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    网上重庆时时彩骗局lm0: 基于约束理论的港口装卸设备智能预防性维护系统及方法.pdf

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    基于 约束 理论 港口 装卸 设备 智能 预防性 维护 系统 方法
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    摘要
    申请专利号:

    CN201510075051.5

    申请日:

    2015.02.12

    公开号:

    CN104680315A

    公开日:

    2015.06.03

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G06Q 10/06申请日:20150212|||公开
    IPC分类号: G06Q10/06(2012.01)I; G06Q50/00(2012.01)I 主分类号: G06Q10/06
    申请人: 上海交通大学
    发明人: 陶辛阳; 夏唐斌; 奚立峰
    地址: 200240上海市闵行区东川路800号
    优先权:
    专利代理机构: 上海交达专利事务所31201 代理人: 王毓理; 王锡麟
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    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201510075051.5

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2018.01.02|||2015.07.01|||2015.06.03

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    一种基于约束理论的港口装卸设备智能预防性维护系统及方法,通过调整因子法预测设备故障率并以最小化维护消耗为目标规划出设备层的预防性维护排程;在各单设备维护排程的基础上,采用基于约束理论的改进算法统筹规划系统内多设备的预防性机会维护排程,机会维护即对多设备同时进行维护操作,可以避免各设备单独维护所造成的长时间系统?;?,从而达到提高系统总体可用度的目的;同时,针对各设备的不同特点,提出了可变的维护提前、延后时间窗,用以获得更灵活、有效的机会维护方案。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种基于约束理论的港口装卸设备智能预防性维护系统,其特征在于,包括:设备数 据录入???、设备层维护排程???、系统层维护排程??橐约跋低承阅芷拦滥??,其中:设备 数据录入??橛肷璞覆阄づ懦棠?橄嗔⒋渖璞肝げ问畔?,设备层维护排程??橛胂?统层维护排程??橄嗔⒋涞ド璞冈し佬晕づ懦绦畔?,系统层维护排程??橛胂低承阅芷?估??橄嗔⒋湎低吃し佬晕づ懦绦畔?。

    2.  一种根据权利要求1所述的系统的港口装卸设备智能预防性维护方法,其特征在于, 包括以下步骤:
    第一步:对单设备预防性维护排程进行规划,用故障率递增因子,役龄递减因子和环境因 子对设备故障率建模,以最小维护消耗为目标求解单设备预防性维护排程;
    第二步:计算各设备的机会维护时间窗,根据各设备的维护参数计算其参与机会维护的总 消耗节约,使总消耗节约大于零的时间段即为该设备的机会维护时间窗;
    第三步:按单次预防性维护操作时长区分各设备的优先级,单次维护操作时间最长的设备 优先级为一,依此类推;
    第四步:针对第一优先级的设备不改变其原有维护排程,其维护时间都作为系统的维护机 会;之后,从0时刻开始依次检验第二优先级设备的各原计划维护时间,当有系统维护机会在 所对应的维护时间窗(tleadj,tlagj)内,则更改该原计划维护时间至可获得最大CostSavej的机会维 护时间;否则该原计划维护时间不变且同样成为系统的维护机会,其它设备按优先级顺序依次 进行;
    第五步:结束所有设备的机会维护排程后,计算整个系统的可用度和消耗节约:
    ETA = T life - T downtime T life , ETC = Σ j = 1 J Σ k = 1 K CostSave kj , ]]>其中:ETA代表系统可用度,Tlife是决策周 期,Tdowntime是系统的维护?;奔渥芎?;ETC代表系统进行机会维护所带来的消耗节约总和。

    3.  根据权利要求2所述的方法,其特征是,第一步中所述的建模是指:
    f(i+1)(t)=εbfi(t+aTi),其中:f(t)是t时刻所对应的设备故障率,a为役龄递减因子,b为 故障率递增因子,ε为环境因子,Ti为设备上一个维护周期的运行时间。

    4.  根据权利要求2所述的方法,其特征是,第二步中所述的总消耗节约为:
    CostSavej=CSBj+CSMj+CSRj,其中:CostSavej为总消耗节约,由设备故障消耗节约CSBj、 系统?;慕谠糃SMj和设备更新消耗节约CSRj组成;CostSavej≥0,得出的时间段 (tleadj,tlagj)即为该设备的提前、延后机会维护时间窗。

    5.  根据权利要求2所述的方法,其特征是,第一步中,对设备的维护是修复非新建模, 即设备在一次预防性维护后只能降低其故障率,但不能将故障率降为0。

    6.  根据权利要求2所述的方法,其特征是,第二步中,每台设备的的提前、延后维护时 间窗各自独立计算。

    7.  根据权利要求2所述的方法,其特征是,第三步中,各设备的单次预防性维护操作时 长由设备种类决定,是一个定值。

    说明书

    说明书基于约束理论的港口装卸设备智能预防性维护系统及方法
    技术领域
    本发明涉及的是一种设备维护系统领域的技术,具体是一种基于约束理论的港口装卸设 备智能预防性维护系统及方法。
    背景技术
    在现代制造企业中,单设备维护已经得到了越来越多的关注。然而,随着制造业的快速 发展,流水线生产系统在港机、汽车、航天等领域都得到了广泛的应用,仅仅单设备的维护规 划已经不能满足生产系统的整体要求,随之而来的系统复杂性也给系其整体维护方案的制定带 来了巨大挑战。为了保证系统整体较高的可用度和较低的维护消耗,需要在系统整体维护规划 时充分考虑各设备的维护消耗和维护操作时间,规划出有效、切实可行的系统维护排程。
    传统的系统多设备维护方法为对系统中所有设备同时进行维护。在已有技术中,Kuo在 国际高水平论文“AnAnnotatedOverviewofSystem‐reliabilityOptimization” (《IEEETransactionsonReliability》2000年第49卷第2期,176‐187页)中提出了所有设备 同时进行维护的系统机会维护策略,用以提高系统的可用度。Okogbaa在国际高水平论文 “Transientanalysisofmaintenanceinterventionofcontinuousmulti‐unitsystems” (《IIETransactions》2008年第40卷第10期,971‐983页)中分析了一个连续生产的串联系 统的失效过程,并针对该系统提出了最优的用以进行预防性维护的系统中断时机。
    此外,Hou在国际高水平论文
    “Anopportunisticmaintenancepolicyofmulti‐unitseriesproductionsystemwithconsiderationofim  perfectmaintenance”(《AppliedMathematics&InformationSciences》2013年第7卷第1期, 283‐290页)中针对一个多设备串联生产系统,通过设置并调整一个时间阀值来获得最优的系 统机会维护排程。这是最初的机会维护时间窗模型,但该时间阀值是针对系统内所有设备的, 并没有考虑各设备不同的维护消耗和维护操作时间对时间阀值的影响;另外,该时间阀值只允 许设备的提前维护,而忽略设备延后维护的可能性。所以,现有方法仍旧存在很多不足,无法 规划出最有效的系统机会维护排程。
    发明内容
    本发明针对现有生产系统传统预防性维护方法忽略各设备维护操作时间并且对各设备 采用统一维护时间窗所造成的系统可用度损失,以及所带来的维护消耗浪费的不足,提出一种 基于约束理论的港口装卸设备智能预防性维护系统及方法,通过调整因子法预测设备故障率并 以最小化维护消耗为目标规划出设备层的预防性维护排程;在各单设备维护排程的基础上,采 用基于约束理论的改进算法统筹规划系统内多设备的预防性机会维护排程,机会维护即对多设 备同时进行维护操作,可以避免各设备单独维护所造成的长时间系统?;?,从而达到提高系统 总体可用度的目的;同时,针对各设备的不同特点,提出了可变的维护提前、延后时间窗,用 以获得更灵活、有效的机会维护方案。
    本发明是通过以下技术方案实现的:
    本发明涉及一种基于约束理论的港口装卸设备智能预防性维护系统,包括:设备数据录 入???、设备层维护排程???、系统层维护排程??橐约跋低承阅芷拦滥??,其中:设备数据 录入??橛肷璞覆阄づ懦棠?橄嗔⒋渖璞肝げ问畔?,设备层维护排程??橛胂低巢?维护排程??橄嗔⒋涞ド璞冈し佬晕づ懦绦畔?,系统层维护排程??橛胂低承阅芷拦滥?块相连并传输系统预防性维护排程信息。
    本发明涉及上述系统的港口装卸设备智能预防性维护方法,包括以下步骤:
    第一步:对单设备预防性维护排程进行规划,用故障率递增因子,役龄递减因子和环境 因子对设备故障率建模,以最小维护消耗为目标求解单设备预防性维护排程: f(i+1)(t)=εbfi(t+aTi),其中:f(t)是t时刻所对应的设备故障率,a为役龄递减因子,b为 故障率递增因子,ε为环境因子,Ti为设备上一个维护周期的运行时间。
    第二步:计算各设备的机会维护时间窗,根据各设备的维护参数计算其参与机会维护的 总消耗节约,使总消耗节约大于零的时间段即为该设备的机会维护时间窗。
    所述的总消耗节约为:CostSavej=CSBj+CSMj+CSRj,其中:CostSavej为总消耗 节约,由设备故障消耗节约CSBj、系统?;慕谠糃SMj和设备更新消耗节约CSRj组成; CostSavej≥0,得出的时间段(tleadj,tlagj)即为该设备的提前、延后机会维护时间窗。
    第三步:按单次预防性维护操作时长区分各设备的优先级,单次维护操作时间最长的设 备优先级为一,依此类推。
    第四步:针对第一优先级的设备不改变其原有维护排程,其维护时间都作为系统的维护 机会;之后,从0时刻开始依次检验第二优先级设备的各原计划维护时间,当有系统维护机会 在所对应的维护时间窗(tleadj,tlagj)内,则更改该原计划维护时间至可获得最大CostSavej的机会 维护时间;否则该原计划维护时间不变且同样成为系统的维护机会,其它设备按优先级顺序依 次进行。
    第五步:结束所有设备的机会维护排程后,计算整个系统的可用度和消耗节约:
    ETA = T life - T downtime T life , ETC = Σ j = 1 J Σ k = 1 K CostSav e kj , ]]>其中:ETA代表系统可用度,Tlife是决策周 期,Tdowntime是系统的维护?;奔渥芎?;ETC代表系统进行机会维护所带来的消耗节约总和。
    优选地,所述的第一步中,对设备的维护是修复非新建模,即设备在一次预防性维护后 只能降低其故障率,但不能将故障率降为0。
    优选地,所述的第二步中,每台设备的的提前、延后维护时间窗各自独立计算。
    优选地,所述的第三步中,各设备的单次预防性维护操作时长由设备种类决定,是一个 定值。
    优选地,所述的第五步中,可用度和维护消耗节约是衡量系统维护方案最重要的两项指 标。
    技术效果
    与现有技术相比,本发明生成的系统层多设备预防性机会维护方案,改进了传统机会维 护方法忽略系统总体可用度的不足以及传统固定时间窗所带来的机会维护规划局限,在提高系 统总体可用度的同时取得了较大的维护消耗结余,能够指导现代制造业的系统层多设备维护规 划决策。
    附图说明
    图1为本发明系统示意图。
    图2为本发明详细流程图。
    具体实施方式
    下面对本发明的实施例作详细说明,本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施, 给出了详细的实施方式和具体的操作过程,但本发明的?;し段Р幌抻谙率龅氖凳├?。
    实施例1
    如图2所示,本实施例包括以下步骤:
    第一步:对单设备预防性维护排程进行规划,用故障率递增因子,役龄递减因子和环境 因子对设备故障率建模,以最小维护消耗为目标求解单设备预防性维护排程:
    f(i+1)(t)=εbfi(t+aTi)
    其中:f(t)是t时刻所对应的设备故障率,a为役龄递减因子,b为故障率递增因子, ε为环境因子,Ti为设备上一个维护周期的运行时间。假设设备故障率服从威布尔分布,且对 设备的维护是修复非新建模,即设备在一次预防性维护后只能降低其故障率,但不能将故障率 降为0。
    第二步:计算各设备的机会维护时间窗,根据各设备的维护参数计算其参与机会维护的 总消耗节约,使总消耗节约大于零的时间段即为该设备的机会维护时间窗。总消耗节约为:
    CostSavej=CSBj+CSMj+CSRj
    其中:CostSavej为总消耗节约,由设备故障消耗节约CSBj、系统?;慕谠糃SMj和设备更新消耗节约CSRj组成。另CostSavej≥0,得出的时间段(tleadj,tlagj)即为该设备的提前、 延后机会维护时间窗。每台设备由于维护参数的不同,各自有不同的提前、延后维护时间窗。
    第三步:按单次预防性维护操作时长区分各设备的优先级,单次维护操作时间最长的设 备优先级为一,依此类推。各设备的单次预防性维护操作时长由设备种类决定,是一个定值。
    第四步:第一优先级的设备不改变其原有维护排程,它的所有维护时间都作为系统的维 护机会。之后,从0时刻开始依次检验第二优先级设备的各原计划维护时间,若有系统维护机 会在所对应的维护时间窗(tleadj,tlagj)内,则更改该原计划维护时间至可获得最大CostSavej的机 会维护时间;若没有系统维护机会在所对应的维护时间窗(tleadj,tlagj)内,则该原计划维护时间不 变且同样成为系统的维护机会。其它设备按优先级顺序依次进行。
    第五步:结束所有设备的机会维护排程后,计算整个系统的可用度和消耗节约: ETA = T life - T downtime T life , ETC = Σ j = 1 J Σ k = 1 K CostSav e kj , ]]>
    其中:ETA代表系统可用度,Tlife是决策周期,Tdowntime是系统的维护?;奔渥芎?;ETC 代表系统进行机会维护所带来的消耗节约总和??捎枚群臀は慕谠际呛饬肯低澄し桨缸?重要的两项指标。由本发明得出的该港口装卸系统在5000个时间单位内的可用度为91.9%, 总维护消耗节约为246547.7;相对于该系统原本采用的传统维护方法在可用度上提高了1.55%, 在消耗节约上提高了42.34%。

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