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風(fēng)電機組的優(yōu)化維修策略研究

發(fā)布時間:2022-08-23 15:35
  風(fēng)電機組一般安裝在偏遠地區(qū),且經(jīng)常在百米高空運行,受天氣、霧霾和風(fēng)速等因素的作用,工作環(huán)境十分惡劣,這致使風(fēng)電機組故障頻發(fā),因此需要不斷實施維修操作。多次維修導(dǎo)致維修成本高居不下,同時由于維修作業(yè)需要風(fēng)電機組停機,從而減少了正常運行小時數(shù),故必須運用合理的維修策略來提高風(fēng)電機組的經(jīng)濟性和可用度。風(fēng)電機組的各子系統(tǒng)故障之間彼此約束,這勢必造成可靠性建模出現(xiàn)一定的誤差,不能評估風(fēng)電機組的實際健康狀況,因此考慮故障之間的相互影響,對制定合理有效的維修策略、降低運維成本和提高工作效率都有十分重要的指導(dǎo)意義。本文基于風(fēng)電機組各子系統(tǒng)間的故障相互影響程度,制定出合理有效的維修策略,最后通過MATLAB仿真平臺,驗證該維修策略在提高經(jīng)濟性和可用度兩方面存在的優(yōu)勢。除此之外,綜合考慮維修成本和可用度兩方面,建立多目標(biāo)狀態(tài)維修模型,對有效解決決策者不同方面的需求具有重要的意義,論文主要研究內(nèi)容如下:(1)論文基于故障有向圖理論,建立風(fēng)電機組的故障傳遞有向圖,并通過Pagerank算法和矩陣化處理,求解故障被影響度CK值。然后運用全概率公式,將被影響度與子系統(tǒng)可靠性建模結(jié)合起來,推導(dǎo)出子系統(tǒng)固有可靠度與綜... 

【文章頁數(shù)】:69 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 論文研究背景及意義
    1.2 論文國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 故障相關(guān)性研究現(xiàn)狀
        1.2.2 狀態(tài)機會維修策略研究現(xiàn)狀
        1.2.3 多目標(biāo)優(yōu)化研究現(xiàn)狀
    1.3 主要研究內(nèi)容
2 風(fēng)電機組故障相關(guān)性分析及可靠性建模
    2.1 故障相關(guān)性分析
        2.1.1 故障傳遞有向圖
        2.1.2 故障傳遞模型的量化
        2.1.3 故障相關(guān)被影響度計算
    2.2 風(fēng)電機組故障相關(guān)性分析
        2.2.1 風(fēng)電機組子系統(tǒng)劃分
        2.2.2 故障相關(guān)性建模
        2.2.3 Pagerank算法實現(xiàn)流程
    2.3 風(fēng)電機組可靠性建模
        2.3.1 全概率公式
        2.3.2 子系統(tǒng)綜合故障率分析
        2.3.3 子系統(tǒng)固有可靠度模型
        2.3.4 子系統(tǒng)綜合可靠度模型
    2.4 算例分析
    2.5 本章小結(jié)
3 考慮故障相關(guān)性的風(fēng)電機組狀態(tài)機會維修策略
    3.1 風(fēng)電機組的狀態(tài)機會維修策略
        3.1.1 狀態(tài)機會維修的基本原理
        3.1.2 狀態(tài)機會維修模型
    3.2 基于維修成本的閾值函數(shù)的確定
        3.2.1 狀態(tài)維修閾值函數(shù)的確定
        3.2.2 機會維修閾值函數(shù)的確定
        3.2.3 維修成本分析
        3.2.4 基于維修成本的狀態(tài)機會維修策略
    3.3 基于可用度的閾值函數(shù)的確定
        3.3.1 狀態(tài)維修閾值函數(shù)的確定
        3.3.2 機會維修閾值函數(shù)的確定
        3.3.3 可用度分析
        3.3.4 基于可用度的狀態(tài)機會維修策略
    3.4 算例分析
        3.4.1 基于維修成本的算例仿真分析
        3.4.2 基于可用度的算例仿真分析
    3.5 本章小結(jié)
4 考慮多目標(biāo)的風(fēng)電機組狀態(tài)維修策略
    4.1 維修成本-可用度多目標(biāo)優(yōu)化模型
    4.2 多目標(biāo)模型優(yōu)化算法
        4.2.1 傳統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化算法
        4.2.2 多目標(biāo)優(yōu)化遺傳算法
    4.3 多目標(biāo)模型優(yōu)化求解
        4.3.1 多目標(biāo)模型的優(yōu)化
        4.3.2 多目標(biāo)模型的求解
    4.4 算例分析
    4.5 本章小結(jié)
結(jié)論
致謝
參考文獻
攻讀學(xué)位期間的研究成果



本文編號:3678029

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