設備狀態維修系統結構與決策模型研究

設備狀態維修系統結構與決策模型研究，外文題名Research on system structure and decision model for condition-based maintenance of equipment。

基本信息

副題名

外文題名

Research on system structure and decision model for condition-based maintenance of equipment

論文作者

王英著

導師

方淑芬指導

學科專業

管理科學與工程

學位級別

博士論文

學位授予單位

哈爾濱工業大學

學位授予時間

2007

關鍵字

企業管理 設備管理 設備狀態監測 決策 維修

中文摘要

現代生產設備技術含量高、結構複雜、系統特性強，其故障不但表現為很強的隨機性，而且故障損失嚴重。傳統的維修理念和方法受到嚴峻挑戰，而狀態維修作為一種更科學、更先進、更有效的維修理念和維修方式日益受到學術界和企業界的密切關注，並成為當前維修領域研究的熱點問題。 狀態維修系統結構框架的構建有助於指導狀態維修的研究和發展，完善和拓展狀態維修的研究內容。狀態維修決策作為狀態維修系統的重要組成部分，是狀態維修工作不可忽視的重要內容。對於狀態維修系統結構的設計以及狀態維修決策過程的深入研究具有非常重要的意義和實用價值。 本文在梳理和分析狀態維修相關研究文獻的基礎上，界定了狀態維修的內涵，分析了狀態維修的特點，並根據狀態維修系統應實現的一系列功能和實際需要，構建了狀態維修系統結構框架。根據狀態維修系統結構框架，給出了狀態維修的工作內容，提出了狀態維修工作過程的三個階段和決策過程的關鍵環節。此外，根據我國企業設備維修管理的現狀，提出了狀態維修實施的技術支持和管理保障基礎，指出了企業開展狀態維修的基本原則，並詳細闡述了企業實施狀態維修的工作流程。 本文對狀態維修決策過程進行了系統深入的研究和分析。 首先，對缺陷狀態進行早期識別。在分析設備運行特點的基礎上，針對傳統方法存在的缺陷和不足，分兩種情況闡述了識別缺陷發生時刻的建模方法，重點探討了測量信號為單值的情況，針對測量信號為多維向量的情況，提出了利用主成分分析方法進行特徵量提取，提取出的主成分作為建模的輸入數據，並建立了多維主成分與被監測對象狀態之間的關係。同時，套用EM算法對模型中的未知參數進行估計，為了提高算法的收斂速度和估計的準確性，對EM算法進行了相應的改進。此外，對缺陷發生時刻的識別方法和過程進行了計算機仿真研究，驗證了該方法的有效性和準確性。 其次，對缺陷狀態的劣化程度進行預知。在分析缺陷狀態的可預測性和當前狀態預知建模方法不足的基礎上，闡述了基於隨機濾波理論的殘餘壽命預知建模方法和過程，並在原有建模方法的基礎上進行了重要改進。通過假設被監測設備在正常運行階段和缺陷運行階段的狀態監測信號服從尺度參數存在一定關係、形狀參數不同的兩參數分布，而將一階段的狀態預知模型擴展到兩階段的狀態預知模型。同時，為提高估計的有效性，減少估計誤差，提出了在故障數據較少的情況下，利用極大似然方法進行模型參數估計的方法和過程。此外，對殘餘壽命預知建模方法和過程進行了計算機仿真研究，驗證了該建模方法和參數估計方法的有效性和準確性。 最後，在識別缺陷發生時刻、預知缺陷狀態劣化程度的基礎上進行決策最佳化，建立了維修行為決策最佳化模型，並給出模型的求解方法，同時運用計算機仿真方法，建立了兩階段的狀態監測間隔期決策最佳化仿真模型，並給出主要的仿真步驟和過程。 論文通過案例研究對狀態維修決策過程相關模型的可行性和有效性進行了檢驗和分析。案例結果表明，本文所提出的狀態維修決策過程和相關決策模型對於狀態維修決策實踐有較好的指導意義，使維修決策更具有動態性和科學性。