考虑协变量的设备退化和生产批量整合模型

运用随机系数回归模型对设备的退化过程进行建模，基于加速失效时间模型在退化过程分析中加入协变量的影响，并在模型中考虑产品质量问题. 运用更新回报定理建立状态监测维修和经济生产批量的整合费用模型.优化分析整合费用模型，可以得到决策变量的最优值. 通过数值案例分析，得到设备运行状态最优的预防性维修阈值、最优经济生产批量. 结果表明，随着协变量的逐渐增加，最优生产批量逐渐减小，最优预防性维修阈值没有变化. 通过敏感性分析进一步说明模型相关参数对最优解的影响.     

利用轴承状态信息的维修决策

针对当前机床轴承的可靠性评估不涉及使用过程中状态特征量的特点,提出了基于状态量监测维修的视情维修决策。首先,通过加速度传感器采集轴承的运行状态信息。然后,对其提取均方根、频率中心等状态特征量,并建立了以威布尔分布为失效率函数的比例风险模型( Weibull proportional hazard model, WPHM),再通过牛顿迭代法结合同类型部件的寿命数据估算出风险模型中的3个参数。最后,建立了基于威布尔比例风险模型的维修时机决策模型,利用同类型部件寿命数据确定维修的失效阈值,根据此阈值即可进行维修决策。结果表明：该决策能够明显提高机床轴承的可利用率,最大程度地发挥机床的有效寿命。     

不确定条件下民航发动机维修工作范围决策

为降低民航发动机维修成本和提高修后性能,提出不确定条件下的发动机维修工作范围决策方法．将发动机各单元体各维修级别能够恢复的整机性能值表示为一个梯形模糊数,建立单元体性能恢复值分配优化的模糊机会约束规划模型;将模型的机会约束转化为清晰等价类,发现该模型和确定条件下的单元体性能恢复值分配优化模型具有相同的结构,能够采用确定条件下模型的求解方法进行求解;利用应用实例对提出方法进行了验证．结果表明:提出方法能够解决不确定条件下的发动机维修工作范围决策问题;模型机会约束的置信水平对决策结果至关重要,要综合考虑实现送修目标的风险和维修成本,确定合理的置信水平．     

基于健康状态退化的设备可靠度预测模型

设备可靠度预测在设备的维修管理中扮演着重要的角色,有效的设备故障预测对降低设备维修费用、停机时间或运行风险都起到至关重要的作用。本文在分析设备状态数据的基础上,通过引入支持向量回归机,建立了基于退化数据的预测模型,并将该模型用于发动机可靠度的预测。     

蒸汽动力系统多周期设计与运行同步优化

建立了蒸汽动力系统设计与运行同步优化的混合整数非线性规划模型(MINLP).作者考虑了设备投资计算模型的非线性因素和各周期之间设备的启停费用.模型包含表征设备设计、运行以及启停状态约束的二元离散变量,属于大型复杂的多周期MINLP问题,应用传统的求解方法很难有效求解.作者在传统的遗传算法(GA)基础上,开发了改进的遗传算法(IGA)求解该大型MINLP问题.通过实际算例应用表明,应用本文建立的MINLP模型和IGA求解方法,能够保证在有效的时间内得到问题最设计方案和全周期内最优运行方案,同时同传统优化计算工具计算方案对比,节约了大量的投资和运行费用.     

状态维修两阶段预知模型研究

状态预知是进行状态维修决策的关键和难点问题．针对维修实践中比较典型的设备两阶段故障过程，利用延迟时间的概念和随机滤波理论，基于直到当前时刻的状态监测历史信息，建立了两阶段的状态预知模型．该模型克服了一阶段状态预知模型的缺陷和不足，不仅能够动态地预知被监测设备在故障延迟阶段的残余寿命，而且将同一故障过程的2个阶段紧密联系起来，更接近于描述设备的真实运行过程．通过在Matlab环境下对该模型进行仿真，验证了该模型的有效性．     

大型汽轮机组变权综合状态评价模型研究

针对大型汽轮机组系统复杂,难以进行精确综合状态评价的问题,在系统划分和状态特征参数提取的基础上,提出了变权综合状态评价模型。该方法充分利用设备运行参数、状态监测参数和运行统计参数,实现了不同层次系统或设备的状态评价。应用该模型于某汽轮机组,并与常权综合评价相比较,计算结果表明,该方法更合理有效,评价结果可为下一步的维修决策提供科学依据。     

基于EDNS的输电设备维修方案风险评估

针对传统输电设备维修方案评价方法的不足,提出以可靠性为中心的基于期望缺供电量的设备维修方案风险评价方法;利用投影寻踪法和加速遗传算法,得到基于数据驱动的各个自然状态和待选方案的客观组合权重,充分挖掘损益值矩阵隐含的深层决策信息,克服了传统不确定型决策准则利用损益值矩阵信息偏少的弊端;基于组合客观权重将风险事件发生的概率和风险事件的后果有效地结合起来,更好地表示了输电设备维修方案可能面临的潜在风险。实例分析验证了该方法的可行性和有效性。     

基于延迟时间模型的不完全检修计划优化模型

针对现有基于检测的状态维修方法仅适用于短期维修计划,且通常单一地考虑不完全维修或不完全检测的问题,构建适合设备维修现场特征的长期维修计划优化模型,考虑检测与维修活动均不完全情况下的退化过程. 利用延迟时间模型描述退化过程,围绕双重不确定的检修活动,构建基于递推关系的可靠度模型,该模型可以有效表示系统退化速度和故障发生概率. 以单位时间系统费用最小为决策目标,引入可靠度、可用度等约束,建立检修计划优化模型,求解得到最佳检测周期和更换周期. 案例研究表明,利用提出的模型能够有效优化系统检修计划,节省维修成本. 通过与固定周期和固定可靠度阈值的维修策略进行对比,说明检测精度对于检测模型的优化效果具有显著影响,当检测精度属于较高水平时,检修模型明显优于其他维修模型.     

基于马田系统和灰色累积前景理论的变压器区间数维修风险决策

提出一种基于马田系统和灰关联累积前景理论的维修方案风险决策方法。在已有的指标体系基础上,使用定性和定量相结合的方法构建区间数初始维修决策矩阵。将区间数决策向量视为多维属性空间中的超长方体,采用2水平正交试验在该超长方体上均匀、分散地布点,根据正交表的试验次数组成布点集代表决策方案。利用马氏距离计算每个维修方案与正负理想解之间的距离以消除指标之间相关性对结果造成的影响。考虑到公司领导的主观风险态度,引入累积前景理论,定义了基于马氏距离的灰关联函数,进而构建了正负前景价值矩阵,计算各维修方案的综合前景值并排序选择最优解。最后通过实例验证了模型的有效性和科学性,对比已有的方法,本文提出的模型更切合实际,具有明显的优越性。     

武器装备状态检修决策研究

根据武器装备采用定期维修方式所产生的过修、失修的缺点,提出了集事后维修、预防维修和状态检修为一体的优化检修模式,同时运用劣化度层次分析法来评价装备的技术状态并以此来决策维修类型,并用蒙特卡罗模拟方法来求以最大可用度为准则的装备最佳预防维修周期,为武器装备状态检修决策提供了有益的探索。     

基于D-S证据理论的维修类型决策模型研究

设备维修决策是在获取设备监测信息的基础上,对设备维修内容和时机进行决策的过程。为了提高决策的正确性,必须准确掌握设备的技术状态。结合设备监测信息的特征,提出了一种基于D-S证据理论的设备维修决策模型,实例表明经过多信息融合后,维修决策结果的可信度得到了显著的提高,为维修时机的确定提供了依据。     

基于磨损分析的维修决策模型

根据机械设备零部件磨损过程及磨损故障的特点,综合考虑实际运行时各类生产条件等因素变化,设定零部件允许磨损量服从正态分布,零部件磨损量为随机变量,以维修费用最低为原则,建立了维修费用与磨损量随机变量的关系,并由此求解出最优的维修磨损量值,再运用灰色模型得出磨损量与运行时间的函数关系,由此导出最低维修费用下的最佳维修周期T的决策模型．     

关联规则在电厂设备检修中的应用

设备运行和检修的高效性是电厂安全生产的保障．电厂设备检修状态分析对设备的安全运行具有重要意义．电厂设备检修过程中产生了大量的数据,通过对电厂企业资产管理系统中的历史工单数据进行分析,运用关联规则方法,寻求设备类型与设备故障以及纠正措施之间的联系,为电厂设备检修工作提供决策支持．     

阵地测试故障分析的一种群体决策方法

在阵地测试中,迅速排除故障,对整个测试任务来计是至关重要的。而做到迅速准确地判断出真实故障现象,真实导致故障的原因,是迅速排除故障的前提条件。但测试中蕴含的复杂性,使得判断故障现象,故障原因变得困难,常常导致测试任务的延期。采用模糊集理论,综合专家群体的判断,为导致准确确定故障现象与故障原因,提供了一种有效的,合理的决策方法,可供总师系统参考。     

基于可靠度约束的混合预防性维修模型

结合故障率衰减和年龄减小两种典型预防性维修策略,建立了一种适合设备维修现场特征的混合预防性维修模型.引入了可靠度约束条件,建立了单位时间平均维修费用优化模型,通过求解模型获得了兼顾维修成本和可靠度关系的最佳预防性维修策略,并采用随机变量评估混合预防性维修的效果.以故障时间符合威布尔分布的造纸机设备为例,运用混合预防性维修优化模型进行求解,得到了最佳预防性维修策略,使设备在可靠度约束条件下的平均维修费用比10种维修方案的平均水平降低了10.11%,比最高费用降低了21.05%.在可靠度约束条件下带有随机参数的混合预防性维修优化模型可以实现在满足最低可靠度标准下单位时间平均维修费用最低的目标,为维修计划的制定和现场作业调度提供决策支持.     

基于Epsilon-MOEA的给水系统多目标优化与决策

给水系统优化运行是多目标优化问题,决策者需要从众多的候选方案中筛选出一个综合性能最好的方案.将多目标进化算法与多属性决策相接合,采用两阶段方法来求解供水系统的多目标优化与决策问题.首先构建供水系统的多目标优化模型,包括供水系统的运行费用与维护费用最小化,以及水压服务水平的最大化,运用多目标进化算法Epsilon-MOEA求解,生成Pareto解集.然后,基于信息熵方法得到属性权重,用逼近理想的排序方法(TOPSIS)进行多属性决策(MADM)研究,对Pareto最优解进行排序.算例应用表明,该方法能够对供水系统运行的多个目标进行优化,并使决策者能够从众多的候选方案中选出综合性能较好的方案.     

基于计量经济学综合分析法的电力设备全寿命周期成本管理

以全寿命周期成本管理理论为指导,建立了一套电力设备全寿命周期成本、效益优化模型。提出基于计量经济分析法的一次投资费用模型;考虑节能减排和环境保护,建立环境成本模型;并以设备的可靠性为效能指标,建立基于相对价值分析的费效优化模型.以某变电站220kV变压器的选型决策为案例,验证所建立模型的有效性,结果说明此方法改善了传统费用估算方式,提高了估算的效率和精度,可将其作为电力企业全寿命周期成本管理评估、分析、决策的精益化模型.