考虑动态折旧成本的动车组部件预防性维修决策模型

为研究部件自身价值变化对其维修决策的影响,以动车组四级修时需更换的部件为研究对象,结合我国动车组现行的多级非完美维修方式,建立了一种考虑动态折旧成本的动车组部件两级非完美预防性维修优化模型,该模型以动车组部件的等效役龄计算其相应的折旧成本。进一步研究了部件折旧成本与故障率变化相关联的维修决策方法。研究结果表明,与不考虑部件折旧成本的维修模型相比,该模型兼顾了部件的生产运行和维修活动对维修决策的影响,能够更好地平衡预防性维修成本和故障维修成本,使模型更具维修经济性。     

[轨道交通运维技术]风险视角下的动车组部件多级非完美维修策略

为了降低动车组部件在一个寿命周期内的维修总成本,以动车组五级修程时需要更换的部件为研究对象,基于现行的分级检修制度,提出一种动车组部件多级非完美预防性维修策略。以故障对动车组运行安全和对动车组晚点的影响以及故障维修难易程度作为故障风险的评价指标,使用层次分析法和评分法量化评价部件的故障风险。将动车组部件非完美维修方式划分为初级维修、中级维修和高级维修三个级别,克服了以往模型中非完美维修方式单一、忽视实际维修中普遍采用多级非完美维修方式的不足。算例仿真结果表明,提出的维修策略可使动车组部件在一个寿命周期内保持更高的可靠度水平且总成本也有所减少。     

风险视角下的动车组部件多级非完美维修策略

为了降低动车组部件在一个寿命周期内的维修总成本,以动车组五级修程时需要更换的部件为研究对象,基于现行的分级检修制度,提出一种动车组部件多级非完美预防性维修策略.以故障对动车组运行安全和对动车组晚点的影响以及故障维修难易程度作为故障风险的评价指标,使用层次分析法和评分法量化评价部件的故障风险.将动车组部件非完美维修方式划...     

考虑备件弹性订货的动车组部件分阶段维护决策

为探讨动车组部件预防性维护策略与备件订货、库存策略的联合优化问题,针对两级非完美维护下备件消耗过程的特殊性,以维护策略为驱动提出了备件订货批量可变的弹性订货策略,建立了面向分阶段预防性维护与备件弹性订货的联合优化模型.算例分析表明,弹性订货策略可以通过更低的备件库存量满足维护需求;分阶段预防性维护可以与两级非完美维护力度的变化相适应,使部件获得最佳维护.将两者结合可以实现维护总成本的最小化,为动车组部件的维护决策提供支持.     

以可靠性为中心的多部件系统预防性维修优化研究

分析了生产设备各单部件最优的预防性维修策略,在此基础上给出了多部件成组预防性维修的经济性优化模型,提出了多部件设备非周期预防性维修计划的优化方法.模型中除了考虑预防性修理和更换等预防性维修的主要环节之外,还考虑了对于非预期故障所采用的小修环节,以及预防性维修造成可靠性下降的情况.为了减少维修停机损失,将多个维修作业按照机会维修阈值进行归并.分析了多部件系统预防维修费用构成,建立了以可靠性为中心的多部件系统预防性维修费用的优化模型.用Matlab编程仿真,求解出了满足设备多部件可靠性要求且维修成本最小的预防性维修计划.仿真结果表明,相比对每个部件单独进行更换或修理,所提出的方法可以节约维修成本.     

考虑非完美维修的实时剩余寿命预测及维修决策模型

准确的剩余寿命预测是对设备进行预防性维护维修决策的关键。利用随机滤波理论,基于当前时刻及之前的历史状态监测信息,由已知的设备初始寿命分布函数建立非完美维修策略下的实时剩余寿命分布函数预测模型。同时考虑非完美维修效果与时间相关性,提出一种以平均剩余寿命为阈值的非完美预防性维护及更换的维修策略,建立了以系统的预防性维护及预防性更换阈值为优化变量和最小化平均维护维修费用为目标函数的优化模型。采用微粒群算法进行优化求解,得到系统最佳的预防性维护及预防性更换阈值,并使系统长期运行平均费用率最低。以初始寿命符合威布尔分布的疲劳裂纹为例,验证了该实时剩余寿命分布预测方法及非完美维护维修策略的可行性。     

成组生产方式下生产调度和设备维护的多目标联合决策问题

针对成组生产方式下单机系统对生产调度和设备预防性维护的迫切关注,提出一种集成优化模型,以满足成组生产方式下的零件加工和设备维护需求。该集成优化模型除考虑加工同种零件、同零件族的不同种零件以及不同零件族应具备的学习遗忘效应外,还提出一类考虑设备运行的劣化效应,对设备采取完美维护方式的预防性维护,当突发故障发生时采取小修方式。为了满足生产调度和设备预防性维护的双重需求,该集成优化模型以最小化总完工时间和维修成本为多目标,并利用遗传算法对模型进行求解。通过算例分析表明了该集成优化模型的可行性和有效性。     

随机故障影响的地铁车辆部件维护策略研究

为探讨随机故障对地铁车辆运营成本的影响,采用威布尔分布描述部件衰退的过程,在此基础上,运用层次分析法对随机故障各影响因素进行权重分析,通过加权的形式将“影响”量化。地铁车辆维护成本划分为预防性维护成本、小修成本、随机故障影响成本,以维护总成本最优作为优化目标。在部件的维护策略上采取两级非完美维护,以效费比作为维护方式的判别手段进行不定周期维护。结果表明,考虑到随机故障影响的维护策略能更好的保证地铁车辆系统的可靠性与经济性,为地铁车辆修程修制改革提供了理论支持。     

基于可靠性的列车预防性多梯度机会维修策略

针对现有城市轨道列车车辆检修策略中的过维修和欠维修，以及机会维修单一等问题，提出一种基于可靠性的预防性多梯度机会维修策略。通过分析历史故障数据，对不同部件设置不同等级的机会维修阈值，建立了灵活的多梯度机会维修策略。在维修策略中引入故障率递增因子和役龄回退因子，采用故障性维修、预防性维修、多梯度机会维修和预防性更换相结合的维护方式，得出总成本最低的最佳预防性维修周期和维修次数。以某城市轨道列车检修为例进行实例仿真表明，相比单部件顺序维修策略，所提基于可靠性的多梯度机会维修策略可有效减少停车次数、节省维护费用、提高运营效率，从而为城市轨道列车的预防性维修提供科学依据和理论参考。     

非完美维修模型下的风电机组最优维修决策

为了使基于可靠度的维修决策与风电场实际运维一致,达到提高风电场整体经济效益的目的,在非完美维修模型的基础上,基于广义更新过程思想构建了风电机组的故障率函数更新模型,进而在考虑维修准备成本和保证风电场基本可用度的前提下提出风电机组的多目标定周期动态非完美预防性维修决策。通过遗传算法求得模型最优解,并将结果与传统完美维修策略和不考虑小修次数对维修准备成本影响的维修策略进行对比,同时对其进行灵敏性分析,验证了模型的有效性、经济性和可行性。     

电动车组系统部件预防性维修可靠度的研究

针对电动车组系统部件的预防性维修,引入役龄回退因子的概念,建立预防性维修前后故障率的递推关系,对预防性维修后的可靠度进行了预估,为电动车组的修程优化提供了改进方向.     

预防性维修周期优化决策研究

充分考虑到系统预防维修周期随维修次数的变化情况,建立了系统预防性维修周期优化模型,该模型还考虑到预防维修可以提高系统生产效益的同时,其故障率会随着维修次数的增加而上升,引入役龄回退因子对预防维修活动前后系统性能的动态变化进行了描述。在运用遗传算法进行优化求解的基础上,本文研究了系统总效益随预防维修次数的变化率,从而有效地帮助决策者判定系统何时更好地进行更新替换。     

考虑客流分布的动车组部件预防性维护决策

为探究客流分布不均的动车组部件维护策略的经济性,引入多项式拟合方法对波动客流进行分段量化,并提出客流分布不均的部件差异化停机损失成本函数,进而结合加速失效模型建立了以可靠度为约束条件的部件维护策略动态调整方法,通过对部件延迟维护可靠度阈值进行敏感性分析,确定了经济性最佳的维护策略调整方法。研究结果表明,考虑客流分布的维护模型能够更加准确地刻画部件的可靠度退化过程,在客流高峰期内对部件维护活动进行动态调整能够有效降低停机损失,该模型可为客流分布不均情况下制定维护计划提供参考。     

航空装备多部件预防性维修优化研究

应用延迟时间模型,描述航空装备多部件系统的故障过程,在维修事件分析的基础上,以费用率最小为优化目标,建立了多部件维修费用率模型,通过设计迭代算法对模型求解,实现了航空装备多部件预防性维修周期优化。     

基于有效工作寿命的多变量动态均衡设计及其度量方法研究

针对机械产品各关键部件设计寿命差异较大,设计寿命较短的关键零部件容易发生故障,从而导致停机维修甚至停产报废的问题,定义机械产品关键零部件有效工作寿命,给出机械产品关键零部件有效工作寿命的度量方法,建立基于有效工作寿命的机械产品多变量动态均衡数学模型,提出机械产品多变量动态均衡设计方法。通过求解获得关键零部件的预防性维护措施优化方案,在故障发生之前对关键零部件实施预防性维护措施,消除或减少关键零部件故障的发生,均衡各关键部件的有效工作寿命,同时满足机械产品维护费用成本指标与整机可靠性指标约束。应用该方法对某型号空分设备透平膨胀机主机进行多变量动态均衡设计,证明该方法在工程应用中的正确性与高效性。     

A study on reliability centered maintenance planning of a standard electric motor unit subsystem using computational techniques

The design and manufacture of urban transportation applications has been necessarily complicated in order to improve its safety. Urban transportation systems have complex structures that consist of various electric, electronic, and mechanical components, and the maintenance costs generally take up approximately 60% of the total operational costs. Therefore, it is essential to establish a maintenance plan that takes into account both safety and cost. In considering safety and cost limitations, this research introduces an advanced reliability centered maintenance (RCM) planning method using computational techniques, and applies the method to a standard electric motor unit (EMU) subsystem. First, this research devises a maintenance cost function that can reflect the current operating conditions, and maintenance characteristics, of components by generating essential cost factors. Second, a reliability growth analysis (RGA) is performed, using the Army Material Systems Analysis Activity (AMSAA) model, to estimate reliability indexes such as failure rate, and mean time between failures (MTBF), of a standard EMU subsystem, and each individual component Third, two optimization processes are performed to ascertain the optimal maintenance reliability of each component in the standard EMU subsystem. Finally, this research presents the maintenance time of each component based on the optimal maintenance reliability provided by optimization processesand reliability indexes provided by the RGA method. This paper was recommended for publication in revised form by Associate Editor Dae-Eun Kim Myung-Won Suh is a professor of Mechanical Engineering. During 1986–1988, he worked for Ford motor company as researcher. During 1989–1995, he worked in the technical center of KIA motors. He earned a BS degree in Mechanical Engineering from Seoul National University and an MS degree in Mechanical Engineering from KAIST, South Korea. He obtained his Doctorate at the University of Michigan, USA, in 1989. His research areas include structure and system optimization, advanced safety vehicle and reliability analysis & optimization. Chul-Ho Bae is a PhD candidate at Sungkyunkwan University in Suwon, South Korea. He ac-complished fellowship work as researcher at Mississippi State University, USA, in 2003 and 2005. He worked in Institute of Advanced Machinery and Technology (IMAT) as a Research Assistant in 2004. He was a part time Lecturer in computer aided Mechanical Engineering of Ansan College of Technology, Suwon Science College, and Osan College during 2004–2005. He took a BS Degree in Mechanical Design and an MS Degree in Mechanical Engineering from the Sungkyunkwan University. His research interests include computer aided engineering, reliability engineering, and optimization.     

用遗传算法优化制造设备的预防性维修周期模型

建立了预防性维修周期间故障的递推关系式，给出了有限时间区间的设备预防性维修策略的非线性优化模型。该模型综合考虑了维修成本、预防性维修成本和生产损失成本，克服了无限时间区间稳态分析操作性差的缺点，并以故障分布形式为威布尔分布的设备为例，用遗传算法进行优化。计算结果显示，遗传算法能以极快的收敛速度达到全局最优，具有较高的计算效率。模型可为维修计划的制定和现场的作业调度提供决策支持和信息支持。     

动车组牵引供电系统故障模式影响与危害分析

对某动车组(electric multiple unit,简称EMU)牵引供电系统故障模式影响与危害度进行研究,提高牵引供电系统的可靠性,进而提高高速列车运行可靠性。采用故障模式、影响及危害度分析(failure mode effect criticality analysis,简称FMECA)的方法,提出了牵引供电系统的可靠性框图,根据FMECA方法对牵引供电系统的16种主要故障展开研究,从故障发生概率及其影响的严重程度两个维度得到牵引供电系统危害性矩阵。通过危害性矩阵分析得出绝缘栅双极型晶体管(insulated gate bipolar transistor,简称IGBT)模块监控起作用故障、变压器油泵34-F55跳开故障、制冷风扇故障和变压器油流故障等4种危害度较高的故障,并提出相应的改进措施。列车现场运行反馈结果表明,该措施保证了牵引供电系统的运用可靠性,研究成果为动车组其他子系统的故障分析、维修决策和寿命管理提供了技术支持。