DOI: 10.11908/j.issn.0253-374x.2018.10.012
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作者单位: 同济大学,同济大学,同济大学
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中图分类号: TH186
基金项目: 国家自然科学基金项目（51605335）
A RealTime CBM DecisionMaking Model for Bernoulli Serial Production Line
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摘要:基于状态的维护（conditionbased maintenance, CBM）方法可以有效降低设备故障率，但维护导致的设备停机会在一定程度上造成系统产量流失.为了减少CBM对生产系统的影响，提出了实时维护决策控制方法.首先，建立基于马尔可夫过程的数学模型描述系统动态变化.其次，通过计算永久性生产损失量化停机维护对产量的影响.最后，提出了一种控制算法以优化CBM决策.仿真试验结果表明，该模型能恰当描述伯努利生产线的动态变化，且CBM决策控制方法可以减少永久性生产损失、提高整体生产效率.
Abstract:Conditionalbased maintenance (CBM) can reduce the possibility of machines’ failure, but the stoppage resulted by CBM will affect the system’s throughput. In order to minimize the impact of CBM, a realtime maintenance decision method was proposed. First, a mathematical model based on Markov process model was developed to describe the system dynamics. Second, the model quantified the impact of system stoppages on the throughput by calculating the permanent production loss. Finally, a control algorithm was developed to optimize CBM decisions. A simulation case study was performed to validate the effectiveness of the model.
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串行伯努利生产线的实时维护决策控制
本站小编 Free考研考试/2022-02-13
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