[发明专利]一种基于风险费用预测的牵引供电设备维修方法

摘要

本发明公开了一种基于风险费用预测的牵引供电设备维修方法。其步骤主要是：将贝叶斯网络分类器模型得出的各设备正常状态的后验概率与故障状态的后验概率相减，得出各设备的健康指数，再引入健康指数修正值、得到修正运行状态预测值；进而将修正运行状态预测值与实际预测值的比较运算得到预测的准确率，进而得到风险费用；再通过不同健康指数的迭代运算得出风险费用最小的健康修正值及其最佳维修方案。该方法给出的维修方案，降低了预测结果的误差，提高了对各设备的状态预测准确率，节约的维修费用明显增多。

主权项

一种基于风险费用预测的牵引供电设备维修方法，其步骤为：A、输入数据将历史维修记录中各牵引供电设备的各次维修时的设备实际运行状态值ck及各次维修时的环境温度值X1k、冰雪值X2k、降雨值X3k、雷电值X4k、风速值X5k、载荷值X6k、人为因素值X7k共七个影响变量值输入系统；其中，k为维修的次数序号，k＝1,2,…,K‑1；K为当前拟进行维修的次数序号，ck＝0,1；ck＝0表示第k次维修时该设备正常，ck＝1表示第k次维修时该设备故障；B、获取运行状态信息的概率将七个影响变量作为贝叶斯网络的节点证据变量，构建出贝叶斯网络分类器模型；将各设备各次维修时的实际运行状态值ck和各次维修时的七个影响变量值代入贝叶斯网络分类器模型，得到七个影响变量与设备运行状态c的后验概率P(c|X1,X2,...,X7)；进而求出七个影响变量共同作用下设备运行状态c为故障的后验概率P(c＝1|X1,X2,...,X7)和七个影响变量共同作用下设备运行状态c为正常的后验概率P(c＝0|X1,X2,...,X7)；其中，X1,X2,...,X7分别表示影响变量：环境温度、冰雪、降雨、雷电、风速、载荷、人为因素；C、后验概率的计算根据第k次维修时的七个影响变量值X1K,X2K,...,X7K和B步骤的七个影响变量共同作用下的设备故障的后验概率P(c＝1|X1,X2,...,X7)，得到第k次维修时的设备运行状态为故障的后验概率Pk(c＝1|X1K,X2K,...,X7K)，其中，k＝1,2,…,K；根据第k次维修时的七个影响变量值X1K,X2K,...,X7K和B步骤的七个影响变量共同作用下设备正常的后验概率P(c＝0|X1,X2,...,X7)，得到第k次维修时设备运行状态为正常的后验概率Pk(c＝0|X1K,X2K,...,X7K)，其中，k＝1,2,…,K；D、运行状态预测及维修方案制定将第k次维修的设备运行状态为正常的后验概率Pk(ck＝0|X1K,X2K,...,X7K)减去第k次维修的设备运行状态为故障的后验概率Pk(ck＝1|X1K,X2K,...,X7K)得到第k次维修的设备健康指数b；如第k次维修的设备健康指数b>健康指数修正值B，则第k次维修时该设备的预测运行状态c'k为正常，即c'k＝0；否则，第k次维修时该设备的预测运行状态c'k为故障，即c'k＝1；其中，k＝1,2,…,K；维修方案的制定：当c'K＝1时，当前拟进行的维修，需对该设备进行维修；当c'K＝0时，当前拟进行的维修，不对该设备进行维修；E、预测准确率的计算将k≤K‑1的各次预测运行状态为故障，即c'k＝1(k≤K‑1)的设备数量相加得到预测故障设备总数Q1'；将k≤K‑1的各次实际运行状态为故障，即ck＝1(k≤K‑1)的设备数量相加得到实际故障设备总数Q1，进而得到故障预测准确率F，F＝Q1'/Q1；将k≤K‑1的各次预测运行状态为正常，即c'k＝0(k≤K‑1)的设备数量相加得到预测正常设备总数Q0'，将k≤K‑1的各次实际运行状态为正常，即ck＝0(k≤K‑1)的设备数量相加得到实际正常设备总数Q0，进而得到正常预测准确率R，R＝Q0'/Q0；F、风险费用评估风险费用S，即当次维修至下次维修前多余花费的设备维护费用，由下式得出：S＝[Q'K0×(1‑R)/R]×S1+[Q'K1×(1‑F)/F]×S2其中，S1为对一台设备维修时的故障检测费用，S2为一台设备未对其进行维修检测但在下次维修前发生故障的净损失,Q'K0为第K次维修(当前拟进行的维修)设备预测运行状态为正常即c'K＝0的设备数量，Q'K1为第K次维修(当前拟进行的维修)设备预测运行状态为故障即c'K＝1的设备数量；G、最佳维修方案的获得取不同的健康指数修正值B，重复D到F步的操作，算出不同健康指数修正值B下的风险费用S值；比较各个风险费用S值得到最小风险费用值S0，最小风险费用值S0对应的健康指数修正值B即为最佳健康修正指数B0；由最佳健康修正指数值B0下的各设备的预测运行状态c'k，得出的各设备当前拟进行维修的维修方案即为风险费用最小的最佳维修方案；最后，最佳维修方案与固定周期维修方式的费用差Sp，Sp＝(Q'K0+Q'K1)×S1‑[Q'K1S1+[Q'K1×(1‑F)/F]×S2]＝Q'K0×S1‑[Q'K1×(1‑F)/F]×S2；该费用差即为较之于固定周期维修方式，最佳维修方案节约的费用Sp。