矿山机电系统维护下的服役年龄动态建模与仿真

本文主要探讨了面向维护的矿山机电系统的服役年龄动态仿真与近似建模问题。研究者基于机械系统中零件的失效时间分布密度函数，构建了一个服务于维修策略的服役年龄模型。他们关注的是零件失效时间分布参数如何影响整个系统的服役年限，特别是探讨了这些参数如何决定系统的稳定性及其变化规律。 通过理论分析和仿真实验，研究发现系统的服役年龄变化过程呈现出从振荡逐渐趋向稳定的特性，可以类比为二阶系统的时间响应函数进行描述。系统服役年龄的变化周期与零件的平均使用寿命密切相关，而当系统达到稳定状态时，其服役年龄值接近于振荡幅度的平均值。对于固定的维护周期和设定的偏差，通过这个近似数学模型，能够方便快捷地计算出系统服役年龄的稳定值、振荡持续时间以及振荡次数等关键特征参数。 该研究不仅对矿山机电系统的健康管理具有实际应用价值，还对优化维护计划、降低维护成本提供了科学依据。通过对零件失效时间分布的深入理解，企业可以更有效地安排设备维护，提高设备的可靠性和整体性能，从而减少生产中断的风险。同时，本文的研究成果也为矿山机电系统的可靠性管理和维护决策提供了理论支持。 关键词： 1. 重组维护 (Reconditioning Maintenance)：这是一种旨在延长设备使用寿命的维护策略，通过修复或替换老化部件来保持系统功能。 2. 系统服役年龄 (System Service Life)：反映设备在正常工作条件下的预期运行时间，是衡量设备健康状况和维护需求的重要指标。 3. 可靠性 (Reliability)：系统在规定时间内和规定条件下完成预期功能的能力，与服役年龄密切相关。 4. 零件替换率 (Part Replacement Rate)：设备中易损部件更换的频率，对系统服役年龄有直接影响。 5. 维护成本 (Maintenance Cost)：与设备维护相关的费用支出，包括预防性维护和故障修复的成本。 本文通过深入研究矿山机电系统的服役年龄特性，为优化维护策略、降低维护成本提供了实用的数学模型和技术方法，这对于提高矿山机电系统的整体效能和经济效益具有重要意义。