装备自主维修保障的维修与库存联合优化

装备自主维修保障系统(ALS)的核心是在网络化维修保障体系内由装备剩余使用寿命评估(RULE)信息驱动维修保障决策,其能有效降低装备寿命周期成本、提高装备使用可用度.在分析RULE特性与ALS运行机制的基础上研究了ALS中装备维修和备件供应等各类成本的产生机理,以单位时间成本最小为目标提出了基于RULE的维修与库存联合优化模型,应用Monte Carlo仿真方法设计了求解最优维修保障成本的算法,并分析了RULE的漏检率与虚警率对维修保障效能的影响.     

基于损伤标尺的电子设备预测维修决策优化

基于故障预测信息进行维修决策是预测性维修等新型维修模式的主要特征之一,可以有效提高装备使用可用度、降低寿命周期费用。面向单部件电子系统,针对故障预测中的损伤标尺方法,在完美换件维修的假设下,以单位时间成本、平均使用可用度与平均效费比为指标,提出了一种预测维修决策优化模型。对于与外场可更换单元(LRU)寿命独立的损伤标尺,选择预测距离与Weibull分布的形状参数为决策变量,对于与LRU寿命相关的损伤标尺,选择累积损伤因子与随机标准差为决策变量,应用Monte Carlo方法仿真研究了各个决策变量对维修效能指标的影响。结果表明:应用与LRU寿命独立损伤标尺的预测维修策略的效果优于事后维修策略,但劣于年龄换件策略,揭示了该方法的本质特性;应用与LRU寿命相关损伤标尺的预测维修策略的效果在一定条件下优于年龄换件策略。最后分析了维修决策的优选方法。