一、降低设备维修费用的探讨（论文文献综述）
鲍莉,郑焜[1]（2022）在《基于Excel的输注泵维修费用的自动评估模型》文中研究指明目的在Excel中建立自动评估模型,可以快速评估输注泵的维修费用,即是否选择维修。方法对泵的使用和维修情况进行分析,然后搭建计算模型,并在Excel实现自动化。结果在Excel中搭建的自动评估模型与主观判断的一致率达到75%,能反馈主观判断的结果。结论采用自动化评估模型可以快速评估维修费用,既能统一评价标准,也能提高工作效率,更能降低使用成本,并且模型可迁移性强。
支凯林,丁珠云,冯冲,谢志娟[2]（2021）在《多元合作维修管理模式对医疗设备维修费用、故障频率及服务满意度的影响研究》文中研究说明目的:研究多元合作维修管理模式对医疗设备维修费用、故障频率及服务满意度的影响。方法:选取医院临床在用的8类（医学影像设备、超声诊断设备、多参数监护仪、呼吸机、麻醉机、透析机、手术室设备和输注泵）808台8类常用医疗设备,按照管理模式将其分为对照组（387台）和观察组（421台）,对照组采用自主维修及厂家售后管理模式,观察组经优化医疗设备维修路径,建立临床科室、器械科、产品厂家及第三方维修公司的多元合作维修管理模式,运用鱼骨图分析故障原因、维修影响因素,评估风险等级设置管理权重等方法;比较两组8类设备的维修费用、故障频次、维修周期及服务满意度。结果:观察组8类设备维修费用低于对照组,差异有统计学意义（t=67.793,t=58.576,t=77.351,t=74.581,t=102.260,t=81.424,t=78.772,t=69.320;P<0.05）;观察组8类设备故障频次低于对照组,差异有统计学意义（t=67.116,t=51.714,t=46.148,t=75.587,t=46.072,t=55.922,t=45.917,t=17.866;P<0.05）;观察组8类设备维修周期低于对照组,差异有统计学意义（t=54.650,t=52.410,t=49.867,t=50.183,t=60.600,t=85.924,t=18.771,t=51.526;P<0.05）;观察组8类设备服务满意度高于对照组,差异有统计学意义（t=8.262,t=12.010,t=10.173,t=19.102,t=7.508,t=12.150,t=7.674,t=12.014;P<0.05）。结论:多元合作维修管理模式可降低医院常用8类医疗设备的维修费用、故障频率及维修周期,提高维修服务满意度。
刘振颖,张洪斌,宋天一,谢明璐[3]（2021）在《品管圈在第三方维修中规范化管理医疗设备的应用》文中认为目的采用品管圈手法在医工-第三方维修模式下改善设备生命质量,提高医疗设备管理的规范度。方法首先成立品管圈小组,借助戴明循环管理方法,对设备维修规范程度进行满意度调查;然后基于二八原则,采用柏拉图归纳分析在第三方维修模式下影响医疗设备科学规范管理的因素;最后绘制鱼骨图,针对重点因素实施具体改善措施。结果设备维修不规范度为47%,影响因素主要是维修费用过高、维修水平和设备修复率低、维修管理网络化程度极低等。通过技术培训和引入竞争,将设备维修费用同比约降低50%,规范度提高约66%;合理实施质控和维保,将设备使用风险程度和故障率降低47.5%,修复率提高约51%;大数据平台的应用实现了设备维修的高度统筹管理。结论运用品管圈科学管理医疗设备,可降低设备维修成本,提升设备管理的规范化程度,是医院实现平稳快速发展的科学有效管理手段。
李庆奇[4]（2021）在《基于互联网平台的医疗设备售后服务项目创业计划书》文中研究说明
于同坡[5]（2021）在《某军工制造企业设备管理问题及对策分析》文中研究指明
贾亭亭[6]（2021）在《B公司设备维修项目成本管理研究》文中进行了进一步梳理如今在国内大型企业深化改革的背景下,钢铁企业如何降本增效变得更加重要,设备维修成本是企业可控成本中最大的一项,因此,设备维修项目成本的高低直接影响着企业的利润水平。B公司是一个大型钢铁公司,拥有5条国际先进水平的板材生产线。为了更好地适应我国现代化企业生存和发展的要求,B公司在设备维修项目成本管理中不断寻找新突破,积累了一些经验,但是在某些方面还存在维修成本管理水平低等问题。如何能够寻找一条适合B公司厂情的设备维修成本管理办法,已经成为B公司亟待解决的问题。为此,本文通过理论与实际案例的分析,对B公司设备维修工程项目成本管理的相关问题进行研究,以期能够提高B公司设备维修项目成本的管控水平,进一步完善现代化成本管理制度,充分发挥企业优势,增强企业的整体竞争力。本文以B公司设备维修项目为研究对象,首先对国内外项目成本管理相关文献进行了综述,梳理了国内外设备维修项目研究现状及国内外设备维修项目成本管理研究成果,对现有研究的成果与不足进行了总结;其次,阐述了设备维修项目成本管理的概念和理论基础,对设备维修成本管理的概念、目的、内容、原则、方法等进行了概述;然后,对B公司设备维修现状进行了介绍,并分析了其存在的问题,如:B公司设备维修成本管理中普遍存在着项目成本预算方案偏差更正不及时、设备维修项目成本管理的方法落后、忽视了进度成本的控制等几个问题,并运用挣值法对B公司设备维修项目进行了案例分析,找出了项目执行的计划费用与实际费用偏差、项目计划进度和实际进度偏差,并结合项目实施现场实际情况进行分析,发现由于春节期间放假,施工进度减慢,紧接着疫情突发严重影响了维修进度,公司面临疫情的严峻形势不断采取应对措施,与供应商联系启动线上不间断服务售后,解答各种难题,加快维修进度,及时减少偏差;最后,本文针对B公司设备维修项目成本管理中存在的问题,分别从及时对项目成本预算方案进行纠偏、加强项目执行过程中成本与进度的同步管控、建立成本管控网格化体系、提高全员维修成本管理意识这几个方面提出了B公司加强设备维修项目成本管理的措施。
苏德[7]（2021）在《基于Markov过程的风电机组预防性维护与可靠性研究》文中研究表明随着全球环境问题得到越来越多的关注与重视,一次能源的储量逐渐减少,急需开发新的能源来缓解能源危机。作为一种可再生能源,风力发电在未来将会被不断地开发与利用。由于工作的需要,风力发电机一般建在比较偏远的地带,环境恶劣,使得维修工作面对巨大的挑战,因此,风电机组的日常维护显得至关重要。以时间连续的Markov过程为基础,分析比较传统的风电机组系统定期维护的策略,本文研究了基于状态的风电机组维修策略,在保证机组系统长期稳定运行的同时,还要考虑到维修所需要的成本要最低,基于以上,对维修决策进行了优化。本文具体研究内容及方法如下:（1）对于现有的多状态可修设备,根据多状态元件的定义,存在完全维修和非完全维修理论。通过分析风电机组设备的寿命分布与退化规律,应用Markov过程构建了设备在不同维修条件下的可靠性分析模型,同时可以得到各个模型的状态转移微分方程和关系矩阵。最后进行了实例分析,结果表明,视情维修在提高元件可靠度方面有着更大的优越性。（2）针对设备在实际工作条件下,无法借助一定的维修手段或措施使系统恢复到全新状态的情况,以离散状态下的Markov过程为基础,分析了在不同维修条件下的设备可靠性。考虑到一定的维修措施无法保证系统完全恢复,结合不完全维修模型,根据系统的状态对其进行维修,建立了风电机组设备的预防性维护模型。对模型进行递推与分析求解,可以得到系统稳态可用度的数学表达式。在此基础上,为了使得系统稳定可靠工作,可以得到该模型中系统的最佳检测周期和维修的阈值。最后,运用具体案例数据验证了模型与算法的可行性。（3）针对由多个联合劣化的部件构成的风电机组系统,考虑到预防性维修措施的不完全性理论,采用视情-机会维修措施,构建了系统状态空间划分模型,分析并求解得到相应的系统联合稳态概率密度函数,为保证系统长期运行时的费用率最低,构建了相应的优化模型,最终可得系统的最佳检测周期和预防性维修的阈值。最后,通过对风电机组某一系列设备参数进行仿真实验,验证了该维修决策优化模型的有效性,结果表明,对于维修措施无法使其完全恢复的可修多部件系统设备,该模型有助于维修决策的优化,进而降低整个系统的维修费用。
王丹彤[8]（2021）在《基于状态劣化模型的风电机组设备预防性维修策略研究》文中提出随着风电装机总容量不断增大,风机设备的维修越来越受到人们的关注,为保证风电机组安全可靠的运行,预防性维修被广泛应用到风机设备的维护中。预防性维修主要可分为基于时间的维修和基于状态的维修两种,现有的研究通常是将两者分开考虑的,容易出现“维修过度”、“维修不足”以及状态维修时机不确定等问题。基于此,本文从设备自身状态的时空演变关系出发,基于随机微分方程构造了设备的状态变换模型,从时间维修周期决策、状态维修阈值决策、时间与状态联合维修三个方面展开对风机设备的预防性维修研究。主要研究内容介绍如下:（1）对风电机组的主要构成设备进行介绍,分析各设备在状态监测过程中所使用的监测方法以及监测指标。针对多个监测指标共同反映同一设备状态的情况,本文采用熵值法对各监测指标进行赋权,使对设备状态的分析更加精确。（2）考虑到设备在运行的过程中会受到诸如天气变化、日常巡检等随机干扰,建立了基于随机微分方程的设备状态劣化模型。此模型将设备状态构成分为内部退化和外界随机干扰两部分,采用威布尔分布和多项式逼近构造设备的自身衰退模型,外界随机干扰采用布朗运动来模拟,同时采用数值迭代方法对设备状态模型进行参数求解,仿真结果验证了该模型的准确性。以设备可靠度为决策目标,预测设备维修时间,通过实例分析验证该模型的有效性。（3）通过状态劣化模型逼近设备在运行过程中的状态变化,基于此对设备进行预防性维修策略研究。首先基于可靠度构建设备状态修的费用模型,在维修成本最低的目标下寻找最优可靠度阈值。其次基于故障率构建设备时间修的费用模型,在维修成本最低的目标下寻找最佳维修周期。接着考虑到目前风电场中的维修方式是以时间修为主,状态修为辅的联合应用,但现有的联合应用策略却存在较大过维修的现象,故基于P-F曲线对时间修和状态修联合应用的维修策略进行了改进。采用设备状态劣化模型预测设备状态变化趋势,参考维修成本最低时的状态修阈值和时间修周期,通过对预测的状态故障时间和设定的周期维修时间进行比较,确定设备采用何种维修方式,最终通过仿真分析验证改进过后的维修策略具有更好的经济性。
段旭平[9]（2021）在《基于随机退化模型的风电机组状态维修研究》文中研究表明随着风电装机容量快速增长,风电运维产业也获得快速发展。风电场具有位置偏僻、外界影响复杂多变的特点,这使得风电机组运行面临随机故障多发、可靠性低、维修成本高昂的情况。虽然当前状态维修（Condition based Maintenance,CBM）通过动态维修减少偶发故障,避免由传统周期维修（Time based Maintenance,TBM）时间的不合理造成“过维修”和“欠维修”的情况发生,但是传统CBM的监测系统也需要高额的投资,而且CBM和TBM的内在关系需要分析。针对上述问题,本文提出随机退化模型（Stochastic Differential Equation,SDE）描述风电机组动态退化过程,然后基于SDE对CBM优化方法深入分析,通过分析CBM优化方法实现降低维修成本、提高风电机组可靠性的目的。主要研究内容介绍如下:（1）分析并建立风电机组的退化模型。首先对现有可靠性模型分析,结合风电机组退化特点提出SDE表示风电机组状态的变化过程。该模型采用常微分方程描述自然退化过程,布朗运动描述外界干扰对风电机组性能的影响。然后根据Ito原理求解SDE获取风电机组状态表达式,最后根据SDE解的性质求取模型参数。（2）针对单部件系统,研究CBM的优化方法。首先对整体退化性能进行分析,通过分析SDE的期望研究风电机组劣化的指数模型与实际退化过程的关系。其次采用SDE模拟风电机组的实际退化状态,指数模型模拟风电机组的预测状态,根据鞅理论分析两种状态变化趋势后确定CBM是以TBM为基础的优化。最后基于更新过程理论分析不同维修时间对风电机组可用度的影响,然后以可用度约束求取CBM时间。（3）针对多部件系统,研究状态机会维修的优化方法。首先将单部件的CBM和退化过程分别采用不同SDE描述,通过解析部件的最优状态表达式确定各类参数对部件状态的影响,验证多部件的状态机会维修是单部件CBM的优化。其次分析多部件的状态机会区间求取方法,最后根据优化算法求取最优状态机会维修费用。（4）以某风电场的故障数据为例对CBM优化策略仿真分析。通过TBM和CBM费用分析验证风电机组CBM是对TBM的优化,而且合理的CBM可以提高状态稳定性。通过对状态机会维修费用分析验证多部件的状态机会维修可进一步降低CBM费用。
秦子川[10]（2021）在《风电机组可靠性评估与预防性机会维修策略研究》文中研究说明近年来随着各个国家对清洁能源领域的重视,风电事业在全球范围内取得了高速的发展,因为中国得天独厚的地理环境优势,风力资源雄厚,从2016年开始风电总装机容量已位居世界第一。但是由于中国风电行业发展较晚,对风电设备的维修管理水平有限,维修数据利用不合理,导致对风电设备的可靠性评估结果与风机运行的实际情况有较大出入,进一步造成以可靠性为指标对风电设备制定出的维修策略不合理,“过维修”和“欠维修”现象频繁出现。为解决上述问题,本文从风电设备的失效特性出发,研究风电设备可靠性评估的新方法,建立更符合风机实际运行情况的故障率演化模型,并对传统的预防性维修模型进行优化。论文的主要研究内容包括以下几个方面:（1）针对风电机组工作环境恶劣,其发电机、齿轮箱等关键部件可靠性难以准确评估的问题,在考虑风电机组关键部件的停机故障数据与非停机故障数据的基础上,提出一种基于改进威布尔分布模型的可靠性评估新方法。该方法克服了传统威布尔分布只考虑每个非停机故障发生的位置,而未考虑停机故障区间长度对参数评估结果影响的不足。以某型号风机的故障数据为例,结合平均秩次法和最小二乘法求出形状参数和尺度参数,得到可靠度函数曲线与失效率函数曲线,并对其进行相关分析。通过实例分析,对比两种模型的参数估计结果,验证所提新方法的有效性。（2）为建立更符合风机实际运行情况的故障率演化模型,引入服役寿命递减因子和故障概率递增因子,在此基础上考虑维修周期内的故障小修,建立基于单部件可靠度约束的风电设备预防性维修模型,利用枚举法求出风机关键部件一个更换周期内的最佳维修次数和最佳预防性维修间隔期。（3）为解决风电场维修计划制定不合理,机组停机时间过长,“过维修”和“欠维修”现象频繁出现的问题,基于更符合风电场实际运行情况的可靠性数据,在传统预防性维修模型的基础上引入“机会”的概念,采用维修与更换相结合的方式,建立考虑机会维修的风机多部件联合预防性机会维修模型,运用粒子群优化算法,以总维修成本最小为优化目标,对风机各部件的机会维修可靠度裕度进行优化。以Matlab为平台对模型进行求解,结果表明,新建立的维修模型可以有效的减少机组停机时间,节约维修费用,最后为风机制定出一个运行周期内详细的维修计划。
二、降低设备维修费用的探讨（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、降低设备维修费用的探讨（论文提纲范文）
（1）基于Excel的输注泵维修费用的自动评估模型（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 材料和方法 |
| 1.1 评估设备 |
| 1.2 评估方法 |
| 2 泵的使用和维修现状 |
| 3 维修费用的自动评估模型 |
| 4 结果 |
| 5 讨论和总结 |
（2）多元合作维修管理模式对医疗设备维修费用、故障频率及服务满意度的影响研究（论文提纲范文）
| 1 多元合作维修管理模式 |
| 1.1 成立课题研究小组 |
| 1.2 分析设备故障原因 |
| 1.3 组织实施 |
| 2 多元合作维修管理模式应用 |
| 2.1 设备资料 |
| 2.2 管理方法 |
| 2.3 观察与评价指标 |
| 2.4 统计学方法 |
| 2.5 应用结果 |
| 3 讨论 |
| 4 结论 |
（3）品管圈在第三方维修中规范化管理医疗设备的应用（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 方法与工具 |
| 1.1 设备维修规范化管理品管圈的组成 |
| 1.2 主题的选定 |
| 1.3 活动计划拟定 |
| 1.4 现状调查与结果分析 |
| 1.5 目标的设定及量化 |
| 2 实施措施 |
| 2.1 原因分析 |
| 2.2 对策实施 |
| (1) 提高医工维修专业技术，合理引进竞争机制，对第三方维修形成有效的监督约束。 |
| (2) 合理安排计量与维保，降低返修和故障停机时间，提高设备使用效率。 |
| (3) 利用大数据平台，增加维修保养与计量质控信息数据库，完善医疗设备信息化管理。 |
| 3 结果反馈与分析 |
| 3.1 有形成果 |
| 3.2 无形成果 |
| 4 讨论与结论 |
（6）B公司设备维修项目成本管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.4 研究内容和方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 论文研究框架图 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 项目成本管理相关研究现状 |
| 2.1.1 国外项目成本管理相关研究现状 |
| 2.1.2 国内项目成本管理相关研究现状 |
| 2.2 设备维修项目相关研究现状 |
| 2.2.1 国外设备维修项目相关研究现状 |
| 2.2.2 国内设备维修项目相关研究现状 |
| 2.3 设备维修项目成本管理相关研究现状 |
| 2.3.1 国外设备维修项目成本管理相关研究现状 |
| 2.3.2 国内设备维修项目成本管理相关研究现状 |
| 2.4 文献评述 |
| 3 相关概念和理论基础 |
| 3.1 设备维修项目成本管理的相关概念 |
| 3.2 设备维修项目成本管理的基本理论 |
| 3.2.1 设备维修项目成本管理的目的 |
| 3.2.2 设备维修项目成本管理的内容 |
| 3.2.3 设备维修项目成本管理的原则 |
| 3.2.4 设备维修项目成本管理的方法 |
| 4 B公司设备维修项目介绍 |
| 4.1 B公司简介 |
| 4.2 B公司设备维修概况 |
| 4.3 B公司设备维修成本的构成 |
| 4.4 B公司设备维修成本管理现状 |
| 4.5 B公司设备维修成本管理存在的问题 |
| 5 基于挣值法的B公司设备维修项目成本控制分析 |
| 5.1 挣值法的基本原理 |
| 5.2 B公司项目执行情况偏差分析 |
| 5.3 B公司加强设备维修项目成本管理措施 |
| 5.3.1 及时对项目成本预算方案进行纠偏 |
| 5.3.2 加强项目执行过程中成本与进度的同步管控 |
| 5.3.3 建立设备维修项目成本管理网格化体系 |
| 5.3.4 提高全员设备维修项目成本管理意识 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 在学研究成果 |
| 致谢 |
（7）基于Markov过程的风电机组预防性维护与可靠性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 维修策略研究现状 |
| 1.2.2 维修决策性能研究现状 |
| 1.3 论文主要内容 |
| 2 可靠性参数与相关理论 |
| 2.1 设备可靠性相关参数及定义 |
| 2.1.1 可靠性概述及相关参数 |
| 2.1.2 可用性及量化指标 |
| 2.2 关于设备的故障类型与寿命分布模型 |
| 2.2.1 设备的故障模型 |
| 2.2.2 常用的设备寿命分布函数 |
| 2.3 维修策略类型及模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于Markov过程的可修设备视情维护模型 |
| 3.1 视情维修模型的描述 |
| 3.1.1 关于Markov过程的定义 |
| 3.1.2 视情维修模型的建立步骤 |
| 3.2 建立基于Markov过程的多状态维修模型 |
| 3.2.1 无维修条件下多状态设备可靠性建模 |
| 3.2.2 采取维修措施下的多状态设备可靠性建模 |
| 3.3 案例分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于Markov过程的风电机组状态维修模型 |
| 4.1 风电机组系统状态维修模型的建立 |
| 4.1.1 系统维修模型建立的前提条件 |
| 4.1.2 系统设备的状态检测过程 |
| 4.1.3 系统设备的视情维修模型 |
| 4.2 模型的分析与求解 |
| 4.3 优化分析 |
| 4.3.1 寻找λ_(in)最佳值 |
| 4.3.2 寻找k最佳值 |
| 4.3.3 同时寻找λ_(in)和k最佳值 |
| 4.3.4 数据仿真验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于状态空间划分的风电系统预防性维修决策 |
| 5.1 劣化过程建模 |
| 5.2 视情-机会维修策略 |
| 5.3 维修效果建模 |
| 5.4 维修决策建模 |
| 5.5 联合劣化状态空间划分模型 |
| 5.5.1 维修需求组合概率 |
| 5.5.2 稳态概率密度函数 |
| 5.6 数值实验仿真 |
| 5.6.1 稳态概率密度函数的数值求解 |
| 5.6.2 维修决策数值实验数值求解 |
| 5.7 本章小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（8）基于状态劣化模型的风电机组设备预防性维修策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内外TBM研究现状 |
| 1.2.2 国内外CBM研究现状 |
| 1.3 存在的问题及研究的意义 |
| 1.4 论文研究的内容 |
| 2 风机设备状态特征值的确定 |
| 2.1 风电机组设备简介 |
| 2.2 风机设备状态监测指标 |
| 2.3 状态特征值的确定 |
| 2.4 算例分析 |
| 2.5 小结 |
| 3 风机设备状态劣化模型的建立 |
| 3.1 风机设备状态劣化模型 |
| 3.1.1 随机微分方程 |
| 3.1.2 基于随机微分方程的状态劣化模型 |
| 3.2 故障率模型 |
| 3.2.1 基本故障率模型 |
| 3.2.2 状态影响率模型 |
| 3.2.3 设备的故障率模型 |
| 3.2.4 模型参数求解 |
| 3.3 状态波动率模型 |
| 3.4 仿真验证 |
| 3.4.1 随机微分方程应用 |
| 3.4.2 常微分方程模型应用 |
| 3.4.3 实例验证分析 |
| 3.5 小结 |
| 4 风机设备预防性维修策略研究 |
| 4.1 基于状态的风机设备预防性维修策略研究 |
| 4.1.1 状态维修决策描述 |
| 4.1.2 费用模型 |
| 4.1.3 基于维修成本的可靠度阈值的确定 |
| 4.2 基于时间的风机设备预防性维修策略研究 |
| 4.2.1 时间维修决策描述 |
| 4.2.2 基于维修成本的维修周期的确定 |
| 4.3 基于时间修和状态修联合应用的维修策略研究 |
| 4.3.1 维修决策概述 |
| 4.3.2 时间修与状态修联合应用费用模型 |
| 4.4 仿真分析 |
| 4.5 小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（9）基于随机退化模型的风电机组状态维修研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内外风电机组CBM研究现状 |
| 1.2.2 国内外风电机组状态机会维修研究现状 |
| 1.3 存在问题及研究意义 |
| 1.4 论文研究主要内容 |
| 2 风电机组退化建模及可靠性分析 |
| 2.1 风电机组主要结构特点 |
| 2.2 风电机组可靠性模型 |
| 2.2.1 可靠性指标 |
| 2.2.2 风电机组可靠性模型分析 |
| 2.3 风电机组的SDE分析 |
| 2.3.1 风电机组SDE建立 |
| 2.3.2 风电机组SDE求解 |
| 2.3.3 风电机组SDE参数求取 |
| 2.4 风电机组维修分类 |
| 2.5 小结 |
| 3 基于SDE的风电机组CBM分析 |
| 3.1 风电机组CBM分析 |
| 3.2 可用度分析 |
| 3.2.1 可用度模型 |
| 3.2.2 更新过程理论 |
| 3.2.3 风电机组可用度 |
| 3.3 风电机组维修费用分析 |
| 3.3.1 TBM费用分析 |
| 3.3.2 CBM费用分析 |
| 3.4 小结 |
| 4 基于SDE的风电机组状态机会维修分析 |
| 4.1 风电机组机会维修原理 |
| 4.2 风电机组状态机会维修原理分析 |
| 4.3 风电机组状态机会维修区间分析 |
| 4.3.1 部件威布尔模型参数求取 |
| 4.3.2 部件状态机会维修区间求取 |
| 4.4 风电机组状态机会维修费用分析 |
| 4.4.1 部件最优维修周期求取 |
| 4.4.2 部件CBM费用求取 |
| 4.4.3 风电机组状态机会维修费用求取 |
| 4.5 小结 |
| 5 算例分析及仿真 |
| 5.1 SDE仿真分析 |
| 5.1.1 风电机组状态预测变化仿真 |
| 5.1.2 风电机组TBM费用分析 |
| 5.1.3 风电机组可用度分析 |
| 5.2 CBM仿真分析 |
| 5.3 状态机会维修仿真分析 |
| 5.3.1 风电机组各部件CBM分析 |
| 5.3.2 风电机组各部件状态机会维修分析 |
| 5.4 小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间研究成果 |
（10）风电机组可靠性评估与预防性机会维修策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题的背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 风电机组可靠性评估的研究现状 |
| 1.2.2 风电机组预防性机会维修策略研究现状 |
| 1.3 本文研究的主要内容 |
| 2 风电机组可靠性与机会维修相关理论 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 风力发电机的结构 |
| 2.3 风电机组可靠性相关理论 |
| 2.3.1 可靠性指标概述 |
| 2.3.2 平均寿命 |
| 2.3.3 最小平均维修次数 |
| 2.4 机会维修相关理论 |
| 2.4.1 维修策略对比 |
| 2.4.2 机会维修决策过程 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于改进威布尔分布的风电机组可靠性评估 |
| 3.1 风电机组故障分类及数据的预处理 |
| 3.2 风电设备的参数估计模型 |
| 3.2.1 浴盆曲线 |
| 3.2.2 威布尔分布模型 |
| 3.3 改进的威布尔分布模型 |
| 3.3.1 最小二乘法计算威布尔分布参数 |
| 3.3.2 改进的平均秩次法 |
| 3.4 算例仿真分析 |
| 3.4.1 传统威布尔分布参数估计 |
| 3.4.2 改进威布尔分布参数估计 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于可靠度约束的风电机组预防性机会维修策略 |
| 4.1 预防性机会维修的基本原理及决策过程 |
| 4.1.1 基于可靠度约束的风机多部件预防性机会维修原理 |
| 4.1.2 风机多部件预防性机会维修决策过程 |
| 4.2 基于可靠度约束的风机单部件预防性维修模型 |
| 4.3 基于可靠度约束的风机多部件联合预防性机会维修模型 |
| 4.3.1 风机机会维修模型的假设 |
| 4.3.2 风机多部件机会维修模型的建立 |
| 4.3.3 风机多部件机会维修模型的优化 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.4.1 风机各部件维修参数的确定 |
| 4.4.2 单部件最优预防性维修次数求解 |
| 4.4.3 多部件预防性机会维修模型优化求解 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
四、降低设备维修费用的探讨（论文参考文献）
- [1]基于Excel的输注泵维修费用的自动评估模型[J]. 鲍莉,郑焜. 中国医疗设备, 2022(01)
- [2]多元合作维修管理模式对医疗设备维修费用、故障频率及服务满意度的影响研究[J]. 支凯林,丁珠云,冯冲,谢志娟. 中国医学装备, 2021(12)
- [3]品管圈在第三方维修中规范化管理医疗设备的应用[J]. 刘振颖,张洪斌,宋天一,谢明璐. 北京生物医学工程, 2021(05)
- [4]基于互联网平台的医疗设备售后服务项目创业计划书[D]. 李庆奇. 电子科技大学, 2021
- [5]某军工制造企业设备管理问题及对策分析[D]. 于同坡. 电子科技大学, 2021
- [6]B公司设备维修项目成本管理研究[D]. 贾亭亭. 内蒙古科技大学, 2021
- [7]基于Markov过程的风电机组预防性维护与可靠性研究[D]. 苏德. 兰州交通大学, 2021(02)
- [8]基于状态劣化模型的风电机组设备预防性维修策略研究[D]. 王丹彤. 兰州交通大学, 2021(02)
- [9]基于随机退化模型的风电机组状态维修研究[D]. 段旭平. 兰州交通大学, 2021(02)
- [10]风电机组可靠性评估与预防性机会维修策略研究[D]. 秦子川. 兰州交通大学, 2021(02)