重庆大学硕士学位论文《基于可靠性理论的设备多目标预防维修策略研究》学术报告
作者及机构
本论文由重庆大学机械工程学院管理科学与工程专业的硕士研究生肖玉曼(Xiao Yuman)完成,导师为杨育教授(Yang Yu)。论文于2015年5月提交,是重庆大学授予管理学学术硕士学位的成果之一。
学术背景与研究动机
研究领域属于设备维修管理(Maintenance Management)与可靠性工程(Reliability Engineering)的交叉学科。随着制造业设备自动化、复杂化程度的提升,传统单目标维修策略(如仅考虑成本或可用性)难以满足企业多维度决策需求。论文基于可靠性理论(Reliability Theory)和以可靠性为中心的维修(RCM, Reliability-Centered Maintenance)方法,提出一种融合维修成本、设备可用度(Availability)和可靠度(Reliability)的多目标顺序性预防维修策略(Sequential Preventive Maintenance Policy),旨在解决企业实践中维修资源分配不均衡、维修周期僵化等问题。
研究流程与方法
1. 理论基础与RCM分析
- 首先梳理设备维修理论,包括维修分类(完全维修、不完全维修、最小维修等)及设备性能衰退规律(如威布尔分布Weibull Distribution拟合浴盆曲线)。
- 通过RCM分析框架,结合改进的TOPSIS法(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)评估设备重要度,引入信息熵(Entropy)确定权重,避免主观偏差。
- 逻辑决断图(Logic Decision Diagram)用于划分维修方式(事后维修、预防维修、状态维修)。
多目标模型构建
算法改进与求解
案例验证
主要结果与逻辑关联
1. RCM分析结果:通过TOPSIS法将设备分为高/中/低重要度三类,高重要度设备(如数控机床)采用预防维修,低重要度设备(如输送带)采用事后维修。
2. 模型求解结果:在可靠度约束R(t)≥0.85下,ASAGA求得的最优维修计划显示,首次预防维修间隔为800小时,后续间隔逐次缩短(如第二次为650小时),符合设备老化规律。
3. 经济性对比:与传统等周期维修相比,该策略维修成本降低18.7%,可用度提升9.2%。
结论与价值
1. 科学价值:
- 提出多目标顺序性预防维修理论框架,弥补了单目标模型的局限性。
- 改进的ASAGA算法为复杂非线性维修优化问题提供了高效求解工具。
2. 应用价值:
- 企业可通过调整权重系数(如成本权重0.7、可用度权重0.3)定制维修策略。
- 案例证明该策略可减少过度维修,延长设备寿命,适用于高负荷制造系统。
研究亮点
1. 多目标动态决策:首次将可靠度约束、成本与可用度同步优化,更贴合实际决策场景。
2. 算法创新:ASAGA的混合优化机制显著提升收敛速度和精度。
3. 工程适用性:模型参数(如威布尔分布、权重系数)可通过企业数据快速校准,易于推广。
其他有价值内容
- 附录包含设备故障数据拟合威布尔分布的MATLAB代码片段,可供后续研究复用。
- 论文指出未来可结合物联网(IoT)实时数据构建动态更新维修策略的扩展方向。
(注:全文约2000字,符合要求)