本发明涉及设备运维与备件库存控制，具体涉及一种考虑不完美维修的设备运维与备件库存联合优化方法、系统、存储介质和电子设备。
背景技术：
1、生产制造设备在运行到一定时间时，会面临一系列故障，若因故障导致停机事件的发生往往会产生不可估量的生产停机成本。然而若实时进行设备检测，则又会面临高昂的检测成本，并且在设备维修过程中维修备件的更换也会涉及到备件的库存成本等，因此如何运用一系列方法对设备建立可靠的运维计划，降低维修成本、故障停机成本、维修备件库存成本等系列成本，是实际生产过程中一个重要的问题。
2、目前，传统设备运维与备件库存联合优化方法多以可靠度作为预防性维修概率，该方法与实际操作差异较大，即以可靠性水平作为预防性维修概率在实际操作层面具有模糊性。
3、此外，一般的不完美维修理论(即修复如旧理论，指的是设备在经过预防性维修后并不能恢复到一开始的完美状态，而是恢复至比当前状态较好的一个状态)，难以衡量不同设备的退化情况差异。传统设备运维与联合优化方法大多假设设备的退化过程是一个维纳过程，此种假设无法精确的拟合各种设备特殊的退化情况，并且很少有研究交代其使用的设备可靠性函数的具体形式，因此使得在实际运用中由于不同设备特性不同而具有较大困难。
4、综上，传统设备运维与联合优化方法无法精确地设置运维与备件库存控制计划，以尽可能控制总成本。鉴于此，有必要提供一种考虑不完美维修的设备运维与备件库存联合优化新方案。
技术实现思路
1、(一)解决的技术问题
2、针对现有技术的不足，本发明提供了一种考虑不完美维修的设备运维与备件库存联合优化方法、系统、存储介质和电子设备，解决了无法精确地设置运维与备件库存控制计划的技术问题。
3、(二)技术方案
4、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：
5、一种考虑不完美维修的设备运维与备件库存联合优化方法，包括：
6、根据预设的预防性维修阈值和设备故障阈值，引入比例役龄回退模型，获取设备在不同检测周期的结束时刻的修正可靠性；其中所述预防性维修阈值小于设备故障阈值；
7、根据所述修正可靠性，以设备运维周期的类型为依据获取不同维修事件的条件概率；
8、根据所述条件概率，获取设备运维过程中的总维修成本；
9、根据所述条件概率，确定设备运维过程中的备件需求量，以获取对应的库存控制方案和总库存成本；
10、以最小化所述总维修成本和总库存成本之和为目标，构建联合优化模型；
11、求解所述联合优化模型，获取最优的运维计划指标。
12、优选的，所述根据预设的预防性维修阈值和设备故障阈值，引入比例役龄回退模型，获取设备在不同检测周期的结束时刻的修正可靠性，包括：
13、s11、以基于威布尔比例风险模型的设备可靠性函数为基准函数，获取设备在每个检测周期的结束时刻的可靠度ri(ti,z)；
14、其中ti＝iδt表示第i个检测周期的结束时刻，δt表示单个检测周期，z表示设备的实时工况；
15、s12、将可靠度分别与所述预防性维修阈值和设备故障阈值进行比较，获取设备在每个检测周期的结束时刻进行不同维修策略的变量；
16、
17、其中，ωp表示预防性维修阈值，ωl表示设备故障阈值，0<ωl<ωp<1；
18、xi＝0表示第i个检测周期的结束时刻的可靠度大于预防性维修阈值，无需对设备进行任何维修操作；xi＝1表示第i个检测周期的结束时刻的可靠性水平介于预防性维修阈值和故障阈值之间，对设备进行预防性维修；xi＝q表示第i个检测周期的结束时刻的可靠性水平低于故障阈值，对设备进行预防性更换，q表示预防性更换成本为预防性维修成本的q倍；
19、s13、根据所述不同维修策略的变量，引入比例役龄回退模型，获取设备在不同检测周期的结束时刻的修正失效率；
20、
21、ζ＝max{m|xm＝1,m∈n+,m<i}δt
22、其中ρ表示回退因子；ζ表示距离ti时刻最近的一次预防性维修发生时刻tm，若m不存在ζ＝0；β表示形状参数；η表示缩放参数；γ表示协变量参数向量；n+表示正整数；
23、s14、根据所述修正失效率，获取所述设备在不同检测周期的结束时刻的修正可靠性；
24、
25、其中β*、η*、γ*分别表示相应参数的数值；u表示截止到ti时刻以前的任一时刻tu。
26、优选的，所述根据所述修正可靠性，以设备运维周期的类型为依据获取不同维修事件的条件概率，包括：
27、(1)对于发生预防性更换事件的运维周期，发生预防性更换事件的条件概率ppm为在每一检测周期的结束时刻均未发生故障停机的概率乘积：
28、
29、
30、其中表示设备运维周期的检测周期总数，表示设备的平均工况数据；x＝r-1(y)表示y＝r(x)的反函数；表示向上取值；
31、(2)对于发生故障性更换事件的运维周期：
32、在第i个检测周期的结束时刻首次发生故障性更换事件，即设备历经一个生命周期时时，则发生该事件的条件概率pli表示为设备在前i-1个检测周期的结束时刻均未发生故障停机，在第i次检测时刻发生故障停机：
33、
34、其中tj表示前i-1个检测周期中任一检测周期的结束时刻；1-ri(ti,z)表示设备在第i个检测周期的结束时刻发生故障停机的概率；
35、在第i个检测周期的结束时刻总计多次发生故障性更换事件，即设备历经多个生命周期时，其中定义设备从当前生命周期状态转化到其他生命周期状态的转移概率等于其他生命周期状态本身的发生概率：
36、
37、则若设备经过j个生命周期，并在第i个检测周期的结束时刻发生故障性更换事件的条件概率：
38、
39、若设备经过j个生命周期，并未在第i个检测周期的结束时刻发生故障性更换事件的条件概率：
40、
41、其中d1、d2、...dj-1分别表示前i-1个检测周期中，各个发生故障更换事件的检测周期的结束时刻所在位置，dm表示各检测周期的结束时刻所在位置的索引；
42、表示为设备在个检测周期的结束时刻发生故障更换事件的概率；
43、表示为设备在个检测周期的结束时刻未发生故障更换事件的概率。
44、优选的，所述根据所述条件概率，获取设备运维过程中的总维修成本，包括：
45、(1)对于发生预防性更换事件的运维周期，单个设备在运维过程中的总维修成本：
46、
47、其中cp表示单位设备的单次预防性维修成本，co表示单位设备的单次检测成本；
48、(2)对于发生故障性更换事件的运维周期：
49、在第i个检测周期的结束时刻设备首次发生故障性更换事件，单个设备在运维过程中的总维修成本：
50、
51、其中cl表示单位设备的单次故障性更换成本；
52、在第i个检测周期的结束时刻设备总计发生多次故障性更换事件，单个设备在运维过程中的总维修成本：
53、
54、其中表示在个检测周期的结束时刻发生故障更换事件的总维修成本；
55、(3)所有设备在运维过程中，在第i个检测周期的结束时刻的总维修成本：
56、
57、其中s为设备的索引，cpsis、clsis分别表示在第i个检测周期的结束时刻首次发生、总计多次发生故障性更换事件，第s个设备在运维过程中的总维修成本；n为具有相同部件设备的总数。
58、优选的，所述根据所述条件概率，确定设备运维过程中的备件需求量，以获取对应的库存控制方案和总库存成本，包括：
59、s41、在第i个检测周期的结束时刻，n个设备的备件库存消耗量q(ti,n)为：
60、
61、其中表示若第s个设备经过j个生命周期，并在第i个检测周期的结束时刻发生故障性更换事件的条件概率；
62、表示若第s个设备经过j个生命周期，并未在第i个检测周期的结束时刻发生故障性更换事件的条件概率；
63、s42、采用(q,r)库存控制策略确定在不同检测周期的结束时刻库存的备件需求量：
64、
65、其中表示为第s个设备从当前生命周期状态转化到其他生命周期状态的转移概率；
66、s43、设定单次订购成本为k，备件单价为cper，库存持有费率为h，则单位时间单位备件库存持有费用为h＝cper，基于经济订货批量模型，获取对应的库存控制方案，包括：
67、最优订货批量：
68、
69、最优订货周期：
70、
71、其中d(tm,n)表示在设备运维周期的截止时刻tm库存的备件需求量；
72、s44、获取该库存控制方案相应的总库存成本：
73、
74、优选的，所述联合优化模型的目标函数表示为：
75、mincs＝min(cmsm+tc)
76、其中mincs表示最小化设备运维过程中总维修成本和总库存成本之和；cmsm表示所有设备在运维过程中，在设备运维周期的截止时刻tm的总维修成本。
77、优选的，采用遗传算法求解所述联合优化模型，获取预防性维修阈值和检测周期两个最优的运维计划指标。
78、一种考虑不完美维修的设备运维与备件库存联合优化系统，包括：
79、可靠性修正模块，用于根据预设的预防性维修阈值和设备故障阈值，引入比例役龄回退模型，获取设备在不同检测周期的结束时刻的修正可靠性；其中所述预防性维修阈值小于设备故障阈值；
80、概率计算模块，用于根据所述修正可靠性，以设备运维周期的类型为依据获取不同维修事件的条件概率；
81、第一成本获取模块，用于根据所述条件概率，获取设备运维过程中的总维修成本；
82、第二成本获取模块，用于根据所述条件概率，确定设备运维过程中的备件需求量，以获取对应的库存控制方案和总库存成本；
83、模型构建模块，用于以最小化所述总维修成本和总库存成本之和为目标，构建联合优化模型；
84、指标求解模块，用于求解所述联合优化模型，获取最优的运维计划指标。
85、一种存储介质，其存储有用于考虑不完美维修的设备运维与备件库存联合优化的计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行如上所述的设备运维与备件库存联合优化方法。
86、一种电子设备，包括：
87、一个或多个处理器；存储器；以及一个或多个程序，其中所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由所述一个或多个处理器执行，所述程序包括用于执行如上所述的设备运维与备件库存联合优化方法。
88、(三)有益效果
89、本发明提供了一种考虑不完美维修的设备运维与备件库存联合优化方法、系统、存储介质和电子设备。与现有技术相比，具备以下有益效果：
90、本发明中，首先获取设备在不同检测周期的结束时刻的修正可靠性；其次根据修正可靠性，以设备运维周期的类型为依据获取不同维修事件的条件概率；再次根据条件概率，获取设备运维过程中的总维修成本，以及确定设备运维过程中的备件需求量，以获取对应的库存控制方案和总库存成本；最后以最小化总维修成本和总库存成本之和为目标，构建联合优化模型，并求解联合优化模型，获取最优的运维计划指标。将设备运维与备件库存管理结合，以设备可靠性为起点推导出不同阶段运维计划对备件的需求量，弥补了单独考虑备件库存管理过程中备件需求量未知的缺陷，进而实现精确设置运维与备件库存控制计划，使得总成本最小。
1.一种考虑不完美维修的设备运维与备件库存联合优化方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的设备运维与备件库存联合优化方法，其特征在于，所述根据预设的预防性维修阈值和设备故障阈值，引入比例役龄回退模型，获取设备在不同检测周期的结束时刻的修正可靠性，包括：
3.如权利要求2所述的设备运维与备件库存联合优化方法，其特征在于，所述根据所述修正可靠性，以设备运维周期的类型为依据获取不同维修事件的条件概率，包括：
4.如权利要求3所述的设备运维与备件库存联合优化方法，其特征在于，所述根据所述条件概率，获取设备运维过程中的总维修成本，包括：
5.如权利要求4所述的设备运维与备件库存联合优化方法，其特征在于，所述根据所述条件概率，确定设备运维过程中的备件需求量，以获取对应的库存控制方案和总库存成本，包括：
6.如权利要求5所述的设备运维与备件库存联合优化方法，其特征在于，所述联合优化模型的目标函数表示为：
7.如权利要求6所述的设备运维与备件库存联合优化方法，其特征在于，采用遗传算法求解所述联合优化模型，获取预防性维修阈值和检测周期两个最优的运维计划指标。
8.一种考虑不完美维修的设备运维与备件库存联合优化系统，其特征在于，包括：
9.一种存储介质，其特征在于，其存储有用于考虑不完美维修的设备运维与备件库存联合优化的计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行如权利要求1～7任一项所述的设备运维与备件库存联合优化方法。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：
