CN110298477B - 一种预防性维修计划制定方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种预防性维修计划制定方法，首先建立用于描述单元工况时间的矩阵并初始化，然后评估组件完好概率，并计算维修时刻，遍历计算各备件候选方案，并选取优化的备件方案；最后根据所述优化的备件方案制定组件维修计划。本发明能够在没有清晰认识产品失效的物理机理，或者尚未明确哪些物理指标能感知产品由良好状态逐渐“老化”到失效这一物理过程时，利用各类型单元更换数据以及各类型单元的可靠度，进行备件更换预测，从而实现对老化产品开展预防性维修。

Description

一种预防性维修计划制定方法

技术领域

本发明涉及产品寿命预测技术领域，具体涉及一种基于产品寿命规律的预防性维修计划制定方法。

背景技术

本申请中的预防性维修是指：当发现组件中某单元虽然没有失效，但已“老化”到一定程度时，则需要以备件将其更换。本申请中的维修都是指换件维修，即：以备件更换故障件或老化件的方式完成维修。

对老化产品开展预防性维修的前提条件一般是对产品失效的物理机理有清晰的认识，且有明确的物理指标能感知产品由良好状态逐渐“老化”到失效这一物理过程。例如，通过检测汽车轮胎的厚度这一物理指标能准确量化轮胎的老化状态，从而能及时开展维修，在失效前将其更换，避免引起重大事故。

但是，也有相当数量的产品未能掌握其物理失效机理，没有找到描述产品老化程度的合适的物理指标，或者感知这些物理指标的探测器在使用时经济成本过高、技术难度过大导致实际上难以推广使用。此时，如何科学合理的开展预防性维修成为难题。

发明内容

本发明针对现有技术中存在的技术问题，提供一种基于产品寿命规律的预防性维修计划制定方法。

装备通常具有多层级的结构特点，按照从低到高的次序，常见的层级划分有：元器件、零组件、组件、装备、分系统、系统等。在本申请中，我们把处于最底层结构的产品称之为单元，由于单元的组成更单一、更纯粹，因此其寿命分布更可能符合标准的指数分布、对数正态分布、伽玛分布、正态分布和威布尔分布等常见分布。

指数分布常用来描述电子零组件的寿命，如：印制电路板插件、电子组件、电阻、电容、集成电路等。我们把寿命T服从指数分布的单元称为指数型单元，记作T～Exp(μ)，其中μ的物理含义为平均寿命；T的密度函数为

对数正态分布是可靠性中常用的寿命分布，有许多单元(如绝缘体、半导体元器件、金属疲劳等)的寿命都服从对数正态分布。我们把寿命T服从对数正态分布的单元称为对数正态单元，记作T～LN(μ,σ²)，其中μ为对数均值，σ为对数标准差，T的密度函数为

式中ln()为自然对数函数。

伽玛分布常用来描述类似“冲击”引起的故障，假若单元能经受若干次外界冲击，但当单元受冲击次数累积到一定次数时就产生故障。例如电网中存在着电涌现象，一些电子器件当承受的电涌冲击次数超过一定数量时会发生故障。我们把寿命T服从伽玛分布的单元称为伽玛型单元，记作T～Ga(α,b)，其中α＞0为形状参数，b＞0为尺度参数，T的密度函数为

其中Γ(α)为伽玛函数，且

正态分布常用来描述机械件寿命，如汇流环、齿轮箱、减速器等。我们把寿命T服从正态分布的单元称为正态型单元，记作T～N(μ,σ²)，其中μ为均值，σ²为方差，T的密度函数为

威布尔分布主要用于描述老化导致的故障，适用于机电件，如滚珠轴承、继电器、蓄电池、液压泵、齿轮、材料疲劳件等。我们把寿命T服从威布尔分布的单元称为威布尔型单元，记作T～W(α,b)，其中尺度参数α＞0，在工程上形状参数b≥1，T的密度函数为

我们把直接由多项单元构成的某中间层结构的产品称之为组件，组件内各项单元之间以可靠性连接关系来进行描述。常见的可靠性连接关系为串联、并联、混联等。如果按照是否关重件的标准对组件内的各项单元进行取舍的话，则组件可以简化成一个由多项关重件串联而成的产品。在本申请中，如未特别声明，组件内各单元之间的可靠性关系都视为串联关系。

本申请中约定：组件由dyN项单元组成，已知各单元的寿命分布规律和单价dyM；工作/修理期间，允许利用多个“故障组件”中的完好单元拼装出若干完好组件继续投入使用；共有N套组件，组件中相同类型的单元最多属于两种投入使用时刻不同的批次，不同类型的单元批次不尽相同；完好组件数量n大于M的概率记为P(n＞M)，该概率用于描述该型组件的完好性状态，在本申请中称之为完好概率；要求历年的完好概率不得低于P1，一旦P(n＞M)低于P1时，需要进行预防性维修；维修时刻记为Tr，以备件替换某些单元的方式，在Tr时刻对这N套组件进行预防性维修工作；要求本次维修结束后，这N套组件的完好概率再次低于P1的时间间隔不得小于T2。

约定：dyTN1为dyN行、4列的矩阵，它描述了各项单元的批次信息(投入使用时刻和数量)，矩阵的第i行向量dyTN1(i,:)＝[t1_i t2_i n1_i n2_i]表示第i项单元的相关批次信息，其中t1_i、n1_i表示该项单元第一批次的投入使用时刻和数量，t2_i、n2_i表示该项单元第二批次的投入使用时刻和数量，且

在本申请中，因为有t1_i＜t2_i，所以称第一批的单元为“老品”，第二批次的单元为“旧品”。数组Ns描述了维修计划中更换了哪些单元及其备件数量，换件维修需要的备件数量为Ns_i,1≤i≤dyN。当Ns_i＝0时表示不需要维修第i项单元；当Ns_i＞0时表示需要维修第i项单元，且n1_i≤Ns_i≤N。

本申请约定的维修模式为：由于每项单元最多允许有两种批次，因此维修时该项单元中最先投入运行的“老品”单元将被全部更换，剩余的“旧品”单元允许部分或全部保留。本次维修结束后，该项单元中原来的“旧品”单元在下一次维修时将被视为“老品”，本次维修换上的新备件在下一次维修时将被视为“旧品”。预防性维修总是在某年底开始并完成。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：

一种预防性维修计划制定方法，包括以下步骤：

步骤100，建立用于描述单元工况时间的矩阵dyTN1并初始化，

令：备件数组Ns为零向量Ns_i＝0,1≤i≤dyN，维修时刻计算标志flagT＝1，评估时刻Tc为所有单元投入使用时刻的最大值，即：Tc＝max(dyTN1(:,2))；

其中所述矩阵dyTN1为一dyN行、4列的矩阵，dyN表示组件包含的单元数量，矩阵的第i行向量dyTN1(i,:)＝[t1_i t2_i n1_i n2_i]表示第i项单元的相关批次信息，其中t1_i、n1_i表示该项单元第一批次的投入使用时刻和数量，t2_i、n2_i表示该项单元第二批次的投入使用时刻和数量；

步骤200，判断flagT的值，若flagT＞0则评估组件完好概率，并计算维修时刻Tr，否则执行步骤300；

步骤300，令：评估时刻Tc＝Tr+T2，备件计算标志flagR＝1，数组dyFlag用于表示各单元的优化标志，dyFlag_i＝1,1≤i≤dyN，维修后的矩阵dyTN2＝dyTN1，序号i2＝0，优化方案的组件完好概率zPt＝0；遍历计算各备件候选方案，并选取优化的备件方案；T2表示预设的相邻两次维修时刻之间的最小时间间隔；

步骤400，根据所述优化的备件方案制定组件维修计划。

进一步的，所述的判断flagT的值，若flagT＞0则评估组件完好概率，并计算维修时刻Tr，否则执行步骤300，包括：

步骤201，若flagT＞0则执行步骤202，否则跳转至步骤300；

步骤202，令Tc＝Tc+1，针对Tc和dyTN1，评估组件完好概率，评估结果中组件完好概率记为zPm1，各单元的完好概率保存在数组dyPm中，dyPm_i表示第i项单元完好数量大于M的完好概率，1≤i≤dyN；

步骤203，若zPm1＜P1则令flagT＝0，维修时刻Tr＝Tc-1；并跳转至步骤201。

进一步的，所述遍历计算各备件候选方案，包括：

步骤301，判断flagR的值，若flagR＞0则令i2＝i2+1后转步骤302，否则转步骤400；

步骤302，令i＝1；

步骤303，令dyTN2＝dyTN1，Nt＝Ns，dyTN2用于描述维修后各单元的批次信息，数组Nt用于描述各单元的候选备件数量；

步骤304，若第i项单元的备件数量Nt_i＞0，则令：

此时增加一个备件用于替换一个“旧品”；否则令：

此时用Nt_i个备件替换掉该项单元的所有“老品”单元；

步骤305，若dyTN2(i,3)＜0，则令：

此时，该项单元的“老品”和“旧品”都被备件替换；

步骤306，令dyTN2(i,4)＝N-dyTN2(i,3)，针对更新后的dyTN2和Tc，评估组件完好概率并保存在zPm2_i，令：

p2m_i为第i个候选备件方案的效费比，矩阵dyAll保存了第i个候选备件方案的变化部分，数组Nsall保存了第i个候选备件方案的备件数量变化部分；

步骤307，令i＝i+1，若i≤dyN则转步骤303，否则选取优化的备件方案；令该单元维修后的第二批次数量dyTN2(ID1,4)＝N-dyTN2(ID1,3)。

进一步的，所述的选取优化的备件方案，包括：

在所有p2m_i,1≤i≤dyN中找到最大值，记其序号为Im，则本轮的优化方案相关信息更新为

其中Ns为该优化方案的各单元备件数量情况，Ms为该优化方案的备件费用，dyTN1为执行该优化方案后的单元批次信息，zPt为该优化方案的组件完好概率。

进一步的，所述在选取优化的备件方案之后，还包括：

保存相关结果到矩阵plan中，令其第i2行向量plan(i2,:)＝[Im Ms zPt Ns]；

根据zPt与P1更新计算标志flagR，若zPt＞P1，则令flagR＝0；若

则令flagR＝0；然后跳转至步骤301。

进一步的，所述步骤400，包括：

维修计划中维修时刻为Tr，各项单元的备件数量为Ns；

若Ns_i＞0，则表示第i项单元在本次维修中需要更换，更换原则为：首先更换所有的“老品”，然后剩余的备件用于更换同等数量的“旧品”；

若Ns_i＝0，则表示第i项单元在本次维修中不需要更换。

进一步的，所述的评估组件完好概率，包括：

1)令单元类别序号i＝1；

2)令第一批次的第i项单元投入使用时刻t1＝dyTN1(i,1)，数量n1＝dyTN1(i,3)；

3)计算第一批次的第i项单元在Tc时刻的可靠度dyPr1；

常见寿命分布类型的单元可靠度计算式如下：

若该单元寿命服从指数分布Exp(μ)，则

若该单元寿命服从对数正态分布LN(μ,σ²)，则

若该单元寿命服从伽玛分布Ga(α,b)，则

若该单元寿命服从正态分布N(μ,σ²)，则

若该单元寿命服从威布尔分布W(α,b)，则

4)令第二批次的第i项单元投入使用时刻t2＝dyTN1(i,2)，数量n2＝dyTN1(i,4)

5)计算第二批次的第i项单元在Tc时刻的可靠度dyPr2。

常见寿命分布类型的单元可靠度计算式如下：

若该单元寿命服从指数分布Exp(μ)，则

若该单元寿命服从对数正态分布LN(μ,σ²)，则

若该单元寿命服从伽玛分布Ga(α,b)，则

若该单元寿命服从正态分布N(μ,σ²)，则

若该单元寿命服从威布尔分布W(α,b)，则

6)计算数组p1，

7)计算数组p2，

8)计算p1和p2的卷积，即：p12＝p1*p2，此处*特指卷积计算；

9)计算第i项单元在Tc时刻的完好概率dyPm_i；

10)令i＝i+1，若i≤dyN转2)，否则转11)；

11)计算组件的完好概率zPm，令

本发明的有益效果在于，本方法能够在没有清晰认识产品失效的物理机理，或者尚未明确哪些物理指标能感知产品由良好状态逐渐“老化”到失效这一物理过程时，利用各类型单元更换数据以及各类型单元的可靠度，进行备件更换预测，从而实现对老化产品开展预防性维修。

具体实施方式

以下结合实施例对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。

实施例

本方法的具体步骤如下：

1)初始化

令：备件数组Ns为零向量Ns_i＝0,1≤i≤dyN，维修时刻计算标志flagT＝1，评估时刻Tc为所有单元投入使用时刻的最大值，即：Tc＝max(dyTN1(:,2))；

2)计算维修时刻

2.1)判断：若flagT＞0则转2.2)，否则转3)

2.2)令Tc＝Tc+1；

针对Tc和dyTN1，调用组件评估模块，评估结果中组件完好概率记为zPm1，各单元的完好概率保存在数组dyPm中，dyPm_i表示第i项单元完好数量大于M的完好概率，1≤i≤dyN；

2.3)更新flagT

若zPm1＜P1则令flagT＝0，维修时刻Tr＝Tc-1；

2.4)转2.1)；

3)计算维修备件数量

3.1)令：评估时刻Tc＝Tr+T2，备件计算标志flagR＝1，数组dyFlag用于表示各单元的优化标志，dyFlag_i＝1,1≤i≤dyN，维修后的矩阵dyTN2＝dyTN1，序号i2＝0，zPt＝0；

3.2)判断：若flagR＞0则令i2＝i2+1后转3.3)，否则转4)；

3.3)遍历计算各备件候选方案

3.3.1)令i＝1；

3.3.2)令：dyTN2＝dyTN1，Nt＝Ns，dyTN2用于描述维修后各单元的批次信息，数组Nt用于描述各单元的候选备件数量；

3.3.3)更新维修单元的相关信息。

若第i项单元的备件数量Nt_i＞0，则令：

此时增加一个备件用于替换一个“旧品”；

否则令：

此时用Nt_i个备件替换掉该项单元的所有“老品”单元；

3.3.4)修正。若dyTN2(i,3)＜0，则令：

此时，该项单元的“老品”和“旧品”都被备件替换；

3.3.5)令dyTN2(i,4)＝N-dyTN2(i,3)，针对更新后的dyTN2和Tc，调用组件评估模块，评估结果中组件完好概率保存在zPm2_i，令：

p2m_i为第i个候选备件方案的效费比，矩阵dyAll保存了第i个候选备件方案的变化部分，数组Nsall保存了第i个候选备件方案的备件数量变化部分；

3.3.6)令i＝i+1，若i≤dyN则转3.3.2)，否则转3.4)；

令该单元维修后的第二批次数量dyTN2(ID1,4)＝N-dyTN2(ID1,3)；

3.4)选定优化的备件方案

在所有p2m_i,1≤i≤dyN中找到最大值，记其序号为Im，则本轮的优化方案相关信息更新为

其中Ns为该优化方案的各单元备件数量情况，Ms为该优化方案的备件费用，dyTN1为执行该优化方案后的单元批次信息，zPt为该优化方案的组件完好概率；

3.5)保存相关结果到矩阵plan中，令其第i2行向量plan(i2,:)＝[Im Ms zPtNs]；

3.6)更新计算标志flagR

若zPt＞P1，则令flagR＝0；

若

则令flagR＝0；

3.7)转3.2)

4)终止计算，输出维修计划

维修计划中维修时刻为Tr，各项单元的备件数量为Ns。

若Ns_i＞0，则表示第i项单元在本次维修中需要更换，更换原则为：首先更换所有的“老品”，然后剩余的备件用于更换同等数量的“旧品”。

若Ns_i＝0，则表示第i项单元在本次维修中不需要更换。

组件评估模块

该模块的输入参数：各单元的批次信息和评估时刻；

该模块的输出结果：组件的完好概率和各单元的完好概率

在本模块中约定：各单元的批次信息记为dyTN1，评估时刻记为Tc；组件的完好概率记为zPm，各单元的的完好概率记为dyPm_i,1≤i≤dyN。

具体评估步骤如下：

1)令单元类别序号i＝1；

2)令第一批次的第i项单元投入使用时刻t1＝dyTN1(i,1)，数量n1＝dyTN1(i,3)；

3)计算第一批次的第i项单元在Tc时刻的可靠度dyPr1；

常见寿命分布类型的单元可靠度计算式如下：

若该单元寿命服从指数分布Exp(μ)，则

若该单元寿命服从对数正态分布LN(μ,σ²)，则

若该单元寿命服从伽玛分布Ga(α,b)，则

若该单元寿命服从正态分布N(μ,σ²)，则

若该单元寿命服从威布尔分布W(α,b)，则

4)令第二批次的第i项单元投入使用时刻t2＝dyTN1(i,2)，数量n2＝dyTN1(i,4)

5)计算第二批次的第i项单元在Tc时刻的可靠度dyPr2。

常见寿命分布类型的单元可靠度计算式如下：

若该单元寿命服从指数分布Exp(μ)，则

若该单元寿命服从对数正态分布LN(μ,σ²)，则

若该单元寿命服从伽玛分布Ga(α,b)，则

若该单元寿命服从正态分布N(μ,σ²)，则

若该单元寿命服从威布尔分布W(α,b)，则

6)计算数组p1，

7)计算数组p2，

8)计算p1和p2的卷积，即：p12＝p1*p2，此处*特指卷积计算。

9)计算第i项单元在Tc时刻的完好概率dyPm_i。

10)令i＝i+1，若i≤dyN转2)，否则转11)；

11)计算组件的完好概率zPm，令

可根据维修后各单元的批次信息dyTN2，建立以下仿真模型，用于模拟在Tr时刻完成一次维修后、在Tc时刻的效果。

1)令单元序号i＝1；

2)令：t1＝dyTN2(i,1)，n1＝dyTN2(i,3)，t2＝dyTN2(i,2)，n2＝dyTN2(i,4)；

3)产生N个随机数sT_j，1≤j≤N，sT_j服从该单元的寿命分布规律

4)令

simT_j用于模拟所有该单元的故障时刻；

5)在simT_j,1≤j≤N中找到满足simT_j＞Tc的数，记其数量为dyM_i；

6)令i＝i+1，若i≤dyN则转2)，否则转7)；

7)从所有dyM_i,1≤i≤dyN中找到最小值，记为zM，zM即为组件完好数量。

利用上述模型大量仿真后，可以统计出在Tc时刻完好组件数量n＞M的频率，该频率是组件完好概率P(n＞M)的仿真结果。

算例某组件由5项单元组成，各单元的寿命分布规律及单价见表1。仓库现有同批次该型组件共N套。各项单元的批次信息如表2所示。完好组件数量n大于M的概率记为P(n＞M)。要求历年的P(n＞M)不得低于P1，否则需要及时开展维修工作，且两次维修之间的时间间隔不得小于T2。已知：N＝20，M＝15，P1＝0.8，T2＝2年。按照上述方法制定维修计划。

表1各单元的寿命分布规律及单价

表2各单元的批次信息

解：

1)初始化

令：备件数组Ns＝[00000]，维修时刻计算标志flagT＝1，评估时刻Tc＝3；

2)计算维修时刻

逐一增大Tc后，针对Tc和dyTN1，调用组件评估模块，评估结果如表3。从表可知，需要在第4年底开展并完成维修，否则在第5年底将出现组件完好概率不能满足要求(完好概率不低于0.8)的情况。

表3

3)计算维修备件数量

3.1)令：评估时刻Tc＝6，备件计算标志flagR＝1，数组dyFlag＝[1 1 1 1 1]，维修后的矩阵

序号i2＝0，zPt＝0；

3.2)判断：若flagR＞0则令i2＝i2+1后转3.3)，否则转4)；

3.3)遍历计算各候选方案。

3.4)更新优化的备件方案。

3.5)保存相关结果到矩阵plan。

3.6)更新flagR后转3.2)

表4显示了步骤3.2)～3.6)中plan的所有中间结果。

表4

4)终止计算，输出维修计划

维修计划中维修时刻为Tr＝4，各项单元的备件数量为Ns＝[7 5 7 0 0]。该维修计划为：在第4年底开展预防性维修，对于第1项单元，需要把5个第一批次单元全部更换，然后更换2个第二批次单元；对于第2项单元，需要把5个第一批次单元全部更换；对于第3项单元，需要把7个第一批次单元全部更换。采取该方案后，经评估计算，到第6年底组件的完好概率为0.808，满足“组件的完好概率大于P1＝0.8，且维修间隔时间不小于2年”的要求。第6年底组件的完好概率仿真结果为0.810，与本方法的评估结果极为接近。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种预防性维修计划制定方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤100，建立用于描述单元工况时间的矩阵dyTN1并初始化，

令：备件数组Ns为零向量Ns_i＝0,1≤i≤dyN，维修时刻计算标志flagT＝1，评估时刻Tc为所有单元投入使用时刻的最大值，即：Tc＝max(dyTN1(:,2))；

其中所述矩阵dyTN1为一dyN行、4列的矩阵，dyN表示组件包含的单元数量，矩阵的第i行向量dyTN1(i,:)＝[t1_i t2_i n1_i n2_i]表示第i项单元的相关批次信息，其中t1_i、n1_i表示该项单元第一批次的投入使用时刻和数量，t2_i、n2_i表示该项单元第二批次的投入使用时刻和数量；

步骤200，判断flagT的值，若flagT＞0则评估组件完好概率，并计算维修时刻Tr，否则执行步骤300；

步骤300，令：评估时刻Tc＝Tr+T2，备件计算标志flagR＝1，数组dyFlag用于表示各单元的优化标志，dyFlag_i＝1,1≤i≤dyN，维修后的矩阵dyTN2＝dyTN1，序号i2＝0，优化方案的组件完好概率zPt＝0；遍历计算各备件候选方案，并选取优化的备件方案；T2表示预设的相邻两次维修时刻之间的最小时间间隔；

步骤400，根据所述优化的备件方案制定组件维修计划。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的判断flagT的值，若flagT＞0则评估组件完好概率，并计算维修时刻Tr，否则执行步骤300，包括：

步骤201，若flagT＞0则执行步骤202，否则跳转至步骤300；

步骤202，令Tc＝Tc+1，针对Tc和dyTN1，评估组件完好概率，评估结果中组件完好概率记为zPm1，各单元的完好概率保存在数组dyPm中，dyPm_i表示第i项单元完好数量大于M的完好概率，1≤i≤dyN；

步骤203，若zPm1＜P1则令flagT＝0，维修时刻Tr＝Tc-1；并跳转至步骤201。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述遍历计算各备件候选方案，包括：

步骤301，判断flagR的值，若flagR＞0则令i2＝i2+1后转步骤302，否则转步骤400；

步骤302，令i＝1；

步骤303，令dyTN2＝dyTN1，Nt＝Ns，dyTN2用于描述维修后各单元的批次信息，数组Nt用于描述各单元的候选备件数量；

步骤304，若第i项单元的备件数量Nt_i＞0，则令：

此时增加一个备件用于替换一个“旧品”；否则令：

此时用Nt_i个备件替换掉该项单元的所有“老品”单元；

步骤305，若dyTN2(i,3)＜0，则令：

此时，该项单元的“老品”和“旧品”都被备件替换；

步骤306，令dyTN2(i,4)＝N-dyTN2(i,3)，针对更新后的dyTN2和Tc，评估组件完好概率并保存在zPm2_i，令：

p2m_i为第i个候选备件方案的效费比，矩阵dyAll保存了第i个候选备件方案的变化部分，数组Nsall保存了第i个候选备件方案的备件数量变化部分；

步骤307，令i＝i+1，若i≤dyN则转步骤303，否则选取优化的备件方案；令该单元维修后的第二批次数量dyTN2(ID1,4)＝N-dyTN2(ID1,3)。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述的选取优化的备件方案，包括：

在所有p2m_i,1≤i≤dyN中找到最大值，记其序号为Im，则本轮的优化方案相关信息更新为

其中Ns为该优化方案的各单元备件数量情况，Ms为该优化方案的备件费用，dyTN1为执行该优化方案后的单元批次信息，zPt为该优化方案的组件完好概率。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述在选取优化的备件方案之后，还包括：

保存相关结果到矩阵plan中，令其第i2行向量plan(i2,:)＝[Im Ms zPt Ns]；

根据zPt与P1更新计算标志flagR，若zPt＞P1，则令flagR＝0；若

则令flagR＝0；然后跳转至步骤301。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述步骤400，包括：

维修计划中维修时刻为Tr，各项单元的备件数量为Ns；

若Ns_i＞0，则表示第i项单元在本次维修中需要更换，更换原则为：首先更换所有的“老品”，然后剩余的备件用于更换同等数量的“旧品”；

若Ns_i＝0，则表示第i项单元在本次维修中不需要更换。

7.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述的评估组件完好概率，包括：

1)令单元类别序号i＝1；

2)令第一批次的第i项单元投入使用时刻t1＝dyTN1(i,1)，数量n1＝dyTN1(i,3)；

3)计算第一批次的第i项单元在Tc时刻的可靠度dyPr1；

常见寿命分布类型的单元可靠度计算式如下：

若该单元寿命服从指数分布Exp(μ)，则

若该单元寿命服从对数正态分布LN(μ,σ²)，则

若该单元寿命服从伽玛分布Ga(α,b)，则

若该单元寿命服从正态分布N(μ,σ²)，则

若该单元寿命服从威布尔分布W(α,b)，则

；

4)令第二批次的第i项单元投入使用时刻t2＝dyTN1(i,2)，数量n2＝dyTN1(i,4)

5)计算第二批次的第i项单元在Tc时刻的可靠度dyPr2；

常见寿命分布类型的单元可靠度计算式如下：

若该单元寿命服从指数分布Exp(μ)，则

若该单元寿命服从对数正态分布LN(μ,σ²)，则

若该单元寿命服从伽玛分布Ga(α,b)，则

若该单元寿命服从正态分布N(μ,σ²)，则

若该单元寿命服从威布尔分布W(α,b)，则

6)计算数组p1，

7)计算数组p2，

8)计算p1和p2的卷积，即：p12＝p1*p2，此处*特指卷积计算；

9)计算第i项单元在Tc时刻的完好概率dyPm_i；

10)令i＝i+1，若i≤dyN转2)，否则转11)；

11)计算组件的完好概率zPm，令

。