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1、智能維護(hù)調(diào)度方法以智能預(yù)診技術(shù)為前提,以“基于狀態(tài)的維護(hù)”為基本策略,使用智能算法實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備的“按需維護(hù)”,能夠有效地延緩設(shè)備的老化、維持設(shè)備較高的性能,以此保證設(shè)備運(yùn)行的可靠性、降低設(shè)備的使用能耗,同時(shí)最大程度地降低維護(hù)活動(dòng)造成的維護(hù)費(fèi)用與生產(chǎn)損失,對(duì)企業(yè)具有十分重要的意義。
針對(duì)混聯(lián)生產(chǎn)系統(tǒng)建立了智能維護(hù)調(diào)度模型。以Weibull分布為基礎(chǔ)建立設(shè)備可靠度衰退模型;對(duì)Malik役齡回退模型進(jìn)行了改進(jìn),同時(shí)引入可靠度衰退加速因
2、子,考慮小修、中修、大修、更換四種維護(hù)方式,建立了設(shè)備的維護(hù)模型;綜合考慮設(shè)備的磨損規(guī)律和磨損與能耗之間的關(guān)系,建立設(shè)備的“役齡-能耗”模型;為描述混聯(lián)系統(tǒng)中設(shè)備之間的結(jié)構(gòu)依賴性,建立了混聯(lián)生產(chǎn)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)模型;建立了系統(tǒng)的可靠度模型和能耗模型;建立維護(hù)成本模型,其中維護(hù)費(fèi)用部分主要考慮維護(hù)資源的使用產(chǎn)生的費(fèi)用,而生產(chǎn)損失部分由設(shè)備停機(jī)造成,生產(chǎn)損失的計(jì)算主要考慮了設(shè)備之間結(jié)構(gòu)依賴性、生產(chǎn)系統(tǒng)中的有限緩存以及有線維護(hù)資源等約束。
3、 分別對(duì)復(fù)雜生產(chǎn)系統(tǒng)維護(hù)調(diào)度的三個(gè)層次——維護(hù)時(shí)機(jī)決策、維護(hù)設(shè)備成組和維護(hù)單元調(diào)度排序進(jìn)行研究。
利用多目標(biāo)全面學(xué)習(xí)粒子群算法(Multi-Objective Comprehensive Learning Particle Swam Optimization,MOCLPSO)對(duì)維護(hù)時(shí)機(jī)決策問題進(jìn)行了求解。以低系統(tǒng)能耗、低維護(hù)成本以及高系統(tǒng)可靠度作為決策的三個(gè)目標(biāo)。介紹了目標(biāo)全面學(xué)習(xí)粒子群算法的計(jì)算流程。從解的編碼方式、粒子學(xué)習(xí)
4、方法、慣性權(quán)重與學(xué)習(xí)因子的設(shè)置方法,以及外部檔案更新等問題詳細(xì)介紹了該算法在多目標(biāo)維護(hù)時(shí)機(jī)決策方法中的應(yīng)用,其中重點(diǎn)闡述了外部檔案更新問題中Pareto空間比較法和線性加權(quán)比較法這兩種多目標(biāo)問題粒子優(yōu)劣比較方法。
綜合考慮與設(shè)備維護(hù)相關(guān)的幾種相似性:距離相似性、設(shè)備種類相似性、維護(hù)方式相似性、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)位置相似性和維護(hù)時(shí)間相似性,設(shè)計(jì)了相應(yīng)的相似距離的計(jì)算方法。利用層次聚類法實(shí)現(xiàn)對(duì)維護(hù)設(shè)備的成組。在聚類過程中使用均連法計(jì)算聚類之
5、間的相似距離;以聚類之間的非一致性作為參考實(shí)現(xiàn)聚類的分割。
提出一種基于CART算法實(shí)現(xiàn)維護(hù)單元調(diào)度排序規(guī)則提取的方法。介紹了CART算法的計(jì)算流程;設(shè)計(jì)了CART算法的樣本的形式與生成方法,其中樣本中綜合考慮了設(shè)備維護(hù)時(shí)間、占用維護(hù)資源的數(shù)量和停機(jī)引起系統(tǒng)生產(chǎn)率損失等與維護(hù)成本相關(guān)的主要因素;設(shè)計(jì)了20種普通的調(diào)度規(guī)則和使用遺傳算法解決維護(hù)單元調(diào)度排序的方法,使用這兩種方法分別生成兩組調(diào)度優(yōu)解,以此為基礎(chǔ)生成決策樹訓(xùn)練樣本;
6、介紹了決策樹的生成、剪枝與優(yōu)化過程,設(shè)計(jì)了維護(hù)單元調(diào)度排序規(guī)則的提取和維護(hù)單元排序的轉(zhuǎn)化方式。
以一個(gè)滑動(dòng)軸承生產(chǎn)系統(tǒng)為例,對(duì)本課題提出的智能維護(hù)調(diào)度方法進(jìn)行驗(yàn)證分析。首先,分別使用基于Pareto空間比較法和基于線性加權(quán)比較法的的MOCLPSO對(duì)考慮能耗的多目標(biāo)維護(hù)時(shí)機(jī)決策問題進(jìn)行求解,對(duì)優(yōu)化迭代過程進(jìn)行了詳細(xì)的分析,并對(duì)兩種方法進(jìn)行了比較,討論了兩種方法各自的應(yīng)用條件。然后以維護(hù)時(shí)機(jī)決策獲得的優(yōu)解為例驗(yàn)證了本文提出的設(shè)備成
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