视情维修模式下威布尔比例故障率模型

视情维修在提高装备的使用可用度、减少生命周期费用和提高维修保障效率等方面发挥了重要作用.在视情维修模式下,采用威布尔比例故障率模型描述了系统状态与故障率之间的关系,对伴随变量进行了相关性分析,以最大可用度为目标,建立视情维修的最优维修策略模型,并根据系统当前状态信息来判断装备是否已经达到最佳的维修时机.最后,对某型陀螺仪故障数据进行了实例分析,表明该方法在视情维修中的合理性和有效性.     

考虑时间延迟的k/N(G)系统视情维修策略优化与仿真

针对传统的视情维修决策模型对时间延迟考虑不足的问题,建立了(m,L)视情维修策略下k/N(G)系统维修优化模型,提出了一种求解模型的数值迭代算法。通过仿真分析,得到了最优的视情维修阈值m和延误时间L,由此证明了该模型与算法的可行性。     

基于CBM的航空装备保障费用动态分析

目前航空装备的保障普遍存在保障费用高和装备可用度低的问题。针对视情维修(Condition-based Maintenance,简称CBM)在新一代航空装备中的应用,以保证航空装备的战备完好性,降低维修保障费用为目标,应用系统动力学原理,建立基于视情维修的航空装备保障费用的动态反馈结构模型。仿真结果表明,将视情维修方法应用到航空装备保障,可有效降低保障费用,提高战备完好率。     

基于比例危险模型的船用柴油机视情维修决策

针对船用柴油机视情维修决策问题,采用威布尔比例危险模型描述了系统状态与故障率之间的关系,利用核主成分分析对协变量进行了去相关和约简处理,以平均费用最小为决策目标,建立了视情维修的最优维修策略模型,并根据设备当前状态信息来判断是否需要进行维修。实例分析表明：该方法有效融合了历史故障信息和运行状态信息,提高了柴油机可用度,降低了维修保障费用。     

完善舰船装备维修体制 提高预防性维修水平

分析了海军装备目前的维修现状以及存在的问题,论述了实行视情维修的重要性和必要性,提出了建立以视情维修为主的预防性维修大纲的原则．     

不完备检测下视情维修的多级劣化系统性能评估

视情维修是改善多级劣化系统性能表现的重要措施,然而在实际中检测不完备问题会制约视情维修的有效开展,从而影响劣化系统性能评估结果。针对这一问题,将多级劣化系统检测维修马尔科夫链模型中的状态转移进行调整,建立其在不完备检测下进行视情维修的性能评估模型,给出系统性能参数的求解方法。实例验证表明:在实际工作中,虚警和漏检对于系统瞬态可用度的影响是随时间变化而不定的,但对于系统可靠度的影响则是确定的,即在任意时刻虚警提高系统可靠度,而漏检降低系统可靠度。     

基于历史数据的相控阵雷达T/R单元维修模型

为了减少大型相控阵雷达的停机维修次数,提高天线阵面T/R单元的保障能力,对累计故障数据进行建模,分析其故障分布规律,提出了一种多情况下的两级视情维修策略。建立了以天线阵面使用可用度为约束条件,单位时间维修费用为优化目标的视情维修模型,最后利用边际效能算法对参数进行求解。实例应用表明,该模型可以优化换件维修时机,换件维修人数等对天线阵面分系统保障效能的影响,为T/R单元维修策略提供理论支撑。     

引入区域量化的相控阵天线维修优化模型

针对大型相控阵天线维修成本高、多部件维修时机难以确定、模型仿真计算困难等问题,提出一种引入区域量化的维修优化模型。建立天线阵列的区域量化模型,将天线阵列维修问题转化成一个由不同区域阵元组成的k/n系统维修优化问题。以使用可用度为约束条件,以单位时间维修费用最小为优化目标,建立引入区域量化的大型相控阵天线多部件视情维修决策优化模型,并通过算例仿真与分析进行了模型验证。结果表明:提出的维修优化模型真实有效,能够很好地解决分布不均匀的相控阵天线维修优化问题。     

基于SF-REM的齿轮箱剩余寿命预测方法研究

剩余寿命预测是视情维修决策的重点和难点.针对工程实践中历史数据少、模型参数估计精度低的问题,建立一种基于随机滤波(SF)的齿轮箱剩余寿命预测模型.该方法采用递归期望最大化(REM)算法对模型参数进行递归更新,推导极大似然估计方法的参数递归更新过程,最后经实例验证模型的有效性和实用性.     

相控阵天线阵面T/R单元维修模型

为了提高相控阵天线阵面T/R单元的保障能力,提出了一种多情况下的两级维修保障策略。当天线阵面T/R故障单元达到一定阈值时,雷达停机开始维修。建立了以天线阵面使用可用度为约束条件,单位时间维修费用最少为目标的视情维修模型,最后利用边际效能算法对参数进行了求解。实例应用表明,该模型可以优化换件维修时机,换件维修人数等对天线阵面分系统保障效能的影响,为T/R单元维修策略提供理论支撑。     

考虑维修时间不确定性的维修任务选择模型

由于维修时间存在不确定性,如何在考虑维修时间不确定性的情况下确定任务间隔期的维修方案是一个值得探讨的问题.给出了一种考虑维修时间不确定性的维修任务选择模型及其求解算法,以在一定置信水平下获得最佳的维修方案.首先,给出了考虑维修时间不确定性的维修任务选择问题的假设条件,并建立了一种非线形的、离散的机会约束规划.其次,给出了一种基于随机模拟的粒子群求解算法,包括粒子的表示、适应度函数、更新公式、算法框架等.最后,给出了具体实例,证明了模型与算法的有效性.该模型非常适用于管理人员在维修时间存在不确定性的情况下作出合理的维修任务选择决策.     

网络化维修信息系统互操作性等级评估

网络化维修保障中信息交互平台缺乏对互操作性优劣的评估方法,互操作性评估难。在网络化维修这一特定领域,互操作性是获取信息的基础。明确了网络化维修的互操作内涵,针对维修信息系统的特点,搭建网络化维修互操作平台所需的网络支撑,研究适用的互操作性评估模型和指标体系,构建了维修信息系统的互操作性等级评估模型,对维修保障信息系统建设具有指导意义。     

汽车维修的环境影响和绿色维修

资产维修是社会持续发展的重要技术途径,同时,维修又要消耗资源产生废弃物,对环境造成危害。汽车维修是最庞大的维修行业。以某运输团军用汽车年维修产生的废弃物的统计分析为基础,论述了推行绿色维修的重要性和紧迫性,并针对目前的维修废弃物处理方式及其危害性,从管理及回收处置方面提出了相应的改进意见。     

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。     

虚拟维修技术在军械保障训练中的应用

首先介绍了当前装备维修训练中存在的问题和虚拟现实技术及其运用在装备维修训练上所产生的巨大效益 ,然后给出了虚拟维修本身的特点及应满足的要求 ,最后给出了三维建模的规则和人机工程学的实施途径、方法及“沉浸”感的几种实现方法     

预防周期不同的最佳系统预防性维修优化模型

建立了一种系统预防维修周期优化模型,该模型不但考虑到系统预防维修时各周期不同的情况,而且还充分考虑到预防维修可以提高系统生产效益的同时,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。重点研究了系统在不同预防周期条件下的总维修费用随预防维修次数的变化,并与预防维修周期相同时的情况进行了比较。实例验证了该优化模型的正确性与可用性。     

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。     

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.     

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。