基于隐半马尔科夫退化模型的非等周期预防性维修优化

摘要：

以单位时间维修费用率最小化为目标,研究非等周期下预防性维修优化问题.采用隐半马尔科夫模型(HSMM)完成退化过程时间序列的动态建模,采用多维特征变量描述设备退化状态,建立设备性能退化评估模型.为减小信号噪声对HSMM训练的影响,采用经验模态分解(EMD)分析传感器信号,获得降噪后的退化特征;将多维特征样本作为模型观测值完成HSMM训练,并获取状态转移函数矩阵;以役龄回退因子描述维修效果,采用增强精英保留遗传算法(SEGA)求解维修优化模型,得到维修次数和维修间隔的优化解.以某航空发动机全寿命周期检测数据为例,完成案例分析.结果表明:针对4个退化状态下的非等周期维修模型,初始维修周期和维修总次数分别为13.79、19,每个作业周期费用率为257499美元,为预防性维修计划的制定提供理论依据.

关键词：隐半马尔科夫模型、退化模型、非等周期维修、维修优化

所属期刊栏目：51

分类号：TH17

资助基金：国家自然科学基金资助项目;机械设备健康维护湖南省重点实验室开放基金资助项目;江苏风力发电工程技术中心开放基金资助项目

在线出版日期：2021-04-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：342-349