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基于设备状态的预知维护策略与经济生产批量的整合研究

作　者: 王莹
导　师: 潘尔顺
学　校: 上海交通大学
专　业: 管理科学与工程
关键词: 经济生产批量预知维护策略 ARMA模型偏最小二乘法
分类号: F273.4
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 67次
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内容摘要

设备是进行生产控制的核心要素,对设备采取适当的维护策略是保证设备可靠性和降低制造成本的基础和关键,基于设备状态预测的预知维护策略能有效地降低设备失效的风险。此外,考虑到设备状态对经济生产批量的制定会产生重要影响,有必要将预知维护的概念引入经济生产批量模型,在批量生产过程中采取适当的维护方法,以获得使长期平均成本最小的经济生产批量与预知维护策略。本论文以单机生产设备及其生产过程为研究对象,首先,研究了设备状态评估的方法,采用偏最小二乘法评估运行中设备的健康状况。其次,基于设备健康状态指标序列,提出设备状态预测模型用以描述设备的衰退情况,并对预测精度进行评估,获得设备失效的概率,拓展了设备状态预测方法在设备预知维护策略中的应用。根据设备状态的衰退趋势,设定了三个状态空间,在不同的状态空间对设备采取差异化的维护手段,有效地提高了维护效果和设备利用率。再次,研究设备状态对经济批量的影响,构建了两个预知维护策略与经济生产批量的整合模型,综合考虑了最小维护、不完美维护、置换、设备运行、维护时间、库存以及生产设置对长期期望平均成本的影响。最后,通过算例分析进一步说明了整合模型的有效性与实用性。本论文旨在帮助企业降低制造成本、提高设备可靠性和生产稳定性,为提升企业综合实力和实现数字化生产管理做出科学有效的指导。

全文目录

摘要  3-4
ABSTRACT  4-10
第一章绪论  10-20
  1.1 研究背景  10-11
  1.2 研究意义  11-12
  1.3 国内外研究概况  12-16
    1.3.1 预知维护策略概况  12-15
    1.3.2 经济生产批量模型的研究  15-16
  1.4 论文框架  16-20
第二章设备状态评估研究  20-31
  2.1 数据预处理  21-22
    2.1.1 数据清理  21
    2.1.2 去除无关和冗余特征  21-22
  2.2 偏最小二乘数据降维法  22-25
    2.2.1 方法原理  22-24
    2.2.2 模型精度分析  24-25
  2.3 设备状态评估  25
  2.4 算例分析  25-30
  2.5 本章小结  30-31
第三章 PdM & EPQ 整合模型  31-57
  3.1 问题描述与假设  31-32
  3.2 预测模型  32-37
    3.2.1 数据预处理  32-34
    3.2.2 模型建立  34-37
  3.3 预知维护策略  37-46
    3.3.1 单个维护周期情况  38-41
    3.3.2 整个维护周期情况  41-44
    3.3.3 模型优化  44-46
  3.4 整合模型  46-56
    3.4.1 模型一：不考虑维护时间  47-51
    3.4.2 模型二：考虑维护时间  51-56
  3.5 本章小结  56-57
第四章整合模型分析  57-74
  4.1 模型数学描述  57
  4.2 模型求解算法  57-58
  4.3 算例分析  58-73
    4.3.1 模型一与模型二对比分析  62-65
    4.3.2 模型二数值验证及分析  65-73
  4.4 本章小结  73-74
第五章总结与展望  74-76
  5.1 主要研究内容和创新点  74-75
  5.2 未来研究方向  75-76
参考文献  76-82
致谢  82-83
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文  83-86

基于设备状态的预知维护策略与经济生产批量的整合研究

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