机会维修策略下的系统可用度分析

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1、万方数据第36卷第10期数学的实践与认识v01.36No.102006年lo月MATHEMATICSINPRACTICEANDTHEORY0ctober,2006机会维修策略下的系统可用度分析程志君,郭波(国防科技大学信息系统与管理学院系统工程系,湖南长沙4l0073)摘要:机会维修是针对多部件系统提出的一类新的维修策略,主要解决部件阃存在经济相关性的问题.利用更新过程理论建立了机会维修策略下的系统模型.并给出了系统瞬态和稳态可用度的求解方法.通过分析比较可知,利用更新过程稳态下的某些特性。可以不必求解更新方程而比较简便地求解系统

2、稳态可用度.关键词:机会维修l可用度;更新过程1引言系统的维修策略对于保障系统可靠性有着极其重要的作用,相关的研究工作已取得了大量的成果.但大部分研究者都将系统看成一个整体来处理,但实际上,系统通常由多个部件组成,不同部件有不同的故障规律和最佳维修策略,对整个系统而言,由于部件间相互作用的存在,系统的最佳维修策略并不是部件策略的简单组合,针对这一问题,研究者们提出了多种新的维修策略,如成组维修、机会维修等.机会维修是指当系统中某个部件出现故障或进行定期维修时,其他部件的寿命如果超过了事先给定的控制限L,那么这些部件将一起进行维修或

3、更换.这一策略是Berg(1】首先提出的,主要针对寿命服从指数分布的两部件系统,之后研究者又将其扩展到更一般的情况,Zheng和Fard[2]讨论包含k类不同部件的系统,提出了(I。一∥,I。)策略,Dagpunar[3]假设机会的产生服从Poisson分布,在每次机会到达时,对系统内部件状态进行分析,确定是否进行维修.目前相关研究大部分只探讨系统运行费用方面的问题,而忽略系统可用度的分析[4],但在实际工作中,人们更关注系统的可用度是否能够满足要求.本文针对多部件串联系统,建立了相应的机会维修模型,并利用更新过程原理给出了计算系

4、统瞬态与稳态可用度的解析方法.一般来说,任何多部件系统都可以看成是由某个部件与其他剩余部件组成的,因此文中假设系统是由两部件组成,这样不仅简化了模型,而且研究结果也具有更广泛的参考价值。2系统描述与假设1.系统由两部件串联而成,其中部件1寿命服从指数分布F,(f)=1一e—l,'部件2寿命服从一般分布F2(£);2.部件i的维修时间为G,此外系统组成部件间存在经济相关性(economicaldependence),即每次维修除了部件的维修工作外,还需要对系统迸行拆装,这一过程会消耗一定的维修时间和资源,假设每次系统拆装的时间为G,

5、,这里(i=1,2);坟稿日期;z006一03一07基金项目t国家自然科学基金(70501031)万方数据万方数据万方数据机会维修策略下的系统可用度分析作者:程志君,郭波,CHENGZhi-jun,GUOBo作者单位:国防科技大学信息系统与管理学院系统工程系,湖南,长沙,410073刊名:数学的实践与认识英文刊名:MATHEMATICSINPRACTICEANDTHEORY年,卷(期):2006,36(10)引用次数:0次参考文献(6条)1.BergMOptimalreplacementpoliciesfortwo-unitmac

6、hineswithincreasingrunningcosts-Ⅰ19762.ZhengX.FardNAmaintenancepolicyforrepairablesystemsbasedonopportunisticfailureratetolerance19913.DagpunarJSMaintenancemodelwithopportunitiesandinterruptreplacementoptions1996(11)4.PhamH.WangHOptimal(τ,T)opportunisticmaintenanceofa

7、K-out-of-n:GSystemwithimperfectPmandpartialfailure20005.曹晋华.程侃可靠性数学引论19866.毛用才.胡奇英随机过程2001相似文献(4条)1.期刊论文蔡景.左洪福.吕德峰.CaiJing.ZuoHongfu.LüDefeng机会维修策略下的多部件系统可用度仿真-南京航空航天大学学报(英文版)2009,26(3)针对多部件系统固定维修时间长的特点,提出采用机会维修策略,将预防性维修和故障维修有机结合起来,从而分摊系统的固定维修时间,实现提高系统可用度的目的.为此,分析了系统的

8、故障率特性,以及最小维修下的随机故障时间的产生特点.在此基础上,以各部件机会维修役龄为变量,最大化可用度为目标,给出了系统可用度仿真优化方法.最后通过算例,验证了该仿真算法的正确性.2.学位论文蔡景民用飞机系统维修规划方法研究2007随着科学技术的

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