决策支持系统毕业论文

【论文摘要】随着我国企业信息化建设的大力推进，企业对设备管理工作提出了更高的要求。设备作为企业的固定资产主要组成部分之一，是其进行生产的主要物质技术基础川，它们的运行状态、维护、保养等环节直接影响到企业生产的顺利进行和劳动生产率的提高。企业迫切需要建立起适合自身发展需要的、更先进的设备维修管理信息系统。本文着重探讨设备维修管理决策和设备故障诊断决策两类核心决策问题。

【论文关键词】设备维修 决策支持系统 故障诊断

该系统中包含多个决策模块，按其功能可主要分为以下几类决策问题：设备技术状态等级决策、设备维修管理决策、设备故障诊断决策、备件优化库存决策。该系统可以辅助设备维修管理人员进行泵站设备的维修决策。一般一个DSS的核心是模型库系统，其作用是管理各种决策方法、模型，设备维修管理及决策支持系统包含了多种决策模型，如线性规划、模糊决策方法、神经网络方法、层次分析法、灰色系统等。这些模型及其组合可分别在几个功能模块子系统中得到应用，如设备技术状态等级决策中用到模糊综合评判法，设备维修管理决策中用到了逻辑综合决断法、模糊综合评判法等，设备故障诊断决策中使用了模糊诊断理论、专家系统等。以下将着重探讨设备维修管理决策和设备故障诊断决策两类核心决策问题。

1.设备维修管理决策

对设备磨损（有形磨损和无形磨损）的补偿方式有维修和更新。维修可分为事后维修、预防维修和状态维修三种方式。这里的更新概念是指以全部的设备来代替旧设备。因此设备维修管理决策问题可分为：设备更新决策、设备维修方式决策、设备状态维修决策和设备维修周期决策等。以下主要讨论设备更新决策、设备维修方式决策。

设备更新决策

设备更新是修理以外的另一种设备综合磨损的补偿方式，设备更新有两种形式：一种是用相同的设备去更换有形磨损严重、不能继续使用的旧设备；这种更新只是解决设备的损坏问题，不具有更新技术的性质，不能促进技术的进步。另一种是用较经济和较完善的新设备，即用技术更先进、结构更完善、效率更高、性能更好、耗费能源和原材料更少的新型设备，来更换那些技术上不能继续使用或经济上不宜继续使用的旧设备。这种更新不仅能解决设备的损坏问题，而且能解决设备技术落后的问题。在当今技术进步很快的条件下，设备更新应该主要采用后一种。

对设备实行更新，不仅要考虑促进技术进步，同时也要能够获得较好的经济效益。对于一台具体设备来说，应该不应该更新、应在什么时间更新、应选用什么样的设备来更新，主要取决于更新的经济效果。设备更新的时机，一般取决于设备的技术寿命和经济寿命。

有些设备在其整个使用期内并不过时，也就是在一定时期内还没有更先进的设备出现。在这种情况下，设备在使用过程中同样避免不了有形磨损的作用，结果将引起维修费用（特别是大修费用）以及其他运行费用的不断增加。这时，即使进行设备原型替换，在经济上往往也是合算的，这就是原型更新问题。在这种情况下，可以通过分析设备的经济寿命进行更新决策。

设备原型更新的模型可按其费用函数分为低劣化模型、最小年费用模型等。这两种模型都是以追求设备寿命期内的费用最低为目标，当设备的费用最低时的年数也就是设备的设备维修管理及决策支持系统的辅助决策研究最佳更新期。

（1）低劣化模型①

t=t=

其中，t：设备的经济寿命；

B：设备原值；

q：设备的低劣化数值（即每年增加的使用维护费）。

实际分析时，考虑到资金利息，会进行适当的修正。当使用年限超过设备的经济寿命时，一般考虑更新，而不再考虑维修。

（2）最小年费用模型②

如果设备的低劣化值每年变化率并不相同则可采用最小年费用模型计算设备的最佳更新期。

Ct=

式中，ct表示某一确定年份的年平均费用（元）； cp表示某年设备的`使用成本（元）；k0表示设备原值； kc表示设备残值；t表示某一确定年数。ct最小时的年数就是设备更新的年限。

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设备可划分为重点设备、重要设备和一般设备，并根据设备的特点和状态，确定最适宜、最经济的维修方式：事后维修、预防维修或状态维修。因此维修方式决策的目标是在保证设备安全运转的基础上，实现设备寿命周期费用最经济、综合效益最高，具体来说，就是提高设备的利用率，降低设备维修费用和运行成本。

维修方式决策的总原则为：对于故障有发展过程且可监测、维修成本高的重要设备实施状态维修；对可靠性和安全性要求高的、故障属于寿命型但不易检测的设备采用定期预防维修，此时需要优化维修内容和间隔期；而对故障危害性较小、故障率恒定且故障不易检测的设备实施事后维修；并针对具体情况见缝插针的实施同步维修和改进维修。

设备维修方式决策的适用对象可以是整机，也可以是某一个子系统，甚至是子系统的某一个子系统，也就是说，维修方式的决策对象可以是所有的泵站系统、子系统，也可以是其中一种设备，甚至是主机的某一个零部件。不论是哪一级的维修对象，使用的决策模型都一样，以下介绍两种决策模型，分别是逻辑综合决断法、模糊综合评判法。

（l）逻辑综合决断法

“逻辑综合决断法”首先把设备分类，然后根据决策目标的要求，就设备性能指标提出一系列逻辑问题，最后根据答案决定建议实施的维修方式。“逻辑综合决断法”主要是一种定性分析方法，其分析步骤为：

第一步，确定企业实施不同维修方式的比例。由于设备、检测能力和维修人员素质等的差异，不同企业实施状态维修、定期维修和事后维修的比例是不同的；

第二步，按照下图所示的流程回答问题，确定设备的维修方式；

第三步，根据步骤一确定的比例关系，调整设备的维修方式，同时考虑其它重要的影响因素，如水电部门对某些设备实施维修方式的限制，最终确定设备的维修方式。

可以看出，逻辑综合决断法简单易行，能在时间短、开支少的情况下，对设备分类，还可充分吸收专家和使用人员的意见，逐步完善分析过程。

（2）模糊综合评判模型

模糊综合评判法决策的基本原理是认为设备特征参数与维修方式之间存在模糊关系：B=A。R ，其中A为设备特征参数模糊集，B为维修方式模糊集，R为识别矩阵，“。”为模糊算子，根据设备特征参数的隶属函数和识别权矩阵可以得到设备的评价集，然后依据一定的决策原则就可以进行设备维修方式决策“。”③

决策好维修方式是实现以可靠性为中心的维修策略的基础，以上两种决策模型各有优缺点，逻辑综合决断法比较简单，但只能利用设备的定性信息；模糊综合评判法在某种程设备维修管理及决策支持系统的辅助决策研究度上能够反映问题的本质，但自学习能力要差一些。对泵站设备而言，维修方式的决策受到诸多因素的限制，模糊综合评判方法有时因不能量化，忽略了某些因素，得到的决策结果不准确，失去辅助决策的意义，因此本系统偏重于采用逻辑综合决断法。

2.模糊理论在设备故障诊断决策中的应用④

作为一门崭新的数学学科，模糊数学的出现与发展，对许多领域尤其是工程技术领域产生了极大的影响，使这些领域不断出现新的成果，从而加速了这些领域的发展.设备维修管理就属于这样的领域。在这一领域中，有些设备的故障原因和现象是明确的、清晰的和肯定的，即模式是明确的、清晰的和肯定的，而大量的诊断对象的模式带有不同程度的模糊性，属模糊式的设备故障诊断及维修管理的问题。

模糊数学为复杂设备的故障诊断及维修管理提供了有力的数学工具。这是因为，随着现代科学技术的飞速发展，各种设备不断复杂化。根据模糊数学创始人Zadeh提出的“不相容原理”，当系统的复杂性增加时，精确而有效地描述系统行为的能力就减少，当达到某一闽值时，精确性和有效性变得相互排斥，因此，设备的复杂程度越高，其系统的模糊性也就越强。运用模糊数学的基本原理，分析处理设备状态监测和故障诊断及维修管理中遇到的模糊信息，将为设备的维修管理开辟新的有效途径。

总之，设备维修管理及决策支持系统的设计及应用将减轻设备维护过程中决策人员的工作负担，提高工作效率、设备运行率及可靠性，产生显著的经济效益。

参考文献：

①②方淑芬、吕文元.设备维修管理智能决策支持系统的研究.系统工程理论与实践［J］，2001（12）：53-59

③张曾科.模糊数学在自动化技术中的应用［M］.北京：清华大学出版社，1997.

④石涛.模糊数学在机械故障诊断专家系统中的应用［J］.武汉造船，1998（6）：17-18

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