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      多狀態(tài)系統(tǒng)預防性維修組合模型

      2017-01-09 02:45:38刁海濤張婧怡南京信息工程大學數(shù)學與統(tǒng)計學院南京210044
      統(tǒng)計與決策 2016年24期
      關鍵詞:生產(chǎn)率預防性子系統(tǒng)

      張 斌,張 瑩,刁海濤,張婧怡(南京信息工程大學 數(shù)學與統(tǒng)計學院,南京 210044)

      多狀態(tài)系統(tǒng)預防性維修組合模型

      張 斌,張 瑩,刁海濤,張婧怡
      (南京信息工程大學 數(shù)學與統(tǒng)計學院,南京 210044)

      文章研究了兩部件系統(tǒng)的預防性維修組合問題。根據(jù)子系統(tǒng)正常與否,將系統(tǒng)分為四個不同的運行狀態(tài)。當單個子系統(tǒng)發(fā)生故障時,系統(tǒng)能夠繼續(xù)工作,但單位時間的收益將發(fā)生變化。定期對子系統(tǒng)進行預防性維修,可以減小子系統(tǒng)的故障率。構建了狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程,并求出各狀態(tài)的穩(wěn)態(tài)概率。綜合考慮了單位產(chǎn)品的獲利、減產(chǎn)的損失、不合格品的損失、故障維修費用和預防性維修費用等,以有效生產(chǎn)率滿足閾值為約束條件,以單位時間凈收益最大為目標,提出預防性維修組合優(yōu)化模型。分析了模型參數(shù)對預防性維修決策的影響。

      多狀態(tài);馬爾可夫過程;維修組合

      0 引言

      許多實際系統(tǒng)通常包括多個子系統(tǒng)。在使用過程中,如果對系統(tǒng)的維修不足,可能導致突發(fā)性故障頻發(fā),從而造成巨大的經(jīng)濟損失;如果對系統(tǒng)的維修過度,又將使維修費用過高,甚至維修費用超過系統(tǒng)本身的成本很多倍。因此,在故障前對系統(tǒng)進行預防性維修及預防性維修決策的優(yōu)化非常重要。

      根據(jù)系統(tǒng)運行情況的不同可以將系統(tǒng)分為多個運行狀態(tài)。Lad和Kulkarni(2010)[1]根據(jù)故障的影響對系統(tǒng)的狀態(tài)進行了分類。Liu和Huang(2010)[2]利用半更新過程描述一個多狀態(tài)系統(tǒng)的每個單元在維修后的運行情況,進而提出最優(yōu)預防性維修方案。Sheu等(2012)[3]考慮了系統(tǒng)存在兩類故障,通過引入故障率函數(shù)改進因子提出不完全預防性維修模型。Attia和Abou Elela等(2011)[4]針對存在正常運行、異常運行和故障三個狀態(tài)的系統(tǒng),在假定故障率是預防性維修次數(shù)函數(shù)的基礎上,提出不同狀態(tài)下預防性維修策略的優(yōu)化模型,但僅考慮了單部件系統(tǒng)的維修問題。本文將文獻[4]提出的故障率是預防性維修次數(shù)函數(shù)的思想由單部件系統(tǒng)推廣到兩部件系統(tǒng),根據(jù)子系統(tǒng)的運行情況將系統(tǒng)分為正常運行、系統(tǒng)運轉(zhuǎn)但生產(chǎn)率降低、生產(chǎn)率不變但過程失控和停止運行四個狀態(tài)。根據(jù)狀態(tài)轉(zhuǎn)移規(guī)律,構建了狀態(tài)方程。在單位時間平均凈收益最大的前提下,以有效生產(chǎn)率滿足閾值為條件,提出了多狀態(tài)系統(tǒng)的預防性維修組合模型。本文所提方法可以為兩部件系統(tǒng)的預防性維修組合提供決策依據(jù)。

      1 四狀態(tài)系統(tǒng)模型

      假設某系統(tǒng)由兩個獨立的子系統(tǒng)并聯(lián)組成,每個子系統(tǒng)有兩種工作狀態(tài):正常狀態(tài)和故障狀態(tài)。根據(jù)子系統(tǒng)正常與否,可以將系統(tǒng)的運行狀態(tài)分為四種:

      狀態(tài)0:兩個子系統(tǒng)都正常,系統(tǒng)處于完全正常狀態(tài);

      狀態(tài)1:子系統(tǒng)2正常,但子系統(tǒng)1故障,系統(tǒng)處于不完全正常狀態(tài)1;

      狀態(tài)2:子系統(tǒng)1正常,但子系統(tǒng)2故障,系統(tǒng)處于不完全正常狀態(tài)2;

      狀態(tài)3:兩個子系統(tǒng)都故障,系統(tǒng)處于完全故障狀態(tài)。

      當單個子系統(tǒng)發(fā)生故障時,系統(tǒng)能夠繼續(xù)工作,即系統(tǒng)處于狀態(tài)1或狀態(tài)2時可以繼續(xù)運行。子系統(tǒng)i(i=1,2)發(fā)生故障的時間和維修時間服從指數(shù)分布,子系統(tǒng)i(i=1,2)的故障率為λi,維修率為μi。當系統(tǒng)處于狀態(tài)1或狀態(tài)2時,經(jīng)過維修可以使系統(tǒng)修復到初始狀態(tài),即“修舊如新”。子系統(tǒng)的故障事件互不影響,且在極短的時間內(nèi)不會出現(xiàn)兩個子系統(tǒng)同時故障的情況。當系統(tǒng)處于狀態(tài)3時,系統(tǒng)停止運行,通過維修可將其修復到初始狀態(tài),維修率為μ。系統(tǒng)在狀態(tài) j(j=1,2,3)下的維修時間就是系統(tǒng)在該狀態(tài)的逗留時間。系統(tǒng)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移如圖1所示。

      圖1系統(tǒng)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移圖

      2 狀態(tài)方程及穩(wěn)態(tài)概率

      為了計算系統(tǒng)在穩(wěn)態(tài)下處于狀態(tài) j(j=0,1,2,3)的概率Pj,先考慮轉(zhuǎn)移概率Pij(t+Δt),其中Δt>0。由柯爾莫哥洛夫-切普曼公式,得則:

      已知系統(tǒng)在0時刻處于狀態(tài)0,即:

      由于系統(tǒng)在初始時刻的狀態(tài)是0為已知,故將Pij(t)簡記為Pj(t)。在Δt很小的情況下,可以得到該馬爾可夫過程的轉(zhuǎn)移概率為:

      式(2)方程兩邊對Δt=0求導,得狀態(tài)微分方程為:

      由于系統(tǒng)的任何一個狀態(tài)只能從其他狀態(tài)轉(zhuǎn)換得來,因此,該過程是一個不可復歸的馬爾可夫過程,其穩(wěn)態(tài)概率存在。由及,得各狀態(tài)的穩(wěn)態(tài)概率滿足方程:

      由式(4)解得各狀態(tài)的穩(wěn)態(tài)概率為:

      其中,A=λ1(λ1+μ2)(λ2+μ)+λ2(λ1+μ)(λ2+μ1)+μ(λ1+μ2) (λ2+μ1)系統(tǒng)在穩(wěn)態(tài)時的可用度為:

      可用度是系統(tǒng)能工作時間與能工作時間、不能工作時間的和之比,是系統(tǒng)的可用性參數(shù)。對于一個多狀態(tài)系統(tǒng),如果系統(tǒng)所處狀態(tài)不同,產(chǎn)生的收益也不同,僅考慮可用度或?qū)⒖捎枚茸鳛槟繕撕瘮?shù)來制定預防性維修方案并不合理。實際生產(chǎn)中,系統(tǒng)的有效生產(chǎn)率往往比可用度更加受關注。為此,本文將有效生產(chǎn)率滿足閾值作為約束條件,以系統(tǒng)的單位時間平均凈收益為目標函數(shù)來確定最優(yōu)預防性維修方案。

      3 預防性維修組合模型

      3.1 模型假設

      為了構建預防性維修組合模型,對系統(tǒng)作如下假設:

      (1)系統(tǒng)在正常狀態(tài)下的生產(chǎn)率為R(單位時間內(nèi)生產(chǎn)的產(chǎn)品數(shù)),過程能力指數(shù)Cp=Cpk=1,即過程輸出無偏且規(guī)范限在±3σ處,其中σ為質(zhì)量特性的標準差。在狀態(tài)1下,系統(tǒng)能夠繼續(xù)運行,但生產(chǎn)率減小到r=αR(0<α<1)。在狀態(tài)2下,系統(tǒng)輸出的生產(chǎn)率不變,但過程處于失控狀態(tài),過程輸出質(zhì)量特性的均值漂移δσ。此時,生產(chǎn)不合格產(chǎn)品的比率將增多。

      (2)正常狀態(tài)下生產(chǎn)一件產(chǎn)品的平均獲利為d,產(chǎn)量減少一件的損失為Clp,過程失控時生產(chǎn)一件不合格產(chǎn)品的損失為d1。

      (3)為了減小系統(tǒng)故障的發(fā)生率,定期對子系統(tǒng)進行預防性維修。預防性維修分為完全預防性維修和不完全預防性維修。不完全預防性維修的作用通常分為減小實際年齡和減小故障率。本文假定預防性維修不能使系統(tǒng)完全修復,但隨著預防性維修次數(shù)的增加系統(tǒng)的故障率將降低,即故障率是預防性維修次數(shù)的函數(shù),λi=λi(ni),i=1,2,其中,ni為子系統(tǒng)i在單位時間內(nèi)的預防性維修次數(shù)。

      (4)系統(tǒng)在故障狀態(tài)1、狀態(tài)2、狀態(tài)3下單位時間的故障維修費用分別為CCM1、CCM2、CCM3。對子系統(tǒng)i(i=1,2)進行一次預防性維修的費用為CPMi(i=1,2),預防性維修不影響系統(tǒng)工作且維修時間可以忽略不計。

      (5)系統(tǒng)的各類故障能夠被及時發(fā)現(xiàn),并立即維修。系統(tǒng)在故障狀態(tài)1或狀態(tài)2下的運行時間等于對狀態(tài)1或狀態(tài)2的維修時間。

      3.2 維修組合模型構建

      系統(tǒng)在使用期內(nèi)單位時間平均凈收益等于系統(tǒng)在各狀態(tài)下的收益減去預防性維修費用,即目標函數(shù)為:

      其中,EPj(j=0,1,2,3)為系統(tǒng)處于狀態(tài) j時單位時間的收益,R1為系統(tǒng)的平均有效生產(chǎn)率,p(0<p<1)為生產(chǎn)任務完成率的閾值。

      本文的目標是在滿足約束條件的前提下,尋找單位時間內(nèi)對子系統(tǒng)進行預防性維修的次數(shù)ni(i=1,2),使單位時間平均凈收益AE(n)最大。

      系統(tǒng)處于狀態(tài)0時,工作正常。在該狀態(tài)下,單位時間的收益等于生產(chǎn)率乘以單位產(chǎn)品的收益,即EP0=R×d。系統(tǒng)處于狀態(tài)1時單位時間的收益等于生產(chǎn)產(chǎn)品的收益減去產(chǎn)量減少的損失再減去故障維修費用,即:

      同理,系統(tǒng)處于狀態(tài)2時,單位時間的收益等于生產(chǎn)有效產(chǎn)品的收益減去有效產(chǎn)品減少的損失再減去不合格品損失和故障維修費用,即:

      其中,IRR為系統(tǒng)處于狀態(tài)2時的不合格品率。

      在狀態(tài)2下產(chǎn)品的不合格品率為:

      系統(tǒng)在狀態(tài)3下將停止運行,此時立即對系統(tǒng)進行故障維修。因此,系統(tǒng)在該狀態(tài)下單位時間的收益為負值,等于停機減產(chǎn)的損失與故障維修費用的和:

      系統(tǒng)處于狀態(tài)0、狀態(tài)1和狀態(tài)2時的有效生產(chǎn)率分別為R、r和R×(1-IRR)。因此,系統(tǒng)的平均有效生產(chǎn)率為:

      系統(tǒng)在單位時間內(nèi)的預防性維修費用等于對子系統(tǒng)進行一次預防性維修的費用乘以預防性維修次數(shù),即:

      如果不考慮對子系統(tǒng)進行預防性維修,則系統(tǒng)在使用期內(nèi)單位時間平均凈收益為:

      4 數(shù)值分析

      考慮某系統(tǒng)是由兩個獨立的子系統(tǒng)并聯(lián)而成,兩個子系統(tǒng)的故障率與預防性維修次數(shù)的關系分別為[10]:λ1(n1)=其中r1=1,r2=1.5。兩個子系統(tǒng)的維修率分別為:μ1=5,μ2=5。

      系統(tǒng)在正常狀態(tài)下的生產(chǎn)率R=1000,單位產(chǎn)品獲利d=30。當子系統(tǒng)1發(fā)生故障時,生產(chǎn)率是正常狀態(tài)下的0.9倍,即α=0.9,產(chǎn)量減少單位產(chǎn)品的損失Clp=10。系統(tǒng)的實際平均有效生產(chǎn)率不得低于正常狀態(tài)下的0.99倍,即生產(chǎn)任務完成率的閾值p=0.99。當子系統(tǒng)2發(fā)生故障時,生產(chǎn)率不發(fā)生變化,但過程處于失控狀態(tài),過程均值漂移δσ,其中δ=0.75。失控狀態(tài)生產(chǎn)單位不合格品的損失d1=20。系統(tǒng)處于故障狀態(tài)1、狀態(tài)2、狀態(tài)3時單位時間維修費用分別為:CCM1=50,CCM2=60,CCM3=100。對兩個子系統(tǒng)進行一次預防性維修費用分別為:CPM1=10,CPM2=10。

      圖2系統(tǒng)可用度與預防性維修次數(shù)的關系

      根據(jù)式(6),系統(tǒng)的可用度與預防性維修次數(shù)的關系如圖2所示,由圖知當n1、n2增大時,可用度AV將增大。

      圖3單位時間平均凈收益與預防性維修次數(shù)的關系

      根據(jù)式(7),單位時間平均凈收益與預防性維修次數(shù)的關系如圖3所示,當n1、n2增大時,單位時間平均凈收益AE(n)先增大然后減小,在n1=14,n2=10時,單位時間平均凈收益AE(n)達到最大值29603.27。此時,系統(tǒng)的可用度AV=0.9980,生產(chǎn)任務完成率

      如果不考慮對子系統(tǒng)進行預防性維修,則由式(14)得,單位時間平均凈收益 AE=23637.03,系統(tǒng)的可用度AV=0.8538,生產(chǎn)任務完成率R1/R=0.8426。利用本文模型可以使單位時間平均凈收益增大的比例為×100%=25.24%。同時,系統(tǒng)的可用度和生產(chǎn)任務完成率都將得到大幅度提高。

      為了分析子系統(tǒng)故障造成的后果對決策變量的影響,下面分別討論子系統(tǒng)1故障時的生產(chǎn)率和子系統(tǒng)2故障時的均值漂移與最優(yōu)預防性維修策略、凈收益率、可用度及生產(chǎn)任務完成率之間的關系。具體見表1和表2。

      表1 α對預防性維修策略、凈收益率、可用度及生產(chǎn)任務完成率的影響

      由表1知,在系統(tǒng)處于狀態(tài)1時,隨著生產(chǎn)率的降低,n1將增大,n2減小,單位時間平均凈收益AE(n)減小,系統(tǒng)的可用度AV增大,生產(chǎn)任務完成率減小。

      表2 δ對預防性維修策略、凈收益率、可用度及生產(chǎn)完成率的影響

      由表2知,在系統(tǒng)處于狀態(tài)2時,隨著過程均值漂移率的增加,n1將減小,n2增大,單位時間平均凈收益AE(n)減小,系統(tǒng)的可用度AV增大,生產(chǎn)任務完成率減小。

      5 總結(jié)

      本文討論了存在四種狀態(tài)的兩部件并聯(lián)系統(tǒng)的預防性維修組合問題。假定兩個子系統(tǒng)的故障對系統(tǒng)的影響分別是降低生產(chǎn)率和增大不合格品率,故障時間和維修時間相互獨立且服從指數(shù)分布,利用柯爾莫哥洛夫-切普曼公式構建狀態(tài)微分方程??紤]到系統(tǒng)在不同狀態(tài)下運行的收益不同,本文將有效生產(chǎn)率滿足閾值作為約束條件,在綜合維修成本和相關損失的基礎上,提出兩部件多狀態(tài)系統(tǒng)預防性維修優(yōu)化模型。數(shù)值分析驗證了所提模型的有效性,模型參數(shù)對最優(yōu)預防性維修方案影響的分析表明:

      (1)在系統(tǒng)處于狀態(tài)1時的生產(chǎn)率越低,對子系統(tǒng)1的預防性維修次數(shù)越大,子系統(tǒng)2的預防性維修次數(shù)越小,但生產(chǎn)率的改變對子系統(tǒng)1預防性維修次數(shù)的影響較大;

      (2)統(tǒng)處于狀態(tài)2時的均值漂移越大,即不合格品率越大,對子系統(tǒng)1的預防性維修次數(shù)越小,子系統(tǒng)2的預防性維修次數(shù)越大,但均值漂移對子系統(tǒng)2預防性維修次數(shù)的影響較大;

      (3)系統(tǒng)的生產(chǎn)率降低或產(chǎn)品不合格率增大,系統(tǒng)的可用度增大,但生產(chǎn)任務完成率卻減小。表明對于多狀態(tài)系統(tǒng),當系統(tǒng)在不同狀態(tài)下運行的收益不同時,僅關注可用度是不夠的。

      [1]Lad B K,Kulkarni M S.An Expert Based Methodology for Cost Orient?ed Analysis of Machine Tool Reliability[J].International Journal of Performability Engineering,2010,6(2).

      [2]Liu Y,Huang H Z.Optimal Replacement Policy for Multi-State Sys?tem Under Imperfect Maintenance[J].IEEE Transactions on Reliabili?ty,2010,59(3).

      [3]Sheu S H,Chang C C,Chen Y L.An Extended Sequential Imperfect Preventive Maintenance Model With Improvement Factors[J].Commu?nications in Statistics:Theory and Methods,2012,41(7).

      [4]Attia A F,Abou Elela E D,Hosham H A.The Optimal Preventive Maintenance Policy for the Multistate System Profit[J].Communica?tions in Statistics:Theory and Methods,2011,40(23).

      (責任編輯/易永生)

      O213.1

      A

      1002-6487(2016)24-0179-04

      江蘇省大學生實踐創(chuàng)新訓練計劃項目(001266)

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