[发明专利]一种不确定背景下的系统维修策略优化方法、设备、介质

权利要求书

1.一种不确定背景下的系统维修策略优化方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

确定系统组成单元的运行特征及维修策略；

确定系统维修策略优化目标；

构建优化模型。

2.根据权利要求1所述的一种不确定背景下的系统维修策略优化方法，其特征在于，

所述确定系统组成单元的运行特征及维修策略具体包括如下步骤：

确定系统组成单元的故障方式；

确定系统组成单元的发生概率；

确定系统组成单元的特征参数；

所述维修策略包括预防型维修策略和纠正型维修策略；

所述故障方式包括突发故障及受退化故障；

所述发生概率为冲击载荷水平超过单元承受能力的概率。

3.根据权利要求2所述的一种不确定背景下的系统维修策略优化方法，其特征在于，

所述突发故障发生概率如下：

截断正态分布描述所述冲击载荷水平，其中μ_M表示冲击载荷水平的均值；σ_M表示冲击载荷水平之间的标准偏值；(0，∞)表示冲击载荷的变化范围；

针对第j个到达的冲击，由其导致单元突发故障的概率如下式所示：

式中，P_j表示由第j个到达的冲击导致突发故障发生的概率；Φ表示标准正态分布的累积分布函数；H₁表示突发故障事件发生的临界水平；

截至时刻t共有i(i0)个冲击到达的概率如下式所示：

式中，I(t)表示直至时刻t所到达的冲击总数量；ξ表示复合泊松过程求解参数；

对于任意确定时刻t，单元能够承受随机冲击j的概率如下式所示：

式中，W_j表示表示第j个到达冲击的载荷水平；表示第j个随机冲击到达时间的累积分布函数，公式如下：

式中，t_s表示单元的总运行时间。

4.根据权利要求2所述的一种不确定背景下的系统维修策略优化方法，其特征在于，

所述受退化故障发生概率如下：

式中，X(t)表示截至t时刻单元性能的累积退化量；H₂表示连续退化型故障的发生临界条件；α(t)表示t时刻的伽马过程形状参数水平；表示参量α(t)和βH₂的不完全伽马函数值；的伽马函数值。

5.根据权利要求1所述的一种不确定背景下的系统维修策略优化方法，其特征在于，

所述优化目标包括成本目标值及可用度目标值；

所述确定系统维修策略优化目标具体的：

确定成本目标值、确定可用度目标值；

确定维修策略参数。