基于剩余寿命预测的维修与备件订购联合策略优化

利用设备健康状态信息预测剩余使用寿命,并进行维修和备件订购决策以达到降低设备检修成本和备件成本的目的。针对单部件系统提出基于剩余寿命预测的维修与备件订购联合策略,其中维修决策遵循控制限原则,即根据系统退化量判断是预防性更换还是故障更换,同时基于历史退化信息预测系统剩余寿命,引入订货阈值判断是否订货。通过分析更换时刻备件状态确定所有可能更新事件,推导各事件发生概率进而计算各事件更新成本和更新长度,采用更新报酬理论构建最小化单位时间内期望费用的联合策略模型,设计离散事件仿真算法求解模型。最后,通过实例验证模型和算法,得到最小的单位时间内期望费用14.6563,最优预防性更换阈值8,最优订货阈值1000。