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。     

基于扩展随机Petri网的可重组制造系统建模与分析方法

可重组制造系统(Reconfigurable manufacturing system,RMS)可根据市场变化进行组态调整和组元升级,系统的建模与分析方法必须能适应上述特点。提出基于扩展随机Petri网(Extended stochastic Petri nets,ESPN)的模块化建模方法,将RMS不同的加工资源对应于相应的ESPN基本模块,并通过过渡变迁合成ESPN模型,该模型能适应任意分布的制造系统,可更加精确地反映生产过程。在此基础上采用基于行为表达式的分析方法,得到系统性能指标,该分析方法可不必画出可达图而直接得到系统性能关系函数,使分析过程更加直观、简洁。可重组电动机生产线的实例证明了该建模与分析方法的有效性。     

基于 Petri网的柔性制造系统动态优化模型

为解决柔性制造系统的动态优化调度问题,在基于扩展高级全局决策Petri网的柔性制造系统优化模型的基础上,提出了实时一优化切换控制Petri网模型。该模型在柔性制造系统发生加工设备故障、急件插入等异常情况时,自动切换并运行全局优化调度算法,并在系统允许的时间范围内,再切换返回到原有系统状态,按照新的优化结果运行。最后,以实时一优化切换控制Petri网模型与基于遗传的最小平衡算法结合为例,证实了该模型是有效的。     

基于广义随机Petri网的可重组制造单元建模与分析方法

为揭示可重组制造单元的重组过程并计算重组方式对系统性能的影响,根据可重组制造单元的特征,提出了基于广义随机Petri网的模块化建模及分析方法。该方法将制造单元的不同资源及重组生产过程对应于相应的广义随机Petri网基本模块,并通过过渡变迁合成广义随机Petri网模型。在此基础上,采用马尔可夫理论及相关数学方法,分析可重组制造系统的性能指标,并通过实际应用,验证了该建模与分析方法的有效性。     

基于有色Petri网的FMS生产系统的研究

运用有色Petri网对FMS柔性生产系统进行建模,在深入研究Petri网和扩展Petri网相关理论的基础上,从整个生产系统的控制功能方面验证了利用Petri网所建立系统模型的正确性。再在CPNTools环境下对生产系统模型进行了仿真,通过对生产系统仿真模型运行状态的跟踪,发现了具体导致生产系统运行出现死锁状态的原因,并提出相应的改进方法,该方法成功地应用于FMS生产系统的整个加工过程中。     

基于可穿戴计算的现场作业辅助模式

为满足移动作业的维护类工程技术人员各种动态的复杂作业辅助需求,将可穿戴计算机和无线传感技术引入制造业设备维护作业现场,介绍了针对现场作业辅助用途设计的可穿戴计算系统,提出基于可穿戴计算的现场作业辅助创新模式.分析了该模式实现在应用结构创建方面所面临的挑战.围绕这一核心问题,提出了扩展有色Petri网形式及领域本体设计方法,描述应用功能模块;提出了领域结构分析和Petri网映射方法,生成应用相关的分层有色Petri网;实现了基于本体推理和变迁替代的辅助应用结构创建过程.最后,给出了应用实例及分析.     

一种扩展了条件和概率信息的Petri网

为了使Petri网具有根据Token中记录的信息和当前处理情况,进行处理路线选择和分析各个变迁及所有可能变迁集执行概率的功能,提出了一种扩展了条件和概率信息的Petri网.该网为经典Petri网的库所和变迁扩展了输入条件集、概率输出条件集及选择函数.通过条件概率Petri网的表示定义了其建模图的表达方法,通过运行过程分析描述了该网的运行原理,通过可达、死锁路线发现及概率计算的方法分析了各个变迁、所有可能变迁集及死锁路线的执行概率,并给出了死锁的解决策略.最后利用条件概率Petri网对叶片的制造过程进行建模分析,显示了其对复杂业务流程建模和指导优化资源配置的能力.     

基于Petri网的制造资源调度工作流模型研究

制造资源调度涉及分布、离散、并发等数据和应用的共享,基于工作流活动和扩展的Petri网研究能适用于制造资源调度的工作流模型。在该模型中,为了表示伙伴企业间复杂的协作过程,在传统Petri网的基础上扩展了着色Petri网和赋时Petri网;为了建立制造资源公共数据中心,利用代理技术集成制造资源和封装原有系统;同时,为了表示制造资源调度过程,利用扩展Petri网配置资源,并建立了基于Petri网的工作流模型进行过程仿真。最后,通过基于可扩展标记语言的工作流过程定义,在公用对象请求调度程序体系结构框架下,以Java和动态服务网页等开发工具构建制造资源调度原型系统。该模型的研究和应用能提高联盟企业在异地协作环境下共享资源的效率,为企业间的协作提供可行的方法和理论。     

面向仓储物流的建模及控制系统设计方法

为提高现代企业仓储物流的设计质量和效率,提出了一种基于资源颜色时序信号的扩展Petri网建模及控制系统设计方法.该方法首先采用资源颜色时序信号的扩展Petri网建立了仓储系统的动态模型,清晰地描述了各种物流活动的顺序、并发,冲突等关系,并结合关联矩阵,阐述了判断死锁和陷阱的方法.该方法建立的模型可根据Petri网运算规则进行保性化简,便于仿真分析和验证,且可直接用于系统可编程逻辑控制器的控制程序设计.最后,以仓储物流控制系统为例,阐述了系统建模及控制设计过程.     

板材FMS基于规则的面向对象Petri网建模

基于柔性制造系统（FMS）的运行特点，提出了基于规则的面向对象扩展着色赋时Petri网建模方法，该方法集中了面向对象技术和Petri网的优点，并融系统决策规则于模型中，利用该方法建立了板材FMS的模型，为系统仿真和调度研究创造了条件。     

基于复合非齐次泊松过程的不完美维修设备剩余寿命预测

针对现有不完美维修设备剩余寿命预测方法难以准确反映设备真实维修规律的问题,提出一种基于复合非齐次泊松过程的不完美维修设备剩余寿命预测方法。基于非线性Wiener过程构建设备随机退化模型;假设不完美维修次数存在上限值,并据此建立基于复合非齐次泊松过程的不完美维修模型;然后,基于设备的随机退化模型与不完美维修模型构建综合退化模型,并采用极大似然方法估计模型参数;基于首达时间的概念,推导出不完美维修设备剩余寿命的概率密度函数。实例分析表明,所提方法能够有效提升不完美维修设备剩余寿命预测的准确性,具备工程应用前景。     

基于光谱分析技术的风机齿轮箱系统维护策略研究

风机齿轮箱中轴承和齿面的磨损是齿轮箱最常见的累积故障,当齿轮箱中的系统部件的累积磨损达到一定量时就会严重威胁到整个风电机组的正常运行,甚至大大降低其使用寿命。基于光谱分析技术对风机齿轮箱进行维护策略的研究,依据设备的不同累积磨损情况建立3种不同维护方式下的齿轮箱的维护策略,基于概率模型建立齿轮箱系统的时间成本模型,以最少维护时间成本为优化目标,利用蒙泰卡罗方法模拟设备随机衰退过程对巡检周期进行仿真,仿真结果表明提出的方案可行且有效。     

基于函数主元分析的多阶段退化过程建模与预测

退化过程建模与预测作为设备健康管理的基础,是降低运行风险和维护成本的有效途径。为解决实际中退化过程所表现出的随机性、非线性和多阶段复杂性,提出了一种基于函数主元分析的多阶段退化过程自适应建模与预测方法。通过将退化测量值视为连续函数的离散采样值,从而将退化建模问题转换为函数型数据分析问题。在此基础上,利用函数主元分析方法对退化数据进行降维,提取设备退化的共性信息以及个体差异性信息。结合贝叶斯推理,利用在线监测数据更新退化模型参数,实现健康状态的在线实时预测。最后,将所提的方法用于散热风扇的加速寿命试验数据,验证了本方法的有效性。结果表明,所提方法可以地很好建模多阶段的复杂随机退化过程,具有潜在的工程应用价值。     

[数据驱动的智能服务]数据驱动的复杂产品智能服务技术与应用

随着传感器、数据采集装置和其他具备感知能力的模块在复杂产品服务运行阶段的应用,复杂产品运维系统的数字化和智能化程度越来越高,具有实时、多源、异构、海量等特性的数据成为提高复杂产品系统可靠和低成本运行的决策依据,数字孪生技术提供了一种有效途径。介绍了数据驱动的复杂产品智能服务研究进展;分析了数据驱动的智能服务基本特征与框架模型;提出了数据驱动的复杂产品智能服务方法,主要包括面向服务的复杂产品建模与仿真方法、数据驱动的服务需求获取与精准分析预测方法、基于数字孪生的设备故障识别与动态性能预测方法、数据驱动的装备视情维修与备件库存联合多目标决策优化方法、基于数字孪生的复杂产品辅助维修技术、多要素协同的复杂装备能效精准分析预测方法、基于数据挖掘的复杂产品运行优化控制方法等;给出了智能服务系统的应用案例。所提出的框架和方法可为现代制造服务的智能化转型升级提供参考。     

考虑修复非新的多组件DTS设备的状态维护建模

针对设备同时面临内部状态衰退和外部随机冲击的特性,基于状态维护和DTS建模理论,以Gamma过程模拟各组件的内部衰退,以整合多组件内部衰退状态的非齐次泊松过程模拟设备整体的外部冲击影响,构建了基于状态监测的设备内外交互型衰退模型.在此基础上,采用对数正态分布构建基于状态的组件修复非新模型,以有效区分各组件的状态修复效果...     

考虑不完美维修的随机退化设备剩余寿命自适应预测方法

在现有考虑不完美维修的随机退化设备剩余寿命预测研究中,通常仅考虑维修活动对退化状态或退化速率的单一影响,仅有考虑二者双重影响的研究,忽略了退化设备的个体差异性。鉴于此,提出一种基于多阶段扩散过程的自适应剩余寿命预测方法,同时考虑不完美维修活动对设备退化状态和退化速率的影响,并利用随机游走模型描述退化速率随观测数据的更新过程以表征设备的个体差异性。基于历史退化数据,利用极大似然估计法得到退化模型参数的初值;基于状态观测数据,利用卡尔曼滤波算法和期望最大化算法自适应的更新模型参数。利用卷积算子和蒙特卡洛方法推导得到了首达时间意义下设备剩余寿命的概率密度函数。最后,通过仿真算例和陀螺仪的实例研究验证了所提方法的有效性和优越性。     

基于设备状态振动特征的比例故障率模型可靠性评估

基于概率统计的传统可靠性评估方法一般依赖于失效寿命数据。但失效寿命数据需要通过寿命试验和加速寿命试验获取,对于大量的实时工作设备采用这种方法是不适宜的。这种情况下,基于设备状态的性能退化数据能够提供可靠性评估的重要信息。在集成失效数据可靠性建模技术和基于设备状态的振动信号特征提取的基础上,提出设备状态振动特征的比例故障率模型可靠性评估的新方法。该方法可以把底层信息(如设备运行状态特征的方均根、峭度)与高层信息(如可靠性统计学)之间建立联系,适合设备运行可靠性参数的估计,并能够提供有效的可靠性评估,为设备以可靠性为中心的基于状态的预防维修提供技术支持。通过在铁路机车轮对轴承上的应用实例说明该方法的合理性和有效性。     

设备磨损智能评价技术在石化大机组的应用

为提高石化转动设备磨损故障诊断自动化及智能化程度,探讨基于石化转动设备磨损监测信息挖掘技术的磨损智能分析与评价技术在乙烯压缩机运维中的应用。通过磨损智能分析与评价技术对机组运行状态的全面监测与评价,结果表明,磨损智能分析与评价技术能够准确反映设备磨损及润滑状态的劣化趋势,对机组的油品在线置换升级、机组运行工况调整、油品净化等主动性维护提供了及时准确的技术支持,保障了设备的长周期稳定运行。     

基于几何过程的石化旋转机械维修优化研究

旋转机械是石化生产中的核心设备,维修是保障其正常运行的重要手段。为了有效地降低维修成本,以单位时间内设备管理费用最低为目标,建立了适用于各种寿命分布的基于几何过程维修优化模型,对机械设备的最佳寿命周期进行预测。在模型中,首先以单调的几何过程为基础,得到了设备管理费用率的数学模型,然后引入蒙特卡罗仿真方法,最后编制了相应的MATLAB程序。为了验证该模型的有效性,以服从二参数威布尔分布的离心泵作为分析实例。     

改进Logistic回归模型的滚动轴承可靠性评估方法

为解决滚动轴承可靠性难以评估的问题,提出了一种基于改进Logistic回归模型(improved logistic regression model,简称ILRM)的滚动轴承可靠性评估方法。首先,计算滚动轴承的时域、频域和时频域特征,选出有效特征组成相对高维特征集;其次,利用主元分析(principal component analysis,简称PCA)选取贡献率大于95%的主元,作为改进Logistics回归模型的协变量;最后,利用改进Logistic模型求取滚动轴承的可靠度并绘制可靠度曲线。该方法可以提取轴承退化的有效特征量;兼顾轴承的退化趋势,能够真实反映轴承的状态;消除信号随机波动对可靠度预测的影响。通过辛辛那提大学智能维护中心(intelligent maintenance systems,简称IMS)滚动轴承全寿命试验,验证了该方法的有效性。