基于粒子群算法的天然气管道预防性维修周期优化研究

发布时间：2017-09-20 09:22

  本文关键词：基于粒子群算法的天然气管道预防性维修周期优化研究

  更多相关文章： 维修周期 多目标优化 粒子群算法 MATLAB

【摘要】：我国部分天然气管道设备已逐渐步入老龄化阶段,管道设备的预维修工作就凸显其重要性。要想有效避免管道事故发生,一方面要求企业提升设备的可维修性,提高设备可靠度,另一方面企业会尽可能降低设备维修成本,使制定的维修策略既经济又合理。本文将结合以可靠性为中心的维修和序列预防性维修两种思想,以可靠度和维修成本为优化目标,建立天然气管道设备的预防性维修周期优化模型,在MATLAB环境下,运用多目标粒子群算法对模型优化求解,得到天然气管道设备的预防性维修周期,以此来制定经济有效的天然气管道维修策略。本文主要研究内容如下:(1)天然气管道设备维修现状分析。在对天然气管道设备维修现状进行定性分析的基础上,针对天然气管道设备的特点,分析其故障率和故障分布,选择符合实际情况的故障分布函数。同时,针对现阶段天然气管道设备的定周期维修模式,选择采用更经济、更符合实际情况的弹性周期维修方式。(2)基于粒子群算法的预防性维修周期优化模型的构建。在理论和实际分析的基础上,结合以可靠性为中心和序列预防性维修的思想,提出模型建立假设,分析维修成本要素和维修周期要素组成,将可靠度和维修成本作为优化目标,建立可靠性-维修成本多目标优化模型,以达到设备可靠度高和维修成本低的目的。(3)模型的算法实现。运用多目标粒子群优化算法,设计天然气管道预防性维修周期的求解步骤,针对具体案例,运用MATLAB编程工具,实现可靠性-维修成本多目标优化模型,得出同时满足维修成本和可靠度要求的维修次数和最优预防性维修周期,为天然气管道设备预防性维修策略提供理论依据。
【关键词】：维修周期 多目标优化 粒子群算法 MATLAB
【学位授予单位】：西安建筑科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TE973
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 1 引言8-16
• 1.1 研究背景及意义8-10
• 1.2 国内外研究现状10-13
• 1.2.1 预防性维修的国内外研究现状10-12
• 1.2.2 粒子群算法应用研究现状12-13
• 1.3 研究内容及研究方法13-16
• 1.3.1 研究内容13-14
• 1.3.2 研究方法14-16
• 2 研究理论基础16-26
• 2.1 设备维修概述16-17
• 2.2 预防性维修理论概述及分类17-21
• 2.2.1 预防性维修理论概述17-18
• 2.2.2 预防性维修分类18-21
• 2.3 以可靠性为中心的维修理论21-23
• 2.3.1 可靠性相关定义21
• 2.3.2 可靠性主要指标21-23
• 2.4 本章小结23-26
• 3 天然气设备维修现状26-38
• 3.1 设备故障率及故障分布26-29
• 3.2 天然气设备维修存在的问题29-31
• 3.3 长输天然气设备维修方法31-36
• 3.3.1 维修目标的确定31-32
• 3.3.2 常见的设备维修模式32-35
• 3.3.3 长输天然气设备维修方法35-36
• 3.4 本章小节36-38
• 4 天然气管道预防性维修周期优化模型38-46
• 4.1 优化模型假设38-39
• 4.2 预防性维修周期模型要素39-42
• 4.2.1 成本要素39-40
• 4.2.2 维修周期要素40-42
• 4.3 可靠性-维修成本多目标优化模型42-44
• 4.4 本章小结44-46
• 5 基于粒子群算法的天然气管道预维修周期求解46-64
• 5.1 解决多目标问题的粒子群优化算法46-53
• 5.1.1 多目标优化求解46-48
• 5.1.2 粒子群优化算法48-51
• 5.1.3 多目标粒子群算法51-53
• 5.2 可靠性-维修成本多目标优化模型算法实现53-54
• 5.3 实证研究54-62
• 5.3.1 实例54-55
• 5.3.2 结果分析55-62
• 5.4 本章小结62-64
• 6 结论与展望64-66
• 6.1 结论64
• 6.2 展望64-66
• 参考文献66-72
• 攻读硕士研究生期间发表的论文72-74
• 致谢74

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本文编号：887221