發(fā)布時間：2024-07-04 23:22

　　由于現(xiàn)代武器裝備系統(tǒng)日趨復雜，使其表現(xiàn)出的故障規(guī)律也極其復雜，對裝備的保障的要求也越來越高，因此，進行裝備的預防性維修已經成為了部隊保障戰(zhàn)斗力的一個重要課題，制定精確合理的維修計劃，掌握維修的主動權,對充分發(fā)揮裝備的使用效能,提高戰(zhàn)備完好率等方面具有重大意義。 本文在總結了國內外武器裝備預防性維修研究與發(fā)展現(xiàn)狀的基礎上，結合我軍裝備預防性維修和管理的實際情況，主要從以下幾個方面做了研究。 （1）武器裝備預防性維修的故障率預測研究 準確的故障率預測是進行預防性維修的一個重要前提，目前比較成熟的故障率預測方法是基于可靠性為基礎的估計方法，這種方法主要是根據(jù)現(xiàn)場數(shù)據(jù)或試驗數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計處理，并進行假設檢驗，從而確定其分布類型及參數(shù)，然后在此基礎上計算其可靠度，根據(jù)可靠度函數(shù)來求解故障率，但參數(shù)的求解過程確是一個比較復雜的過程，針對這種情況，提出了利用威布爾分布來擬合和估計故障率。但是在很多時候統(tǒng)計數(shù)據(jù)的獲得卻是不容易的，這樣就造成了對故障率預測的困難，為了解決在“少數(shù)據(jù)、貧信息”的情況對故障率的預測，提出了利用灰色理論對故障率進行預測，給出了典型的故障率曲線下基于離散GM（1，1）模型的故障率...

【文章頁數(shù)】：134 頁

【學位級別】：博士

【部分圖文】：

圖2.1故障率預測曲線圖

19圖2.1故障率預測曲線圖從擬合的曲線可以看出,基本符合冪函數(shù)的曲線，利用我們得到的故障率函數(shù)可以預測該雷達元器件以后年份的故障率。用來指導維修工作和訂購備件等。將威布爾分布轉換成一元線性回歸模型對故障率進行預測，我們只是考慮了故障率和時間的關系，而忽略了氣候、環(huán)境、儲存方式....

圖2.2基本類型的故障率曲線

并不適用于所有裝備。近幾年，美軍對裝備的故障率曲線作了大量的研究，總結出6種基本類型的故障率曲線，一般武器的故障率都可以用這6種曲線來描述，其基本類型的故障率曲線(t)如圖2.2所示[42]。圖2.2基本類型的故障率曲線通過對上述的故障率曲線進行分析，發(fā)現(xiàn)故障率在不同....

圖2.3預測值和實際值的擬合圖

3.85，3.97，4.14，4.43，4.74，5.44，5.88）（4）誤差檢驗及擬合分析對三種模型的預測值和實際值進行擬合，擬合圖如圖2.3所示圖2.3預測值和實際值的擬合圖檢驗三種模型的預測精度，列出模型的誤差檢驗表如表

圖3.1生產設備定齡維修策略

如果設備在小于周期T的工作時間里發(fā)生故障，則立刻對其進行修復性維修，以設備重新投入工作的時刻為起點，預防性維修周期開始重新計算，此后，預防性維修安排一直按照上述的方式進行。維修策略模型如圖3.1所示。圖3.1生產設備定齡維修策略3.1.2設備周期維修策略

本文編號：4000684