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醉染图书生产系统预测维护调度优化研究9787313243201
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章 绪论1.1 研究背景和意义1.2 设备健康预测方法的研究及进展1.2.1 基于物理模型的方法1.2.2 基于知识驱动的方法1.. 基于数据驱动的方法1.3 设备维护方法的研究及进展1.3.1 单设备维护方法1.3.2 多设备维护方法1.3.3 维护与备件订购方法1.3.4 生产与维护联合优化方法1.4 现有方法的不足1.4.1 设备健康预测研究的不足1.4.2 设备维护研究的不足1.5 本章小结第2章 设备维护的概念及理论2.1 引言2.2 设备剩余寿命预测2.2.1 设备剩余寿命预测的概念2.2.2 设备剩余寿命预测方法的分类. 设备维护优化的基本流程2.4 设备维护策略2.4.1 维护策略类型2.4.2 维护方式2.5 多设备维护策略2.6 本章小结第3章 数据完备情况下设备健康预测3.1 引言3.2 HSMM基础理论3.3 改进的HSMM3.3.1 改进的前向-后向算法3.3.2 改进的Viterbi算法3.3.3 改进的Baum-Welch算法3.4 基于改进HSMM的设备健康预测框架3.4.1 基于改进HSMM的设备故障诊断3.4.2 基于改进HSMM的寿命预测3.5 设备老化的定义及分类3.6 考虑老化因子的HSMM3.6.1 考虑老化因子的转移矩阵3.6.2 指数型老化因子的设计3.6.3 乘数型老化因子的设计3.7 老化因子的估值算法3.8 基于失效率的设备剩余有效寿命估值算法3.9 算例分析3.9.1 老化因子的求解3.9.2 剩余有效寿命的估值3.9.3 对比分析3.10 本章小结第4章 数据不完备情况下设备健康预测4.1 引言4.2 考虑数据缺失下的设备健康预测4.2.1 SHSMM的推理与学习机制4.2.2 期望优选化参数自适应估计算法4.. 基于灰色EM-SHSMM的设备健康预测4.2.4 算例分析4.3 考虑数据异常下的设备健康预测4.3.1 异常数据的处理4.3.2 基于动态前向后向灰色填充方法4.3.3 算例分析4.4 考虑数据不准确下的设备健康预测4.4.1 DS-MM理论框架4.4.2 基于DS-MM的设备健康预测4.4.3 算例分析4.5 本章小结第5章 基于时间延迟理论的设备维护计划研究5.1 引言5.2 基于三阶段时间延迟理论的预防维护模型5.2.1 模型设5.2.2 模型参数的符号定义5.. 模型建立5.3 设备维护与生产联合优化概述5.3.1 维护计划问题描述5.3.2 生产计划问题描述5.3.3 联合优化问题描述5.4 基于时间延迟理论的生产计划与维护计划联合优化模型5.4.1 模型设5.4.2 符号定义5.4.3 维护费用模型5.4.4 生产成本模型5.4.5 联合优化模型5.5 算例分析5.5.1 设备维护分析5.5.2 设备维护与生产计划联合优化分析5.6 本章小结第6章 基于可靠度约束的设备维护计划研究6.1 引言6.2 基于可靠度约束的维护与生产集合优化模型6.2.1 定条件6.2.2 符号定义6.. 数学模型6.2.4 物流平衡约束6.2.5 生产固定费用约束6.2.6 生产能力约束6.2.7 生产可靠度约束6.2.8 模型求解6.3 基于可靠度约束的集合优化模型算例分析6.4 考虑产品堕化的维护与生产集合优化描述6.5 考虑产品堕化的维护与生产集合优化模型6.5.1 定条件6.5.2 符号定义6.5.3 数学模型6.5.4 模型求解6.6 考虑产品堕化的集合优化模型算例分析6.7 本章小结第7章 基于集成模型的多部件设备维护计划研究7.1 引言7.2 设备维护调度优化模型7.2.1 设备维护调度决策7.2.2 遗传算法7.3 算例分析7.3.1 数据准备7.3.2 算法设计7.3.3 维护调度比较分析7.3.4 考虑调整因子的维护调度分析7.4 本章小结第8章 考虑生产与需求的多设备维护计划研究8.1 引言8.2 多设备系统描述8.3 考虑生产与需求情况下多设备状态维护8.3.1 符号说明8.3.2 数学模型8.3.3 算例分析8.4 多设备状态维护与备件订购策略的联合优化8.4.1 符号说明8.4.2 系统描述8.4.3 维护优化模型8.4.5 模型求解8.4.6 算例分析8.5 本章小结第9章 考虑产品保修服务的设备维护计划研究9.1 引言9.2 考虑产品保修服务的设备维护描述9.3 考虑产品保修服务的设备维护模型9.3.1 符号说明与设9.3.2 单位时间返工费用和产品费用9.3.3 单位时间预防维护费用9.3.4 单位时间总费用模型9.3.5 模型求解9.4 算例分析9.4.1 数据准备9.4.2 结果分析9.4.3 分析9.5 本章小结0章 总结与展望10.1 结论10.2 展望参考文献索引
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