典型文献
事件驱动的航空制造流水线预测性维护决策研究
文献摘要：
预测性维护决策旨在提高维护效率的同时,降低维护停机对生产的影响.预测性维护根据设备的实际健康状态进行维护决策,能有效避免过度维护造成的浪费和维护不及时造成的设备随机故障.然而类似于设备故障停机,预测性维护需要关闭设备进行维护作业.如果维护时机选择不当,维护过程会引起生产线的饥饿和阻塞,造成生产损失.因此,预测性维护不仅需要关注设备自身的维护需求,还需要与实际生产进行联动.以考虑机器状态劣化的航空产品流水线为研究对象,在流水线产出损失分析的基础上,研究流水线预测性维护决策问题.首先,针对缺料停机、设备故障等扰动停机事件和预测性维护事件,分析停机事件对流水线产出的影响,量化造成的流水线产出损失.其次,考虑流水线产出损失和维护成本构建奖励函数,建立基于马尔可夫决策过程的流水线预测性维护决策模型,结合深度Q网络算法求解模型获得优化决策方案.最后,通过仿真试验对比其他三种维护方法,验证了所提出决策模型的有效性.
文献关键词：
预测性维护;流水线;决策优化;马尔可夫决策过程;深度Q网络
中图分类号：
作者姓名：
张文沛;崔鹏浩;李洋;延爽
作者机构：
西北工业大学,陕西 西安 710072
文献出处：
引用格式：
[1]张文沛;崔鹏浩;李洋;延爽-.事件驱动的航空制造流水线预测性维护决策研究)[J].航空科学技术,2022(05):53-62
A类：
B类：
事件驱动,航空制造,流水线,预测性维护,维护决策,决策研究,高维,维护效率,低维护,健康状态,随机故障,设备故障,故障停机,维护作业,时机选择,生产线,饥饿,劣化,航空产品,品流,损失分析,决策问题,缺料,维护成本,奖励函数,马尔可夫决策过程,决策模型,网络算法,解模,优化决策,仿真试验,试验对比,维护方法,决策优化
AB值：
0.302733
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