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文檔簡介
1、隨著現(xiàn)代制造與工業(yè)系統(tǒng)和國防技術(shù)裝備朝著復(fù)雜化、大型化和智能化方向發(fā)展,其功能高度集成、性能參數(shù)不斷提升、工作載荷復(fù)雜多變、環(huán)境條件更加惡劣,保障其服役階段可靠性水平的任務(wù)日益艱巨。有效保障系統(tǒng)安全可靠的運(yùn)行關(guān)鍵在于準(zhǔn)確掌握復(fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)演變規(guī)律、評估其壽命周期內(nèi)的健康狀態(tài)和可靠性,并在此基礎(chǔ)上科學(xué)地制定維護(hù)策略。一方面,復(fù)雜系統(tǒng)其失效演變規(guī)律往往呈現(xiàn)出多狀態(tài)特征,如何準(zhǔn)確描述多狀態(tài)系統(tǒng)在服役階段的狀態(tài)演變規(guī)律是當(dāng)前可靠性領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)和
2、難點(diǎn);另一方面,在連續(xù)執(zhí)行多個(gè)階段任務(wù)時(shí)需要在任務(wù)間隔期內(nèi)對系統(tǒng)進(jìn)行維護(hù),如何有效地將有限的維護(hù)資源合理分配給系統(tǒng)各單元是保障復(fù)雜系統(tǒng)服役階段運(yùn)行可靠性的關(guān)鍵所在。
伴隨各種先進(jìn)傳感器和狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)的發(fā)展,工程人員能夠在系統(tǒng)運(yùn)行過程中觀測到反映系統(tǒng)健康狀態(tài)的數(shù)據(jù)。有效利用系統(tǒng)在服役階段的狀態(tài)觀測數(shù)據(jù),能揭示系統(tǒng)狀態(tài)演變規(guī)律和預(yù)測其狀態(tài)變化趨勢,從而為系統(tǒng)的維護(hù)和健康管理提供決策依據(jù)。而維護(hù)策略的制定又要兼顧有限維護(hù)資源在多階段
3、任務(wù)中的均衡。本文將從復(fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)觀測數(shù)據(jù)的多層次性、不完全性以及執(zhí)行任務(wù)的多階段性角度出發(fā),開展復(fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移參數(shù)估計(jì)和選擇性維護(hù)決策方法研究。本文主要內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)如下:
?。?)提出了融合多層次狀態(tài)觀測序列的多狀態(tài)系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移參數(shù)估計(jì)方法。針對多狀態(tài)系統(tǒng)運(yùn)行過程中狀態(tài)觀測數(shù)據(jù)的多層次性以及系統(tǒng)狀態(tài)的退化行為,本文建立了基于動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的多狀態(tài)系統(tǒng)可靠性評估模型,有效融合多狀態(tài)系統(tǒng)的多層次狀態(tài)觀測序列,并提出一種將動(dòng)態(tài)貝葉
4、斯網(wǎng)絡(luò)與最小二乘法相結(jié)合的多狀態(tài)系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移參數(shù)估計(jì)方法。在此基礎(chǔ)上,對多狀態(tài)系統(tǒng)的可靠度進(jìn)行評估。研究結(jié)果表明,本論文所提出的參數(shù)估計(jì)方法能有效融合多種觀測策略下的多層次觀測序列,從而估計(jì)多狀態(tài)系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移參數(shù)。
?。?)提出了不完全狀態(tài)觀測下的穩(wěn)健選擇性維護(hù)決策方法。針對復(fù)雜系統(tǒng)進(jìn)入任務(wù)間隔期時(shí)單元狀態(tài)和有效役齡不完全觀測的現(xiàn)象,本文提出了一種穩(wěn)健選擇性維護(hù)決策方法。首先,單元狀態(tài)和有效役齡的后驗(yàn)分布通過貝葉斯方法更新得到;
5、其次,系統(tǒng)任務(wù)完成概率的不確定性可以由單元的可靠度期望與方差表征和量化;最終,借鑒穩(wěn)健設(shè)計(jì)的思想,從多目標(biāo)優(yōu)化的角度提出了以可靠度期望最大和方差最小的系統(tǒng)穩(wěn)健選擇性維護(hù)決策模型。研究發(fā)現(xiàn),本文考慮狀態(tài)觀測數(shù)據(jù)不完全性下的穩(wěn)健選擇性維護(hù)策略能顯著提高系統(tǒng)任務(wù)完成的穩(wěn)健性。
?。?)提出了多階段任務(wù)下的選擇性維護(hù)決策方法。本文將傳統(tǒng)單次任務(wù)間隔期內(nèi)的選擇性維護(hù)決策拓展到多階段任務(wù),單元狀態(tài)和有效役齡的不確定性以及多階段任務(wù)的不確定性
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