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。     

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。     

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。     

预防性维修工作组合优化

针对单部件的维修间隔期无法反映系统的维修最佳间隔期这一问题,对装备各部件在各修理级别上的预防性维修任务组合情况进行探索。通过建立费用模型、可用度和风险模型作为决策模型,用以组合某一修理级别各部件的维修工作,得出系统预防性维修间隔期,并结合部队实际优化从系统的角度优化等级维修中的维修工作间隔期,为确定大中小修工作提供科学、合理的理论指导。该算法在区分各修理级别的维修能力的基础上,能较好地对各修理级别的维修工作组合情况进行了优化,实例验证了模型的实用性和有效性。     

预防性维修工作组合优化

针对单部件的维修间隔期无法反映系统的维修最佳间隔期这一问题,对装备各部件在各修理级别上的预防性维修任务组合情况进行探索.通过建立费用模型、可用度和风险模型作为决策模型,用以组合某一修理级别各部件的维修工作,得出系统预防性维修间隔期,并结合部队实际优化从系统的角度优化等级维修中的维修工作间隔期,为确定大中小修工作提供科学、合理的理论指导.该算法在区分各修理级别的维修能力的基础上,能较好地对各修理级别的维修工作组合情况进行了优化,实例验证了模型的实用性和有效性.     

基于预防性维修工作组合的维修等级优化研究

针对单部件的维修间隔期无法反映系统的维修最佳间隔期这一问题,对装备各部件在各修理级别上的预防性维修任务组合情况进行了探索。通过建立费用模型作为决策模型,用以组合某一修理级别各部件的维修工作,得出系统预防性维修间隔期,并结合部队实际从系统的角度优化等级维修中的维修工作间隔期,为确定大、中、小修工作提供科学、合理的理论指导。该算法在区分各修理级别的维修能力的基础上,能较好地对各修理级别的维修工作组合情况进行了优化。实例验证了模型的实用性和有效性。     

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。     

基于半马氏决策过程的电容器维修策略优化

针对电容器随机劣化失效的特点,采用半马氏决策过程解决其预防性维修方案设计和维修策略优化问题.在电容器随机劣化的Gaussian-Poisson模型基础上,以检测周期为优化变量,同时考虑预防性维修次数阈值的影响,建立电容器长期运行费用率优化模型.分析表明,对该型号电容器来说,预防性维修相比于事后修理更加有利于节省部件长期运行的费用率.     

考虑任务的多设备串联系统预防性维修决策优化

针对多设备串联系统因分别对单一设备进行预防性维修而造成停机次数较多的情况,提出了考虑任务的多设备串联系统预防性维修决策优化方法,以期将使预防性维修的优化结果更贴近实际。首先,对考虑任务的多设备串联系统预防性维修进行了问题描述,然后,进行了建模假设,并以降低系统整机维修费用为目标,以成组维修和机会维修为维修策略调整的基本依据,以预防性维修费用和修复性维修费用的变化为变量,建立了考虑任务的多设备串联系统预防性维修决策优化模型。最后,以某型多设备系统为例,进行了算例验证。     

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。     

串联系统预防维修周期优化策略研究(英文)

针对串联系统建立了基于可靠性约束的预防性维修优化模型,该模型充分考虑到预防维修可以提高系统可靠性的同时,其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了描述.通过实例验证了该优化模型的正确性与可用性,对模型作进一步的扩展,还可用于更一般复杂的串并联系统.     

复杂系统复合维修间隔期优化模型

采用组合策略对复杂系统辅以功能检测的定期更换维修工作进行综合优化.在分析复杂系统维修费用结构和组成的基础上,建立了其无限使用期条件下单位时间期望费用的数学模型,从而获得系统最佳的功能检测间隔期、定期更换周期内的检测次数和最优总费用.最后通过一个算例验证了该策略和模型的有效性.     

基于案例的推理在舰船维修费预测中的应用

针对市场经济条件下舰船维修费预测不确定性越来越大的问题,提出了一种基于案例推理的舰船维修费预测模型。首先,利用修船厂的历史数据,采用特征向量表示法构建舰船维修费案例库;其次,为提高案例检索效率,采用组合模糊聚类算法建立舰船维修费案例的分类索引结构,并提出基于最近邻法的两步检索策略检索相似案例;最后,采用加权平均法对相似案例进行修改以获取预测值,同时采用主动学习策略保存当前案例并更新案例库。实例仿真结果表明:与传统舰船维修费预测模型相比,基于案例的推理模型具有更高的预测精度,所提模型是有效的。     

Scheduling economic lot sizes in deteriorating production systems

The paper considers the economic lot scheduling problem (ELSP) where production facility is assumed to deteriorate, owing to aging, with an increasing failure rate. The time to shift from an “in‐control” state to an “out‐of‐control” state is assumed to be normally distributed. The system is scheduled to be inspected at the end of each production lot. If the process is found to be in an “out‐of‐control” state, then corrective maintenance is performed to restore it to an “in‐control” state before the start of the next production run. Otherwise, preventive maintenance is carried out to enhance system reliability. The ELSP is formulated under the capacity constraint taking into account the quality related cost due to possible production of non‐conforming items, process inspection, and maintenance costs. In order to find a feasible production schedule, both the common cycle and time‐varying lot sizes approaches are utilized. © 2003 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 50: 650–661, 2003     

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。     

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.     

Optimal (τ, T) opportunistic maintenance of a k‐out‐of‐n:G system with imperfect PM and partial failure

The opportunistic maintenance of a k‐out‐of‐n:G system with imperfect preventive maintenance (PM) is studied in this paper, where partial failure is allowed. In many applications, the optimal maintenance actions for one component often depend on the states of the other components and system reliability requirements. Two new (τ, T) opportunistic maintenance models with the consideration of reliability requirements are proposed. In these two models, only minimal repairs are performed on failed components before time τ and the corrective maintenance (CM) of all failed components are combined with PM of all functioning but deteriorated components after τ; if the system survives to time T without perfect maintenance, it will be subject to PM at time T. Considering maintenance time, asymptotic system cost rate and availability are derived. The results obtained generalize and unify some previous research in this area. Application to aircraft engine maintenance is presented. © 2000 John Wiley & Sons;, Inc. Naval Research Logistics 47: 223–239, 2000     

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。