基于半马尔科夫决策过程的风力机状态维修优化

恶劣的工作环境、昂贵的维修成本和停机损失对风力机及其部件的维修提出挑战。以齿轮箱、叶片等风力机核心机械部件为对象,将部件退化过程离散成有限的退化状态;以长期折扣成本最低为目标,考虑风速、备件物流、停机损失等因素的影响,建立基于半马尔科夫决策过程的状态维修优化模型。分析各退化状态下的维修策略、检测间隔时间以及不同退化状态间的转移概率,并采用策略迭代算法求解模型。以某风力机齿轮箱为例,通过对等周期、非等周期检测条件下检测间隔时间和维修成本的分析,得到优化的维修决策。研究结果表明,该模型能有效描述风力机核心部件的退化过程,实现风力机维修优化。