事件驱动的航空制造流水线预测性维护决策研究

摘要

预测性维护决策旨在提高维护效率的同时,降低维护停机对生产的影响。预测性维护根据设备的实际健康状态进行维护决策,能有效避免过度维护造成的浪费和维护不及时造成的设备随机故障。然而类似于设备故障停机,预测性维护需要关闭设备进行维护作业。如果维护时机选择不当,维护过程会引起生产线的饥饿和阻塞,造成生产损失。因此,预测性维护不仅需要关注设备自身的维护需求,还需要与实际生产进行联动。以考虑机器状态劣化的航空产品流水线为研究对象,在流水线产出损失分析的基础上,研究流水线预测性维护决策问题。首先,针对缺料停机、设备故障等扰动停机事件和预测性维护事件,分析停机事件对流水线产出的影响,量化造成的流水线产出损失。其次,考虑流水线产出损失和维护成本构建奖励函数,建立基于马尔可夫决策过程的流水线预测性维护决策模型,结合深度Q网络算法求解模型获得优化决策方案。最后,通过仿真试验对比其他三种维护方法,验证了所提出决策模型的有效性。