不均衡小样本下的设备状态与寿命预测

针对面向小样本不均衡设备健康监测数据时AdaBoost处理效果差的问题,提出了基于裁剪过采样新增AdaBoost算法的设备健康状态分析以及寿命预测模型。首先,基于AdaBoost计算出样本权值分布和容量,根据样本最大权值与样本个数生成改进裁剪系数,选择性地对权值大于裁剪系数的样本进行处理从而提高计算效率。其次,通过类k近邻法则过滤出错分类样本权值,随后引入合成少数类过采样技术提升该种类样本权值个数,有效规避迭代过程中不均衡数据集可能引起的过拟合问题。最后,通过对设备运行状态进行准确分类并拟合出与时间相关的设备寿命曲线预测设备寿命。算例结果表明,所提模型能够有效分析出不均衡数据下的设备健康状况,同时也可以对剩余寿命进行有效预测。

小样本情况下基于深度学习的设备健康状态识别研究

针对工业生产中难以大量获取已标注设备状态数据的问题,文中提出了一种基于深度学习的设备健康状态识别模型,以实现小样本情况下的状态识别。首先,通过离散小波变换去除一维振动信号的噪声,通过格拉姆角场(GAF)将其转换为二维图像,并进行灰度化处理,以简化矩阵并提高深度学习的运算效率;其次,提出了一种深度学习模型,该模型运用Siamese架构,将深层残差结构作为子模块,并采用SimAM自注意力机制对残差结构进行改进,以SRes-SimAM205进行模型指代;最后,为了更快更准确地找到最优值以获得更高的精度,使用OneCycleLR函数自适应调整学习率,为了验证所构建方法的有效性,选择使用中南大学提供的齿轮数据集进行算例分析。试验结果表明:所提出的方法可以更好地提取特征并获得99.9%的识别精度,具有良好的泛化能力和适应性。

考虑能源效率的设备预防性维护策略

针对制造业生产设备能源消耗大、产品质量低、维护成本高等问题,提出了考虑能源效率的设备预防性维护决策模型。考虑到实际情况中,预防性维护成本和设备的运行能耗都与设备的退化密切相关,首先对设备的故障率进行建模,得到变动预防性维护成本以及变动能耗,并利用质量损失成本对产品质量进行约束,同时考虑次品的回收问题。然后以维护成本最小和能效最大为优化目标,构建综合成本能效的多目标决策模型,利用改进的非支配排序算法(NSGAII)和模糊集理论,得到预防性维护阈值以及维护次数的组合。最后通过与单目标维护策略进行比较,验证了模型的有效性和实用性。

资源约束下基于改进传统SEIR模型的传染病传播网络建模研究

为了进一步厘清传染性疾病的传播脉络,针对传染病突发性、意外性、群体性等特征,提出了一种基于元胞自动机,考虑人口数量变动且应急救援物资数量影响动态接触率的SEIRD疫情传播网络模型,以克服传统动力学传播模型SIR和SEIR的不足。首先,通过数据分析,构建应急物资数量及人口密度相关的接触率函数,建立动态SEIRD传染病传播模型。其次,基于最小二乘估计最优化算法及迭代的四阶龙格–库塔法对模型中的未知参数进行估计。再次,利用LSODA算法进行隐式数值积分运算来求解常微分方程组的数值解,通过求解出的参数值建立元胞演化规则并将传染病的传播趋势以基于元胞自动机的方式进行展示。最后,采用2020年2月1日—4月1日中国湖北省新型冠状病毒肺炎感染数据,对传染性疾病传播网络进行数据预测及模型验证。通过设置模型相关参数,展示传染病传播过程并将其传播趋势可视化,并对模型参数进行灵敏度分析。预测结果显示,动态SEIRD模型预测结果有效。

基于自适应隐式半马尔可夫模型的设备健康诊断与寿命预测方法

针对设备健康诊断与寿命预测问题,提出一种基于自适应隐式半马尔可夫模型(AHSMM)结合多传感器信息的设备健康预测方法。提出了AHSMM的前向—后向算法、Viterbi算法和Baum-Welch算法,有效降低了模型的计算复杂性。利用最大似然线性回归训练对输出概率分布和驻留概率分布进行自适应训练,处理多传感器信息间的差异性,进行有效的多传感器信息融合,以更加准确地进行设备健康诊断与寿命预测。利用失效率理论建立了对设备剩余使用寿命进行预测的基本步骤。通过美国卡特彼勒公司液压泵的状态识别和健康预测实际案例对所提出的方法进行评价与验证,实验结果表明,基于AHSMM的设备健康诊断和性能衰退预测方法比传统的隐式半马尔可夫模型(HSMM)更有效。

考虑中间库存缓冲区的设备不完美预防维修策略研究

针对带有库存缓冲区的设备维修问题,提出了随机故障设备的不完美预防维修策略。考虑设备随机故障率随故障次数的增多而变大的情况,基于准更新过程,建立随机故障设备的故障次数表达式。结合设备故障次数表达式,在综合考虑维修成本和库存缓冲成本的基础上,构建了设备生产成本模型,以缓冲库存量和预防维修周期为自变量,以生产成本为目标函数。获得设备的最优维修策略和最佳库存缓冲量。通过算例分析验证了模型的有效性,为生产线设计的可行性提供了依据。

基于时间延迟的多类型维修与经济生产批量联合优化研究

针对目前未能较好地综合考虑多维修类型与经济生产批量联合优化的问题,首先考虑多类型维修关系,基于时间延迟理论求出故障和缺陷次数的表达式;其次,在此基础上,综合考虑生产费用和维修费用的基础上,构建了多类型维修和经济生产批量联合优化模型,以单位时间内总费用最小为优化目标,获得最优检查间隔期和经济生产批量;最后,通过算例分析验证了模型的有效性,说明了第一类缺陷检查次数的多少对费用和经济生产批量影响不大。

考虑中间库存缓冲区的多目标设备不完美预防维修策略研究

针对考虑库存缓冲区的多目标设备维修问题,以设备维修能力为约束条件,获得随机故障设备的不完美预防维修策略。首先,利用准更新过程,表示出设备的随机故障次数。其次,结合设备故障次数表达式,以最大设备可用度和最小生产总成本为多目标构建不完美预防维修模型,使用粒子群算法求解,优化设备可用度与生产总成本,获得更新周期内的库存量和预防维修周期两个决策变量的最优值。最后,通过算例分析,验证了多目标不完美预防维修模型的可用性。

新工科背景下“基础工业工程”课程教学创新与实践

随着现代信息技术的迅速发展,大数据、人工智能、物联网等领域的成熟,工业工程及其他相关工科专业亟须进行创新和发展。新工科的构建旨在解决工科专业教育滞后于新经济和新技术发展的深层次问题。本文以“基础工业工程”课程的设置为实践基础,对不同高校在新工科背景下“基础工业工程”教学的现状和问题进行了分析。同时,提出了一系列基于教学方法、课程思政以及实习实践的“基础工业工程”课程教学创新与实践理论方法。这些方法旨在提升专业教育的质量,以适应新工科的建设,并积极推动我国工业工程与智能制造行业的进一步发展。

基于BERT-LDA和K-means聚类的绘画作品价值评估指标体系构建

针对目前绘画领域缺乏标准的价值评估指标体系,提出了基于BERT-LDA和K-means聚类的绘画作品价值要素挖掘方法。运用超平面法对绘画文献进行了停用词筛选,基于BERT-LDA模型构建了包含文本语义信息的融合特征向量,运用K-means算法对融合特征向量进行降维可视化,随之构建了绘画作品价值评估指标体系。结果表明,基于BERT-LDA模型和K-means算法识别的主题及主题词相比传统LDA模型的查准率、查全率和F值分别提升了28.5%、10%和21.5%。通过随机森林等算法对指标体系进行验证,验证了构建的绘画作品价值评估指标体系的科学性。

基于遗传算法和状态信息的多设备混联系统维护调度优化

针对多设备混联系统维护优化的建模复杂性,系统分析了设备间的相互依赖性,建立了混联系统的维护调度模型。首先利用威布尔分布模拟设备的衰退过程;定义小修、大修和更换3种维护方式,以及3种维护方式对设备故障率的影响;考虑故障成本、维护成本、资源成本和停机成本,建立了系统一次维护活动的费用模型。其次,基于每次维护活动的费用模型,建立了系统维护多阶段的总费用率模型。最后,通过算例证明了提出的多设备混联系统维护调度优化模型的有效性。

考虑多缓冲库存情景的生产系统预防维护研究

针对2M1B生产系统由于发生故障将造成生产停滞,增加短缺成本的问题,构建了多情景模式下考虑产品次品率的预防维护模型.分析缓冲区库存变化的轨迹,确定不同的缓冲区库存情景模式,构建生产周期内不同情景下缓冲区库存持有成本模型.以预防性维护时的次品率阈值水平,建立缓冲区库存时次品率的阈值水平和缓冲区库存量大小为决策变量,以生产周期内单位时间总费用最小作为目标建立生产系统预防维护模型,总费用包括预防性维护费用、库存持有费用、返工费用、短缺费用以及保修维修费用.运用离散迭代算法对模型进行优化求解,通过数值算例验证了所提出模型的适用性与有效性.

基于粒子群算法的地下管道腐蚀剩余寿命预测

以灰色理论为基础,探讨了PSO算法的用法。分析了在灰色理论的基础上用PSO算法预测剩余寿命的可行性,对地下管道进行寿命预测。利用该方法,可以在测量数据很少的情况下,预测地下管道的剩余寿命。实例计算表明,基于PSO算法的灰色理论优化方法优于现有的灰色预测方法和基于GA的灰色理论优化方法。

考虑碳排放的多产品下设备维修计划与生产计划联合优化研究

针对传统的预防性维修策略研究很少考虑设备在生产过程中对环境造成的问题,文中提出了多产品下考虑碳排放的设备维修计划与生产计划联合优化模型。考虑设备性能退化对产品加工时长,以及设备加工单位时间能源消耗的影响,能源消耗会产生碳排放,提出考虑碳排放的生产计划与维修决策联合优化模型,根据设备的实际运转时长研究故障发生次数。以最小化包括生产成本、库存成本、延期成本、能耗成本及维修成本在内的总成本为目标,制订最佳的维修计划与生产计划,通过算例验证模型的有效性。

考虑租赁双方的租赁设备多目标预防维护策略

针对当前租赁市场上设备承租方对租赁服务要求提高的市场环境,综合考虑设备出租方和设备承租方的经济利益,建立了考虑租赁双方的租赁设备多目标预防维护模型。首先,基于设备故障状态对设备多维护方式进行决策,考虑设备承租方生产计划与产品质量的需求,利用承租方产品质量需求描述其满意度。其次,建立设备维护的总成本、设备维护活动时长以及设备维护活动对产品质量影响的多目标联合优化模型,最小化设备维护成本的同时,最小化设备总的加工时间,最大化承租方满意度,优化了设备的预防性检测维护周期。最后,通过数值分析验证了这一模型的有效性。联合考虑租赁双方对维护活动的要求更加符合实际的市场需求,降低了设备总维护成本和总加工时间,并且提高了承租方的满意度。

旅行商问题的改进粒子群算法

旅行商问题是组合优化中最典型的困难问题之一,为解决这个问题,采用粒子群算法,取得了良好的效果。进一步在传统的基础上引入了记忆机制,并进行改进,从而加快了算法的收敛速度,提高了解的精度。最后通过两个实例说明了该算法的有效性,同时也说明了用该算法来分析和求解旅行商问题的可行性。

考虑故障相关与外部冲击的风电机组机会维护策略研究

针对风电机组子系统在运行期间,内部子系统间存在耦合作用和外部受到环境冲击两种情况同时存在的问题,提出了考虑故障相关与外部冲击的风电机组机会维护策略。首先,基于退化过程之间的相关关系考虑风电机组子系统间的故障相关性,得到子系统内部退化量,并结合风电机组受到的不同程度的冲击损伤,得到二阶段退化模型。其次,根据外部随机冲击在不同退化阶段对风电机组子系统的影响及维护阈值决定各子系统的维护方式。最后,从不同的维护概率出发,以检测间隔期和机会维护阈值作为决策变量建立期望维护费用率模型。通过算例分析,验证了模型的有效性。

谈谈研究课题的人员合理结构

进行一项科学研究,一般都需要一个研究班子。这种研究班子就是研究课题组、项目组、以及有比较长远科研规划、逐个进行课题研究的科研组。这样的研究班子应该有怎样的合理结构,这个问题的探讨对多出成果、快出成果、充分开发人才资源是很有意义的。本文想对一个科研组的学术指导力量、合理的智能结构以及合理的年龄结构等方面,提一点不成熟的看法。

考虑产品堕化的生产计划与设备维修集合优化研究

针对单设备生产系统为解决生产计划与维修计划独立决策的不足,构建了生产计划与设备维修计划的联合优化模型。考虑设备役龄对产品加工工时的影响,在联合优化模型中引入产品堕化效应。在分析设备故障时,区分设备闲置状态和生产状态,同时考虑产品实际加工时间和设备役龄的关系,以生产计划与设备维修计划的集成计划总费用最小为优化目标,建立考虑产品堕化和设备运行时间的生产与维修的联合优化模型。运用改进粒子群算法求解能力约束下的联合优化问题,结合算例分析,说明联合优化模型在企业生产中的实用性,验证该联合优化模型的有效性和应用价值。

基于二阶段时间延迟的多产品生产系统生产与维修联合优化研究

针对多产品生产部件串联系统的生产和维修问题进行了研究,提出了基于二阶段时间延迟的联合优化模型。首先,基于生产周期分段理论,将整个周期等分成若干单位时间段,生产与维修共用每段时间,且若干时间段后采取一次预防维修。其次,考虑生产系统的实际生产时间、可用生产时间和维修耗费时间,建立了生产计划与维修计划总成本模型。其中,维修计划考虑缺陷和故障维修费用、维修检查费用,以及非正常状态下设备运行可能产生的不合格产品损失费用;生产计划考虑生产成本、库存成本、延期未交货成本和维修停机后恢复生产的设备启动成本。最后,通过算例分析,计算最优预防维修周期和各单位时间段各产品产量,验证了模型的有效性。