一種基于預測的多部件系統(tǒng)成組維修決策方法和裝置的制造方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于預測的多部件系統(tǒng)成組維修決策方法和裝置，該方法的步驟包括：預測單部件在監(jiān)測時間點的剩余壽命，計算單部件最優(yōu)維修時間；以每一監(jiān)測時間點為時間起始點維修準備時間為時間長度，設定時間窗，統(tǒng)計落入時間窗時間范圍的單部件最優(yōu)維修時間；構建懲罰函數，根據統(tǒng)計得到的每一監(jiān)測時間點落入時間窗的單部件最優(yōu)維修時間，獲取懲罰函數值最小的維修組結構，和維修組最優(yōu)維修時間；對維修組結構中的單部件成組進行維修；維修完成后，繼續(xù)獲取單部件最優(yōu)維修時間，進入循環(huán)。本發(fā)明能夠根據預測的單部件剩余壽命，決策多部件系統(tǒng)維修時最節(jié)省的成組維修方式，節(jié)省維修費用，減少停機時間，降低損失。
【專利說明】
-種基于預測的多部件系統(tǒng)成組維修決策方法和裝置
技術領域
[0001] 本發(fā)明設及維修決策領域，特別是設及一種基于預測的多部件系統(tǒng)成組維修決策 方法和裝置。
【背景技術】
[0002] 現代大型設備朝著自動控制、機電一體、大功率多功能化方向發(fā)展，整個系統(tǒng)日益 復雜，單個部件的性能最優(yōu)并不能確保整個系統(tǒng)的性能最佳。部件之間存在的相關性使得 多部件系統(tǒng)的維修建模和優(yōu)化問題較單部件系統(tǒng)復雜的多。而運些依賴關系又為多部件的 聯合維修提供了可能，可W減少停機時間，節(jié)約維修成本。
[0003] 現有技術中，對于多部件系統(tǒng)的各部件維修方法分為兩類，一是對損壞的部件分 別單獨進行維修，二是根據檢測到的系統(tǒng)退化狀態(tài)對多部件系統(tǒng)中的單部件進行分組，W 組為單位進行維修。但是現有的方法容易增加停機時間，且可能使損壞程度較小的單部件 被維修，而損壞程度較大的反而未被維修而是單部件報廢，影響系統(tǒng)運作同時造成損失。

【發(fā)明內容】

[0004] 本發(fā)明主要解決的技術問題是提供一種基于預測的多部件系統(tǒng)成組維修決策方 法和裝置，能夠根據所預測的單部件剩余壽命，決策多部件系統(tǒng)維修費用最節(jié)省的成組維 修方式，節(jié)省維修費用，同時減少停機時間，降低損失。
[0005] 為解決上述技術問題，本發(fā)明采用的一個技術方案是：提供一種基于預測的多部 件系統(tǒng)成組維修決策方法，用于生成多部件系統(tǒng)維修時的成組維修決策，該方法的步驟包 括:預測多部件系統(tǒng)中每一單部件在每一監(jiān)測時間點的剩余壽命，W計算相應監(jiān)測時間點 各部件單獨維修的單部件最優(yōu)維修時間；W每一監(jiān)測時間點為時間起始點、維修準備時間 為時間長度，在時間軸上設定時間窗，統(tǒng)計在不同監(jiān)測時間點時，落入相應時間窗時間范圍 內的單部件最優(yōu)維修時間；構建懲罰函數W表征單部件動態(tài)成組進行維修時因偏離單部件 最優(yōu)維修時間而造成的損失，根據統(tǒng)計得到的每一監(jiān)測時間點的單部件最優(yōu)維修時間，實 時獲取使懲罰函數值最小的維修組結構情況，和對應于該維修組結構維修時的維修組最優(yōu) 維修時間；其中，維修組結構情況指定維修組內待維修的確定單部件;在到達維修組最優(yōu)維 修時間時，立即對該維修組最優(yōu)維修時間對應的維修組結構中的單部件同時進行維修;維 修完成后，繼續(xù)獲取全部單部件的單部件最優(yōu)維修時間，進入循環(huán)。
[0006] 為解決上述技術問題，本發(fā)明采用的一個技術方案是：提供一種基于預測的多部 件系統(tǒng)成組維修決策裝置，用于生成多部件系統(tǒng)維修時的成組維修決策，包括:預測模塊， 用于預測多部件系統(tǒng)中每一單部件在每一監(jiān)測時間點的剩余壽命，W計算相應監(jiān)測時間點 各部件單獨維修的單部件最優(yōu)維修時間；統(tǒng)計模塊，用于W每一監(jiān)測時間點為時間起始點、 維修準備時間為時間長度，在時間軸上設定時間窗，統(tǒng)計在不同監(jiān)測時間點時，落入相應時 間窗時間范圍內的單部件最優(yōu)維修時間；分析模塊，用于構建懲罰函數W表征單部件動態(tài) 成組進行維修時因偏離單部件最優(yōu)維修時間而造成的損失，根據統(tǒng)計得到的每一監(jiān)測時間 點的單部件最優(yōu)維修時間，實時獲取使懲罰函數值最小的維修組結構情況，和對應于該維 修組結構維修時的維修組最優(yōu)維修時間；其中，維修組結構情況指定維修組內待維修的確 定單部件;決策模塊，用于到達維修組最優(yōu)維修時間時，立即對該維修組最優(yōu)維修時間對應 的維修組結構中的單部件同時進行維修;循環(huán)模塊，用于維修完成后，繼續(xù)獲取全部單部件 的單部件最優(yōu)維修時間，進入循環(huán)。
[0007]區(qū)別于現有技術，本發(fā)明的基于預測的多部件系統(tǒng)成組維修決策方法通過預測單 部件的剩余使用壽命和最優(yōu)維修時間，從而計算多部件成組維修時的動態(tài)成組方式、形成 的維修組部件及維修組維修的最佳維修時間，并在到達該最優(yōu)維修時間時對確定的待維修 的多個單部件進行維修。通過本發(fā)明，能夠根據所預測的單部件剩余壽命，決策多部件系統(tǒng) 維修費用最節(jié)省的成組維修方式，節(jié)省維修費用，同時減少停機時間，降低損失。
【附圖說明】
[000引圖1是本發(fā)明提供了一種基于預測的多部件系統(tǒng)成組維修決策方法的流程示意 圖；
[0009] 圖2是確定單部件的最優(yōu)維修時間的流程示意圖；
[0010] 圖3是本發(fā)明提供了一種基于預測的多部件系統(tǒng)成組維修決策裝置的結構示意 圖。
【具體實施方式】
[0011] 下面結合【具體實施方式】對本發(fā)明的技術方案作進一步更詳細的描述。顯然，所描 述的實施例僅僅是本發(fā)明的一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發(fā)明中的實施例， 本領域普通技術人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動的前提下所獲得的所有其他實施例，都應屬于 本發(fā)明保護的范圍。
[0012] 現代大型設備朝著自動控制、機電一體、大功率多功能化方向發(fā)展，整個系統(tǒng)日益 復雜，單個部件的性能最優(yōu)并不能確保整個系統(tǒng)的性能最佳。部件之間存在的相關性使得 多部件系統(tǒng)的維修建模和優(yōu)化問題較單部件系統(tǒng)復雜的多。另一方面，運些依賴關系又為 多部件的聯合維修提供了可能，可W減少停機時間，節(jié)約維修成本。目前多部件系統(tǒng)批量維 修、成組維修和機會維修運Ξ類基本的維修策略中，成組維修策略為節(jié)省停機損失費用選 擇合理的維修時間對多個部件同時進行維修，因此多用在對可靠性要求較低而經濟性要求 較高或存在結構相關性的多部件系統(tǒng)中?；谑Ｓ鄩勖A測研究多部件成組維修策略更具 有現實意義和應用價值，因為剩余壽命是系統(tǒng)健康狀態(tài)的關鍵信息，可W更直觀地反映設 備的故障信息，能夠為更合理的制定維修決策提供有效支持。
[0013] 參閱圖1和圖2,圖1是本發(fā)明提供了一種基于預測的多部件系統(tǒng)成組維修決策方 法的流程示意圖；圖2是確定單部件的最優(yōu)維修時間的流程示意圖。該方法用于生成多部件 系統(tǒng)維修時的成組維修決策，其步驟包括：
[0014] S110:預測多部件系統(tǒng)中每一單部件在每一監(jiān)測時間點的剩余壽命，W計算相應 監(jiān)測時間點各部件單獨維修的單部件最優(yōu)維修時間。
[0015] 計算各部件單獨維修的最優(yōu)維修時間包括W下步驟：
[0016] S111:監(jiān)測每一單部件，根據每一單部件的運行情況計算每一單部件的剩余使用 壽命;其中，運行情況至少包括單部件的運行時長和運行的歷史退化數據。
[0017]在當前ti時刻根據接收到監(jiān)測數據ZiW及歷史數據，基于隨機濾波理論預測其各 部件的剩余壽命分布，其剩余壽命概率密度函數記為fi(t I Si):
[0023] 初始壽命分布fo(t)及表示退化狀態(tài)Zi的概率密度函數g(z It)由部件特性確定，為 已知，就可W遞推求得任一時刻的剩余壽命概率密度函數fi(t|si)。
[0024] 利用預測到的實時剩余壽命求解單個設備最優(yōu)的維修時刻，對系統(tǒng)進行維修 決策建模。
[0025] S112:根據剩余使用壽命計算單個設備長期運行的平均維修費用。
[0026] 多部件成組預防性維修建模時主要考慮如何成組維修多個部件W減少停機時間， 從而降低維修費用。假設V個部件單獨維修，其產生的費用主要為停機損失費用S與維修部 件的費用口化,',)之和，記為Cs :
[0027]
[0028] 設備長期運行的平均維修費用率為Cs:
[0029]
[0030] 每一組包括η個部件的維修工作組&，節(jié)省的維修費用為：
[0031]
[0032] 其中％為維修組&最優(yōu)維修時刻，巧?,) - σ始)表示部件維修時間由4變?yōu)?后 對系統(tǒng)造成的損失。成組維修策略的制定目的是找到最優(yōu)的成組維修時刻及最優(yōu)的部 件維修分組方式rf使得成組進行維修時產生的費用最小。
[0033] 設系統(tǒng)在[0，t]周期內運行所需維修費用為C(t)，系統(tǒng)長期運行的平均費用率Coo， 由更新定理可知系統(tǒng)長期運行的平均維修費用率可W由壽命周期內的平均費用率求得。貝U 單個部件長期運行的平均費用率Coo表達式為：
[0034]
[0035] 其中E[C(T)]為系統(tǒng)壽命周期運行的平均費用，E(T)為系統(tǒng)平均壽命周期，4"為 部件m的最優(yōu)預防性維修時間，ti為監(jiān)測點。
[0036] 根據上式可求得單個部件長期運行的最小平均費用率表達式為：
[0037]
[0038] S113:當平均費用最小時，對應的維修時間為單部件最優(yōu)維修時間。
[0039] 在平均費用率最小時，對應的維修時間為單部件最優(yōu)維修時間。
[0040] S120:w每一監(jiān)測時間點為時間起始點、維修準備時間為時間長度，在時間軸上設 定時間窗，統(tǒng)計在不同監(jiān)測時間點時，落入相應時間窗時間范圍內的單部件最優(yōu)維修時間。
[0041] 將每一監(jiān)測時間點監(jiān)測計算到的各單部件單獨維修時的單部件最優(yōu)維修時間排 列在時間軸上。
[0042] 各單部件單獨維修時的最優(yōu)維修時間排列在時間軸上。在實時預測的過程中，由 于設備運行過程中負載及外部環(huán)境的改變，在不同的監(jiān)測點預測到的最優(yōu)維修時間4不斷 改變，因此通過加時間窗Nw來確定最終的維修時間。選定Nw的長度后，在ti-n時刻預測部件1 的剩余壽命，優(yōu)化求得最優(yōu)預防性維修時間為t/ R1，但其落在時間窗Nw外，因此在t/ R1時刻并 不進行預防性維修。實時接收到新的監(jiān)測信息繼續(xù)對部件1進行實時監(jiān)測與壽命預測。直到 在ti時刻預測部件1的最優(yōu)預防性維修時間為4，其落在時間窗Nw之內，則停止預測部件1的 剩余壽命，確定在每時刻對部件1進行預防性維修。
[0043] 時間窗Nw長度的選擇影響最終的維修決策。Nw選擇的太長，預測不到系統(tǒng)運行過程 中的狀態(tài)快速變化，則最優(yōu)維修時間的準確度下降。Nw選擇的短，維修準備時間不足可能導 致系統(tǒng)故障損失，還可能在預測初期僅僅考慮短時動態(tài)信息，導致決策并非是系統(tǒng)真正的 最優(yōu)維修時間。因此Nw的長度選擇應大于維修所需的準備時間，其次應考慮對決策準確度 的影響。時間窗的時間長度設置為大于等于維修工作的準備時間。
[0044] S130:構建懲罰函數W表征單部件動態(tài)成組進行維修時因偏離單部件最優(yōu)維修時 間而造成的損失，根據統(tǒng)計得到的每一監(jiān)測時間點的單部件最優(yōu)維修時間，實時獲取使懲 罰函數值最小的維修組結構情況，和對應于該維修組結構維修時的維修組最優(yōu)維修時間； 其中，維修組結構情況指定維修組內待維修的確定單部件。
[0045] 多個部件同時維修可W減少停機時間，節(jié)省費用，但多個部件同時維修，也會增加 一些額外費用：
[0046] 某些部件提前維修或維修，減少使用壽命。
[0047] 某些部件延后維修，提高部件故障率。
[0048] 因此在本發(fā)明中引入懲罰函數hm用來表示部件偏離各自的最優(yōu)維修時間造成的 損失，懲罰函數的構造與W下參數相關：
[0049] ①單個設備優(yōu)化后的預防性維修時間4 ;
[0050] ②預防性維修費用Cp，發(fā)生故障后的維修費用Cf;
[0051 ]③設備發(fā)生故障的概率，即剩余壽命分布為Fi (11 Si);
[0052] Fi(t I Si) =P(t < Ti < t+ Δ 11 Ti〉0，Si) Δ t一0
[0053] ④可靠度函數Ri(t|Si);
[0054] Ri(t I Si) = 1-Fi(t I Si) =P(Ti〉t+ Δ 11 Ti〉0，Si) Δ t一0
[0055] 根據W上參數及基于部件實時剩余壽命的成組維修策略，可構造 hm的表達式為：
[0化6]
[0057]可見，懲罰函數與監(jiān)測時間點有關。將每一監(jiān)測時間點統(tǒng)計得到的至少1個單部件 最優(yōu)維修時間代入到懲罰函數的公式中，通過優(yōu)化算法計算，可確定當前監(jiān)測時間點時動 態(tài)成組維修的維修組結構的情況W及該維修組結構進行動態(tài)成組維修時的維修組最優(yōu)維 修時間。在本發(fā)明中，通過步驟S110得到每一監(jiān)測點時系統(tǒng)中每一單部件的單部件最優(yōu)維 修時間，步驟S120統(tǒng)計當前監(jiān)測時間點時落入時間窗的單部件。在本步驟構建懲罰函數后， 將每一監(jiān)測時間點統(tǒng)計的至少1個落入W該監(jiān)測時間點為起點的時間窗內的單部件最優(yōu)維 修時間代入到懲罰函數中，通過算法進行優(yōu)化，使懲罰函數的值最小時，可求得使其最小的 維修組結構情況和該維修組情況對應的維修組最優(yōu)維修時間。需要說明的是，本發(fā)明的方 法中，獲取單部件最優(yōu)維修時間、統(tǒng)計落入時間窗內的單部件最優(yōu)維修時間W及構建懲罰 函數并利用算法優(yōu)化是同時進行的。算法優(yōu)化通常使用PS0優(yōu)化算法，或其他合理的優(yōu)化算 法。通過優(yōu)化計算，可得到需成組維修的維修組結構的情況和維修組進行成組維修時的維 修組最優(yōu)維修時間，維修組結構情況指定維修組內待維修的確定單部件。
[005引在成組維修策略中，部件成組維修偏離各自的最優(yōu)維修時間會造成一定的經濟損失， 同時成組維修的工作組Gu的結構，即Gu中所包含的部件及其個數均影響著部件成組維修費用， 當工作組Gu中包含rf個部件，多部件成組進行一次預防性維修可減少的費用記為恥" ((6,,): [0化9]
[0060] 在系統(tǒng)運行周期T內，成組預防性維修可減少的總的費用為若干次成組預防性維 修可減少的費用瑞(堪')之和。系統(tǒng)在長期運行周期T內，多部件多次進行成組預防性維修時 可減少的維修平均費用率記為揉：
[0061]
[0062] 將求得的動態(tài)成組維修時的最優(yōu)維修時間咬，代入上式，在維修費用率節(jié)省最大 時，確定維修組中單部件的個數，同時可精確的確定維修組結構中包含的待維修的具體單 部件。
[0063] 考慮系統(tǒng)在長期運行過程中采用動態(tài)成組的維修決策時，需進行多次動態(tài)成組的 維修，且每次決策過程中動態(tài)成組方式不盡相同。在ti時刻，利用ti時刻及歷史數據進行預 測與維修的決策，其最優(yōu)維修時間為&，也可記為鳴'，其中上標i表示在ti時刻根據預測到 的部件剩余壽命所進行的維修決策。在增叩時刻進行動態(tài)成組維修后，鴻Γ時刻可認為是下 一次預測-決策周期的起始時刻，需根據接收到的新的監(jiān)測信息預測系統(tǒng)多個部件的剩余 壽命并確定下一次的動態(tài)成組預防性維修時間及成組結構。設在系統(tǒng)長期運行周期1'內，銷'^ 時刻對編號為1，2, . . .m的m個部件進行成組預防性的維修之后重新預測各部件的剩余壽 命，在ti+n時刻預測到在皆">咐刻需對編號為m+1，. . . 1，2, . . .η的部件進行成組預防性維 修，且在多次維修決策過程中成組方式在不斷變化，經過運樣多次的成組預防性維修可降 低系統(tǒng)長期運行所需的維修平均費用率。
[0064] S140:在到達維修組最優(yōu)維修時間時，立即對該維修組最優(yōu)維修時間對應的維修 組結構中的單部件同時進行維修。
[0065] 前述步驟中，在每一監(jiān)測時間點對獲取到的數據進行壽命預測求解單部件最優(yōu)維 修時間，進而構建懲罰函數并進行算法優(yōu)化，求解動態(tài)成組維修的維修組結構情況和動態(tài) 成組維修的維修組最優(yōu)維修時間。系統(tǒng)中的每個單部件在使用過程中，都是從新到舊的過 程。在系統(tǒng)剛開始運行或運行時間較短時，并不需要對系統(tǒng)中的單部件進行維修，通過本發(fā) 明的方法計算得到的維修組最優(yōu)維修時間未落入步驟S120設定的時間窗內，無需為維修組 的維修進行準備。當在后續(xù)監(jiān)測時間點監(jiān)測并計算得到的維修組最優(yōu)維修時間落入設定的 時間窗時，說明即可需對當前的動態(tài)成組維修的維修組結構中的至少1個單部件進行維修。 根據計算規(guī)律可知，此時得到的維修組最優(yōu)維修時間剛好進入時間窗內，此時即可開始進 行維修準備，待維修準備完成后即可進行維修。
[0066] S150:維修完成后，繼續(xù)獲取全部單部件的單部件最優(yōu)維修時間，進入循環(huán)。
[0067] 在步驟S140中維修完成后，繼續(xù)進行步驟S110,計算新的單部件最優(yōu)維修時間，進 行后續(xù)計算。使本發(fā)明的方法進入持續(xù)循環(huán)，從而使系統(tǒng)中的所有部件能夠在最合適且最 節(jié)省的條件下被維修。
[0068] 區(qū)別于現有技術，本發(fā)明的基于預測的多部件系統(tǒng)成組維修決策方法通過預測單 部件的剩余使用壽命和最優(yōu)維修時間，計算多部件成組維修時的動態(tài)成組方式、形成的維 修組部件及維修組維修的最佳維修時間，并在到達該最優(yōu)維修時間時對確定的待維修的多 個單部件進行維修。通過本發(fā)明，能夠根據所預測的單部件剩余壽命，預測多部件系統(tǒng)維修 費用最節(jié)省的成組維修方式，節(jié)省維修費用，同時減少停機時間，降低損失。
[0069] 參閱圖3,圖3是本發(fā)明提供的一種基于預測的多部件系統(tǒng)成組維修決策裝置的結 構示意圖。該裝置200包括預測模塊210、統(tǒng)計模塊220、分析模塊230、決策模塊240和循環(huán)模 塊250。
[0070] 預測模塊210用于預測多部件系統(tǒng)中每一單部件在每一監(jiān)測時間點的剩余壽命， W計算各部件單獨維修的單部件最優(yōu)維修時間。預測模塊210包括監(jiān)測單元211和計算單元 212,監(jiān)測單元211用于監(jiān)測每一單部件，根據每一單部件的運行情況計算每一單部件的剩 余使用壽命;其中，運行情況至少包括單部件的運行時長和運行的歷史退化數據。
[0071] 在當前ti時刻根據接收到監(jiān)測數據ZiW及歷史數據，基于隨機濾波理論預測其各 部件的剩余壽命分布，其剩余壽命概率密度函數記為fi(t I Si):
[0072]
[0073] 在ti時刻可求得：
[0077] 初始壽命分布fo(t)及表示退化狀態(tài)Zi的概率密度函數g(z It)由部件特性確定，為 已知，就可W遞推求得任一時刻的剩余壽命概率密度函數fi(t|si)。利用預測到的實時剩余 壽命求解單個部件最優(yōu)的維修時刻，對系統(tǒng)進行維修決策建模。
[0078] 計算單元212根據剩余使用壽命計算單個設備長期運行的維修平均費用，并在維 修平均費用最小時，對應的維修時間為單部件最優(yōu)維修時間。
[0079] 多部件成組預防性維修建模時主要考慮如何成組維修多個部件W減少停機時間， 從而降低維修費用。假設V個部件單獨維修，其產生的費用主要為停機損失費用S與維修部 件的費用〇(/,,,)之和，記為Cs:
[0080]
[0081 ]設備長期運行的平均維修費用率為Cs:
[0082]
[0083] 每一組包括η個部件的維修工作組&，節(jié)省的維修費用為：
[0084]
[0085] 其中令為維修組6報優(yōu)維修時刻，口馬）-打(〇表示部件維修時間由?；;,變?yōu)樵?后 對系統(tǒng)造成的損失。成組維修策略的制定目的是找到最優(yōu)的成組維修時刻?,Κ及最優(yōu)的部 件維修分組方式rf使得成組進行維修時產生的費用最小。
[0086] 設系統(tǒng)在[0，t]周期內運行所需維修費用為C(t)，系統(tǒng)長期運行的平均費用率Coo， 由更新定理可知系統(tǒng)長期運行的平均維修費用率可W由壽命周期內的維修平均費用率求 得。則單個部件長期運行的維修平均費用率Coo表達式為：
[0087]
[0088] 其中E[C(T)]為設備壽命周期所需的維修平均費用，E(T)為設備平均壽命周期， 為設備m的最優(yōu)預防性維修時間，ti為監(jiān)測點。
[0089] 根據上式可求得單個設備長期運行的最小維修平均費用率表達式為：
[0090]
[0091] 在上式取最小值時，求得對應單部件的單部件最優(yōu)維修時間。
[0092] 統(tǒng)計模塊220用于W每一監(jiān)測時間點為時間起始點、維修準備時間為時間長度，在 時間軸上設定時間窗，統(tǒng)計在不同監(jiān)測時間點時，落入相應時間窗時間范圍內的單部件最 優(yōu)維修時間。
[0093] 將每一監(jiān)測時間點監(jiān)測計算到的各單部件單獨維修時的單部件最優(yōu)維修時間排 列在時間軸上。
[0094] 各單部件單獨維修時的最優(yōu)維修時間排列在時間軸上。在實時預測的過程中，由 于設備運行過程中負載及外部環(huán)境的改變，在不同的監(jiān)測點預測到的最優(yōu)維修時間4不斷 改變，因此通過加時間窗Nw來確定最終的維修時間。選定Nw的長度后，在ti-n時刻預測部件1 的剩余壽命，優(yōu)化求得最優(yōu)預防性維修時間為R1，但其落在時間窗Nw外，因此在R1時刻并 不進行預防性維修。實時接收到新的監(jiān)測信息繼續(xù)對部件1進行實時監(jiān)測與壽命預測。直到 在ti時刻預測部件1的最優(yōu)預防性維修時間為4，其落在時間窗Nw之內，則停止預測部件1的 剩余壽命，確定在4時刻對部件1進行預防性維修。
[00M]時間窗Nw長度的選擇影響最終的維修決策。Nw選擇的太長，預測不到系統(tǒng)運行過程 中的狀態(tài)快速變化，則最優(yōu)維修時間的準確度下降。Nw選擇的短，維修準備時間不足可能導 致系統(tǒng)故障損失，還可能在預測初期僅僅考慮短時動態(tài)信息，導致決策并非是系統(tǒng)真正的 最優(yōu)維修時間。因此Nw的長度選擇應大于維修所需的準備時間，其次應考慮對決策準確度 的影響。時間窗的時間長度應設置為大于等于維修工作的準備時間。
[0096] 分析模塊230用于構建懲罰函數W表征多個單部件動態(tài)成組進行維修時因偏離單 部件最優(yōu)維修時間而造成的損失，根據統(tǒng)計得到的每一監(jiān)測時間點的單部件最優(yōu)維修時 間，實時獲取使懲罰函數值最小的維修組結構情況，和對應于該維修組結構維修時的維修 組最優(yōu)維修時間；其中，維修組結構情況指定維修組內待維修的確定單部件。
[0097] 多個部件同時維修可W減少停機時間，節(jié)省費用，但多個部件同時維修，也會增加 一些額外費用：
[0098] 某些部件提前維修或維修，減少使用壽命。
[0099] 某些部件延后維修，提高部件故障率。
[0100] 分析模塊230包括數據獲取單元231、可靠性統(tǒng)計單元232和函數構建單元233。數 據獲取單元231用于實時獲取每一單部件的最優(yōu)維修時間、剩余使用壽命及維修時的維修 費用；可靠性統(tǒng)計單元232用于統(tǒng)計多部件構成系統(tǒng)的可靠性；函數構建單元233用于根據 獲取的數據和系統(tǒng)可靠性構建懲罰函數，W計算多部件成組維修時因偏離各自最優(yōu)維修時 間而造成的損失。
[0101] 因此在本發(fā)明中引入懲罰函數hm用來表示部件偏離各自的最優(yōu)維修時間造成的 損失，懲罰函數的構造與W下參數相關：
[0102] ①單個設備優(yōu)化后的預防性維修時間4;
[0103] ②預防性維修費用Cp，發(fā)生故障后的維修費用Cf;
[0104] ③設備發(fā)生故障的概率，即剩余壽命分布為Fi (11 Si);
[0105] Fi(t I Si) =P(t < Ti < t+ Δ 11 Ti〉0，Si) Δ t一0
[0106] ④可靠度函數Ri(t|Si);
[0107] Ri(t|Si) = l-Fi(t|Si)=P(Ti〉t+At|Ti〉0，Si) Δ t一0
[0108] 根據W上參數及基于部件實時剩余壽命的成組維修策略，可構造 hm的表達式為：
[0109]
[0110] 可見，懲罰函數與監(jiān)測時間點有關。將每一監(jiān)測時間點統(tǒng)計得到的至少1個單部件 最優(yōu)維修時間代入到懲罰函數的公式中，通過優(yōu)化算法計算，可確定當前時間點時動態(tài)成 組維修的維修組結構的情況W及該維修組結構進行動態(tài)成組維修時的維修組最優(yōu)維修時 間。在本發(fā)明中，通過預測模塊210得到每一監(jiān)測點時系統(tǒng)中每一單部件的單部件最優(yōu)維修 時間，統(tǒng)計模塊220統(tǒng)計當前監(jiān)測時間點時落入時間窗的單部件。在本步驟構建懲罰函數 后，將每一監(jiān)測時間點統(tǒng)計的至少1個落入W該監(jiān)測時間點為起點的時間窗內的單部件最 優(yōu)維修時間代入到懲罰函數中，通過算法優(yōu)化，使懲罰函數的值最小時，可求得使其最小的 維修組結構情況和該維修組情況對應的維修組最優(yōu)維修時間。需要說明的是，本發(fā)明的方 法中，獲取單部件最優(yōu)維修時間、統(tǒng)計落入時間窗內的單部件最優(yōu)維修時間W及構建懲罰 函數并利用算法優(yōu)化是同時進行的。算法優(yōu)化通常使用PS0優(yōu)化算法，或其他合理的優(yōu)化算 法。通過優(yōu)化計算，可得到需成組維修的維修組結構的情況和維修組進行成組維修時的維 修組最優(yōu)維修時間，維修組結構情況指定維修組內待維修的確定單部件。
[0111] 決策模塊240用于在維修組最優(yōu)成組維修時間時立即對該維修組最優(yōu)維修時間對 應的維修組結構中的單部件同時進行維修。
[0112] 前述步驟中，在每一監(jiān)測時間點對獲取到的數據進行壽命預測求解單部件最優(yōu)維 修時間，進而構建懲罰函數并進行算法優(yōu)化，求解動態(tài)成組維修的維修組結構情況和動態(tài) 成組維修的維修組最優(yōu)維修時間。系統(tǒng)中的每個單部件在使用過程中，都是從新到舊的過 程。在系統(tǒng)剛開始運行或運行時間較短時，并不需要對系統(tǒng)中的單部件進行維修，通過本發(fā) 明的方法計算得到的維修組最優(yōu)維修時間未落入步驟S120設定的時間窗內，無需為維修組 的維修進行準備。當在后續(xù)監(jiān)測時間點監(jiān)測并計算得到的維修組最優(yōu)維修時間落入設定的 時間窗時，說明即可需對當前的動態(tài)成組維修的維修組結構中的至少1個單部件進行維修。 根據計算規(guī)律可知，此時得到的維修組最優(yōu)維修時間剛好進入時間窗內，此時即可開始進 行維修準備，待維修準備完成后即可進行維修。
[0113] 循環(huán)模塊250用于在維修完成后，繼續(xù)獲取全部單部件的單部件最優(yōu)維修時間，進 入循環(huán)。在決策模塊240完成決策并使維修系統(tǒng)完成維修完成后，繼續(xù)使預測模塊210計算 新的單部件最優(yōu)維修時間，進行后續(xù)計算。使本發(fā)明的方法進入持續(xù)循環(huán)，從而使系統(tǒng)中的 所有部件能夠在最節(jié)省維修費用的條件下被維修。
[0114] 區(qū)別于現有技術，本發(fā)明的基于預測的多部件系統(tǒng)成組維修決策裝置通過預測單 部件的剩余使用壽命和最優(yōu)維修時間，計算多部件成組維修時的動態(tài)成組方式、形成的維 修組部件及維修組維修的最佳維修時間，并在到達該最優(yōu)維修時間時對確定的待維修的多 個單部件進行維修。通過本發(fā)明，能夠根據所預測的單部件剩余壽命，決策多部件系統(tǒng)維修 費用最節(jié)省的成組維修方式，節(jié)省維修費用，同時減少停機時間，降低損失。
[0115] W上所述僅為本發(fā)明的實施方式，并非因此限制本發(fā)明的專利范圍，凡是利用本 發(fā)明說明書及附圖內容所作的等效結構或等效流程變換，或直接或間接運用在其他相關的 技術領域，均同理包括在本發(fā)明的專利保護范圍內。
【主權項】
1. 一種基于預測的多部件系統(tǒng)成組維修決策方法，用于生成多部件系統(tǒng)維修時的成組 維修決策，其特征在于，包括： 預測多部件系統(tǒng)中每一單部件在每一監(jiān)測時間點的剩余壽命，以計算相應監(jiān)測時間點 各部件單獨維修的單部件最優(yōu)維修時間； 以每一監(jiān)測時間點為時間起始點、維修準備時間為時間長度，在時間軸上設定時間窗， 統(tǒng)計在不同監(jiān)測時間點時，落入相應時間窗時間范圍內的單部件最優(yōu)維修時間； 構建懲罰函數以表征單部件動態(tài)成組進行維修時因偏離單部件最優(yōu)維修時間而造成 的損失，根據統(tǒng)計得到的每一監(jiān)測時間點落入時間窗的單部件最優(yōu)維修時間，實時獲取使 懲罰函數值最小的維修組結構情況，和對應于該維修組結構維修時的維修組最優(yōu)維修時 間；其中，維修組結構情況指定維修組內待維修的多個確定單部件； 到達維修組最優(yōu)維修時間時，立即對該維修組最優(yōu)維修時間對應的維修組結構中的單 部件同時成組進行維修； 維修完成后，繼續(xù)獲取全部單部件的單部件最優(yōu)維修時間，進入循環(huán)。2. 根據權利要求1的多部件系統(tǒng)成組維修決策方法，其特征在于，在計算相應監(jiān)測時間 點各部件單獨維修的單部件最優(yōu)維修時間的步驟中，包括步驟： 實時監(jiān)測每一單部件，根據每一單部件的運行情況預測每一單部件的剩余使用壽命； 其中，運行情況至少包括單部件的運行時長和運行的歷史退化數據； 根據剩余使用壽命計算單個設備長期運行的維修平均費用； 當維修平均費用最小時，對應的維修時間為當前監(jiān)測時間點的單部件最優(yōu)維修時間。3. 根據權利要求2的多部件系統(tǒng)成組維修決策方法，其特征在于，在預測每一單部件的 剩余使用壽命的步驟中，通過條件概率密度函數以迭代的方式進行計算預測每一單部件的 剩余壽命。4. 根據權利要求1的多部件系統(tǒng)成組維修決策方法，其特征在于，構建懲罰函數的步驟 中，包括步驟： 實時獲取每一單部件的最優(yōu)維修時間、剩余使用壽命及維修時的維修費用； 統(tǒng)計多部件構成系統(tǒng)的可靠性； 根據獲取的數據和系統(tǒng)可靠性構建懲罰函數，以計算多部件成組維修時因偏離最優(yōu)維 修時間而造成的損失。5. 根據權利要求4的多部件系統(tǒng)成組維修決策方法，其特征在于，維修組中多部件維修 時的維修費用為待維修的單部件的總維修費用、多部件維修時因偏離各自最優(yōu)維修時間而 造成的損失費用及一次停機損失的費用之和。6. -種基于預測的多部件系統(tǒng)成組維修決策裝置，用于生成多部件系統(tǒng)維修時的成組 維修決策，其特征在于，包括： 預測模塊，用于預測多部件系統(tǒng)中每一單部件在每一監(jiān)測時間點的剩余壽命，以計算 相應監(jiān)測時間點各部件單獨維修的單部件最優(yōu)維修時間； 統(tǒng)計模塊，用于以每一監(jiān)測時間點為時間起始點、維修準備時間為時間長度，在時間軸 上設定時間窗，統(tǒng)計在不同監(jiān)測時間點時，落入相應時間窗時間范圍內的單部件最優(yōu)維修 時間； 分析模塊，用于構建懲罰函數以表征單部件動態(tài)成組進行維修時因偏離單部件各自最 優(yōu)維修時間而造成的損失，根據統(tǒng)計得到的每一監(jiān)測時間點的單部件最優(yōu)維修時間，實時 獲取使懲罰函數值最小的維修組結構情況，和對應于該維修組結構維修時的維修組最優(yōu)維 修時間；其中，維修組結構情況指定維修組內待維修的確定單部件； 決策模塊，用于在到達維修組最優(yōu)維修時間時，立即對該維修組最優(yōu)維修時間對應的 維修組結構中的多個單部件同時進行維修； 循環(huán)模塊，用于維修完成后，繼續(xù)獲取全部單部件的單部件最優(yōu)維修時間，進入循環(huán)。7. 根據權利要求6的多部件系統(tǒng)成組維修決策裝置，其特征在于，預測模塊包括： 監(jiān)測單元，用于實時監(jiān)測每一單部件，根據每一單部件的運行情況預測每一單部件的 剩余使用壽命;其中，運行情況至少包括單部件的運行時長和運行的歷史退化數據； 計算單元，用于根據剩余使用壽命計算單個設備長期運行的維修平均費用，且當維修 平均費用最小時，對應的維修時間為當前監(jiān)測時間點的單部件最優(yōu)維修時間。8. 根據權利要求7的多部件系統(tǒng)成組維修決策裝置，其特征在于，所述計算單元是通過 條件概率密度函數以迭代的方式進行計算預測每一單部件的剩余壽命。9. 根據權利要求6的多部件系統(tǒng)成組維修決策裝置，其特征在于，所述分析模塊包括： 數據獲取單元，用于實時獲取每一單部件的最優(yōu)維修時間、剩余使用壽命及維修時的 維修費用； 可靠性統(tǒng)計單元，用于統(tǒng)計多部件構成系統(tǒng)的可靠性； 以及函數構建單元，用于根據獲取的數據和系統(tǒng)可靠性構建懲罰函數，以計算多部件 成組維修時因偏離各自最優(yōu)維修時間而造成的損失。10. 根據權利要求9的多部件系統(tǒng)成組維修決策裝置，其特征在于，維修組中多部件維 修時的維修費用為待維修的單部件的總維修費用、多部件成組維修時因偏離各自最優(yōu)維修 時間而造成的損失費用及一次停機損失的費用之和。
【文檔編號】G06Q10/04GK105825279SQ201610364227
【公開日】2016年8月3日
【申請日】2016年5月27日
【發(fā)明人】石慧, 楊勇, 董增壽, 曾建潮, 王鋼飛
【申請人】太原科技大學