无偏灰色模糊马尔可夫链在设备衰退预测中的应用

针对传统灰色马尔可夫模型在固有灰色偏差和抗干扰性方面的不足,提出一种基于无偏灰色模糊马尔可夫链的设备衰退趋势预测模型。首先,引入无偏灰色理论,建立无偏灰色模型,预测设备健康状态的总体趋势;然后,根据此趋势,采用模糊集合理论进行模糊状态划分,从分类方法上改进传统灰色马尔科夫模型,同时克服马尔可夫状态矩阵运算量大的缺点;最后,进行模糊马尔可夫残差修正,确定设备健康状态组合预测值。与传统灰色马尔可夫模型相比,该模型可有效提高预测精度。以屏蔽泵的健康状况数据为样本进行设备衰退趋势预测,结果表明:该模型对第13、14和15个周期的设备健康状态的预测,残差偏移率分别为0.24%、0.10%和-0.05%,对应传统灰色马尔科夫模型的残差偏移率0.46%、0.11%和0.08%,预测精度更高,能够有效实现设备衰退趋势的精确预测。

考虑衰退的流水车间生产与预防性维护集成调度方法

为有效解决流水车间生产与预防性维护的集成调度问题,提出考虑设备衰退的基于改进人工蜂群算法的集成调度方法。对具有设备衰退特征的流水车间集成调度问题域进行了描述,并以最小化完工时间和最小化维护成本为优化目标建立了数学规划模型。针对生产与维护两个决策变量,提出改进双目标人工蜂群算法。该算法融合改进的基于分类排序的Pareto遗传算法的快速排序规则,引入局域禁忌搜索策略和概率接受准则以提高搜索性能。仿真实验表明了该算法的可行性和有效性。

衰退流水车间生产与预防性维护调度研究

针对实际生产中调度与维修计划相互影响的问题。以衰退流水车间为研究对象,考虑设备的退化和预防性维护限制,决策工件调度计划和设备的预防性维护计划。建立了不确定环境下以最小化最大工件完工时间和最小化平均设备空闲时间为目标的数学模型。基于非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm,NSGA-Ⅱ),为避免算法陷入局部最优前沿,提出了混合多样性解的多目标优化算法。不同规模的算例应用改进算法与原NSGA-Ⅱ算法进行求解,对比结果表明所设计算法在收敛性、多样性方面上表现更好。

高速铁路牵引供电系统安全风险评估研究综述

为降低高速铁路牵引供电系统安全风险整体水平,实现高速铁路全寿命周期内的安全可靠运行,对高速铁路牵引供电系统安全风险评估研究进行了综述分析.将牵引供电系统风险因素的来源归纳为设备性能衰退、服役环境和人为维修活动3方面进行论述,总结了国内外电力系统和牵引供电系统风险评估的研究现状.在高速铁路快速发展的背景下,分析提出了牵引供电系统安全风险评估面临的数据信息不完备性与不确定性、服役环境复杂性、故障诊断与维修模式不足等问题与挑战.在此基础上对高速铁路牵引供电系统风险评估研究方向进行展望,未来应重点研究数据获取、评估模型、风险融合和风险应用4个方面内容.

通信枢纽楼能耗运行分析研究

如何在业务量不断增加,电源容量无法扩容的情况下,更好地解决供电能力紧张、机房装机位不足、机房散热等问题,是本论文的研究意义所在。本文通过对S省通信枢纽楼能耗运行分析,给出以上难点的合理化建议和建设指导原则。