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Joint optimization of sampling interval and control for condition-based maintenance using availability maximization criterion

引用

Journal of Systems Engineering and Electronics 2018年第1期29卷 203-215页

作者： LI Xin CAI Jing ZUO Hongfu LIU Ruochen CHEN Xi GUO Jiachen College of Civil Aviation Nanjing University of Aeronautics and AstronauticsNanjing 211106China School of Automobile and Traffic Engineering Jiangsu University of TechnologyChangzhou 213001China Shanghai Aircraft Customer Service Co. Ltd.Shanghai 200241China

Most of the maintenance optimization models in condition-based maintenance(CBM) consider the cost-optimal criterion, but few papers have dealt with availability maximization for maintenance applications. A novel optimal bayesian control approach is presented for maintenance decision making. The system deterioration evolves as a three-state continuous time hidden semi-Markov process. Considering the optimal maintenance policy, the multivariate bayesian control scheme based on the hidden semi-Markov model(HSMM) is developed, the objective is to maximize the long-run expected average availability per unit time. The proposed approach can optimize the sampling interval and control limit jointly. A case study using Markov chain Monte Carlo(MCMC)simulation is provided and a comparison with the bayesian control scheme based on hidden Markov model(HMM), the age-based replacement policy, Hotelling’s T2, multivariate exponentially weihted moving average(MEWMA) and multivariate cumulative sum(MCUSUM) control charts is given, which illustrates the effectiveness of the proposed method.

关键词： condition-based maintenance(CBM) availability maximization Markov chain Monte Carlo(MCMC) hidden semiMarkov model(HSMM) bayesian control sampling interval

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