面向產品再利用的智能維護決策方法研究.pdf

1、制造業(yè)對自然資源的過度開發(fā)給人類的生存環(huán)境帶來了嚴重的負面影響，提高自然資源的利用率已成為亟待解決的關鍵問題。產品再利用在創(chuàng)造效益的同時，更可以大大減少新資源的開采，故產品的再利用已經得到了廣泛的關注。智能維護技術能夠為使用者提供有用的產品性能衰退信息及故障信息，使產品能夠得到適時的維護，故智能維護技術可以有效地支持產品的再利用。利用智能維護信息對復雜生產系統中的大量生產設備進行維護決策，在保證設備再利用性的同時最大限度地減少設備的維護

2、費用具有重要的實際價值與現實意義。
　　針對串并聯生產系統中的生產設備建立了智能維護決策模型。利用威布爾分布給出了設備的可靠性函數，并用可靠性函數對設備性能衰退過程進行了數學描述。給出了小修、中修、大修和更換四種維護動作的定義，觸發(fā)條件及維護效果；并通過對Malik比例役齡回退模型進行改進模擬了各維護動作對設備的維護效果。利用設備間的工序關系，通過對設備分配設備號及生產線號建立了生產系統的拓撲關系。
　　提出了一種成組維護策

3、略。利用生產系統的拓撲關系和車間布局對設備進行了靜態(tài)組的劃分，并按照設備型號對設備進行了動態(tài)組的劃分。根據提出的成組維護策略，在一次維護活動中分入靜態(tài)組或動態(tài)組的設備按組接受維護，其余設備單獨接受維護。將設備按照所完成工序、分布位置和型號等方面的相似性進行成組維護可以顯著提高維護效率，減少維護費用，并大大降低維護決策問題的求解維度。
　　在上述模型的基礎上，對維護決策問題的約束條件及目標函數進行了數學描述。將維護資源有限及生產系統

4、中在制品緩存區(qū)容量有限作為維護決策問題的約束條件；將維護費用最低作為單次維護活動中維護任務調度優(yōu)化的目標函數；并將一段時間內的維護費用率最低作為長期維護決策的目標函數。給出了在約束條件下利用維護活動信息及甘特圖信息計算目標函數值的方法。
　　利用模擬退火-遺傳算法和禁忌搜索算法對維護決策問題進行了求解。介紹了以上兩種算法的算法流程。從種群生成方式、適應度函數、退火溫度、選擇算子、交叉算子、變異算子及參數設置等幾方面介紹了模擬退火-