1、复杂设备剩余寿命预测与维护决策技术解析

复杂设备剩余寿命预测与维护决策技术解析

1. 背景

在高科技迅猛发展以及全球竞争日益激烈的当下，现代工业化进程朝着更广泛、更复杂的方向发展。工业生产、交通运输、通信、航空航天和导弹武器系统等领域的相关设备不断升级，变得愈发先进和复杂。然而，这些复杂系统中，哪怕一个微小部件的故障都可能引发整个系统的崩溃，甚至造成巨大灾难。

例如，1994 年 9 月 8 日，美国航空公司的一架波音 737 飞机因方向舵非指令偏转，在匹兹堡附近坠毁，导致 131 人死亡；2005 年，吉林石化公司苯胺厂硝化单元的 P - 102 塔堵塞，引发严重爆炸，造成了巨大的经济损失。因此，确保这些复杂系统的可靠性和安全性至关重要，这也凸显了维修复杂设备的必要性。

维修能够提高系统的可靠性、可用性和安全性，减少损失并保障人员安全，但维修需要大量的资金支持。相关统计显示，制造业的维修成本占总生产成本的 15%，钢铁行业更是高达 40%。在美国，企业每年的维修成本超过 2000 亿美元，且约 30%的维修成本是由低效的维修方法导致的。

为了以最低成本确保系统正常运行，研究人员对维修策略进行了大量研究。维修方式也从最初的故障维修发展到定期维修，再到如今广泛应用的基于状态的维修。随着传感器技术和预测技术的飞速发展，基于状态维修的预测性维护应运而生，成为解决设备维护问题的重要途径，受到国内外学者的广泛关注。一些国外国家早在 20 世纪末就开始重视预测性维护，而我国在 2006 年 2 月国务院颁布的《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006 - 2020 年）》以及 863 计划的先进制造技术领域中，都将重大产品和设施的寿命预测技术列为急需发展的前沿技术。

2. 设备寿命预测