本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)GA-SVR的機(jī)械關(guān)鍵部件壽命預(yù)測(cè)及維修策略研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著“工業(yè)4.0時(shí)代”和“智能制造時(shí)代”的到來,機(jī)械傳動(dòng)裝備系統(tǒng)在航空航天、船舶和高端制造業(yè)等領(lǐng)域發(fā)揮著越來越重要的作用,因此裝備系統(tǒng)及其某些關(guān)鍵部件的可靠性被視為設(shè)備健康管理的重要關(guān)注點(diǎn)之一。剩余壽命預(yù)測(cè)與維修方式?jīng)Q策是設(shè)備健康管理極其重要的兩個(gè)方面,同時(shí)也是提升設(shè)備可靠性的重要手段。通過運(yùn)用科學(xué)的預(yù)測(cè)方法提升壽命預(yù)測(cè)精度,再以預(yù)測(cè)結(jié)果為基礎(chǔ),選擇合適的維修策略是提升設(shè)備系統(tǒng)及其關(guān)鍵部件可靠度的一種非常有效的途徑。本文從預(yù)測(cè)算法研究與改進(jìn)和維修策略決策兩個(gè)方面入手,通過運(yùn)用一定的數(shù)據(jù)挖掘方法和智能機(jī)器學(xué)習(xí)算法來提升壽命預(yù)測(cè)精度和預(yù)測(cè)效率,然后再建立考慮可靠度的維修成本模型來選擇、決策最優(yōu)的維修方式和維修時(shí)間,旨在提升關(guān)鍵部件的可靠度和健康管理維護(hù)的經(jīng)濟(jì)性,具有重要的學(xué)術(shù)研究?jī)r(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。論文主要研究?jī)?nèi)容如下:(1)闡述分析了剩余壽命預(yù)測(cè)技術(shù)的研究現(xiàn)狀、存在的主要問題和當(dāng)前國(guó)內(nèi)外研究熱點(diǎn)及難點(diǎn),概述了維修決策的理論體系、主要影響因素和未來研究的主流趨勢(shì),進(jìn)而總結(jié)提出本文擬研究的問題、目標(biāo)和意義。(2)針對(duì)實(shí)時(shí)在線剩余壽命預(yù)測(cè)往往面對(duì)的是機(jī)械設(shè)備大規(guī)模的健康狀態(tài)數(shù)據(jù)問題,提出了融合增量LHD采樣算法的GA-SVR機(jī)械關(guān)鍵部件剩余壽命預(yù)測(cè)模型,并引入二次指數(shù)平滑法對(duì)性能衰退指標(biāo)集進(jìn)行了輸入前預(yù)處理來提升模型的預(yù)測(cè)精度和泛化性能,在驗(yàn)證分析時(shí)改進(jìn)增量GA-SVR預(yù)測(cè)模型在預(yù)測(cè)精度和預(yù)測(cè)效率方面表現(xiàn)出了明顯的優(yōu)勢(shì),與標(biāo)準(zhǔn)SVR模型相比,預(yù)測(cè)誤差下降44.89%,預(yù)測(cè)時(shí)間縮短39.87%。(3)構(gòu)建了以關(guān)鍵部件生命周期內(nèi)單位時(shí)間維修成本最小化為目標(biāo),面向零非計(jì)劃停機(jī)的維修策略決策優(yōu)化模型,該模型考慮了失效概率隨服役時(shí)間變化和預(yù)先維修累積損傷對(duì)維修成本的影響,并引入了維修時(shí)間閾值的概念。該模型最終能給出最優(yōu)的維修方式和維修時(shí)間點(diǎn),并通過算例驗(yàn)證了該模型的有效性和可行性。
【關(guān)鍵詞】：機(jī)械關(guān)鍵部件 LHD算法 GA-SVR 壽命預(yù)測(cè) 維修決策
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TH17
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-8
• 1 緒論8-17
• 1.1 選題背景和研究意義8-10
• 1.1.1 選題背景8-9
• 1.1.2 研究目的與意義9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-14
• 1.2.1 剩余壽命預(yù)測(cè)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.2 維修方式?jīng)Q策國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-14
• 1.3 文章結(jié)構(gòu)和創(chuàng)新點(diǎn)14-17
• 1.3.1 本文創(chuàng)新點(diǎn)14-15
• 1.3.2 本文研究?jī)?nèi)容15
• 1.3.3 本文技術(shù)路線15-17
• 2 剩余壽命預(yù)測(cè)與維修決策的相關(guān)理論及方法17-27
• 2.1 剩余壽命預(yù)測(cè)17-21
• 2.1.1 機(jī)械裝備剩余壽命預(yù)測(cè)的特征17-18
• 2.1.2 性能衰退指標(biāo)集的構(gòu)造18-19
• 2.1.3 預(yù)測(cè)方法的選取19-21
• 2.1.4 構(gòu)建預(yù)測(cè)模型的一般流程21
• 2.2 維修策略決策理論21-27
• 2.2.1 維修方式概述21-23
• 2.2.2 視情維修策略的特征23-24
• 2.2.3 基于壽命預(yù)測(cè)的維修決策原理及優(yōu)勢(shì)24-27
• 3 基于改進(jìn)增量GA-SVR的剩余壽命預(yù)測(cè)方法研究27-41
• 3.1 模型輸入融合指標(biāo)集27-29
• 3.1.1 性能衰退評(píng)估分析27-28
• 3.1.2 輸入融合指標(biāo)集的構(gòu)造28-29
• 3.2 標(biāo)準(zhǔn)SVR算法概述29-33
• 3.2.1 基本SVM算法概述29-31
• 3.2.2 標(biāo)準(zhǔn)SVR算法的原理及存在的不足31-33
• 3.3 基于改進(jìn)增量GA-SVR算法的預(yù)測(cè)模型33-40
• 3.3.1 增量SVR算法思想及原理33-35
• 3.3.2 增量LHD采樣算法35-38
• 3.3.3 基于遺傳算法的改進(jìn)增量SVR38-40
• 3.4 本章小結(jié)40-41
• 4 基于剩余壽命預(yù)測(cè)的關(guān)鍵部件維修策略決策研究41-49
• 4.1 維修決策模型設(shè)置41-42
• 4.1.1 模型條件假設(shè)41-42
• 4.1.2 模型參數(shù)定義42
• 4.2 維修優(yōu)化決策模型關(guān)鍵參數(shù)分析42-45
• 4.3 構(gòu)建平均單位時(shí)間維修成本模型45-47
• 4.3.1 預(yù)先維修成本模型45-46
• 4.3.2 事后維修成本模型46-47
• 4.4 面向零非計(jì)劃停機(jī)的維修策略優(yōu)化47-48
• 4.5 本章小結(jié)48-49
• 5 實(shí)例分析49-57
• 5.1 背景介紹49
• 5.2 試驗(yàn)數(shù)據(jù)采集49-51
• 5.2.1 嚙合頻率的計(jì)算49-50
• 5.2.2 測(cè)量參數(shù)選擇50
• 5.2.3 測(cè)點(diǎn)選擇50
• 5.2.4 試驗(yàn)參數(shù)設(shè)置50-51
• 5.3 剩余壽命預(yù)測(cè)驗(yàn)證分析51-53
• 5.4 面向零非計(jì)劃停機(jī)的維修策略決策驗(yàn)證53-56
• 5.5 本章小結(jié)56-57
• 6 結(jié)論及展望57-59
• 6.1 結(jié)論57
• 6.2 展望57-59
• 致謝59-60
• 參考文獻(xiàn)60-65
• 附錄65
• A.作者在攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文及軟件著作權(quán)目錄65
• B.作者在攻讀學(xué)位期間取得的科研成果目錄65

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