針對現(xiàn)有方法通常僅考慮單個設備的維護決策,而忽略了系統(tǒng)的維護策略和備件庫存聯(lián)合優(yōu)化的問題,提出一種不完美維修下基于剩余壽命預測結果的系統(tǒng)維護與庫存聯(lián)合決策模型。首先,基于Wiener過程對受不完美維修影響的設備進行退化建模,進而推導出設備的剩余壽命概率分布;接著以檢測間隔、預防性維修閾值、維修次數(shù)閾值和庫存量為決策變量建立費用-時間率聯(lián)合決策模型,實現(xiàn)了系統(tǒng)維護決策成本的優(yōu)化;最后,通過數(shù)值仿真實驗驗證了所提方法相較于基于單一決策變量的方法維護成本降低了1.5%左右。 

【文章來源】：電光與控制. 2020,27(09)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

受不完美維修活動影響的設備退化軌跡

圖2所示為設備預防性替換的過程,其中,jN表示設備到第N次預防性維修時刻所進行的狀態(tài)檢測次數(shù)。設備進行預防性替換應該滿足兩個條件:1)經(jīng)過了N次預防性維修活動;2)在設備達到ωl之前進行替換。假設(i+1)Δt(i≥N)為預防性替換時刻,jkΔt為第 k(1≤k≤N)次預防性維修時刻。其中,jkΔt具有一定的隨機性,為確定對設備進行的預防性維修的概率P(jk),給出如下定理[12]。

出于對求解其他模型參數(shù)的需要,本文對失效性替換概率進行推導。假定設備在(iΔt,(i+1)Δt]之間失效,則失效性替換根據(jù)是否經(jīng)過維修活動分為兩種情況:1)設備失效之前未經(jīng)過維修;2)設備失效之前經(jīng)過了n(1≤n≤N)次維修。設備的失效性替換過程如圖3所示。1) 失效前未經(jīng)過維修。

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3097160