[發明專利]一種基于最大最小蟻群算法的列車轉向架關鍵部件預防性維修決策優化模型

在審

• 申請號: 201810304040.3
• 申請日: 2018-04-03
• 公開（公告）號: CN108520321A
• 公開（公告）日: 2018-09-11
• 發明（設計）人: 賀德強;羅安;劉旗揚;蒙基偉;鄧建新
• 申請（專利權）人: 廣西大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q10/00;G06Q50/30
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1.一種基于最大最小蟻群算法的列車轉向架關鍵部件預防性維修決策優化模型，其特征在于，做出如下建模假設：

(1)列車關鍵部件檢修周期以列車年檢為準；

(2)列車關鍵部件以轉向架五個部件(軸承、輪對、軸箱、減震裝置、抗側滾扭桿)為例；

(3)列車關鍵部件的故障率是獨立的，遵循Weibull分布，且只考慮部件之間的維修周期與經濟相關性；

(4)部件i在單個維修周期中的總維修次數為Z；

(5)除了最小維修模式，如果部件的損壞程度超過維修能力范圍，則將對損壞部件進行更換；

(6)最小維修時間很短，其固定維修費用可以忽略不計；

(7)關鍵部件的可靠性隨著役齡時間的增加而逐漸下降。

2.如權利要求1所述的預防性維修優化模型，其特征在于，如圖3所示，在整個運行周期(0，T)內，需要對部i件進行日常的維護檢修，則采取最小維修(如除塵、潤滑、清潔、檢測等)的方式；當部件的運行時間在(0，t₁)之間時，如發生故障則進行故障維修；在(t₁，t₂)之間時，如果部件i發生故障則進行故障維修，或者在部件i維修的同時，其他部件存在因故障或達到預防性維修周期則對該部件進行機會維修；當部件的運行時間達到t₂時，進行預防性維修。

3.如權利要求1所述的預防性維修優化模型，其特征在于，列車轉向架關鍵部件主要由軸承、輪對、軸箱、減震裝置、抗側滾扭桿等5個部件組成，而疲勞強度、磨損壽命、腐蝕壽命及由許多單元組成系統的壽命多服從威布爾分布，即：

式中，

h(t)為部件i的故障概率密度函數，

η為特征壽命參數，

β為部件的形狀參數，β＞1。

4.如權利要求1所述的預防性維修優化模型，其特征在于，根據圖3關鍵部件維修模式可知，部件i能夠通過機會維修的模式進行檢修的情況有兩種：任意其他部件的故障維修概率或者預防性維修概率由指數分布的概率密度分布特點和可靠性的理論知識可知：

令：

式中，

為故障維修概率，

為預防性維修概率，

f(x)為概率密度函數，

P_i(t，t₁)為機會維修概率密度函數，

δ_i為機會維修概率，

R為列車轉向架關鍵部件的個數。

5.如權利要求1所述的預防性維修優化模型，其特征在于，根據圖1、圖2可知，運用最大最小蟻群算法迭代優化模型的機會維修閥值和檢修周期，并要求轉向架關鍵部件的總維修費用最小，具體步驟如下：

(1)建立維修優化模型及其約束條件，并初始化節點的啟發信息λ_i、初始化信息啟發因子α、期望啟發因子δ、信息素強度Q、信息素揮發因子ρ、算法迭代總次數N_max、螞蟻總數M；

(2)根據列車轉向架關鍵部件的歷史維修記錄，計算出故障概率密度函數的值；

(3)根據初步役齡t₁、t₂、t₁⁰、t₂⁰，結合役齡閾值ξ_i1、ξ_i2，確定最佳周期t₁、t₂；

(4)根據初步機會維修概率δ_i⁰、計算出δ_i¹，結合機會維修閾值確定最佳機會維修概率δ_i；

(5)最后，通過優化求出最佳機會維修周期和預防性維修周期，并計算部件i的平均費用。