陈云翔,饶 益,蔡忠义,王泽洲

(空军工程大学装备管理与无人机工程学院,陕西 西安 710051)

0 引 言

在装备实际使用过程中,对装备性能状态的掌握是装备管理的重要工作之一,剩余寿命预测是故障预测和健康管理的关键技术[1-3]。通过对装备关键部件剩余寿命的评估,掌握装备完好性水平,可以为装备的维修决策和部件储备策略提供参考。合理制定装备部件的储备策略,从而提升装备使用可靠性与经济性,提高装备的维修保障效能。

为进一步提高维修决策的科学性,基于剩余寿命的维修决策成为了研究的主流,基于装备部件的剩余寿命进行维修决策、制订相应的部件储备策略,有利于实现维修保障精细化的现实要求。文献[4]由已知的设备寿命分布函数预测其平均剩余寿命,以平均剩余寿命为阈值制订预防性维护维修策略。文献[5]基于剩余寿命预测信息,进行考虑替换时间和备件订购时间的联合决策。文献[6]基于设备剩余寿命信息进行维修与备件订购的联合策略优化,以达到降低设备检修成本和备件成本的目的。在基于剩余寿命的维修决策研究中,大多是基于状态预测或基于统计回归方法开展剩余寿命预测进而进行维修决策[7-8]。然而在实际应用中,装备部件种类多、复杂度高,基于状态预测和基于统计回归的方法难以获得合适的状态变量预测模型,从而会影响到剩余寿命预测的准确性和维修决策的科学性,限制了其在工程领域的应用。……