以可靠性为中心的设备维修决策技术研究与应用解析.docx
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以可靠性为中心的设备维修决策技术研究与应用解析
北京化工大学学位论文原创性声明
本人郑重声明:
所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。
除文中已经注明引用的内容外,本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。
对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。
本人完全意识到本声明的法律结果眭{本人承担。
作者签名:
日期:
—型孑._矽.乒
关于论文使用授权的说明
学位论文作者完全了解北京化工大学有关保留和使用学位论文的规定,即:
研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属北京化工大学。
学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许学位论文被查阅和借阅;学校可以公布学位论文的全部或部分内容,可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存、江:
编学位论文。
保密论文注释:
本学位论文属于保密范网,在一年解密后适用本授权书。
非保密论文注释:
本学位论文不属于保密范围,适用本授权书。
日期:
』/2,石.妒
日期:
2()J2、‘.乒
学位论文数据集
中图分类号
THl7学科分类号620.3030论文编号
1001020120703密级,汝器学位授予单位代码
100iO学位授予单位名称北京化工大学作者姓名
徐微学号2009000703获学位专业名称
安全技术及工程获学位专业代码081903课题来源
973计划研究方向RCM应用论文题目以可靠性为中心的设备维修决策技术研究与应用
以可靠性为中心的维修(RCM),威布尔分布,灰色马尔科夫,灰色
关键词
关联分析的神经网络,寿命预测,维修决策论文答辩日期2012.5.29宰论文类型应用研究
学位论文评阅及答辩委员会情况
姓名
职称工『乍单位学科专长指导教师
江志农研究员二{匕京化工大学设备诊断工程评阅人l
杨剑锋研究员北京化工大学化工过程机械评阔人2
马波副教授北京化工大学故障诊断、风险分析评阅人3
评阅人4
答辩委员会主席
何立东研究员北京化工大学转子动力学答辩委员l
高金吉教授北京化工大学设备诊断工程答辩委员2
杨国安教授北京化工大学信号处理答辩委员3
杨剑锋研究员北京化工大学化工过程机械北京昆仑天辰仪表答辩委员4
吴海琦高工仪器仪表科技有限公司答辩委员5
王华庆教授北京化工大学设备诊断工程答辩委员6马波副教授北京化工大学故障诊断、风险分析
二.中图分类号在《中国图书资料分类法》查询。
三.学科分类号在中华人民共和国国家标;隹(GB/T13745—9)《学科分类与代码》中查
询。
四.论文编号由单位代码和年份及学号的后四位组成。
以可靠性为中心的设备维修决策技术研究与应用
摘要
现代企业中,典型的维修问题有被动的维修,重复的检修,合理的维修无法体制化,不必要和保守的预防性维修,以及缺乏可追溯性的维修列+划等,因此,发展一种合适的维修方法来处理这类问题卜分必要。
以可靠性为中心的维修(RCM)提供了最系统和最有效的方式可实现工厂和设备维护计戈0的优化,帮助制定合理且有效的维修决策。
曰前,RCM已初步在我国的多个炼化企业中得到应用,但由于各种原因,其实施应用的效果并不理想,主要表现在很难利用已知的历史数据或状态隘测数据获得设备的隐含信息进行风险的评估,为此,本文从以下方面进行了研究:
(1)将一元和混合威布尔寿命分布模型引入到RCM的风险评估t.}|,研究相应的参数估计方法,总结模型的选用原则,利用所得结果分析可靠性的各指标参量,并对中石油往复压缩机组关键部件进行风险评估,取得了较理想的效果。
(2)引进三次指数平滑、灰色马尔科夫和灰色关联分析的神经网络法,实现状态监测下小样本波动数据的故障分析,以某轴承的数据验证了方法的有效性和可行性,另外,也探索性地研究其剩余寿命的估算。
(3)详细介绍了RCM列‘中石油往复压缩机关键零部件的实施过程,并将上述各模型应用到该评估中,根据评估结果筛选出了可能产生高中风险故障模式对应的关键零部件,同时完成维修任务的优化。
l
关键词:
以可靠性为中心的维修(RCM),威布尔分布,可靠性预测,灰色马尔科夫法,灰色关联分析的神经网络法,寿命预测,维修决策II
THERESEARCHANDAPPLICATIoNFOR
DEClSIONTECHNOLOGYOFEQUlPMENT
BASEDONRELIABILITYCENTERED
MAINTENANCE
ABSTRACT
Inthemodementerprise,thetypicalproblemsofmaintenanceincludepassivemaintenance,therepetition
ofmaintenanceproblem,andt11ereasonablemaintenancenotinstitutionalized,theunnecessalyand
consel+vativepreventiVemaintenance,lackoftraceability
tomaintenanceplans,theref.ore,itisnecessarytodeVelopasLlitablemaintenancestrategytodealwiththeseproblems.Thereliabilitycenteredmaintenance(RCM)canproVidethemostsystemicandef.fectiVemethodtosolVetheseproblemsforoptimizingthemaintenanceplanofequipment,andachieVethereasonableandeflfectiVemaintenancedecision—making.
Atpresent,RCMhasbeenappliedinthemanypetrochemicalentel.prises
ofourcount巧,butforsomefactors,itspractialefkctis
notgood,whichreHectsindi碰culttomakeuseofhistoricalandconditionmonitoring’sdata
knowntoobtainthehiddeninformationofequipmentforitsriskassessment,forthepurpose,thispaperstudiesfromthefollowingcontents:
(1)Introducedthehfemodelofthesingleand
themixedweibullIII
distributionintoRCMfortheassessmentofequjpments,thecorrespondingmethodtoestimatet11eirpa1.ametersisputforwal.d,andtheirprincipleofselectionissumma“zed,soeachindexparametersofreliabilityisgainedbyusingtheestiInationresults,thenskofkeypal-tsofreciprocatingcompressorinthepetrochemicalenterp“seisassessedinviewoftheresearchcontentsmentionedabove,whichre_nectsthemodelcanobtainaidealef诧ct.
(2)InVestigatedthemodelforequipmentsinconditionmonitoringtoachieVethefailureanalysisofsmallsampledata,whichmainlyincludesthreetimesexponentialsmoothing,graymal.koVandneuralnetworkbasedongreyrelatedanalysis,andused
aexampleofbearingtoverifytheirfeasibilityandef诧ctiVeness,inaddition,t11eproblelnofresidual
ljfepredictionisalsodiscussedandsmdied.
(3)TheimplelnentatiollprocessofRCMisintroducedfortheevaluationofthefeciprocatingcolnpressorinpetrochemicalenteq)rise,t11eresultsishelpfulf-orscreening
outt11ekeycolnponentsoff.ailuremodecorrespondingthatmightleadtohigh
andmiddlerisk,meanwhile,theoptimizedmaintenancedecision—makingisachieved.
KEYWoRDS:
reliabilitycenteredmaintenance(RCM),weibull
distribution,reliabiiityprediction,graymarkoV,
neuralnetworkbasedongreyrelatedanalysis,lif.eprediction,maintenancedecisionIV
目录
目录
第一章绪论………………………………………………………………】】.1选题背景………………………………………………………………………………..11.1.1课题来源……………………………………………………………………………..11.1.2研究意义……………………………………………………………………………..11.2国内外检维修策略的发展及研究现状………………………………………………..21.3文章框架和主要创新点……………………………………………………………….4
第二章ReM风险评估中应用的相关理论…………………………………52.1RCM理论………………………………………………………………………………5
2.1.1RCM在故障特性中的研究…………………………………………………………52.1.2
RCM评估的关键步骤………………………………………………………………62.2可靠性相关的指标和分布……………………………………………………………..82.2.1可靠性和维修性特征量……………………………………………………………..82.2.2可靠性中常用的故障分布…………………………………………………………..82.3小结…………………………………………………………………………………………………………………9
第三章基于威布尔概率统计的设备可靠性预测研究…………………..113.1失效数据的建模………………………………………………………………………113.1.1建模主要过程………………………………………………………………………1】3.1.2分布函数的经验取值………………………………一……………………………..123.2一元威布尔的可靠性分析模型………………………………………………………133.3一元威布尔分布的参数估计…………………………………………………………153.3.1极大似然法…………………………………………………………………………153.3.2最小二乘法…………………………………………………………………………163.3.3遗传算法……………………………………………………………………………173.4混合威布尔的可靠性分析模型………………………………………………………183.5混合威布尔分布的参数估计…………………………………………………………193.6威布尔概率统计的可靠性预测………………………………………………………20V
北京化工大学硕士学位论文
3.6.1一元威布尔的可靠性预测…………………………………………………………203.6.2混合威布尔的可靠性预测…………………………………………………………2l3。
7一元威布尔和混合威布尔的选用原则………………………………………………2l3.8实例分析与应用………………………………………………………………………223.8.1一元威布尔分布的应用实例………………………………………………………223.8.2混合威布尔分布的应用实例………………………………………………………273.9小结………………………………………………………………………………………………………………..29
第四章基于状态监测的设备剩余寿命预测方法研究………………….。
3l4.1设备剩余寿命预测的相关理论………………………………………………………314.1.1状态监测……………………………………………………………………………324.1.2趋势分析……………………………………………………………………………324.1.3状态阀值…………………………………………………………………………….334.2设备剩余寿命预测方法的研究………………………………………………………344.2.1三次指数平滑模型…………………………………………………………………344.2.2灰色马尔科夫模型…………………………………………………………………354.2.3灰色关联分析的神经网络模型……………………………………………………364.3实例应用与研究………………………………………………………………………374.4小结………………………………………………………………………………………………………………..42
第五章RCM在往复压缩机关键零部件上的应用…………………………435.1往复压缩机关键零部件的RCM分析………………………………………………435.1.1项目开工会及实施范围的确定……………………………………………………435.1.2各种数据资料的收集和统计分析………………….………………………………435.1.3往复压缩机机组系统划分和功能描述……………………………………………445.1.4往复压缩机部件的FMEA…………………………………………………………445.1.5故障模式的风险评价………………………………………………………………575.1.6关键部件重要度的确定……………………………………………………………635.2往复压缩机部件检维修策略的制定…………………………………………………645.3维修任务的优化………………………………………………………………………655.4小结………………………………………………………………………………………………………………..66
第六章总论与展望………………………………………………………67VI
6.1全文总结………………………………………………………………………………676.2展望………………………………………………………………………………………………………………..68参考文献…………………………………………………………………..68致谢………………………………………………………………………68研究成果及发表的学术论文…………………………………………….68作者及导师介绍…………………………………………………………68
L1(、)\fEN‘IS
—————————————————————————————————————————————————————————一
Contents
Chapter1Introduction……………………………………………………………..11.1Background
ofthes酞…………………………………………………..1.1.】Source
ofthesis………………………………………………………1.1.2Si{;Il语canceofthesiS¨…………………………………………………
1.2DeVelopmentbothhomeandabroadandcurrentreseafchstatus….….….…………..…..1.3ResearchWork
andInnoVationPointsintheThesis….……..……….…...…..…….….…….Chapter2RelatedtheoryofapplicationinR(Ⅺ汀assessment……………………52・lTheo呵systemofRCM……………………………………………………5
2・l・1Researchof劬ltcharacteristicforRCM……………………………………5
2・】・2KeystepsforRCManalysn……………………………………………..6
2.2Reliabi_}ityrelatedindicatorsanddistr沁ution……………
2.2・lThecharacteristicfeanlresforreliabilityandmaintainability…………..
2.2.2Commondistributionmodelforreliabilitydistribution………………一
2-3Sun瑚a哆……………………………………………………Chapter3Researchforreliab主litypre(1ictionofequipmentbasedontheprobabilitystatisticsofweibull..…...…….……..…....………..….…………….………,..…..…1l3-lMode】矗19for也efailure
data………………………………………………1l
3・l・IMainprocessofmodel吨……………………………………………….113・l・2TheexperienceValuefordiStribution如nction………………………………12
3・2Reliabilityanalysismodelfor
siIlgleweibull…………………………………133・3Parameterestimationforsingle
weibu王1..…………………………………….153・3・1Maxi脚m1ikelihoodmethod…………………………………………….153・3・2Leastsquare
method……………………………………………………163・3・3
Ge枷caI咖thm.………………………………………………………173・4Reliabil时analysismodelformixedweibull…………………………………l83・5Parameterestimationformixedwe而ui】………………………………………………………….193‘6Reliabilitypredictionbasedonweibull.….…..……..…...…….….…..……………..………..……20
IX
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E京化下人学顾主学f盘沦文
3.6.1Reliabilitypredictionofsingleweibull………………………………………………203.6.2ReliabilitypredictionofmixedweibLlll,.……..…...….….....….........……..............…........2l3.7Selectionp“nciplesofsingleandmixedweibull…..…...........….........….…........…....…...2l3.8Ana矽sisandapplicationofexan】ple..…..……….…,..…………….…………………….….………..223.8.1Applicationofexamplesforsingleweibull..….….…..….…….………,.…….……….….…….223.8.2ApplicationofexamplesformiXedweibull……………………………………………………….273.9Summary…………………………………………………………………………………………………………29Chapter4Methodofresiduallifepredictionofequipmentbasedonconditionmonitoring…………………………………………………………………3l4.1Relatedtheoryofequipmentforresiduallife
prediction………………………………3l4.1.1Statemonitoring……………………………………………………………………….32
4.1.2Trend
analysis………………………………………………………………………一324.1.3Statethresholdsetting..………………….….......…...….…..…........….......….…,….……..........3342Calculationmethodsforresiduallifeofequipment………………………………………………344.2.1Modelfort11reeexponentialsmoothing….…...……….....…...........….…......…..……....….34412.2ModelforgreymarkoVmethod………………………………………………………35
4.2.3Modelforneuralnetworkbasedongreyrelatedanalysis..…..…...…….............……..…36
4.3Applicationandresearchofexample..……….….….……….....…...…...……..….….….……..…374.4Summary…………………………………………………………………………………………………………42Chapter5ApplicationofRCMforkeypartsofreciprocatingcompressor……….…...…………….…………….….……….…………….……………..…….…………….………...….....….z}:
;5.1RCManalysisforkeypartsofreciprocatingcompressor….….....….……….…..….…...…..435.1.1Meetingfortheprojectanddetenl】inationfortbescopeofimplenlentation…….…….435.1.2Collectionofallkindsofdataandtheirstatisticsanalysis..……..…..………………………435.1.3DiVisionofsystemanddescriptionoffunctionforreciprocatingcompressor………..445.1.4Failuremodeandef琵ctanalysis(FMEA)……………………………………………….………..445.1.5Assessmentofriskforfa
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- 可靠性 中心 设备 维修 决策 技术研究 应用 解析