[发明专利]基于蒙特卡洛仿真的加速退化设备视情维修策略优化方法

权利要求书

1.基于蒙特卡洛仿真的加速退化设备视情维修策略优化方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1，基于Gamma随机过程和随机单调递增的几何过程，确定设备加速退化的特征并说明设备退化状态的检测方案；

S2，确定设备进行更换后恢复如新的策略；

S3，确定不完美的预防性维护对设备退化过程的影响机制；

S4，确定设备的退化状态对于产品质量的影响；

S5，依据基本更新理论获得设备长期运行条件下的平均费用率模型，并通过蒙特卡洛仿真进行求解，获得视情维修策略优化方案。

2.根据权利要求1所述的基于蒙特卡洛仿真的加速退化设备视情维修策略优化方法，其特征在于,步骤S1包括如下步骤：

S11，通过分析Gamma随机过程的相关性质，结合设备系统所处的实际生产环境，用Gamma过程来表示设备系统退化过程的合理性；

S12，利用几何过程随机单调递增的特性，将几何过程与Gamma过程相结合，根据维修周期的变化改变Gamma退化过程的形状参数，构建设备加速退化模型；

S13，采用非等检测间隔期的离散检测方案对设备退化状态进行检测；

其中，设备运行前期的检测间隔期大于设备运行后期的检测间隔期；

S14，对步骤S11和步骤S12中的设备加速退化模型进行参数估计。

3.根据权利要求1所述的基于蒙特卡洛仿真的加速退化设备视情维修策略优化方法，其特征在于，步骤S2还包括如下步骤：

S21，通过对设备退化过程的描述和设备所处的实际生产环境，并考虑设备加速退化的特征，设定当设备经历了N-1次预防性维护后，当设备退化量再次介于预防性维护阈值与故障阈值之间时，将直接对设备进行更换；

S22，在任一维修周期内设备的累积退化量达到预先设定的故障阈值时，设备发生故障停机，进而对设备进行更换；

S23，对步骤S21和步骤S22中的设备更换方式进行相应的参数估计。

4.根据权利要求1所述的基于蒙特卡洛仿真的加速退化设备视情维修策略优化方法，其特征在于，步骤S3包括如下步骤：

S31，设定不完美的预防性维护后，设备从维修前的退化状态恢复至一个非0的退化状态，且随着不完美预防性维护次数的增多，维护后设备的退化恢复效果越来越差，且设定第一个维修周期内的退化过程为一个Gamma过程；

S32，设定不完美的预防性维护还会对设备的退化速率造成影响，即随着不完美的预防性维护次数的增多，在维护后的维修周期内，设备的退化速率会逐渐加快；

S33，针对步骤S31和步骤S32所述的不完美的预防性维护对设备退化过程的影响中，涉及的随机变量的分布函数或概率密度函数，通过极大似然估计方法进行估计。

5.根据权利要求1所述的基于蒙特卡洛仿真的加速退化设备视情维修策略优化方法，其特征在于，步骤S4包括如下步骤：

S41，设定设备的加速退化过程是一个随时间变化的复杂随机过程，在视情维修的策略制定中，将次品率与设备的退化状态之间建立单调递增函数，通过现场数据的采集和历史数据的分析来对单调递增函数中的参数进行估计。

6.根据权利要求1所述的基于蒙特卡洛仿真的加速退化设备视情维修策略优化方法，其特征在于，步骤S5包括如下步骤：

S51，设定设备的运行时间是无限的，根据基本更新理论得知设备在无限时间内运行的平均费用率等于设备一个生命周期内的平均费用率；

S52，将设备在一个生命周期内因维修活动而产生的费用，通过随机变量的期望值来获得最终的平均费用率模型；

所述费用包括检测费用、预防性维护费用、次品返修费用、预防性更换费用和故障后更换费用；

S53，采用蒙特卡洛仿真的方式对平均费用率模型的近似求解，获得最优的视情维修策略优化方案。