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收稿日期:20181105;修回日期:20190108 基金项目:国家自然科学基金资助项目(71471116,71840003,71632008);教育部人文社
会科学研究青年基金项目(15YJCZH096);上海市自然科学基金资助项目(19ZR1435600)
作者简介:吴耀胜(1992),男,安徽马鞍山人,硕士,主要研究方向为设备维护;刘勤明(1984),男(通信作者),山东日照人,副教授,博士,主
要研究方向为维护调度、人工智能等(lqm0531@163.com).
考虑生产和需求情况下多设备系统状态维护策略研究
吴耀胜,刘勤明
(上海理工大学 管理学院,上海 200093)
摘 要:针对考虑生产多于需求或少于需求的情况下多设备系统的维护问题,建立了状态维护策略模型。首先
将设备退化过程分为三个状态,构建状态的转移概率模型,并且针对不同状态采取两种维护策略;其次,基于半
马尔可夫模型以损失成本和超额利润、检测成本、维修成本为优化目标,建立在不同策略下维护费用模型,采用
策略迭代算法求解不同状态下的维护策略。最后,通过算例分析验证模型的有效性,并对相应的参数进行了灵
敏度分析。
关键词:生产;需求;状态维护;半马尔可夫过程;多设备系统
中图分类号:C934 文献标志码:A 文章编号:10013695(2020)06010165704
doi:10.19734/j.issn.10013695.2018.11.0902
Researchonstatemaintenancestrategyofmultiequipmentsystems
consideringproductionanddemand
WuYaosheng,LiuQinming
(BusinessSchool,UniversityofShanghaiforScience&Technology,Shanghai200093,China)
Abstract:Thispaperdevelopedoneconditionbasedmaintenancestrategyforthemaintenanceproblem ofmultiequipment
systemconsideringtheproductionmoreorlessthanthedemand.Firstly
,itdividedthedegradationprocessintothreestates,
constructingthetransitionprobabilitymodelofthestate,andadoptingtwomaintenancestrategiesfordifferentstates.Secondly,
basedonthesemiMarkovmodel,itoptimizedthecostoflossandexcessprofit,detectioncostandmaintenancecost.Itestab
lishedthemaintenancecostmodelunderdifferentstrategiestosolvethemaintenancestrategybyusingstrategyiterationalgo
rithmunderdifferentconditions.Finally,thispaperverifiedthevalidityofthemodelbyacasestudy,andcarriedoutthesensi
tivityanalysisofthecorrespondingparameters.
Keywords:production;demand;conditionbasedmaintenanceoptimal;semiMarkovprocess;multiequipmentsystems
0 引言
随着市场竞争的日趋激烈,企业面临着不断降低成本的巨
大压力,设备的维护费用作为最大单个可控费用越来越受到企
业重视。有效的设备维护策略应考虑生产和需求的关系,超过
需求的生产可能给企业带来利润,而生产低于需求则会给企业
带来损失。因此,合理的维护决策对于企业降低成本提高生产
效率具有十分重要的意义。
目前,设备维护策略主要针对单设备系统,例如,
Wang
[1]
对单部件系统的维护模型进行了总结综述。现代各类系统变
得越来越复杂,部件之间形成了结构、随机和经济等多种依赖
关系
[2]
。单部件的维修决策方法已经不满足复杂的系统特征
建模需求。因此,针对多设备系统的维修决策建模与优化研究
应需而生。文献[
3~5]对多部件系统的维修决策研究进行了
综述总结;文献[6]介绍了一种基于经济依赖的多部件系统的
CBM策略,利用人工神经网络来最小化总的运行和维护成本,
维护策略是由两个失效概率阈值定义的。刘繁茂等人
[7]
对一
般混联的多设备维护决策的问题进行了研究,利用马尔可夫链
的思想建立了系统的视情维修策略。宓乐英等人
[8]
研究了串
行系统的整体预防维护策略及优化方法,通过采用动态规划方
法以及对设备维护成本、停机成本、惩罚成本的定义,建立了一
种多设备串行系统预防性维护的动态决策优化模型,满足设备
只有短期信息可用的实际操作特点。周晓军等人
[9]
在引入整
合役龄递减因子和故障率递增因子的单设备系统预防性修复
非新模型的基础上,建立了一种基于设备可靠性的多设备系统
机会维护动态决策优化模型,以维护费用最低为目标,从所有
可能维护组合中找到的机会节余最大的组合,进而获得最优维
护决策。上述文献的多设备系统维护策略研究都是一些特定
系统,而没有考虑生产和需求状况对系统的影响。
因此,考虑生产与需求情况下多设备系统的维护策略,本
文建立了状态维护(CBM)模型。首先,考虑一个有 N个设备
组成的系统,每个设备的退化过程相互独立,例如风电场中有
N台风电机组,其规格和功能相同,各风电组之间相互独立,其
退化过程也是相互独立。根据文献[10]中对设备状态描述的
方法,可将每个设备的退化过程描述为一个有三个状态的连续
时间的马尔可夫过程,包括两个工作状态和一个损坏状态,两
个工作状态包括健康状态和退化状态,损坏状态表示设备已经
出现故障停机了,其次设备在不同的状态有不同的生产率且需
求是恒量的,并且系统总的生产超额量不超过需求量的
20%,
在等间隔的时间会对系统的状态进行检测,通过检测可以了解
不同状态的设备数目,损坏设备的数目决定是否进行维修。如
果系统总的损坏的设备数目超过关键值 L时,维护启动,主要采
取两种维护策略,其中维护策略 1是将所有损坏的设备修复如
初;维护策略 2是将所有损坏的设备修复完好如初,并将退化状
第 37卷第 6期
2020年 6月
计 算 机 应 用 研 究
ApplicationResearchofComputers
Vol37No6
Jun.2020
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