CN109740930A - 维修策略制定及可靠度评估方法、终端和计算机存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种维修策略制定及可靠度评估方法、终端和计算机存储介质，该维修策略制定方法包括：对每一设备进行功能结构分解，获取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；利用设备的历史检维修数据对各可维护部件进行各故障原因分布规律分析并获取对应的量化参数；根据所述量化参数制定各可维护部件的维修策略。根据本发明的技术方案，将故障模式及故障原因与可维修部件建立关联，实现了设备的各可维修部件的故障原因的定量分析，并依据分析结果制定出合理的部件维修策略，还可根据结构分级通过各可维护部件的可靠度来评估设备的可靠度及机组的可靠度等。

Description

维修策略制定及可靠度评估方法、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，尤其涉及一种维修策略制定及可靠度评估方法、终端和计算机存储介质。

背景技术

传统的设备维修策略制定和优化，是通过对电厂各设备的供应商提供的检修项目清单和间隔为基础，结合电厂专工的经验，类似电厂设备的检修策略等方式来生成设备的检修策略，并在此基础上进行优化。

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，本发明提出一种维修策略制定及可靠度评估方法、终端和计算机存储介质，通过将设备的可维护部件与故障模式及故障原因建立关联，并根据各故障原因的分布规律制定相应的各可维护部件的维修策略，可解决现有维修策略制定方法的检修任务不明确及无法定量分析等难题。

本发明的一实施例提出一种维修策略制定方法，应用于电力机组，所述电力机组包括至少一设备，所述方法包括：

对每一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；

利用设备的历史检维修数据对所述各可维护部件进行各故障原因的分布规律分析并获取对应的量化参数；

根据所述各故障原因的分布规律及所述量化参数制定各可维护部件对应的维修策略。

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各可维修部件对应的维修策略进行合并打包，以获取对应的设备维修策略。

进一步地，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。

进一步地，所述量化参数包括故障原因的分布规律曲线的形状参数，所述维修策略包括维修类型，

当所述形状参数大于1时，所述可维护部件的维修类型为预防性检维修；

当所述形状参数小于或等于1时，所述可维护部件的维修类型为在线或离线监测检维修。

本发明的一实施例还提出一种可靠度评估方法，应用于电力机组，所述电力机组包括至少一设备，所述方法包括：

对每一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；

利用设备的历史检维修数据对所述各可维护部件进行各故障原因的分布规律分析，以获取各可维护部件的可靠度；

根据各可维护部件对设备运行状态的影响权重及对应的可靠度获取设备级可靠度。

进一步地，根据各设备的冗余关系、在机组中的串并联关系、对机组运行状态的影响程度及对应的设备级可靠度获取机组级可靠度。

进一步地，根据各可维护部件的各故障原因导致的设备劣化度确定所述可维护部件对设备的影响权重。根据上述的维修策略制定方法，本发明的一实施例提出一种维修策略制定装置，所述维修策略制定装置应用于机组，所述机组包括至少一设备，所述维修策略制定装置包括：

可维护部件获取模块，用于对每一设备进行功能结构分解，获取所述设备的各可维护部件；

故障模式建立模块，用于建立各可维护部件的至少一故障模式，其中，每一故障模式对应至少一故障原因；

可靠性分析模块，用于利用设备的历史检维修数据对所述各可维护部件进行各故障原因的分布规律分析并获取对应的量化参数；

维修策略制定模块，用于根据所述各故障原因的分布规律及所述量化参数制定各可维护部件对应的维修策略。

根据上述的可靠度评估方法，本发明的一实施例还提出一种可靠度评估装置，所述可靠度评估装置应用于机组，所述机组包括至少一设备，所述可靠度评估装置包括：

可维护部件获取模块，用于对每一设备进行功能结构分解，获取所述设备的各可维护部件；

故障模式建立模块，用于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；

量化分析模块，用于利用设备的历史检维修数据对所述各可维护部件进行各故障原因的分布规律分析，以获取各可维护部件的可靠度；

可靠度获取模块，用于根据各可维护部件对设备运行状态的影响权重及对应的可靠度获取设备级可靠度。

本发明的又一实施例提出一种终端，包括处理器和存储器，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维修策略制定方法或可靠度评估方法。

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维修策略制定方法或可靠度评估方法。

本发明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，使得维修策略可依据分析结果来制定，从而可使维修策略更加合理，进而可对有限的检修资源进行合理运用等。另外，还可根据结构分级通过上述定量分析得到可维护部件的可靠度，进而可用于评估设备的可靠度及机组的可靠度等，可解决现有技术中无法对设备可靠度及机组可靠度进行有效地评估等难题。

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1的维修策略制定方法的第一流程示意图；

图2为本发明实施例1的维修策略制定方法的结构分解示意图；

图3为本发明实施例1的维修策略制定方法的浆液循环泵的2个故障原因对应的威布尔参数；

图4为本发明实施例1的维修策略制定方法的浆液循环泵的轴承磨损故障原因的分布曲线；

图5为本发明实施例1的维修策略制定方法的第二流程示意图；

图6为本发明实施例2的可靠性评估方法的流程示意图；

图7为本发明实施例3的维修策略制定装置的结构示意图；

图8为本发明实施例4的可靠度评估装置的结构示意图。

主要元件符号说明：

100-维修策略制定装置；200-可靠度评估装置；110、210-可维护部件获取模块；120、220-故障模式建立模块；130、230-量化分析模块；140-维修策略制定模块；240-可靠度获取模块。

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，本实施例提供一种维修策略制定方法，可应用于设备故障的维修管理，如电力机组等。其中，该电力机组可包括至少一设备，而每一设备又可由若干个部件组成等。下面对该维修策略制定方法进行详细说明。

步骤S100，对每一设备进行功能结构分解，获取所述设备的各可维护部件。

在上述步骤S100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2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。

步骤S110，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。

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S110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，如图2所示。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S120，利用设备的历史检维修数据对所述各可维护部件进行各故障原因的分布规律分析并获取对应的量化参数。

在上述步骤S120中，针对设备的每个可维护部件，可利用该设备的历史检维修数据来分析其故障模式及故障原因的分布规律。示范性地，针对每个可维护部件，可通过每次记录的维修开始时间及维修结束时间等故障数据可计算出该可维护部件的平均故障间隔时间等。而对于各故障原因的分布规律，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等。

示范性地，若采用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。

具体地，若该形状参数小于1，则表示其故障率(即失效率)处于跑合期，此时该故障是随机出现的；若该形状参数等于1，则表示该故障率为正常工作期，此时该故障是偶然出现的；若该形状参数大于1，则表示该故障率为耗损期，此时该故障有不断加快的特性。

例如，下表中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3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。图4给出了轴承磨损这一故障原因的对应的可靠度分布曲线。

步骤S130，根据所述各故障原因的分布规律及所述量化参数制定各可维护部件对应的维修策略。

在上述步骤S130中，经过上述的分布规律分析后，可得到每一可维护部件的每一故障原因对应的量化参数，如平均故障间隔时间、形状参数等。利用这些量化参数及故障原因的分布规律可针对性地制定各可维护部件件的维修策略。其中，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，可依据上述的失效分布规律曲线的形状参数来输出相应维修类型。

例如，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。

可以理解，上述的维修类型不限于为PM维修类型、CM维修类型，还可包括点检、技术改进型维修及状态检修等等。在实际运用过程中，可通过在上述分析得到的维修策略的基础上进行人工再次确定或进一步优化等来确定实际的维修类型。

进一步可选地，对于获取的各量化参数，还可根据预先存储的行业可靠性数据库中的数据、专家的经验数据等进行合理性校验或修正等，从而使获取的量化参数更加符合各可维护部件的实际特性。这样在制定维修策略时，可大大提高其检修效率及检修资源的合理使用率等。

进一步可选地，如图5所示，该维修策略制定方法还包括步骤S140，按照不同的检修周期将各可维修部件对应的维修策略进行合并打包，以获取对应的设备维修策略。

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，还将故障模式及故障原因与各可维修部件建立关联，使得每一可维护部件的维修策略可依据分析结果来相应制定，从而可使维修策略更加合理，进而可对有限的检修资源进行合理运用等。

实施例2

请参照图6，本实施例提供一种可靠度评估方法，可应用于设备故障的维修管理，如电力机组等。其中，该电力机组可包括至少一设备，而每一设备又可由若干个部件组成等。下面对该可靠度评估方法进行详细说明。

步骤S200，对每一设备进行功能结构分解，获取所述设备的各可维护部件。

在上述步骤S200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。为进一步将设备的各可维护部件与设备故障联系起来。

步骤S210，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S210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，从而使得将设备的各故障模式与各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具体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，若有一故障模式出现，即可快速知道是哪个可维护部件出现问题等。

步骤S220，利用设备的历史检维修数据对所述各可维护部件进行各故障原因的分布规律分析，以获取各可维护部件的可靠度

在上述步骤S220中，针对设备的每个可维护部件，可利用该设备的历史检维修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。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。

步骤S230，根据各可维护部件对设备运行状态的影响权重及对应的可靠度获取所述设备的设备级可靠度。

由于设备是由各可维护部件组成的，通过上述步骤S220的各故障原因的分布规律分析可得到各可维护部件的可靠度，于是，可根据各可维护部件的可靠度及对设备运行状态的影响权重来计算该设备的可靠度。故通过该设备级可靠度可评估该设备当前或未来一段时间内的可靠度，以便于不断优化设备的维修策略及改进设备管理等等。

可选地，各可维护部件对设备运行状态的影响权重可根据该可维护部件的各故障原因导致的设备劣化度确定。其中，劣化度是一个定量指标，其取值范围为[0，1]。示范性地，如下表1所示，可根据专家经验以及相关运行规程总结出来的设备劣化度与设备状态之间的对应关系，将设备的状态分为四个等级。

设备等级	设备劣化度	设备状态
			1	0.0～0.2	正常
2	0.2～0.4	注意
			3	0.4～0.6	异常
4	0.6～1.0	严重

可知，对于造成设备劣化度越小的可维护部件，说明其影响程度越小，故其可赋予较小的影响权重，反之，可赋予较大的影响权重。

本实施例中，可根据各可维护部件对设备运行状态的影响来获取其劣化度，进而确定其影响权重。例如，若一可维护部件出现某一故障时将直接导致设备的停运，则说明该可维护部件的故障发现将会导致严重的设备状态，故将该可维护部件划分为等级4，进而可根据等级4对应的劣化度确定其影响权重在0.6～1.0范围内的某个取值。进一步地，可根据造成的实际损失等来进一步确认具体的影响权重。随后，将所有影响权重大于或等于0.6的若干可维护部件的可靠度进行联乘，从而计算得到该设备的可靠度。

进一步可选地，该可靠度评估方法还包括，根据各设备的冗余关系、在机组中的串并联关系、对机组运行状态的影响程度及对应的设备级可靠度获取机组级可靠度。

由于机组通常是由若干个设备经过串并联关系组合而成的，且有些设备还可能设有冗余设备，故除各设备对机组运行状态的影响程度这一因素外，还需要考虑设备的冗余关系及在机组中的串并联分布关系，从而可得到该机组的可靠度。

示范性地，若机组中的各设备为并联运行且没有冗余设备，由于为并联运行，则通常是可靠度较差的设备将影响整个系统的运行状态，若该设备出现故障时会影响机组的正常运行，此时，机组级可靠度可根据该靠度最差的设备的可靠度作为该机组的可靠度。

示范性地，若机组中的各设备为串联运行且没有冗余设备，由于为串联运行，若某一设备出现故障都可能影响整个系统的出力或停运等，此时可通过将所有串联运行的设备的可靠度进行联乘以计算该机组当前的可靠度。

可以理解，若串并联运行的设备设有冗余设备时，当其故障时，并不会影响整个系统的出力或导致机组停机等情况，故其可靠度能够得到保证。

本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，通过对各可维修部件进行故障原因的定量分析以得到可维护部件的可靠度，进而用于评估设备的可靠度及机组的可靠度等，可解决现有技术中无法对设备可靠度及机组可靠度进行有效地评估等难题。

实施例3

请参照图7，基于上述实施例1的维修策略制定方法，本实施例提供一种维修策略制定装置100，可应用于设备的维修策略制定等。其中，该基于设备故障原因的维修策略制定装置100包括：

可维护部件获取模块110，用于对每一设备进行功能结构分解，获取所述设备的各可维护部件。

故障模式建立模块120，用于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。

量化分析模块130，用于利用设备的历史检维修数据对所述各可维护部件进行各故障原因的分布规律分析并获取对应的量化参数。

维修策略制定模块140，用于根据所述各故障原因的分布规律及所述量化参数制定各可维护部件对应的维修策略。

上述的维修策略制定装置100对应于实施例1的维修策略制定方法。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。

实施例4

请参照图8，基于上述实施例2的可靠度评估方法，本实施例提供一种可靠度评估装置200，可应用于设备可靠性分析及评估等。其中，该可靠度评估装置200包括：

可维护部件获取模块210，用于对每一设备进行功能结构分解，获取所述设备的各可维护部件。

故障模式建立模块220，用于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。

量化分析模块230，用于利用设备的历史检维修数据对所述各可维护部件进行各故障原因的分布规律分析，以获取各可维护部件的可靠度。

可靠度获取模块240，用于根据各可维护部件对设备运行状态的影响权重及对应的可靠度获取设备级可靠度。

可以理解，本实施例中的可维护部件获取模块210、故障模式建立模块220和量化分析模块230具有相同的功能。

上述的可靠度评估装置200对应于实施例2的可靠度评估方法。实施例2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的维修策略制定及可靠度评估方法或者上述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)

1.一种维修策略制定方法，其特征在于，应用于电力机组，所述电力机组包括至少一设备，所述方法包括：

对每一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；

利用设备的历史检维修数据对所述各可维护部件进行各故障原因的分布规律分析并获取对应的量化参数；

根据所述各故障原因的分布规律及所述量化参数制定各可维护部件对应的维修策略。

2.根据权利要求1所述的维修策略制定方法，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各可维修部件对应的维修策略进行合并打包，以获取对应的设备维修策略。

3.根据权利要求1所述的维修策略制定方法，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。

4.根据权利要求3所述的维修策略制定方法，其特征在于，所述量化参数包括故障原因的分布规律曲线的形状参数，所述维修策略包括维修类型，

当所述形状参数大于1时，所述可维护部件的维修类型为预防性检维修；

当所述形状参数小于或等于1时，所述可维护部件的维修类型为在线或离线监测检维修。

5.一种可靠性评估方法，其特征在于，应用于电力机组，所述电力机组包括至少一设备，所述方法包括：

对每一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；

利用设备的历史检维修数据对所述各可维护部件进行各故障原因的分布规律分析，以获取各可维护部件的可靠度；

根据各可维护部件对设备运行状态的影响权重及对应的可靠度获取设备级可靠度。

6.根据权利要求5所述的可靠性评估方法，其特征在于，还包括：

根据各设备的冗余关系、在机组中的串并联关系、对机组运行状态的影响程度及对应的设备级可靠度获取机组级可靠度。

7.根据权利要求5所述可靠性评估方法，其特征在于，根据各可维护部件的各故障原因导致的设备劣化度确定所述可维护部件对设备的影响权重。

8.一种维修策略制定装置，其特征在于，所述维修策略制定装置应用于机组，所述机组包括至少一设备，所述维修策略制定装置包括：

可维护部件获取模块，用于对每一设备进行功能结构分解，获取所述设备的各可维护部件；

故障模式建立模块，用于建立各可维护部件的至少一故障模式，其中，每一故障模式对应至少一故障原因；

量化分析模块，用于利用设备的历史检维修数据对所述各可维护部件进行各故障原因的分布规律分析并获取对应的量化参数；

维修策略制定模块，用于根据所述各故障原因的分布规律及所述量化参数制定各可维护部件对应的维修策略。

9.一种终端，其特征在于，包括处理器和存储器，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任一项所述的方法。