[发明专利]考虑动态工况的多设备系统生产与维护联合优化方法

说明书

本发明提供一种考虑动态工况的多设备系统生产与维护联合优化方法，包括步骤：S1：基于动态工况造成的不同工况建立多设备系统可靠度模型；S2：基于所述多设备系统可靠度模型分析多设备系统的维修费及生产费用，所述维修费及生产费用包括预防性维修成本、故障维修成本、使用率惩罚成本和维修资源调动成本；S3：以最小化所述维修费及生产费用为目标，建立多设备系统生产与维护联合优化模型；S4：基于所述多设备系统生产与维护联合优化模型，运用动态决策算法求得较优的维修计划。本发明的一种考虑动态工况的多设备系统生产与维护联合优化方法，比现有的联合优化方法成本更低。

技术领域

本发明涉及系统可靠性技术领域，尤其涉及一种考虑动态工况的多设备系统生产与维护联合优化方法。

背景技术

随着中国制造业的快速发展，制造业生产中的设备数量越来越多，关于设备维修厂的工作量越来越大，设备维修费用总额也十分庞大。在实际生产过程中，动态工况在全年波动较大，不仅影响运行工况，还影响停机维护的生产损失成本。

目前的维修模式难以兼顾各种影响因素，普遍存在“维护不足”或“维护过剩”的问题，造成巨大的成本浪费。因此如何在保证设备平稳生产的同时降低总成本，是一项亟待解决的问题。

发明内容

针对上述现有技术中的不足，本发明提供一种考虑动态工况的多设备系统生产与维护联合优化方法，能够基于动态工况对于设备劣化的影响，建立设备可靠度模型；基于可靠度模型，最小化多设备系统生产维护成本为目标，建立多设备系统生产与维护联合优化模型；针对联合优化模型，运用动态决策算法求得优化后的维修决策结果。

为了实现上述目的，本发明提供一种考虑动态工况的多设备系统生产与维护联合优化方法，包括步骤：

S1：基于动态工况造成的不同工况建立多设备系统可靠度模型；

S2：基于所述多设备系统可靠度模型分析多设备系统的维修费及生产费用，所述维修费及生产费用包括预防性维修成本、故障维修成本、使用率惩罚成本和维修资源调动成本；

S3：以最小化所述维修费及生产费用为目标，建立多设备系统生产与维护联合优化模型；

S4：基于所述多设备系统生产与维护联合优化模型，运用动态决策算法求得较优的维修计划。

优选地，所述S1步骤进一步包括步骤：

S11：分析维修决策所需的决策变量：

其中，表示设备m是否在t时刻开始维护的决策变量；表示设备m是否在t时刻处于维护状态的决策变量；

S12：分析失效率演化函数：

令设备的基准失效率服从两参数的威布尔分布，所述基准失效率λ₀(t)表示如下：

其中，α表示尺度参数；β表示形状参数；t表示时刻；

设将整个时间窗按动态工况划分为θ个区间：

[0，T]＝[t₁，t₂]∪[t₂，t₃]∪...∪[t_θ，t_θ+1]；

其中，[0,T]表示T时间内的区间集；t_θ表示第θ个时刻；

假设工况因子通过加速失效模式影响失效率演化，分析区间i的等效役龄为：

其中，T_i表示区间i的长度，ε_i表示工况因子；