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1.
针对设备在实际运行和执行任务时经常涉及到维修、更新报废等管理活动缺乏定量模型支撑的问题,提出了利用典型部件的预测寿命和非典型部件的历史寿命对设备系统级的健康状态进行综合评估的方法,建立了一种以状态指标为决策序列的动态规划更新决策方法。该方法能综合考虑维修费用和更新费用,确定最优更新决策,降低保障费用,有效的提高了设备的经济效益。最后经过案例分析证明了该方法的有效性,对于提高设备的保障能力和经济效益提供了理论支撑和方法指导。  相似文献   
2.
结合战时装备保障实际情况和战损装备抢修任务特点,分析了现有战损装备抢修任务指派模型的特点及不足.依据紧急程度对战损装备抢修任务进行分类,建立了不同紧急度对应的装备抢修任务指派模型,重点是利用蚁群算法对模型进行求解.最后通过某装备保障想定的实例进行了验证,结果表明该算法操作简单、切实有效,能有效实施战损装备应急抢修任务的指派,在装备保障智能决策系统中有较好的应用前景.  相似文献   
3.
一种维修性神经网络模型   总被引:4,自引:0,他引:4  
运用神经网络的BP算法建立了系统的维修性模型,结合一实例验证了模型,效果较好。  相似文献   
4.
光电装备延伸保修策略选择中最重要工作就是评估待选择的策略。为选出最合适策略,提高决策的科学性和合理性,克服不同指标之间的属性不一致性和以往指标确定主观性过大的问题,提出基于粗糙集和模糊集理论的综合评估模型。根据粗糙集理论和经验,采用属性指标重要度计算属性评估指标权重;与专家模糊指标评估矩阵相结合,得到最终综合评估值,选定最优策略。通过具体实例应用分析,验证方法的合理性和可行性。  相似文献   
5.
基于油液光谱分析和粒子滤波的发动机剩余寿命预测研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
油液光谱分析是机械磨损状态监测、故障诊断与故障预测的重要技术,基于光谱数据的机械状态剩余寿命预测有利于实现机械系统的最优维修决策。由于机械设备越来越复杂,其健康状态的退化过程很难用线性模型来表示,而粒子滤波(particle filter,PF)对非线性非高斯系统的处理能力,与经典Kalman滤波相比具有明显的优势,文章将PF预测方法运用于光谱分析,提出了基于PF和油液光谱分析技术的设备剩余寿命预测方法。在预测模型中实现了根据设备后验分布的估计值预测其先验分布概率,建立了基于PF的多步向前长期预测模型。最后,对某发动机实际的光谱分析数据进行了预测和分析,并与传统Kalman滤波方法的预测结果进行了比较,结果充分表明了本方法的有效性和优越性。  相似文献   
6.
针对变速箱的工作时间不能真实反映实际健康状况的问题,通过提取变速箱的振动信号作为状态参数,建立了基于BP神经网络的变速箱故障诊断模型。该模型首先提取振动信号中对故障反映灵敏的成分作为特征值,获得BP神经网络的训练数据,并通过对比确定最优的隐含层节点数,确定BP神经网络的结构参数。模型训练结束后,以验证数据为例进行故障诊断研究,并对诊断结果进行评估。评估结果表明,该模型准确度高,具有较好的应用和推广价值。  相似文献   
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