基于風(fēng)險和狀態(tài)的智能維修決策優(yōu)化系統(tǒng)及應(yīng)用研究.pdf

1、中國過程工業(yè)企業(yè)設(shè)備管理基本屬于傳統(tǒng)的事后維修模式，設(shè)備基礎(chǔ)管理薄弱，依靠經(jīng)驗(yàn)的、定性的方法確定設(shè)備檢查/維護(hù)內(nèi)容，缺乏對關(guān)鍵設(shè)備的識別和分類，維修資源不能合理分配，存在“維修不足”和“維修過剩”，系統(tǒng)安全生產(chǎn)隱患大、事故多，設(shè)備可靠性、可用性和安全性難以控制和保證。為保證過程工業(yè)安全生產(chǎn)，減少安全事故和環(huán)境事故，建立了過程工業(yè)基于風(fēng)險和狀態(tài)的設(shè)備智能維修決策及任務(wù)優(yōu)化系統(tǒng)，它以基于風(fēng)險和狀態(tài)的設(shè)備完整性管理系統(tǒng)為架構(gòu)，利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和

2、面向服務(wù)的架構(gòu)技術(shù)綜合集成了企業(yè)資源計(jì)劃系統(tǒng)(Enterprise Resource Planning，ERP)、企業(yè)生產(chǎn)執(zhí)行系統(tǒng)(Manufacturing Executive System，MES)和基于風(fēng)險的維修(Risk Based Maintenance，RBM)系統(tǒng)與狀態(tài)監(jiān)測預(yù)知維修信息系統(tǒng)(Predictive Maintenance Information Systems，PMIS)，為企業(yè)提供設(shè)備動態(tài)風(fēng)險等級數(shù)據(jù)、預(yù)知

3、維修信息數(shù)據(jù)、設(shè)備績效指標(biāo)數(shù)據(jù)、可靠性預(yù)測數(shù)據(jù)、設(shè)備剩余工作壽命數(shù)據(jù)，使各級人員能夠通過網(wǎng)絡(luò)平臺及時準(zhǔn)確地掌握設(shè)備風(fēng)險狀態(tài)和優(yōu)化的維修任務(wù)排程，為設(shè)備維修決策提供科學(xué)支持。主要研究工作概括如下：
　　 (1)基于風(fēng)險的維修研究和軟件開發(fā)根據(jù)石油煉制、石油化工等過程工業(yè)設(shè)備管理特點(diǎn)，研究了適合過程工業(yè)設(shè)備管理特點(diǎn)的基于風(fēng)險的維修風(fēng)險評價技術(shù)，開發(fā)了基于風(fēng)險的維修(RBM)軟件，建立了基于風(fēng)險的維修決策模型。
　　 (2)基

4、于風(fēng)險和狀態(tài)的智能維修決策系統(tǒng)優(yōu)化研究利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)搭建了基于風(fēng)險和狀態(tài)的設(shè)備智能維修決策系統(tǒng)。利用計(jì)算機(jī)技術(shù)、服務(wù)接口技術(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)、有線或無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，基于面向服務(wù)的架構(gòu)(Service Oriented Architecture、SOA)綜合集成了PMIS、MES、RBM等系統(tǒng)模塊，搭建了“以風(fēng)險管理和核心，以專業(yè)管理為主線”的設(shè)備智能維修決策平臺。該系統(tǒng)能夠提供設(shè)備預(yù)知維修決策指標(biāo)、動態(tài)風(fēng)險等級指標(biāo)、關(guān)鍵績效指標(biāo)，為基于風(fēng)險和

5、狀態(tài)的維修決策提供定量分析數(shù)據(jù)。
　　 (3)基于風(fēng)險的維修動態(tài)評估和設(shè)備管理績效指標(biāo)研究針對具體設(shè)備類型研究了可靠性數(shù)據(jù)、維修數(shù)據(jù)采集和交換內(nèi)容；針對過程工業(yè)設(shè)備管理特點(diǎn)研究了設(shè)備動態(tài)風(fēng)險變化影響因子(管理因子、個別設(shè)備修正因子)和動態(tài)風(fēng)險評價技術(shù)；在對設(shè)備故障數(shù)據(jù)、維修數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，研究了過程工業(yè)設(shè)備績效指標(biāo)評估體系(設(shè)備、裝置和公司三級)和設(shè)備管理績效指標(biāo)決策模型、績效指標(biāo)可靠性預(yù)測模型。
　　 (4)基于

6、風(fēng)險和狀態(tài)的智能維修任務(wù)優(yōu)化研究利用威布爾分布分析工具對平均故障間隔時間(Mean TimeBetween Failure，MTBF)、可靠性(Reliability)等動態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)了設(shè)備的可靠性預(yù)測；利用主元分析方法確定設(shè)備故障特征參數(shù)，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、灰色理論、曲線回歸擬合和時間序列建模等方法跟蹤設(shè)備故障特征參數(shù)劣化趨勢，實(shí)現(xiàn)了設(shè)備剩余工作壽命預(yù)測；利用可靠性預(yù)測和剩余工作壽命預(yù)測實(shí)現(xiàn)了設(shè)備維修內(nèi)容和故障維修間隔周期的優(yōu)

7、化；在設(shè)備動態(tài)風(fēng)險分析和預(yù)知維修決策指標(biāo)模型、管理績效決策指標(biāo)模型、設(shè)備可靠性預(yù)測模型、剩余工作壽命預(yù)測模型建立的基礎(chǔ)上，以基于風(fēng)險和狀態(tài)的智能維修決策系統(tǒng)為平臺，建立了基于風(fēng)險和狀態(tài)的設(shè)備維修任務(wù)優(yōu)化模型。
　　 (5)基于風(fēng)險和狀態(tài)的設(shè)備智能維修決策系統(tǒng)工程應(yīng)用基于風(fēng)險和狀態(tài)的設(shè)備智能維修決策系統(tǒng)綜合集成了企業(yè)現(xiàn)有的ERP、MES、PMIS等設(shè)備管理信息資源，既考慮企業(yè)傳統(tǒng)的設(shè)備管理現(xiàn)狀，又引進(jìn)了先進(jìn)的RBM等設(shè)備風(fēng)險管理技

8、術(shù)；既考慮到設(shè)備定量風(fēng)險分析缺乏可靠性數(shù)據(jù)和維修數(shù)據(jù)，又考慮到建立設(shè)備管理績效指標(biāo)的重要性；既強(qiáng)調(diào)建立的系統(tǒng)要具有動態(tài)風(fēng)險等級指標(biāo)、預(yù)知維修指標(biāo)、設(shè)備管理績效指標(biāo)、可靠性和剩余工作壽命預(yù)測指標(biāo)決策模型實(shí)現(xiàn)智能維修決策，又強(qiáng)調(diào)領(lǐng)導(dǎo)的強(qiáng)力支持、持續(xù)的培訓(xùn)和教育是基于風(fēng)險和狀態(tài)的維修管理模式成功應(yīng)用的保證。錦州石化公司工程應(yīng)用實(shí)踐表明：建立的設(shè)備維修智能決策信息系統(tǒng)對于提高設(shè)備可靠性、可用性和安全性產(chǎn)生了積極效果，它使設(shè)備故障頻率降低、故障后