单机调度与视情维修决策的集成建模与优化

《单机调度与视情维修决策的集成建模与优化》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、分类号：TH17学校代码：10109密级：公开太原科技大学博士学位论文学位论文题目：单机调度与视情维修决策的集成建模与优化研究生姓名：甘婕导师姓名及职称：曾建潮教授培养单位：机械工程学院学科专业：机械工程论文提交日期：2016年6月论文答辩日期：2016年6月6日答辩委员会主席：王俊元教授Ph.D.DissertationIntegratedModelingandOptimizationforSingle-MachineSchedulingandCondition-BasedMaintenanceDecisionbyGanJie

2、inMechanicalEngineeringintheMechanicalEngineeringCollegeofTaiyuanUniversityofScienceandTechnologySupervisorProfessor：ZengJian-chaoJune,2016论文独创性声明本人郑重声明：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已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已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本声明产

3、生的法律责任由本人承担。论文作者签名：日期：中文摘要中文摘要生产调度与设备维修活动互相影响、互相制约，将两者进行集成研究是工业生产领域的一个重要研究方向。随着现代传感技术的发展，越来越多的设备劣化状态可以直接或间接获得，视情维修策略正是在对设备劣化状态进行监测的基础上进行维修决策的设备维修模式。因而，从较为基础的单机调度问题入手，研究单机调度与视情维修决策的集成优化问题成为了急需解决的课题。本文针对劣化状态可检测的单设备生产系统，研究单机调度与视情维修决策的集成建模与优化问题，其主要研究工作概括为以下几方面：针对已知故障发生时间

4、随机分布的设备，采用基于故障率阈值的预防性维修和故障小修相结合的维修策略，以调度作业的总期望完成时间最小为优化目标，建立了单机调度与维修决策的集成模型，并运用遗传算法进行优化求解，同时将优化结果与前人的研究进行了比较，表明集成研究可以进一步提高生产效率。针对劣化状态可检测的设备，采用非完美视情预防性维修、加工期间故障小修和加工结束后故障更换的混合维修策略，以调度序列中所有加工作业的总加权期望完成时间最小为优化目标，建立了单机调度与视情维修决策的集成模型，并运用随机仿真、神经网络结合遗传算法的联合优化算法对集成模型进行优化求解。数

5、值仿真实验表明采用视情维修策略能在生产调度过程中更有效地避免出现过维修或欠维修。针对特殊行业的高危生产系统，采用视情预防性维修策略，考虑其性能可靠度约束，以长期平均维修费用率最小为优化目标，建立了维修决策模型，并通过对模型的敏感度分析，说明了进行维修决策时考虑性能可靠度约束的重要性；在此基础上，以调度作业的总加权期望完成时间为优化目标，建立了考虑性能可靠度约束的单机调度与视情维修决策的集成模型。根据单机调度中的混合维修策略，推导了相应的维修概率和对应的概率密度函数的计算通式，并给出数值计算方法。通过对集成模型的敏感度分析，说明了

6、集成模型中引入性能可靠度的重要性。同时，为了对上述集成模型的有效性进行验证，以冶炼行业中的关键设备电弧炉的生产调度与基于炉壁蚀损状态的维修策略的集成建模作为实例，进行了应用研究。针对生产企业所关心的如何在满足生产需求、维修需求及可靠度约束条件下，生产效率能以一定概率达到最高的问题，将性能可靠度约束作为机会约束条件，以给定置信度下的总完成时间最小为优化目标，建立了单机调度与视情维修决策的随机机会约束规划集成模型，并提出了随机仿真、神经网络、分类器结合遗传算法的联合智能优化算法。单机调度与视情维修决策的集成建模与优化针对部分作业交付

7、期和性能可靠度同时受限的情况，分别以总加工成本和总完成时间为目标，建立了单机调度与视情维修决策的集成优化模型，分析了单目标集成模型的弊端。为了便于企业进行生产调度与维修决策，建立了单机调度与视情维修决策的多目标集成优化模型，并运用多目标遗传算法进行优化。根据刀具的失效特征和磨损数据，建立了刀具的退化模型，并分别针对可在线检测刀刃磨损状态和只能离线检测刀刃磨损状态两种情况，采用不同的预防性视情维修策略，建立了单机调度与刀具视情更换的集成模型，最后以机加行业的丝锥为对象，进行了单机调度与基于丝锥切削齿磨损状态的维修决策的集成应用研究

8、。关键词：单机调度；视情维修决策；集成优化模型；性能可靠度约束；维修概率；退化建模ABSTRACTABSTRACTResearchonintegrationofproductionschedulingandequipmentmaintenanceturnsout