大型相控陣?yán)走_(dá)T/R組件維修決策問題綜述

蔣 偉, 盛 文, 祁 煒, 劉詩華

(空軍預(yù)警學(xué)院防空預(yù)警裝備系, 湖北 武漢 430019)

0 引 言

現(xiàn)階段大型相控陣?yán)走_(dá)T/R組件多采用模塊化設(shè)計(jì),復(fù)雜程度高,然而對于其何時開展換件維修、維修時全部更換故障組件還是部分更換、備件數(shù)量如何配置等有關(guān)維修決策問題還沒有一個具體的標(biāo)準(zhǔn),維修保障人員在制定維修決策時主要還是依靠主觀經(jīng)驗(yàn)。因此,開展對大型相控陣?yán)走_(dá)T/R組件維修決策問題研究,將有助于在裝備維修經(jīng)費(fèi)限制的情況下,盡可能提高大型相控陣?yán)走_(dá)裝備的戰(zhàn)備完好性能力。

目前,相控陣?yán)走_(dá)主要承擔(dān)為防空反導(dǎo)、戰(zhàn)略反擊及空間攻防提供情報(bào)支援服務(wù),相控陣?yán)走_(dá)與普通雷達(dá)相比,其顯著特點(diǎn)是具有多目標(biāo)、多功能、大空域、大功率、抗干擾強(qiáng)等突出優(yōu)點(diǎn),已經(jīng)成為一種最有發(fā)展前景的雷達(dá)體制。相控陣?yán)走_(dá)具有如下幾個特點(diǎn):

(1) 相控陣?yán)走_(dá)天線陣面龐大,高達(dá)數(shù)十米,陣面上天線單元(收發(fā)組件)數(shù)目上千上萬,如美國AN/FPQ-16相控陣?yán)走_(dá)的天線單元數(shù)目多達(dá)6 600個,AN/FPS-108相控陣?yán)走_(dá)的天線單元數(shù)更是高達(dá)34 768個;俄羅斯沃羅涅日相控陣?yán)走_(dá)的天線單元數(shù)為6 144個。綜上所述,相控陣?yán)走_(dá)天線單元相互獨(dú)立且數(shù)量龐大,少數(shù)幾個天線單元出現(xiàn)故障,并不嚴(yán)重影響雷達(dá)的探測效能,只有當(dāng)失效數(shù)量達(dá)到一定閾值時才會產(chǎn)生影響,因此可將天線單元視為典型的k/N系統(tǒng)。

(2) 現(xiàn)階段相控陣?yán)走_(dá)T/R組件多采用模塊化設(shè)計(jì),費(fèi)用昂貴,集成化程度高,如采用單級保障模式則很難滿足維修保障的需求,采用兩級以上保障模式則會造成資源浪費(fèi),因此其保障模式通常采用兩級維修保障體制。且受基層級維修能力所限,基層級維修人員主要擔(dān)負(fù)故障件的換件維修,基地級維修人員主要擔(dān)負(fù)故障件的徹底修理。

(3) 相控陣?yán)走_(dá)裝備在出廠設(shè)計(jì)時裝有機(jī)內(nèi)自檢系統(tǒng),天線陣面故障T/R組件數(shù)量以及位置信息能夠?qū)崟r顯示,供維修決策人員參考。

上述特點(diǎn)為相控陣?yán)走_(dá)T/R組件維修決策的制定帶來許多優(yōu)勢,但也存在許多挑戰(zhàn),主要有以下幾個因素:

(1) T/R組件故障數(shù)據(jù)樣本呈現(xiàn)數(shù)量不充足、波動性的特點(diǎn),導(dǎo)致對備件消耗規(guī)律把握不準(zhǔn)確。由于新體制相控陣?yán)走_(dá)運(yùn)行時間有限,難以獲取充足的故障數(shù)據(jù)樣本,且受裝備運(yùn)行環(huán)境、執(zhí)行任務(wù)內(nèi)容、管理部門等因素所限,故障數(shù)據(jù)樣本呈現(xiàn)出非平穩(wěn)波動性的特點(diǎn),以致于現(xiàn)階段上級在制定備件補(bǔ)給策略時,還是主要依據(jù)部件生產(chǎn)商提供的部件壽命參數(shù),并未考慮到裝備在運(yùn)行過程中,部件之間的影響以及環(huán)境等一系列不可抗拒因素,造成制定的部件補(bǔ)給數(shù)量和實(shí)際部件的需求量之間存在一定的偏差。

(2) T/R組件維修策略制定不合理。許多新體制相控陣?yán)走_(dá)與常規(guī)雷達(dá)相比,兩者在人員組成、技術(shù)參數(shù)以及位置部署等方面存在許多不同,且國內(nèi)相類似的借鑒經(jīng)驗(yàn)較少,造成了維修保障人員在制定T/R組件維修策略時,主要依靠主觀經(jīng)驗(yàn),對于何時開展換件維修、維修時全部更換故障組件還是部分更換等有關(guān)維修策略問題均還未有深入研究,造成有多少修多少的現(xiàn)象十分頻繁,缺乏系統(tǒng)合理的維修決策理論模型支撐。

(3) 備件在各層級的配置不合理。現(xiàn)階段,相控陣?yán)走_(dá)的備件保障是一項(xiàng)十分突出并亟待解決的問題,主要體現(xiàn)在沒有形成一套針對性較強(qiáng)的備件庫存理論方法,保障部門基本上還是依據(jù)經(jīng)驗(yàn)對備件進(jìn)行采購和配置,缺少整體性和系統(tǒng)性規(guī)劃。另一方面體現(xiàn)在各層級保障部門之間缺少溝通,雖然各保障部門都有自己的備件保障方案,但對整個相控陣?yán)走_(dá)系統(tǒng)的備件保障思考較少,造成整個系統(tǒng)的備件配置不合理。

1 T/R組件維修決策內(nèi)容

T/R組件維修決策問題包含的內(nèi)容十分廣泛,既有維修資源使用過程中的決策問題,又有維修作業(yè)過程中的決策問題,本文主要對維修作業(yè)過程中的決策問題進(jìn)行研究,主要包括T/R組件故障數(shù)據(jù)建模、T/R組件維修策略建模以及T/R組件庫存策略建模。

1.1 T/R組件故障數(shù)據(jù)建模

本文在對T/R組件故障數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時,主要從T/R組件故障數(shù)據(jù)預(yù)測、T/R組件壽命分布確定以及T/R組件失效分布對天線性能的影響3個方面進(jìn)行分析。

1.1.1 T/R組件故障數(shù)據(jù)預(yù)測

當(dāng)前故障數(shù)據(jù)預(yù)測方法很多,主要有線性回歸分析、灰色模型、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、圖示法、貝葉斯法等預(yù)測方法。其中，線性回歸分析預(yù)測方法精度不高,但實(shí)現(xiàn)較簡單;灰色模型預(yù)測方法適合小子樣數(shù)據(jù),但精度有所欠缺;支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法精度較高,但需要充足的故障數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行訓(xùn)練。

1.1.2 T/R組件壽命分布確定

當(dāng)前壽命分布類型識別方法主要有最小誤差法、圖形法、智能識別方法。其中，最小誤差法和圖形法的識別精度不高,可能會出現(xiàn)有多個分布同時滿足要求的情況出現(xiàn),智能識別方法需要對故障數(shù)據(jù)的多項(xiàng)特征參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練,模型運(yùn)行時間較長。

1.1.3 T/R組件失效分布對天線性能的影響

在對T/R組件進(jìn)行維修策略制定時,雷達(dá)天線性能參數(shù)是維修時機(jī)選擇的一個關(guān)鍵因素,而T/R組件不同失效數(shù)量和位置對天線性能的影響各有差別,因此分析T/R組件失效分布對天線性能的影響十分重要。

1.2 T/R組件維修策略建模

在對T/R組件維修策略進(jìn)行建模時,主要考慮以下幾個因素:T/R組件的維修時機(jī)選擇、T/R組件的維修保障方式以及T/R組件的送修流程。

1.2.1 T/R組件的維修時機(jī)選擇

在平時,維修保障人員對T/R組件的維修時機(jī)進(jìn)行選擇時,一般根據(jù)所制定的維修策略,采取定期維修或者根據(jù)T/R組件的故障數(shù)量及位置分布進(jìn)行視情維修,也可以根據(jù)T/R組件的使用時間和壽命按時進(jìn)行維修或者在其他部件維修的同時采取機(jī)會維修。

在戰(zhàn)時,T/R組件的維修時機(jī)要受到戰(zhàn)場環(huán)境條件和作戰(zhàn)任務(wù)等因素影響。因此,在戰(zhàn)時應(yīng)根據(jù)相控陣?yán)走_(dá)使用的需要、戰(zhàn)場環(huán)境的允許程度以及T/R組件維修所需的時間、人員、器材、維修設(shè)備,靈活選擇T/R組件的維修時機(jī)。

1.2.2 T/R組件維修保障模式

目前對傳統(tǒng)雷達(dá)可修復(fù)備件的保障,一般不在某一層級完成所有的維修活動,而是采用分級保障的維修思想,即采用三級維修保障模式,分別為基層級、中繼級和基地級?；鶎蛹壷饕?fù)責(zé)將雷達(dá)裝備的故障定位到現(xiàn)場可更換單元,同時負(fù)責(zé)對雷達(dá)裝備進(jìn)行定期維護(hù)和保養(yǎng),使得裝備具有良好的戰(zhàn)備完好性。中繼級主要負(fù)責(zé)對一些簡單組件或配件進(jìn)行修理,將不能夠修理的備件送往基地級修理所。基地級主要負(fù)責(zé)對故障件進(jìn)行徹底修復(fù)或改進(jìn),對不能夠修理的故障件作報(bào)廢處理。具體流程如圖1所示。

圖1 常規(guī)雷達(dá)的三級維修保障結(jié)構(gòu)流程圖Fig.1 Flow chart of three-level maintenance support structure for conventional radar

由于相控陣?yán)走_(dá)為特殊體制雷達(dá),不像普通雷達(dá)那樣一個中繼級下屬多個基層級雷達(dá)站且維修資源配置種類較多。如果取消中繼級采用兩級維修保障模式,原來中繼級修理機(jī)構(gòu)擔(dān)負(fù)的任務(wù)將由基層級雷達(dá)站和基地級修理所進(jìn)行分擔(dān)。該方法的優(yōu)點(diǎn)是能夠精簡保障系統(tǒng)的編制,提高維修保障工作人員的工作效率,降低故障件的后送需求。且現(xiàn)階段相控陣?yán)走_(dá)多采用模塊化設(shè)計(jì),集成化程度高,雷達(dá)內(nèi)部機(jī)內(nèi)自檢系統(tǒng)完善,基層級維修人員主要擔(dān)負(fù)故障件換件維修,基地級維修人員擔(dān)負(fù)故障件的徹底修理?；谏鲜龇治?本文構(gòu)建了相控陣?yán)走_(dá)T/R組件兩級維修保障模式,系統(tǒng)結(jié)構(gòu)流程如圖2所示。該兩級維修保障模式中,首先要求基層級配備相關(guān)維修檢測設(shè)備,能夠?qū)Σ糠止收霞M(jìn)行修理,同時基層級倉庫接收基層級修復(fù)的故障件和基地級補(bǔ)給的備件。其次，要求基地級修理所配備較完善的修理設(shè)備,能夠?qū)囬g可更換單元進(jìn)行修理,其主要任務(wù)是對基層級不能維修的故障件進(jìn)行修理。如若還不能修理,則作報(bào)廢處理,同時基地級倉庫負(fù)責(zé)接收基地級修理所修復(fù)的故障件以及向基層級進(jìn)行備件補(bǔ)給。如果基地級倉庫備件數(shù)量不足,則向備件生產(chǎn)廠家申請新備件。

圖2 相控陣?yán)走_(dá)的兩級維修保障結(jié)構(gòu)流程圖Fig.2 Flow chart of two-level maintenance support structure for phased array radar

1.3 T/R組件庫存策略建模

在對T/R組件備件進(jìn)行庫存策略分析時,需要考慮備件消耗量、備件補(bǔ)給周期等因素。如何對備件的庫存量進(jìn)行合理配置是當(dāng)前面臨的一個重難點(diǎn)問題,如果庫存量過大,會增加倉庫的存儲面積和庫存保管費(fèi)用,從而提高了備件的成本,造成備件和原材料的有形損耗和無形損耗。如果庫存量過小,會造成維修保障能力下降,增加雷達(dá)的故障修復(fù)時間,從而影響雷達(dá)性能的發(fā)揮。

1.3.1 T/R組件消耗量的計(jì)算

傳統(tǒng)雷達(dá)備件消耗量的計(jì)算方法通常是根據(jù)GJB4355中的指數(shù)壽命備件需求量的計(jì)算公式:

(1)

式中:為裝備某項(xiàng)備件的需求量;為單機(jī)裝機(jī)數(shù)量;為部件的失效率;為備件滿足率或備件保障度;為累計(jì)工作時間。

因此,在已知的情況下,可以根據(jù)式(1)求得某項(xiàng)備件的需求量。但在使用式(1)的時候需要注意兩點(diǎn):① 受到工作環(huán)境等不可抗拒因素的影響,式(1)中參數(shù)并不是部件出廠設(shè)計(jì)時的參數(shù),而是需要通過實(shí)際裝備運(yùn)行過程中獲取;② 式(1)并不適用于冗余結(jié)構(gòu)的系統(tǒng)。由于T/R組件為冗余系統(tǒng)結(jié)構(gòu),并不能用該公式計(jì)算備件的需求量,但可以通過對故障T/R組件數(shù)量進(jìn)行預(yù)測或者根據(jù)故障數(shù)據(jù)建立其壽命分布類型。

132 備件補(bǔ)給周期

當(dāng)前備件庫存量的補(bǔ)給方式主要有以下兩種:一種是按庫存數(shù)量進(jìn)行補(bǔ)給,即當(dāng)備件倉庫的現(xiàn)有庫存量下降到訂貨點(diǎn),就向供應(yīng)廠家提出訂貨申請,且每次訂貨量為固定值,該種補(bǔ)給方式主要是針對價(jià)格較昂貴的關(guān)鍵部件及可修復(fù)備件,且可以根據(jù)實(shí)際備件需求情況調(diào)整訂貨點(diǎn),實(shí)現(xiàn)對備件庫存量的實(shí)時準(zhǔn)確跟蹤。另一種是周期性補(bǔ)給,即每隔固定周期對備件倉庫進(jìn)行補(bǔ)給,該種方法主要針對價(jià)格便宜的不可修備件或平常需求量較大的備件。

根據(jù)備件在系統(tǒng)內(nèi)的流動特性,備件倉庫的庫存量可能為(件備件狀態(tài)良好),也有可能小于(部分備件處于送修狀態(tài)),甚至為0(備件短缺,供不應(yīng)求),對于任何一項(xiàng)備件,都存在平衡公式,即

=+-

(2)

式中:為現(xiàn)有庫存量；為待接收庫存量;為備件短缺數(shù)。其中,庫存量是指為滿足相控陣?yán)走_(dá)備件需求所制定的初始備件量,根據(jù)相控陣?yán)走_(dá)維修保障模式,庫存級別可分為基層級庫存量以及基地級庫存量;現(xiàn)有庫存量是指備件倉庫貨架上所擁有的實(shí)際備件數(shù)量;備件短缺數(shù)是指未滿足需求的備件數(shù)量。

2 故障數(shù)據(jù)建模研究現(xiàn)狀

裝備各部件在運(yùn)行過程中會產(chǎn)生大量的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù),如何掌握數(shù)據(jù)運(yùn)行規(guī)律,在大量運(yùn)行數(shù)據(jù)中提取有用信息,剔除冗余信息,對裝備的維修決策具有十分重要的作用。根據(jù)國內(nèi)外眾多文獻(xiàn)研究的內(nèi)容,故障數(shù)據(jù)建模研究主要集中在以下3個方面。

2.1 故障數(shù)據(jù)預(yù)測建模

當(dāng)前裝備的故障數(shù)據(jù)預(yù)測模型很多,主要有線性回歸分析、灰色模型、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、圖示法、貝葉斯法等預(yù)測方法。文獻(xiàn)[4]針對艦船裝備系統(tǒng)中存在的故障數(shù)據(jù)記錄不準(zhǔn)確、不完備的問題,采用圖示法對故障數(shù)據(jù)趨勢進(jìn)行分析,并對3種過程的數(shù)據(jù)處理結(jié)果進(jìn)行分析,得出幾何過程的預(yù)測精度最高。文獻(xiàn)[5]針對裝甲車裝備故障數(shù)據(jù)少,且故障規(guī)律呈現(xiàn)波動性的特點(diǎn),利用貝葉斯法對壽命分布參數(shù)進(jìn)行擬合并做假設(shè)檢驗(yàn),然后對備件的需求量進(jìn)行預(yù)測。文獻(xiàn)[6]針對常規(guī)故障預(yù)測存在的缺點(diǎn)問題,利用深度學(xué)習(xí)算法對獲得的大量監(jiān)測故障數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練、特征識別以及故障推演,提出了基于深度學(xué)習(xí)的故障預(yù)測模型?；疑Ｐ鸵虿恍枰罅吭紨?shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)之間的變化規(guī)律而倍受青睞。為了提高灰色預(yù)測模型的精度,許多文獻(xiàn)對其進(jìn)行了改進(jìn),比如文獻(xiàn)[7]通過分析影響備件消耗的主要因素,并利用層次分析法對各因素進(jìn)行權(quán)重排序,然后利用改進(jìn)的GM(1,1)模型對備件消耗數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。文獻(xiàn)[8-9]在針對傳統(tǒng)GM(1,1)正向累加這一限制條件,提出了分?jǐn)?shù)階反向累加法。文獻(xiàn)[10-11]對灰色模型中的初始條件、數(shù)據(jù)更新或背景值當(dāng)中的一項(xiàng)進(jìn)行了改進(jìn)。文獻(xiàn)[12]將GM(1,1)模型和線性回歸模型進(jìn)行分段組合預(yù)測。

上述文獻(xiàn)的預(yù)測方法都有其優(yōu)缺點(diǎn),其中線性回歸分析預(yù)測方法精度不高,但實(shí)現(xiàn)較簡單;灰色模型預(yù)測方法適合小子樣數(shù)據(jù),但精度有所欠缺;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法精度較高,但需要充足的故障數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行訓(xùn)練。結(jié)合相控陣?yán)走_(dá)T/R組件故障數(shù)據(jù)的特點(diǎn),主要存在兩個突出問題:① 由于裝備運(yùn)行時間有限,難以獲取充足的T/R組件故障數(shù)據(jù)樣本;② 受裝備運(yùn)行環(huán)境、執(zhí)行任務(wù)內(nèi)容等影響,T/R組件故障數(shù)據(jù)樣本呈現(xiàn)出非平穩(wěn)波動性。因此,急需選擇或設(shè)計(jì)合適的預(yù)測模型對T/R組件故障數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測。

2.2 故障數(shù)據(jù)壽命分布類型建模

許多文獻(xiàn)對故障數(shù)據(jù)壽命分布類型進(jìn)行建模研究,其中常用的方法主要有:最小誤差法、圖形法以及智能識別方法。

在上述3種方法中,最小誤差法和圖形法的識別精度不高,可能會出現(xiàn)有多個分布同時滿足要求的情況出現(xiàn)。智能識別方法需要對故障數(shù)據(jù)的多項(xiàng)特征參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練,模型運(yùn)行時間較長,其中反向傳播(back propagtion, BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還會出現(xiàn)收斂速度慢的問題。因此,針對T/R組件故障數(shù)據(jù)的特點(diǎn),急需選擇或設(shè)計(jì)合適的壽命分布識別模型對T/R組件壽命分布類型進(jìn)行準(zhǔn)確識別。

2.3 基于故障數(shù)據(jù)的設(shè)備性能評估

許多學(xué)者基于故障數(shù)據(jù)對設(shè)備的性能評估開展研究,比如文獻(xiàn)[16]針對許多復(fù)雜裝備的可靠性難以通過專門的可靠性試驗(yàn)進(jìn)行評估的實(shí)際,利用大量外場數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和對裝備進(jìn)行可靠性評估。文獻(xiàn)[17]針對航空裝備故障數(shù)據(jù)存在樣本小且時有數(shù)據(jù)丟失的特點(diǎn),根據(jù)秩次法和期望極大值算法,建立了一種基于蒙特卡羅仿真方法的可靠性評估模型。文獻(xiàn)[18]針對軸承設(shè)備診斷準(zhǔn)確率不高的問題,首先利用線性判別分析方法將多重故障數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理,然后利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將處理后的樣本數(shù)據(jù)與故障類型進(jìn)行訓(xùn)練并對軸承的性能進(jìn)行評估。文獻(xiàn)[19]通過對電路的故障電壓、電流信號進(jìn)行分析,建立了一種基于時域的電路分布參數(shù)評估模型。

上述文獻(xiàn)主要分析故障數(shù)據(jù)對設(shè)備性能的影響,且針對不同的設(shè)備,各故障數(shù)據(jù)和設(shè)備性能參數(shù)之間的關(guān)系也不盡相同。天線性能參數(shù)作為相控陣?yán)走_(dá)一個非常重要的指標(biāo),其性能好壞決定了整個雷達(dá)的探測威力,因此針對T/R組件故障數(shù)據(jù)的特點(diǎn),急需分析T/R組件失效數(shù)量、位置與雷達(dá)天線性能之間的關(guān)系。

3 維修策略研究現(xiàn)狀

維修策略是根據(jù)裝備的可靠性、維修性、測試性以及經(jīng)濟(jì)性等指標(biāo),合理制定出裝備的維修方式或方法,從20世紀(jì)50年代發(fā)展至今,裝備維修策略的發(fā)展主要有以下幾種類型:事后維修策略、定期預(yù)防性維修策略、基于狀態(tài)的預(yù)防性維修策略以及以可靠性為中心的維修策略。維修策略的研究對象也從簡單的單部件系統(tǒng)變?yōu)閺?fù)雜的多部件系統(tǒng),維修建模理論(Metric理論、概率論、隨機(jī)過程理論、馬爾可夫鏈、排隊(duì)論、延遲時間理論)、建模方法(解析方法、離散系統(tǒng)仿真方法、蒙特卡羅仿真方法)以及對應(yīng)的求解算法(粒子群算法、遺傳算法、邊際效能算法、蟻群算法、果蠅算法等)也得到了長足發(fā)展。

3.1 維修策略類型

3.1.1 事后維修策略

事后維修策略是指在裝備發(fā)生故障后才進(jìn)行維修,該維修策略的優(yōu)點(diǎn)是可充分發(fā)揮裝備部件的剩余壽命價(jià)值,減少日常維護(hù)和狀態(tài)檢測費(fèi)用,主要適合一些次要部件的維修。20世紀(jì)50年代,由于武器裝備在設(shè)計(jì)時,結(jié)構(gòu)比較簡單,通常是在完成規(guī)定任務(wù)后再進(jìn)行裝備維修,該段時間的維修特點(diǎn)可以概括為只有部件損壞了才進(jìn)行維修,不損壞不維修。

3.1.2 定期預(yù)防性維修策略

定期預(yù)防性維修策略是指根據(jù)裝備的運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)以及運(yùn)行期間獲得的裝備故障數(shù)據(jù),制定出相對應(yīng)的維修計(jì)劃,該維修計(jì)劃通常是每隔一定時間對裝備進(jìn)行維護(hù)和保養(yǎng)以及對裝備的一些故障零部件進(jìn)行更換。20世紀(jì)50年代至60年代,以美國和蘇聯(lián)為代表的采用計(jì)劃維修策略,該策略的優(yōu)點(diǎn)是通過建立合理的維修計(jì)劃(采用固定的間隔周期)來減少裝備故障停機(jī)的次數(shù),但該維修策略也有一個缺點(diǎn),即容易受計(jì)劃制定人員主觀因素的影響,造成維修過?；虿蛔?。

3.1.3 基于狀態(tài)的預(yù)防性維修策略

基于狀態(tài)的預(yù)防性維修策略是指對組成裝備各部件的狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時監(jiān)視,當(dāng)其中一個或多個被監(jiān)視部件的性能狀態(tài)參數(shù)下降到某一規(guī)定數(shù)值時,對裝備開展預(yù)防性維修。20世紀(jì)60年代,由于航空裝備較多地采用機(jī)械以及精密電子設(shè)備,傳統(tǒng)事后和定期預(yù)防性維修策略顯得無能為力,基于狀態(tài)的預(yù)防性維修策略應(yīng)運(yùn)而生并得到長足發(fā)展,美國賓夕法尼亞州的MIMOSA組織提出了基于狀態(tài)維修的開放系統(tǒng)結(jié)構(gòu)(簡稱為OSA-CBM),該結(jié)構(gòu)能夠較好地描述基于狀態(tài)的預(yù)防性維修流程,其結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 OSA-CBM結(jié)構(gòu)圖Fig.3 Structure diagram of OSA-CBM

OSA-CBM結(jié)構(gòu)主要分為7個模塊。

(1) 數(shù)據(jù)獲取模塊:利用多個傳感器獲取組成裝備各部件的狀態(tài)信息。

(2) 數(shù)據(jù)處理模塊:對各部件的狀態(tài)信息進(jìn)行特征提取、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)以及數(shù)據(jù)挖掘。

(3) 狀態(tài)監(jiān)測模塊:將數(shù)據(jù)處理模塊獲得的狀態(tài)特征數(shù)值與規(guī)定閾值進(jìn)行比較,輸出狀態(tài)比較信息(在規(guī)定范圍內(nèi)、超過閾值或低于閾值)。

(4) 健康評價(jià)模塊:主要對狀態(tài)比較信息進(jìn)行綜合判斷,得出監(jiān)測部件是否有故障或故障征兆,并對疑似故障部件進(jìn)行詳細(xì)記錄。

(5) 狀態(tài)預(yù)測模塊:根據(jù)部件的當(dāng)前狀態(tài)特征參數(shù)預(yù)測未來時間段內(nèi)的狀態(tài)變化。

(6) 決策支持模塊:根據(jù)健康評價(jià)和狀態(tài)預(yù)測模塊輸出的信息,采用數(shù)據(jù)融合等方法進(jìn)行分析,最終提出裝備的維修方案。

(7) 數(shù)據(jù)顯示模塊:對各個模塊的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行實(shí)時顯示,給維修決策制定人員提供參考。

3.1.4 以可靠性為中心的維修策略

在國際電工委員會制定的標(biāo)準(zhǔn)60300-3-11中,將以可靠性為中心的維修策略定義為:一種用來確定預(yù)防性維修大綱的方法,可有效地使設(shè)備和結(jié)構(gòu)達(dá)到所要求的安全性和利用率水平,其目的是提高作業(yè)的總體安全性、有效性和經(jīng)濟(jì)性。20世紀(jì)60年代末,由美國空運(yùn)協(xié)會起草的《手冊:維修的鑒定與大綱的制定》,該手冊標(biāo)志著以可靠性為中心的維修策略的起源。隨著可靠性為中心的維修管理(reliability centered maintenance, RCM)分析方法不斷發(fā)展和擴(kuò)大,已經(jīng)在軍事、核電以及鐵路等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用,其在軍事裝備領(lǐng)域中的分析方法流程可用圖4進(jìn)行描述。

圖4 RCM分析流程圖Fig.4 Flow chart of RCM analysis

該RCM分析方法的流程為:首先對裝備系統(tǒng)的故障進(jìn)行分析,得出其故障模式;其次對故障模式的影響和危害度進(jìn)行分析,根據(jù)故障后果選用合適的維修方式;最后通過歷史故障數(shù)據(jù)以及專家評估進(jìn)行建模,在保持裝備可靠性和安全性的前提下,制定決策圖和維修大綱。

3.2 維修策略優(yōu)化模型

按系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)組成可將維修策略劃分為單部件維修策略和多部件維修策略,由于現(xiàn)階段裝備多采用模塊化設(shè)計(jì),復(fù)雜程度越來越高,多部件系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用于裝備系統(tǒng)當(dāng)中,因此本文主要對多部件系統(tǒng)的維修策略研究現(xiàn)狀進(jìn)行闡述和分析。多部件系統(tǒng)又可進(jìn)一步劃分為相同多部件系統(tǒng)(部件結(jié)構(gòu)組成和故障率相同)和不相同多部件系統(tǒng)(部件結(jié)構(gòu)組成和故障率均不相同)。

3.2.1 相同部件組成的系統(tǒng)

對于結(jié)構(gòu)組成相同的多部件系統(tǒng),國內(nèi)外有許多文獻(xiàn)進(jìn)行了研究。文獻(xiàn)[44]針對一個作戰(zhàn)單元中的個相同裝備,根據(jù)馬爾可夫鏈理論得出裝備使用率與故障維修閾值之間的關(guān)系,并對最優(yōu)使用率下的維修閾值進(jìn)行求解。文獻(xiàn)[45]將最小維修、預(yù)防性維修更換性維修以及串件拼修等維修策略進(jìn)行組合,建立裝備群的維修策略選擇模型。

對于結(jié)構(gòu)組成相同的k/N系統(tǒng)(部件類型相同且總數(shù)量為,使得正常工作的部件數(shù)量至少為時,才能正常運(yùn)行的系統(tǒng))因其采用冗余結(jié)構(gòu),被廣泛應(yīng)用于武器裝備系統(tǒng)當(dāng)中,文獻(xiàn)[46-49]中k/N系統(tǒng)所采用的維修方式是在任意一項(xiàng)部件失效后立即進(jìn)行換件維修的方式，該方法只適合部件數(shù)量較少的情況。文獻(xiàn)[50]建立了單級維修保障條件下(,)維修策略的使用可用度模型,并通過實(shí)際仿真分析了不同參數(shù)和對系統(tǒng)使用可用度的影響。文獻(xiàn)[51]利用定時定數(shù)混合截尾壽命原理，建立了k/N系統(tǒng)在采用(,,,)維修策略時的使用可用度模型。文獻(xiàn)[52]建立兩級維修保障體制下(,)維修策略的使用可用度模型,但該模型并未建立與費(fèi)用之間的關(guān)系。文獻(xiàn)[53-54]將相控陣?yán)走_(dá)天線陣面劃分成多個子區(qū)域k/N系統(tǒng)進(jìn)行維修建模研究，但該模型只適合陣面分布不均勻的相控陣?yán)走_(dá)。文獻(xiàn)[55]將時間延遲的概念引入到k/N系統(tǒng)中,建立定數(shù)維修策略下的使用可用度模型。

3.2.2 不同部件組成的系統(tǒng)

對于結(jié)構(gòu)組成不相同的多部件系統(tǒng),國內(nèi)外有許多文獻(xiàn)進(jìn)行了研究,文獻(xiàn)[56]針對維修策略中的某些評價(jià)屬性不能定量描述只能定性描述的特點(diǎn),提出了基于隨機(jī)優(yōu)勢和模糊質(zhì)心距的評價(jià)模型,解決了多維修策略下的擇優(yōu)問題。文獻(xiàn)[57]對多類不同部件條件下采用最小維修策略的任務(wù)成功率進(jìn)行建模仿真分析。文獻(xiàn)[58]采用多模型集成的方法對能源組件中的電感、電容以及電阻進(jìn)行維修策略建模。文獻(xiàn)[59]對保障設(shè)備的保障問題,建立了飛機(jī)多部件外場可更換單元的維修策略模型。文獻(xiàn)[60]針對多狀態(tài)部件且部件之間存在耦合關(guān)系的系統(tǒng),提出了一種具有維修優(yōu)先順序的,以單位時間內(nèi)的維修費(fèi)用為優(yōu)化目標(biāo),系統(tǒng)可靠性為維修閾值的預(yù)測維修模型。

通過對上述大量文獻(xiàn)進(jìn)行分析,在對裝備維修策略進(jìn)行優(yōu)化建模時,需要綜合考慮多方面的因素,并對一項(xiàng)或多項(xiàng)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,解決何時修、在哪里修、如何修的問題。在建立維修優(yōu)化模型時主要考慮以下幾個方面的因素,具體流程如圖5所示。

圖5 維修優(yōu)化模型的建立流程及組成要素Fig.5 Establishment process and components of maintenance optimization model

(1) 對所要研究的對象進(jìn)行系統(tǒng)性分析。在對維修策略進(jìn)行建模時,首先要分析建模的對象,不同對象所考慮的問題也不盡相同,比如要考慮系統(tǒng)的組成,單部件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)比較簡單,不需要考慮部件之間的關(guān)系,而多部件系統(tǒng)則要考慮部件之間的連接方式以及部件之間的相關(guān)性。在此基礎(chǔ)上,對單部件或多部件系統(tǒng)進(jìn)行建模時還需考慮一些約束條件,比如維修備件庫存是否充足,維修能力是有限的還是無限的,部件是可修復(fù)的還是不可修復(fù)的等因素。

(2) 對系統(tǒng)特征進(jìn)行分析。裝備的故障是由組成裝備系統(tǒng)的各個部件故障引起的,因此如何對各部件的運(yùn)行特征進(jìn)行分析描述是維修優(yōu)化建模的基礎(chǔ)。在對裝備運(yùn)行特征進(jìn)行分析時,主要考慮的因素有:信息輸出方式、信息的觀測性、信息的特性以及系統(tǒng)狀態(tài)建模方法。

(3) 選取合適的維修策略。在對系統(tǒng)特征進(jìn)行分析后,需要對裝備系統(tǒng)的維修策略進(jìn)行選取,在維修策略選取時主要考慮的因素包括維修依據(jù)和維修策略,在具體的維修策略制定過程中還需考慮維修級別、維修規(guī)模、維修費(fèi)用、維修資源、維修效果、維修方法等因素。

(4) 建立并求解維修優(yōu)化模型。維修優(yōu)化建模解決的問題主要是對已經(jīng)選取的一種或幾種方案進(jìn)行最優(yōu)化選取,主要根據(jù)其優(yōu)化指標(biāo)、優(yōu)化約束條件以及優(yōu)化原則,建立優(yōu)化目標(biāo)和各決策因素之間的關(guān)系模型,運(yùn)用合適的求解算法對所建立的模型進(jìn)行參數(shù)求解。

結(jié)合相控陣?yán)走_(dá)T/R組件的特點(diǎn),上述文獻(xiàn)在對維修優(yōu)化模型建模時主要存在以下幾個問題:① 許多文獻(xiàn)在維修策略建模時,只是推導(dǎo)出了裝備效能參數(shù)的求解模型,并未考慮到維修資源約束或經(jīng)費(fèi)開支限制情況下的多參數(shù)優(yōu)化建模;② 許多文獻(xiàn)在多部件系統(tǒng)維修策略建模時,都是假定組成部件數(shù)量相對較少的情況,模型計(jì)算復(fù)雜程度較低;③ 許多文獻(xiàn)在維修策略建模時,將可修復(fù)備件維修后的狀態(tài)假定為修復(fù)如新,這顯然與實(shí)際情況不符;④ 許多文獻(xiàn)在對k/N系統(tǒng)進(jìn)行維修策略建模時,由于部件總數(shù)較少,還是采用壞一件換一件的維修策略。因此,急需建立適用于T/R組件的維修策略模型,并設(shè)計(jì)相應(yīng)的求解算法對各優(yōu)化參數(shù)進(jìn)行求解。

4 備件庫存策略研究現(xiàn)狀

在對可修復(fù)備件進(jìn)行維修策略建模時,許多文獻(xiàn)都假設(shè)當(dāng)維修時刻來臨時,備件都能夠瞬時得到補(bǔ)給或備件庫存量無限,這顯然與實(shí)際情況不相符,備件庫存策略與維修策略兩者是息息相關(guān),相輔相成的。根據(jù)國內(nèi)外眾多文獻(xiàn)研究的內(nèi)容,備件庫存策略研究主要集中在以下幾個方面。

4.1 以可用度與費(fèi)用指標(biāo)為決策變量的備件庫存策略

文獻(xiàn)[61]以兩級維修保障體制下現(xiàn)場可更換單元為研究對象,根據(jù)裝備可用度與備件配置費(fèi)用之間的關(guān)系,建立了裝備備件優(yōu)化庫存策略模型。文獻(xiàn)[62]基于多級維修保障體制,建立了以裝備可用度指標(biāo)為約束條件,備件配置費(fèi)用為優(yōu)化目標(biāo)的初始備件模型,并提出了改進(jìn)的分層邊際算法,與傳統(tǒng)邊際算法和人工免疫算法相比,顯著減少了求解運(yùn)算時間。文獻(xiàn)[63]克服了只適用于串聯(lián)結(jié)構(gòu)這一約束條件,建立了多級備件保障系統(tǒng)下的以系統(tǒng)可用度指標(biāo)為約束條件,備件配置費(fèi)用為優(yōu)化目標(biāo)的備件模型,并用改進(jìn)的邊際算法對模型進(jìn)行求解。文獻(xiàn)[64]針對備件補(bǔ)充時機(jī)以及備件配置策略問題,提出了以供應(yīng)可用度與備件配置費(fèi)用指標(biāo)互為優(yōu)化目標(biāo)和約束條件的配置模型,并與傳統(tǒng)單項(xiàng)備件配置方法進(jìn)行比較分析,證明所建立模型的優(yōu)越性。文獻(xiàn)[65]詳細(xì)分析了兩級維修保障體制下備件的轉(zhuǎn)運(yùn)流程,建立了在總費(fèi)用限制的條件下,使得系統(tǒng)供應(yīng)可用度達(dá)到最大化的備件配置模型。文獻(xiàn)[66]以海上艦艇攜行備件為研究對象,采用蒙特卡羅仿真方法,建立了以經(jīng)費(fèi)、攜行備件的質(zhì)量、體積等多因素為約束條件,系統(tǒng)使用可用度為優(yōu)化目標(biāo)的備件優(yōu)化模型,并用改進(jìn)的粒子群算法進(jìn)行求解。文獻(xiàn)[67]以單層兩級的k/N冷備份冗余系統(tǒng)為研究對象,建立了以系統(tǒng)可用度為約束條件,維修成本為優(yōu)化目標(biāo)的備件配置模型。

4.2 以備件滿足率與費(fèi)用指標(biāo)為決策變量的備件庫存策略

文獻(xiàn)[68]利用蒙特卡羅仿真方法模擬了可修復(fù)備件的工作與維修過程,在給定備件數(shù)量和維修率等參數(shù)條件下建立了批量可修復(fù)備件的滿足率模型。文獻(xiàn)[69]以艦艇編隊(duì)的備件配置策略為研究對象,建立了以艦艇備件庫存容量、艦艇排水量以及備件配置費(fèi)用為約束條件,備件滿足率為優(yōu)化目標(biāo)的備件庫存模型。文獻(xiàn)[70]建立了以備件滿足率為約束條件,備件配置費(fèi)用為優(yōu)化目標(biāo)的備件模型,并提出了改進(jìn)的分層邊際算法。文獻(xiàn)[71]根據(jù)Metric理論,建立了以備件滿足率、保障延誤時間為優(yōu)化參數(shù),維修保障費(fèi)用為約束條件的多層多級備件配置模型。文獻(xiàn)[72]針對海上艦艇備件保障的特點(diǎn),建立了以維修保障費(fèi)用和備件存儲空間為限制條件,備件滿足率為優(yōu)化目標(biāo)的備件配置模型。文獻(xiàn)[73]對串聯(lián)系統(tǒng)中的備件滿足率分配方法進(jìn)行分析研究,并建立了以備件滿足率為約束條件,備件重量或體積為優(yōu)化目標(biāo)的備件配置模型。文獻(xiàn)[74]針對裝甲裝備低消耗、價(jià)格昂貴的特點(diǎn),建立了兩級保障體制下以備件滿足率和配置費(fèi)用分別為約束條件和優(yōu)化目標(biāo)的數(shù)學(xué)模型,并用Anylogic仿真平臺進(jìn)行驗(yàn)證。

4.3 以備件期望短缺數(shù)與費(fèi)用指標(biāo)為決策變量的備件庫存策略

文獻(xiàn)[75]克服了傳統(tǒng)部件之間相互獨(dú)立這一限制條件,建立了考慮部件相關(guān)失效前提下的備件期望短缺數(shù)模型,并以期望短缺數(shù)為約束條件,備件配置費(fèi)用為優(yōu)化目標(biāo)進(jìn)行了分析研究。文獻(xiàn)[76]通過分析當(dāng)前裝備備件保障理論,建立了串件拼修條件下備件期望短缺數(shù)與備件費(fèi)用之間的關(guān)系模型,并通過實(shí)例分析驗(yàn)證了該模型的優(yōu)越性。文獻(xiàn)[77]以裝備群的維修保障問題為研究對象,通過多個相關(guān)的馬爾可夫鏈理論,建立了各部件的期望短缺數(shù)和穩(wěn)態(tài)可用度模型。文獻(xiàn)[78]根據(jù)艦載機(jī)的兩級維修保障模式,建立了基于期望短缺數(shù)的備件優(yōu)化模型,并對部件的修理級別進(jìn)行實(shí)例分析。文獻(xiàn)[79]根據(jù)艦艇裝備的定期維修保障流程,建立了艦艇備件的瞬時期望短缺數(shù)模型,并用實(shí)例進(jìn)行分析。

4.4 以任務(wù)成功率與費(fèi)用指標(biāo)為決策變量的備件庫存策略

在單階段任務(wù)成功率建模方面,文獻(xiàn)[80]對Metric模型進(jìn)行改進(jìn),建立了以任務(wù)成功率為優(yōu)化目標(biāo),備件配置費(fèi)用為約束條件的備件優(yōu)化模型,并用邊際算法對備件配置方案進(jìn)行求解。文獻(xiàn)[81]針對壽命服從指數(shù)分布的部件,建立了任務(wù)成功率與備件配置數(shù)量之間的模型,并用實(shí)例證明了模型的正確性。文獻(xiàn)[82]以艦艇裝備的車間可更換單元為研究對象,并對戰(zhàn)時備件維修保障流程進(jìn)行分析,建立了以維修保障費(fèi)用為優(yōu)化目標(biāo),任務(wù)成功率為約束條件的備件優(yōu)化模型。文獻(xiàn)[83-84]以艦艇、飛機(jī)部件的保障問題為研究對象,建立了以任務(wù)成功率為優(yōu)化目標(biāo),備件的重量、體積以及費(fèi)用指標(biāo)為約束條件的攜行備件優(yōu)化模型。

在多階段任務(wù)成功率建模方面,文獻(xiàn)[85]針對共因失效因素廣泛存在于裝備任務(wù)運(yùn)行過程中的問題,采用二元決策圖方法建立了裝備多階段任務(wù)條件下的任務(wù)成功率模型。文獻(xiàn)[86]針對戰(zhàn)時裝備多階段任務(wù)的維修保障問題,建立了在考慮不同資源配置下的多階段任務(wù)成功率模型,并結(jié)合實(shí)例對具體仿真流程進(jìn)行分析。文獻(xiàn)[87]針對多階段任務(wù)備件數(shù)量的配置問題,對當(dāng)前廣泛采用的數(shù)據(jù)分析法、序貫分析法以及模型分析法進(jìn)行比較,并對層次化建模分析方法在多階段任務(wù)備件維修保障中的應(yīng)用進(jìn)行分析展望。文獻(xiàn)[88]采用離散事件仿真的方法對多狀態(tài)多階段裝備任務(wù)成功率進(jìn)行建模,并對仿真算法當(dāng)中的輸入、輸出參數(shù),系統(tǒng)框架以及狀態(tài)轉(zhuǎn)移圖進(jìn)行詳細(xì)界定和說明。

結(jié)合相控陣?yán)走_(dá)T/R組件的特點(diǎn),上述文獻(xiàn)在對備件庫存策略建模時主要存在以下幾個問題:① 上述文獻(xiàn)在備件庫存策略建模時,多是采用單層級的(,-1)庫存策略,即假定部件只在一級維修且部件更換策略為壞一件送修一件;② 上述文獻(xiàn)在對k/N系統(tǒng)的備件庫存策略建模時,都是假定系統(tǒng)當(dāng)中的值和值是固定不變的;③ 上述文獻(xiàn)對多級維修條件下的串件拼修庫存策略研究較少,多是基于原件維修和換件維修策略對備件庫存進(jìn)行研究。

然而，由于相控陣?yán)走_(dá)T/R組件部件數(shù)量多、價(jià)格昂貴、結(jié)構(gòu)組成復(fù)雜,需采取多級維修策略,即故障件批量更換,批量送修的策略,且各T/R組件組成結(jié)構(gòu)相同,可以考慮串件拼修策略。由于T/R組件在運(yùn)行過程中既可以處于冷備份狀態(tài)也可以處于熱備份狀態(tài),因此可以根據(jù)任務(wù)需要,實(shí)時調(diào)整系統(tǒng)值和值的大小。綜上所述,急需建立適合于T/R組件的備件庫存策略模型,并設(shè)計(jì)相應(yīng)的求解算法對各優(yōu)化參數(shù)進(jìn)行求解。

5 結(jié)束語

大型相控陣?yán)走_(dá)天線陣面有大量的T/R組件,且其故障時有發(fā)生,因此急需對T/R組件的維修、庫存策略進(jìn)行建模研究,使得在達(dá)到指定效能前提下費(fèi)用最小化,或者在費(fèi)用限定的前提下效能最大化,而上述建模研究都是在充分的故障數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)之上才能進(jìn)行。文中主要從故障數(shù)據(jù)建模、維修策略、備件庫存策略3個方面進(jìn)行闡述,分析了上述3個方面許多文獻(xiàn)建模方法中存在的不足,并結(jié)合相控陣?yán)走_(dá)本身的特點(diǎn),提出了T/R組件維修決策需要解決的3個重要問題,為后續(xù)具體研究提供理論方向或?yàn)橥愋偷膋/N系統(tǒng)裝備提供借鑒經(jīng)驗(yàn)。