設(shè)備狀態(tài)維修系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與決策模型研究.pdf

1、現(xiàn)代生產(chǎn)設(shè)備技術(shù)含量高、結(jié)構(gòu)復雜、系統(tǒng)特性強，其故障不但表現(xiàn)為很強的隨機性，而且故障損失嚴重。傳統(tǒng)的維修理念和方法受到嚴峻挑戰(zhàn)，而狀態(tài)維修作為一種更科學、更先進、更有效的維修理念和維修方式日益受到學術(shù)界和企業(yè)界的密切關(guān)注，并成為當前維修領(lǐng)域研究的熱點問題。
　　狀態(tài)維修系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框架的構(gòu)建有助于指導狀態(tài)維修的研究和發(fā)展，完善和拓展狀態(tài)維修的研究內(nèi)容。狀態(tài)維修決策作為狀態(tài)維修系統(tǒng)的重要組成部分，是狀態(tài)維修工作不可忽視的重要內(nèi)容。對于狀

2、態(tài)維修系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的設(shè)計以及狀態(tài)維修決策過程的深入研究具有非常重要的意義和實用價值。
　　本文在梳理和分析狀態(tài)維修相關(guān)研究文獻的基礎(chǔ)上，界定了狀態(tài)維修的內(nèi)涵，分析了狀態(tài)維修的特點，并根據(jù)狀態(tài)維修系統(tǒng)應實現(xiàn)的一系列功能和實際需要，構(gòu)建了狀態(tài)維修系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框架。根據(jù)狀態(tài)維修系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框架，給出了狀態(tài)維修的工作內(nèi)容，提出了狀態(tài)維修工作過程的三個階段和決策過程的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。此外，根據(jù)我國企業(yè)設(shè)備維修管理的現(xiàn)狀，提出了狀態(tài)維修實施的技術(shù)支持和管理保障

3、基礎(chǔ)，指出了企業(yè)開展狀態(tài)維修的基本原則，并詳細闡述了企業(yè)實施狀態(tài)維修的工作流程。
　　本文對狀態(tài)維修決策過程進行了系統(tǒng)深入的研究和分析。
　　首先，對缺陷狀態(tài)進行早期識別。在分析設(shè)備運行特點的基礎(chǔ)上，針對傳統(tǒng)方法存在的缺陷和不足，分兩種情況闡述了識別缺陷發(fā)生時刻的建模方法，重點探討了測量信號為單值的情況，針對測量信號為多維向量的情況，提出了利用主成分分析方法進行特征量提取，提取出的主成分作為建模的輸入數(shù)據(jù)，并建立了多維主成分

4、與被監(jiān)測對象狀態(tài)之間的關(guān)系。同時，應用EM算法對模型中的未知參數(shù)進行估計，為了提高算法的收斂速度和估計的準確性，對EM算法進行了相應的改進。此外，對缺陷發(fā)生時刻的識別方法和過程進行了計算機仿真研究，驗證了該方法的有效性和準確性。
　　其次，對缺陷狀態(tài)的劣化程度進行預知。在分析缺陷狀態(tài)的可預測性和當前狀態(tài)預知建模方法不足的基礎(chǔ)上，闡述了基于隨機濾波理論的殘余壽命預知建模方法和過程，并在原有建模方法的基礎(chǔ)上進行了重要改進。通過假設(shè)被監(jiān)

5、測設(shè)備在正常運行階段和缺陷運行階段的狀態(tài)監(jiān)測信號服從尺度參數(shù)存在一定關(guān)系、形狀參數(shù)不同的兩參數(shù)分布，而將一階段的狀態(tài)預知模型擴展到兩階段的狀態(tài)預知模型。同時，為提高估計的有效性，減少估計誤差，提出了在故障數(shù)據(jù)較少的情況下，利用極大似然方法進行模型參數(shù)估計的方法和過程。此外，對殘余壽命預知建模方法和過程進行了計算機仿真研究，驗證了該建模方法和參數(shù)估計方法的有效性和準確性。
　　最后，在識別缺陷發(fā)生時刻、預知缺陷狀態(tài)劣化程度的基礎(chǔ)上進