基于病毒进化遗传算法的飞机预防性维修计划优化

伴随着中国贸易行业与旅游行业的飞速发展,飞机应用频率大幅度增加,使得飞机故障发生率居高不下,对飞机维修行业提出了更高的要求。传统预防性维修计划已经无法满足飞机稳定飞行的需求,故提出基于病毒进化遗传算法的飞机预防性维修计划优化方法研究。依据飞机的可靠飞行需求,制定预防性维修计划,选取预防性维修成本最小化与飞机可靠度最大化为优化目标,并构造与说明优化目标函数,引入病毒进化遗传算法确定飞机预防性维修任务排程,联合预防性维修任务花费时间最短目标、预防性维修成本最小化目标与飞机可靠度最大化目标,制定病毒进化遗传算法终止条件,获取最终的飞机预防性维修计划优化结果。实验数据显示:在不同实验工况背景下,提出方法应用获得的飞机预防性维修成本最小值为18.42万元/年,飞机可靠度最大值为9.6,飞机预防性维修花费时间最小值为6 h/次,充分证实了提出方法优化性能较佳。

一种基于寿命预测的飞机部件预防性维修计划编制优化方法

针对现有飞机系统维修计划可行性不高、成本高昂的问题,提出了一种基于寿命预测的飞机部件预防性维修计划编制优化方法。使用滚动地平线方法确定维修计划时间窗口。基于多传感器数据及粒子滤波模型建立飞机部件剩余使用寿命预测模型。利用线性整数规划对多飞机系统的预防性维修策略进行规划,建立以维护总成本为目标函数,飞机部件的剩余使用寿命预测、可用备件和可执行维护的可用时间为约束条件的预防性维修计划模型。实验结果表明,实际部件的剩余使用寿命在预测的概率分布内。同时,与CM和PM策略相比,所提预防性维修计划具有最低的预期维护成本和最低的AOG次数。

UUV预防性维修策略优化方法研究

水下无人航行器(UUV)是执行海洋探测和军事任务的重要工具。由于UUV工作时工况的复杂性,其部件易发生故障,导致水下任务失败,甚至造成巨大损失。针对当前缺少对广义环境下UUV预防性维修策略研究的问题,建立UUV预防性维修策略优化模型,提出基于多目标粒子群算法的求解方法,并引入实际数据验证模型和方法的可行性,为UUV运行安全保障和维护提供理论参考。

产品二维不完全预防性维修间隔期优化研究

针对故障受日历时间与使用时间共同影响的二维产品,传统的一维预防性维修已不能满足二维产品的实际需求,鉴于此,提出二维预防性维修概念,以日历时间与使用时间对二维产品进行二维预防性维修决策。建立二维产品故障率函数表达式,对二维预防性维修的过程进行具体的分析,以总期望费用最小为优化目标,建立有限使用期二维不完全预防性维修费用模型。通过实例求出最佳的二维不完全预防性维修间隔期,经对比分析验证了该模型的适用性与有效性,对二维维修策略提出了展望。

飞机预防性维修任务间隔优化模型与方法研究

飞机维护规程中规定了飞机部队级维护涉及的所有预防性维修任务,在飞机服役初期,维修任务的制定通常偏保守,随着飞机使用和维护经验的积累,维修任务间隔优化的需求越来越明显。以服役数据为分析对象,以系统可靠度为衡量标准,构建预防性维修任务间隔优化分析方法,形成可实现的数学模型;以某维修任务为案例,对其服役数据进行分析,并给出维修间隔优化的建议。结果表明:该方法和模型正确可行,可作为军用飞机维修任务间隔优化分析的参考。

基于预防性维修策略的机车维修计划优化研究

本文以某铁路局机务段HXD1型内燃机车作为主要研究对象,结合该机车实际情况,建立了机车预防性维修模型并进行求解分析。主要内容如下:首先,介绍了机车预防性维修理论及方法;其次,针对目前机车检修方式单一且存在不足之处等问题,提出了一种新的预防性维修模式——多级预防修制,并给出了相应的数学表达式;再次,通过引入“机会成本”概念,将机车故障率与预防性维修时间联系起来,构建了机车多级预防修模型,并采用遗传算法对其进行求解;最后,利用Matlab软件编写程序代码,验证了模型的正确性。

某核电站预防性维修大纲优化探索

核电站的预防性维修大纲是实施维修工作的关键要素,也是电站维修资源配置、目标设定、计划制定的前提,预防性维修大纲的质量和数量直接关系到电站的运营成本及设备可靠性,从而影响机组的效益和安全稳定运行,因此,对预防性维修大纲进行合理优化非常有必要。本文以某电站为例,参考国内其他电站同机型机组的大纲项目,对差异化进行分析比对,发现和总结在管理上存在的不足,提出优化方向和改进措施,以节省电站维修成本及提高设备的可靠性。

以可靠性为中心的多部件系统预防性维修优化研究

分析了生产设备各单部件最优的预防性维修策略,在此基础上给出了多部件成组预防性维修的经济性优化模型,提出了多部件设备非周期预防性维修计划的优化方法。模型中除了考虑预防性修理和更换等预防性维修的主要环节之外,还考虑了对于非预期故障所采用的小修环节,以及预防性维修造成可靠性下降的情况。为了减少维修停机损失,将多个维修作业按照机会维修阈值进行归并。分析了多部件系统预防维修费用构成,建立了以可靠性为中心的多部件系统预防性维修费用的优化模型。用Matlab编程仿真,求解出了满足设备多部件可靠性要求且维修成本最小的预防性维修计划。仿真结果表明,相比对每个部件单独进行更换或修理,所提出的方法可以节约维修成本。

基于机会维修策略的预防性维修优化模型研究

为了利用系统内故障部件维修的机会,考虑部件之间在维修方面存在的相关性情况,提出了将机会维修信息融入系统预防性维修的优化模型.该模型在比较按机会预防性维修和按计划预防性维修期望效益的基础上,以系统内故障时机为优化变量、部件维修费用率最小化为目标进行系统预防性维修优化,使确定部件在不同的故障来源时机可提前预防性维修的阈值.最后通过算例,表明不同故障的机会维修阈值对部件预防性维修效果的影响差异,为系统预防性维修决策提供有力的支持.

基于可靠度约束的预防性维修策略的优化研究

提出了等效役龄的概念,建立了预防性维修周期间故障率的递推关系,并以故障时间符合威布尔分布的设备为例,构建可靠度约束条件下有限时间区间的预防性维修策略的优化模型,克服了无限时间区间优化模型的不可操作的缺点。模型可为维修计划的制订和现场的作业调度提供决策支持。

并联系统预防性维修费用的优化方法

主要针对并联系统建立了有限时间区间的预防性维修优化模型,该模型充分考虑到预防维修可以提高系统生产效益的同时,其故障率会随着维修次数的增加而上升,引入役龄回退因子对预防维修活动前后系统性能的动态变化进行了描述,而且还将系统可靠度作为约束条件。在运用遗传算法进行优化求解的基础上,研究了系统总维修费用随可靠度的变化率,对其进行了深入分析,实例验证了该优化模型的正确性。

可靠度约束下不完全预防性维护经济优化模型

为解决可修系统设备因维修计划不合理而导致故障频发和资源浪费的问题,在利用包含役龄回退因子和故障率递增因子的混合故障率函数描述设备劣化过程的基础上,建立有限时间内基于可靠度约束的单设备动态不完全预防性维护模型。以铁路某轨道电路设备为例进行维修优化仿真,在设备最低工作可靠度限制下,以更换周期内总维修费用率最小为优化目标,确定其最佳预防性维修次数与弹性维修周期,并对比了无可靠度约束等维修周期维护模型的优化结果。研究表明,本维护模型能够有效保证设备高可靠运用,更好地降低设备故障率、节省维修费用,为制定最佳维修策略提供参考依据。

预防性维修计划和生产调度的多目标优化

为了降低设备故障对生产成本和生产时间的影响,建立了单台设备预防性维修计划和生产调度的多目标联合优化模型.将维修成本、生产任务的最大完成时间、加权总完工时间及加权总延迟时间作为优化目标.采用了多目标遗传算法,同时对预防性维修计划和生产调度进行优化.通过实例,将预防性维修计划、生产调度的多目标联合优化方法分别与单目标联合优化方法、独立优化方法进行了对比,结果表明,文中的方法更节约成本和生产时间.

考虑任务的单设备系统预防性维修决策优化研究

针对因传统的预防性维修周期相对固定而易造成预防性维修工作与装备训练任务相冲突,从而导致维修不足或维修过剩的情况,以单设备系统为研究对象,提出考虑任务的预防性维修周期优化策略,以期使预防性维修决策的优化结果更贴近实际。首先,对考虑任务的单设备系统预防性维修时机调整策略进行了分析,提出了基于任务的预防性维修决策时机确定的基本流程,然后,以预防性维修费用的变化为优化的基本目标,以预防性维修周期调整后预防性维修费用和修复性维修费用的变化为变量,建立基于费用变化的单设备预防性维修优化模型。最后,以某型装备的预防性维修决策为例,进行了算例验证。

制造车间设备两阶段预防性维修策略的优化研究

提出了设备预防性维修的两阶段优化模型。第一阶段确定最少的预防性维修次数。阶段二在第一阶段给出结果的基础上确定各预防性维修周期的最优周期。模型简化了求解复杂度 ,克服了长期运行期望周期模型的缺点 ,具有很强的可操作性 ,可为维修计划的制订和现场的作业调度提供决策支持。

两部件串联系统拟周期预防性维修策略优化(英文)

为研究多种随机因素对一类两部件串联系统预防性维修决策的影响,提出一种拟周期预防性维修策略优化模型.假设预防性维修对部件1为完整修,对部件2为保养,预防性活动在实施区间内根据动态计划随机进行;意外更换和预防性更换的竞争结果决定系统的更换,当部件2发生严重故障时引发系统的意外更换,当预防性维修次数达到设定的阈值N时实施预防性更换.通过建模和优化分析,给出了最优预防性维修实施区间和最佳维修次数的求解算法,并通过数值案例对模型的优化过程和参数的敏感性做了说明.分析结果表明,在满足实际生产需求的前提下,尽可能地缩短实施区间能提高系统的平均运行时间和降低系统的长期运行成本率.

基于故障预测的预防性维修策略优化模型

针对具有状态检测且退化分布未知的单部件系统,把故障预测技术引入到预防性维修的实践中,提出一种基于故障预测的预防性维修策略。首先,根据由状态检测信息得到的剩余寿命的预测结果,以预防性维修时的剩余寿命为阀值制定预防性维修策略。然后,根据更新过程理论,建立以设备的预防性维修阀值和预测间隔期为优化变量,以设备平均维修费用最小和设备可用度最大为优化目标的预防性维修优化模型。采用人群搜索算法进行优化求解,得到系统最佳的预防性维修阀值和维修预测间隔期。最后,通过引入算例,对所建模型优化仿真求解,得到设备最佳的预测周期,在保证设备可用度的同时,使设备的平均维修费用最小,验证了所建模型的可行性和有效性。

PGA算法优化的航空装备预防性维修综合决策研究

考虑预防性维修次数和周期对航空装备故障率的影响,将役龄回退因子和故障率递增因子引入到故障率函数中,以有限时间内装备的维修费用最小和平均可靠度最大为优化目标,建立了一种变周期预防性维修综合决策模型。采用改进的Pareto遗传算法(Pareto Genetic Algorithm,PGA)对模型进行优化求解。以某型航空发动机为例对模型进行了验证,得到了10组Pareto最优集,确定了最佳的预防性维修次数及周期。仿真结果表明该模型在保证有效可靠度的基础上大大减少了维修费用。

考虑任务的多设备串联系统预防性维修决策优化

针对多设备串联系统因分别对单一设备进行预防性维修而造成停机次数较多的情况,提出了考虑任务的多设备串联系统预防性维修决策优化方法,以期将使预防性维修的优化结果更贴近实际。首先,对考虑任务的多设备串联系统预防性维修进行了问题描述,然后,进行了建模假设,并以降低系统整机维修费用为目标,以成组维修和机会维修为维修策略调整的基本依据,以预防性维修费用和修复性维修费用的变化为变量,建立了考虑任务的多设备串联系统预防性维修决策优化模型。最后,以某型多设备系统为例,进行了算例验证。

一种系统预防性维修的综合优化决策

研究了预防更换周期和备件贮备量的综合优化决策问题。建立了系统平均运行周期模型和一个周期的平均期望损失模型 ,并以单位时间的期望损失为目标确定最佳的更换周期和最佳的备件贮备量 。