X-R控制图的串行生产系统维护建模方法

针对需要实时监控产品质量与设备状态的带缓冲退化生产系统的设备维护问题,本文提出综合考虑控制图及缓冲区的串行生产系统维护建模方法。采用均值控制图对上游设备的生产过程进行监控,根据过程状态采取反应性维护策略,下游瓶颈设备采取状态维护,并以瓶颈设备的预防维护作为机会维护决策点,建立以检测的产品批量,控制图控制限参数,状态维护阈值,机会维护阈值以及缓冲区大小为决策变量的成本模型。通过数值实验分析表明该建模方法可有效协调过程监控与维护策略,相较于传统维护策略能显著降低生产成本。     

基于批量生产模式的混联系统双导向机会维护建模

针对混联生产系统中的设备维护问题,结合生产特点,提出双导向机会维护策略:利用批次生产之间的准备过程进行预防性维护,提出以生产特点为导向的机会维护策略(advance-do nothing-postpone strategy,ADP),对单机设备的维护计划进行优化,降低单机设备的维护成本。基于单机设备优化后的预防性维护计划,对多机系统进行联合维护,提出以维护活动为导向的机会维护策略(maintenance-driven opportunistic maintenance strategy,MODM),进一步降低系统的维护成本,数值实验结果证明双导向机会维护策略能有效降低系统停机成本,优化系统总成本,实现经济收益。     

基于约束理论的多阶瓶颈串/并联系统的机会维护

基于瓶颈约束理论在存在瓶颈工序的多台设备组成的对串/并联生产系统中,基于瓶颈约束理论,对不同节拍工序进行阶次定义,并对不同工序的设备进行不同的机会维护策略,既能在保证生产系统的可靠性需求的同时,又能够避免维护的浪费。采用可靠度调整因子描述设备维护前后的可靠度演变,从而建立了一种使串/并联生产线产能和维护成本联合最优的机会维护模型,通过蒙特卡洛仿真得到最优的阈值组合和设备维护计划。应用实例结果显示,该方法能为多阶瓶颈串/并联系统提供一个保证产能和成本联合最优的机会维护方案。     

能耗与质量约束下的生产系统集成维护决策

为了将串行生产系统劣化过程中的能耗递增与质量损失情况集成到同一个维护模型中,本文提出了带有能耗约束及质量约束的生产系统预防性维护决策模型。利用伽马过程对系统的劣化情况进行建模,将系统中的能耗递增与次品率增长过程离散化,随后建立了多指标集成维护阈值并引入节能机会窗机制对系统实施维护,以系统总成本最小化为目标,寻找最优的预防性维护阈值与约束组合。利用蒙特卡洛算法对模型进行求解与实例分析,结果表明:在不同规模中,该维护模型相对常规预防性维护策略和事后维护策略的总成本分别降低了6.01%～15.49%与16.02%～29.96%,能够有效控制系统的能耗成本与质量成本。     

考虑系统时变效应与预防性维护的平行机调度

实施预防性维护(PM)能改善晶圆制造厂离子注入工序中设备状态从而改善晶圆卡（lot）加工时间延长的问题,基于此,研究考虑系统时变效应与预防性维护的平行机调度问题. 以最小化最大完工时间为优化目标,建立包括设备可靠性以及工件实际加工时间约束的数学非线性规划模型. 设计求解该模型的学习型遗传算法(LGA),针对问题特性引入最优支配规则改进变异操作,构建预防性维护知识库指导进化后期预防性维护决策,以提升算法质量. 算例实验结果表明,改进的学习型遗传算法能有效应对系统时变效应对生产调度的影响,减少最大完工时间,具有实用价值. 通过灵敏度分析实验研究晶圆卡对设备状态衰退的敏感程度和预防性维护对调度决策的影响,为实际车间调度提供决策支持.     

串联生产系统预防性维护计划建模与优化

针对具有中间缓冲的多设备串联生产系统预防性维护问题,以最小化维护相关成本为目标,建立了基于设备役龄的维护/换新计划模型。分析设备因故障、维护或饥饿而造成的停机损失,依据蒙特卡洛仿真方法,并采用遗传算法进行优化求解。综合成本随着系统产出率要求、单位时间产出、小修时间的增大而增大;15台设备系统中,所得综合成本仅为传统总成本的55.9%。     

结构最优检查间隔时间的数学模型及其工程应用

在确定工程结构的维护时间时,传统的方法是将其按非退化系统来考虑的,实际上工程结构的整个使用期符合退化系统的特点,因此建立结构退化系统的最优维护时间具有重要的工程意义。本文基于退化系统的特点,分析了退化系统和非退化系统之间的区别。结合可靠度理论,建立了以使用期内费用最少为目标函数的维护策略,推导出退化系统的维护时间的数学模型,以此确定工程结构的最优检查间隔时间。并以青州市黑虎山水库大坝为例,建立其力学意义的失效破坏模式,得出大坝的系统可靠度,并应用推导出的模型得出不同可检查性条件下,费用与检查时间的关系曲线,分析得到若干有益结论。     

基于复杂系统退化机理的备件订购策略模型

装备的安全服役和有效感知越来越重要,特别是对于一些高端装备复杂系统模块的退化状态预测和备用系统的有效订购是保障安全运行、提升服务质量、降低维修成本的关键。为此,分析了复杂系统退化的特点,提出了一种基于复杂系统退化机理的订购策略模型。基于状态空间特征矩阵建立系统退化过程模型,根据系统退化模型和备用系统随机交付时间构建复杂系统订购策略模型,该模型采用下订时刻作为决策变量。基于提出的复杂系统订购策略模型,存在一个唯一的使期望费用率最小化的最优下订时刻。最后,用实例验证了所提订购策略模型的有效性。     

最小化维护成本的设备风险分配模型

设备风险分配是基于风险的维护中的基本问题,已有的风险分配方法对降低风险带来的维护成本的增加缺乏足够的考虑.不同设备部件降低相同风险带来的成本增加是不同的,基于此,利用故障树分析法建立部件风险和设备风险之间的函数关系,以总维护成本为优化目标,建立风险分配的优化模型,并详细讨论串联系统在部件寿命服从Weibull分布条件下的解.案例研究的结果表明了模型可以在保证风险水平下降低维护成本.     

基于仿真的外购件采购成本优化技术

针对IT企业外购件采购成本控制问题中建模复杂和目标函数难于解析求解的难点,建立了基于仿真的成本优化模型.模型采用Poisson过程模拟多供应商的外购件供应市场环境,建立了包含采购成本期望目标函数及约束的模型.以通过ES-(1+1)进化策略算法得到的补货决策作为中间变量,通过多层次仿真循环和多阶段求解建立了优化模型的仿真求解流程.基于某笔记本电脑代工厂历史需求数据的数值仿真结果表明,优化模型能够有效地减少系统外购件采购总成本和库存波动.     

基于模糊质量损失的公差稳健设计方法的研究

分析了产品质量的模糊性及田口平方型质量损失函数的局限性;应用模糊理论拓展田口损失模型,提出了模糊质量损失和模糊质量损失成本的概念;探讨了应用模糊质量损失模型实现公差稳健设计的两种方法:由模糊质量损失成本构造综合成本作为目标函数,或制定一个最大模糊质量损失作为稳健性约束.用公差设计实例进行验证,结果表明该方法是合理有效的.     

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.     

基于不同函数的质量成本数学模型评析

阐述传统质量成本理论模型的形成及其存在问题,对基于田口损失函数、K.K.Govil函数、指数函数、Cobb-Douglas生产函数建立的不同质量成本模型的评析,解释了各个模型的优缺点及在实际应用中存在的问题,通过模型间的比较,建立一个新的质量成本模型选择表,为企业根据自身的情况选择最适宜的质量成本数学模型提供科学的方法。     

基于非对称质量损失模型的函数机构稳健设计

为解决产品的质量特性偏离理想值所带来的非对称质量损失问题,提出一种非对称质量损失模型。应用截尾正态分布理论,推导出非对称质量损失的均值计算公式,以曲柄滑块机构为例,建立对称与非对称2种稳健优化模型。与对称质量损失函数相比,基于非对称质量损失函数的优化结果能够有效避开质量损失大的方向,从而有效减小质量损失。蒙特卡洛仿真实验验证了该方法的有效性。     

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.     

Maintenance Optimization for EMU Trains Considering Environmental Impacts and Correlations

考虑环境因素和多种相关性的动车组列车维修决策

刘剑坤,蒋祖华

（上海交通大学,机械与动力工程学院,上海 200240）

摘 要：动车组实际运行环境复杂,系统部件之间可靠度相互影响,这些都对动车组列车的维修决策产生了巨大挑战。针对上述问题,本文分析了环境因素和故障相关矩阵综合影响下动车组列车可靠度与故障率演化规律。考虑到转向架维护在动车组维护中的重要性,以多个转向架系统的串联表示一个动车组列车,以总维修成本最低为优化目标,综合预防性维修和故障维修两种维修方式,建立动车组列车维修决策模型。并针对模型提出一种动态维修策略,该策略可以通过灵活设置预防性维修阈值以及机会维修阈值提高维修计划的经济性。并运用人工蜂群算法对该策略中的阈值参数进行进一步迭代优化。本文通过一个具体的动车组列车作为算例进行结果的计算和验证,结果证明该维修决策模型的有效性。将动态维修策略与传统的机会维修策略对比,算例分析表明本文提出的策略能够适应复杂环境的变化从而降低维修成本。经过对维修策略模型的敏感性分析,研究了故障相关系数以及成本系数对于整体维修决策的影响。本文为实际复杂环境中运行的动车组列车维修提供决策参考,同时为复杂系统的维修决策及可靠度研究提供了理论支持。

关键词： 铁路运输;预防性维修;相关性;人工蜂群算法;环境影响

     

基于延迟惩罚成本的生产物流瓶颈辨识研究

针对生产物流中的半成品生产物流瓶颈问题,以减少生产延迟为优化目标提出了基于延迟惩罚成本的辨识方法.在辨识过程中,以延迟惩罚成本最大为生产物流瓶颈定义;延迟惩罚成本函数具体为延迟时间和延迟次数的加权和,以此为目标函数建立瓶颈模型;并设计了由订单层、部件层和工序层组成的三层遍历算法,求解模型中目标函数的生产延迟时间和延迟次数两变量.通过算例,说明了基于延迟惩罚成本瓶颈辨识方法的有效性和合理性.     

可修部件预防性维护控制策略

摘要: 针对在传统可修部件检查周期确定的优化模型中最优检测项一经确定就不再改变的局限性,根据可靠性理论和线性控制理论,提出一种依据设备状态对检查率进行动态实时控制的策略.建立可修部件的生命周期模型,给出系统的稳态可靠度和平均失效时间(MTTF).提出检查率的动态控制策略,并分析其适应性.该方法的实质是调整部件的期望失效时间以减少校正性维护的可能性,从而最大限度地降低部件的维护检查费用.估计设备的状态,给出动态控制时间间隔、控制措施以及检查率的概率分布.研究表明,该方法对提高维修决策质量、保证产品在最合适的状态下工作是非常有效的. 关键词：     

考虑认知不确定性的风力发电机维护决策优化

风电清洁又安全,然而,风力发电机存在维护成本高、难度大的特点。在将风力发电机作为多状态系统进行维护决策优化时,其各个状态的性能水平、状态转移概率和维护成本等很难精准得知,因而模型中会产生认知不确定性。以特定型号风力发电机的实际运行情况为背景,利用其运行过程中可能出现的多个性能水平进行多状态退化建模,提出一种基于模糊马尔科夫决策过程的风力发电机维护决策优化方法,再用三角模糊数量化模型中的状态转移概率、设备单位时间收益等参数的认知不确定性,最终实现求解。该方法旨在考虑模型认知不确定性下优化合理的维护决策,在工程中更好地实现兆瓦级风力发电机系统的收益最大化。     

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.