徐孙庆, 耿俊豹, 魏曙寰, 刘凌刚
(1. 海军工程大学舰船动力工程军队重点试验室, 湖北 武汉 430033;2. 海军工程大学动力工程学院, 湖北 武汉 430033)
多部件系统存在3种相关关系:经济相关性、结构相关性、随机相关性[1]。这些相关性的存在使得单部件的维修策略并不总是适合多部件的维修决策,因此机会维修被引进应用在多部件维修领域。文献[2]首先提出机会维修模型,文献[3]进一步分析了相关性对维修工作的影响,提出从时间相关性、故障相关性、结构相关性和功能相关性4个方面描述多部件系统的维修相关性。在多部件系统维修优化领域,成组维修已经被成功引进、发展、应用在一些机械系统,通过利用短期信息(部件故障或性能退化)改变原有维修计划,建立动态模型实现维修优化[4-6]。文献[7]提出动态分组的模型,使维修能够实时更新,但是根据文献[8]研究,该模型的成立受限于维修时间可忽略且在规定时间内任一部件至多进行一次预防性维修的假设。为了解决上述问题,文献[9-10]对该模型进行了拓展,但维修资源的限制还未进行考虑。由于动态规划的方法不能很好解决分组过程的非确定性多项式(non-deterministic polynomial,NP)难问题,粒子群算法[11]、遗传算法[12]、蚁群算法[13]等被引进用于解决组合难题。在实际应用方面,文献[14-15]将滚动计划的动态机会维修策略应用于风电机组维修,但只考虑部件间的经济相关性。文献[16-23]对动态成组维修进行了系列研究,包括在可用度、维修资源、维修时间等方面的限制加以考虑的情况下,对不同的相关性模型进行维修优化研究,并且讨论了复杂系统结构的一些情况,推进了相关理论的研究。……