以可靠性为中心的多部件系统预防性维修优化研究

分析了生产设备各单部件最优的预防性维修策略,在此基础上给出了多部件成组预防性维修的经济性优化模型,提出了多部件设备非周期预防性维修计划的优化方法.模型中除了考虑预防性修理和更换等预防性维修的主要环节之外,还考虑了对于非预期故障所采用的小修环节,以及预防性维修造成可靠性下降的情况.为了减少维修停机损失,将多个维修作业按照机会维修阈值进行归并.分析了多部件系统预防维修费用构成,建立了以可靠性为中心的多部件系统预防性维修费用的优化模型.用Matlab编程仿真,求解出了满足设备多部件可靠性要求且维修成本最小的预防性维修计划.仿真结果表明,相比对每个部件单独进行更换或修理,所提出的方法可以节约维修成本.     

用遗传算法优化制造设备的预防性维修周期模型

建立了预防性维修周期间故障的递推关系式，给出了有限时间区间的设备预防性维修策略的非线性优化模型。该模型综合考虑了维修成本、预防性维修成本和生产损失成本，克服了无限时间区间稳态分析操作性差的缺点，并以故障分布形式为威布尔分布的设备为例，用遗传算法进行优化。计算结果显示，遗传算法能以极快的收敛速度达到全局最优，具有较高的计算效率。模型可为维修计划的制定和现场的作业调度提供决策支持和信息支持。     

预防性维修周期优化决策研究

充分考虑到系统预防维修周期随维修次数的变化情况,建立了系统预防性维修周期优化模型,该模型还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。在运用遗传算法进行优化求解的基础上,本文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更好地进行更新替换。     

基于设备有效度和可靠度的预防修经济优化模型

基于以可靠性为中心的预防性维修计划对生产的重要性及其制定的复杂性,分析生产设备各单部件最优预防修策略。为了减少维修停机损失,将多个维修作业按照机会维修阈值进行归并。在此基础上分析系统维修费用构成和系统有效度,并以系统总体维修费用最小化、系统有效度最大化为目标,建立多部件成组预防修策略优化模型,提出多部件设备非周期预防修计划的优化方法。模型中除了考虑预防性修理和更换等预防修的主要环节之外,还考虑对于非预期故障所采用的小修环节。用Matlab编程仿真求解出满足设备可靠性要求、且维修成本和有效度得到优化的预防性维修计划。结果表明,相比对多个部件单独进行更换或修理,所提出的方法可以节约维修成本并且提高设备的有效度。     

基于可靠性的机电设备维修计划优化EI北大核心CSCD

为了便于在设备维修管理过程中进行多种维修策略的选择,综合优化修复性维修、预防性维修和替换三种维修策略,分析这三种策略对设备可靠性的影响效果,使用离散变量构建维修计划模型。模型需根据设备可靠性选择维修策略,以最小化维修成本,包括单次修复性维修成本、预防性维修成本、替换成本以及因预防性维修所产生的机会损失;设计和声搜索算法求解模型,对可行解生成过程和替换算子进行改进以保证解的多样性。通过算例验证了算法的有效性,并分别对维修间隔期、故障水平进行了敏感性分析以辅助决策。     

基于仿真的多部件设备机会维修多目标决策优化方法

提出一种基于仿真的多部件设备机会维修多目标决策优化方法，考虑了多种维修方式、多种机会维修策略、非预期故障的随机持续时长和成本以及随机的预防性维修时长，利用蒙特卡洛仿真计算系统可用度和总成本，多目标粒子群算法进行求解最佳维修方式。将该方法应用到电子组装线的某生产设备，结果显示，同时考虑了随机故障和预防性维修的机会维修策略具有更优的Pareto前沿，能够进一步优化系统可用度与系统总成本，并对可用度和总成本的随机分布进行了分析。     

双资源约束下预防性维护与作业车间集成调度模型

在生产过程中需要对机器进行预防性维护和故障维修,但维修工人数量少、培养周期长、人力成本高,致使维护计划时必须考虑人力资源约束。针对该问题,建立了考虑维修工人资源和机器资源双约束的维护和生产活动集成调度模型;根据威布尔公式计算出最佳预维护周期,设定预维护时间窗口,在时间窗口内进行预维护,根据机器累计加工时长进行判断,脱离窗口可能需要的故障维修;最短生产周期为优化目标,采用改进遗传算法求解模型,采用三层编码方式,引入精英保留策略,通过算例仿真实验寻找作业车间维修工人最佳配比数量。与未考虑双资源约束的研究进行对比,验证模型与算法的可行性与有效性。     

PGA算法优化的航空装备预防性维修综合决策研究

考虑预防性维修次数和周期对航空装备故障率的影响,将役龄回退因子和故障率递增因子引入到故障率函数中,以有限时间内装备的维修费用最小和平均可靠度最大为优化目标,建立了一种变周期预防性维修综合决策模型。采用改进的Pareto遗传算法(Pareto Genetic Algorithm,PGA)对模型进行优化求解。以某型航空发动机为例对模型进行了验证,得到了10组Pareto最优集,确定了最佳的预防性维修次数及周期。仿真结果表明该模型在保证有效可靠度的基础上大大减少了维修费用。     

基于可靠度约束的接触网系统预防性维修策略优化研究

接触网系统运行的可靠性和维修的经济性是制定维修计划的重要依据,采用预防性维修策略更有助于制定接触网系统的维修计划。应用故障树法分析了高速铁路接触网系统故障树模型,利用不同参数的威布尔分布来描述系统故障的各部分装置的失效概率;建立了系统预防性维修策略的优化模型;利用长沙段3年的实测故障数据拟合了接触网各部分装置的威布尔分布参数,并应用到维修策略优化模型中,对长沙段接触网制订了维修计划。仿真结果表明:适当增加维修次数可降低维修成本,过高的可靠度要求会大幅增加维修次数和维修费用。推导的维修策略优化模型和计算结果可为接触网维修策略的优化提供有益借鉴。     

串行生产系统维护计划与缓冲分配的联合优化

为了减少串行系统中设备停机造成的经济损失,针对非马尔科夫串行生产系统提出一种预防性维护与缓冲区分配联合优化模型。根据串行系统的运作机制,构建了系统在制品的加工开始—释放时间递推式及对应产出率约束,推导了系统运营中的维护成本、故障小修成本与在制品持有成本,建立了基于设备故障抽样的仿真模型评价系统性能。以最小化系统运营的各项成本为优化目标,建立了有限时间计划的联合优化模型。设计了基于惩罚函数的遗传算法来求解最优预防性维护计划与缓冲区分配,通过实例分析表明了联合优化模型及其算法的有效性。     

The application of genetic algorithm in the development of preventive maintenance analytic model

To minimize production losses due to unanticipated machine breakdown, a preventive maintenance plan must be implemented to ensure machines are kept in good condition. The maintenance plan should indicate the maintenance and part replacement schedule, as well the size of the maintenance workforce. Most of the past maintenance research works implicitly consider replacement part costs and maintenance workforce costs. As such, replacement part and work force issues are rarely covered. In reality, they are highly related to the maintenance decision. In this paper, we will explicitly address the effect of these costs to the maintenance plan. Goyal and Kusy’s research work is referred for the mathematical model development. The concerned decisions include the maintenance frequency, part replacement frequency, purchasing strategy, and the size of the maintenance workforce. When the system size increases, with many more machines, the corresponding mathematical programming becomes complicated. Therefore, a genetic algorithm (GA) problem solving procedure is suggested. Examples are also discussed to argue the solution quality.     

Reliability-based maintenance optimization under imperfect predictive maintenance

The reliability-based maintenance optimization model has been focused by the engineers and scholars but it has never been solved effectively to formulate the effect of a maintenance action on the optimization model.In existing works,the system reliability was assumed to be increased to 1 after a predictive maintenance.However,it is very difficult in the most practical systems.Therefore,a new reliability-based maintenance optimization model under imperfect predictive maintenance (PM) is proposed in this paper.In the model,the system reliability is only restored to Ri (0相似文献   

基于拓展几何过程的冷贮备系统维修策略优化

由于几何维修过程及其拓展模型能够较好地描述故障及其维修时间的随机分布,成为贮备系统可靠性建模的主要工具之一.同时,周期预防性维修活动受生产周期、维修力量等因素影响后呈动态随机事件,表现为拟周期形式分布于其维修窗口.为研究服从拓展几何维修过程的贮备系统的拟周期预防性维修策略优化问题,以互异的两单元冷贮备系统为研究对象,在...     

Product modular design incorporating preventive maintenance issues

Traditional modular design methods lead to product maintenance problems, because the module form of a system is created according to either the function requirements or the manufacturing considerations. For solving these problems, a new modular design method is proposed with the considerations of not only the traditional function related attributes, but also the maintenance related ones. First, modularity parameters and modularity scenarios for product modularity are defined. Then the reliability and economic assessment models of product modularity strategies are formulated with the introduction of the effective working age of modules. A mathematical model used to evaluate the difference among the modules of the product so that the optimal module of the product can be established. After that, a multi-objective optimization problem based on metrics for preventive maintenance interval different degrees and preventive maintenance economics is formulated for modular optimization. Multi-objective GA is utilized to rapidly approximate the Pareto set of optimal modularity strategy trade-offs between preventive maintenance cost and preventive maintenance interval difference degree. Finally, a coordinate CNC boring machine is adopted to depict the process of product modularity. In addition, two factorial design experiments based on the modularity parameters are constructed and analyzed. These experiments investigate the impacts of these parameters on the optimal modularity strategies and the structure of module. The research proposes a new modular design method, which may help to improve the maintainability of product in modular design.     

自动化生产线中关键设备的预维护策略研究

为了避免由于设备故障导致的生产线停产,首先研究生产线故障维修成本、预防性维护成本和停产损失的计算方法,建立生产线平均可靠度与维护总成本多目标优化模型,从而获得了最优的生产线周期性维护计划。针对关键设备,如数控机床、工业机器人,运行状态突然严重劣化的情况,基于时间延迟理论得到了关键设备子系统可靠度随时间变化的规律,根据设备运行状态的监测数据,采用支持向量机模型对设备子系统潜在故障的发生概率进行预测。由此建立了关键设备延迟维护最佳时刻优化模型,并通过粒子群优化算法求解关键设备的最佳维护时刻。最后,通过实例仿真分析验证了文本预维护策略的有效性,能够在保证可靠度要求的同时,有效降低维护成本。     

基于维修时间窗的柔性作业车间调度优化研究

针对柔性作业车间调度和预防性维护的单目标集成优化问题,以最大完工时间为优化指标,建立了基于维修时间窗的集成优化模型,设计了混合“教与学”优化（HTLBO）算法求解该模型。提出一种“基于工序加工时间最短”的机器序列初始化策略,对部分初始种群进行初始优化,以提高部分初始解的质量,使得算法能够以较短的时间收敛。对文献中柔性作业车间调度的基准问题进行求解并比较其计算结果,初步证明该混合算法的可行性;针对集成维修时间窗的柔性作业车间调度优化模型,借鉴文献中的数据生成实例进行求解,并与其他算法进行比较,证明该混合算法的有效性。