基于DD-HSMM的设备运行状态识别与故障预测方法

针对设备运行状态识别与故障预测问题,提出一种基于时变转移概率的隐半Markov模型。该模型将设备历史运行信息融人Markov状态转移概率矩阵的估计过程中,使Markov状态转移概率矩阵具有时变特性。基于改进前向后向算法研究了相应的隐半Markov模型参数估计方法,使其能够不断综合利用历史运行信息进行自我更新,以更加符合设备真实运行的过程。同时以该模型为基础,利用故障率方法建立了对设备剩余使用寿命进行预测的基本步骤。通过某滚动轴承运行状态识别实例演示了该模型的建模过程,证明了基于该模型的设备状态识别与预测方法比传统隐半Markov模型方法更为有效。     

基于Markov过程的两级污水排放系统的预防性维护建模

为了提高两级污水排放系统的可靠性,将故障率较大的污水泵构建成冷备子系统,运用Markov过程建立了系统的预防性维护模型。以最大化系统可用度为目标,求解了各级设备的最佳预防性维护频率,进而分析了系统的稳态概率及状态间的转移概率,并采用策略迭代算法求得最佳维护策略。实验结果表明,所提出的建模方法与求解方法对研究多机系统的可靠性问题是有效、实用的。     

基于铁谱定量分析的齿轮箱磨损分析

铁谱定量分析能获得齿轮箱运行过程中的磨损量,主要指标为大磨粒读数DL和磨损烈度指数IS,并可将这两者绘制成趋势曲线。结合设备自身的故障率及铁谱数据的特点,对铁谱数据进行残差分析筛选合适数据,并改进传统的绝对值公式,计算出能反映齿轮箱运行情况的磨损状态界限值。在实际运用中,改进公式满足设备磨损状态的判断需求,及时反映齿轮箱当前运行状态的磨损情况,为设备故障预防的监测提供了一种方法。     

批量生产模式下基于客户满意度的设备视情维护策略优化

针对批量生产型企业面临来自不同客户的不同要求订单时的设备维修决策问题，提出了基于客户满意度的视情维护策略模型。首先，使用Gamma分布刻画设备的加速劣化过程，并给出产品质量和设备故障率的函数关系式。其次，结合单次批量生产结束后设备故障率和维修阈值，确定维修策略和维修方法。再次，以预防性维护阈值、质量更换阈值和批量生产大小为决策变量，分别构建设备运行成本模型和满意度模型，求和后得到总成本模型。最后，使用鲸鱼算法对模型进行寻优求解，并通过算例验证了模型的实际有效性，且对模型中的各成本参数进行了灵敏度分析。     

齿轮曲面倒角加工参数计算分析

针对齿轮曲面倒角加工设备调整参数计算算法所存在问题,分别从算法的精确性、集成性和实用性三个方面对其进行了改进:对曲面倒角数学模型的建模机理进行了分析研究,从而推导出模型的修正方程以降低求解难度,提高计算效率和精度;根据倒角检测剖面的空间几何关系及公差带的相关理论,提出了公差圆检验算法,改善了算法的集成性;在对加工设备各种信息定义的基础上,根据计算图形学理论,提出设备调整实现的具体流程和方案,最终得到设备状态转换矩阵,增强了算法的完整性.     

齿轮曲面倒角加工参数计算分析

针对齿轮曲面倒角加工设备调整参数计算算法所存在的问题,分别从算法的精确性、集成性和实用性三个方面对其进行了改进：对曲面倒角数学模型的建模机理进行了分析研究,从而推导出模型的修正方程以降低求解难度,提高计算效率和精度;根据倒角检测剖面的空间几何关系及公差带的相关理论,提出了公差圆检验算法,改善了算法的集成性;在对加工设备各种信息定义的基础上,根据计算图形学理论,提出设备调整实现的具体流程和方案,最终得到设备状态转换矩阵,增强了算法的完整性。
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ND_5型内燃机车设备通风机故障分析及解决措施

设备通风机的工作状态,直接决定了ND_5型内燃机车的正常使用。从近年来机车设备通风机发生的故障,经相关技术部门研究分析其产生的原因,执行了相应的改进意见和控制措施,使得ND5型内燃机车设备通风机故障率明显下降,提高了机车运行的安全性、可靠性和经济性。     

引入变异算子的改进贪心和蚁群混合算法

为求解旅行商问题,对一种改进的2-opt和蚁群混合算法进行了改进,引入了贪心算法和变异算子,解决了算法求解过程中随着迭代次数增加,局部最优解路径上信息素浓度过高的问题,避免了算法运行后期信息素浓度与节点距离对状态转移概率计算影响度失衡的不足,增加了路径的多样性,为解决蚁群算法易收敛于局部最优解的不足提出了新的思路。最后采用差分进化算法对算法参数进行了优化。使用改进后的算法求解旅行商问题,验证了算法改进的可行性和有效性。     

基于数字孪生与k-近邻算法的车间设备运行状态预测研究

由于传统车间设备运行状态预测不能有效利用历史数据进行学习,实时响应能力有限,难以在复杂调度环境中取得良好效果,因此文章提出一种数字孪生与k-近邻算法相结合的车间设备运行状态预测模型。构建车间设备实体在信息空间的数字孪生模型,并建立设备实体与模型之间的映射关系,从而获取实时特征数据,即设备的运行状态特征数据。运用k-近邻算法计算实时特征数据与历史数据之间的欧几里得距离,即计算设备当前运行状态与历史已知状态的相似度,最终通过前k个距离所对应的设备历史运行状态数据,预测设备的当前运行状态。该模型的本质是通过数字孪生的实时数据采集,获取指定设备运行状态特征数据,运用k-近邻算法预测设备的实时运行状态。相较以往研究,本研究贡献在于提高设备实时运行状态预测的准确率。如果将数字孪生、k-近邻算法与具备自我学习能力的相关算法相结合,模型的预测效果会更好。     

基于MBBS的电能计量设备故障率预估

电能计量设备故障率分析机制是电能准确计量的前提,而通常计量设备故障率数据样本量少且数据缺失严重,难以对故障率数据进行准确评估分析。为此,提出一种基于多层贝叶斯B样条(MBBS)的电能计量设备故障率可靠性评估与分析模型:首先采用Z分数法检测原始故障率数据中的异常值;然后采用基于Weibull分布的MBBS模型对电能计量设备故障率数据进行拟合评估,其中对B样条基函数的样条系数进行改进,采用一阶自回归作为先验分布,以平滑拟合曲线;利用马尔科夫蒙特卡洛方法求解模型,获得后验参数及置信区间估计。通过工程实例进行验证,结果表明采用本方法能评估电能计量设备故障率随时间的变化趋势,兼顾数据整体变化的渐变规律,并准确分析出可靠度。     

降低炼钢厂废钢平台秤故障次数 的改造方法

本文结合韶钢炼钢厂废钢平台秤现场使用及维护情况,分析其故障率高的主要原因,并有针对性的提供问题解决方案。通过对设备攻关改造前后设备使用状态对比论证设备攻关方案的科学性,阐述废钢平台秤使用过程中,降低设备故障率,提高运行稳定性的具体措施和方法。     

基于PLC的矿井通风机运行状态监测及预警体系的应用研究

针对矿井通风机运行稳定性差、故障率高的问题,提出了一种新的基于PLC的矿井通风机运行状态监测及预警体系,在对矿井通风机常见运行故障进行统计分析的基础上,确定了状态监测及预警体系的核心监测参数,然后对各监测设备位置、状态监测及预警逻辑等进行了研究。应用结果表明：该预警体系能够实现对通风机运行状态的实时在线监测和预警,将风机运行故障率减少93.3%以上,显著提升了矿井通风系统的运行安全性。     

考虑设备多状态的缸盖生产线性能分析与优化

为实现发动机缸盖生产线的性能提升和成本管控,提出一种考虑设备多状态的发动机缸盖生产线性能分析与缓冲区配置优化方法。首先,采用马尔可夫模型揭示设备多状态与缓冲区库存的变化规律,建立了生产线可用度与缓冲区容量的耦合模型。其次,构建了以生产线可用度和缓冲区配置成本为目标的多目标优化模型,并采用NSGA-Ⅱ算法求解优化模型。最后,通过案例证明所提方法能提高缸盖生产线的生产性能并降低缓存区配置成本。     

核电厂非放射性排水地坑液位控制系统改造

某核电厂非放射性排水系统排水地坑液位控制系统随着设备使用年限的增加,故障率逐年上升,多次因设备故障导致液位控制失效,造成地坑溢流,严重影响地坑周围其他设备安全运行。本文介绍了使用可编程逻辑控制器和导波雷达液位变送器对地坑液位控制系统进行升级改造,提升液位控制系统精确度,降低液位控制系统故障率,以保障周围其他设备运行安全,并为其它同类工况改造提供借鉴。     

考虑维护维修活动的单机调度集成模型

针对单机调度过程中设备进行维护维修活动所产生的不可用时间约束问题,采用基于故障率阈值的视情预防维修和基于役龄的小修相结合的混合维修策略,并考虑到预防性维修产生的不可用时间与设备的退化程度和维修次数之间的关系,建立了以工作次序和预防维修的故障率阈值为决策变量、以加工作业的总期望完成时间最小为优化目标的集成模型。运用智能优化算法对问题进行优化求解,并将集成模型与前人的工作进行了比较。实验结果表明,该单机调度集成模型能够缩短加工作业的总期望完成时间,提高生产效率。     

采用AGV分拣的型材下料车间成组调度问题研究

针对一种基于自动导引小车(AGV)分拣的型材下料车间分拣新方法,以最小化AGV损耗费用和AGV运行费用为目标,建立了混合整数线性规划模型,设计了一种改进遗传算法对模型进行求解。该算法使用带加工属性的多层编码方式,针对多层编码设计了分层式交叉变异的方式,在邻域搜索阶段采用基于禁忌表的双层协同优化策略。算例对比实验表明,所设计的改进遗传算法与基础遗传算法、基础蚁群算法、变邻域改进遗传算法,以及改进蜂群算法相比,在求解该问题上有显著优势和有良好的鲁棒性。     

分时电价下基于NSGA-Ⅱ的柔性作业车间绿色调度

通过规划绿色生产调度实现了时间、经济和能耗三者的协同优化。以柔性作业车间为背景，结合分时电价政策，构建了设备不同工作状态下的设备能耗成本计算模型；同时兼顾碳排放与订单交付等绿色生产车间管理要求，建立了包括最小化碳排放、能耗成本和最大完工时间在内的柔性作业车间绿色调度多目标优化模型；为避免算法过早陷入“早熟”并保持种群多样性，采用基于动态控制参数和改进精英保留策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行求解；最后，通过具体算例验证了所建立模型的可行性与改进算法的优越性。     

基于故障率与故障症的设备故障诊断方法

传统设备故障诊断方法完全基于故障症状,没有考虑零部件故障率,导致故障诊断的正确率不理想。本文首先基于威布尔分布模型构建了零部件故障率的求解算法,然后运用模糊综合评判方法构建了基于故障症状的故障诊断方法,再将零部件的故障率引入故障诊断模型,最后,通过实例验证了该方法的适用性。由于该故障诊断方法综合考虑了零部件故障率、故障机理。故障症状的明显程度、故障症状现场获取的难易程度等多个因素,其诊断结果的正确性大幅度增加。     

基于动态机器故障率的并联加工系统资源多目标调度

针对并联加工系统,为处理生产过程中因机器故障导致的加工资源动态调度问题,考虑系统资源负荷和故障率存在的动态相互制约关系,依据子周期划分的不同策略,对调度后的加工总时间、预防维修时间和系统可靠度进行量化研究,构建多目标动态调度模型。采用基于Pareto熵的多目标粒子群算法对模型进行求解,通过改进个体最优解选择策略,提升最优解选取的多样性;通过差熵来估计种群所处进化状态,改进算法的搜索能力。以某企业的加工系统为实例,利用该模型进行加工资源调度方案设计,通过模糊决策得到的多目标权重,选取最优调度方案,并进行多个参数对比,验证在加工资源调度过程中,集成考虑动态机器故障率和基于机器最大役龄约束划分子周期的可行性,不仅可以完成订单准时交付,还可以使企业有更好的柔性去应对可能到来的紧急订单。     

采煤机运行过程控制系统的设计与应用

针对当前采煤机自动化程度较低、设备故障率较高等问题,对采煤机的控制性能进行提升改进,为此,在分析当前采煤机控制系统存在的主要问题的基础上,开展了采煤机控制系统的总体方案设计及关键部分研究。在采煤机中进行了5个月的应用测试表明,新系统具有更高的控制功能,设备参数、状态及报警功能更加强大,运行期间降低了设备的故障率,整体控制性能达到了预期效果。