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基于设备预诊断的单机预知性维护模型研究
  • ISSN号:1007-5429
  • 期刊名称:《工业工程与管理》
  • 时间:0
  • 分类:TP16[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]重庆大学机械工程学院,重庆400030, [2]上海交通大学机械与动力工程学院,上海200240
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(50875168); 国家高技术研究发展计划(863)项目(2009AA043001)
中文摘要:

随着企业对设备维护管理的逐步重视,不少学者研究了各类维护模型以满足企业需求。然而,这些模型大多未考虑设备自身衰退特性,易忽略其可靠性能。因此,提出一类基于设备预诊断信息的预知性维护模型,在最小化长期平均总成本的目标下,为企业提供最佳的设备维护阈值和维护周期次数。研究结果表明:该设备预知性维护模型是合理有效的,较好地描述了设备衰退过程,有助于企业减少成本并为维护计划提前做好准备以实现备件零库存目标。

英文摘要:

As an increasing number of manufacturers realize the importance of maintenance management,many maintenance models have been developed to enable the machine to achieve near-zero downtime.However,these maintenance models usually ignore machine degradation.Therefore,this paper proposes a predictive maintenance model based on machinery prognostics information,which can provide the optimal maintenance threshold and maintenance cycle number to minimize the long-term average cost.Through a case study,the computational results show this predictive maintenance model is efficient and can describe machine degradation,which can help manufacturers reduce cost and prepare maintenance plan to achieve zero inventory for spare parts.

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期刊信息
  • 《工业工程与管理》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:上海交通大学
  • 主编:饶芳权
  • 地址:上海市华山路1954号上海交通大学交三楼450室
  • 邮编:200030
  • 邮箱:qpxiong@sjtu.edu.cn
  • 电话:021-62933226
  • 国际标准刊号:ISSN:1007-5429
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1738/T
  • 邮发代号:4-585
  • 获奖情况:
  • 中国科技论文统计源期刊,1999年教育部优秀科技期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:11118