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考虑传输损耗的随机不确定多状态性能共享k/n系统可靠性分析

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数学的实践与认识 2024年第1期54卷 218-225页

作者：张婷婷胡林敏王桂荣燕山大学理学院河北秦皇岛066004

针对工程中多状态性能共享系统的实际运行情况,系统性能在传输过程中会有损耗,系统运行数据会由于各种条件限制而不够充足.基于这些情况,利用概率论和不确定理论建立了具有传输损耗的多状态性能共享k/n系统可靠性模型,在部件的性能率和... 详细信息

针对工程中多状态性能共享系统的实际运行情况,系统性能在传输过程中会有损耗,系统运行数据会由于各种条件限制而不够充足.基于这些情况,利用概率论和不确定理论建立了具有传输损耗的多状态性能共享k/n系统可靠性模型,在部件的性能率和状态概率均为不确定变量的假定下,应用通用生成函数法分析了系统在状态j及以上的可靠度,给出了系统可靠度的数学表达式.通过数值算例验证了模型的合理性和算法的有效性.

关键词：不确定理论多状态系统性能共享传输损耗

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多状态系统测试建模与测试点选取方法

哈尔滨工业大学学报 2022年第6期54卷 54-62页

作者：王鹏于永利李星新刘晨光孙也尊陆军工程大学(石家庄校区)装备指挥与管理系石家庄050003 中国人民解放军32382部队北京100072 中国人民解放军32200部队辽宁锦州121000

为解决测试性设计过程中的退化状态测试问题,提出了基于结构和功能的多状态系统测试建模与测试点选取方法。首先,结合多状态系统中对性能状态的描述,明确了以结构和功能为对象的多状态系统测试建模的总体思路,并对模型中的结构、功能和... 详细信息

为解决测试性设计过程中的退化状态测试问题,提出了基于结构和功能的多状态系统测试建模与测试点选取方法。首先,结合多状态系统中对性能状态的描述,明确了以结构和功能为对象的多状态系统测试建模的总体思路,并对模型中的结构、功能和测试相关描述进行了分析;其次,对状态测试问题进行了分析,并对单个测试能够检测的状态集与测试集组合能够检测的状态集的计算方法进行了研究,并提出状态检测率的概念对系统状态的测试指标进行量化;最后,考虑到系统测试性设计与分析中包含故障的测试性问题,结合故障检测率、故障隔离率和状态检测率,提出了测试代价约束下的多状态系统测试点选取方法。结果表明:多状态系统测试建模方法不仅能够对故障的测试性进行分析还能够对退化状态的测试性进行分析;相较于二态系统测试选择方法得到的最佳测试集,在测试代价限制的情况下,多状态系统测试选择方法得到的最佳测试集能够获得较高的状态检测率;在测试代价无限制的情况下,多状态系统测试选择方法得到的最佳测试集不仅能够获得较高的状态检测率,还能获得与二态系统相同的最大故障检测率和故障隔离率。

关键词：多状态系统测试性建模状态检测测试点选取故障检测与隔离

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多状态系统的生产计划与设备维修的联合决策

组合机床与自动化加工技术 2022年第9期 164-168页

作者：杨晓梅李文汇张宇琼官开太原科技大学经济与管理学院山西030024 山西省人文社科重点基地装备制造业创新发展研究中心山西030024

通过分析生产计划和设备维修间的相互影响关系,针对多状态生产系统,设计了生产计划与设备维修的联合策略。在该策略中,考虑设备在失控状态下产生的次品对总成本的影响,采取定期维修与视情维修相结合的维修方案。根据该策略,构建了以总... 详细信息

通过分析生产计划和设备维修间的相互影响关系,针对多状态生产系统,设计了生产计划与设备维修的联合策略。在该策略中,考虑设备在失控状态下产生的次品对总成本的影响,采取定期维修与视情维修相结合的维修方案。根据该策略,构建了以总需求量、次品率和子周期数为决策变量,生产和维修的总成本最小为目标的联合优化模型;利用遗传算法对该模型进行求解,得到了生产计划和设备维修的最优集成方案。通过对参数进行灵敏度分析、与相关模型进行对比分析验证了该模型的正确性和有效性,结果表明该策略能够有效降低生产和维修成本。

关键词：多状态系统生产计划视情维修稳态概率

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多状态系统的可能可靠性分析

西安交通大学学报 2013年第3期47卷 75-79,113页

作者：庞煜黄洪钟刘宇何俐萍李彦锋电子科技大学机械电子工程学院成都611731

为进一步深入开展对系统的可能可靠性分析,克服由系统状态可能性分布难以获取、使基于可能性理论的系统可靠性分析停留在初级阶段的问题,引入最大可能剩余寿命来表征系统状态与剩余寿命之间的内在函数关系。将系统状态对应的最大可能剩... 详细信息

为进一步深入开展对系统的可能可靠性分析,克服由系统状态可能性分布难以获取、使基于可能性理论的系统可靠性分析停留在初级阶段的问题,引入最大可能剩余寿命来表征系统状态与剩余寿命之间的内在函数关系。将系统状态对应的最大可能剩余寿命定义为该状态下系统保有最大可能剩余的寿命时间,通过最大可能剩余寿命建立了系统状态可能性分布与系统寿命可能性分布之间的关系,同时引入系统状态变化的观测时刻,它是联系系统状态与对应的最大可能剩余寿命之间的函数关系变量,重新定义了多状态系统的可能可靠性函数。进而,利用系统寿命的可能性分布,避开难以入手的系统状态可能性分布,实现了对系统可能可靠性的分析,得到了系统可能可靠性的计算方法。

关键词：多状态系统可能性分布最大可能剩余寿命

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多状态系统共因失效机理与定量分析

机械工程学报 2008年第10期44卷 77-82页

作者：周金宇谢里阳江苏技术师范学院机械工程学院常州213001 东北大学机械工程与自动化学院沈阳110004

共因失效是由共同诱因引发的相关失效形式,普遍存在于各类系统,当前研究仅限于二态系统。该文针对存在共因失效的串并联不可修系统,探讨共因失效的发生与作用机理,基于载荷离散化方法和概率发生函数建立多状态系统可靠性定量评估模型,... 详细信息

共因失效是由共同诱因引发的相关失效形式,普遍存在于各类系统,当前研究仅限于二态系统。该文针对存在共因失效的串并联不可修系统,探讨共因失效的发生与作用机理,基于载荷离散化方法和概率发生函数建立多状态系统可靠性定量评估模型,新模型可反映在失效共因下元件部分失效及其累积效应对系统各级性能的影响。研究表明,元件因失效共因而统计相关时,各元件状态趋同的概率增大,而取异值的概率减小,对系统可靠度分析产生影响。载荷离散化模型实现系统共因失效相关性的近似解耦,发生函数法能以统一的程序方式快捷处理概率组合问题。提出的模型为多状态系统共因失效及可靠性研究提供新途径。

关键词：可靠性共因失效多状态系统离散化发生函数

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多状态系统共因失效分析及可靠性模型

机械工程学报 2005年第6期41卷 66-70页

作者：周金宇谢里阳王学敏东北大学机械工程与自动化学院沈阳110004

基于发生函数法建立了含共因失效的多状态系统可靠性分析模型,通过改进的发生函数法求取多状态不可修串并联系统的可靠度函数。具体分两个步骤:①先不考虑共因元件组的影响,用发生函数表示系统的性能分布。②在“系统层”对共因元件组... 详细信息

基于发生函数法建立了含共因失效的多状态系统可靠性分析模型,通过改进的发生函数法求取多状态不可修串并联系统的可靠度函数。具体分两个步骤:①先不考虑共因元件组的影响,用发生函数表示系统的性能分布。②在“系统层”对共因元件组元件各状态信息进行分析,再用分析结果对系统发生函数进行修正,最终得到系统可靠度函数。

关键词：多状态系统可靠性共因失效失效相关发生函数

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多状态系统的动态可靠性度量及重要度分析

华南理工大学学报（自然科学版） 2017年第5期45卷 52-58页

作者：邱光琦黄思古莹奎华南理工大学机械与汽车工程学院广东广州510640 江西理工大学机电工程学院江西赣州341000

为有效表征性能退化条件下多状态系统的可靠性,确定各组件(状态)对系统的影响,文中对性能状态进行分析,提出了新的动态可靠性度量指标和性能水平限制下的重要度计算方法.首先,针对多状态系统马尔可夫过程的组合爆炸问题,应用通用生成函... 详细信息

为有效表征性能退化条件下多状态系统的可靠性,确定各组件(状态)对系统的影响,文中对性能状态进行分析,提出了新的动态可靠性度量指标和性能水平限制下的重要度计算方法.首先,针对多状态系统马尔可夫过程的组合爆炸问题,应用通用生成函数法求解系统(组件)各状态的概率和可靠度、性能状态期望值、性能状态平均期望值和性能状态驻留时间长度等4种动态可靠性度量指标.然后,为满足系统(组件)的不同性能需求,综合评估各组件(状态)对系统的影响,用性能期望值定义了给定性能水平下的Birnbaum重要度、Fussell-Vesely重要度、风险业绩值和风险降低值.四缸柴油机燃油供给系统的实例结果表明,文中方法既可准确地求解系统及其组件(油泵和喷油阀)的性能状态概率,以及性能退化条件下各性能状态的可靠度、期望值、平均期望值和驻留时间长度,又能根据性能水平限制下的4种重要度综合评估各性能状态及组件对系统的影响,有助于识别出系统最薄弱的环节,提高系统可靠性.

关键词：多状态系统可靠性马尔可夫过程动态可靠性度量性能水平约束重要度

不完全观测下多状态系统观测与维护策略的序贯决策优化研究

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不完全观测下多状态系统观测与维护策略的序贯决策优化研究

作者：高健电子科技大学

学位级别：硕士

维护是保障复杂系统服役阶段可靠性水平的重要手段。合理的维护策略不仅直接影响设备的运行寿命和效率,而且与产品与服务的质量以及生产安全息息相关。由于维护资源的约束,如何制定有效的选择性维护策略,将有限资源合理分配至系统各组... 详细信息

维护是保障复杂系统服役阶段可靠性水平的重要手段。合理的维护策略不仅直接影响设备的运行寿命和效率,而且与产品与服务的质量以及生产安全息息相关。由于维护资源的约束,如何制定有效的选择性维护策略,将有限资源合理分配至系统各组成部件至关重要。传统的选择性维护假设可以在不消耗任何任务间隔资源的情况下准确地获取系统中各部件的健康状态。然而,在实际工程中,部件的健康状态往往需要通过状态观测数据进行推断,且观测活动同样占用任务间隔期资源,即观测与维护活动具有资源共享性。一方面,通过观测行为可更准确地揭示部件健康状态,提升维护策略的有效性;另一方面,过度的观测行为会大量占用任务间隔期资源,导致维护活动无法正常进行。此外,由于状态观测技术水平的限制,状态观测数据往往无法反映系统及其组成部件的真实健康状态。因此,考虑到观测与维护活动在任务间隔期的资源共享性以及状态观测数据的不确定性,如何制定系统观测与维护策略,以尽可能地保障系统任务的顺利完成是亟待解决的难题。本文围绕复杂系统普遍具有的多状态特征,针对任务间隔期观测与维护活动的资源共享性、观测与维护策略决策的交互性以及状态观测数据的多层次性特点,开展不完全观测下多状态系统观测与维护策略的序贯决策优化方法研究。本文的主要内容和创新点如下:(1)提出基于动态规划的部件级不完全观测下多状态系统观测与维护策略的序贯决策优化方法。针对任务间隔期观测与维护活动的资源共享性,观测的不完全性以及维护的非完好性现象,分别通过状态观测概率矩阵以及维护的状态转移概率矩阵表征观测与维护行动的不确定性。考虑到部件状态的部分观测性以及任务间隔期剩余资源的完全观测性,为最大化下一任务完成概率,基于混合观测马尔可夫决策过程构建部件级不完全观测下观测与维护策略的序贯决策优化模型。在此基础上,建立动态规划算法求解最优观测与维护策略。研究结果表明,本文所提方法能有效分配任务间隔期资源,基于各部件信念状态以及任务间隔期剩余资源序贯决策后续观测与维护行动,能获得最大的下一任务完成概率。(2)提出基于深度强化学习的部件级不完全观测下多状态系统观测与维护策略的序贯决策优化方法。针对最优观测与维护策略的决策变量众多以及部件信念状态连续现象,提出了深度值函数学习算法对部件级不完全观测下多状态系统的观测与维护策略进行序贯决策优化,利用深度神经网络估计混合观测马尔可夫决策过程中的值函数以提升观测与维护策略的优化效率。在此基础上,通过目标网络和经验回放方法提升深度神经网络在训练过程中的稳定性。研究结果表明,本文所提的深度强化学习方法能以较高计算效率准确估计值函数,并得到在部件级不完全观测下复杂系统的最优观测与维护策略。(3)提出多层次不完全观测下多状态系统观测与维护策略的序贯决策优化方法。针对复杂系统状态观测数据的多层次性特点,以部件状态组合的概率分布表征系统健康状态,构建多层次不完全观测下的不完全观测、非完好维护以及任务完成概率模型,并基于混合观测马尔可夫决策过程构建多层次不完全观测下观测与维护策略的序贯决策优化模型,对动态规划算法及深度值函数学习算法进行拓展以求解最优观测与维护策略。研究结果表明,与部件级不完全观测相比,当获得系统级状态观测数据的资源消耗较少时,多层次不完全观测下的最优观测与维护策略能更有效地揭示部件健康状态,更准确地维护退化/失效部件,提升下一任务完成概率。

关键词：多状态系统选择性维护状态观测策略不完全观测深度强化学习

面向多状态系统的生产计划与设备维修的联合决策研究

同方学位论文库评论

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同方学位论文库

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面向多状态系统的生产计划与设备维修的联合决策研究

作者：李文汇太原科技大学

学位级别：硕士

制定生产计划与设计设备维修策略是企业管理活动的重要组成部分。其中,生产计划是企业进行日常生产活动的重要依据,能使生产活动均衡、有节奏地进行,对企业发展具有重大的意义。生产管理部门在编制生产计划时需要考虑所制定计划的合理... 详细信息

制定生产计划与设计设备维修策略是企业管理活动的重要组成部分。其中,生产计划是企业进行日常生产活动的重要依据,能使生产活动均衡、有节奏地进行,对企业发展具有重大的意义。生产管理部门在编制生产计划时需要考虑所制定计划的合理性和可操作性,设备的可靠性就是影响生产计划能否顺利完成的重要因素之一。由于设备性能会随运行时间的延长而逐渐下降,一旦突发故障就会导致生产中断带来巨大的经济损失,合理的预防性维修则可以有效地防止设备在运行过程中发生故障以减少停机时间。在实际生产管理过程中,生产和维修决策是由生产部门和维修部门分别制定的,但两部门之间缺乏有效沟通,难以确保信息的及时性和准确性,对各部门的决策缺乏现实的指导意义。因此,有必要进行生产计划和设备维修的集成研究以帮助企业合理利用现有的资源优化设备利用率,使生产任务有组织、系统地进行,并帮助企业提高自身的获利能力,巩固竞争优势。本文面向多状态系统,首先,考虑设备在失控状态下产生的不合格品对总成本的影响,采取定期维修与视情维修相结合的维修方案,建立了面向多状态系统的单产品生产计划与完美维修的联合决策模型;然后,考虑到在实际生产中,企业需要提供多样化的产品以满足市场需求,且由于人员操作、操作环境等的影响,设备在维修后很难恢复到初始状态,以多产品生产系统中非完美维修效果为基础,建立了面向多状态系统的多产品生产计划与非完美维修的联合决策模型。运用遗传算法对本文所建立的两种联合决策模型进行求解,并分别与前人研究的联合决策模型进行对比,验证了本文所构建模型的正确性和有效性。最后,基于本文所构建的联合决策模型,以X公司为例,通过与该公司当前所使用的决策进行对比分析,验证该联合决策在实际应用中的有效性。

关键词：多状态系统生产计划视情维修状态转移概率非完美维修联合决策