一种基于生产损失的多态生产系统重要度分析方法、装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于生产损失的多态生产系统重要度分析方法、装置,步骤A，按照故障种类及模式的不同对设备进行模块化划分，并获得对应故障率λjk、修复率μjk和维修成本Mjk；步骤B，按照不同模块的故障模式，对第j个设备集群进行基于马尔科夫模型的制造单元状态分析，并利用设备状态转移的概率方程生成第j个设备集群处于各个故障状态的稳态概率；利用通用生成函数UGF的串并联算子对整个多态生产系统进行多状态分析，考虑到多态生产系统中单元模块故障造成的维护和系统生产损失所产生的成本，将维修维护成本加上生产损失来衡量各个模块的重要度，实现一个具有成本效益的分析识别方法，快速识别出系统最薄弱环节。

An Importance Analysis Method and Device for Multipurpose Production System Based on Production Loss

The invention discloses an important degree analysis method and device of a polymorphic production system based on production loss. Step A divides the equipment into modules according to different types and modes of faults, and obtains corresponding faults rate lambda jk, repair rate Mu JK and maintenance cost Mjk. Step B carries out a manufacturing order based on Markov model for the j equipment cluster according to the fault mode of different modules. Meta-state analysis and the probability equation of equipment state transition are used to generate the steady-state probability of the jth equipment cluster in each failure state. The multi-state analysis of the whole polymorphic production system is carried out by using the series-parallel operator of the general generating function UGF. Considering the maintenance cost caused by the failure of the unit module and the production loss of the system in the polymorphic production system, the maintenance cost will be reduced. In addition, production loss is used to measure the importance of each module, and a cost-effective analysis and identification method is realized to quickly identify the weakest link of the system.

【技术实现步骤摘要】
一种基于生产损失的多态生产系统重要度分析方法、装置
本专利技术涉及多态生产系统领域，尤其涉及一种基于生产损失的多态生产系统重要度分析方法、装置。
技术介绍
在可靠性工程中，组件重要性度量用于确定系统中组件的优先级，以用于可靠性改进和维护计划等目的。通常通过量化组件个体的失效给系统造成的扰动影响，来确定组件的重要度。现有的重要性措施较少关注多态生产系统中单元模块故障造成的维护和系统生产损失所产生的成本。然而，成本效益分析在竞争日益激烈的市场中至关重要。传统可靠性理论将系统假设为二值状态即工作状态和完全失效状态，在此假设下涌现出了大量的可靠性评估方法，如故障树和贝叶斯方法等，并应于核电站、宇航、机械和化工领域。然而传统可靠性理论表现出诸多局限性，如无法描述多失效模式和多性能系统。实际上由于振动冲击、负载以及疲劳损伤等的作用，系统或单元往往会呈现出从最佳工作状态到完全故障状态之间的多种状态。在不同的状态下，系统或单元具有不同的性能水平。此时系统呈现多状态特性，而多状态信息往往揭示复杂系统失效机理、剩余使用寿命以及提高系统效率和经济性至关重要。重要措施(IMs)已被广泛用于量化在系统级中对组件级别的扰动的影响。在实践中，IMs失衡的后果是双重的。一方面，对具有高度重要性的组件应强调检查和维护活动，同时，不希望出现的故障影响将通过分配冗余组件或用更可靠的组件替换来重新设计活动。另一方面，有可能为过度执行的组件节省配置成本。一般的IMs是基于失败率来构造的。然而，失败的影响直接被制造商所察觉。此外，维修成本和停工期间的生产损失与可修系统的失败率同样重要。假设系统A和系统B的失败率分别为0.01和0.02，但其相关的失败成本为5000和1000个单位，因此判断系统B在可靠性改善行动中需要优先处理较高的失败率是不恰当的。因此，在不考虑故障影响的情况下，对可修系统来说是不全面的，在修复时间内严重的生产延迟是生产系统无法接受的。在可靠性工程实践中，具有严重故障影响的构件是不可取的。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提出一种基于生产损失的多态生产系统重要度分析方法、装置，利用生产损失与单元组件的故障率定义重要度，有助于确定单元组件对系统的影响，快速识别出系统最薄弱环节，以便指导工作人员采取针对性措施快速维护，从而优化系统结构，提高系统可靠性。为达此目的，本专利技术采用以下技术方案：一种基于生产损失的多态生产系统重要度分析方法，包括以下步骤：步骤A，按照故障种类及模式的不同对设备进行模块化划分，并获得对应故障率λjk、修复率μjk和维修成本Mjk；其中，所述模块化划分为设定多态生产系统具有i个生产阶段，则每个生产阶段由J个设备集群完成指定的加工任务，第j个设备集群具有m种不同的故障状态，j＝1，2，...，J，k＝1，2，...，m，所述设备集群中的可靠性测试单元为每个多态生产子系统中可选的最小模块；步骤B，按照不同模块的故障模式，对第j个设备集群进行基于马尔科夫模型的制造单元状态分析，并利用设备状态转移的概率方程生成第j个设备集群处于各个故障状态的稳态概率；步骤C，利用通用生成函数UGF的串并联算子对整个多态生产系统进行多状态分析，并生成多态生产系统的生产能力期望VEPC；步骤D，计算第j个设备集群在时间区间[0,T]内发生第k种故障状态下的维修成本Λjk(t)为第j个设备集群在时间区间[0,T]内发生第k种故障状态的次数；并计算第j个设备集群在时间区间[0,T]内发生第k种故障状态后修复过程中造成多态生产系统的生产损失其中，为第j个设备集群在时间区间[0,T]内不发生第k种故障状态时多态生产系统的生产速率期望，为第j个设备集群在时间区间[0,T]内发生第k种故障状态时多态生产系统的生产速率期望，Cc为生产每件商品的净利润，MTTRjk为平均修复时间；步骤E，计算第j个设备集群的第k种故障状态在时间区间[0,T]内基于成本的重要度CBIM：步骤F，按照基于成本的重要度CBIM从大到小的顺序，对所有设备集群的所有故障状态进行排序，生成多态生产系统重要度排列表，根据所述多态生产系统重要度排列表对多态生产系统进行优化和预防性维护。优选地，所述多态生产系统设定为非串行可修制造系统，多态生产系统中的各个设备出现故障均可及时进行修理并且修复后能完全地恢复正常的工作性能；第j个设备集群的加工时间、故障时间和修复时间分别服从生产率Vjk、故障率λjk和修复率μjk的指数分布。优选地，所述步骤B包括：步骤B1，设置各个设备集群的性能取值矢量gj＝(gj1，gj2，...，gjm)，其中，gjk为第j个设备集群处于第k种故障状态时的工作性能；第j个设备集群在任意t≥0时刻所处的性能值gjk(t)属于gj是随机变量，与之对应概率为pjk＝(pj1,pj2,...,pjm)，第j个设备集群具有从最佳工作状态降级运行到完全故障中的多种状态，并且存在非相邻状态之间的转移；步骤B2，第j个设备集群用微分方程组表示：其中，k＝(1，2，...，m-1)；pjk＝Pr{gjk(t)＝gjk}且设定在t＝0时刻多态生产系统总是处于最佳状态，第j个设备集群的所述微分方程组的初始条件为：pjk(0)＝1,pj(k-1)(0)＝0,...,pj2(0)＝0,pj1(0)＝0，令所述微分方程组的左边全部为零，简化为：根据上式即可计算出第j个设备集群的处于各个故障状态的稳态概率。优选地，所述步骤C包括：步骤C1，利用通用生成函数UGF，定义第j个设备集群的发生函数：其中，Pjk为产能取值为Vjk时的稳态概率；步骤C2，定义部件h与部件r间的串联算子π为：步骤C3，定义部件h与部件r间的并联算子σ为：步骤C4，通过步骤C1的发生函数，步骤C2的串联算子π和步骤C3的并联算子σ，获得多态生产系统的u函数：从而计算出多态生产系统的生产能力期望优选地，所述步骤D中，所述步骤E中，第j个设备集群的第k种故障状态引起的整个多态生产系统的维修损失总成本为：从而所述步骤F中，在所述多态生产系统重要度排列表中排行靠前的设备集群优先进行优化和预防性维护。一种基于生产损失的多态生产系统重要度分析装置，包括：设备划分单元，用于按照故障种类及模式的不同对设备进行模块化划分，并获得对应故障率λjk、修复率μjk和维修成本Mjk；其中，所述模块化划分为设定多态生产系统具有i个生产阶段，则每个生产阶段由J个设备集群完成指定的加工任务，第j个设备集群具有m种不同的故障状态，j＝1，2，...，J，k＝1，2...，m，所述设备集群中的可靠性测试单元为每个多态生产子系统中可选的最小模块；稳态概率生成单元，用于按照不同模块的故障模式，对第j个设备集群进行基于马尔科夫模型的制造单元状态分析，并利用设备状态转移的概率方程生成第j个设备集群处于各个故障状态的稳态概率；生产能力期望生成单元，用于利用通用生成函数UGF的串并联算子对整个多态生产系统进行多状态分析，并生成多态生产系统的生产能力期望VEPC；维修成本和生产损失生成单元，用于计算第j个设备集群在时间区间[0,T]内发生第k种故障状态下的维修成本Λjk(t)为第j个设备集群在时间区间[0,T]内发生第k种故障状态的次数；并计算第j个设备集群在时间区间[0,本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于生产损失的多态生产系统重要度分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤A，按照故障种类及模式的不同对设备进行模块化划分，并获得对应故障率λjk、修复率μjk和维修成本Mjk；其中，所述模块化划分为设定多态生产系统具有i个生产阶段，则每个生产阶段由J个设备集群完成指定的加工任务，第j个设备集群具有m种不同的故障状态，j＝1，2，...，J，k＝1，2，...，m，所述设备集群中的可靠性测试单元为每个多态生产子系统中可选的最小模块；步骤B，按照不同模块的故障模式，对第j个设备集群进行基于马尔科夫模型的制造单元状态分析，并利用设备状态转移的概率方程生成第j个设备集群处于各个故障状态的稳态概率；步骤C，利用通用生成函数UGF的串并联算子对整个多态生产系统进行多状态分析，并生成多态生产系统的生产能力期望VEPC；步骤D，计算第j个设备集群在时间区间[0,T]内发生第k种故障状态下的维修成本

【技术特征摘要】
1.一种基于生产损失的多态生产系统重要度分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤A，按照故障种类及模式的不同对设备进行模块化划分，并获得对应故障率λjk、修复率μjk和维修成本Mjk；其中，所述模块化划分为设定多态生产系统具有i个生产阶段，则每个生产阶段由J个设备集群完成指定的加工任务，第j个设备集群具有m种不同的故障状态，j＝1，2，...，J，k＝1，2，...，m，所述设备集群中的可靠性测试单元为每个多态生产子系统中可选的最小模块；步骤B，按照不同模块的故障模式，对第j个设备集群进行基于马尔科夫模型的制造单元状态分析，并利用设备状态转移的概率方程生成第j个设备集群处于各个故障状态的稳态概率；步骤C，利用通用生成函数UGF的串并联算子对整个多态生产系统进行多状态分析，并生成多态生产系统的生产能力期望VEPC；步骤D，计算第j个设备集群在时间区间[0,T]内发生第k种故障状态下的维修成本Λjk(t)为第j个设备集群在时间区间[0,T]内发生第k种故障状态的次数；并计算第j个设备集群在时间区间[0,T]内发生第k种故障状态后修复过程中造成多态生产系统的生产损失其中，为第j个设备集群在时间区间[0,T]内不发生第k种故障状态时多态生产系统的生产速率期望，为第j个设备集群在时间区间[0,T]内发生第k种故障状态时多态生产系统的生产速率期望，Cc为生产每件商品的净利润，MTTRjk为平均修复时间；步骤E，计算第j个设备集群的第k种故障状态在时间区间[0,T]内基于成本的重要度CBIM：步骤F，按照基于成本的重要度CBIM从大到小的顺序，对所有设备集群的所有故障状态进行排序，生成多态生产系统重要度排列表，根据所述多态生产系统重要度排列表对多态生产系统进行优化和预防性维护。2.根据权利要求1所述的基于生产损失的多态生产系统重要度分析方法，其特征在于：所述多态生产系统设定为非串行可修制造系统，多态生产系统中的各个设备出现故障均可及时进行修理并且修复后能完全地恢复正常的工作性能；第j个设备集群的加工时间、故障时间和修复时间分别服从生产率Vjk、故障率λjk和修复率μjk的指数分布。3.根据权利要求1所述的基于生产损失的多态生产系统重要度分析方法，其特征在于，所述步骤B包括：步骤B1，设置各个设备集群的性能取值矢量gj＝(gj1，gj2，...，gjm)，其中，gjk为第j个设备集群处于第k种故障状态时的工作性能；第j个设备集群在任意t≥0时刻所处的性能值gjk(t)属于gj是随机变量，与之对应概率为pjk＝(pj1,pj2,...,pjm)，第j个设备集群具有从最佳工作状态降级运行到完全故障中的多种状态，并且存在非相邻状态之间的转移；步骤B2，第j个设备集群用微分方程组表示：其中，k＝(1，2，...，m-1)；pjk＝Pr{gjk(t)＝gjk}且设定在t＝0时刻多态生产系统总是处于最佳状态，第j个设备集群的所述微分方程组的初始条件为：pjk(0)＝1,pj(k-1)(0)＝0,...,pj2(0)＝0,pj1(0)＝0，令所述微分方程组的左边全部为零，简化为：根据上式即可计算出第j个设备集群的处于各个故障状态的稳态概率。4.根据权利要求1所述的基于生产损失的多态生产系统重要度分析方法，其特征在于，所述步骤C包括：步骤C1，利用通用生成函数UGF，定义第j个设备集群的发生函数：其中，Pjk为产能取值为Vjk时的稳态概率；步骤C2，定义部件h与部件r间的串联算子π为：步骤C3，定义部件h与部件r间的并联算子σ为：步骤C4，通过步骤C1的发生函数，步骤C2的串联算子π和步骤C3的并联算子σ，获得多态生产系统的u函数：从而计算出多态生产系统的生产能力期望5.根据权利要求1所述的基于生产损失的多态生产系统重要度分析方法，其特征在于：所述步骤D中，所述步骤E中，第j个设备集群的第k种故障状态引起的整个多态生产系统的维修损失总成本为：从而所述步骤F中，在所述多态生产系统重要度排列表中排行靠前的设备集群优先进行优化和预防性维护。6.一种基于生产损失的多态生产系统重要度分...

【专利技术属性】
技术研发人员：张定，陈勇坤，刘强，程铄，袁涛，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：广东,44