箱式柴油發電機的選擇性維修策略研究：
隨著水電機組系統向大型化、復雜化、精密化方向發展,發電機組系統在服役階段呈現出多種不同的工作性能狀態或幾種失效模式。傳統基于固定周期的維護方式已經不能滿足現代企業在市場競爭下的利益需求。
狀態維修方式是根據*的狀態監測與故障診斷技術所監測的信息,適時安排檢修,避免設備出現突發損壞而造成的巨大損失。狀態檢修方式中常用馬爾可夫決策模型描述部件性能狀態的退化規律以及預測部件未來的可靠性變化趨勢,所獲得的效果較好。該種方法的關鍵在于使用馬爾可夫過程描述部件的性能退化規律。但是,馬爾可夫過程通常假定設備在任意兩狀態之間的轉移時間服從指數分布,這個條件嚴重影響了馬爾可夫過程在實際中的應用。
因此提出利用半馬爾可夫模型來描述水電機組部件的性能退化規律,半馬爾可夫過程的優勢在于所描述的設備兩狀態之間的轉移時間可以是非指數分布,這在實際中是非常重要的。如發電機主軸上軸承斷裂所導致的發電機失效,用威布爾分布可以很好進行描述。因此發電機組部件的性能退化規律,不太適合使用馬爾可夫過程進行描述,半馬爾可夫過程中比馬爾可夫過程更適合用來描述發電機組部件的性能退化規律。
本文以水電機組狀態維修為背景,開展圍繞水電機組部件性能退化規律和維修決策優化這兩方面展開研究,研究工作主要包括:
(1)針對馬爾可夫過程只適用于擬合部件兩狀態之間的轉移時間服從指數分布的事實,為了更加準確的揭示發電機組部件的性能退化規律及預測在未來時間的可靠性變化趨勢,建立更加符合實際系統性能狀態描述的有效模型。提出了利用半馬爾可夫過程來描述發電機組部件的性能退化規律。構建了符合發電機組部件壽命分布特征的可靠度評估模型。通過案例分析驗證了所提模型的準確性和可行性。
(2)常用的設備系統控制模型忽略了隨時間波動變化的維修費用。對于這個問題,本研究提出了基于維修成本變化的狀態維修動態閥值控制模型。該模型的目的是通過降低在高停機成本時段的預防維修概率來實現降低維修費用目標和增加在低停機成本時段的預防維修概率來提高系統的可靠度。并通過實例,對比分析了發電機組設備維修閥值策略,進一步驗證了基于停機成本的動態比例閥值策略相對于恒定閥值策略的優勢。
(3)針對發電機組部件在任務間隔期的維修決策問題,提出了一種基于部件狀態的選擇性維修決策模型,該模型從電力系統的角度來評價發電機組系統的可靠度,并考慮部件狀態信息與非完好維修因素,運用粒子群優化算法解決了發電機組的選擇性維修決策優化問題。zui后通過驗證,在相同的維修費用預算下,所提方法能使發電機組的任務完成率。
