践和工艺优化起到了积极的作用。     

装备预防性维修的维修级别逻辑决策分析方法

针对预防性维修的维修级别没有规范、统一的分析与确定方法的问题,研究了预防性维修的维修级别逻辑决策分析方法。明确了预防性维修的维修级别决策分析的对象是预防性维修工作类型,预防性维修主要有定时维修和状态维修,定时维修分为定时拆修和定时报废2种维修工作类型,状态维修分为状态信息检测、状态识别、状态预测、维修决策、故障诊断和维修实施等维修工作类型。根据维修间隔期、维修能力评估、其它非经济性因素以及经济性分析,分别建立了定时维修和状态维修的维修级别逻辑决策模型。     

基于风险评估的检测与修理决策模型

研究了基于故障风险的检测与维修策略，运用威布尔比例风险模型建立系统故障率与工作时间及所处状态的关系。分析了两类基于间接状态信息维修决策的风险，建立了系统检测及维修策略的决策树，通过比较检测与不检测情况下的期望费用确定最优的检测间隔。算例表明，所提出的方法能够有效控制系统运行风险，降低系统运行费用。     

Optimal production and maintenance policy for imperfect production systems

A joint optimization of the production run length and preventive maintenance (PM) policy is studied for a deteriorating production system where the in‐control period follows a general probability distribution with non‐decreasing failure rate. In the literature, the sufficient conditions for the optimality of the equal‐interval PM schedule is explored to derive an optimal production run length and an optimal number of PM actions. Nevertheless, an exhaustive search may arise. In this study, based on the assumption that the conditions for the optimality of the equal‐interval PM schedule hold, we derive some structural properties for the optimal production/PM policy, which increases the efficiency of the solution procedure. These analyses have implications for the practical application of the production/PM model to be more available in practice. A numerical example of gamma shift distribution with non‐decreasing failure rates is used to illustrate the solution procedure, leading to some insight into the management process. © 2005 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2006