具有随机路径自动导引小车且多车道嵌套的制造系统排队网建模与分析

为有效分析具有随机路径自动导引小车(AGV)且多车道嵌套制造系统的性能,考虑AGV状态相关随机运输路径和制造系统的不确定性,采用随机过程理论建立具有有限缓存的开排队网模型描述系统特征;扩展传统的状态空间分解法,依据随机路径AGV与前后制造单元的关联耦合效应建立各节点状态模型,通过纯不连续Markov过程理论分析节点状态转移规律;构建迭代算法求解节点状态的稳态概率,并给出系统各性能指标的计算方法;搭建了系统仿真模型,设计了实验案例,并对比排队网模型与仿真模型的实验结果,验证了状态空间分解法近似求解的有效性,同时对系统的性能指标进行了敏感度分析。     

基于自动机的设备维修状态演化模型研究

目前采用维修文档记录与管理每次设备维修活动,对于设备维修过程没有建立模型,导致设备维修信息缺乏系统性。为此在逻辑层次建立设备维修状态演化模型,对设备维修过程进行定性描述。在分析设备维修过程的动力学特性的基础上,提出维修状态项与维修状态的概念。维修状态项的所有维修事件被归纳为恢复性维修事件、换改型维修事件以及设备改造型维修事件这3类维修事件,维修状态项的维修过程被归纳A/B/C这3种维修模式,在每种维修模式下,维修状态项的维修过程被分解为维修事件序列以及维修状态转移序列,维修状态转移序列被维修事件序列驱动与控制,两类符号序列之间的逻辑关联采用有穷自动机进行形式化的定义,从而建立设备维修状态演化模型。最后以碳酸吹瓶机的设备维修状态演化模型为案例进行例证。     

基于马尔可夫模型的风力发电系统可靠性分析

针对风力发电系统可靠性评估及运行维护存在的问题,对双馈风力发电系统运行原理、故障机制进行了研究,对部件主要故障类型进行了归纳,提出了一种基于可靠性理论的风力发电系统有向网络的马尔可夫维修模型,利用系统的状态转移关系建立了风力发电系统的状态转移图,进而运用马尔可夫过程方法对系统的可靠性进行分析,给出了系统各种瞬态和稳态指标的表达式并借助Matlab对其进行求解,在此基础上,深入探讨了部件的故障率、修复率变化对系统可用度的影响。研究结果表明,发电系统的稳态可用度由故障率、修复率因素共同决定,修复率对该系统达到平稳状态所需时间的贡献度较大,为风机制定可靠性最优的维护策略提供了理论支持。     

设备视情预防维修与备件订购策略的联合优化

研究设备的视情预防维修与备件订购策略的联合优化问题。在分析设备劣化与备件库存联合状态转换的基础上,给出了联合状态的稳态概率密度函数的显式表达式和数值求解方法。基于此联合概率密度函数,推导连续劣化的设备受备件库存状态影响的维修概率和备件的订购和持有概率,建立以设备的检测周期、备件订购阈值、预防维修阈值为决策变量,同时考虑维修和备件相关成本的长期平均费用率模型。通过数值试验验证了联合概率密度函数推导的正确性和所建立的模型的有效性。灵敏度分析结果表明维修成本和备件成本之间存在一定的权衡,只有将二者联合优化才能取得设备的全局最优联合策略。以氢气合成装置传输管道的变薄劣化为例验证了模型的实用性。     

带批量储运环节的装配制造系统建模与分析

同时包含装配单元及物料储运环节的定制型装备制造系统,由于装配工序的同时性约束和物料的随机批量运输之间存在耦合作用,用传统的建模方法描述时容易产生状态空间的维数灾难。为此提出一种基于带阻塞的有限缓存开排队网建模方法。基于连续时间马尔可夫链的原理,建立了系统各节点对应的状态空间模型及状态转移平衡方程。应用迭代算法求解状态转移平衡方程组,获得系统各稳态状态的概率分布,并给出系统性能指标值的计算方法。最后进行算例求解并与仿真模型的结果进行比较分析,验证了状态空间分解法求解模型的精确性,从而为系统资源的优化配置提供了基础。     

基于脆弱性的制造设备故障智能诊断与维护

制造设备故障智能诊断与维护是保障制造系统安全运行的重要手段。为准确地诊断制造设备的健康状态、识别设备故障的关键因素，建立高效的健康维护系统，提出了基于脆弱性的设备故障智能诊断与维护方法。该方法将考虑脆弱性的设备故障智能诊断与维修决策模块嵌入到设备的过程控制系统（Process control system，PCS）中，它基于系统脆弱性的定义和性能劣化理论建立了设备脆弱性评估模型实时判断设备的脆弱状态，利用非线性核映射方法实时监测制造设备的运行参数是否超出预设边界，建立设备参数的高斯核函数模型准确识别故障的关键因素，将设备的脆弱性状态与维护模式相结合建立维修决策模型避免维修过度和维修不足。以某机器人的伺服系统为例，证实了所提方法能有效提高故障诊断效率、智能化诊断故障因素，优化设备维修决策。     

可重构制造系统多态可靠性建模与分析

针对利用传统方法建立多状态系统可靠性模型引起的组合爆炸问题,提出一种基于随机过程方法和改进的通用产生函数法(Universal generating function,UGF)的含中间缓冲区的可重构制造系统(Reconfigurable manufacturing system,RMS)多态可靠性建模方法。利用随机过程方法建立存在非相邻状态转移的可重构机床(Reconfigurable machine tool,RMT)的马尔科夫模型,求解机床各理论稳态概率;定义中间缓冲区状态,并通过分析中间缓冲区对机床可用度的影响,得到中间缓冲区可用度和机床各状态的实际稳态概率;结合RMS和RMT性能多态性的特点,对UGF进行改进。在此基础上,表示设备层和系统层的发生函数,建立多零件族可修RMS的多态可靠性模型,并对系统的各项性能指标进行分析。以双零件族四工序非串行缸盖机加工系统为例,验证该模型与分析方法的有效性。     

具有随机路径AGV的制造系统排队网建模与分析

为了有效地分析具有随机物流路径的生产系统性能,在考虑自动导航小车与制造单元之间关联耦合效应的前提下,建立了具有有限缓存开排队网的性能分析模型,并应用状态空间分解法求解系统性能指标值。由于自动导航小车的运货规则为负荷均衡原则,首先基于随机过程理论证明了假设模型具有马尔科夫性,其次建立各节点对应的状态空间模型与状态转移平衡方程,并给出了系统性能指标值的计算方法。通过算例求解并与仿真模型的统计结果进行比较分析,验证了状态空间分解法求解模型的精确性和有效性。     

考虑非完美维修的多部件系统劣化状态空间划分建模

为了进一步深入研究考虑非完美维修效果的建模方法,利用劣化状态空间划分思想对考虑非完美维修的多部件系统视情机会维修策略进行了统一建模。针对多部件系统,考虑非完美维修效果,制定了基于周期检测的视情机会维修策略,建立了联合劣化状态空间划分模型,给出了所有维修需求组合及其概率计算通式,推导了联合稳态概率密度函数。通过数值实验验证了上述模型及联合稳态概率密度函数求解的正确性,同时定性分析了该建模方法对研究相同多部件系统维修优化建模的有效性,为后续的维修优化研究奠定了基础。     

维修系统动力学行为的密度演化分析

研究了多阶段任务下包含多种维修策略的复杂维修系统的动力学行为问题,通过分析系统的状态转移,基于补充变量方法和密度演化思想,建立了以状态概率密度表示的系统动态行为的偏微积分方程,给出了以装备可用度和维修活动发生频度为指标的维修系统效能的计算表达式,探讨了与此相关的装备小修次数优化过程。由于密度演化方法兼顾了装备维修系统的微观和宏观两个层次,可用于描述和分析维修系统的运作过程,分析得到的状态概率密度信息能解释系统的运作规律,从而可用之于实现维修系统的优化和控制。     

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。     

基于多状态劣化空间划分的多部件系统维修决策

针对劣化独立的同类型部件组成的系统,提出了最优的维修决策优化模型.将系统中部件的劣化过程描述为具有时间连续状态离散的马尔可夫过程,在分析系统转移特性的基础上,运用马尔可夫过程理论求解了系统中单个部件各状态的平稳概率表达式,建立了具有多状态劣化特性的多部件系统的平均费用率最优决策模型,在系统长期平均费用率最小的情况下,得...     

基于M/M/n/n排队系统的动态数据库连接池

对系统并发性能进行优化时,通常采用连接池技术进行数据库的访问。针对大量用户环境下数据库访问需求,分析了传统数据库连接池的不足,并在此基础上,提出了一种基于M/M/n/n损失制多服务窗排队系统的动态连接池模型。该模型根据排队系统参量变化,动态改变数据库连接池规模,使系统既能满足正常的连接需求,又能满足高并发量下的连接请求,有效改善了系统性能。试验结果表明,在高并发量连接请求下,系统能够适应连接需求,且系统性能优于应用传统连接池的系统。     

基于马尔可夫链的设备大修决策研究

在设备寿命周期管理工作中,加强对设备状态分析的研究,有利于提高设备的使用效益和管理水平。本文简述了马尔可夫预测的基本原理,将马尔可夫链引入到设备大修理的维修决策中,通过建立设备状态转移概率矩阵,利用马尔可夫链进行分析和计算,给出数学模型,为设备管理部门提供参考。     

维修人员编组数量优化研究

根据战场维修的特点规律,对维修人员编组系统进行了分析,并依据战场损伤与损伤服务系统内在联系,建立维修排队系统模型,结合损伤装备数量、维修率和维修等待时间,对维修排队系统模型进行了分析优化,提出了一种维修人员编组数量配置优化的新方法。     

基于随机Petri网的复杂机械设备可用度分析方法研究

设备的可用度是衡量设备运行过程中随机故障的主要指标,提高其可用度是设备优化运行过程中极为重要的一环。通过分析不同维修策略下设备状态的演变规律,研究不同状态之间的时间依赖关系,建立基于随机Petri网的复杂设备可用度模型。模型着重描述设备运行过程中的劣化状态以及不同维修策略对运行过程的影响。在此模型的基础上,根据设备不同维修策略分析模型的可达图,构造同构的马尔可夫链模型,求解模型不同状态下的各个稳态概率,计算不同维修策略下的设备可用度。通过可用度的求解可得到较优的设备维修策略,从设备预防性维修效率和故障维修效率因子出发,定量分析这两个因子对设备可用度以及设备维修费用的影响,并给出趋势图。以一个实例说明该模型及分析方法的有效性。     

具有储运单元的柔性流水车间性能分析方法

针对运输批量是变量、具有储运单元的柔性流水车间模型,建立了有限缓存的开排队网模型来描述该问题。依据离散马尔科夫过程的原理,对状态空间分解法进行改良以近似求解该模型。将模型分解为单个到达批量离开(小车前缓存)、批量到达批量离开(小车)与批量到达单个离开(小车后缓存)三个节点,并建立各节点对应的状态空间模型与状态平衡方程。通过仿真模型对比实验验证了状态空间分解法的有效性,并确定了状态空间法求解此类问题的精度。改良的状态空间法为深入了解带储运单元的柔性流水车间的系统性能、对相关系统进行系统设计或资源优化提供了基础。     

基于排队论的风电场系统最优成组维修决策

针对风电场中由于维修准备成本过高导致的运维不经济的问题,基于风电场中多台风电机组之间的经济相关性提出多设备系统的成组维修优化策略。在考虑风电场时变性和高昂维修准备成本的基础上,分析了维修准备成本和停机损失之间的权衡关系,利用排队论元素描述了风电场中发生停机性故障的风电机组的成组维修排队模型,并将成组维修与单台风电机组发生故障立即维修的传统维修方式相比,以节省维修成本最大为目标建立了风电场多设备系统的最优成组维修决策模型。通过数值实验和灵敏度分析验证了该模型的正确性和有效性,算例分析结果证明,与传统维修方式相比,该模型对于降低风电场维修成本效果显著。     

继电保护的状态检修及其建模

随着电力设备数目的增长,电力公司开始关注企业效益,充分利用资源的优化配置实现利润最大化。随着设备维修成本的日益增多,传统总结式的维修方法不再适用,因此,本文介绍了一种先进的将要广泛应用的检修管理方法。由于电力生产的实际需要,对变电站继电保护系统检修进行了深入分析,然后在此基础上建立了状态检修的数学模型,最后对状态检修的实际应用问题进行了探讨。本文总结了状态检修的主要目的,以及电力系统保护的状态检修。     

多状态系统的生产计划与预防性维修计划的集成优化

为准确构建生产系统中生产计划与维修计划之间关系,以生产计划模型为基础,引入基于维修次数的退化模型和基于系统可靠性的非周期预防性维修模型,建立了系统运行与维修费用最少为目标的生产计划与维修计划的联合模型,从而在保证系统产量的前提下,减少系统运行的总成本。利用计划维修矩阵和通用生成函数(UGF)求解出系统的计划维修费用和生产率。通过算例表明,将生产计划与维修计划综合考虑比分开考虑更具经济价值。