首页> 中文学位 >基于可用度及故障预测的大型光电设备维护决策研究与应用
【6h】

基于可用度及故障预测的大型光电设备维护决策研究与应用

代理获取

目录

1 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 维护方式研究现状

1.2.2 可用度研究现状

1.2.3 故障预测研究现状

1.3 关键问题及研究内容

1.4 论文结构安排

2 光电设备及关键部件维护需求分析

2.1 设备组成及功能概述

2.2 关键部件分析

2.3.1 运维问题分析

2.3.2 需求分析

2.5 本章小结

3 基于可用度的维护周期决策

3.1 可用度基本概念

3.2.1 全新设备可用度模型

3.2.2 考虑工作年龄的设备可用度模型

3.3.1 参数设置

3.3.2 维护周期决策结果

3.4 本章小结

4 基于故障率预测的维护行为决策

4.1.1 故障特点及分类

4.1.2 故障率预测方法对比

4.1.3 故障率函数

4.2.1 基于灰色理论线性回归的故障率预测模型

4.2.2 故障率演化方法

4.2.3 故障风险成本

4.2.4 维护行为选择

4.3.1 基本参数

4.3.2 维护行为决策结果

4.4 本章小结

5 光电设备运行监测维护决策系统设计及应用

5.1 系统结构

5.2系统功能模块

5.2.1 数据采集模块

5.2.2 数据传输模块

5.2.3 数据存储模块

5.2.4 维护决策模块

5.2.5 数据展示模块

5.3.1 开发环境

5.3.2 系统实现

5.3.3 系统测试

5.4 本章小结

6 总结与展望

6.1 全文总结

6.2 研究展望

参考文献

附录

A. 作者在攻读硕士学位期间发表的工作成果目录:

B. 作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目

C. 学位论文数据集

致谢

展开▼

摘要

光电设备作为天文观测跟踪的重要仪器,正在向着大型化、复杂化方向发展,众多部件之间具有丰富的信息交互,导致设备故障模式增多,需要定期对一些关键部件进行维护。但是在实际应用中,人们通常根据经验对维护周期和维护行为进行决策,易导致维护频率过高或不足,进而增加设备维护时间和维护成本。另外,光电设备工作环境恶劣,现场维护人员和传达维护计划的专家距离较远,导致维护计划执行不及时。为提高光电设备的可用度、降低维护成本、提高维护效率,亟需实施更有针对性、更加专业化的维护决策方法。本文围绕维护周期和维护行为对光电设备维护策略展开研究,并建立了网络化的维护决策平台,具体完成了以下工作:  采用了基于可用度的设备维护周期决策方法。通过设备各个部件寿命分布特点,并考虑工作时间对设备可用度的影响,从而建立多部件设备可用度与检修时机之间的关系模型。通过研究设备可用度与维护周期之间的函数关系,以可用度为优化目标,确定了设备的最佳维护周期。  采用了基于故障率预测的维护行为决策方法。针对研究对象数据样本较小的问题,采用灰色理论与线性回归相结合的方法对故障率进行预测,提高了预测准确性。为了减小包括故障风险成本在内的维护总成本,引入层次分析法对故障风险成本进行评估。采用故障率演化方法得到了维护后的故障率。综合考虑维护前后故障率降低程度和维护成本两个因素,利用效费比来决策维护行为。  论文以某大型光电设备为研究对象,将上述方法用于实际中,获得了设备维护周期和维护行为的决策结果;针对项目实际需求,建立了基于B/S的光电设备维护决策系统,完成了运行监测、监测管理、任务筛选、任务列表、新建任务、维护决策报告四大功能模块,论文对系统结构和功能模块进行了阐述。

著录项

  • 作者

    胡月;

  • 作者单位

    重庆大学;

  • 授予单位 重庆大学;
  • 学科 工程(控制工程)
  • 授予学位 硕士
  • 导师姓名 柴毅,王刚;
  • 年度 2020
  • 页码
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类
  • 关键词

    光电设备,维护决策,可用度,故障预测;

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
代理获取

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号