系统的最佳随机维护策略

系统进行有计划的预防性维护时,要求设计一个具有周期T的维护时间表.有一个重要的问题就是这种维护时间表是否具有最佳周期.本文给出最佳随机维护策略问题有解存在的必要条件,并得到结论:当失效时刻Y服从指数分布时,对维护次数N的任意概率分布,最佳随机维护策略问题都无解.     

有延迟修理的两部件串联系统的预防维修策略

研究由两个部件串联组成的系统的预防维修策略, 当系统的工作时间达到T时进行预防维修, 预防维修使部件恢复到上一次故障维修后的状态. 当部件发生故障后进行故障维修, 因为各种原因可能会延迟修理. 部件在每次故障维修后的工作时间形成随机递减的几何过程, 且每次故障后的维修时间形成随机递增的几何过程. 以部件进行预防维修的间隔T和更换前的故障次数N组成的二维策略(T,N)为策略, 利用更新过程和几何过程理论求出了系统经长期运行单位时间内期望费用的表达式, 并给出了具体例子和数值分析.     

带有多重休假及预防维修的冲击模型二维更换策略

研究了修理工带有多重休假且定期检测的累积冲击模型.为了延长系统的运行时间,在检测时考虑了预防维修.将事后维修和预防维修结合起来运用于可修系统,且假定预防维修能够"修复如新",而事后维修为"修复非新".以系统的检测周期和故障次数为二维决策变量,选取系统经长期运行单位时间内期望费用为目标函数.并通过数值分析,求出了最优策略.     

修理工可单重休假的预防维修更换策略

本文研究了一个修理工带有单重休假的单部件可修系统.为了延长系统的使用寿命,在系统故障前考虑了预防维修,且假定预防维修能够“修复如新”,而故障维修为“修复非新”时,以系统的故障次数N为更换策略.通过更新过程和几何过程理论,得出系统经长期运行单位时间内期望费用的明显表达式,并对预防维修的定长间隔时间T及更换策略N进行了讨论,最后,通过实例分析,求出最优策略N’,使得目标函数取得最优值.     

有两种故障状态的两部件串联系统的预防维修策略

本文研究的是由两个部件串联组成且有两种故障状态的系统的预防维修策略, 当系统的工作时间达到T时进行预防维修, 预防维修使部件恢复到上一次故障维修后的状态。每个部件发生故障都有两种状态, 可维修和不可维修。当部件的故障为可维修故障时, 修理工对其进行故障维修, 且每次故障维修后的工作时间形成随机递减的几何过程, 每次故障后的维修时间形成随机递增的几何过程。当部件发生N次可维修故障或一次不可维修故障时进行更换。以部件进行预防维修的间隔和更换前的可维修故障次数N组成的二维策略(T, N) 为策略, 利用更新过程和几何过程理论求出了系统经长期运行单位时间内期望费用的表达式, 并给出了具体例子和数值分析。     

选择性维护决策的研究进展与挑战

在工业生产和军事领域中,生产设备或技术装备往往要求连续执行多个任务,并且在任务间隔期内需要对系统中老化或失效的部件进行维护以确保完成后续任务.然而,由于受有限的成本、时间、设备及人员等维护资源的限制,在任务间隔期内难以修复系统中的所有组成部件,决策者只能有策略地选择部分部件进行维护,从而最大程度地确保完成后续任务,这类维护决策问题被称为选择性维护.现主要介绍选择性维护决策的基本模型和特点,并从系统建模、维护程度、资源约束与资源消耗、任务特性与应用环境、优化算法五个方面综述国内外关于选择性维护决策的研究进展和发展动态,并讨论其发展趋势和挑战.     

M/M/l/k后馈系统中的随机过程

本文对M/M/1/k后馈排队系统中各随机过程的Poisson性进行了讨论,推广了Br(?)ma(?)d([2],[3])的相应结果.所得结论表明M/M/1/k后馈系统与M/M/1后馈系统情况有所不同,即在某些情况下,除了总输出过程外,还有其它的过程也可能是Poisson过程.顺便又对M/M/C/k前馈后馈排队系统的动态数学模型进行了严格的讨论.     

离散时间的双Poisson模型的破产概率

本文在离散复合Poisson风险模型的基础上,研究保费的收取也为一个Poisson过程的模型, 在保费收取量和理赔量都离散取整数值时,我们运用转移概率推导出了保险公司在有限时间内破产的概率以及最终破产概率的级数表达式和矩阵表达式.     

带有线性退化和随机振荡的系统可靠性及维修决策

研究了随时间发生线性退化和随机振荡导致瞬时退化的系统可靠度及定期维修策略。随机振荡的发生次数服从非时齐泊松过程,每次振荡造成系统的退化量独立同分布。当累积退化量达到阀值时,系统发生故障。为了改善系统工作状态,降低故障风险,每隔T时对系统进行不完全预防维修,维修后故障率函数将发生变化,维修成本与系统的退化程度有关。在NT时,对系统进行完全预防维修,使系统修旧如新。构建了系统的可靠度函数。在单位时间平均利润最大的前提下,提出不完全预防维修间隔T和完全预防维修周期NT的确定方法。分析了模型参数对维修决策的影响。     

依赖于年龄的冲击模型

本文讨论更一般化的冲击模型。时间t时,冲击次数为k的条件下,系统仍未失效的概率为P_k(t),它不仅依赖于冲击次数,还依赖于时间t。从而系统的生存概率为: H(t)=sum from k=0 to ∞ (P{N(t)=K})。本文对一般Poisson冲击过程以及具有独立、平稳、非负增量性的连续磨损过程,证明了H对于P_k(t)的分布类的继承性,即在一些正则条件下,当P_k(t)属于二维 IFR(NBU)时,H属于IFR(NBU),及当P_k(t)对任意t, 对k属于IFRA时,H属于IFRA。最后给出了一些应用。     

考虑不完全检测的冲击模型最优维修策略

针对制造系统中设备检测不完全的情形,研究基于不完全检测的冲击模型的周期检测、维修联合策略．通过定期检测获知系统的劣化状态以进行必要的预防性维修．在假设系统是退化的且有k个不同故障状态的条件下,以最小化系统运行成本为目标,以检测周期T、系统更换前故障次数Ⅳ为联合决策变量,利用更新过程理论建立了系统平均费用率C（T,N）的数学模型,并且给出最优联合策略的数值算法．最后借助数值例子演示了该模型,分析了检测水平对系统运行成本的影响．     

A replacement model for an additive damage model with restoration

A system existing in a random environment receives shocks at random points of time. Each shock causes a random amount of damage which accumulates over time. A breakdown can occur only upon the occurrence of a shock according to a known failure probability function. Upon failure the system is replaced by a new identical one with a given cost. When the system is replaced before failure, a smaller cost is incurred. Thus, there is an incentive to attempt to replace the system before failure. The damage process is controlled by means of a maintenance policy which causes the accumulated damage to decrease at a known restoration rate. We introduce sufficient conditions under which an optimal replacement policy which minimizes the total expected discounted cost is a control limit policy. The relationship between the undiscounted case and the discounted case is examined. Finally, an example is given illustrating computational procedures.     

δ冲击模型中截尾数据的统计推断

本文研究了δ-冲击模型中参数δ的统计推断问题，该模型具有参数为λ的Poisson冲击，系统在当两个连续的冲击时间间隔小于δ时失效，失效的时间记为T．首先，我们给出了在δ小于平均冲击间隔时间(即1／λ)的情况下，失效时间T的密度函数的性质；然后我们给出了截尾数据的损失信息补偿的方法；借助Class-K方法，给出了δ的无偏、一致估计以和区间估计．最后，由Edgeworth展开和Boostrap方法，我们得到了δ的精确度更高的区间估计．     

On the First Entry Time of a ℤ+-valued AR(1) Process

In this paper we derive an explicit formula for the expected value of the first time a ₊-valued AR(1) process exceeds a given level. Using martingale theory we obtain a generalized Wald's equation that holds under a simple integrability condition. As an application, we give an asymptotic formula for the expected value of the first exit time of the AR(1) process with a thinned Poisson innovation.     

多部件系统故障预防工作的组合优化

研究了实践中常见的四种预防工作组合类型,即定时维修、功能检测、使用检查及检查与定时维修的组合策略,以单位时间维修费用最小为目标建立了多部件故障预防工作的组合优化模型.在此基础上,提出了两个故障预防工作的组合优化算法,并给出了计算示例以说明模型和算法的性能.     

Optimal economic production quantity policy for imperfect process with imperfect repair and maintenance

This study integrates maintenance and production programs with the economic production quantity (EPQ) model for an imperfect process involving a deteriorating production system with increasing hazard rate: imperfect repair and rework upon failure (out of control state). The imperfect repair performs some restorations and restores the system to an operating state (in-control state), but leaves its failure until perfect preventive maintenance (PM) is performed. There are two types of PM, namely imperfect PM and perfect PM. The probability that perfect PM is performed depends on the number of imperfect maintenance operations performed since the last renewal cycle. Mathematical formulas are obtained for deriving the expected total cost. For the EPQ model, the optimum run time, which minimizes the total cost, is discussed. Various special cases are considered, including the maintenance learning effect. Finally, a numerical example is presented to illustrate the effects of PM, setup, breakdown and holding costs.     

Batch arrival queues with vacations and server setup

We study a single server queueing system whose arrival stream is compound Poisson and service times are generally distributed. Three types of idle period are considered: threshold, multiple vacations, and single vacation. For each model, we assume after the idle period, the server needs a random amount of setup time before serving. We obtain the steady-state distributions of system size and waiting time and expected values of the cycle for each model. We also show that the distributions of system size and waiting time of each model are decomposed into two parts, whose interpretations are provided. As for the threshold model, we propose a method to find the optimal value of threshold to minimize the total expected operating cost.