隨著水電機組系統(tǒng)向大型化、復雜化、精密化方向發(fā)展,發(fā)電機組系統(tǒng)在服役階段呈現(xiàn)出多種不同的工作性能狀態(tài)或幾種失效模式。傳統(tǒng)基于固定周期的維護方式已經(jīng)不能滿足現(xiàn)代企業(yè)在市場競爭下的利益需求。

狀態(tài)維修方式是根據(jù)*的狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術所監(jiān)測的信息,適時安排檢修,避免設備出現(xiàn)突發(fā)損壞而造成的巨大損失。狀態(tài)檢修方式中常用馬爾可夫決策模型描述部件性能狀態(tài)的退化規(guī)律以及預測部件未來的可靠性變化趨勢,所獲得的效果較好。該種方法的關鍵在于使用馬爾可夫過程描述部件的性能退化規(guī)律。但是,馬爾可夫過程通常假定設備在任意兩狀態(tài)之間的轉移時間服從指數(shù)分布,這個條件嚴重影響了馬爾可夫過程在實際中的應用。

因此提出利用半馬爾可夫模型來描述水電機組部件的性能退化規(guī)律,半馬爾可夫過程的優(yōu)勢在于所描述的設備兩狀態(tài)之間的轉移時間可以是非指數(shù)分布,這在實際中是非常重要的。如發(fā)電機主軸上軸承斷裂所導致的發(fā)電機失效,用威布爾分布可以很好進行描述。因此發(fā)電機組部件的性能退化規(guī)律,不太適合使用馬爾可夫過程進行描述,半馬爾可夫過程中比馬爾可夫過程更適合用來描述發(fā)電機組部件的性能退化規(guī)律。

本文以水電機組狀態(tài)維修為背景,開展圍繞水電機組部件性能退化規(guī)律和維修決策優(yōu)化這兩方面展開研究,研究工作主要包括:

(1)針對馬爾可夫過程只適用于擬合部件兩狀態(tài)之間的轉移時間服從指數(shù)分布的事實,為了更加準確的揭示發(fā)電機組部件的性能退化規(guī)律及預測在未來時間的可靠性變化趨勢,建立更加符合實際系統(tǒng)性能狀態(tài)描述的有效模型。提出了利用半馬爾可夫過程來描述發(fā)電機組部件的性能退化規(guī)律。構建了符合發(fā)電機組部件壽命分布特征的可靠度評估模型。通過案例分析驗證了所提模型的準確性和可行性。

(2)常用的設備系統(tǒng)控制模型忽略了隨時間波動變化的維修費用。對于這個問題,本研究提出了基于維修成本變化的狀態(tài)維修動態(tài)閥值控制模型。該模型的目的是通過降低在高停機成本時段的預防維修概率來實現(xiàn)降低維修費用目標和增加在低停機成本時段的預防維修概率來提高系統(tǒng)的可靠度。并通過實例,對比分析了發(fā)電機組設備維修閥值策略,進一步驗證了基于停機成本的動態(tài)比例閥值策略相對于恒定閥值策略的優(yōu)勢。

(3)針對發(fā)電機組部件在任務間隔期的維修決策問題,提出了一種基于部件狀態(tài)的選擇性維修決策模型,該模型從電力系統(tǒng)的角度來評價發(fā)電機組系統(tǒng)的可靠度,并考慮部件狀態(tài)信息與非完好維修因素,運用粒子群優(yōu)化算法解決了發(fā)電機組的選擇性維修決策優(yōu)化問題。zui后通過驗證,在相同的維修費用預算下,所提方法能使發(fā)電機組的任務完成率。