一种设备部件维修重要度计算方法.docx

一种设备部件维修重要度计算方法专利名称：一种设备部件维修重要度计算方法技术领域：本发明属于设备维护保障领域，具体涉及一种为设备部件赋予维修重要度类别信 息的重要度计算方法背景技术：随着设备设计技术、设备制造技术和信息技术的迅猛发展，传统设备逐渐走向集 成化、智能化，内部结构和关联性日趋庞大和复杂，致使设备系统在其部件的状态分布、部 件间的关联关系等方面呈现出极大的不确定性维修人员难以确定真实的故障原因，并采 取有效的维修措施，给设备维护保障工作带来了巨大的挑战重要度分析是可靠性理论中一个重要的研究内容，它可用于可靠度分配、系统的 优化设计等领域系统重要度是指系统中某一组成部分失效时，其对整个系统不能满足规 定要求的影响程度重要度是反映系统中各单元重要程度的一种数量体现重要度的计算 就是在某种物理意义下将系统各单元按其重要性大小排列出来，因此重要度的计算是系统 可靠性定量分析的重要组成部分之一实践证明，系统中各组成部分对系统失效产生的影响不同有些组成部分失效会 导致系统崩溃，有些组成部分失效则不会产生严重后果建立系统重要度计算方法，可以有 效识别系统薄弱环节，指导系统优化设计工作，用较少的人力、物力提高原有系统的可靠性 指标，。

从Birnbaum于1969年首先提出用重要度来量化表示组成部分对系统性能的贡献 以来，国内外学者对系统重要度分析方法进行了大量的研究现有系统重要度计算方法主 要包括可靠性重要度计算方法和结构重要度计算方法两大类假设目标设备系统为一个二态单调系统S，其具有以下特征(a)设备S由η个部 件组成，即C = IC1, C2, ...，Ci, ...，CJ，其中Ci表示第i个部件；(b)设备S和部件Ci均 只有两种状态，即工作状态0和故障状态1 ； (C)设备S的可靠性函数用R(S)表示，部件的 可靠性函数用集合R = IR(C1)，R(C2)，· · ·，R(Ci)，· · ·，R(Cn)}表示，其中R(Ci)表示第i个 部件的可靠性函数；(d)设备S中各部件的结构关系用E = [EiJ];l ^ i. j ^ η表示，其中 Eij = 1表示有一条有向边从部件Ci指向部件& ； (e)任何一个部件可靠性的提升都不会降 低整个设备的可靠性，即当 P (Ci = 0) >P (Ci = 0)时，P (S IP (Ci = 0)) >P (S IP (Ci = 0)) 两类系统重要度计算方法分别如下可靠性重要度是从可靠性的角度分析组成部分可靠性的变化引起系统可靠性变 化的程度，其计算方法如式(1)所示。

可靠性重要度的物理意义在于，当不同部件的可靠性 发生同一数值的变化时，设备S可靠性发生变化的程度差异 其中，表示部件Ci相对于设备S的可靠性重要度针对系统中各组成部分间存在的关联关系，Meng提出了结构重要度概念用于描述组成部分在系统关联结构中所处的地位，其计算方法如式(2)所示结构重要度的物理意 义在于，当部件Ci从完好状态变化为故障状态时，由于该部件状态变化单独引起的设备S 故障占其它部件状态变量集合可行取值总数的比例 其中，/口足表示部件(；相对于设备S的结构重要度；C' = IC1,... ,(^1，Ci+1，…， CJ表示除了部件Ci之外的所有部件的状态变量集合；C'表示C'的所有可行状态变量状 态分布，总数为211-1 ； Φ ( ·)为结构函数，表示当所有部件处于某一状态时，设备系统的实际 状态，Φ ( · ) = 1表示设备S处于完好状态但是，现有方法仍然存在以下不足(a)可靠性重要度计算方法需要为设备系统 建立可靠性函数R(S)，当部件间关联关系复杂时难以准确构建该函数；(b)结构重要度计 算方法从设备结构的角度计算部件重要度，需要计算各包含各部件的最小割集，当设备规 模庞大时将难以完成；(c)设备部件的可靠性和结构特性是密不可分的两个因素，上述重 要度分析方法割裂考虑了这两个因素，难以全面衡量设备部件的重要程度；(d)上述重要 度分析方法主要面向设备设计阶段的系统优化任务，难以为实际设备维修过程提供支持。

发明内容为了克服现有技术不能适应大型复杂设备的需求、难以全面衡量设备和难以为维 修过程提供支持的不足，本发明提供一种面向维护保障的设备部件维修重要度计算方法， 能够快速有效识别设备系统的关键部件，指导对关键部件的监控及维修本发明解决其技术问题所采用的技术方案是综合考虑部件的可靠性及结构关系 计算部件在维修过程中的重要程度首先，利用现有部件及可靠性信息识别出基本变量和 基本变量的状态概率分布；其次，根据设备结构关系识别出隐含变量及其条件概率分布； 然后，利用贝叶斯定理计算基本变量处于不同状态时，设备系统隐含变量的后验状态分布； 最终，采用维修重要度计算公式计算各基本变量的维修重要度，并排序维修重要度的物理 意义在于，它是部件在当前可靠性状态下导致设备整体故障的数学期望，即当设备系统需 要进行维修时，更换维修重要度最大的部件能够给整个设备的可靠性带来最大的提升具 体步骤如下1、根据设备系统S中包含的部件集合C = IC1, C2, ...，Ci, ...，CJ，其中Ci表示 第i个部件，η表示系统中所有部件数量，将每一个部件Ci用变量Xi表示，i = 1，...，η， 当部件正常工作时，对应变量的取值为0，当部件故障时，对应变量的取值为1，如式(3)所 示，并命名为基本变量集合X = {X1; X2, . . .，Xi, . . .，XJ，其中Xi表示基本变量集合中的第 i个变量，由于Ci与Xi —一对应，基本变量总数也为η ； 2、根据设备设计文档提供的各部件可靠性函数集合R= (R(C1), R(C2),...， R(Ci)，…，R(Cn)}，建立各部件对应的基本变量的状态概率分布集合P = {P (X1 = 0) ,P (X2 =0)，...，P(Xi = 0)，...，P(Xn = 0)}，如式(4)所示，其中 P(Xi = 0)表示第 i 个基本变量的状态概率分布； 3、根据设备设计文档提供的部件结构关系矩阵E = [Eij], 1 ^ i. j ^ n，将设备中 的多个部件按串并联结构关系组成一个组件，用变量Yk表示，当组件正常工作时，对应变量 的取值为0，当组件故障时，对应变量的取值为1，并命名为隐含变量，用π (Yk)表示隐含变 量Yk所包含的变量，这些变量是构成该组件的部件的反映，假如C4是某组件Y3的组成部分， 则^4C7T化)。

通过不断的对部件和组件按串并联关系进行组合，最终形成隐含变量集合Y ={Y1; Y2,. . .，Yk，. . .，YJ，其中Yk表示第k个组件对应的隐含变量，Yffl表示整个设备系统 组件对应的隐含变量，m表示系统中所有隐含变量的总数；4、根据设备设计文档提供的部件结构关系矩阵E，确定{>(Y1), π (Y2)，...， Ji(Yk),..., π (Yffl)}中所包含变量间的实际串并联关系，并以此为基础计算所有隐含 变量的条件概率分布集合 CP = {P (Y1 π (Y1)), P (Y2 π (Y2))，…，P(Yk| JI (Yk))，…， P(Yj沉(Ym))}，其中p(Ykl沉(Yk))表示第k个隐含变量的条件概率分布；其中，隐含变量的条件概率分布计算方法具体如下当π (Yk)中变量为串联结构 时，Yk的条件概率分布如式(5)所示；当π (Yk)中变量为并联结构是，Yk的条件概率分布如 式(6)所示； 5、依据贝叶斯公式和条件概率分布集合CP进行推理，分别计算基本变量Xi = 0， (i = 1，. . .，η)时，设备系统变量的后验状态分布集合{P (Ym = 0 IX1 = 0)，...，P (Ym = 0 | Xi =0)，···，P(Ym = OlXn = 0)}，如式(7)所示，其中p(Ym = OlXi = 0)表示第i个部件正常 运行时，设备系统正常运行的概率；P(Ym = OlXi = 0) = P(Ym = 0| JI (Xi)) XP(ji (Xi) Xi = 0)，其中(i = 1，...，n)(7)6、依据贝叶斯公式和条件概率分布集合CP进行推理，分别计算基本变量Xi = 1， (i = 1，...，n)时，设备变量的后验状态分布集合{P(Ym = OlX1 = 1),..., P(Ym = O)Xi = 1)，...，P(Ym = OlXn= 1)}，如式(8)所示，其中p(Ym = OlXi = 1)表示第i个部件故障时， 设备系统正常运行的概率；P(Ym = OlXi = 1) = P(Ym = 0| JI (Xi)) XP(ji (Xi) Xi = 1)，其中(i = 1，...，n)(8)7、按式(9)的方式分别计算基本变量集合中每个变量Xi, (i = 1，. . .，η)的维修 重要度八妒没，α = ι，···，η)；。

I{W)\ = (P(Ym = 0 丨 Χ, = 0) - P(Ym = OI 式=1)) χ (1 - P(Xt =0))(9)8、对所有基本变量的维修重要度从高到低排序，确定设备中最重要的维修部件本发明的有益效果是由于以设备结构及可靠性信息为基础，面向维护保障任务，5提出了一种可以综合衡量部件可靠性和结构关联性的维修重要度计算方法，解决了现有系 统重要度计算方法中可靠性和结构关联性相互割裂的问题，同时简化了计算步骤、提高了 计算效率，能够有效识别设备系统的关键部件、指导对关键部件的监控及维修，有效提高维 修效率、降低维修成本 下面结合附图和实施例对本发明进一步说明图1是本发明的一种设备部件维修重要度计算方法的流程图图2是实施例1中的设备结构关系图图3是根据部件集合和结构关系图识别隐含变量的流程图图4是实施例2中的设备结构关系图图5是实施例2中的隐含变量识别顺序具体实施例方式实施例1 下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步详细的描述参照图1，本发明的一种设备部件维修重要度计算方包括如下步骤步骤1，根据设备系统S中包含的部件集合C，将部件集合中的每一个部件用基本 变量集合X中的变量表示，其具体方式如下根据图2所示的实施例1中设备部件结构关系图，可知设备S由5个部件C = (C1, C2, C3, C4, CJ组成。

因此，将这5个部件分别用相应的基本变量表示，并按照式(3)的方式 确定基本变量可行取值，构成基本变量集合X = {X” x2，X3, x4，X5I步骤2，根据设备设计文档提供的各部件可靠性函数集合R，建立各部件对应的基 本变量的状态概率分布集合P，其具体方式如下根据实施例1 中部件可靠性函数 R= (R(C1) =0.88，R (C2) =0.91, R (C3) =0.84， R(C4) =0.95，R(C5) =0.88}，按照式(4)的方式建立与部件相对应的基本变量的状态概 率分布集合 P = {P (X1 = 0) = 0. 88，P (X2 = 0) = 0. 93，P (X3 = 0) = 0. 84，P (X4 = 0)= 0. 95，P (X5 = 0) = 0. 88}步骤3，根据设备设计文档提供的部件结构关系矩阵E，将设备中的多个部件按串 并联结构关系组成一个组件，并不断的对部件和组件按串并联关系进行组合，最终建立隐 含变量集合Y，其具体方式如下不根据图2所示的实施例1中设备部件结构关系图，其结构关系矩阵如式(10)所 E = 参照图3，隐含变量识别流程包括如下步骤(10)步骤301，判断设备结构中所有部件IC1, C2, C3, C4, CJ不存在并联关系，执行步骤 304 ；步骤304，判断设备结构中所有部件{A，C2，C3，C4，C5}处于同一串联结构中，执行 步骤305 ；步骤305，将该串联结构中的所有部件IC1, C2, C3, C4, Cj删除；步骤306，直接建立一个隐含变量Y1。