下载掌阅APP，畅读海量书库
立即打开
维修是为了保持或恢复其完成规定功能的能力而采取的技术管理措施 [5] 。维修作为一项保障轨道交通运营的重要活动，对成本和可靠性有重要影响。制定一个有效的、能够良好实施的维修策略，对于预防车辆突发故障、提高整体可靠性、降低运营成本来说至关重要。随着维修理论的不断发展，维修新模式、新理念不断涌现，维修策略经历了从被动性维修（Reactive Maintenance，RM）到预防性维修（Preventive Maintenance，PM），再到预测性维修（Predictive Maintenance，PdM）的转变。RM仅用于在故障发生后恢复设备的运行状态 [6] ；PM根据基于时间或过程迭代的计划进度表进行维修，以防止故障发生；PdM基于对运行状况的在线估计进行维修，可以及时实现故障前干预。PdM尽可能降低维修频率，防止出现计划外的维修活动，从而降低成本。新维修策略的出现不意味着传统维修策略的淘汰，每种维修策略都有自己的特点和适用性，应避免采用单一维修策略，而是要根据不同系统中不同设备的特点，将多种维修策略灵活组合，才能带来更好的维修效益。
维修决策作为现代维修理论中的重要内容，是维修策略的精髓。维修决策凭借其所具有的系统性和精确性优势，成为维修学科中的重要问题。主要维修模式的发展过程如图1.1所示。
图1.1 主要维修模式的发展过程
第一阶段：被动性维修阶段（20世纪50年代以前）。
被动性维修（Reactive Maintenance，RM）又称修复性维修（Corrective Maintenance，CM），是一种被动维修方式。它的特点是坏了再修、不坏不修，适用于故障影响小、停机损失不大、容易快速修复、有冗余备份的设备。
第二阶段：预防性维修阶段（20世纪50年代至70年代）。
预防性维修（Preventive Maintenance，PM）包括两大维修体制，一是前苏联提出的计划维修；二是美国提出的定期维修。虽然两者的表现形式不同，但本质是相同的，都被称为基于时间的维修（Time Based Maintenance，TBM），即提前制订装备检查维修计划，在规定的阶段进行周期性预防性维修工作，以避免突发故障导致停机，适用于故障寿命与运行时间有关的设备。
第三阶段：多种现代维修模式并行阶段（20世纪80年代至今）。
在第三阶段，预测性维修得到了发展，相继出现了以可靠性为中心的维修、基于风险的维修、设备综合工程学、全员生产维修、E-维修、绿色可持续性维修和再制造工程、状态评估与健康管理等维修新理念、新模式 [7] ，维修管理的智能化、信息化、数字化时代已经到来。
维修策略（Maintenance Strategy or Maintenance Policy）指根据设备劣化发展情况确定的维修方针，包括决策依据、维修措施及维修时机等内容。
决策依据指评估产品劣化情况的依据，主要包括历史故障数据、运行状态数据和寿命分布规律等。
维修措施包括润滑保养、一般检查、详细功能检查、修理、更换和改进设计等。预期效果涉及产品功能、性能、可靠性的保持或恢复程度，主要有以下5种。
（1）完全维修指使装备在维修后恢复到全新的状态。
（2）最小维修指使装备在维修后恢复到发生故障前的状态。
（3）不完全维修指使装备在维修后恢复到介于完全维修和最小维修之间的状态。
（4）较差维修指使装备在维修后恢复到比发生故障前略差的状态，但是其状态仍在可靠及安全的范围内。
（5）最差维修指使装备在维修后恢复到比发生故障前更差的状态，且无法保证安全运行。
维修时机涉及维修间隔、检查间隔等。
维修策略定义为“对何种事件（如失效、超时等）需要采用何种维修工作（如修理检查、更换等）的完整描述，既可以在设计阶段采用，也可以在使用阶段采用”。多数维修策略的理论优化问题可采用运筹学模型处理。当前，随着维修重要性的提高，优化维修策略因具有提高系统可靠性、降低故障率和维修成本的作用而日益受到重视，促进了优化维修策略的发展，推动了维修策略的应用。从优化维修策略的角度出发，我们归纳得到以下10个主要的维修策略组成要素。
（1）系统状态模式：如果系统状态模式只有“好”与“坏”两种，那么系统状态是二元的；如果系统状态是多元的，则可用离散形式0,1,⋯ , N 表示，其中0状态表示全新状态， N 状态表示故障失效状态。
（2）系统结构：如单部件系统、多部件系统和复杂系统等。
（3）系统的劣化模式：如果系统是普通失效系统，则可以用失效率表示系统的劣化；如果系统的运行主要受外部和内部冲击的影响，则可以用冲击模型表示系统的劣化和失效。
（4）维修时间点：可以在与役龄相关的时间点进行维修，也可以在与状态相关的某个检测时间点进行维修；当然也可以在发生故障时进行维修。
（5）维修方式：主要包括预防性维修和事后维修，维修方式与维修程度密切相关。
（6）维修时间：如果维修是瞬间完成的，即用于维修的时间远小于运行时间，则可以忽略维修时间；否则，可以将维修时间看作一个常数或随机变量，以确定维修时间的影响。
（7）系统状态检测模式：①随时（连续）检测，可随时获知系统状态；②定时检测，定时对系统状态进行检测，只能在检测时获知系统状态；③随机检测，对系统状态的检测是随机进行的。
（8）信息水平：指对系统状态的了解程度。完全信息水平指检测获得的关于系统状态的信息是完全的；不完全信息水平指检测结果以一定的概率符合系统运行状态。
（9）费用结构：费用包括系统正常运行费用、失效损失费用、修理费用、更换费用、备件相关费用和维修设施设备折旧费用等。
（10）优化目标：可以是关于费用的，如在长期运行状态下使单位时间内的平均费用最低或期望折扣费用最低等；可以是关于可用度的，如在某种费用结构的限制下，使系统在某段时间内的可用度最高；也可以是关于生产率（利用率）或安全性的，如使生产率（或利用率）最高或安全性最好。
以不同的方式将上述要素组合，可以得到各种维修模型。由于在相同的维修策略下，可以得出多种维修模型，要综述所有的维修模型几乎是不可能的，所以在一定的标准下，从维修策略的角度研究优化问题是很有必要的。
根据维修方式得到的维修策略分类如图1.2所示。
图1.2 根据维修方式得到的维修策略分类
1）预防性维修策略
预防性维修指在发生故障前使产品保持在规定状态所进行的各种维修活动，一般包括擦拭、润滑、调整、检查、定期拆修和定期更换等活动。开展这些活动的目的是提前发现问题并采取措施，防患于未然。预防性维修适用于故障后果严重（如危及安全或可能导致出现较大经济损失）的情况。预防性维修策略主要包括定时维修策略和视情维修策略。
定时维修策略指在充分认识产品故障规律的基础上，根据规定的间隔期、累计工作时间（如运行时间）或里程，按计划进行维修。采用定时维修策略的条件是产品的寿命分布规律已知且确有耗损期，产品的故障与使用时间有确定的关系，产品系统中的大部分零部件能工作到预期时间。
视情维修策略指根据产品实际工作状态安排维修。大多数产品的失效不是突然发生的，而是经过一段时间形成的，因此可以考虑采用视情维修策略，使用一定的状态监测技术（如振动技术等）对可能反映故障的各种物理信息进行周期性检测、分析、诊断，据此推断其状态，并根据状态发展情况做出预防性维修安排。视情维修策略是动态的，适用于在故障前有明显劣化表现的产品，并要求有合适的监测技术。
预防性维修策略的优点和缺点如表1.1所示。
表1.1 预防性维修策略的优点和缺点
2）基于故障的维修策略
基于故障的维修指不在故障前采取措施，而在产品发生故障或损坏后，采取措施使其恢复到规定的状态。对于不重要的低成本设备或可接受故障带来的影响的设备，在没有其他合适的策略的情况下，可以采用基于故障的维修策略。然而，设备故障往往具有随机性，故障不一定能及时得到解决。此外，一个部件的失效可能引起其他部件的二次损伤，导致修理时间较长。
3）更改设计的维修策略
更改设计的维修又称改进性维修（Improvement or Modification Maintenance）或基于设计的维修，指通过重新设计，从根本上使维修更容易甚至消除维修需要。更改设计的维修策略抓住完成产品维修任务的时机，对其进行经过批准的改进或改装，消除产品在使用性和安全性方面的缺陷，提高使用性能，提高可靠性和可维修性，或者使产品持续具有某个特定的用途。该策略的实质是更改产品的设计。结合维修进行改进一般属于基地级维修（由制造厂或修理厂维修）。更改设计的维修策略的优点和缺点如表1.2所示。
表1.2 更改设计的维修策略的优点和缺点
预测性维修指预测设备可能发生故障的时间，并决定应采取哪些措施，以实现维修频率和维修成本的平衡。预测性维修通常涉及状态监测、故障诊断、故障预测技术，这些使能技术具有较大潜力，可以检测、隔离和识别机械设备和部件的故障前兆和早期故障，监测和预测其进展，并提供决策支持或自动制订维修计划。
预测性维修的原理是利用系统和部件的实际运行状况来对其进行优化，并根据仪表和传感器收集的数据（如振动数据、热图像、超声波数据等）进行预测分析。预测模型通过预测算法处理信息、发现趋势并确定何时需要对设备进行维修或更换。预测性维修是在必要的时候组织维修活动，而不是在设备故障后进行维修或提前更换设备，可以缩短计划内和计划外的停机时间、降低维修成本、减少不必要的库存和不必要的维修活动。然而，与被动性维修和预防性维修相比，预测性维修往往有较高的状态监测设备（如传感器等）成本。此外，随着数据收集需求、数据分析需求和决策需求的增长，预测性维修系统变得越来越复杂。
20世纪90年代以来，预测性维修在工业领域得到应用。2003年，ISO发布了一系列相关标准。ISO 13374给出了预测性维修系统架构，包含通信、显示相关信息和数据的格式和方法。这里介绍基于状态监测的开放系统架构（Open System Architecture for Condition Based Monitoring，OSA-CBM）。OSA-CBM提供了一个统一的、分层的架构，可以指导预测性维修系统的设计和实现。早期的OSA-CBM由7个通用层组成，以获得一个构造良好的系统，当前，采用的是包含6个功能块的OSA-CBM，如图1.3所示。
（1）数据采集：接入已安装的传感器，进行数据采集。
（2）数据处理：进行单通道或多通道信号转换，并用专门的特征提取算法对数据进行处理。
（3）状态监测：将特征值与期望值或操作限制值进行比较，并将结果传至状态指示器，进行状态监测。
（4）健康评估：结合系统健康状况变化趋势、运行状态和维护历史，确定系统是否正在退化。
图1.3 包含6个功能块的OSA-CBM
（5）预测评估：通过估计未来使用情况，结合当前系统的健康状态来预测系统状态。
（6）生成咨询：结合运行历史、当前和未来任务概况、资源限制等，提出维修建议和改进系统配置的建议。