基于三阶段时间延迟模型的设备预防维修策略

针对设备劣化过程中出现多种非正常状态的问题,提出基于三阶段时间延迟理论的设备维修模型.首先,设备从缺陷到故障的过程并不只服从同一分布,因此,基于三阶段时间延迟模型,将设备故障分为初始缺陷、严重缺陷和故障3个状态,不同阶段定义不同的分布函数以模拟设备的劣化过程;其次,分析设备缺陷、故障发生的时刻与阈值时间点之间的关系,对维修情况进行分类,建立维修总期望费用模型,以单位时间维修费用最小为决策目标,求解出最佳预防维修周期时间和最佳阈值时间;最后,利用遗传算法求解数学模型,通过算例分析验证模型的有效性.所提出方法有助于企业根据维修计划定期进行预防维修检测,根据不同情况对设备出现的初始缺陷状态和严重缺陷状态进行预防维修.     

基于粒子群算法的电梯系统选择性维修模型

针对电梯维修过程中存在的维修不足与维修过剩问题, 提出利用有限的维修资源对电梯系统进行维修, 使得电梯维修后的可靠度达到最高. 在此基础上, 给出了选择性维修模型的假设条件, 以可靠度为目标函数, 建立了一种非线性、离散的约束规划, 采用改进粒子群算法对电梯系统中各个元件的维修程度进行迭代寻优, 包括粒子的表示、适应度函数、更新公式、算法流程等. 最后, 通过对具体实例进行求解, 分析表明该模型与算法可以有效地优化维修决策方案, 提高电梯系统运行的可靠度, 同时为决策者制定决策提供指导.     

基于服务性能合同模式下单部件系统视情维修策略研究

针对供应商系统维修的低效率以及维修成本参数较难获得的问题,提出了基于服务性能合同模式(PBC)下的单部件系统最优视情维修策略模型。首先,基于Gamma分布,描述单部件系统连续递增的退化过程,依据系统实时检测状态与预防维修阈值、故障阈值之间的关系,实施不同的维修策略;其次,分析单位更新周期内的检测次数和使故障设备恢复如新的维修方式,以供应商利润率最大化为目标函数,以最佳维修阈值与检测间隔时间为决策变量,建立以利润为中心的视情维修优化模型;最后,利用改进灰狼算法求解数学模型,通过算例验证所提出模型的有效性,并进行了各维修费用参数对目标函数以及最优维修策略的灵敏度分析。     

冷/温混合贮备系统最优切换及视情维修决策

针对周期性切换冷/温混合贮备系统,研究其最优切换以及视情维修决策,在系统劣化建模的基础上,分析系统结构和切换式运行维修特性,制定基于周期切换和检测的离线视情维修策略.首先,通过分析系统运行与备用设备交替使用、维修过程中的状态转移特性,推导各检测周期时刻系统状态概率分布模型以及各维修活动的概率;然后,以系统有限时间范围内平均费用率最小为目标建立解析优化模型,以决策最优切换周期和维护阈值,并采用遗传算法对模型进行求解;最后,以汽轮发电机定子冷却水泵系统为对象验证策略和模型的正确性和有效性,并对参数进行灵敏度分析.实验结果表明,所提出离线视情维修策略能够有效地降低系统的维修成本.     

基于自适应迭代学习算法的一类非线性系统故障检测与估计

针对迭代学习算法在非线性系统故障检测与估计过程中存在估计误差较大和收敛速度较慢等不足的问题,提出了一种基于龙格–库塔故障估计观测器模型的自适应迭代学习算法,有效降低了故障估计误差;并引入H∞性能指标,提高了故障估计观测器的收敛速度.该算法首先设计故障检测观测器对故障进行检测,然后设计故障估计观测器,并将自适应算法与迭代学习策略相结合,使得估计故障逐渐逼近真实故障,从而实现对非线性系统中多种常见故障的精确检测与估计.最后,通过机械臂旋转关节驱动电机的执行器故障仿真验证了所提算法的有效性.     

随机混成系统稀有属性的统计模型检测方法

统计模型检测,已成为随机混成系统安全性验证的重要方法.但对安全性要求较高的系统,其不安全事件和系统失效都是稀有事件.在这种情况下,统计模型检测很难采样到满足稀有属性的样本而变得不可行.针对该问题,提出了交叉熵迭代学习的统计模型检测方法:首先,使用连续时间马尔可夫链表示随机混成系统的路径概率空间,推导出路径空间上的参数化概率分布函数族;然后构造了随机混成系统路径空间上的交叉熵优化模型,提出了在路径空间上迭代学习最优重要性采样分布的算法;最后给出了基于重要性采样的稀有属性验证算法.实验结果表明:该方法能够有效地对随机混成系统的稀有属性进行验证;且在相同样本数量下,与一些启发式重要性采样方法相比,该方法的估计值能够更好地分布在均值附近,标准方差和相对误差减少超过了一个数量级.     

基于复合离散混沌动力系统的序列密码算法

利用复合离散混沌系统的特性,提出了两个基于复合离散混沌系统的序列密码算法.算法的加密和解密过程都是同一个复合离散混沌系统的迭代过程,取迭代的初始状态作为密钥,以明文序列作为复合系统的复合序列,它决定了迭代过程中迭代函数的选择(或明文与密钥),然后将迭代轨迹粗粒化后作为密文.由于迭代对初始条件的敏感性和迭代函数选择的随机性,密钥、明文与密文之间形成了复杂而敏感的非线性关系,而且密文和明文的相关度也很小,从而可以有效地防止密文对密钥和明文信息的泄露.复合离散混沌系统均匀的不变分布还使密文具有很好的随机特性.经分析表明,系统具有很高的安全性.     

两部件系统视情维修与生产调度的联合优化模型

为了解决生产调度过程中由系统维护维修产生的资源闲置和时间成本增加问题,将系统维修与生产调度联合建模.在众多学者将系统作为整体进行生产调度与维修研究的基础上,考虑系统内各组成部件之间的复杂关系.针对具有经济相关性的两部件系统,以调度作业加工顺序、预防性维修阈值、机会维修阈值作为决策变量,考虑到两部件同时维修比单部件独立维修更为经济,将机会维修引入到建模之中,制订机会维修、预防性维修、故障后更换的视情维修与生产调度结合的联合策略,通过劣化状态空间划分法给出生产调度过程中所有维修组合及其对应维修概率,推导出联合概率密度函数,建立以最小化总加权期望完成时间为目标的联合优化模型.通过数值实验和灵敏度分析验证所提出的策略及模型的有效性.     

可用度约束条件下的设备不完美预防维修策略

针对2M1B生产系统,基于设备实际维修情况,提出了故障设备不完美预防维修策略。首先,考虑设备随时间不断劣化的情况,基于准更新过程,建立了生产周期内设备随机故障次数的表达式,计算了设备维修总费用。其次,通过分析缓冲区内库存的变化轨迹,以生产周期内设备随机故障次数为基础,计算了缓冲区库存费用,综合设备维修费用和缓冲区库存费用,构建了周期内生产总成本模型。以满足系统最低要求的可用度水平为约束条件,以预防维修周期和缓冲区库存量为决策变量,以生产周期内单位时间总成本为目标函数,通过离散迭代算法获得最优预防维修周期和此周期下的最佳缓冲区库存量。最后,通过数值分析验证了模型的有效性,为制定最佳维修策略提供了有效依据。     

考虑劣化状态的单机调度与维修决策集成模型

大多数研究单机调度与维修决策集成问题的文献采用基于役龄的维修策略. 然而, 设备劣化状态与加工对象、加工环境和加工时间等诸多因素相关. 鉴于此, 针对设备状态可检测的系统, 采用非完美预防性视情维修、小修与故障更换相结合的维修策略, 建立一种以加工作业次序和预防维修阈值为决策变量, 加工作业的总加权期望完成时间最小为优化目标的随机期望值集成模型. 实验结果表明, 所提出的模型能更有效地避免过维修或欠维修, 并且能够降低生产持有成本.

     

Inspection and maintenance planning: an application of semi-Markov decision processes

In this paper, we consider a system which deteriorates stochastically from one time unit to another. The state of the system, which is a continuous random variable, can be observed only by inspection. The goal of this paper is to derive a predictive maintenance policy which indicates, at each inspection and according to the observed value, whether a preventive maintenance is necessary and when the next inspection should be done. The objective is to minimize the long-run average cost incurred by inspections, preventive maintenance and unexpected breakdowns. The problem is modelled by a semi-Markov decision process. Analytical properties are derived, and based on these properties, numerical methods are constructed to compute an optimal policy.     

考虑生产和需求情况下多设备系统状态维护策略研究

针对考虑生产多于需求或少于需求的情况下多设备系统的维护问题,建立了状态维护策略模型。首先将设备退化过程分为三个状态,构建状态的转移概率模型,并且针对不同状态采取两种维护策略;其次,基于半马尔可夫模型以损失成本和超额利润、检测成本、维修成本为优化目标,建立在不同策略下维护费用模型,采用策略迭代算法求解不同状态下的维护策略。最后,通过算例分析验证模型的有效性,并对相应的参数进行了灵敏度分析。     

可变服务率模式下基于需求驱动的传送带给料加工站系统的优化控制

本文主要研究可变服务率模式下基于需求驱动的传送带给料加工站(CSPS)系统的优化控制问题,主要目标是对系统的随机优化控制问题进行建模和提供解决方案.论文以缓冲库和成品库剩余容量为联合状态,以站点前视距离和工件服务率为控制变量,将其最优控制问题描述为半马尔科夫决策过程(SMDP)模型.该模型为利用策略迭代等方法求解系统在平均准则或折扣准则下的最优控制策略提供了理论基础,特别地,据此可引入基于模拟退火思想的Q学习算法等优化方法来寻求近似解,以克服理论求解过程中的维数灾和建模难等困难.仿真结果说明了本文建立的数学模型及给出的优化方法的有效性.     

Look-ahead control of conveyor-serviced production station by using potential-based online policy iteration

We consider the look-ahead control of a conveyor-serviced production station (CSPS) in the context of semi-Markov decision process (SMDP) model, and our goal is to find an optimal control policy under either average- or discounted-cost criteria. Policy iteration (PI), combined with the concept of performance potential, can be applied to provide a unified optimisation framework for both criteria. However, a major difficulty arises in the exact solution scheme, that is, it requires not only the full knowledge of model parameters, but also a considerable amount of work to obtain and process the necessary system and performance matrices. To overcome this difficulty, we propose a potential-based online PI algorithm in this article. During implementation, by analysing and utilising the historic information of all the past operation of a practical CSPS system, the potentials and state-action values are learned on line through an effective exploration scheme. We finally illustrate the successful application of this learning-based technique in CSPS systems by an example.     

打印参数可变模式下3D打印批调度问题研究

研究打印参数可变模式下3D打印批调度问题,旨在对打印任务随机到达的3D打印服务系统进行优化建模.考虑到工作台尺寸的限制以及打印参数层高对打印质量的影响,论文以各个任务队列长度作为系统联合状态,以任务组合以及打印参数层高作为系统的联合控制变量,以提高生产率、减少打印质量损失、节约电能为综合目标,将优化问题描述为半马尔科夫决策过程(SMDP),以便采用策略迭代算法、Q学习等算法求解系统最优调度策略.仿真结果表明,与层高参数固定模式以及先到先服务(FCFS)模式相比,本文求解的批调度策略能够有效提高生产性能.     

相依多模失效下冷贮备系统最优切换及视情维护决策

针对存在冲击影响的冷贮备系统,研究其最优切换及视情维护决策问题.首先,在系统结构和切换式运行和维护特性分析的基础上,制定基于周期切换和状态检测的切换式离线视情维护策略;其次,建立累积冲击过程影响下系统退化所致的软失效和极端冲击过程所致的硬失效竞争可靠性模型;再次,通过分析两类冲击过程影响下系统运行与备用设备交替使用、维修过程中的状态转移特性,重点推导各检测周期时刻系统状态概率分布的迭代计算模型;然后,以系统平均费用率最小为目标,建立解析决策模型,以求解系统的最优切换周期和维护阈值.最后,以矿井主通风系统为案例验证策略及模型的有效性,并分析模型对参数的灵敏度.结果表明,系统的最优维修策略随机冲击影响的不同而变化显著.     

SMDP基于性能势的神经元动态规划

An alpha-uniformized Markov chain is defined by the concept of equivalent infinitesimal generator for a semi-Markov decision process (SMDP) with both average- and discounted-criteria. According to the relations of their performance measures and performance potentials, the optimization of an SMDP can be realized by simulating the chain. For the critic model of neuro-dynamic programming (NDP), a neuro-policy iteration (NPI) algorithm is presented, and the performance error bound is shown as there are approximate error and improvement error in each iteration step. The obtained results may be extended to Markov systems, and have much applicability. Finally, a numerical example is provided.     

Optimal control of preemptive systems with loss

We consider the problem of optimal preemption control in preemptive systems with loss. Based on a designed cost function composed by the following criteria: blocking cost function, preemption cost function, degradation cost function, and processing and signaling load cost function; we use the semi-Markov decision process framework as well as the value iteration algorithm to get the optimal policies. To evaluate the optimal policies, we outline their structures and the system performance for different configurations. An interesting result happens when the lower priority service becomes profitable. In this case, the performance of higher priority calls, which have the right to preempt, may be degraded. This is against the well known traffic engineering, which is solely concentrated on the resource guarantee characteristic of the preemptive priority that always improves the higher priority call performance by lowering its blocking probability.     

Calendar maintenance of arbitrarily structured systems

A semi-Markov model is constructed that describes an arbitrarily structured multicomponent technological system and takes into account its calendar maintenance. Using an aggregation algorithm, approximate values of stationary reliability characteristics and an optimal term of maintenance work are determined for the system. __________ Translated from Kibernetika i Sistemnyi Analiz, No. 2, pp. 69–86, March–April 2006.