一種智能制造產(chǎn)線的多級維修決策建模方法和裝置 技術領域 [0001] 本發(fā)明屬于智能制造技術領域，尤其涉及一種智能制造產(chǎn)線的多級維修決策建模方法和裝置、計算機設備、計算機可讀存儲介質(zhì)。 背景技術 [0002] 智能制造產(chǎn)線是由多個制造設備組成、通過MES(生產(chǎn)執(zhí)行系統(tǒng)，Manufacturing?Execution?System)等信息系統(tǒng)進行多個設備之間的互聯(lián)通信和協(xié)同作業(yè)的制造系統(tǒng)。產(chǎn)線在生產(chǎn)運行過程中會隨機發(fā)生功能故障或退化故障，隨機的功能故障或隱藏的退化故障都可能造成產(chǎn)線的意外停機，進而帶來嚴重的經(jīng)濟和社會效益損失。在產(chǎn)線的流水作業(yè)中，任何一個設備的故障將導致產(chǎn)線不同程度的損失。并且，不同設備有多個關鍵部件，而不同部件又有多種故障模式。現(xiàn)有的多數(shù)制造產(chǎn)線的維修決策只考慮到設備層級的故障預測，沒有考慮底層部件甚至不同故障的影響問題，無法為智能制造產(chǎn)線的主動運維提供充分的技術支撐。 發(fā)明內(nèi)容 [0003] 本發(fā)明的目的是提供一種智能制造產(chǎn)線的多級維修決策建模方法和裝置、計算機設備、計算機可讀存儲介質(zhì)，能夠構(gòu)建智能制造產(chǎn)線的多級維修決策模型，有效支持智能制造產(chǎn)線的維修方案的分析和制定，減少意外停機，最大化產(chǎn)線效益。 [0004] 本發(fā)明的一個方面提供一種智能制造產(chǎn)線的多級維修決策建模方法，所述智能制造產(chǎn)線包括m個設備Ei，i＝1，...，m，每個設備Ei具有ni個部件Cij，j＝1，...，ni，所述方法包括： [0005] 故障時間分布獲得步驟：利用部件Cij的歷史故障數(shù)據(jù)，獲得部件Cij的功能故障的故障時間分布和退化故障的故障時間分布； [0006] 部件壽命模型構(gòu)建步驟，根據(jù)部件Cij的所有功能故障的故障時間分布，構(gòu)建部件Cij的基于多功能故障隨機依賴性的功能壽命模型 根據(jù)部件Cij的相互影響的多個退化故障的故障時間分布，構(gòu)建部件Cij的基于多退化故障隨機依賴性的退化壽命模型[0007] 設備可用度模型構(gòu)建步驟，根據(jù)部件Cij的功能壽命模型 構(gòu)建設備Ei的基于多部件功能結(jié)構(gòu)依賴性的功能可用度模型Ai(t)，根據(jù)部件Cij的退化壽命模型 構(gòu)建設備Ei的基于多部件性能結(jié)構(gòu)依賴性的性能可用度模型Bi(t)和性能可用度懲罰模型ABi(t)，其中，t為時刻； [0008] 產(chǎn)線效益模型構(gòu)建步驟，利用設備Ei的功能可用度模型Ai(t)，計算產(chǎn)線由于功能故障導致的損失；利用設備Ei的性能可用度模型Bi(t)和性能可用度懲罰模型ABi(t)，計算產(chǎn)線由于退化故障導致的損失，根據(jù)產(chǎn)線由于功能故障和退化故障導致的損失，構(gòu)建基于多設備經(jīng)濟依賴性的產(chǎn)線效益模型； [0009] 維修決策獲得步驟，根據(jù)產(chǎn)線要求的約束條件，對所述產(chǎn)線效益模型進行優(yōu)化求解，獲得使產(chǎn)線效益最大化的維修決策。 [0010] 優(yōu)選地，在設備可用度模型構(gòu)建步驟中，將部件Cij的功能壽命模型 融合為設備Ei的功能模型 計算設備在時刻t的預期功能故障時長 得到設 備Ei的功能可用度 [0011] 優(yōu)選地，在設備可用度模型構(gòu)建步驟中，計算部件Cij在Γ(t)內(nèi)的預期退化故障時長 得到設備Ei的性能故障時間 從而得 到設備Ei的性能可用度模型 [0012] 其中，Γ(t)為設備Ei的預期功能正常時間，Γ(t)＝t?αi(t)。 [0013] 優(yōu)選地，在設備可用度模型構(gòu)建步驟中，如下構(gòu)建設備Ei的性能可用度懲罰模型ABi(t)： [0014] [0015] 其中，ωij是部件Cij的性能對設備Ei的生產(chǎn)質(zhì)量的影響因子。 [0016] 優(yōu)選地，在所述產(chǎn)線效益模型構(gòu)建步驟中，根據(jù)功能可用度模型Ai(t)和性能可用度模型Bi(t)獲得預期故障時間點，根據(jù)各設備之間的串并聯(lián)關系以及性能可用度懲罰模型ABi(t)，計算各預期故障時間點之間的時間段內(nèi)的損失。 [0017] 優(yōu)選地，在所述部件壽命模型構(gòu)建步驟中，對所有功能故障的故障時間分布分別進行蒙特卡洛抽樣，取每個分布的第w次抽樣樣本中最早發(fā)生的故障組成統(tǒng)計量Xij＝min{xij，1，...，xij，w，...，xij，z}，通過對該統(tǒng)計量進行擬合，得到功能壽命模型 其中，z為蒙特卡洛抽樣次數(shù)，z＞10000。 [0018] 優(yōu)選地，在所述部件壽命模型構(gòu)建步驟中，針對相互影響的多個退化故障，構(gòu)建多元聯(lián)合分布函數(shù) 作為退化壽命模型，其中， 為部件 Cij的退化故障數(shù)，σlk為協(xié)方差矩陣，衡量多個退化故障的隨機依賴性程度。 [0019] 優(yōu)選地，在所述部件壽命模型構(gòu)建步驟中，基于功能故障與退化故障之間的隨機依賴性，按照功能故障的發(fā)生以一定概率、按一定比例減小退化故障的故障分布時間的均值同時增大其方差的方式，修正退化壽命模型

1.一種智能制造產(chǎn)線的多級維修決策建模方法，所述智能制造產(chǎn)線包括m個設備Ei，i＝ 1，...，m，每個設備Ei具有ni個部件Cij，j＝1，...，ni，其特征在于，所述方法包括： 故障時間分布獲得步驟：利用部件Cij的歷史故障數(shù)據(jù)，獲得部件Cij的功能故障的故障時間分布和退化故障的故障時間分布； 部件壽命模型構(gòu)建步驟，根據(jù)部件Cij的所有功能故障的故障時間分布，構(gòu)建部件Cij的基于多功能故障隨機依賴性的功能壽命模型 根據(jù)部件Cij的相互影響的多個退化故障的故障時間分布，構(gòu)建部件Cij的基于多退化故障隨機依賴性的退化壽命模型設備可用度模型構(gòu)建步驟，根據(jù)部件Cij的功能壽命模型 構(gòu)建設備Ei的基于多部件功能結(jié)構(gòu)依賴性的功能可用度模型Ai(t)，根據(jù)部件Cij的退化壽命模型 構(gòu)建設備Ei的基于多部件性能結(jié)構(gòu)依賴性的性能可用度模型Bi(t)和性能可用度懲罰模型ABi(t)，其中，t為時刻； 產(chǎn)線效益模型構(gòu)建步驟，利用設備Ei的功能可用度模型Ai(t)，計算產(chǎn)線由于功能故障導致的損失；利用設備Ei的性能可用度模型Bi(t)和性能可用度懲罰模型ABi(t)，計算產(chǎn)線由于退化故障導致的損失，根據(jù)產(chǎn)線由于功能故障和退化故障導致的損失，構(gòu)建基于多設備經(jīng)濟依賴性的產(chǎn)線效益模型；維修決策獲得步驟，根據(jù)產(chǎn)線要求的約束條件，對所述產(chǎn)線效益模型進行優(yōu)化求解，獲得使產(chǎn)線效益最大化的維修決策， 在設備可用度模型構(gòu)建步驟中，將部件Cij的功能壽命模型 融合為設備Ei的功能模型 計算設備在時刻t的預期功能故障時長 得到設備Ei的功能可 用度 2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，在設備可用度模型構(gòu)建步驟中，計算部件Cij在Γ(t)內(nèi)的預期退化故障時長 得到設備Ei的性能故障時間 從而得到設備Ei的性能可用度模型 其中，Γ(t)為設備Ei的預期功能正常時間， Γ(t)＝t?αi(t)。 3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，在設備可用度模型構(gòu)建步驟中，如下構(gòu)建設備Ei的性能可用度懲罰模型ABi(t)： 其中，ωij是部件Cij的性能對設備Ei的生產(chǎn)質(zhì)量的影響因子。 4.如權利要求1?3中任一項所述的方法，其特征在于，在所述產(chǎn)線效益模型構(gòu)建步驟中，根據(jù)功能可用度模型Ai(t)和性能可用度模型Bi(t)獲得預期故障時間點，根據(jù)各設備之間的串并聯(lián)關系以及性能可用度懲罰模型ABi(t)，計算各預期故障時間點之間的時間段內(nèi)的損失。