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        狀態(tài)維修決策的研究現(xiàn)狀與展望

        2013-10-08 07:28:30張耀輝王少華韓小孩魏立剛
        關(guān)鍵詞:劣化裝備決策

        張耀輝,王少華,韓小孩,魏立剛

        (1.裝甲兵工程學(xué)院技術(shù)保障工程系,北京100072;2.裝甲兵工程學(xué)院裝甲兵裝備技術(shù)研究所,北京100072)

        隨著技術(shù)含量和結(jié)構(gòu)復(fù)雜程度的不斷增加,現(xiàn)代裝備的故障規(guī)律呈現(xiàn)出多樣性,傳統(tǒng)的以時間為依據(jù)的定時維修已難以滿足當(dāng)前的維修保障需求。定時維修易造成失修和維修過剩問題,同時會造成巨大的財力、物力和人力浪費(fèi)。隨著狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)、信號處理技術(shù)、數(shù)據(jù)融合技術(shù)和智能推理技術(shù)等的蓬勃發(fā)展,狀態(tài)維修(Condition Based Maintenance,CBM)作為一種新的維修方式出現(xiàn)并開始應(yīng)用于工程實踐,CBM在制定維修策略時考慮了裝備的運(yùn)行狀態(tài),盡可能在故障發(fā)生前進(jìn)行維修,可以顯著降低故障發(fā)生的次數(shù)、減少運(yùn)行和維修費(fèi)用,優(yōu)化維修任務(wù),提高裝備使用可靠度和裝備的利用率。目前,CBM技術(shù)已經(jīng)在航空航天、國防、電力、冶金、化工等諸多領(lǐng)域取得了良好的應(yīng)用效果。應(yīng)用CBM技術(shù)后,美國大型發(fā)電廠的故障發(fā)生率降低了75%,大小修費(fèi)用降低了25% ~75%,重大化工企業(yè)重要裝備故障停車臺次下降了95%,維修費(fèi)用降低了40% ~70%,裝備的運(yùn)行周期也得到了延長[1]。

        1 狀態(tài)維修開放系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

        狀態(tài)維修是建立在一個完整的狀態(tài)維修系統(tǒng)之上的,這個系統(tǒng)應(yīng)該包括從數(shù)據(jù)采集到具體維修建議等一系列功能。狀態(tài)維修決策是CBM的核心內(nèi)容,因此需要在CBM整體框架內(nèi)準(zhǔn)確界定其內(nèi)容和技術(shù)過程。目前,關(guān)于狀態(tài)維修系統(tǒng)結(jié)構(gòu)具有不同的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn),其中最重要的是由美國機(jī)械信息管理開放系統(tǒng)聯(lián)盟(Machine Information Management Open System Alliance,MIMOSA)等聯(lián)合發(fā)布的狀態(tài)維修開放系統(tǒng)結(jié)構(gòu) (Open System Architecture for Condition Based Maintenance,OSA-CBM)[2],OSACBM將CBM分為7個功能模塊,從技術(shù)層面提供了有關(guān)開放式標(biāo)準(zhǔn)的建議,如圖1所示。1)數(shù)據(jù)獲取模塊:實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集。2)數(shù)據(jù)處理模塊:將來自傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行變換,提取狀態(tài)特征量。3)狀態(tài)監(jiān)視模塊:將來自傳感器模塊、信號處理模塊的數(shù)據(jù)與閾值進(jìn)行比較,輸出警告信號。4)健康評價模塊:對所監(jiān)測部件、分系統(tǒng)或系統(tǒng)的性能衰退狀況進(jìn)行評估,對處于衰退期的系統(tǒng)進(jìn)行診斷記錄,描述可能發(fā)生的故障和故障跡象,該模塊在狀態(tài)評估時考慮了系統(tǒng)的歷史趨勢、運(yùn)行環(huán)境、負(fù)載和維修歷史等因素。5)狀態(tài)預(yù)測模塊:綜合處理前面各個層次所獲得的數(shù)據(jù),考慮系統(tǒng)未來的使用條件,預(yù)測未來某一時期系統(tǒng)的健康狀況或系統(tǒng)的剩余壽命。6)決策支持模塊:產(chǎn)生裝備使用和維修的決策。7)數(shù)據(jù)顯示模塊:顯示前面各個模塊中的數(shù)據(jù),便于人機(jī)交互。

        圖1 OSA-CBM組成模塊

        從現(xiàn)階段CBM的研究現(xiàn)狀看,IEEE Std 1451、IEEE Std 1232和ISO 13373-1等一系列標(biāo)準(zhǔn)已經(jīng)對OSA-CBM前3個模塊進(jìn)行了規(guī)范;健康評價模塊主要包括狀態(tài)評估和故障診斷這2個內(nèi)容,IEEE Std 1232和ISO 13373-1對故障診斷進(jìn)行了規(guī)范。對于健康評價模塊中的狀態(tài)評估、狀態(tài)預(yù)測模塊和決策支持模塊,目前尚未給出統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)和成熟的處理方法,而實際上這部分模塊正是狀態(tài)維修決策的主要內(nèi)容。狀態(tài)評估和狀態(tài)預(yù)測模塊將原始的特征信息轉(zhuǎn)化為能夠為維修決策提供依據(jù)的信息,決策支持模塊利用這些信息直接制定系統(tǒng)使用和維修策略,有的根據(jù)狀態(tài)等級劃分直接決策,而大部分決策支持是將決策目標(biāo)等因素與狀態(tài)描述模型相結(jié)合,對決策變量進(jìn)行優(yōu)化,研究的重點(diǎn)是狀態(tài)維修決策優(yōu)化建模。狀態(tài)評估和預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確度直接影響所制定的維修策略的有效性和合理性,這3個技術(shù)內(nèi)容緊密關(guān)聯(lián),共同構(gòu)成了狀態(tài)維修決策的3個關(guān)鍵技術(shù)。本文對狀態(tài)評估、狀態(tài)預(yù)測與狀態(tài)維修決策優(yōu)化建模方法的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了分析,并對狀態(tài)維修決策方法進(jìn)行了展望。

        2 狀態(tài)評估方法研究現(xiàn)狀

        狀態(tài)評估利用狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)以及其他信息評估裝備的狀態(tài),為裝備的維修決策提供依據(jù)。狀態(tài)評估通常以取值范圍為[0,1]的無量綱的狀態(tài)評估參數(shù)表征裝備的真實狀態(tài),對狀態(tài)評估參數(shù)進(jìn)行等級劃分和維修決策。

        狀態(tài)維修決策對狀態(tài)評估值域作劃分和定性解釋,制定相應(yīng)的維修措施。目前裝備的狀態(tài)等級劃分有著不同的標(biāo)準(zhǔn),最常見的為5等級劃分,如“優(yōu)良”、“良好”、“一般”、“差”、“很差”;有的按照故障征兆將狀態(tài)劃分為7個等級,如“不存在”、“幾乎不存在”、“輕微”、“一般”、“嚴(yán)重”、“非常嚴(yán)重”、“相當(dāng)嚴(yán)重”;還有的按照相對劣化度將裝備狀態(tài)劃分為4個等級,如“良好”、“一般”、“注意”、“嚴(yán)重”。狀態(tài)等級劃分往往受裝備特征、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)等客觀因素的限制。

        由于現(xiàn)代裝備結(jié)構(gòu)日趨復(fù)雜,反映裝備真實狀態(tài)的可監(jiān)測征兆也日益增多,所以目前狀態(tài)評估的研究熱點(diǎn)集中在基于多維參數(shù)的狀態(tài)評估。這一研究的關(guān)鍵是確立狀態(tài)特征參數(shù)與狀態(tài)評估參數(shù)間的映射關(guān)系。特征參數(shù)間往往存在不同程度的不可公度性和矛盾性,導(dǎo)致評估問題復(fù)雜多變。針對此類問題,研究的重點(diǎn)集中在對多維特征參數(shù)的降維處理上,即如何確定各特征參數(shù)的權(quán)重分配。目前,常用的賦權(quán)方法分為主觀賦權(quán)法、客觀賦權(quán)法和智能賦權(quán)法。

        主觀賦權(quán)法利用專家的先驗知識對各參數(shù)的權(quán)重作出評估,常見的方法有環(huán)比評分法、層次分析法和專家打分法等。陸明生[3]在多目標(biāo)決策中運(yùn)用環(huán)比評分法對指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行計算;翁艷[4]利用層次分析法建立狀態(tài)評價層次結(jié)構(gòu),運(yùn)用專家打分法和變權(quán)原理對橋梁進(jìn)行健康評估。這些方法對狀態(tài)信息的處理過程相對簡單,具有較強(qiáng)的時效性,同時評估的輸出往往具有明確的語義,解釋性較強(qiáng)。但此類方法對評估經(jīng)驗的依賴程度高,評估的準(zhǔn)確性相對較低,增大了相應(yīng)維修決策的風(fēng)險;而且此類評估通常無法揭示裝備的潛在故障模式,較難進(jìn)一步指導(dǎo)維修實踐,因此此類方法主要用于整裝層次狀態(tài)的評估。

        客觀賦權(quán)法是根據(jù)狀態(tài)參數(shù)的原始數(shù)據(jù)包含的信息量所反映的客觀信息來確定權(quán)系數(shù),常見的客觀賦權(quán)法有因子分析法、主成分分析法、熵權(quán)法、離差最大化法、相似系數(shù)法、模糊聚類法和理想點(diǎn)法等。羅繼勛等[5]將因子分析法應(yīng)用于空空導(dǎo)彈的狀態(tài)評估;孫宜權(quán)等[6]將核主成分分析法法應(yīng)用于柴油機(jī)的技術(shù)狀態(tài)評估;李勇等[7]將熵權(quán)法應(yīng)用于坦克火控系統(tǒng)的狀態(tài)評估;滕龍等[8]將相似系數(shù)法應(yīng)用于橋梁的狀態(tài)評估;梅隆等[9]將模糊聚類分析法應(yīng)用于凝汽器的狀態(tài)評估。與主觀賦權(quán)法相比,客觀賦權(quán)法能夠有效提高狀態(tài)評估的準(zhǔn)確性,且適用于不同層次裝備狀態(tài)的評估;但此類方法多要求保證數(shù)據(jù)的全面性,且對數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)要求較高,受噪聲數(shù)據(jù)的影響較大,評估結(jié)果有時會與實際相悖,因此,客觀賦權(quán)評估往往需要用實踐來檢驗。

        智能賦權(quán)法并不直接給定參數(shù)權(quán)重,而將相關(guān)信息以結(jié)構(gòu)參數(shù)的形式進(jìn)行描述,主要的智能評估方法有貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊綜合評判等。周忠寶等[10]研究了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在裝備狀態(tài)評估中的應(yīng)用;王韶等[11]對函數(shù)型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在發(fā)電設(shè)備狀態(tài)評估中的應(yīng)用進(jìn)行了研究;王淑嬌[12]利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了航天發(fā)射平臺液壓系統(tǒng)的狀態(tài)評估模型;Gao等[13]利用振動特征數(shù)據(jù)構(gòu)建了一套軸承狀態(tài)評估指標(biāo),建立了4層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),該模型能夠有效地判別軸承的技術(shù)狀態(tài);李海濤[14]運(yùn)用模糊層次分析法建立了橋梁健康狀態(tài)評估模型,通過隸屬度比較來確定對應(yīng)的技術(shù)狀態(tài)等級。智能評估方法具有極其廣泛的適用范圍,能夠結(jié)合定性和定量等多類狀態(tài)信息進(jìn)行評估,善于表達(dá)隱性知識,利用特征復(fù)雜的狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合和外推,已成為狀態(tài)評估的重要方法。

        3 狀態(tài)預(yù)測方法研究現(xiàn)狀

        對于復(fù)雜裝備而言,僅依據(jù)實時的狀態(tài)評估結(jié)果不足以作出合理的維修決策,裝備未來一段時間的狀態(tài)才是維修決策的關(guān)鍵依據(jù);因此,依據(jù)狀態(tài)的歷史信息等來預(yù)測裝備未來的狀態(tài)是維修決策的一個關(guān)鍵內(nèi)容。根據(jù)狀態(tài)描述方式的不同,狀態(tài)預(yù)測可以劃分為直接狀態(tài)預(yù)測、狀態(tài)特征參數(shù)預(yù)測、剩余壽命預(yù)測等。

        3.1 直接狀態(tài)預(yù)測

        直接狀態(tài)預(yù)測就是對直接反映裝備狀態(tài)的參數(shù)進(jìn)行預(yù)測,它以直接狀態(tài)監(jiān)測為基礎(chǔ),獲得直接反映系統(tǒng)狀態(tài)的數(shù)據(jù)信息。直接狀態(tài)預(yù)測通常應(yīng)用于磨損、裂紋等物理劣化過程,通常假設(shè)狀態(tài)劣化為某一隨機(jī)過程,建立對應(yīng)的物理學(xué)模型進(jìn)行狀態(tài)預(yù)測。Chen 等[15]應(yīng)用馬爾可夫過程模型、Black 等[16]應(yīng)用半馬爾可夫過程模型、Grall等[17]應(yīng)用伽馬過程、Aven等[18]應(yīng)用計數(shù)過程描述機(jī)械磨損的隨機(jī)過程,對磨損量進(jìn)行預(yù)測;Christer等[19]修改了磨損增量靜態(tài)和統(tǒng)計獨(dú)立的假設(shè),依據(jù)磨損歷史進(jìn)行磨損量預(yù)測;Ray等[20]提出了裂紋擴(kuò)展的非線性隨機(jī)模型,估計材料的裂紋擴(kuò)展速率和剩余壽命;Ramakrishnan等[21]將線性損傷理論用于電路板焊點(diǎn)的損傷預(yù)測。

        直接狀態(tài)預(yù)測通常以典型的失效機(jī)理為基礎(chǔ),具有完備的物理學(xué)模型,預(yù)測精度較高;但此類模型往往以嚴(yán)格的假設(shè)為基礎(chǔ),多用于零部件層次的狀態(tài)預(yù)測,不適用于工況復(fù)雜、狀態(tài)受多因素作用的復(fù)雜裝備。此類預(yù)測方法多針對磨損、裂紋等單一的故障或失效模式,無法對具有多類故障模式的復(fù)雜裝備進(jìn)行狀態(tài)預(yù)測,模型的通用性較差,限制了此類方法的廣泛應(yīng)用。

        3.2 狀態(tài)特征參數(shù)預(yù)測

        大多數(shù)情況下,通過狀態(tài)監(jiān)測獲得的狀態(tài)特征參數(shù)并不是裝備的真實狀態(tài),只能間接地反映裝備狀態(tài),如發(fā)動機(jī)振動特征參數(shù)不能直接反映發(fā)動機(jī)的真實狀態(tài)。狀態(tài)特征參數(shù)預(yù)測是一種時間序列預(yù)測,它認(rèn)為裝備狀態(tài)變化的“慣性”導(dǎo)致特征參數(shù)在不同時刻測量值的相關(guān)性。特征參數(shù)預(yù)測的主要工作就是利用不同時刻的特征值建立時序樣本,進(jìn)行狀態(tài)預(yù)測。預(yù)測方法主要有2類:基于概率與數(shù)理統(tǒng)計的預(yù)測方法和自學(xué)習(xí)預(yù)測方法。

        1)基于概率與數(shù)理統(tǒng)計的預(yù)測方法

        該類方法主要有時間序列預(yù)測法、數(shù)據(jù)平滑預(yù)測法、自回歸預(yù)測模型、滑動平均模型、自回歸滑動平均模型、Box-Jenkins模型和隱馬爾可夫模型等。徐峰[22]采用時間序列自回歸模型進(jìn)行振動趨勢預(yù)測;Zhan等[23]將自回歸滑動平均模型用于傳動箱旋轉(zhuǎn)部件的劣化程度預(yù)測。這類方法對線性系統(tǒng)有良好的預(yù)測精度,但對于非線性系統(tǒng)的預(yù)測效果較差,且此類方法的預(yù)測誤差受預(yù)測時間間隔影響較大,不適于進(jìn)行長期預(yù)測。

        2)自學(xué)習(xí)預(yù)測方法

        自學(xué)習(xí)預(yù)測方法包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測、支持向量機(jī)預(yù)測、灰色預(yù)測和模糊預(yù)測等。Yu等[24]將回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于預(yù)測裝備狀態(tài)的變化趨勢。大量研究表明:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法具有很好的非線性擬合和自適應(yīng)能力,適合對各類復(fù)雜裝備的狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測。Espinoza等[25]將最小二乘支持向量機(jī)回歸法運(yùn)用于短期混沌時間序列特征參數(shù)的預(yù)測中,結(jié)果表明:該方法在小樣本條件下仍具有較強(qiáng)的預(yù)測能力。姚云峰等[26]將灰色預(yù)測方法運(yùn)用于電子系統(tǒng)的狀態(tài)預(yù)測?;疑A(yù)測及其衍生方法擅長利用小樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行非線性預(yù)測,而且適用于對非等間隔時序樣本進(jìn)行預(yù)測。分析相關(guān)應(yīng)用結(jié)果,不同的自學(xué)習(xí)預(yù)測方法具有特定的適用范圍,與經(jīng)典概率統(tǒng)計方法比較,此類方法的預(yù)測精度有顯著提高。

        以狀態(tài)特征參數(shù)為依據(jù)的維修決策一般通過直接比較特征參數(shù)的預(yù)測值和閾值,根據(jù)結(jié)果采取相應(yīng)的維修行動。此類決策執(zhí)行程序較簡單,但對特征值的劣化速度等關(guān)鍵信息利用不足,影響了維修決策的針對性。因此,一些研究對預(yù)測方法進(jìn)行了改進(jìn),將狀態(tài)劣化速度等更重要決策信息引入維修決策模型,提高了對潛在故障的感知能力。孫凱等[27]以狀態(tài)評估值、狀態(tài)劣化速度等為依據(jù)進(jìn)行動態(tài)維修決策,提高了決策的動態(tài)適應(yīng)性。

        3.3 剩余壽命預(yù)測

        剩余壽命(Residual Useful Life,RUL)是表征裝備技術(shù)狀態(tài)的綜合參數(shù),目前RUL預(yù)測和基于RUL的狀態(tài)維修決策正成為CBM研究的熱點(diǎn)。RUL預(yù)測是根據(jù)裝備的運(yùn)行狀態(tài)或同類裝備的歷史數(shù)據(jù),預(yù)測裝備由當(dāng)前時刻到失效的剩余壽命。RUL預(yù)測方法主要有基于概率與數(shù)理統(tǒng)計理論的RUL預(yù)測、基于自學(xué)習(xí)理論的RUL預(yù)測和基于相似性的RUL預(yù)測。

        1)基于概率與數(shù)理統(tǒng)計理論的RUL預(yù)測

        這類方法認(rèn)為狀態(tài)特征是裝備失效概率的影響因素,根據(jù)同類裝備的歷史數(shù)據(jù)建立裝備失效概率、監(jiān)測狀態(tài)以及運(yùn)行時間之間的函數(shù)。典型的預(yù)測方法有隨機(jī)濾波模型、馬爾可夫模型、隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)、隱半馬爾可夫模型(Hidden Semi-Markov Model,HSMM)、比例風(fēng)險模型(Proportional Hazards Model,PHM)、比例強(qiáng)度模型(Proportional Intensity Model,PIM)等。Wang[28]運(yùn)用隨機(jī)濾波模型建立了滾動軸承的條件RUL的概率密度分布,預(yù)測其剩余壽命;Orchard等[29]使用粒子濾波方法預(yù)測行星載板的RUL,并給出了預(yù)測的置信區(qū)間;Zhang等[30]利用HMM預(yù)測裝備的失效概率,采用自適應(yīng)隨機(jī)預(yù)測模型預(yù)測裝備的狀態(tài)指標(biāo),進(jìn)行壽命預(yù)測;Camci等[31]將HMM與動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,求解狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率,采用Monte-Carlo仿真方法預(yù)測RUL及其置信區(qū)間;Dong等[32]運(yùn)用HSMM進(jìn)行壽命預(yù)測,修改了狀態(tài)區(qū)間指數(shù)分布的苛刻假設(shè),提高了壽命預(yù)測的精度;Ghasemi等[33]將HMM用于描述特征數(shù)據(jù)-裝備狀態(tài)的映射關(guān)系,將裝備狀態(tài)作為PHM的協(xié)變量建立條件可靠性函數(shù),預(yù)測其RUL。Volk等[34]對PHM進(jìn)行修正,利用PIM刻畫預(yù)防性維修對裝備狀態(tài)的影響,對軸承RUL進(jìn)行了預(yù)測,取得了更好的應(yīng)用效果。

        基于數(shù)理統(tǒng)計的預(yù)測多對系統(tǒng)的狀態(tài)變化過程離散化,并對不同狀態(tài)階段的轉(zhuǎn)移作一定的假設(shè),這樣能夠在一定程度上降低建模和計算難度,但同時會影響RUL預(yù)測的精度。因此,預(yù)測模型是否適用主要取決于相關(guān)假設(shè)是否符合系統(tǒng)狀態(tài)劣化的實際情況。需要指出的是:PIM和PHM模型擴(kuò)大了狀態(tài)影響因素的選取范圍,對決策閾值進(jìn)行動態(tài)調(diào)整,增強(qiáng)了對裝備個體狀態(tài)的針對性。

        2)基于自學(xué)習(xí)理論的RUL預(yù)測

        此類預(yù)測方法主要包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)以及相關(guān)的衍生方法。Wang等[35]使用狀態(tài)檢測數(shù)據(jù)來訓(xùn)練動態(tài)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),建立系統(tǒng)故障特征隨時間演變的模型,從而預(yù)測軸承的 RUL;Baruah等[36]應(yīng)用神經(jīng)-模糊方法評估裝備的 RUL均值;Tian等[37]以裝備的壽命和狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)為輸入,以裝備的壽命百分比為輸出來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對水泵軸承的RUL進(jìn)行預(yù)測;徐達(dá)等[38]運(yùn)用最小二乘支持向量機(jī)對火炮身管壽命進(jìn)行了預(yù)測。結(jié)果表明:此類預(yù)測方法具有較好的非線性擬合能力,預(yù)測精度相對較高,適合進(jìn)行中長期預(yù)測,而且對數(shù)據(jù)具有較強(qiáng)的適應(yīng)能力,可以對從整裝到零件的各層次的對象進(jìn)行剩余壽命預(yù)測。但此類預(yù)測方法通常對樣本數(shù)據(jù)有特定的要求,一般要求樣本數(shù)據(jù)在整個壽命周期內(nèi)平均分布,且具有相應(yīng)周期的典型數(shù)值特征。因此,因安全性要求而采取保守維修策略的裝備在壽命后期的狀態(tài)數(shù)據(jù)將難以獲取,一定程度上影響了模型的應(yīng)用。

        3)基于相似性的RUL預(yù)測

        此類預(yù)測認(rèn)為裝備的RUL可表示為同類裝備在某一時刻RUL的“加權(quán)平均”,狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)間的相似程度決定了相應(yīng)的權(quán)重。Zio等[39]運(yùn)用模糊邏輯中的“距離”來描述裝備特征數(shù)據(jù)與參照集中裝備的特征數(shù)據(jù)間的相似程度,通過計算權(quán)重,對裝備的RUL進(jìn)行了加權(quán)預(yù)測。此類預(yù)測具有極廣的應(yīng)用范圍,適合對復(fù)雜系統(tǒng)的整體剩余壽命預(yù)測,但預(yù)測精度受到了一定的限制。

        RUL作為一類典型的綜合性參數(shù),符合決策人員的直觀認(rèn)識過程,是進(jìn)行狀態(tài)維修決策的關(guān)鍵依據(jù),對RUL預(yù)測的研究仍有待進(jìn)一步加強(qiáng)。

        4 狀態(tài)維修決策優(yōu)化建模研究現(xiàn)狀

        狀態(tài)維修決策優(yōu)化建模是按照決策目標(biāo)對決策變量進(jìn)行優(yōu)化,為狀態(tài)維修決策中具體策略的決斷提供最佳的閾值指標(biāo),是狀態(tài)維修決策研究的重點(diǎn)內(nèi)容。狀態(tài)維修決策優(yōu)化建模的關(guān)鍵是以故障概率、剩余壽命等綜合性參數(shù)描述系統(tǒng)狀態(tài),建立裝備特征信息與狀態(tài)描述參數(shù)的函數(shù)模型,此模型一旦建立,很容易結(jié)合優(yōu)化目標(biāo)建立維修決策優(yōu)化模型。決策目標(biāo)主要包括:故障風(fēng)險概率、任務(wù)可靠度或可用度、維修費(fèi)用以及它們的組合等。狀態(tài)描述模型的建立需要根據(jù)維修實際作出客觀假設(shè),考慮基本維修策略、檢測方式、維修效果、維修成本等多種影響因素。與狀態(tài)評估和預(yù)測不同的是,狀態(tài)描述建模本質(zhì)上是尋求劣化過程或劣化因子與裝備狀態(tài)的函數(shù)映射關(guān)系,以參數(shù)估計為主要內(nèi)容,模型輸出為最佳的維修或更換閾值、檢測間隔期等,而不是簡單的邏輯判斷結(jié)果。

        狀態(tài)維修決策優(yōu)化模型的理論基礎(chǔ)主要是數(shù)理統(tǒng)計和隨機(jī)過程理論。目前,主要的建模方法有隨機(jī)濾波模型、時間延遲模型、PHM模型、PIM模型、Levy過程模型、馬爾可夫決策模型、半馬爾可夫決策模型等。

        4.1 隨機(jī)濾波模型

        隨機(jī)濾波模型利用狀態(tài)監(jiān)測歷史信息對裝備狀態(tài)進(jìn)行評估,直接給出剩余壽命的概率密度分布,實現(xiàn)基于剩余壽命的維修決策。Wang[28]應(yīng)用隨機(jī)濾波理論,依據(jù)振動監(jiān)測數(shù)據(jù)估計滾動軸承的條件剩余壽命的概率密度函數(shù),以平均剩余壽命為依據(jù)進(jìn)行維修行為動態(tài)決策;王英[40]將計算機(jī)仿真方法用于隨機(jī)濾波過程中缺陷發(fā)生時刻的識別,建立了維修行為和維修間隔期決策優(yōu)化模型。隨機(jī)濾波理論直接對裝備剩余壽命進(jìn)行預(yù)測,為維修決策提供了豐富的信息;但該模型假設(shè)狀態(tài)監(jiān)測信息與剩余壽命之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系僅存在于故障延遲階段,忽略了它們之間的內(nèi)在聯(lián)系,這顯然是不合理的。王英[40]還對正常運(yùn)行階段和故障延遲階段裝備狀態(tài)變化的連續(xù)性處理開展了相關(guān)研究,取得了一定的進(jìn)展。

        4.2 時間延遲模型

        時間延遲模型(Delay Time Model,DTM)把裝備的壽命周期分為缺陷形成階段和故障發(fā)生階段,該模型的核心是確定缺陷概率密度函數(shù)和故障概率密度函數(shù)。Christer等[41]以狀態(tài)檢測閾值和檢測周期為決策變量建立了決策優(yōu)化模型;Wang[42]將隨機(jī)系數(shù)增長模型引入DTM,建立了維修間隔期和報警閾值的優(yōu)化模型;Coolen等[43]擴(kuò)展了DTM,針對故障存在競爭風(fēng)險的問題,對維修決策優(yōu)化進(jìn)行了研究。DTM認(rèn)為缺陷的發(fā)生與缺陷發(fā)展為故障是相互獨(dú)立的事件,這與實際的故障發(fā)展過程存在一定的差別,而且缺陷的檢測和鑒定是維修實踐中的難點(diǎn),從而影響了該方法的應(yīng)用。

        4.3 PHM模型和PIM模型

        PHM模型和PIM模型本質(zhì)上是一種多元非線性回歸方法,它以概率的形式表征裝備的狀態(tài)劣化的分布特征,考慮了各類協(xié)變量對裝備失效時間的影響。Guo等[44]利用PHM研究了可修系統(tǒng)的維修決策及在工程實際中的應(yīng)用問題;Jiang等[45]采用PHM描述系統(tǒng)狀態(tài),并以費(fèi)用最小為目標(biāo)進(jìn)行維修決策;張秀斌[46]將Bayes方法與PHM模型相結(jié)合,建立了貧信息條件下的狀態(tài)維修決策模型;在PHM基礎(chǔ)上,Guo等[44]運(yùn)用PIM來描述裝備狀態(tài)變化,對不完全維修條件下的狀態(tài)維修決策建模進(jìn)行了研究;Percy等[47]采用PIM對預(yù)防性維修間隔的優(yōu)化問題進(jìn)行了研究;Volk等[34]利用PIM預(yù)測軸承剩余壽命,并評估了預(yù)防維修產(chǎn)生的影響;Percy等[48]提出了考慮修復(fù)性維修和預(yù)防性維修影響的廣義PIM,為可修復(fù)系統(tǒng)建立了維修決策模型。PHM能夠?qū)z測數(shù)據(jù)、故障歷史、維修歷史等多類信息作為協(xié)變量進(jìn)行建模,具有較強(qiáng)的擬合能力。但需要指出的是:PHM認(rèn)為當(dāng)前故障率僅取決于各伴隨變量當(dāng)前數(shù)據(jù),而不是狀態(tài)監(jiān)測歷史數(shù)據(jù),忽略了狀態(tài)劣化過程的漸變性和連續(xù)性,不能準(zhǔn)確反映裝備狀態(tài)劣化的全過程。

        4.4 Levy過程模型

        Levy過程模型是一類隨機(jī)連續(xù)的獨(dú)立增量過程,比較典型的Levy過程包括Wiener過程、Gamma過程等。Newby等[49]用Levy過程描述系統(tǒng)劣化過程,并提出了完全檢測條件下的優(yōu)化決策算法;Kallen等[50]利用Levy過程模型描述系統(tǒng)狀態(tài),以費(fèi)用最低為目標(biāo),以檢測間隔期和維修閾值為決策變量,建立了優(yōu)化決策模型。Levy過程能夠較好地描述連續(xù)損傷條件下的零部件劣化過程,但它建立在連續(xù)狀態(tài)空間上,計算過程非常復(fù)雜,因此有些研究者用馬氏過程模型代替連續(xù)狀態(tài)隨機(jī)模型。

        4.5 馬爾可夫決策模型

        馬爾可夫決策模型應(yīng)用隨機(jī)過程中馬爾可夫鏈理論描述對象的狀態(tài)變化規(guī)律,并針對裝備狀態(tài)進(jìn)行維修決策。Chiang等[51]研究了服從Markov狀態(tài)劣化過程的裝備的預(yù)防性維修閾值、更換閾值和檢測周期的求解算法;Bruns[52]研究了在部分維修和費(fèi)用無限條件下,Markov劣化系統(tǒng)的最優(yōu)維修策略;Grall等[17]運(yùn)用再生和半再生過程以及嵌入馬爾可夫鏈系統(tǒng)的Gamma劣化過程,以費(fèi)用為目標(biāo)優(yōu)化了序貫檢測間隔期和警告閾值。Markov過程對裝備的狀態(tài)進(jìn)行離散化,簡化了維修決策模型;但馬爾可夫過程認(rèn)為裝備當(dāng)前狀態(tài)是決定裝備未來狀態(tài)的唯一決定因素,這往往與實際不符,對此,R.Howard等將馬爾可夫過程推廣到半馬爾可夫過程。Chen等[53]構(gòu)建了一個半馬爾可夫決策過程,用于對檢測閾值和維修閾值進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化。

        目前,大多數(shù)Markov決策過程通常以常數(shù)矩陣來描述狀態(tài)轉(zhuǎn)移規(guī)律,無法通過信息更新修正相關(guān)參數(shù)以適應(yīng)新的維修需求。為了與狀態(tài)變化的實際相符,一些學(xué)者對貝葉斯方法與狀態(tài)轉(zhuǎn)移規(guī)律的結(jié)合進(jìn)行了探討,相關(guān)研究成果已取得了較好的應(yīng)用效果。

        5 研究展望

        綜上所述,已有的研究工作促進(jìn)了狀態(tài)維修決策的發(fā)展,但目前關(guān)于狀態(tài)維修決策的理論研究和技術(shù)應(yīng)用還存在一定的問題,在許多方面還需要開展進(jìn)一步的研究,主要包括以下內(nèi)容。

        1)狀態(tài)維修動態(tài)決策研究

        目前的維修決策多依據(jù)靜態(tài)的加權(quán)評估劃分狀態(tài)等級,確定維修方案。這種決策操作簡單,但是未充分考慮裝備役齡增加帶來的風(fēng)險,缺乏動態(tài)適應(yīng)性。在裝備壽命后期,當(dāng)裝備某些狀態(tài)特征指標(biāo)迅速劣化時,單純的靜態(tài)加權(quán)評估對裝備狀態(tài)劣化的敏感程度相對降低,容易導(dǎo)致裝備失修。狀態(tài)劣化趨勢等信息能夠充分發(fā)掘狀態(tài)特征數(shù)據(jù)包含的隱含信息,能充分反映裝備真實的劣化狀態(tài),在決策過程中結(jié)合利用劣化趨勢等信息進(jìn)行動態(tài)決策是解決此類問題、實現(xiàn)動態(tài)維修決策的一條有效途徑。

        2)基于多源信息的狀態(tài)描述模型研究

        目前大部分狀態(tài)描述模型都提出較嚴(yán)苛的假設(shè),來建立狀態(tài)統(tǒng)計模型,并以狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)作為唯一輸入進(jìn)行參數(shù)估計,作出維修決策。但在實際運(yùn)行中,包括裝備自身質(zhì)量、裝備運(yùn)行、故障和維修歷史等因素對裝備個體的狀態(tài)劣化過程均有很大影響,而大多數(shù)模型并未考慮這些因素;因此需要將此類因素引入狀態(tài)描述模型中,以更加準(zhǔn)確地描述裝備的狀態(tài)劣化過程,增強(qiáng)維修決策的針對性。目前,已有一部分研究運(yùn)用PHM和PIM等方法將裝備故障和維修因素納入狀態(tài)劣化過程模型中,但針對此類問題還需要作進(jìn)一步的研究。

        3)數(shù)據(jù)驅(qū)動的狀態(tài)維修決策研究

        隨著狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)的成熟,裝備運(yùn)行過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)大大增加,這些數(shù)據(jù)將為狀態(tài)維修決策提供有力支持;但在復(fù)雜裝備系統(tǒng)中狀態(tài)影響因素大大增加,且各因素間的相互關(guān)系復(fù)雜多變,難以準(zhǔn)確地建立維修決策的解析模型,以體現(xiàn)狀態(tài)維修決策的復(fù)雜性和隨機(jī)性。數(shù)據(jù)驅(qū)動的維修決策方法可根據(jù)數(shù)據(jù)本身的特征進(jìn)行決策,而不需要計算隨機(jī)變量的概率分布和建立明確的解析模型,能夠有效地解決此類問題,該方法研究已成為目前狀態(tài)維修決策研究的新熱點(diǎn)。

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