基于GA-BP神经网络的列车关键部件预防性维修优化模型及应用

周志恒，贺德强,2，陈彦君,2，张小振，沈国强

(1.广西大学 机械工程学院，广西 南宁530004；2.广西制造系统与先进制造技术重点实验室，广西 南宁530004；3.南宁轨道交通集团有限责任公司，广西 南宁530029)

我国现行的地铁维护措施主要以故障修和定期维修措施为主[1]，但是这种模式往往伴随着过维修和欠维修情况的存在。国内外学者针对以上缺陷对地铁列车的维修模式开展了相应的优化研究。马亮等[2]以地铁检修制度和班组检修能力为基础，建立以检修次数最多和平均利用率最高为目标的列车多目标预防性维修模型，整体提升了行车基地的检修效率和列车利用率；王灵芝等[3−4]通过建立三参威布尔维修模型，利用相关系数法和最小二乘法，提高参数估计精度，简化计算过程；同时以生产设备为研究对象，在可靠性下降的情况下提出了成组维修的费用优化模型，在保证设备安全运行前提下找到了最优维修策略；贺德强等[5]提出一种考虑机会维修阈值的预防性维修优化模型，综合分析机会役龄因子和安全失效概率因子对维修策略的影响，最终达到减少维修次数、降低维修费用、提高列车正线运营率的目的；AN‐TONIO等[6]引入ETT(Economic Type Turning)维 修选项，通过建立寿命周期成本模型来估算列车轮对的磨损演化情况，结果表明，ETT在复杂轮对维修策略下可节约成本2.0%～4.7%；HOSSEINI等[7]结合成本优化法和模糊层次分析法，提出一种系统要素维护成本优化模型，将维修费用确定为系统可靠性指标和预防性维修预算的函数，为维修预算提供了新的指导；……