一種部分可觀測信息下多狀態(tài)復雜系統(tǒng)維修決策方法、系統(tǒng)及計算機程序產(chǎn)品
本申請涉及機械工程技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及一種部分可觀測信息下多狀態(tài)復雜系統(tǒng)維修決策方法,其中,方法包括:基于狀態(tài)觀測數(shù)據(jù)構(gòu)建多狀態(tài)退化過程的連續(xù)時間齊次馬爾科夫鏈模型;利用期望最大化算法聯(lián)合估計待估的狀態(tài)轉(zhuǎn)移參數(shù)和觀測參數(shù),結(jié)合貝葉斯定理實時更新系統(tǒng)處于各個采樣時刻的后驗概率,以計算系統(tǒng)的條件可靠度,以長程期望平均費用最小化為目標,尋求最優(yōu)條件可靠度控制限;推導計算半馬爾科夫決策過程中轉(zhuǎn)移概率、期望駐留時間和期望維修費用,以確定多狀態(tài)復雜系統(tǒng)維修決策。由此,解決了相關(guān)技術(shù)中,未考慮到在系統(tǒng)各狀態(tài)失效率的區(qū)別且最優(yōu)停機閾值為虛擬的復合指標,導致維修決策缺乏準確性和針對性,影響系統(tǒng)的可靠性等問題。
南京工程學院
2021-01-12