本文關(guān)鍵詞：單機(jī)調(diào)度與視情維修決策的集成建模與優(yōu)化　出處：《太原科技大學(xué)》2016年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：生產(chǎn)調(diào)度與設(shè)備維修活動互相影響、互相制約,將兩者進(jìn)行集成研究是工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域的一個重要研究方向。隨著現(xiàn)代傳感技術(shù)的發(fā)展,越來越多的設(shè)備劣化狀態(tài)可以直接或間接獲得,視情維修策略正是在對設(shè)備劣化狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測的基礎(chǔ)上進(jìn)行維修決策的設(shè)備維修模式。因而,從較為基礎(chǔ)的單機(jī)調(diào)度問題入手,研究單機(jī)調(diào)度與視情維修決策的集成優(yōu)化問題成為了急需解決的課題。本文針對劣化狀態(tài)可檢測的單設(shè)備生產(chǎn)系統(tǒng),研究單機(jī)調(diào)度與視情維修決策的集成建模與優(yōu)化問題,其主要研究工作概括為以下幾方面:針對已知故障發(fā)生時間隨機(jī)分布的設(shè)備,采用基于故障率閾值的預(yù)防性維修和故障小修相結(jié)合的維修策略,以調(diào)度作業(yè)的總期望完成時間最小為優(yōu)化目標(biāo),建立了單機(jī)調(diào)度與維修決策的集成模型,并運(yùn)用遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化求解,同時將優(yōu)化結(jié)果與前人的研究進(jìn)行了比較,表明集成研究可以進(jìn)一步提高生產(chǎn)效率。針對劣化狀態(tài)可檢測的設(shè)備,采用非完美視情預(yù)防性維修、加工期間故障小修和加工結(jié)束后故障更換的混合維修策略,以調(diào)度序列中所有加工作業(yè)的總加權(quán)期望完成時間最小為優(yōu)化目標(biāo),建立了單機(jī)調(diào)度與視情維修決策的集成模型,并運(yùn)用隨機(jī)仿真、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合遺傳算法的聯(lián)合優(yōu)化算法對集成模型進(jìn)行優(yōu)化求解。數(shù)值仿真實(shí)驗(yàn)表明采用視情維修策略能在生產(chǎn)調(diào)度過程中更有效地避免出現(xiàn)過維修或欠維修。針對特殊行業(yè)的高危生產(chǎn)系統(tǒng),采用視情預(yù)防性維修策略,考慮其性能可靠度約束,以長期平均維修費(fèi)用率最小為優(yōu)化目標(biāo),建立了維修決策模型,并通過對模型的敏感度分析,說明了進(jìn)行維修決策時考慮性能可靠度約束的重要性;在此基礎(chǔ)上,以調(diào)度作業(yè)的總加權(quán)期望完成時間為優(yōu)化目標(biāo),建立了考慮性能可靠度約束的單機(jī)調(diào)度與視情維修決策的集成模型。根據(jù)單機(jī)調(diào)度中的混合維修策略,推導(dǎo)了相應(yīng)的維修概率和對應(yīng)的概率密度函數(shù)的計(jì)算通式,并給出數(shù)值計(jì)算方法。通過對集成模型的敏感度分析,說明了集成模型中引入性能可靠度的重要性。同時,為了對上述集成模型的有效性進(jìn)行驗(yàn)證,以冶煉行業(yè)中的關(guān)鍵設(shè)備電弧爐的生產(chǎn)調(diào)度與基于爐壁蝕損狀態(tài)的維修策略的集成建模作為實(shí)例,進(jìn)行了應(yīng)用研究。針對生產(chǎn)企業(yè)所關(guān)心的如何在滿足生產(chǎn)需求、維修需求及可靠度約束條件下,生產(chǎn)效率能以一定概率達(dá)到最高的問題,將性能可靠度約束作為機(jī)會約束條件,以給定置信度下的總完成時間最小為優(yōu)化目標(biāo),建立了單機(jī)調(diào)度與視情維修決策的隨機(jī)機(jī)會約束規(guī)劃集成模型,并提出了隨機(jī)仿真、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、分類器結(jié)合遺傳算法的聯(lián)合智能優(yōu)化算法。針對部分作業(yè)交付期和性能可靠度同時受限的情況,分別以總加工成本和總完成時間為目標(biāo),建立了單機(jī)調(diào)度與視情維修決策的集成優(yōu)化模型,分析了單目標(biāo)集成模型的弊端。為了便于企業(yè)進(jìn)行生產(chǎn)調(diào)度與維修決策,建立了單機(jī)調(diào)度與視情維修決策的多目標(biāo)集成優(yōu)化模型,并運(yùn)用多目標(biāo)遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化。根據(jù)刀具的失效特征和磨損數(shù)據(jù),建立了刀具的退化模型,并分別針對可在線檢測刀刃磨損狀態(tài)和只能離線檢測刀刃磨損狀態(tài)兩種情況,采用不同的預(yù)防性視情維修策略,建立了單機(jī)調(diào)度與刀具視情更換的集成模型,最后以機(jī)加行業(yè)的絲錐為對象,進(jìn)行了單機(jī)調(diào)度與基于絲錐切削齒磨損狀態(tài)的維修決策的集成應(yīng)用研究。
【學(xué)位授予單位】：太原科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TH17

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1336254