简谈部件多态多部件体系维护对策综述

论文导读：上升。随机相关性是指部件的状态影响到其他部件的失效时间分布。结构相关性是指多个部件在结构上形成一个整体，对一个失效部件的维护操作也意味着对工作部件的维护。（2）部件维护需考虑对系统整体的影响。传统的维护策略优化中通常只考虑维护操作本身引起的费用。Tan提出多态系统的维护中需要从系统角度对策略进行评价，维
摘要：维护策略对系统的可靠性和安全性等方面具有至关重要的作用。随着系统复杂度的提高，多态多部件系统维护策略成为目前研究的热点。维护策略按照系统模型被分为独立部件维护策略、考虑部件相关性的维护策略以及基于多态系统模型的维护策略，并分别对研究情况进行了介绍。
关键词：多部件； 多态系统； 维护策略
2095-2163（2013）05-0009-05
0引言
应用在关键领域的大型系统延迟和失效将会带来巨大损失。2010年9月， 澳大利亚维珍蓝航空公司的在线订票系统由于硬件失效导致服务中断11天，影响超过400 架次航班和5 000名旅客，并造成2 000万美元的经济损失。2011年对全美超过200家数据中心的统计结果显示，80%以上的数据中心由信息系统失效引起的损失超过每小时5万美元，其中25%以上损失超过每小时50万美元，而最高可达每小时100万美元。这些关键领域对系统的可靠性提出了更高要求。对于大型复杂的系统而言，从部署完成之日起，系统的可靠性、可用性、安全性就完全依赖于合理的维护操作。在整个生命周期中，系统维护所占据的比例超过生产制造。对于提高系统可靠性而言，在维护操作上花费的人力物力也必将会超过生产制造、系统构架、冗余配置等工作上的投入。
在过去的几十年中，学术界展开了大量以可靠性、经济性为目标的维护模型和维护策略研究，针对不同的系统失效模式和具体的维护约束条件，采用更换和预防性维护相结合的维护策略，以提高长期经济效益或系统可靠性为目标对维护策略进行优化。早期的维护策略研究主要面向二态单部件系统，随着系统复杂度的提高，以大型计算机系统为代表的现代复杂系统能够工作在多个性能等级下，基于系统可靠性的维护策略设计需要在大量部件状态分布的基础上对整个系统的状态分布展开计算，进而分析系统可靠性。这一工作采用多态系统模型对系统进行建模，并通过多态系统理论中面向多部件复杂系统的可靠性评价方法进行计算。基于多态系统模型的多部件复杂系统维护策略的研究成为目前维护策略研究的热点。
面向多态多部件的复杂系统维护策略优化的研究中，主要存在以下几点问题。
（1）部件间存在相关性，包括经济相关性、结构相关性和随机相关性。经济相关性是指与单部件系统相比，对多部件系统进行分组维护操作可以由于规模经济的原因使平均费用降低，或者由于更高的停机时间使维护费用上升。随机相关性是指部件的状态影响到其他部件的失效时间分布。结构相关性是指多个部件在结构上形成一个整体，对一个失效部件的维护操作也意味着对工作部件的维护。
（2）部件维护需考虑对系统整体的影响。传统的维护策略优化中通常只考虑维护操作本身引起的费用。Tan提出多态系统的维护中需要从系统角度对策略进行评价，维护操作应该基于系统的状态和性能进行优化而不是单个部件的状态。在多部件系统中对单个部件进行维护，当具有不同的FRU级别时，可能会引起子系统不可用甚至整个系统停机。而维护的目标并不是使单个部件的状态更好，而是使系统获得较好的整体性能。分析不同部件的维护操作对系统整体性能的不同影响，采取适合的差异化维护策略是多部件系统维护中的重要问题。
（3）在维护资源受限制的情况下对维护操作进行选择。由于大型复杂系统整体造价较高，受到维护费用和时间限制，对系统中的全部部件采取效果最好的维护操作在很多情况下是不允许的，而又会要求系统能够在一定任务期内保持较好的性能。如何在不同系统结构特征下于各类部件的大量维护操作中做出选择，获得更合理的维护计划是多部件系统维护策略的研究难点。
本文对多态多部件复杂系统的维护策略研究进展情况进行了介绍。按照系统模型类型将维护策略分为独立部件的维护策略、考虑部件相关性的维护策略以及基于多态系统模型的维护策略，同时介绍了各类策略研究的进展情况。
1独立部件维护策略

1.1年龄更换策略

在劣化系统（deteriorating system）中，系统随着工作时间的延长，其性能逐渐下降， 直到不能满足工作需要而失效[3]。实际应用中面临的大部分系统均属于劣化系统。在目标部件年龄已知的情况下，合理的维护操作应该于劣化失效前对部件进行更换。
年龄更换策略中，若部件在T之前发生失效则对部件进行修复性更换，当部件达到年龄T仍然正常工作，则论文导读：
对部件进行预防性更换。指定的时间T称为计划内更换时间。该策略假设失效在发生后能够立刻得以检测，更换采用的是全新部件，并且立刻开始工作。年龄更换策略是一类广泛使用的维护策略，国内外很多学者对年龄更换策略展开了大量研究，主要分为一般性模型问题和面向不同的应用环境、系统结构和失效模式建立特定的维护模型并寻求最优更换年龄。
一般维护问题的建模和求解总是假设部件失效分布已知，对于具有未知失效分布的部件，精确的最优更换年龄是无法确定的。文献[4]研究了未知失效分布下，最优更换时间在统计上的置信区间。年龄作为对部件劣化情况的一种量度指标，在部件的负载强度差别较大的情况下，无法有效反映不同负载下的部件劣化程度。针对这一问题，文献[5]研究了采用年龄和使用程度两种量度之下的年龄更换策略。在此策略下，部件的更换条件形成一个二维的区域，当穿过任何一侧边界时触发更换操作。
年龄更换策略设计目标针对单个部件，策略实施需要获得部件年龄（或者使用情况）的准确信息。针对此问题，基于失效次数N的更换策略由于较易实施，常作为年龄更换策略的替代策略，并与不完美维护模型相结合，对维护策略进行评价。基于失效次数N的更换策略在前N-1次失效中采取维修操作，第N次失效采取更换。该策略适用于部件运行时间不易统计或运行中由于时间、费用问题不易进行部件更换的情况，尤其是很多同类型部件构成的大型复杂设备。 摘自：毕业论文免费下载www.7ctime.com
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