时间:2024-08-31
赵剑
摘要:本文在研究煤矿设备人-机-环境的基础上,结合煤矿井下生产系统的特点,根据具备小修的基本维修策略,将小修维修时间、预防性维修时间均做随机过程处理,同时模型创造性地引入了设备维修微损量的概念,很好地解决了煤矿实际维修作业;在模型的具体应用中,可以根据煤矿采掘接替计划及当前地质条件不断的调整维修计划期确定最佳维修周期,具有较强的可操作性。
关键词:煤矿设备;维修微损量;维修计划期;威布尔分布
1 引言
根据调查统计,我国煤矿的固定资产中有55-65%为机电设备和设施,原值约为200-245亿元,是煤矿固定资产的重要组成部分,它在矿山生产中与井巷工程具有同等重要的地位,而且机电设备所花费的资金约占生产成本的40%以上。在煤炭生产中,从工作面采煤、装煤、运煤直到大巷运输、提升、通风、排水、选煤以及储、装、运的全过程,都已普遍采用各种不同类型的机械化设备。因此,煤矿生产能否顺利、正常地进行,在很大程度上取决于设备的完善程度,只有设备经常处于良好状态,不间断地安全运转,生产才有可靠地保证,煤矿实际的生产能力才能达到理论核定的产出量。另外,从安全生产角度来看,煤矿设备多,环节多,互相联系,彼此制约,一个设备发生问题,轻则影响局部生产,重则涉及全矿被迫停产甚至会引起人身重大事故。煤矿生产具有其环境特殊性,如扇风机、排水设备以及各种电气设备,特别是防爆设备等,它们技术状态的好坏直接关系到人身与矿井的安全。
由于井下生产环境恶劣,煤矿设备故障大多为随机性的。如何对随机发生故障的设备作出正确的维修决策,不仅要保证煤矿企业的安全、高效生产,而且要尽量减少设备维修成本,提高煤矿企业的市场竞争力。但在实际煤矿企业的生产中,为了追求煤炭产量和井下生产的连续性,企业往往忽视了过高的维修成本。随着综合机械化采煤技术的成熟,煤矿设备也向着大型化、复杂化、精细化方向发展,由此带来的是越来越高的维修复杂度和维修成本,因此探索符合煤矿生产设备的维修决策模型是煤矿设备管理工作势在必行的一项重要内容。
2基本維修决策
2.1等周期维修策略
3煤矿设备维修策略模型构建
3.1模型假设
随着机械化采煤工艺的发展,煤矿井下生产系统的连续性越来越高,某一子系统的设备出现故障将导致整个采煤系统地停工,从而带来巨大地经济损失。在分析基本维修决策模型地基础上,本文将生产损失成本纳入维修费用,同时将预防维修成本做随机过程处理。为了更好的求解模型,做如下假设:
(1)根据现场数据的统计分析和理论推导,煤矿主要生产设备的可靠度服从二参数威布尔分布,并且设备初始可用度为A;
(2)设备状态模式:设备只有“运行”和“失效”两种状态;
(3)设备劣化模式:以一个递增失效率函数来表示其劣化过程;
(4)维修时间:设备小修的维修时间服从均值为的一般分布;预防性维修时间服从均值为的一般分布;
(5)维修效果:在同一个预防性维修周期内,故障小修只恢复设备的功能,不改变设备可靠性;而预防性维修则可以使设备“恢复如新”;
(6)维修费用:停产损失成本是预防性维修时间的确定函数;预防性维修成本是维修时间和维修周期的一个二元函数。
3.2目标函数
预防性维修减少了随机故障的发生次数,降低了设备的运行费用和产品的附加成本,但需花费一定的时间和费用。过多的预防性维修活动会使总维修成本增加,造成过维修;而维修活动不足会使故障发生的频率增高,增加设备的故障维修成本,造成欠维修。在众多的文献专著中,确定设备维修策略优化解一般是以最少的总运行费用C*来寻求最佳的维修更换周期T*。然而在实际的生产过程中,由于受到作业场所、设备操作人员、设备维修人员能力以及设备环境可达性等因素的影响,精确的统计维修成本往往是不可能的。本文在考虑煤矿井下生产条件恶劣、要求生产连续性高以及吨煤市场价格等因素下,提出煤矿设备维修决策优化的目标函数应该是以设备平均可用度不变或者微损为约束条件来求解最佳维修周期T*,尽量降低井下设备维修次数,从而保证生产运行时间尽可能的长。在时间t内,设备的总维修成本由小修费用、预防性维修费用以及生产损失成本三部分构成[2],其优化目标函数为:
结论
本文在研究煤矿设备人-机-环境的基础上,结合煤矿生产作业的特点,基于具备小修的基本维修策略,将小修维修时间、预防性维修时间均做随机过程处理,同时模型创造性的引入了设备维修微损量的概念,按照设备重要程度进行分类选择,从而适合于实际维修作业;使用模型的过程中,可以根据煤矿采掘接替计划及当前生产地质条件不断的调整维修计划期确定最佳维修周期,具有较强的可操作性。
参考文献:
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