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文檔簡介
1、隨著計(jì)算機(jī)和電子技術(shù)的飛躍發(fā)展,生產(chǎn)設(shè)備正向高速、高負(fù)載和高自動化程度的方向發(fā)展,同時由于設(shè)備故障所導(dǎo)致的事故的嚴(yán)重程度也大幅增加,產(chǎn)生了嚴(yán)重的社會影響。隨著設(shè)備的運(yùn)行,其運(yùn)行狀態(tài)、操作成本、維護(hù)動作可靠性等等都會隨之發(fā)生變化,傳統(tǒng)的定期維護(hù)策略會導(dǎo)致維護(hù)缺乏或過度,所以基于狀態(tài)的動態(tài)維護(hù)研究逐漸成為一個熱門的研究方向。 本研究擬定的對象是具有在線監(jiān)控裝置的單體設(shè)備,該設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)會衰退,且隨著運(yùn)行時間的增加,衰退現(xiàn)象加速。研究
2、的基本流程是: 首先,引入健康指數(shù)概念,提出針對設(shè)備的整體健康指數(shù)模型,利用獲得的設(shè)備運(yùn)行實(shí)時數(shù)據(jù),經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理,得到設(shè)備的整體健康指數(shù),進(jìn)而將運(yùn)行狀況劃分為多個離散狀態(tài); 其次,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)和函數(shù)擬合功能,從設(shè)備的歷史運(yùn)行狀態(tài)信息中,估計(jì)出設(shè)備在不同虛擬年齡下的狀態(tài)轉(zhuǎn)移幅度(狀態(tài)轉(zhuǎn)移前后的狀態(tài)值之差)服從的分布函數(shù),進(jìn)而得到隨著設(shè)備運(yùn)行而發(fā)生變化的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣; 最后,根據(jù)所獲得的設(shè)備狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率
3、矩陣,采用離散非齊次馬爾可夫衰退模型來描述設(shè)備狀態(tài)的變化,使用上三角轉(zhuǎn)移概率矩陣描述設(shè)備狀態(tài)的衰退,轉(zhuǎn)移概率的改變來描述設(shè)備的老化現(xiàn)象(狀態(tài)衰退的“加速”)。并假設(shè)有多種不完全維護(hù)動作可供選用且維護(hù)動作具有失敗的風(fēng)險(xiǎn),時間不可忽略。在此基礎(chǔ)上,建立動態(tài)預(yù)防維護(hù)模型,引入停機(jī)損失成本因子,將停機(jī)時間轉(zhuǎn)化為停機(jī)損失成本,應(yīng)用動態(tài)規(guī)劃算法得出當(dāng)前的最優(yōu)維護(hù)動作,以使得未來一段時間內(nèi)期望總成本最小。 數(shù)值驗(yàn)證的結(jié)果顯示,本研究提出的動態(tài)
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