本文關鍵詞：以可靠性為中心的設備維修決策技術研究與應用　出處：《北京化工大學》2012年碩士論文　論文類型：學位論文

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【摘要】：現(xiàn)代企業(yè)中，典型的維修問題有被動的維修，重復的檢修，合理的維修無法體制化，不必要和保守的預防性維修，以及缺乏可追溯性的維修計劃等，因此，發(fā)展一種合適的維修方法來處理這類問題十分必要。以可靠性為中心的維修（RCM）提供了最系統(tǒng)和最有效的方式可實現(xiàn)工廠和設備維護計劃的優(yōu)化，幫助制定合理且有效的維修決策。 目前，，RCM已初步在我國的多個煉化企業(yè)中得到應用，但由于各種原因，其實施應用的效果并不理想，主要表現(xiàn)在很難利用已知的歷史數(shù)據(jù)或狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)獲得設備的隱含信息進行風險的評估，為此，本文從以下方面進行了研究： （1）將一元和混合威布爾壽命分布模型引入到RCM的風險評估中，研究相應的參數(shù)估計方法，總結模型的選用原則，利用所得結果分析可靠性的各指標參量，并對中石油往復壓縮機組關鍵部件進行風險評估，取得了較理想的效果。 （2）引進三次指數(shù)平滑、灰色馬爾科夫和灰色關聯(lián)分析的神經(jīng)網(wǎng)絡法，實現(xiàn)狀態(tài)監(jiān)測下小樣本波動數(shù)據(jù)的故障分析，以某軸承的數(shù)據(jù)驗證了方法的有效性和可行性，另外，也探索性地研究其剩余壽命的估算。 （3）詳細介紹了RCM對中石油往復壓縮機關鍵零部件的實施過程，并將上述各模型應用到該評估中，根據(jù)評估結果篩選出了可能產生高中風險故障模式對應的關鍵零部件，同時完成維修任務的優(yōu)化。
[Abstract]:In modern enterprises, the typical maintenance problems are passive maintenance, repeated maintenance, reasonable maintenance can not be institutionalized, unnecessary and conservative preventive maintenance, and lack of traceability maintenance plan, and so on. It is necessary to develop an appropriate maintenance method to deal with such problems. Reliability centered maintenance (RCM) provides the most systematic and efficient way to optimize plant and equipment maintenance plans. Help to make reasonable and effective maintenance decisions. At present, RCM has been initially applied in many refinery and chemical enterprises in China, but the effect of its application is not ideal because of various reasons. The main performance is that it is difficult to use known historical data or condition monitoring data to obtain the hidden information of the equipment for risk assessment. Therefore, this paper studies the following aspects: 1) the univariate and mixed Weibull life distribution model is introduced into the risk assessment of RCM, the corresponding parameter estimation method is studied, and the selection principle of the model is summarized. The reliability parameters are analyzed by using the obtained results, and the risk assessment of key components of CNPC reciprocating compressor unit is carried out, and the satisfactory results are obtained. 2) the neural network method of cubic exponential smoothing, grey Markov and grey correlation analysis is introduced to realize the fault analysis of small sample fluctuation data under state monitoring. The validity and feasibility of the method are verified by the data of a bearing. In addition, the estimation of its residual life is also studied in an exploratory way. The implementation process of key components of CNPC reciprocating compressor by RCM is introduced in detail, and the above models are applied to the evaluation. According to the evaluation results, the key parts corresponding to the risk failure mode of high and high school were selected, and the maintenance task was optimized at the same time.
【學位授予單位】：北京化工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：TH17

【參考文獻】

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1 范世東,鐘駿杰,陳俊;基于Web的設備維修方式?jīng)Q策系統(tǒng)開發(fā)[J];交通與計算機;2001年05期

2 王清曉,陳家錠;灰色馬爾柯夫鏈方法在設備故障預測中的應用初探[J];機械科學與技術;1997年03期

3 杜耀武,蔣偉康;基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的大型機械系統(tǒng)的剩余壽命預報模型[J];機械強度;1997年01期

4 常建娥;蔣太立;;模糊綜合評判在設備維修決策中的應用[J];組合機床與自動化加工技術;2006年03期

5 常建娥;蔣太立;;設備維修管理模式的研究[J];機械研究與應用;2005年06期

6 蔣瑜,楊雪,阮啟明;機械設備故障規(guī)律及運行趨勢預測方法綜述[J];機電一體化;2001年03期

7 蔣亞南;設備維修管理模式的發(fā)展[J];機床與液壓;2002年05期

8 趙桂芹;樊建春;李傳華;;基于模糊綜合評定的RCM維修決策模型[J];石油化工設備;2006年05期

9 李果;高建民;陳富民;;基于可靠性的設備維修優(yōu)化方法研究[J];中國機械工程;2007年04期

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本文編號：1373912