楊述明,邱靜,劉冠軍,徐玉國,王超
(國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)機(jī)電工程與自動(dòng)化學(xué)院 裝備綜合保障技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,湖南 長沙410073)
隨著武器裝備功能、結(jié)構(gòu)及其技術(shù)復(fù)雜性的增加,對其維護(hù)與保障工作提出了新的要求。裝備的維修保障模式在總體上將逐步由定期維修、事后維修向基于狀態(tài)維修(CBM)發(fā)展[1-3]。CBM 以裝備的健康狀態(tài)為依據(jù)觸發(fā)維修行為,因此健康評估的準(zhǔn)確性將直接影響CBM 決策的正確性[4-6]。目前大量研究集中在健康評估技術(shù)和CBM 技術(shù)本身[7-9],很少關(guān)心健康評估效果對裝備CBM 效果的影響。事實(shí)上,由于裝備健康狀態(tài)退化過程的隨機(jī)性和動(dòng)態(tài)性以及健康評估模型和算法本身的不確定性,健康評估結(jié)果存在不確定性[]。不確定健康評估直接影響CBM 行為決策,導(dǎo)致維修過?;蚓S修不足,從而最終影響裝備的戰(zhàn)備完好性。針對該問題,本文首先定義了不確定健康評估、CBM 效果的定量評價(jià)指標(biāo),然后基于Markov 狀態(tài)轉(zhuǎn)移過程和穩(wěn)態(tài)平衡原理建立兩者之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,最后用兩個(gè)裝備實(shí)例驗(yàn)證了所提方法的可行性和合理性。
裝備健康狀態(tài)的描述存在很多形式,主要包括定性描述和定量描述。定性描述一般把裝備健康狀態(tài)退化過程劃分成離散的狀態(tài),如三狀態(tài)描述為正常、性能下降和功能失效[3],五狀態(tài)描述為健康、比較健康、亞健康、臨界健康、完全失效(故障)[10]。定量描述引入健康指標(biāo)(HI)概念[11],它把裝備健康水平映射成[0,1]之間的值。當(dāng)裝備處于完全健康時(shí),HI =1;當(dāng)裝備完全失效時(shí),HI =0;當(dāng)裝備處于二者之間時(shí),0 <HI <1.本文把裝備的健康狀態(tài)退化過程離散成n+1 個(gè)狀態(tài),即健康狀態(tài)空間為HS={1,2,…,n +1},狀態(tài)1 表示完全健康,狀態(tài)n +1表示完全失效(故障),狀態(tài){2,3,…,n}表示裝備健康逐漸退化狀態(tài)。
CBM 通過機(jī)內(nèi)或外置測試獲取裝備的狀態(tài)信息,評估裝備健康狀態(tài)以決定維修時(shí)間和維修方式,從而有效提高裝備的戰(zhàn)備完好性和任務(wù)持續(xù)能力。從數(shù)學(xué)上講,穩(wěn)態(tài)可用度是裝備工作時(shí)間趨于無窮大時(shí)裝備的可用程度[12],反映了裝備長期使用過程中的戰(zhàn)備完好性與任務(wù)持續(xù)能力。CBM 的突出優(yōu)越性就在于使得裝備的可用度得到了提高,因此,可以使用穩(wěn)態(tài)可用度來刻畫裝備CBM 效果。
本文在裝備健康狀態(tài)退化過程建模和控制限維修策略(CLMP)基礎(chǔ)上給出穩(wěn)態(tài)可用度的解析表達(dá)。裝備健康狀態(tài)退化過程具有連續(xù)性、隨機(jī)性、遞增性和不可逆性等特點(diǎn),一般采用連續(xù)的gamma 過程建模[13]。但若忽略裝備健康狀態(tài)退化間的微小差異,可以用連續(xù)時(shí)間馬爾可夫鏈(CTMC)進(jìn)行建模[14]。
設(shè)裝備任意時(shí)間t 的健康狀態(tài)為隨機(jī)變量X(t),則滿足馬氏性的隨機(jī)過程{X(t),t≥0}是定義在HS上的CTMC.CLMP 指當(dāng)裝備健康狀態(tài)處于[1,k-1]時(shí),不進(jìn)行任何維修;當(dāng)裝備健康狀態(tài)處于[k,n]時(shí),采用CBM;當(dāng)裝備健康狀態(tài)為n +1 時(shí),裝備完全失效(故障),采用修復(fù)性維修或更換,k 和n 稱為CBM 控制限和修復(fù)性維修控制限。整個(gè)過程如圖1所示。
圖1 裝備健康狀態(tài)退化過程及CLMPFig.1 Equipment health state degradation process and CLMP
設(shè)裝備在各個(gè)健康狀態(tài)處于可工作的概率為pi,0,1≤i≤n,則裝備的穩(wěn)態(tài)可用度A 可表示為
由于狀態(tài)信息輸入、評估算法和評估模型的不確定性導(dǎo)致健康評估存在誤差,使得裝備“該修而不修,不該修而修”。本文結(jié)合CLMP 引入正確評估率、欠評估率和過評估率來描述裝備健康評估的不確定性。設(shè)任意時(shí)刻t 裝備的健康狀態(tài)真值為隨機(jī)變量X0(t),評估值為X(t),定義如下
正確評估率
欠評估率
過評估率
顯然
從上面定義可以看出:正確評估率反映了裝備正確決策“維修”和“不修”的可能性,而欠評估率和過評估率反映了裝備“該修而不修”和“不該修而修”的錯(cuò)誤決策可能性。
1)裝備健康狀態(tài)轉(zhuǎn)移率λ、健康狀態(tài)評估頻率λH和評估時(shí)間1/μH均服從指數(shù)分布;
2)裝備存在三種形式的維修:把在區(qū)間[1,k-1]的健康狀態(tài)過評估為區(qū)間[k,n]之間的狀態(tài)導(dǎo)致的CBM、把在區(qū)間[k,n]的健康狀態(tài)正確評估為[k,n]之間的狀態(tài)導(dǎo)致的CBM 和裝備完全故障時(shí)的修復(fù)性維修,維修時(shí)間分別為1/μP1、1/μP2和1/μF,均服從指數(shù)分布,且相互獨(dú)立;
3)通過CBM 和修復(fù)性維修后的裝備返回最初的工作狀態(tài),即修復(fù)如新。
S(i,0):裝備在第i 個(gè)健康狀態(tài)退化階段處于工作狀態(tài),pi,0=P{S(i,0)},1≤i≤n;
S(i,1):裝備在第i 個(gè)健康狀態(tài)退化階段處于評估狀態(tài),pi,1=P{S(i,1)},1≤i≤n;
S(F):裝備健康處于完全失效狀態(tài),pF=P{S(F)};
S(p,2):裝備健康狀態(tài)不準(zhǔn)確評估(過評估)下的CBM 狀態(tài),pp,2=P{S(p,2)};
S(p,3):裝備健康狀態(tài)正確評估下的CBM 狀態(tài),pp,3=P{S(p,3)};
裝備在一個(gè)運(yùn)行周期內(nèi),狀態(tài)之間以一定的概率相互轉(zhuǎn)移,狀態(tài)及其轉(zhuǎn)移概率構(gòu)成馬爾可夫鏈,如圖2所示。
圖2 狀態(tài)轉(zhuǎn)移圖Fig.2 State transfer graph
根據(jù)馬氏過程平穩(wěn)狀態(tài)下的統(tǒng)計(jì)平衡原理,即流入某個(gè)狀態(tài)的平均傳遞率等于流出該狀態(tài)的平均傳遞率,則有如下方程組
對于狀態(tài)S(1,0)
對于狀態(tài)S(2,0)~S(k-1,0)
對于狀態(tài)S(k,0)~S(n,0)
對于狀態(tài)S(F)
對于狀態(tài)S(1,1)~S(k-1,1)
對于狀態(tài)S(k,1)~S(n,1)
對于狀態(tài)S(p,2)
對于狀態(tài)S(p,3)
一共有2n+3 個(gè)狀態(tài),狀態(tài)方程有2n+3 個(gè),而裝備在平穩(wěn)狀態(tài)下所有狀態(tài)概率之和為1,即
因此,可以求出裝備在各個(gè)健康狀態(tài)處于可工作的概率pi,0,1≤i≤n,而pi,0是α 和q 的函數(shù),再根據(jù)公式(1)可以得到CBM 效果(穩(wěn)態(tài)可用度)與不確定健康評估(正確評估率α、過評估率q)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系
本文通過艦船發(fā)動(dòng)機(jī)[15]和某型裝備來說明健康評估的不確定性對裝備穩(wěn)態(tài)可用度的影響。
案例1:某艦船發(fā)動(dòng)機(jī)的健康狀態(tài)退化過程離散為7 個(gè)狀態(tài),相鄰兩個(gè)健康狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移率相同,設(shè)為λ.當(dāng)發(fā)動(dòng)機(jī)健康狀態(tài)處于區(qū)間[1,4]時(shí),不采取維修措施;當(dāng)發(fā)動(dòng)機(jī)健康狀態(tài)處于區(qū)間[5,7]時(shí),采用CBM;當(dāng)發(fā)動(dòng)機(jī)健康狀態(tài)超過7 時(shí),進(jìn)行修復(fù)性維修。已知該發(fā)動(dòng)機(jī)的平均壽命周期為1 000 h,平均健康狀態(tài)評估時(shí)間為2 h,由于健康狀態(tài)過評估導(dǎo)致的平均CBM 時(shí)間為10 h,正確的CBM 平均時(shí)間為20 h,修復(fù)性維修時(shí)間為100 h.由此可得:λ=0.007,λH=0.01,n=7,k=5,T=1 000,μH=0.5,μP,1=0.1,μP,2=0.05,μF=0.01.
其中Δ=1 +a+a2+a3+ba3+b2a3+b3a3.
采用計(jì)算機(jī)仿真的方法得到發(fā)動(dòng)機(jī)穩(wěn)態(tài)可用度A 與正確評估率α 和過評估率q 的關(guān)系如圖3所示。
圖3 艦船發(fā)動(dòng)機(jī)穩(wěn)態(tài)可用度與正確評估率和過評估率間的關(guān)聯(lián)關(guān)系Fig.3 Dependency between steady- state availability and accurate evaluation probability and excessive evaluation probability
物理解釋:從艦船發(fā)動(dòng)機(jī)的維修性參數(shù)可以看出,修復(fù)性維修時(shí)間占?jí)勖芷诘谋壤艽?,而CBM 時(shí)間占用壽命周期的比例很小,即修復(fù)性維修時(shí)間比CBM 時(shí)間造成的停機(jī)時(shí)間更長,因此,該發(fā)動(dòng)機(jī)可以采用CBM 提高穩(wěn)態(tài)可用度。健康評估越準(zhǔn)確,即α 越大,發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)行正確CBM 的概率就越大,穩(wěn)態(tài)可用度也就越大;當(dāng)健康評估不準(zhǔn)確時(shí),即q 越大時(shí),把在正常工作狀態(tài)的發(fā)動(dòng)機(jī)也進(jìn)行了CBM,從而使得可用度降低。當(dāng)α=1,q=0 時(shí),可用度最大,為0.944 7.
案例2:某型裝備的一個(gè)壽命周期劃分為7 個(gè)健康狀態(tài),相鄰兩個(gè)狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移率相同,設(shè)為λ.當(dāng)健康狀態(tài)處于區(qū)間[1,4]時(shí),不采取維修措施;當(dāng)健康狀態(tài)處于區(qū)間[5,7]時(shí),采用CBM;當(dāng)健康狀態(tài)超過7 時(shí),進(jìn)行修復(fù)性維修。已知該裝備平均壽命周期為1 500 h,平均健康狀態(tài)評估時(shí)間為0.3 h,由于健康狀態(tài)過評估導(dǎo)致的平均CBM 時(shí)間為0.6 h,正確的CBM 平均時(shí)間為1.2 h,修復(fù)性維修時(shí)間為2 h.由此可得:λ =0.005,λH=0.01,n =7,k=5,T=1 500,μH=1/0.3,μP,1=1/0.6,μP,2=1/1.2,μF=0.5.
通過計(jì)算機(jī)仿真的方法得到該裝備穩(wěn)態(tài)可用度A 與正確評估率α 和過評估率q 的關(guān)系如圖4所示。
圖4 某型裝備穩(wěn)態(tài)可用度與正確評估率和過評估率間的關(guān)聯(lián)關(guān)系Fig.4 Dependency between steady- state availability and accurate evaluation probability and excessive evaluation probability
物理解釋:某型裝備在設(shè)計(jì)時(shí)并行開展了維修性、測試性和可靠性設(shè)計(jì),使得其維修性和測試性水平大大提高,表現(xiàn)在修復(fù)性維修時(shí)間相對于壽命周期的比例很小,并且修復(fù)性維修時(shí)間和CBM 時(shí)間相差不大。在這種情況下,一般就讓裝備運(yùn)行到壽命周期末,然后采用修復(fù)性維修。也就是說,CBM 對提高穩(wěn)態(tài)可用度不大,因此正確評估率對可用度影響也不大;但是過評估率會(huì)把本來不需要進(jìn)行任何維修的狀態(tài)評估為CBM 狀態(tài),從而使得穩(wěn)態(tài)可用度降低。當(dāng)α=1,q=0 時(shí),可用度最大,為0.995 6.
1)在裝備健康狀態(tài)退化模型和控制限維修策略的基礎(chǔ)上提出了用于定量描述不確定健康評估效果和CBM 效果的指標(biāo);
2)利用CTMC 建立了裝備退化狀態(tài)、維修狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型,并基于馬氏過程的統(tǒng)計(jì)平衡原理建立了穩(wěn)態(tài)可用度與正確評估率和過評估率之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系;
3)通過兩個(gè)案例驗(yàn)證了所建模型的合理性和可行性。
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