基于自适应神经模糊推理系统的半导体生产线故障预测及维护调度

为解决半导体生产线设备故障预测问题,采用自适应神经模糊推理系统构建故障预测模型。利用减法聚类确定模型初始结构,采用由最小二乘算法和梯度下降法所组成的混合学习算法优化模型参数。经实验数据检验,所建模型拟合能力强且精度高,能有效预测生产线下一阶段可能发生故障的设备名称等调度问题关键参数信息。在原有设备维护调度的基础上,嵌入故障预测模型,构建新的设备维护调度方案,并以某半导体生产线制造过程为例进行仿真验证,取得了良好的调度效果。

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。

一类单机维护调度问题研究

在单机维护调度中,研究如何权衡工件在系统中停留所产生的费用与附加费用,以使两者之和为最小 这一问题,给出解决该问题的一个方案。实验结果表明,此方案不仅使目标函数值得到明显改善,也缩短了许 多工件的完成时间,从而使更多的工件能够按时交付,提高了企业的竞争力。

串联生产系统智能维护调度实验平台研究

结合工业工程专业学习需求,设计了考虑有限缓存的串联生产系统维护调度实验平台。实验平台由维护调度计算模块和维护调度演示模块组成。维护调度计算模块基于Matlab,在考虑有限缓存的串联生产系统维护调度模型的基础上,提供3种不同的策略对维护进行调度;维护调度演示模块基于Flexsim。基于该平台,可完成维护调度参数分析、维护调度策略分析、维护调度仿真等实验,并可在此平台基础上建立维护调度相关参数优化模型。

基于MDP的半导体制造设备维护调度研究

为解决半导体制造设备的维护调度问题,提出基于马尔可夫决策过程(MDP)的制造设备两层维护优化模型。设备层利用马尔可夫决策过程(MDP)模型,同时考虑劣化故障和随机故障两种故障类型,制定针对单台设备的工件排序、清洗和维修的长期维护优化策略,系统层采用遗传算法解决有限维护资源下短期维修调度方案,尽可能降低由设备故障所导致的生产损失。最后以某半导体生产线为例利用eM-Plant软件进行仿真验证,结果表明,该维护策略能更好的提高系统性能。

一种多原则机械系统预防性维护调度方法的研究

预防性维护对机械系统的安全性,高效性,可靠性运行操作是非常重要。预防性维护调度的基本原则是:系统的成本原则,可靠性原则,这两调度原则被认为目标相互矛盾。通过改进强度帕累托进化算法来寻找最佳的折衷解决方案,根据模糊集理论找到最佳折衷方案的帕累托最优解,并对多原则预防性维护调度方法的概念和数学模型进行了解释,用一个案例说明新方法的实际应用。

基于Benders分解的煤炭供应链网络维护调度优化

煤炭供应链网络设备的预防性维护带来的作业中断会在一定程度上影响网络的总流量,实践中通过有效的调度来减少网络中断带来的影响,然而目前的人工调度不但效率低,而且可处理的时间区间有限。因此以煤炭供应链的网络流特征为基础,结合弧中断调度特点,构建了混合整数规划模型。针对问题特殊的网络流和调度相结合的结构,使用CBD和B&BC两种Benders分解算法求解该问题并进行对比分析,最后基于B&BC分别设计了融合预流推进和加入有效不等式的求解改进方案。两组算例的结果表明,B&BC比CBD具有更好的求解效果,且基于B&BC改进后的算法求解效率显著提升。

调度监督维护系统设计问题的研究

针对铁道部调度监督系统（DMIS）中维护子系统设计模式问题,综合运用路由器技术,网络技术,数据库技术,提出相应的设计思想、实现方法及其安全防护措施,并有效地运用于具体实践中。

考虑机会维护的煤矿综采设备群维护决策优化研究

为了降低煤炭企业维护风险与维护成本,提出了一种考虑煤矿维护安全与维护成本的多目标决策优化模型。首先通过威布尔分布模拟各台设备劣化趋势,然后以设备维护中人与管理为影响因素建立煤矿设备维护不安全耦合模型,以维护成本最低与停机损失最小为目标建立维护费用最低模型。最终以煤矿综采设备群维护调度为例采用基于维护顺序编码的交叉算子POX的改进遗传算法进行求解。实验结果表明:第一次维护调度完目标函数值降低了30.68%,完成三次工作面维护成本率降低了40.52%。因此,此方法可为煤炭企业制定合理的调度决策计划,降低煤矿企业的维护成本,提高煤矿设备运行的安全性能。

基于Benders分解的煤炭供应链设备维护计划决策

以煤炭港口供应链网络设备的实际维护调度为背景,将煤炭的运输及其在码头的操作抽象到一个时空网络中,并根据每条弧的停机维护策略、时空节点的流量平衡及流量限制得到约束条件,以总计划时间内网络吞吐量达到最大为目标,构建数学模型。采用Benders分解算法将原模型分解为主问题及子问题进行求解,通过标准测试数据,对算法的有效性进行验证。

海上风电场维护管理技术研究现状与展望

海上风电的运维成本占项目总成本的20%以上,控制运维成本的能力已经成为决定风电场运营效益的关键。探索高效、可行的运维管理技术,是大规模开发海上风电急需研究的课题。针对海上风电场维护管理技术中3个重要研究领域,即海上风电场维护策略、运维路径优化和维护调度决策的研究现状进行了系统综述。针对目前存在的维护策略相对单一、路径优化求解困难以及维护调度决策模型过于理想等问题,提出了未来海上风电维护管理技术的研究趋势:机组不同部件将采用不同维护策略以最小化综合运维成本;海上风电维护模式将朝着运维基地服务风场集群的方向发展;海上风电调度决策模型将采用更加精细化建模方法来满足海上风电的实际需求;结合人工智能、物联网和大数据技术的智能化运维管理技术将成为必然趋势。

质量劣化系统的生产与维护集成建模与优化

针对设备可靠性与产品质量逐渐劣化且带缓存区的单设备制造系统,开展生产控制与维护调度集成建模与优化。首先,建立定量描述设备的质量相关部件退化对产品质量影响的数学模型,并建立集成质量相关部件退化状态的设备故障率模型,实现对质量与可靠性劣化的准确描述。其次,为设备故障率设置阈值以触发预防性维护,并建立“修复非新”设备故障率演变模型。采用阈值控制策略进行生产速率与缓存控制,在考虑小修影响下建立预防性维护触发的两种场景中缓存演变模型。最后,构建集成了产品质量损失、预防性维护成本、小修成本、库存成本和缺货成本的总成本模型,以确定最优的生产与维护联合策略。案例研究表明,该模型能针对各种场景做出切实有效的联合决策。

关于海上风电的车辆路径问题研究

具有时间窗的车辆路径问题(VRPTW)是一种模拟交通网中运载工具配送的优化问题。在实践中,经典模型(vrp模型)往往是不充分的,因为恒定的旅行时间之间的地点假定,交通状况、天气等时变因素对实际出行时间有显著影响。因此,两地之间的旅行时间取决于具体的出发时间。为了表示这些外部影响,将VRPTW扩展到具有时间窗的车辆路径问题(TD VRP)。在这种情况下,建立一个时间相关的车辆路径模型。