[发明专利]一种基于状态监测和设备部件可靠性的备件需求预测方法

摘要

本发明涉及一种基于状态监测和设备部件可靠性的备件需求预测方法，属于机械制造技术领域。首先根据设备维修记录单，使用可靠性理论对维修记录中的部件失效寿命数据进行处理，得到部件失效寿命的概率累积分布函数，再根据部件失效寿命的概率累积分布函数、设备工作总时长、实际备件需求量的历史记录、备件需求量同比环比值记录、计划员的经验预测值等，与实际备件需求量的历史记录用于比较预测的误差相比较，得到设备备件需求量预测值。本方法的预测结果有实际依据，能够有效减少企业呆滞库存，减少资源浪费、降低成本对不同的易损备件具有较好的普适性。

主权项

一种基于运行状态监测和设备可靠性的设备备件需求预测方法，其特征在于该方法包括以下步骤：(1)从设备维修记录单中获取设备部件的失效寿命，根据可靠性理论，使用Weibull模型、Weibull竞争风险模型或截短的正态分布模型拟合得到部件失效寿命的概率累积分布函数F(t)；(2)对N台设备进行状态监测，获取N台设备中的每台设备j在当前时刻Ti的工作总时长tij，其中1≤j≤N，N台设备的工作总时长为(3)根据步骤(2)中得到的设备的工作总时长和步骤(1)中得到的部件失效寿命的概率累积分布函数F(t)，利用下式，计算得到N台设备上部件在当前时刻Ti的实际工作年龄a→i=a→i-1+Δt→i-g→(Si),]]>实际工作年龄为N维向量，其中aij表示为第j台设备上的部件在当前时刻Ti的实际工作年龄，为部件在Ti‑1时刻的实际工作年龄，mod表示取余数，BY为与步骤(1)的累积分布函数F(t)的Y分位点相对应的部件失效寿命时长；为时间区间[Ti‑1,Ti]内设备的工作总时长的增量，为寿命补给函数，指设备上的部件在时间区间[Ti‑1,Ti]内因被替换造成的实际工作年龄减少的值，其中Si为时间区间[Ti‑1,Ti]内的实际备件储备量，寿命补给函数值的计算方法为：分别对部件在Ti‑1时刻的实际工作年龄ai‑1,j与时间区间[Ti‑1,Ti]内设备的工作总时长的增量Δti,j进行加和，得到一个加和值，根据加和值从大到小顺序对设备进行排序，设定排序在前Si名的设备上的部件在时间区间[Ti‑1,Ti]内被替换，则前Si名设备的g(Si)值为该部件的失效寿命时长BY，其余设备的g(Si)值为0；(4)利用公式得到Ti+1时刻的部件实际工作年龄，其中是为时间区间[Ti,Ti+1]内设备的工作总时长的增量的估计值，根据历史同期设备开工情况估计得到；(5)将步骤(4)得到的中的每台设备上部件的实际工作年龄ai+1,j分别与部件失效寿命时长BY进行比较，若ai+1,j>BY，则该设备上的部件可能失效，将可能失效的部件数加和，得到时间区间[Ti,Ti+1]内可能失效的部件数量(6)对上述可能失效的部件数量设备备件的历史需求量和设备管理人员对部件需求量的经验估计值进行加权求和，得到时间区间[Ti,Ti+1]内设备备件需求量的预测公式：其中α0、α1、α2分别为和的权重；(7)将备件需求的预测值S′与设备运行历史记录中的备件实际需求量S之间的预测误差表示为ε，ε＝|S′‑S|，根据设备运行历史记录中的备件实际需求量，通过最小化m个时间段内的预测误差之和计算得到部件失效寿命时长BY中的Y值以及上述权重α0、α1、α2的值；(8)将步骤(7)得到的Y值和α0、α1、α2的值代入公式中，计算得到[Ti,Ti+1]时段的设备备件需求量预测值S′i+1。