生产系统预测性维护调度优化研究

图书标准信息

• 作者 刘勤明；叶春明
• 出版社 上海交通大学出版社
• 出版时间 2021-04
• 版次 1
• ISBN 9787313243201
• 定价 78.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 248页
• 字数 293千字

【内容简介】

本书立足于过去几十年国内外的生产维护调度相关研究的基础上，考虑生产系统观测变量间的非独立性和不等式约束，实现其有效的健康预测，为设备的预测性维护提供了决策依据，建立了考虑库存策略和生产策略的生产设备的预测性维护调度模型。本书主要是鉴于预防维护、事后维护和状态维护的缺点，提出了基于健康预测的预测性维护，并且，在维护过程中，分别考虑生产计划和维护计划，有助于生产设备维护调度领域的发展。读者对象主要为管理科学与工程、机械工程(工业工程)等学科方向的硕士生和博士生。

【作者简介】

2009/09-2014/03：上海交通大学，机械与动力工程学院工业工程与物流管理系，博士，导师：董明教授 2006/09-2009/07：上海理工大学，管理学院管理科学与工程，硕士，导师：吕文元教授

2002/09-2006/07：山东财经大学，信息管理与信息系统，学士。

【目录】

章 绪论

1.1 研究背景和意义

1.2 设备健康预测方法的研究及进展

1.2.1 基于物理模型的方法

1.2.2 基于知识驱动的方法

1.2.3 基于数据驱动的方法

1.3 设备维护方法的研究及进展

1.3.1 单设备维护方法

1.3.2 多设备维护方法

1.3.3 维护与备件订购方法

1.3.4 生产与维护联合优化方法

1.4 现有方法的不足

1.4.1 设备健康预测研究的不足

1.4.2 设备维护研究的不足

1.5 本章小结

第2章 设备维护的概念及理论

2.1 引言

2.2 设备剩余寿命预测

2.2.1 设备剩余寿命预测的概念

2.2.2 设备剩余寿命预测方法的分类

2.3 设备维护优化的基本流程

2.4 设备维护策略

2.4.1 维护策略类型

2.4.2 维护方式

2.5 多设备维护策略

2.6 本章小结

第3章 数据完备情况下设备健康预测

3.1 引言

3.2 hsmm基础理论

3.3 改进的hsmm

3.3.1 改进的前向-后向算法

3.3.2 改进的viterbi算法

3.3.3 改进的baum-welch算法

3.4 基于改进hsmm的设备健康预测框架

3.4.1 基于改进hsmm的设备故障诊断

3.4.2 基于改进hsmm的寿命预测

3.5 设备老化的定义及分类

3.6 虑老化因子的hsmm

3.6.1 虑老化因子的转移矩阵

3.6.2 指数型老化因子的设计

3.6.3 乘数型老化因子的设计

3.7 老化因子的估值算法

3.8 基于失效率的设备剩余有效寿命估值算法

3.9 算例分析

3.9.1 老化因子的求解

3.9.2 剩余有效寿命的估值

3.9.3 对比分析

3.10 本章小结

第4章 数据不完备情况下设备健康预测

4.1 引言

4.2 虑数据缺失下的设备健康预测

4.2.1 shsmm的推理与学机制

4.2.2 期望优选化参数自适应估计算法

4.2.3 基于灰em-shsmm的设备健康预测

4.2.4 算例分析

4.3 虑数据异常下的设备健康预测

4.3.1 异常数据的处理

4.3.2 基于动态前向后向灰填充方法

4.3.3 算例分析

4.4 虑数据不准确下的设备健康预测

4.4.1 ds-mm理论框架

4.4.2 基于ds-mm的设备健康预测

4.4.3 算例分析

4.5 本章小结

第5章 基于时间延迟理论的设备维护计划研究

5.1 引言

5.2 基于三阶段时间延迟理论的维护模型

5.2.1 模型设

5.2.2 模型参数的符号定义

5.2.3 模型建立

5.3 设备维护与生产联合优化概述

5.3.1 维护计划问题描述

5.3.2 生产计划问题描述

5.3.3 联合优化问题描述

5.4 基于时间延迟理论的生产计划与维护计划联合优化模型

5.4.1 模型设

5.4.2 符号定义

5.4.3 维护费用模型

5.4.4 生产成本模型

5.4.5 联合优化模型

5.5 算例分析

5.5.1 设备维护分析

5.5.2 设备维护与生产计划联合优化分析

5.6 本章小结

第6章 基于可靠度约束的设备维护计划研究

6.1 引言

6.2 基于可靠度约束的维护与生产集合优化模型

6.2.1 定条件

6.2.2 符号定义

6.2.3 数学模型

6.2.4 物流衡约束

6.2.5 生产固定费用约束

6.2.6 生产能力约束

6.2.7 生产可靠度约束

6.2.8 模型求解

6.3 基于可靠度约束的集合优化模型算例分析

6.4 虑产品堕化的维护与生产集合优化描述

6.5 虑产品堕化的维护与生产集合优化模型

6.5.1 定条件

6.5.2 符号定义

6.5.3 数学模型

6.5.4 模型求解

6.6 虑产品堕化的集合优化模型算例分析

6.7 本章小结

第7章 基于集成模型的多部件设备维护计划研究

7.1 引言

7.2 设备维护调度优化模型

7.2.1 设备维护调度决策

7.2.2 遗传算法

7.3 算例分析

7.3.1 数据准备

7.3.2 算法设计

7.3.3 维护调度比较分析

7.3.4 虑调整因子的维护调度分析

7.4 本章小结

第8章 虑生产与需求的多设备维护计划研究

8.1 引言

8.2 多设备系统描述

8.3 虑生产与需求情况下多设备维护

8.3.1 符号说明

8.3.2 数学模型

8.3.3 算例分析

8.4 多设备维护与备件订购策略的联合优化

8.4.1 符号说明

8.4.2 系统描述

8.4.3 维护优化模型

8.4.5 模型求解

8.4.6 算例分析

8.5 本章小结

第9章 虑产品保修服务的设备维护计划研究

9.1 引言

9.2 虑产品保修服务的设备维护描述

9.3 虑产品保修服务的设备维护模型

9.3.1 符号说明与设

9.3.2 单位时间返工费用和产品费用

9.3.3 单位时间维护费用

9.3.4 单位时间费用模型

9.3.5 模型求解

9.4 算例分析

9.4.1 数据准备

9.4.2 结果分析

9.4.3 敏感分析

9.5 本章小结

0章 结与展望

10.1 结论

10.2 展望

参文献

索引