当前位置:主页 > 科技论文 > 机电工程论文 >

基于改进GA-SVR的机械关键部件寿命预测及维修策略研究

发布时间:2017-06-17 00:08

  本文关键词:基于改进GA-SVR的机械关键部件寿命预测及维修策略研究,,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:随着“工业4.0时代”和“智能制造时代”的到来,机械传动装备系统在航空航天、船舶和高端制造业等领域发挥着越来越重要的作用,因此装备系统及其某些关键部件的可靠性被视为设备健康管理的重要关注点之一。剩余寿命预测与维修方式决策是设备健康管理极其重要的两个方面,同时也是提升设备可靠性的重要手段。通过运用科学的预测方法提升寿命预测精度,再以预测结果为基础,选择合适的维修策略是提升设备系统及其关键部件可靠度的一种非常有效的途径。本文从预测算法研究与改进和维修策略决策两个方面入手,通过运用一定的数据挖掘方法和智能机器学习算法来提升寿命预测精度和预测效率,然后再建立考虑可靠度的维修成本模型来选择、决策最优的维修方式和维修时间,旨在提升关键部件的可靠度和健康管理维护的经济性,具有重要的学术研究价值和现实意义。论文主要研究内容如下:(1)阐述分析了剩余寿命预测技术的研究现状、存在的主要问题和当前国内外研究热点及难点,概述了维修决策的理论体系、主要影响因素和未来研究的主流趋势,进而总结提出本文拟研究的问题、目标和意义。(2)针对实时在线剩余寿命预测往往面对的是机械设备大规模的健康状态数据问题,提出了融合增量LHD采样算法的GA-SVR机械关键部件剩余寿命预测模型,并引入二次指数平滑法对性能衰退指标集进行了输入前预处理来提升模型的预测精度和泛化性能,在验证分析时改进增量GA-SVR预测模型在预测精度和预测效率方面表现出了明显的优势,与标准SVR模型相比,预测误差下降44.89%,预测时间缩短39.87%。(3)构建了以关键部件生命周期内单位时间维修成本最小化为目标,面向零非计划停机的维修策略决策优化模型,该模型考虑了失效概率随服役时间变化和预先维修累积损伤对维修成本的影响,并引入了维修时间阈值的概念。该模型最终能给出最优的维修方式和维修时间点,并通过算例验证了该模型的有效性和可行性。
【关键词】:机械关键部件 LHD算法 GA-SVR 寿命预测 维修决策
【学位授予单位】:重庆大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TH17
【目录】:
  • 中文摘要3-4
  • 英文摘要4-8
  • 1 绪论8-17
  • 1.1 选题背景和研究意义8-10
  • 1.1.1 选题背景8-9
  • 1.1.2 研究目的与意义9-10
  • 1.2 国内外研究现状10-14
  • 1.2.1 剩余寿命预测国内外研究现状10-12
  • 1.2.2 维修方式决策国内外研究现状12-14
  • 1.3 文章结构和创新点14-17
  • 1.3.1 本文创新点14-15
  • 1.3.2 本文研究内容15
  • 1.3.3 本文技术路线15-17
  • 2 剩余寿命预测与维修决策的相关理论及方法17-27
  • 2.1 剩余寿命预测17-21
  • 2.1.1 机械装备剩余寿命预测的特征17-18
  • 2.1.2 性能衰退指标集的构造18-19
  • 2.1.3 预测方法的选取19-21
  • 2.1.4 构建预测模型的一般流程21
  • 2.2 维修策略决策理论21-27
  • 2.2.1 维修方式概述21-23
  • 2.2.2 视情维修策略的特征23-24
  • 2.2.3 基于寿命预测的维修决策原理及优势24-27
  • 3 基于改进增量GA-SVR的剩余寿命预测方法研究27-41
  • 3.1 模型输入融合指标集27-29
  • 3.1.1 性能衰退评估分析27-28
  • 3.1.2 输入融合指标集的构造28-29
  • 3.2 标准SVR算法概述29-33
  • 3.2.1 基本SVM算法概述29-31
  • 3.2.2 标准SVR算法的原理及存在的不足31-33
  • 3.3 基于改进增量GA-SVR算法的预测模型33-40
  • 3.3.1 增量SVR算法思想及原理33-35
  • 3.3.2 增量LHD采样算法35-38
  • 3.3.3 基于遗传算法的改进增量SVR38-40
  • 3.4 本章小结40-41
  • 4 基于剩余寿命预测的关键部件维修策略决策研究41-49
  • 4.1 维修决策模型设置41-42
  • 4.1.1 模型条件假设41-42
  • 4.1.2 模型参数定义42
  • 4.2 维修优化决策模型关键参数分析42-45
  • 4.3 构建平均单位时间维修成本模型45-47
  • 4.3.1 预先维修成本模型45-46
  • 4.3.2 事后维修成本模型46-47
  • 4.4 面向零非计划停机的维修策略优化47-48
  • 4.5 本章小结48-49
  • 5 实例分析49-57
  • 5.1 背景介绍49
  • 5.2 试验数据采集49-51
  • 5.2.1 啮合频率的计算49-50
  • 5.2.2 测量参数选择50
  • 5.2.3 测点选择50
  • 5.2.4 试验参数设置50-51
  • 5.3 剩余寿命预测验证分析51-53
  • 5.4 面向零非计划停机的维修策略决策验证53-56
  • 5.5 本章小结56-57
  • 6 结论及展望57-59
  • 6.1 结论57
  • 6.2 展望57-59
  • 致谢59-60
  • 参考文献60-65
  • 附录65
  • A.作者在攻读学位期间发表的论文及软件著作权目录65
  • B.作者在攻读学位期间取得的科研成果目录65

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 A.W.Labib,梁工谦,肖媛;面向结构重组的维修策略[J];设备管理与维修;2005年09期

2 吴伟;;蒸汽阀门维修策略探讨[J];阀门;2006年03期

3 熊晔;方泽明;吕伟;;基于设备风险指数的维修策略制定及应用[J];给水排水;2013年01期

4 王文义,张洪芬;维修策略的概念、方法和模型(Ⅰ)[J];运筹与管理;1997年02期

5 范世东,钟骏杰,严立;设备针对性维修策略[J];武汉交通科技大学学报;1998年06期

6 王祖芬;工程机械的维修策略和检修项目的确定[J];工程机械与维修;2000年07期

7 戴旭东,赵三星,谢友柏,杨兆建,马亚铃;以可靠性为中心的机械设备针对性维修策略研究[J];机械科学与技术;2002年01期

8 吴建忠,王生凤,徐宗昌;维修策略的新发展——以利润为中心的维修策略[J];机械制造;2002年12期

9 张俊涛;赵新文;;复杂设备的经济维修策略[J];设备管理与维修;2006年11期

10 蔡景;左洪福;刘明;耿端阳;;复杂系统成组维修策略优化模型研究[J];应用科学学报;2006年05期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 顾莉群;;大型企业办公微机采购维修策略[A];2008全国第十三届自动化应用技术学术交流会论文集[C];2008年

2 冯兵;陶凤和;;与武器系统服役期相适应的维修策略[A];第十届全国设备监测与诊断技术学术会议论文集[C];2000年

3 邢瑞;于鹏;王小翠;郑更新;;故障小修的改进维修策略[A];中国企业运筹学[C];2009年

4 林鹏程;吴庭毅;;简论航站楼设备维修策略的决择[A];上海空港(第4辑)[C];2007年

5 宋东平;;两级连续传输线的单人维修策略[A];1994年中国控制会议论文集[C];1994年

6 张翠凤;;欧美维修工程的新发展[A];第三届全国设备管理经验交流研讨会议论文集[C];2000年

7 胡刚;;设备维修策略与全面润滑解决方案[A];中国汽车工程学会燃料与润滑油分会第11届年会论文集[C];2004年

8 赵洪灿;;康仁644电解质仪维修策略[A];2004年浙江省检验医学学术会议论文汇编[C];2004年

9 孙学锋;赵元立;;舰艇装备的预先主动性维修策略设计[A];中国造船工程学会修船技术学术委员会船舶维修理论与应用论文集第七集(2004年度)[C];2004年

10 顾祝平;郑逢亮;;基于自动数据获得技术的飞机CBM维修策略[A];2011航空维修理论研究及技术发展学术交流会论文集[C];2011年

中国博士学位论文全文数据库 前6条

1 高俏俏;基于几何过程的退化可修系统维修策略研究[D];燕山大学;2015年

2 郑建祥;基于可靠性和经济性的城市公交车辆维修策略研究[D];江苏大学;2012年

3 钱新博;水力发电机组故障预测与状态维修策略研究[D];华中科技大学;2014年

4 黄勇理;电站设备维修管理信息平台建设的实践研究[D];华中科技大学;2005年

5 谷东伟;基于故障相关的刀架系统维修策略研究[D];吉林大学;2013年

6 张大波;基于状态监测与系统风险评估的电力设备维修及更新策略研究[D];重庆大学;2012年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 李明程;基于车载信息的机车部件寿命分布规律及维修策略研究[D];西南交通大学;2015年

2 林森;退化系统剩余寿命预测及非完美维修策略研究[D];太原科技大学;2015年

3 赵婧;面向设备使用企业的MRO支持系统相关问题研究[D];太原科技大学;2015年

4 王少敏;动车组转向架关键零部件的故障规律及维修策略研究[D];北京交通大学;2016年

5 周壮;维修策略及担保合同的决策模型及博弈分析[D];北京交通大学;2016年

6 张慧茹;发电厂DCS维修策略研究和风险分析[D];华北电力大学(北京);2016年

7 刘珍翔;基于改进GA-SVR的机械关键部件寿命预测及维修策略研究[D];重庆大学;2016年

8 郭一明;基于强化学习的劣化系统维修策略研究[D];合肥工业大学;2011年

9 付亚利;基于维修策略的安全仪表系统建模及优化[D];华北电力大学;2015年

10 黄成果;设备维修策略模型分析与决策支持[D];华中科技大学;2006年


  本文关键词:基于改进GA-SVR的机械关键部件寿命预测及维修策略研究,由笔耕文化传播整理发布。



本文编号:456814

资料下载
论文发表

本文链接:https://www.wllwen.com/jixiegongchenglunwen/456814.html


Copyright(c)文论论文网All Rights Reserved | 网站地图 |

版权申明:资料由用户76742***提供,本站仅收录摘要或目录,作者需要删除请E-mail邮箱bigeng88@qq.com