基于遗传算法和蒙特卡洛仿真的设备维修策略优化研究

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1、中文摘要基于遗传算法和蒙特卡洛仿真的设备维修策略优化研究研究生：黄茁导师：许映秋教授苏春副教授学校：东南大学复杂机械设备运行是典型的动态过程，载荷、工况、应力等参数都是时间的变量。传统静态可靠性方法难以准确描述和计算系统故障状态的依赖性和传递过程．也不易准确计算包含维修、维护、容错、冗余等动态过程系统的可靠性。其中维修是影响系统动态可靠性指标的重要因素．良好的维修策略能以最低的维修成本保证系统动态可靠性指标的实现。随着枫槭系统功能和结构复杂性的增加以及用户对设备运行可靠性、经济性要求的提高．复杂设备维修的重要性不断上升，维修对于成本的影响也越来越大，学术界和企业界日益重视维修的过程优

2、化与经济性研究。本文研究复杂可修复机械设备的维修优化问题，主要工作如下：(1)分析现有机械设备可靠性、维修性研究状况，引入动态可靠性建模理论，分析常用可靠性建模方法的特点，讨论设备维修与动态可靠性之问的关系。(2)以可修复机械设备为对象，分析维修荣略的演化过程。系统地比敦了主要维修方法的优缺点。以部件寿命服从非指数分布、维修属于非马尔可夫过程的复杂设备为对象，以系统可用度及广义维修成本为优化目标，以预防性维修周期为优化变量，建立基于成本的机械设备维修优化模型。(3)利用蒙特卡洛仿真技术，对具有事后维修、零部件更换、老化、定期预防性维修等维修行为进行模拟，为系统维修策略的制定和优化提供

3、依据。采用基于事件排序和可变步长法的仿真时钟推进机制。设计正态，指数、威布尔等分布抽样程序；提出基于最小割集的故障路集判断和部件故障屏蔽法，成功地解决复杂串并联系统维修过程仿真中的部件过度故障问题。(4)将遗传算法中的个体进化搜索用于维修策略的优化，通过使用格雷编码、建立个体仿真历史纪录和优先删除适应度低的个体纪录等方法提高仿真效率及优化效果。(5)针对系统分模块预防性维修策略优化问题．利用分层遗传算法进行求解，成功实现复杂系统中不同模块使用不同维修周期情况下成组维修策略的优化，提高了求解效率和精度，扩展了维修镱略优化的应用范围。以一液压一机械复合传动系统为例，验证方法的有效性。(6

4、)基于失效序列的系统动态可靠性性能定鼍分析：使用Petri网建模方法、系统状态空间的可达树表达、深度优先搜索算法等分析手段生成系统最小失效序列集，实现了基于随机失效序列分析和MonteCarlo仿真的系统动态可靠度定量分析。关键词；动态可靠性；维修优化：蒙特卡洛仿真：遗传算法；失效序列ResearchontheMaintenancePolicyOptimizationofEquipmentBasedonGeneticAlgorithmandMonteCarloSimulationBYtluangZhuoSupervisedbyProf．XUYingqiuAssoeiateProf．S

5、uChunSoutheastUniversityTheoperationofcomplicatedmachine—electricityequipmentisatypicaldynamicprocess，andtheload．workingconditionandpressisthevariableoftime．Thetraditionalreliabilitymethodscan’texpressthedependenceandtransferprocessofsystemfailurestate．Italsocarl’tcalculatethereliabilityoffailu

6、re-tolerance，redundancyandrepairablesystem．Withthegrowthofmachine-electricitysystemcomplexityandflexibility,it’shardtoevaluatethedynamicreliabilitybythosemethods．Thedynamicreliabilityemphasizestheeventsequencewiththefailuretransmitprocess，commoncausefailure．Thedynamicreliabilityperformanceisals

7、oeffectedbythealterationofenvironmentandmission．Themaintenancebehaviorisanimportantfactorofthedynamicreliabilityperformance．Agoodmaintenancepolicyshouldensuredynamicreliabilitytargetwiththelowestmaintenancecost．Themaintenancepolic