肖 雨,韓小孩,孫晉聰,張劍波
(中國(guó)人民解放軍66325部隊(duì),北京 102205)
傳統(tǒng)的裝備維修策略,無論是事后維修、定時(shí)維修還是基于狀態(tài)的維修,都是從保障裝備戰(zhàn)備完好性的角度出發(fā),安排維修工作,以減少故障和故障的損失。然而,裝備任務(wù)開始時(shí)質(zhì)量完好,并不一定能保證任務(wù)期間不發(fā)生故障,不一定能保證任務(wù)完成。因此,有必要從保障任務(wù)完成的角度出發(fā),研究裝備基于任務(wù)的維修決策。目前,基于任務(wù)的維修決策方面的研究已取得一些成果。文獻(xiàn)[1]研究了不完全可修系統(tǒng)的任務(wù)成功性評(píng)估方法;如文獻(xiàn)[2]以總體維修費(fèi)用為約束研究了串并聯(lián)加工系統(tǒng)的選擇性維修方法;文獻(xiàn)[3]中以維修保障資源為約束,以任務(wù)可靠度最大為目標(biāo),研究了考慮拼修活動(dòng)在內(nèi)的多種維修活動(dòng)的維修任務(wù)選擇方法;文獻(xiàn)[4]中研究了維修保障資源、任務(wù)前維修時(shí)間雙重約束下,以任務(wù)可靠度最大為目標(biāo)的維修任務(wù)選擇方法;文獻(xiàn)[5]中研究了不完全維修條件下的冷貯備可修系統(tǒng)任務(wù)前維修方案優(yōu)選方法;文獻(xiàn)[6]中研究了不完全維修方式下的多狀態(tài)系統(tǒng)維修任務(wù)選擇方法;文獻(xiàn)[7]中以任務(wù)可靠性為最大為目標(biāo)研究了部件壽命服從Weibull分布的裝備維修策略優(yōu)選方法;文獻(xiàn)[8]中研究了維修保障資源約束下,以任務(wù)可靠度最大為目標(biāo)的艦船裝備選擇性維修策略;文獻(xiàn)[9]中在給定時(shí)間約束下,研究了以任務(wù)可靠度最大為目標(biāo)的任務(wù)前修復(fù)性維修工作選擇方法。盡管這些研究都是以任務(wù)為依托進(jìn)行維修決策,但是只能從任務(wù)可靠度的角度出發(fā)制定裝備任務(wù)前維修方案,并未考慮任務(wù)中維修對(duì)任務(wù)成功概率的影響。盡管文獻(xiàn)[10]中考慮了任務(wù)中維修隊(duì)任務(wù)成功概率的影響,但是僅僅考慮單個(gè)部件,未從裝備系統(tǒng)角度進(jìn)行決策分析。
任務(wù)可靠度可認(rèn)為是裝備在特定任務(wù)剖面內(nèi)完成規(guī)定功能的能力(任務(wù)可靠性)的一種度量。它可認(rèn)為是裝備在任務(wù)期間故障規(guī)律的一種體現(xiàn)。任務(wù)成功概率主要指裝備在任務(wù)開始時(shí)處于可用狀態(tài)的情況下,在規(guī)定的任務(wù)剖面中的任一(隨機(jī))時(shí)刻,能夠使用且能完成規(guī)定功能的概率。
對(duì)于任務(wù)中不可維修的裝備,其任務(wù)成功概率等于任務(wù)可靠度?,F(xiàn)有研究多基于該情形展開。對(duì)于任務(wù)中允許維修的裝備,其任務(wù)成功概率可認(rèn)為是任務(wù)可靠性與任務(wù)維修性的綜合體現(xiàn),任務(wù)中的維修工作是影響任務(wù)成功概率的重要因素。此外,由于任務(wù)中的維修工作需要消耗一定的備件且需花費(fèi)相應(yīng)的費(fèi)用,這必將影響裝備任務(wù)前預(yù)防性維修時(shí)的可用費(fèi)用及備件數(shù)量,從而影響任務(wù)前預(yù)防性維修的有效實(shí)施。現(xiàn)有研究并未對(duì)這些問題進(jìn)行探討。
本研究主要針對(duì)任務(wù)中可修裝備,綜合考慮任務(wù)前以及任務(wù)中的維修工作與任務(wù)成功概率之間的關(guān)系,研究以任務(wù)成功概率最大為目標(biāo)的裝備維修決策方法。在任務(wù)前維修時(shí)間、任務(wù)總體費(fèi)用以及備件數(shù)量三方面約束下,以任務(wù)成功概率最大為目標(biāo),制定最佳的任務(wù)前預(yù)防性維修方案。
在計(jì)算任務(wù)成功概率時(shí)要充分考慮裝備的任務(wù)可靠性和任務(wù)維修性。任務(wù)可靠性通常用任務(wù)可靠度表示,任務(wù)維修性則用任務(wù)維修度表示。計(jì)算時(shí),可將裝備分為任務(wù)期間不可修部分和可修部分分別進(jìn)行研究。對(duì)于不可修部分只需分析其任務(wù)可靠度;對(duì)于可修部分則需綜合分析任務(wù)可靠度與任務(wù)維修度。
裝備任務(wù)成功概率僅與任務(wù)功能單元相關(guān),與非任務(wù)功能單元無關(guān)。因此,在計(jì)算任務(wù)成功概率時(shí)僅需分析任務(wù)功能單元的影響即可。同理,以任務(wù)成功概率最大為目標(biāo)進(jìn)行維修決策時(shí),僅考慮任務(wù)功能單元的維修工作。
在任務(wù)過程中,若某幾個(gè)單元同時(shí)發(fā)生故障時(shí)方可影響任務(wù)(任務(wù)成功或失敗),則認(rèn)為這幾個(gè)單元之間在功能上存在“并聯(lián)關(guān)系”。將存在“并聯(lián)關(guān)系”的多個(gè)單元視作一個(gè)整體,為保障任務(wù)的時(shí)效性,在任務(wù)過程中該整體發(fā)生故障(極端情況為各單元均故障)后僅對(duì)維修時(shí)間消耗最小的單元進(jìn)行維修。由于篇幅有限,本研究不對(duì)“并聯(lián)關(guān)系”進(jìn)行過多討論。將存在“并聯(lián)關(guān)系”的單元視作整體后,裝備可認(rèn)為是一個(gè)純串聯(lián)系統(tǒng)。
假設(shè)某任務(wù)中裝備共有n個(gè)可影響任務(wù)的功能單元(存在并聯(lián)關(guān)系的多個(gè)單元視作一個(gè)整體,為一個(gè)功能單元)記作a1,a2,…,an。其中前r個(gè)功能單元為任務(wù)中不可修單元,其余為可修單元。任務(wù)中允許的最大維修時(shí)間為T。令各功能單元的任務(wù)可靠度為R1,R2,…,Rn,可修單元維修時(shí)間概率密度函數(shù)為mr+1(t),mr+2(t),…,mn(t)。則不可修部分任務(wù)成功概率PN為
(1)
可修部分任務(wù)可靠度為
(2)
將可修部分整體記作E,可知E發(fā)生故障的概率等于ar+1,ar+2,…,an中至少有一個(gè)發(fā)生故障的概率。令n-r個(gè)可修單元的每一種故障組合(各組合事件之間互斥)為E的一個(gè)故障事件,則E共有2n-r-1個(gè)可能的故障事件,其中第i個(gè)故障事件記作Ei。例如,假設(shè)故障事件Ei為:第r+j個(gè)與第r+k個(gè)功能單元發(fā)生故障,其余可修單元不發(fā)生故障。則Ei發(fā)生的概率為
故障事件Ei發(fā)生后在T內(nèi)被排除的概率為:M(Ei)=P(Tr+j+Tr+k≤T)。其中Tr+j,Tr+k分別代表第r+j個(gè)與第r+k個(gè)功能單元發(fā)生故障后維修所需時(shí)間。
根據(jù)卷積計(jì)算公式可知
(3)
可計(jì)算可修部分E的任務(wù)維修度為
(4)
進(jìn)而計(jì)算可修部分任務(wù)成功概率PY為
PY=RM+(1-RM)M(E)
(5)
最終得裝備任務(wù)成功概率PS為
PS=PN×PY
(6)
根據(jù)任務(wù)確定決策目標(biāo)是基于任務(wù)的維修決策的基本前提。通常情況下,如果裝備需完成重要任務(wù)或者任務(wù)失敗后果較為嚴(yán)重,應(yīng)以任務(wù)成功概率最大為目標(biāo)進(jìn)行決策。而對(duì)于一般任務(wù),在任務(wù)成功概率滿足要求的前提下,可適當(dāng)考慮以任務(wù)總體費(fèi)用最小為目標(biāo)進(jìn)行決策。兩種決策目標(biāo)下的維修決策的本質(zhì)是一致的。都是根據(jù)決策約束條件,制定滿足決策目標(biāo)的最佳維修方案。因此本文僅研究以任務(wù)成功概率最大為目標(biāo)的維修決策方法。
考慮到裝備任務(wù)的時(shí)效性要求,參與任務(wù)的各功能單元在任務(wù)中發(fā)生故障后,通常選擇維修時(shí)間最短的維修方式進(jìn)行維修,可根據(jù)各功能單元采用不同維修方式時(shí)的維修時(shí)間長(zhǎng)短進(jìn)行決策,此處不加贅述。
在給定任務(wù)前預(yù)防性維修時(shí)間、任務(wù)總體費(fèi)用、備件數(shù)量三方面約束條件下,以任務(wù)成功概率最大為目標(biāo)的維修決策基本過程如圖1所示。
圖1 以成功概率最大為目標(biāo)的維修決策基本過程框圖
圖1中,可能的任務(wù)前預(yù)防性維修方案是指各任務(wù)功能單元依據(jù)各自技況,在任務(wù)前采取的預(yù)防性維修工作的一個(gè)有機(jī)組合。決策的核心內(nèi)容為:計(jì)算各種維修方案下裝備任務(wù)成功概率;計(jì)算裝備任務(wù)前預(yù)防性維修時(shí)間,任務(wù)總體費(fèi)用以及備件需求。其中,任務(wù)成功概率計(jì)算問題上文已詳細(xì)討論,在此不加贅述。下面主要討論裝備預(yù)防性維修時(shí)間、任務(wù)總體費(fèi)用以及備件需求三方面內(nèi)容的計(jì)算方法。
1)裝備任務(wù)前預(yù)防性維修時(shí)間計(jì)算方法
(7)
考慮到功能單元的維修時(shí)間通常為服從某一分布的隨機(jī)變量,Tp可理解為服從特定分布的隨機(jī)變量,其分布規(guī)律可通過相關(guān)功能單元維修時(shí)間概率密度函數(shù)的卷積計(jì)算獲取。
2)裝備任務(wù)總體費(fèi)用計(jì)算方法
裝備任務(wù)總體費(fèi)用包括裝備的使用費(fèi)用、任務(wù)失敗時(shí)的損失以及裝備的任務(wù)總體維修費(fèi)用三部分。其中,裝備的使用費(fèi)用和任務(wù)失敗時(shí)的損失通常不受上述維修工作的影響,可根據(jù)實(shí)際任務(wù)要求確定,分別記作CU、CS;任務(wù)總體維修費(fèi)用記作CM。則裝備的任務(wù)總體費(fèi)用為
C=CM+(1-PS)CS+CU
(8)
(9)
令各任務(wù)中可修單元在任務(wù)中進(jìn)行維修時(shí)的費(fèi)用分別為cm(r+1),cm(r+1),…,cmn。當(dāng)任務(wù)失敗時(shí),盡管裝備可能在任務(wù)中進(jìn)行了一些維修工作并產(chǎn)生了相應(yīng)維修費(fèi)用,但是由于考慮到裝備的任務(wù)失敗概率通常不會(huì)太大,且這些費(fèi)用遠(yuǎn)小于裝備損失,因此可忽略不計(jì)。當(dāng)任務(wù)成功時(shí),若裝備任務(wù)中可修部分未發(fā)生故障,則不進(jìn)行維修;若發(fā)生故障,則無論可修部分在任務(wù)中發(fā)生哪種故障事件都將被排除。因此,裝備在任務(wù)中產(chǎn)生的維修費(fèi)用為
(10)
可見,裝備任務(wù)中的維修費(fèi)用很大程度上取決于裝備的任務(wù)成功概率和功能單元任務(wù)可靠度。二者與裝備的任務(wù)前預(yù)防性維修工作存在密切關(guān)系。因此,裝備任務(wù)中的維修費(fèi)用在一定程度上受限于裝備所采取的任務(wù)前預(yù)防性維修策略。
可知,裝備的任務(wù)總體維修費(fèi)用為
(11)
將上述計(jì)算結(jié)果代入式(8)可得裝備的任務(wù)總體費(fèi)用。
3)裝備備件需求計(jì)算方法
(12)
(13)
與式(1)中原理相同,裝備任務(wù)中維修工作的備件需求同樣受限于裝備所采取的任務(wù)前預(yù)防性維修策略。
對(duì)Nj1、Nj2求和可知,裝備所需消耗的第j類備件的總數(shù)為
(14)
為保證Nj為整數(shù),對(duì)計(jì)算結(jié)果向上取整。同理,可求得裝備對(duì)各類備件的需求為:N1,N2,…,Nm。
假設(shè),執(zhí)行某任務(wù)時(shí)裝備任務(wù)前最大允許維修時(shí)間為Tmax,可承受的最大任務(wù)總體費(fèi)用為C*。則基于任務(wù)的維修決策問題可轉(zhuǎn)換為如下優(yōu)化問題。
maxPS
(15)
s.t.P(Tp≤Tmax)≥γ
(16)
C≤C*
(17)
N1≤n1,N2≤n2,…,Nm≤nm
(18)
其中,γ是0到1之間的一個(gè)常數(shù),可根據(jù)實(shí)際任務(wù)情形設(shè)定。
目標(biāo)表達(dá)式(15)表示裝備任務(wù)成功概率取最大值。
約束表達(dá)式(16)表示裝備任務(wù)前預(yù)防性維修工作能在任務(wù)前允許維修時(shí)間內(nèi)完成的概率不小于γ。
約束表達(dá)式(17)表示裝備任務(wù)總體費(fèi)用不超過可承受的最大任務(wù)總體費(fèi)用C*。
約束表達(dá)式(18)表示在相應(yīng)維修方案下,裝備對(duì)各類備件的需求均不超過各類備件的可用量。
分析上述維修決策模型可知,決策問題的實(shí)質(zhì)是多個(gè)參數(shù)的組合優(yōu)化問題,可用現(xiàn)代優(yōu)化算法求解??紤]到各功能單元維修策略的離散性特點(diǎn),本文主要借鑒離散粒子群優(yōu)化算法對(duì)維修方案進(jìn)行尋優(yōu)。離散粒子群優(yōu)化算法簡(jiǎn)單、易行,便于依據(jù)決策模型構(gòu)建優(yōu)化模型。
由于篇幅有限,此處僅對(duì)最佳維修方案的計(jì)算步驟進(jìn)行說明,至于計(jì)算中用到的粒子群構(gòu)建及求解過程請(qǐng)參閱文獻(xiàn)[11]。
結(jié)合本文研究?jī)?nèi)容,依據(jù)粒子更新基本規(guī)則,現(xiàn)給出如下計(jì)算步驟:
步驟1:初始群參數(shù)設(shè)定。① 對(duì)任務(wù)剖面進(jìn)行分析,確定任務(wù)前最大允許維修時(shí)間Tmax以及參數(shù)γ的數(shù)值;② 確定可用的備件數(shù)目n1,n2,…,nm;③ 根據(jù)規(guī)則構(gòu)建粒子群,確定粒子群的數(shù)量參數(shù)、慣性權(quán)重、加速常數(shù)以及最大更新次數(shù)。
步驟2:隨機(jī)選取一定數(shù)量可能的維修方案,構(gòu)造初始粒子群,并在此基礎(chǔ)上設(shè)定各粒子初始更新速度。
步驟3:根據(jù)式(16)~式(18)約束條件,判斷各粒子所對(duì)應(yīng)維修方案是否可行。若可行,則利用式(6)計(jì)算任務(wù)成功概率,當(dāng)作該粒子的適應(yīng)度;若不可行,則適應(yīng)度為0。根據(jù)各粒子適應(yīng)度數(shù)值,計(jì)算粒子群中各粒子的當(dāng)前最佳位置以及群最佳位置。
步驟4:根據(jù)文獻(xiàn)[11]中更新規(guī)則對(duì)粒子群進(jìn)行一次更新,此后重復(fù)步驟3,更新各粒子當(dāng)前最佳位置和群最佳位置,并對(duì)粒子群更新速度進(jìn)行一次更新。
步驟5:重復(fù)步驟4直到更新次數(shù)達(dá)到最大更新次數(shù)為止。提取此時(shí)的群最佳位置,得最優(yōu)的維修方案。
已知某任務(wù),要求某裝備持續(xù)工作狀態(tài)時(shí)間為10 h;任務(wù)中最大允許維修時(shí)間T=3 h;任務(wù)前最大允許維修時(shí)間為Tmax=5 h,γ=0.85;裝備可承受的任務(wù)總體費(fèi)用為4萬;與任務(wù)相關(guān)的備件共有5類(D1、D2、D3、D4、D5),可用數(shù)量均為4。現(xiàn)以任務(wù)成功概率最大為目標(biāo)對(duì)裝備實(shí)施維修決策,選擇最佳的預(yù)防性維修方案。
分析裝備結(jié)構(gòu)以及任務(wù)特點(diǎn)可知,參與執(zhí)行任務(wù)的功能單元共有7個(gè),分別為:a1,a2,…,a7。其中a1~a4在任務(wù)中不可修,a5~a7在任務(wù)中可修。在日常維修工作中,a1、a2、a7采用“修復(fù)如舊”策略;a3~a5采用“修復(fù)如新”策略;a6采用“不完全維修”策略。根據(jù)文中方法,可分別計(jì)算各功能單元實(shí)施各類任務(wù)前預(yù)防性維修工作后的任務(wù)可靠度,并記錄預(yù)防性維修費(fèi)用(萬元)以及維修時(shí)間分布(min)如表1所示。各功能單元實(shí)施相應(yīng)維修工作時(shí),對(duì)備件的需求如表2所示。
表1 任務(wù)前預(yù)防性維修后功能單元任務(wù)可靠度及維修費(fèi)用與維修時(shí)間
表2 功能單元維修保障資源需求量
功能單元a5~a7在任務(wù)中的維修費(fèi)用分別為:0.33萬、0.2萬、0.3萬;任務(wù)失敗造成的損失為:10萬;裝備的使用費(fèi)用為0.4萬。
根據(jù)歷史維修數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析可知,a5的維修時(shí)間(min)服從均值為30.9,方差為5.5的正態(tài)分布;a6的維修時(shí)間(min)服從均值為45的指數(shù)分布;a7的維修時(shí)間服從對(duì)數(shù)均值為4.8,對(duì)數(shù)方差為0.1的對(duì)數(shù)正態(tài)分布。可計(jì)算3個(gè)單元維修時(shí)間概率密度函數(shù)m5(t)、m6(t)、m7(t)。
將a5、a6、a7看作一個(gè)整體E??芍珽共有7類故障事件,分別為:E1(a5發(fā)生故障,a6、a7不發(fā)生故障)、E2(a6發(fā)生故障,a5、a7不發(fā)生故障)、E3(a7發(fā)生故障,a5、a6不發(fā)生故障)、E4(a5、a6發(fā)生故障,a7不發(fā)生故障)、E5(a5、a7發(fā)生故障,a6不發(fā)生故障)、E6(a6、a7發(fā)生故障,a5不發(fā)生故障)和E7(a5、a6、a7均發(fā)生故障)。根據(jù)維修時(shí)間概率密度函數(shù)m5(t)、m6(t)、m7(t),利用式(3)可計(jì)算在規(guī)定時(shí)間T內(nèi)各事件被排除的概率為:M(E1)≈1;M(E2)≈0.981 7;M(E3)≈1;M(E4)≈0.963 1;M(E5)≈0.967 1;M(E6)≈0.715 3;M(E7)≈0.431 9。
1)維修決策需求分析
當(dāng)不進(jìn)行任務(wù)前預(yù)防性維修時(shí),利用第1節(jié)中方法,可計(jì)算各故障事件的發(fā)生概率為:P(E1)=0.071 3;P(E2)=0.098 3;P(E3)=0.080 1;P(E4)=0.009 7;P(E5)=0.007 9;P(E6)=0.010 9;P(E7)=0.001 1。進(jìn)而利用式(4)~式(6)計(jì)算得裝備的任務(wù)成功概率PS=0.700 5。在此基礎(chǔ)上,利用式(8)計(jì)算裝備的任務(wù)總體費(fèi)用為3.42萬。由于該維修方案下裝備的任務(wù)成功概率過小,應(yīng)進(jìn)行任務(wù)前預(yù)防性維修。
當(dāng)進(jìn)行最大預(yù)防性維修,即所有功能單元均“修復(fù)如新”時(shí),經(jīng)計(jì)算可知任務(wù)前不可能在允許時(shí)間內(nèi)完成維修工作。因此,該維修方案不可取,需重新制定維修方案。
2)根據(jù)決策目標(biāo)制定最優(yōu)維修方案
利用文獻(xiàn)[11]中方法構(gòu)建粒子群。將每個(gè)維修方案當(dāng)作每個(gè)粒子,利用離散粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行尋優(yōu)。令ω=0.5,加速常數(shù)c1=c2=1.494 45,最大更新次數(shù)W=100,數(shù)量參數(shù)q=10。計(jì)算可得維修方案尋優(yōu)過程如圖2所示。
最終得最佳的維修方案為:a1、a5、a6、a7不進(jìn)行維修;a2“不完全維修”;a3、a4“修復(fù)如新”。該方案下的裝備任務(wù)總體費(fèi)用為2.788 4萬,P(Tp≤Tmax)=0.867 3>0.85,對(duì)各類備件的需求分別為(3,2,4,3,3),均滿足約束條件要求。此時(shí),裝備的任務(wù)成功概率為PS=0.888 6。
圖2 維修方案尋優(yōu)過程曲線
3)案例對(duì)比分析
以該案例相關(guān)約束條件為基礎(chǔ),利用傳統(tǒng)方法從裝備任務(wù)可靠度角度出發(fā)對(duì)裝備進(jìn)行維修決策,進(jìn)而對(duì)比分析文中方法與傳統(tǒng)方法之間的差異。
將上述例子中,以任務(wù)成功概率最大為目標(biāo)的維修決策模型中的目標(biāo)函數(shù)換為裝備的任務(wù)可靠度,利用離散粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化得最優(yōu)維修方案為:a1、a5、a6、a7不進(jìn)行任務(wù)前預(yù)防性維修;a2~a4以“修復(fù)如新”策略進(jìn)行任務(wù)前預(yù)防性維修。該方案下,若不考慮任務(wù)中維修時(shí),各類備件的需求分別為(3,1,4,2,3)。此時(shí),a5、a6仍為任務(wù)中可修功能單元;結(jié)合表2中數(shù)據(jù)可知,a7在任務(wù)中維修需用到第3類備件D3,而在該維修方案下D3在任務(wù)中的可用量為0,因此a7在任務(wù)中不能進(jìn)行維修。從而,計(jì)算裝備任務(wù)總體費(fèi)用為3.775萬,P(Tp≤Tmax)=0.938 2>0.85,對(duì)各類備件的需求分別為(3,2,4,3,4),均滿足約束條件要求。裝備的任務(wù)成功概率為PS=0.815 9。該方法計(jì)算結(jié)果與本文方法計(jì)算結(jié)果如表3所示。
表3 不同決策方法計(jì)算結(jié)果
由表3對(duì)比分析可知,采用本文決策方法所得維修方案,不僅任務(wù)總體費(fèi)用、備件需求量均少于傳統(tǒng)維修決策所得維修方案,而且可以達(dá)到更高的任務(wù)成功概率。較之傳統(tǒng)方法,本文方法可得到更佳的維修方案。
給定任務(wù)前維修時(shí)間、任務(wù)總體費(fèi)用以及備件數(shù)量三方面約束,以任務(wù)成功概率最大為目標(biāo)制定了最佳的任務(wù)前預(yù)防性維修方案。充分考慮了任務(wù)前及任務(wù)中維修工作對(duì)裝備任務(wù)成功概率的影響,在實(shí)踐任務(wù)中驗(yàn)證效果很好,為真實(shí)任務(wù)環(huán)境下的維修決策提供了思路。