CN109726833A - 动态调整维修策略方法、装置、终端和计算机存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种动态调整维修策略方法、装置、终端和计算机存储介质，该方法包括：利用设备的历史检维修数据对设备的各可维护部件进行故障原因的分布规律分析，以获取静态可靠度；若获取到新增检维修数据，将新增检维修数据与历史检维修数据进行所述分析，以获取动态可靠度；计算动态可靠度与静态可靠度的差值；若所述差值超过预设阈值，则利用新增检维修数据进行所述分析，以动态调整各可维护部件的既有维修策略。根据本发明的技术方案，由于动态可靠度与静态可靠度的差值可反映设备可靠度的偏离情况，通过对设备进行实时可靠性分析及可靠度差值分析，并利用差值预警来实时优化设备的维修策略，进而合理分配检修资源等。

Description

动态调整维修策略方法、装置、终端和计算机存储介质

技术领域

本发明涉及设备故障技术领域，尤其涉及一种动态调整维修策略方法、装置、终端和计算机存储介质。

背景技术

对于目前国际上通用的RCM(以可靠性为中心的维护)方法，一方面，由于其分析方法确定的故障模式及影响分析采用的是基于设备功能的分析，检修任务关键在设备的层面而不是设备以下的可维修单元层面，这就导致检修任务和实际的发生故障的可维修单元没有建立更进一步的联系，因此往往导致检修任务无法执行，以及检修任务执行时设备故障的从属关系不明确。

另一方面，该RCM方法的故障分析停留在定性分析，而无法进行定量分析，从而无法生成相应的分析报告以进一步指导检维修工作。另外，通用的RCM分析手段很多是属于随机的人为和设备质量的范畴，导致在分析过程中浪费了大量的资源，反倒起不到应有的作用等。

发明内容

鉴于上述问题，本发明提出一种动态调整维修策略方法、装置、终端和计算机存储介质，通过对设备的各可维护部件进行实时可靠性分析及可靠度差值分析，并利用差值预警来实时优化设备的维修策略，可解决现有技术中无法维修策略制定方法的无法定量分析及人为判断何时优化等问题。

本发明的一实施例提出一种动态调整维修策略方法，所述方法包括：

利用设备的历史检维修数据对设备的各可维护部件进行故障原因的分布规律分析，以获取各可维护部件的静态可靠度；

若获取到所述设备的新增检维修数据，将所述新增检维修数据与所述历史检维修数据进行所述分析，以获取各可维护部件的动态可靠度；

计算各可维护部件的所述动态可靠度与所述静态可靠度的差值；

若所述差值超过预设阈值，则利用所述新增检维修数据进行所述分析，以动态调整所述可维护部件的既有维修策略。

进一步地，本发明实施例的动态调整维修策略方法，还包括：

若所述差值不超过所述预设阈值，则不调整所述可维护部件的既有维修策略。

进一步地，所述维修策略包括检修周期，所述方法还包括：

按照不同的检修周期将未调整的可维护部件的维修策略与动态调整后的可维护部件的维修策略进行合并打包，以更新所述设备的设备维修策略。

进一步地，本发明实施例的动态调整维修策略方法，所述方法还包括：若未获取到所述设备的新增检维修数据，利用所述历史检维修数据对应的故障原因的分布规律分析结果制定所述可维护部件的维修策略。

进一步地，所述“利用设备的历史检维修数据对设备的各可维护部件进行故障原因的分布规律分析”之前，还包括：

对设备进行功能结构分解，获取所述设备的各可维护部件；

将设备的至少一故障模式与各可维护部件建立关联关系，其中，每一故障模式对应至少一故障原因。

进一步地，所述“若获取到所述设备的新增检维修数据，将所述新增检维修数据与所述历史检维修数据进行所述分析”中的新增检维修数据为：

达到预设数量的新增检维修数据或每隔预设时间间隔获取的新增检维修数据。

进一步地，所述可靠性分析采用双参数威布尔分布或三参数威布尔分布。

本发明的另一实施例提出一种动态调整维修策略装置，包括：静态可靠度获取模块，用于利用设备的历史检维修数据对设备的各可维护部件进行故障原因的分布规律分析，以获取各可维护部件的静态可靠度；

动态可靠度获取模块，用于若获取到所述设备的新增检维修数据，并将所述新增检维修数据与所述历史检维修数据进行所述分析，以获取各可维护部件的动态可靠度；

差值计算模块，用于计算各可维护部件的所述动态可靠度与所述静态可靠度的差值；

策略动态调整模块，用于若所述差值超过预设阈值，则利用所述新增检维修数据进行所述分析，以动态调整所述可维护部件的既有维修策略。

本发明的又一实施例提出一种终端，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实施上述的动态调整维修策略方法。

本发明的再一实施例提出一种计算机存储介质，存储有计算机程序，在所述计算机程序被执行时实施上述的动态调整维修策略方法。

本发明实施例的技术方案通过将故障模式及故障原因与各可维修部件建立关联，并利用动态可靠度与静态可靠度的差值可反映设备可靠度的偏离情况，通过对设备进行实时可靠性分析及可靠度差值分析，并利用差值预警来实时优化设备的维修策略，进而合理分配检修资源等。

附图说明

为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对本发明保护范围的限定。

图1为本发明实施例的动态调整维修策略方法的第一流程示意图；

图2为本发明实施例的动态调整维修策略方法的浆液循环泵的2个故障原因对应的威布尔参数；

图3为本发明实施例的动态调整维修策略方法的浆液循环泵的轴承磨损故障原因的分布曲线；

图4为本发明实施例的动态调整维修策略方法的第二流程示意图；

图5为本发明实施例的动态调整维修策略方法的结构分解示意图；

图6为本发明实施例的动态调整维修策略装置的结构示意图。

主要元件符号说明：

100-动态调整维修策略装置；10-静态可靠度获取模块；20-动态可靠度获取模块；30-差值计算模块；40-策略动态调整模块。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在限制本发明。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。

下面结合具体的实施例对本发明进行详细说明。

实施例1

请参照图1，本实施例提供一种动态调整维修策略方法，可应用于设备故障的维修管理等，如电力机组、电力设备等。下面对该动态调整维修策略方法进行详细说明。

步骤S100，利用设备的历史检维修数据对设备的各可维护部件进行故障原因的分布规律分析，以获取各可维护部件的静态可靠度。

在上述步骤S100中，针对设备的每个可维护部件，可利用该设备的历史故障数据来分析得到其故障模式及故障原因的分布规律，进而可获取各可维护部件的可靠度。由于此时的可靠度是基于已经发生的故障数据来计算得到的，因此，该可靠度与设备当前的状态无关，故称为静态可靠度。

示范性地，针对可维护部件的某一故障原因，若该可维护部件的失效率函数记为F(t)，则有其可靠度为1-F(t)，即可得到其可靠度(即不发生故障的概率)随时间变化的关系曲线。其中，上述的失效率函数F(t)可采用如威布尔分布、正态分布等进行拟合回归分析。进一步可选地，可采用如双参数威布尔分布、三参数威布尔分布、正态分布、指数分布或对数正态分布等拟合分布函数对各故障原因的分布规律进行回归分析，并获取相应的回归参数来进一步地得到该故障原因的故障发生率或可靠度等。

例如，下表给出浆液循环泵的轴承温度高这一故障模式的2种故障原因的几组历史检维修数据，2个故障原因分别是轴承磨损和润滑油油质差。

如图2所示，通过采用双参数威布尔分布对该2个故障原因进行回归分析，则可得到各故障原因对应的两个威布尔参数即分别是特征寿命参数和形状参数。利用这两个参数可分别得到其分布规律，图3给出了轴承磨损这一故障原因对应的可靠度分布曲线。

可选地，如图4所示，在上述步骤S100之前，还可以包括步骤S80和步骤S90。

步骤S80，对设备进行功能结构分解，获取所述设备的各可维护部件。

步骤S90，将设备的至少一故障模式与各可维护部件建立关联关系，其中，每一故障模式对应至少一故障原因。

在上述步骤S80中，可按照功能结构的分解方法对每一设备进行结构拆解，具体可拆解到可维修层面，以得到组成该设备的各可维护部件。

示范性地，以某一电力机组为例，如图5所示，该机组可包括风烟系统等，而每个系统由相应的设备组成。例如，该风烟系统主要包括引风机设备，该引风机设备可拆解成若干个子单元，如传动系统、电机轴瓦等，而每个子单元又可包括多个可维护部件，如联轴器、中间轴、叶轮、叶片等。进一步地，这些部件还可以有相应的零件等。于是，根据功能结构分级进行层层拆解，直至将该引风机设备拆解为最小可维修单元层，即得到上述的各可维护部件。

为进一步将设备的各可维护部件与设备故障联系起来，在上述步骤S90中，可通过建立各设备的故障模式列表，其中，每一故障模式都可追溯到对应的可维护部件，从而使得将设备的故障模式与可维护部件进行关联。进一步地，该故障模式列表中的每一故障模式可对应有一个或多个故障原因，故而每一个故障原因又可与相应的可维护部件进行关联。

可以理解，这样可使每个故障模式及故障原因都关联到对应的可维护部件，若一故障模式出现，即可快速知道是哪个可维护部件出现问题等。

步骤S110，判断是否获取到所述设备的新增检维修数据。

步骤S120，将所述新增检维修数据与所述历史检维修数据进行所述分析，以获取各可维护部件的动态可靠度。

本实施例中，可实时查询该设备是否有新增的检维修数据。若获取到有新增的检维修数据，则执行步骤S120。可选地，若没有获取到任何新增的检维修数据，则执行步骤S170。

优选地，若新增的检维修数据达到预设数量，则将这些新增检维修数据与上述的历史检维修数据一起进行上述的故障原因的分布规律分析，即重新进行上述回归分析，以获取更新的分布规律曲线。当然，也可以每隔预设时间间隔将获取到的新增检维修数据与上述的历史检维修数据一起进行上述回归分析，以获取更新的分布规律曲线。

于是，通过加入新增检维修数据进行上述回归分析，可获取各可维护部件的新的分布规律曲线，进而得到新的可靠度。这种基于设备实时数据计算出的可靠度称之为动态可靠度。

步骤S130，计算各可维护部件的所述动态可靠度与所述静态可靠度的差值。

由于动态可靠度与静态可靠度的差值可反映设备在可靠度偏离情况，更具体地，是反映未来一段时间内该设备的实际可靠度与预期可靠度是否偏差太大，其中，该预期可靠度可通过上一次获取的分布规律及静态可靠度来进行预测得到。故本实施例中，将利用该差值是否超过某一预设阈值来判断是否需要调整各可维护部件的既有维修策略，从而使得优化后的维修策略下的部件可靠度及设备可靠度更符合实际设备的情况等。

步骤S140，判断所述差值是否超过预设阈值。

在上述步骤S140中，若该可维护部件的动态可靠度与静态可靠度的差值超过了预设阈值，即说明设备的当前可靠度与预期的可靠度偏差较大。例如，某一可维护部件在既有维修策略下，其静态可靠度为0.5并通过其分布规律可预测在当前时刻的可靠度应当不小于0.3，若出现突然损坏等情况而导致可靠度直接下降为0.1。又或者，在某一可维护部件的可靠度较差时，通过更换新的该部件，其可靠度则将由原来的0.35直接变为1。此时，若利用原来的历史数据进行回归分析，则其可靠度分析结果必定会存在较大的偏差。因此，本实施例中，若该差值超过预设阈值，将利用新增检维修数据进行回归分析，以计算获取新的可靠度，即执行步骤S150。可选地，若所述差值不超过所述预设阈值，则执行步骤S160。本实施例中，可选地，该预设阈值的取值范围可为0.1～0.3，优选地可设为0.2。可以理解，该预设阈值的具体取值可根据实际需要进行相应调整。

步骤S150，利用所述新增检维修数据进行所述分析，以动态调整所述可维护部件的既有维修策略。

在上述步骤S150中，于是利用这些新增检维修数据进行上述回归分析，从而可获取最新的分布规律及对应的回归参数。然后，根据获取的这些回归参数来调整该可维护部件的既有维修策略，以达到优化维修策略目的。本实施例中，该维修策略可包括但不限于包括检修周期、检修内容等等。

示范性地，若利用这些新增检维修数据计算得到的可靠度有提高，则可相应降低该可维护部件的检修频率，即增大其检修周期等。若计算得到的可靠度有下降，则可相应增加该可维护部件的检修频率，或者考虑是否需要采用技术改进等维修措施。

步骤S160，不调整所述可维护部件的既有维修策略。

本实施例中，若所述差值不超过所述预设阈值，则说明其偏差在预期范围内，故可不对该可维护部件的既有维修策略进行调整，即持续该可维护部件现有的维修策略。

步骤S170，利用所述历史检维修数据对应的故障原因的分布规律分析结果制定所述可维护部件的维修策略。

可选地，在上述步骤S110中，若没有获取到任何新增的检维修数据，则利用这些历史检维修数据来制定该可维护部件对应的维修策略。示范性地，该维修策略可包括但不限于包括检修周期、检修内容、维修类型等等。

示范性地，可依据可维护部件的各故障原因的平均故障间隔时间来设定其检修周期。对于检修内容，由于每一故障原因都关联到对应的可维护部件，故相应的检修内容可根据该可维护部件进行修正或更换等。而对于维修类型，可依据上述的分布规律对应的回归参数来输出相应维修类型。

例如，若采用双双参数威布尔分布对某一可维护部件的某一故障原因进行回归分析，则通过双参数威布尔分布函数对每次的维修数据及检修数据进行统计拟合，从而可得到该故障原因对应的失效分布规律曲线，以及该失效分布规律曲线的两个威布尔参数，即分别是特征寿命参数和形状参数。其中，该形状参数决定了该失效分布规律曲线的基本形状，而不同的形状参数说明该可维护部件的失效率所处的时期不同。

示范性地，若形状参数大于1，由于故障有不断加快的特性，此时建议采用预防性检维修(PM，preventive maintenance)，即PM维修类型。若形状参数小于或等于1，则说明在目前阶段故障是随机发生的，故建议采用在线或离线监测的故障检维修(CM，correctivemaintenance)，即当故障发生时才可进行维修或修正。

可选地，还可根据该故障原因是否会导致该可维护部件不能正常工作这一因素来进一步优化其维修策略。例如，若某一故障原因对应的失效分布规律曲线的形状参数小于或等于1，但由于该故障的出现会直接导致该可维护部件的失效，则可修改为PM维修类型，即进行定期检修等。

进一步地，本实施例的动态调整维修策略方法还可以包括，按照不同的检修周期将未调整的可维护部件的维修策略与动态调整后的可维护部件的维修策略进行合并打包，以更新所述设备的设备维修策略。

由于设备通常由若干个可维护部件组成，在制定各可维护部件的维修策略后，还可以按照检修周期的不同将各可维护部件的维修策略进行合并打包，以得到该设备的维修策略。示范性地，每一个可维护部件的检修周期可能并不都相同。于是，可将这些检修周期进行不同时段的划分，例如，可将检修周期划分为1个月、10个月、1年以及2年等等不同的时段，使得同在一个检修周期时段内的多个可维护部件进行合并检修等，从而提高检修效率，并且可避免出现需要多次进行停机来进行检修等现象，进而达到节省检维修成本等目的。

本实施例中，输出的该设备维修策略可包括检修项目、检修周期等。其中，检修项目可包括具体需要检修哪些可维护部件等。进一步地，通过该检修项目还可以输出相应的预算检修费用、物料清单及相应的人员配置等等。

若有可维护部件的维修策略进行了相应调整时，可将调整后的对应可维护部件的维修策略及未调整的对应可维护部件的维修策略重新输出，以对设备的维修策略进行更新，达到对设备维修策略进行优化目的。

本发明实施例的技术方案通过对各可维修部件进行故障原因的定量分析，并利用动态可靠度与静态可靠度的差值可反映设备可靠度的偏离情况，通过对设备进行实时可靠性分析及可靠度差值分析，并利用差值预警来实时优化设备的维修策略，进而可集中有限的资源和时间进行更有效的分析等。另外，通过将故障模式及故障原因与各可维修部件建立关联，使得各可维护部件维修策略可依据分析结果来制定，从而可使设备的维修策略更加合理等等。

实施例2

请参照图6，基于上述实施例1的动态调整维修策略方法，本实施例提供一种动态调整维修策略装置100。该动态调整维修策略装置100包括：

静态可靠度获取模块10，用于利用设备的历史检维修数据对设备的各可维护部件进行故障原因的分布规律分析，以获取各可维护部件的静态可靠度；

动态可靠度获取模块20，用于若获取到所述设备的新增检维修数据，并将所述新增检维修数据与所述历史检维修数据进行所述分析，以获取各可维护部件的动态可靠度；

差值计算模块30，用于计算各可维护部件的所述动态可靠度与所述静态可靠度的差值；

策略动态调整模块40，用于若所述差值超过预设阈值，则利用所述新增检维修数据进行所述分析，以动态调整所述可维护部件的既有维修策略。

上述的动态调整维修策略装置100对应于实施例1的动态调整维修策略方法。实施例1中的任何可选项也适用于本实施例，这里不再详述。

本发明还提供了一种终端，该终端可以包括计算机、服务器等。该终端包括存储器和处理器，存储器可用于存储计算机程序，处理器通过运行所述计算机程序，从而使该终端执行上述动态调整维修策略方法或者上述动态调整维修策略装置中的各个模块的功能。

存储器可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据移动终端的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

本发明还提供了一种计算机存储介质，用于储存上述终端中使用的所述计算机程序。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和结构图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。

也应当注意，在作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，结构图和/或流程图中的每个方框、以及结构图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块或单元可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或更多个模块集成形成一个独立的部分。

所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是智能手机、个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种动态调整维修策略方法，其特征在于，所述方法包括：

利用设备的历史检维修数据对设备的各可维护部件进行故障原因的分布规律分析，以获取各可维护部件的静态可靠度；

若获取到所述设备的新增检维修数据，将所述新增检维修数据与所述历史检维修数据进行所述分析，以获取各可维护部件的动态可靠度；

计算各可维护部件的所述动态可靠度与所述静态可靠度的差值；

若所述差值超过预设阈值，则利用所述新增检维修数据进行所述分析，以动态调整所述可维护部件的既有维修策略。

2.根据权利要求1所述的动态调整维修策略方法，其特征在于，还包括：

若所述差值不超过所述预设阈值，则不调整所述可维护部件的既有维修策略。

3.根据权利要求2所述的动态调整维修策略方法，其特征在于，所述维修策略包括检修周期，所述方法还包括：

按照不同的检修周期将未调整的可维护部件的维修策略与动态调整后的可维护部件的维修策略进行合并打包，以更新所述设备的设备维修策略。

4.根据权利要求1所述的动态调整维修策略方法，其特征在于，还包括：

若未获取到所述设备的新增检维修数据，利用所述历史检维修数据对应的故障原因的分布规律分析结果制定所述可维护部件的维修策略。

5.根据权利要求1所述的动态调整维修策略方法，其特征在于，所述“利用设备的历史检维修数据对设备的各可维护部件进行故障原因的分布规律分析”之前，还包括：

对设备进行功能结构分解，获取所述设备的各可维护部件；

将设备的至少一故障模式与各可维护部件建立关联关系，其中，每一故障模式对应至少一故障原因。

6.根据权利要求1所述的动态调整维修策略方法，其特征在于，所述“若获取到所述设备的新增检维修数据，将所述新增检维修数据与所述历史检维修数据进行所述分析”中的新增检维修数据为：

达到预设数量的新增检维修数据或每隔预设时间间隔获取的新增检维修数据。

7.根据权利要求1所述的动态调整维修策略方法，其特征在于，所述分析采用双参数威布尔分布、三参数威布尔分布、正态分布、指数分布或对数正态分布。

8.一种动态调整维修策略装置，其特征在于，包括：

静态可靠度获取模块，用于利用设备的历史检维修数据对设备的各可维护部件进行故障原因的分布规律分析，以获取各可维护部件的静态可靠度；

动态可靠度获取模块，用于若获取到所述设备的新增检维修数据，并将所述新增检维修数据与所述历史检维修数据进行所述分析，以获取各可维护部件的动态可靠度；

差值计算模块，用于计算各可维护部件的所述动态可靠度与所述静态可靠度的差值；

策略动态调整模块，用于若所述差值超过预设阈值，则利用所述新增检维修数据进行所述分析，以动态调整所述可维护部件的既有维修策略。

9.一种终端，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实施如权利要求1-7任一项所述的动态调整维修策略方法。

10.一种计算机存储介质，其特征在于，存储有计算机程序，在所述计算机程序被执行时实施如权利要求1-7任一项所述的动态调整维修策略方法。