可修设备可用度建模及备件量预测

bb20920d · 发表于 2022-4-26 07:57:22

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雅宝题库解析：
针对可修设备，工程中经常关注两个题目，一是可修设备在某个任务时间能够正常工作的概率有多大，即可用度是多少？二是为满足一定的可用度要求，需要贮备多少备件？为有效解决上述题目，本文开展可修设备可用度建模与备件量预测的研究工作。首先，进行寿命删失数据的预处理研究，给出常见删失数据下参数寿命分布的选择方法与删失数据的完全化方法，为使用成熟的统计方法开展可用度评估和备件量的预测提供依据。在分布选择方面，利用常见寿命型分布的特点，给出了完全数据下分布选择的一般原则和流程；对右删失数据，定义参数分布下的分布估计曲线与PL 估计曲线所围的面积为该参数分布的拟合距离，选择拟合距离最小的寿命分布进行数据拟合；分组数据下的分布选择方法与右删失数据类似，差异在于选择Turnbull 估计作为基准；而更一般的区间数据，通过分布再分配转换为分组数据处理。至于删失数据的完全化，总结了现有的删失数据填充方法，重点讨论了基于矩不变准则的分位数填充算法和参数约束型等分位数填充算法。其次，考虑故障时间和维修时间的不同分布，进行瞬时可用度的建模方法研究，重点讨论了指数-指数型和伽玛-指数型的瞬时可用度模型；对于故障时间和维修时间均服从指数分布的情形，使用极大似然估计确定模型参数，给出了瞬时可用度的点估计，而对于一般的情形，使用伽玛分布近似将非指数型数据等效为指数型数据，然后使用指数-指数型的方法给出瞬时可用度的趋势解，一定程度上解决了一般情形下设备可用度无法估计的题目；进一步，运用Bootstrap 方法，给出了瞬时可用度的区间估计，并给出具体示例验证本文方法的有效性和工程适用性。最后，在典型的修如旧和修如新模型下，考虑设备瞬时可用度的约束，使用更新过程与卷积理论，给出了备件量的计算方法；进一步以Weibull 分布为例，利用Fiducial方法，得到了备件量的区间估计方法，为工程中的备件保障优化等提供了科学依据。

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