设备健康监测与备件库存优化方法在离散车间的应用

吴浩; 吉卫喜; 张泽宏; 张贇; 党英

doi:10.13873/J.1000-9787(2022)10-0152-04

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设备健康监测与备件库存优化方法在离散车间的应用

应用技术 | 更新时间：2025-09-11

- 设备健康监测与备件库存优化方法在离散车间的应用
- 设备健康监测与备件库存优化方法在离散车间的应用
- 传感器与微系统 2022年第10期页码：152-155+160
- 作者机构：
  
  江南大学机械工程学院 2. 江苏省食品制造装备重点实验室
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2022)10-0152-04
  中图分类号： TH18
- 纸质出版：2022
- 稿件说明：
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吴浩, 吉卫喜, 张泽宏, 等. 设备健康监测与备件库存优化方法在离散车间的应用[J]. 传感器与微系统, 2022,(10):152-155+160.

设备健康监测与备件库存优化方法在离散车间的应用[J]. 2022, (10): 152-155+160.
吴浩, 吉卫喜, 张泽宏, 等. 设备健康监测与备件库存优化方法在离散车间的应用[J]. 传感器与微系统, 2022,(10):152-155+160. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2022)10-0152-04.

设备健康监测与备件库存优化方法在离散车间的应用[J]. 2022, (10): 152-155+160. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2022)10-0152-04.

摘要

针对离散车间传统的现场设备管理模式存在效率低、日常维护成本高等弊端，提出了基于数据驱动的设备健康监测和备品备件的库存优化方法。首先，对设备生产过程中产生的反映设备健康状况的关键信号经采集、处理与封装后，利用改进粒子群优化（IPSO）算法优化隐马尔科夫模型（HMM）评估设备当前健康等级，依据评估结果进行设备的主动维护。其次，为了优化库存降低备件更换不及时带来的损失，建立了考虑设备备件的重要度与成本最小为目标的库存控制模型。实验结果表明：健康预测模型能够实现设备健康状态的准确识别，识别精度达96%以上；库存模型可有效降低配件的总成本，结合企业实际验证了方法的可行性与有效性。

Abstract

关键词

Keywords

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