孫 宇

(唐山工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院,河北 唐山 063299)

0 引言

依據(jù)設(shè)備評估重要性原理可知,針對農(nóng)機設(shè)備的可靠性能、維修性能、監(jiān)控性能及經(jīng)濟成本指標等來評判農(nóng)機設(shè)備運作的效能。具體而言,當設(shè)備進入穩(wěn)定運行期后的日常性維修策略是保證農(nóng)機設(shè)備零部件發(fā)揮其作用的關(guān)鍵因素之一。同時,一臺完整農(nóng)機設(shè)備的維修更新與設(shè)備的磨損、預(yù)設(shè)壽命、制造機理及部件間的協(xié)調(diào)配合等參數(shù)密切相關(guān),筆者在控制總維修成本最低的基礎(chǔ)上,以提高農(nóng)機設(shè)備零部件的運作效率為目標,對其維修決策展開研究。

1 農(nóng)機設(shè)備維修機理概述

設(shè)備的維修方式已從早期單一事后維修逐漸發(fā)展為定修模型、實時故障診斷專家、故障診斷與預(yù)測、無線智能維修及機器學(xué)習(xí)等多樣化的故障信息與維修處理系統(tǒng)平臺。通過農(nóng)機設(shè)備零部件不同維修方式對比,可知各常用維修方式均存在一定的正負面特征,主要考慮維修成本與備件更換等,如表1所示。

表1 農(nóng)機設(shè)備零部件不同維修方式特征對比Table 1 Different maintenance modes characteristics comparison of the agricultural machinery and equipment components

從設(shè)備預(yù)防性維修與事后維修的關(guān)系可知:在完整農(nóng)機設(shè)備的1個全生命周期內(nèi),機體具備1個維修次數(shù)最佳點,且設(shè)備關(guān)鍵零部件間的邏輯關(guān)系與整機運作可靠度成為設(shè)備維修決策的主要考慮點。因此,根據(jù)農(nóng)機設(shè)備的工作狀態(tài),設(shè)備零部件的維修決策可劃分為設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測、設(shè)備狀態(tài)評估與設(shè)備維修決策三大階段,如圖1所示。工作時,通過自動或半自動的在線監(jiān)測進行設(shè)備運行狀態(tài)信息采集與特征提取,從而進入正常與故障指標的判定環(huán)節(jié),依據(jù)設(shè)備維修核心預(yù)測算法執(zhí)行不同的維修決策。

圖1 農(nóng)機型設(shè)備維修決策流程簡圖Fig.1 Brief diagram of decision-making process for maintenance of agricultural machinery equipment

設(shè)備各零部件的故障描述符合數(shù)學(xué)正態(tài)分布,主要考慮可靠性能與故障率之間的關(guān)系,從設(shè)備狀態(tài)維修結(jié)構(gòu)角度出發(fā)進行模塊分解,得到農(nóng)機設(shè)備零部件維修狀態(tài)結(jié)構(gòu)模塊劃分簡圖,如圖2所示。由圖2可知:在設(shè)備運行的狀態(tài)監(jiān)測環(huán)節(jié),主要實現(xiàn)各零部件的運行情況、參數(shù)指標監(jiān)測與對比,從而進行狀態(tài)的預(yù)估,推算設(shè)備維修的周期與時間等信息;決策支持層則主要實現(xiàn)設(shè)備維修/更換建議及決策的執(zhí)行,最終在維修結(jié)構(gòu)層體現(xiàn)。

圖2 農(nóng)機設(shè)備零部件狀態(tài)維修結(jié)構(gòu)模塊劃分Fig.2 Structure module division of condition-based maintenance for parts and components of agricultural machinery equipment

2 農(nóng)機零部件維修決策設(shè)計

2.1 決策因素分析

進行農(nóng)機設(shè)備零部件的維修決策設(shè)計,首先考慮影響維修決策的相關(guān)因素,從設(shè)備系統(tǒng)的狀態(tài)分類、系統(tǒng)建模方法、設(shè)備運行狀況、日常故障模式、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)建模依據(jù)和系統(tǒng)維修的優(yōu)化目標6大方面展開深入因素分析,得到零部件狀態(tài)維修決策因素關(guān)系分布,為維修決策模型形成提供基礎(chǔ)保證,如圖3所示。

圖3 農(nóng)機設(shè)備零部件狀態(tài)維修決策因素關(guān)系圖Fig.3 Relation diagram of decision-Making factors for condition-based maintenance of agricultural machinery equipment parts

2.2 維修算法設(shè)定

對通用農(nóng)機零部件的維修算法進行準確設(shè)定,給出如表2所示的核心算法參數(shù)設(shè)置范圍及實現(xiàn)功能描述,主要包含農(nóng)機設(shè)備的狀態(tài)轉(zhuǎn)移、狀態(tài)觀測概率及相應(yīng)的算法鏈狀態(tài)等。一般而言,設(shè)備維修算法中涉及的隨機變量與觀測矩陣間保持一一對應(yīng)的關(guān)系,而觀測值與狀態(tài)序列間通過設(shè)備系統(tǒng)的感知信息來傳遞。

表2 農(nóng)機設(shè)備零部件維修核心算法參數(shù)設(shè)置Table 2 Parameter settings of core algorithms for maintenance of parts and components of agricultural machinery equipment

基于此,得到如圖4所示的維修算法鏈控制下的設(shè)備零部件運作狀態(tài)識別流程。通過對決策模型中的核心參數(shù)預(yù)處理,進一步獲取設(shè)備狀態(tài)維修的特征信息實現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)各類型輸出概率排序,進入維修決策識別與算法執(zhí)行環(huán)節(jié)。

圖4 基于維修算法鏈的農(nóng)機設(shè)備零部件識別流程簡圖Fig.4 Flow chart of parts recognition of agricultural machinery equipment based on maintenance algorithmic chain

2.3 決策模型構(gòu)建

以故障相互獨立、故障單次修復(fù)可達性為前提條件,結(jié)合設(shè)備零部件的運作狀態(tài)(健康、亞健康、合格、異常、故障)逐步轉(zhuǎn)移特點,根據(jù)維修算法,得到設(shè)備零部件維修決策數(shù)學(xué)模型為

(1)

(2)

(3)

式中CR—農(nóng)機設(shè)備定修更換備件成本;

CF—農(nóng)機設(shè)備故障更換備件成本;

t—農(nóng)機設(shè)備執(zhí)行維修決策時刻;

v—農(nóng)機設(shè)備固定維修周期;

E(C) —農(nóng)機設(shè)備系統(tǒng)周期維修期望成本;

E(R) —農(nóng)機設(shè)備系統(tǒng)更換零部件期望成本;

P—農(nóng)機設(shè)備系統(tǒng)零部件失效/故障概率;

F(v)—農(nóng)機設(shè)備維修周期內(nèi)零部件更換備件概率;

R(v) —農(nóng)機設(shè)備運作可靠度;

R0—農(nóng)機設(shè)備要求達到可靠度。

依據(jù)維修決策模型,可從設(shè)備零部件工作狀態(tài)的實時信號與歷史信號方向形成維修決策執(zhí)行通用流程,如圖5所示。該執(zhí)行流程中決策模型的訓(xùn)練執(zhí)行與設(shè)備狀態(tài)衰退因子是關(guān)鍵指標,至此形成完整的農(nóng)機設(shè)備零部件維修決策識別、判定與控制執(zhí)行操作。

圖5 農(nóng)機設(shè)備零部件維修決策執(zhí)行流程簡圖Fig.5 Brief drawing of decision-making execution process for maintenance of parts and components of agricultural machinery equipment

3 仿真試驗

3.1 條件設(shè)置

進行農(nóng)機設(shè)備零部件維修決策仿真試驗,試驗主要條件,如表3所示。設(shè)置預(yù)防性維修閾值12～16,設(shè)備檢查失效概率0.005～0.15,設(shè)備最低維修水平值4～8等參數(shù)。

表3 農(nóng)機設(shè)備零部件維修決策試驗主要條件設(shè)置Table 3 Major conditions setting for maintenance decision-making test of agricultural machinery equipment parts

考慮設(shè)備備件庫存成本在內(nèi),進行各零部件的時間節(jié)點劣化狀態(tài)觀測與推斷,從而做出維修決策動作。同時,設(shè)定如下試驗前置條件:①設(shè)備同一部位故障發(fā)生概率符合平均性原則;②設(shè)備各零部件維修決策算法遵循“維修+成本”原則;③設(shè)備全生命周期故障率遵循時間老化原則;④依照標準維修算法流程(見圖6),進行試驗。

圖6 農(nóng)機設(shè)備零部件維修決策仿真試驗算法過程示意Fig.6 Algorithmic process schematic of maintenance decision-making simulation test for agricultural machinery equipment components

3.2 過程分析

通過采用農(nóng)機設(shè)備驅(qū)動與預(yù)防維修方法,以獲取試驗數(shù)據(jù)的多種傳感裝置信息處理融合技術(shù)為載體,充分考慮設(shè)備退化特性與設(shè)備運行可靠度,在系統(tǒng)信息采集、設(shè)備健康評價、功能指標監(jiān)控、維修決策執(zhí)行等模塊的相互配合下進行維修決策選擇。

經(jīng)試驗仿真后期處理,整合后得出農(nóng)機設(shè)備復(fù)雜結(jié)構(gòu)下的動態(tài)性維修策略,如圖7所示。

圖7 農(nóng)機設(shè)備復(fù)雜結(jié)構(gòu)的動態(tài)性組合維修策略Fig.7 Dynamic combination maintenance strategy for the complex structure of agricultural machinery equipment

以農(nóng)機設(shè)備整體系統(tǒng)分析為開端,拆分為各簡易、可控零部件,結(jié)合設(shè)備維修的初始計劃,單一部件維修成本,用時域分解方法,選擇特定的維修周期,融入維修管理決策思維,根據(jù)實際狀況進行設(shè)備的維修計劃動態(tài)調(diào)整,以達到最佳維修策略布置與規(guī)劃、節(jié)省維修成本、提升設(shè)備運作效率目標。

同時,記錄關(guān)鍵數(shù)據(jù),如表4所示。由表4可以看出:該設(shè)備各零部件隨著運行時間的逐漸增加,檢測周期呈現(xiàn)出逐步下降的趨勢,符合農(nóng)機設(shè)備運作實際,維修決策評價為“+”。這表明,維修仿真試驗具有可行性。

表4 維修決策試驗單個零部件運行時間與檢測周期數(shù)據(jù)統(tǒng)計Table 4 Statistics of the running time and inspection period of the single component in the maintenance decision test

4 結(jié)論

1) 在全面理解農(nóng)機設(shè)備維修機理與決策選取的基礎(chǔ)上,結(jié)合農(nóng)機設(shè)備各零部件維修方式的多樣性,進行維修決策的影響因素分析,設(shè)定關(guān)鍵維修算法,構(gòu)建合理的農(nóng)機維修決策模型。

2) 考慮農(nóng)機設(shè)備維修運作實際,在特定的參數(shù)條件下進行設(shè)備維修仿真試驗,結(jié)果表明:在合理的試驗環(huán)境中,可歸納出復(fù)雜結(jié)構(gòu)零部件的維修決策識別與處理方法,且設(shè)備的運行時間與檢修周期的負相關(guān)關(guān)系得到驗證,仿真試驗有效。