[发明专利]一种结合人为因素评估设备检修风险的方法和系统在审

专利信息
申请号: 201510923230.X 申请日: 2015-12-14
公开(公告)号: CN105574651A 公开(公告)日: 2016-05-11
发明(设计)人: 刘雪飞;田启东;杨秀瑜;林欣慰;何蓝图;李俊;包博 申请(专利权)人: 深圳供电局有限公司
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06Q50/06
代理公司: 深圳汇智容达专利商标事务所(普通合伙) 44238 代理人: 潘中毅;熊贤卿
地址: 518000 广东省深圳市*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 结合 人为因素 评估 设备 检修 风险 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种结合人为因素评估设备检修风险的方法,其特征在于,所述方法包 括:

a、根据设备状态检修的预设总检测周期,获取检测总次数及每一检测次数 对应的单个检测周期,并进一步获取单个检测周期内状态检修的平均检测成本 作为第一成本,以及获取单个检测周期内每次缺陷修复的平均费用成本和每次 故障修复的平均费用成本分别作为第二成本和第三成本;

b、确定人为因素检测失误的概率,并根据所述确定的人为因素检测失误的 概率,得到缺陷检测概率,且进一步根据所述得到的缺陷检测概率,获取单个 检测周期与缺陷修复次数的关联函数,以及单个检测周期与故障修复次数的关 联函数;

c、根据所述获取到的第一成本、第二成本、第三成本和检测总次数,以 及所述单个检测周期分别与缺陷修复次数和故障修复次数的关联函数,构建出 检测修复成本函数;

d、根据预设的函数变化规则,对所述构建出的检测修复成本函数进行函数 变换,并依据预设的计算方法,计算出所述变换后的检测修复成本函数的最小 值,且将所述计算出的最小值作为设备检修最佳成本输出。

2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤b具体包括:

确定人为因素检测失误的概率,并根据所述确定的人为因素检测失误的概 率,得到缺陷检测概率;其中,所述人为因素检测失误的概率与所述得到的缺 陷检测概率相加后为1;

根据所述得到的缺陷检测概率,得到单个检测周期与其对应检测出缺陷时 所得数量的关联函数,单个检测周期与其对应所检缺陷检修后在下一检测周期 仍为缺陷时所得数量的关联函数,以及单个检测周期其对应所检缺陷在上一检 测周期仍为缺陷且在下一检测周期被完美检修时所得数量的关联函数,并进一 步推导出所述单个检测周期与缺陷修复次数的关联函数;

根据所述得到的缺陷检测概率,得到单个检测周期与其对应缺陷在检修前 衍生出故障时所得数量的关联函数,以及单个检测周期与其对应缺陷在不完美 检修后衍生为故障时所得数量的关联函数,并进一步推导出所述单个检测周期 与故障修复次数的关联函数。

3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述构建出的检测修复成本函 数为CN1(TN)={NN[Ci+CrK2(T)+CbB2(T)]+CN}/TN+CA(TN);其中,NN为所述检测总 次数;Ci为所述第一成本;Cr为所述第二成本;Cb为所述第三成本;CN为整个 预设总检测周期的平均费用成本;K2(T)为所述单个检测周期与缺陷修复次数的 关联函数;B2(T)为所述单个检测周期与故障修复次数的关联函数;TN为所述预 设总检测周期;CA(TN)为所述预设总检测周期TN后对所有剩余缺陷修复的修正成 本。

4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法进一步包括:

计算出当所述变换后的检测修复成本函数取最小值时对应的单个检测周 期,以及根据所述计算出的单个检测周期及所述检测总次数,得到新总检测周 期,并进一步将所述计算出的新总检测周期修订为所述预设总检测周期,以及 将所述计算出的单个检测周期修订为所述每一检测次数对应的单个检测周期。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于深圳供电局有限公司,未经深圳供电局有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201510923230.X/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top