针对多部件系统维修策略优化问题,在考虑失效相关和经济相关的基础上,从建模和求解算法两方面展开了研究。建立了多部件系统折扣准则模型,得到了维修费率的最优方程,并转化为线性规划问题。采用聚合算法减小线性规划问题的规模,并利用迭代算法求得其最优解。最后通过数值算例,说明了失效相关程度对折扣总成本以及最优维修策略的影响,探究了模型中成本参数对维修策略的影响。算法对比的实验结果显示,采用聚合迭代算法可以有效提高运算速度,降低内存占用。

为了进一步深入研究考虑非完美维修效果的建模方法,利用劣化状态空间划分思想对考虑非完美维修的多部件系统视情机会维修策略进行了统一建模。针对多部件系统,考虑非完美维修效果,制定了基于周期检测的视情机会维修策略,建立了联合劣化状态空间划分模型,给出了所有维修需求组合及其概率计算通式,推导了联合稳态概率密度函数。通过数值实验验证了上述模型及联合稳态概率密度函数求解的正确性,同时定性分析了该建模方法对研究相同多部件系统维修优化建模的有效性,为后续的维修优化研究奠定了基础。

针对多部件系统中各部件维修优先级不同的情况,提出了基于寿命分布的非集中式维修策略。采用异构多部件系统的竞争式维修模式,在已知部件寿命分布的情况下,建立了一种(m,N)维修模型。建模过程中充分考虑部件维修优先级的不同,对高维修优先级部件,采用修复性维修和预防性维修;对低维修优先级部件,采用成组维修。以全周期的最低维修费率为目标,通过计算不同部件的失效次序统计量,对参数进行优化,进而得到最优维修策略。通过数值算例验证了维修策略的有效性,并对参数敏感度进行了分析。