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基于剩余寿命的矿山设备备件管理技术研究

作　者: 郭耀华
导　师: 陈惠贤
学　校: 兰州理工大学
专　业: 机械制造及其自动化
关键词: 剩余寿命设备管理故障检测
分类号: F273
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 130次
引　用: 3次
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内容摘要

设备是企业至关重要的生产要素和有形资产,也是衡量企业规模化发展能力与现代化管理水平的主要标志。设备管理与维护工作是实现安全、清洁、文明生产的前提和基础,是企业QEHS(质量、环境、职业健康和安全)管理体系的重要组成部分,是确保产品质量的有效保障,同时也是全面质量管理过程控制的必要手段之一。目前企业普遍存在着由于库存结构不合理而造成库存积压、资金浪费的现象,但库存管理又是一个十分复杂烦琐的问题。由于在库存管理过程中,既不希望占有过多的流动资金,又不希望备件短缺,影响设备的及时修复;同时对备件的损坏规律与订货规律。不能及时准确地掌握,因此也就给合理库存结构模型的设计带来了困难。实际上设备管理软件中的备件管理,一般仅仅是出、入库的数据库管理,能够完成数据统计、表格生成和掌握库存状况,但对这种库存结构是否经济合理,就不能回答也无能为力了。要把备件库存真正纳入管理的过程,就要本着边调研、边摸清规律、边进入模型的思路,使备件库存结构逐渐透明。其实,整个备件管理的过程也就是备件损坏规律、订货规律的逐渐透明化,库存结构的逐渐经济合理化的过程。研究科学的备件管理方式,可达到优化备件库存结构,压缩备件库存资金占用量,减少备件消耗,降低备件采购成本,追求备件寿命周期内费用最经济的目的。对企业降低设备维修与备件的综合成本,实现设备维修管理效益最大化具有非常重要的现实意义。目前,国内外对备件管理的定量化决策研究主要采用解析的方法。该方法可以较好地解决其中许多问题,但是,由于备件管理系统涉及因素多,解析方法往往做了许多假设和简化。此外,在有些情况下,如有横向调剂、各基层库存情况有较大差别等,现有的解析方法目前还不能解决这些问题。因此,我们运用剩余寿命预测法对维修管理系统进行研究,以便更全面地解决备件管理中遇到主要问题。本文论述了常用的故障诊断及剩余寿命预测方法的优缺点以及在矿山企业的适用范围,并最终利用趋势分析手段建立了基于剩余寿命预测的矿山企业典型备件的管理模型。

全文目录

摘要  7-8
Abstract  8-9
插图索引  9-10
查表索引  10-11
第1章绪论  11-19
  1.1 课题意义及国内外研究现状综述  11-17
    1.1.1 课题意义  11-14
    1.1.2 国外研究现状综述  14-16
    1.1.3 国内研究现状综述  16-17
  1.2 课题研究目标、研究内容和拟解决的关键性问题  17-18
  1.3 可行性分析  18
  1.4 课题的创新性  18-19
第2章维修备件库存及故障诊断与寿命预测技术概述  19-59
  2.1 维修备件库存管理的基本内容  19-29
    2.1.1 维修备件的库存管理  20-23
    2.1.2 设备管理与设备维修模式的发展  23-25
    2.1.3 备件管理的目标和工作内容  25-26
    2.1.4 备件储备和设备维修模式的关系  26-28
    2.1.5 备件库存与产成品库存的差别  28-29
  2.2 国内外企业维修备件库存管理概况  29-32
    2.2.1 国内企业维修备件库存管理工作存在的问题与差距  29-31
    2.2.2 国内专业化维修和备件集中仓储的发展趋势  31-32
  2.3 机械设备故障诊断与寿命预测技术的发展现状  32-40
    2.3.1 设备故障诊断的定义和基本原理  32-33
    2.3.2 国内外研究现状  33-34
    2.3.3 机械故障诊断的内容及实施方法  34-40
      2.3.3.1 机械故障诊断的基本内容  34-36
      2.3.3.2 机械故障诊断的常用技术  36-40
  2.4 寿命预测方法的研究  40-52
    2.4.1 机械设备故障的发生规律  42-46
    2.4.2 机械设备剩余寿命分析与预测的基本方法  46-52
  2.5 备件库存订货模型  52-59
    2.5.1 备件库存订货模型分析  52-55
    2.5.2 备件库存控制策略  55
    2.5.3 备件库存模式实施措施  55-59
第3章以轴承为例建立基于剩余寿命的备件管理模型  59-79
  3.1 大型矿山企业设备管理中存在的问题  59-62
  3.2 滚动轴承寿命计算方法  62-66
    3.2.1 传统轴承寿命计算公式及其修正  63-64
    3.2.2 基于神经网络趋势分析以及剩余寿命预佑  64-66
  3.3 机械设备剩余寿命预测模型的建模方法  66-68
    3.3.1 建立基于神经网络的剩余寿命预测模型的策略  66-67
    3.3.2 基于多因素的预测模型  67
    3.3.3 BP预报网络收敛性及预报速度的讨论  67-68
  3.4 新的轴承预测寿命  68-75
    3.4.1 滚动轴承寿命预测新模型  68-69
    3.4.2 概率系数的计算  69-71
    3.4.3 寿命计算  71-72
    3.4.4 预测计算流程和计算实例  72-75
  3.5 备件的计算模型  75-78
    3.5.1 指数寿命件备件计算模型  75-76
    3.5.2 正态寿命件备件计算模型  76
    3.5.3 部件寿命服从威布尔分布的备件数量的确定  76-78
  3.6 系统的建立  78-79
第4章系统软件设计简介  79-87
  4.1 引言  79
  4.2 决策支持系统概述  79-82
  4.3 备件库存控制IDSS体系结构  82-85
    4.3.1 基本体系结构设计  83
    4.3.2 功能结构设计  83-85
  4.4 针对于备件需求量函数模块的软件的模块化设计  85-87
    4.4.1 针对于备件需求量函数模块的软件模块化设计  85-86
    4.4.2 软件的设计平台与运行环境  86-87
主要结论与展望  87-89
  主要结论  87-88
  工作展望  88-89
参考文献  89-92
致谢  92-93
附录A  93

基于剩余寿命的矿山设备备件管理技术研究

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