基于rcm的场(厂)内机动车辆维修决策研究

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1、分类号:TH242学校代号:1Q1Q9密级:公开4及竹具<寒TaiyuanUniversityofScience&Technology硕士学位论文THESISOFMASTERDEGREE(专业型)基于RCM的场(厂)内机动车辆论文题目:维修决策研究___________________研究生姓名:王快__________________________指导教师:晋民杰教授___________________工程领域/专业:交通运输工程___________________学习年限:2012年9月一2015年7月论文独创性声明本人郑重声明

2、:所呈交的论文,是本人在导师指导下,独立进行研究所取得的成果。除文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他个人或集体己经发表或撰写的研究成果。对本研究所做的任何贡献的个人或集体均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本声明产生的法律责任由本人承担。论文作者签名:.日期:(0分类号:TH242学校代码:10109密级:公开太原科技大学硕士学位论文(专业型)学位论文题目:基于RCM的场(厂)内机动车辆维修决策研究研究生姓名:王快导师姓名及职称:晋民杰教授范英副教授培养单位:交通与物流学院学科专业:交通运输工程论文提交日期:2015年5月

3、论文答辩日期:2015年6月3日答辩委员会主席:李爱峰高级工程师中文摘要中文摘要场(厂)内机动车辆作为八大特种设备之一,必须有先进的维修理论做指导,以保证其运行的可靠性、安全性。以可靠性为中心的维修(简称RCM)是一种先进的维修理论,已被广泛应用于军备、航天设备、大型企化设备等的维修维护策略中。该理论以故障模式及效应分析为基础,应用合理的逻辑决断模式确定系统的维修内容。本文基于RCM理论对设备可靠性、安全性的保证,将其引入到了场(厂)内机动车辆的维修决策中,然后分析了在应用过程中要解决的七个基本问题和一般的分析步骤。在此基础之上,分析了传

4、统定性逻辑分析方法的不足,对此本文引入了一种基于粗糙集数学理论的区间粗糙数方法,以充分挖掘主观评价中隐含的信息以减少决策中的主观性带来的误差。区间粗糙数来源于粗糙集理论,它可以加深对区间数的挖掘,更加准确的提取区间数信息。针对利用区间粗糙数运算得出的结果无法直接比较的问题,又引入了基于集对分析理论的联系数,该理论的引入可以实现对利用区间粗糙数计算结果的比较排序,从而可以获得各方案的优劣排序,最终实现对维修方案的决策。针对传统权重确定太过主观性的问题,提出了基于相似系数的权重确定方法,从而能更加客观地描述各决策因子在整个决策模型中的重要度。

5、基于以上工作,文章以叉车维修决策实例进行了分析。具体的实施步骤为:一、选择维修单元;二、功能组划分;三、功能分析;四、故障定义;五、故障模式及影响分析;六、改进的逻辑决策模型分析;七、模型验证。文章对利用定量数学模型处理多属性决策问题进行了理论与实践的探索,旨在寻求一种更加定量化的维修决策方案。关键字:场车;RCM;维修决策;区间粗糙数;相似系数IABSTRACTABSTRACTAsoneoftheeightspecialequipments,thefactorymotorvehiclesmusthavetheguidanceofadva

6、ncedrepairtheoryinordertoensuretherunningsafelyandreliably.Reliability-centeredmaintenance(abbreviationRCM)isanadvancedrepairtheory;ithasbeenwidelyusedinmilitary,aerospaceequipment,large-scaleplanningandequipmentrepairandmaintenancestrategy.Ittakesthefailuremodeandeffects

7、analysisasabasisforanalysis,usesreasonableandlogicaldecisionmodeltodeterminethecontentsofmaintenance.ConsideringtheRCMtheorytoensuretheequipmentsreliability,security,itwillbeintroducedtothefield(plant)infactorymotorvehiclerepairdecisions,andthenanalyzedthesevenbasicproble

8、msintheprocessesofapplicationandthegeneralstepsofanalysis.Onthesebasics,byanalyzingtheshortcomin

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