基于平均剩余寿命和Birnbaum重要度的复杂系统静态分组维护策略

多部件系统存在复杂的相关性,制定最优的维修策略使得系统的维修成本最低是科学管理设备的关键之一。提出了一种多部件复杂系统静态分组维修策略。在考虑部件间的经济相关性和结构相关性的基础上,引入平均剩余寿命和结构重要度求得预防性维修阈值。对于事后维修,引入了考虑部件Birnbaum结构重要度的自适应事后维修决策规则。为了找到最优维修策略,采用遗传算法对部件维修费用进行优化。案例分析表明,该方法能够有效降低维修成本。