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基于故障预测的武器装备预防性维修策略研究

邵延君  
【摘要】:由于现代武器装备系统日趋复杂,使其表现出的故障规律也极其复杂,对装备的保障的要求也越来越高,因此,进行装备的预防性维修已经成为了部队保障战斗力的一个重要课题,制定精确合理的维修计划,掌握维修的主动权,对充分发挥装备的使用效能,提高战备完好率等方面具有重大意义。 本文在总结了国内外武器装备预防性维修研究与发展现状的基础上,结合我军装备预防性维修和管理的实际情况,主要从以下几个方面做了研究。 (1)武器装备预防性维修的故障率预测研究 准确的故障率预测是进行预防性维修的一个重要前提,目前比较成熟的故障率预测方法是基于可靠性为基础的估计方法,这种方法主要是根据现场数据或试验数据进行统计处理,并进行假设检验,从而确定其分布类型及参数,然后在此基础上计算其可靠度,根据可靠度函数来求解故障率,但参数的求解过程确是一个比较复杂的过程,针对这种情况,提出了利用威布尔分布来拟合和估计故障率。但是在很多时候统计数据的获得却是不容易的,这样就造成了对故障率预测的困难,为了解决在“少数据、贫信息”的情况对故障率的预测,提出了利用灰色理论对故障率进行预测,给出了典型的故障率曲线下基于离散GM(1,1)模型的故障率预测的方法和非典型故障率曲线下的基于灰色线性回归组合模型的故障率预测方法。 (2)武器装备预防性维修故障间隔期的确定及研究 故障间隔期的预测是进行装备预防性维修的另一个重要课题,目前典型的预防性维修周期的确定方法有两种,一种是以可用度最大为目标确定维修周期,另一种是以平均费用最低为目标确定维修周期,这两种方法在理论上虽然可行,但是要求的条件相对苛刻,不太适用于基层的预防性维修工作的开展,所以受到一定的限制。希望能寻找一些相对简单的模型去进行预测,于是我们提出了另外两种故障间隔期预测的方法,一种是建立灰色马尔可夫组合模型进行故障间隔期的预测,该模型对兼具趋势性和波动性的非平稳随机序列具有很好的拟合效果,能很好的表达其变化规律,另一种是基于有效度原理的灰色线性回归模型的故障间隔期预测,该组合模型能够综合线性和指数等多种信息,它是处理“小样本”、“贫信息”和“不确定性”问题的有效手段。同时又考虑到这种模型的对远期预测的趋弱性,对其提出利用新陈代谢的思想进行改进,使其整个预测模型一直处于更新和发展的过程中,结果表明,改进模型在预测精度和自适应性上都显著提高,这两种方法用于故障预测具有一定的实用性,对预防性维修有一定的指导意义。 (3)武器装备预防性维修备件的管理 武器装备的备件管理是进行预防性维修的基本保障,是预防性维修活动的重要组成部分,科学合理的备件管理才能使预防性维修任务完成得既经济又能保证进度。针对这种情况,我们利用层次分析法对装备维修备件进行了分类,并且利用重要度原理对维修备件的储备定额进行了研究。在充分了解国内外常用的订货间隔期确定的方法的基础上,针对随机波动需求的订货间隔期预测的难点,提出了利用GERT随机网络模型进行随机波动需求的订货间隔期预测。另外对备件的需求量预测的问题,也提出了基于灰色马尔可夫模型的维修备件需求预测方法,该模型综合体现了灰色预测和马尔柯夫预测的优点,是一种准确、实用的方法,为非平稳随机备件需求预测提供了一种新的途径和方法。 (4)基于排队论的装备维修参数的确定及资源优化 在武器装备维修系统中,除了经典排队模型求出的几个指标以为,可能我们还关心其他指标,比如说装备全部故障的期望时间、停留在各个状态的稳态概率、各个状态的停留时间等等,为了解决这些问题,我们在排队维修系统中引入GERT随机网络模型来求解和排队维修系统有关的其他参数,这些参数的求得一方面是对维修排队系统理论的一个补充,也为武器装备的维修提供指导性的意见。最后根据武器装备维修的实际情况,对武器装备维修服务小组的设置问题进行了优化。


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