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方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果，也不包含为获
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摘要
设备剩余寿命预测，尤其是维护服役设备保持优良的工作状态，是保障企业生产
系统正常运行和如期保质保量完成生产任务的前提，也是企业查定、核算生产能力和
编制综合生产计划的重要基础。在制造业企业中，众多种生产设备均面临着服役期间
的维修和维修计划安排问题。特别是随着生产制造自动化和智能化程度的不断提高，
面对生产制造单元内各道生产工序相互关联的多台设备，以及多个生产制造单元中的
诸多种设备，如何精准预测设备剩余寿命并做出科学合理的预知性联合维修决策，已
是工业制造业企业普遍关注而又亟待解决的现实难题。对此，国内外做了许多研究工
作，如基于物理模型或数据驱动等方法预测设备剩余寿命、单台设备系统的维修决策
等。但已有研究成果还存在设备寿命预测模型的现实拟合性较差、多台设备维修模型
没有考虑设备故障类型等弊端，此外，在多制造单元设备联合维修决策方面还存在着
研究上的空缺。
本文面向工业制造企业中相同工艺阶段的生产制造单元，以多种生产设备预知性
联合维修决策问题为研究对象，以设备状态监测、故障诊断、寿命预测、联合维修等理
论为基础，借助大数据、工业物联网等新兴技术，在构建设备剩余寿命预测模型和诊断
归并设备故障类型的基础上，给出生产制造单元内和跨单元的多种生产设备预知性联
合维修决策模型，以提高设备可用度，减少生产停机损失和维修费用，为制造企业解决
预知性的多种生产设备并行的联合维修决策问题。本文主要完成了以下几方面研究工
作：
（1）基于设备状态监测及故障诊断的相关理论内容，在分析常见的状态监测系统
基础上，研究记录各设备已经出现或可能出现的故障类型与诊断方法，明确企业生产
计划需求，按照一定的算法和设计原则，设计了大数据驱动的 B/S模式的设备状态监测
与故障诊断系统，实现设备的实时信息监控、故障诊断、远程维护和异常报警等功能。
（2）基于状态监测与故障诊断系统获取的设备运行状态数据，以隐半马尔可夫模
型为基础，将自相关观测量引入观测概率矩阵的计算，利用改进的前向后向算法定义
部分中间变量，再基于伽马分布对模型的参数进行估计，建立基于自相关观测量的隐
半马尔可夫模型。通过该模型对设备的剩余有效寿命进行预测，以算例分析说明该模
型的现实拟合性、模型可靠性和预测精准性。
I
沈阳工业大学硕士学位论文
（3）结合设备故障类型和剩余寿命预测结果，通过大数据监测系统及日常维护记
录收集到的设备运行数据，分析面向相同工艺阶段的单个制造单元内及多个制造单元
间设备不同布局情况下的多种生产设备预知性联合维修决策问题。以威布尔比例风险
模型为基础，借助联合维修理论，分别以设备系统的维修费用最低和可用度最大为目
标，建立单元内和跨单元多种设备系统的预知性联合维修决策模型，通过算例分析验
证模型的可行性和有效性。
关键词：制造单元，状态监测，剩余寿命预测，隐半马尔可夫模型，预知性联合维修
II