一、状态维修中的问题与RCM维修体制（论文文献综述）
俞杰[1]（2019）在《核电站专用工具自主化运维项目中的备件库存优化管理》文中研究表明提高核电运行管理水平是提高核电站经济性,保障核电站安全性的重要环节。缩短大修工期、延长发电时间是提高机组设备平均利用率的主要方法。专用工具是核电站维修的一大载体,直接影响着维修质量和工期,部分还影响到核安全。另外,专用工具的操作和维修将消耗大量的运营成本,其中备件成本又是占运营成本的主要部分。核电站专用工具的自主化运维项目中备件的管理是影响项目成本的主要因素。备件如果储备过多,生产容易保证,但占用企业大量的流动资金;如果储备过少,增加维修难度,生产无法保证,甚至造成重大经济损失。专用工具备件库存的优化管理可以有效降低运维成本,提高工具可靠性,保证维修活动的正常进行。如何对备件库存进行有效的管理,寻找一种最佳库存控制策略,使库存水平保持在合理的水平上,减少资金的占用量,提高资源的利用率,保障维修质量是每一个企业都应认真思考的问题。有效的库存管理对于项目的顺利实施及企业的生产经营都起着积极的作用,也是项目管理专业的重要课题和研究方向。本论文通过分析核电站专用工具的管理现状和问题研究,总结提出备件分类对于库存管理的重要意义,创新性地提出了结合可靠性分析方法的改进型ABC分类法。论文首先通过RCM分析法识别系统关键部件,而后从故障率的角度分析备件故障发生的概率和等级,最后使用图表影响法形成对备件的ABC分类。在合理分类的基础上,论文对不同类别的备件选用区别化的管理策略,对每类备件进行了库存管理的优化,并使用虚拟库存进行整体进一步优化,达到了提高设备可靠性、降低库存成本、保障核电安全的效果。本论文还以整体螺栓拉伸机及其相关系统部件为例进行了方法应用和验证,通过实际数据分析和对比展示了以可靠性理论为基础的备件库存优化方法的有效性和实用性。因此本论文对于理论创新和实践提升都有着良好的应用价值。
陶强[2]（2019）在《重油催化装置设备维护系统研发》文中提出在过去的几十年中,石化行业的设备维护的数量和种类大幅度增加,设备维护技术和维护观念的不断更新,使设备维护往学科方向发展,并发生了巨大的变革。生产行业中对维修的观念和技能面临严峻考验,工程人员和管理人员开始逐渐更新思维方式和行为方式,建立一种科学的维修管理战略性的框架系统,以改变企业、企业现有有形资产和使用该类资产的人员三者之间的关系,让新设备能以快速度、强稳定度和高精度投放到更有效的应用过程中去。现代企业的管理是高技术的设备、先进的管理理念和规范化的标准运作模式的全面结合,通过这一结合过程,从企业的技术管理、生产活动、组织机构和综合管理等方面,完成对资源的统一划分和优化配置,确保企业设备资产管理的安全性和成本利用的高效性,是企业发展和进行产业活动的物质基石。重油催化装置是石化企业中的一个重要的生产装置,包含复杂的工艺,种类繁多的动、静设备以及管线和其他辅助设备,由于装置整体体量庞大,运行成本较高,工作期间基本不能允许出现停机状况,因为停机意味着重大的经济损失,所以设备的维护和管理极为重要。对重油催化装置设备维护的规范化需要逐渐从纸质文档和人工管理逐渐过渡到电子文档和信息化管理过程,建立并完善现代化石油化工企业设备维护信息化系统,可以实现高效化和低风险的设备维护要求,也是未来石化行业信息化建设的发展趋势。本文从设备维护的产生及发展背景入手,详细叙述了设备维护模式的发展和演变过程,介绍了 RCM理论及应用,并说明了该设备维护系统开发涉及到的ASP.NETMVC技术、.NET平台、B/S模式、数据库及访问技术等相关知识,通过功能分析和实际调研编写需求文档,在此基础上对程序进行了设计开发和实现。根据燕山石化正邦检修公司设备维护管理状况,建立了设备维护模型,通过数据库将原有网络中的设备数据和纸质文档人工记录的设备数据集成到同一系统中,根据公司的维护流程实现信息系统的规范化转变,并与公司的管理制度相统一。通过该系统的安装部署,增加了设备维护的规范性,间接降低了风险和维护成本,同时数据统一电子化,并可以通过系统进行简单分析操作,有利于故障的数据整理和检修专家的故障合理预测。对于设备和工具的编码进行规范,方便企业对大量工具和设备的科学管理,避免遗失、恶意损坏、偷窃等行为的发生。从整体上看,该系统的应用,不仅有利于加快企业的信息化建设进度,也对企业的市场竞争力的提升有积极推动作用。
闫睿[3]（2016）在《基于RCM的输气站场阀门维修策略研究》文中研究说明输气站场阀门是整个输气管道系统中必不可少的一部分,阀门的安全、可靠是保证整个输气管道安全、可靠运行必不可少的因素之一。但是,现阶段输气站场对阀门的维修活动主要是基于经验。这就会导致维修方式选择不恰当和维修周期选择不合理,进而使维修费用昂贵,但是高风险设备仍处于高风险状态。以可靠性为中心的维护（RCM）能够根据输气站场阀门的实际情况制定合理的维修计划,在降低维修费用的同时,提高设备的可靠性。目前以可靠性为中心的维护（RCM）在我国油气行业还未普及。虽然在几个输气站场获得应用,但是由于种种原因,效果并不是非常理想。主要原因是由于数据库不完善；维修策略虽然较多,但是没有形成统一的规范。因此,本文针对压缩机站场阀门动设备维修费用较高的问题,采用故障树分析方法对压缩机站场阀门进行分析,制定了基于RCM理论的输气站场阀门维修策略。本文以输气站场阀门为例,做了以下几个方面的研究：（1）对输气站场阀门进行了系统的原理分析,对阀门组成部分进行划分,为输气站场阀门以可靠性为中心的维护（RCM）制定提供前提；（2）对输气站场阀门进行故障树分析,得到阀门失效的各个原因,并对输气站场阀门的失效原因进行分析,制作了阀门故障表；（3）详细介绍输气站场阀门设备的以可靠性为中心的维护过程,并且对输气站场阀门进行了设备故障概率统计、事故后果等级确定、以及设备风险等级划分。同时根据设备所处的风险等级对设备进行维修决策的划分；（4）根据输气站场阀门风险等级以及维修决策,制定以可靠性为中心的输气站场阀门故障维护表,为输气站场阀门维修提供了一种可行的维修计划。
钱新博[4]（2014）在《水力发电机组故障预测与状态维修策略研究》文中认为水力发电机组状态维修是在准确掌握设备状态,并预测设备故障发生和发展趋势的前提下,进行技术经济分析,做出检修决策的一种设备维修模式,是水力发电机组检修的发展方向,因此,研究水力发电设备状态维修策略具有重要的研究意义。水力发电机组的状态维修模式的一项重要任务是故障预测（Prognostics）。基于可靠性分析的故障预测研究,目前主要是基于故障数据和故障发生时的状态监测信息来分析设备的故障风险发展趋势,但缺乏关注未发生故障时的状态监测信息对故障风险预测的信息价值。状态维修中另一项重要任务是状态维修决策。目前的研究主要是将水力发电机组简化成单设备系统,而缺乏关注机组各种设备之间复杂的相互依赖关系对状态维修决策的影响。因此,本文以水力发电机组状态维修为背景,围绕机组的故障预测和作为复杂多设备系统的机组状态维修决策这两方面展开研究,主要的研究工作和成果包括：第一、针对经典比例风险模型（PIM）只适用于拟合水力发电设备故障时的状态监测信息的事实,为充分挖掘未发生故障时的状态监测信息对故障风险预测的信息价值,本文提出了广义比例风险模型（GPIM）,用于分析全程状态监测量（包括解释变量和响应变量）对故障风险的影响,并采用极大似然估计法（MLE）进行模型参数的估计,提高故障风险预测的精度,为水力发电设备制定高效的状态维护决策提供了扎实的基础。并通过葛洲坝水电站的机组的实例分析,进一步验证了GPIM模型相对于PIM模型的有效性。第二、对于传统的水力发电机组的状态维修策略,大部分将机组简化成单设备系统,忽略了设备间复杂的相互依赖关系。为提高状态维修策略的有效应用范围,本文将发电机组扩展成多设备系统进行研究。针对具有经济性依赖关系的多设备系统,采用基于比例故障率模型的状态维修控制阈值策略,常用的数值解析方法的计算量会随着系统中设备的数量增加而急剧增加,进而降低多设备系统状态检修策略的实用性。针对此问题,本文对多设备系统提出了劣化过程和随机故障过程的双重仿真模拟的方法,达到权衡求解精度和计算量的目的,从而提高了多设备系统状态检修模型的适用范围。并通过算例分析比较,进一步说明了对于多设备系统基于比例故障率模型的维修策略求解,基于蒙特卡罗方法的仿真计算效率优于数学解析法。第三、常用的多设备系统控制阈值策略模型忽略了随时间波动变化的维修费用。对于这个问题,本研究将传统的状态维护恒定控制阈值策略扩展到动态阈值策略,提出了基于停机成本的线性控制阈值模型。该阈值策略表示基于状态的预防维修阈值与停机成本成正比例的线性关系,目的是通过降低（或增加）在高（或低）停机成本时段的预防维修的概率,来实现状态维护规划的“削峰填谷”,进而降低维修费用目标。并通过1)美国PJM电力市场电价引起的波动停机成本,2)湖南小东江径流式电站的径流引起的波动停机成本这两种实例背景,分别对比分析了发电设备维修阈值策略,进一步验证了基于停机成本的比例控制阈值策略对于恒定阈值策略的优势。第四、对于与停机费用成正比例线性关系的状态维护动态阈值策略模型,为进一步提高状态维修策略经济性,本文探究了一般化的基于停机成本的动态阈值策略,提出了基于停机成本的非线性阈值策略模型。非线性阈值策略表示基于状态的预防维修的阈值不一定与停机成本呈线性关系,最优阈值在各停机成本水平阶段的分配方式还受到停机成本序列特征（比如各停机水平的连续时段数、累积时段数数等）的影响,即对于最优维修阈值,不一定将较高（或低）阈值分配给高（或低）停机成本阶段。通过分析美国PJM电力市场历史电价,采用SARIMA时间序列模型进行年电价预测,并通过基于统计量的场景树生成（Scenario Generation）方法和场景缩减方法（Scenario Reduction）,产生一系列典型的预测电价样本。通过分析不同电价样本对应的发电机组状态维护最优阈值,总结出电价序列特征（如各电价水平的连续时段数之比、各电价水平的累积时段数之比等）与最优阈值之间的关系,也表明了非线性控制阈值相对于线性阈值策略的优势。同时对非线性阈值策略进行敏感性分析,即通过分析不同停机成本率、不同设备可靠性、不同设备劣化过程情形下的非线性阈值策略相对于恒定阈值策略的成本节约率,从而得出非线性阈值策略的适用范围。作为多设备系统的水力发电机组的状态维修决策分析涉及的模型和分析方法十分复杂,还存在诸多未解决的问题；为使得模型能够在电力系统中得到应用,还需要继续深入探索。本文的研究成果是在水力发电机组故障预测和作为多设备的机组状态维修策略方面做了一些有益的研究和探索,能够为以后的相关研究提供一定的借鉴和参考。
王成成[5]（2014）在《基于可靠性分析的风电机组状态维修决策研究》文中认为随着世界能源危机和环境的日益恶化,风电等清洁能源的发展已经成为解决全球能源问题的重要解决措施。风电行业的技术发展日趋成熟使得风电成为清洁能源电力领域中不可缺少的中坚力量。但是,随着风电机组装机容量日益增大,风电机组各个设备的故障和损坏等问题日益凸显,同时维修管理的过度和不及时威胁着机组的运行,进而造成电厂经济损失,影响电厂的经济效益,现行的定期维修体制已经不能满足现场需求,对电厂设备开展状态维修已经成为未来的发展趋势。本文以现役的风力发电机组为研究对象,开展风力发电机组状态维修决策研究,在分析设备全周期固有可靠性基础之上,分别从设备状态评价及趋势预测和状态维修时机决策角度进行分析探究,并结合故障预警和故障诊断形成完善的风电场设备状态维修决策机制,从而确保风电机组运行的安全性、可靠性和“零故障”。本文主要研究内容为：1.全面分析风电场设备维修对象,构造维修分析决策知识库,为状态维修决策提供知识支持。从风电机组的结构、重要功能部件、可靠性分析和监测的角度全面剖析状态维修决策的研究对象,针对风电机组不同设备基础知识分析,选择不同维修决策模型,为接下来的维修决策过程提供基本的信息支持。2.建立风力发电机组基于实时可靠性分析的状态维修决策模型,结合风电机组在线监测数据,实时的评价机组以及设备的实时可靠性,了解风电设备当前所处状态,对设备所处状态进行划分。通过建立实时可靠性趋势预测模型判断风电设备状态的发展趋势及状态变化的速度,并根据预先设置的状态阈值,给出运行和维修建议。3.建立基于比例失效模型的状态维修决策,结合现有风电场故障预警、诊断技术的发展,提出了一套完整的状态维修决策体系,通过MATLAB编程实现该模型的参数估计,利用最大可用度确定最优维修阂值,并绘制其维修决策图,通过实际风电机组状态监测数据在维修决策图中描点,得到最优的维修时机决策曲线,最终确定需要实施的维修活动。
赖佳栋[6]（2012）在《电网企业资产管理模型及应用研究》文中研究说明随着智能电网建设的深入开展，电网经营企业的经营环境变得日趋复杂，电网企业从未像现在这样面临着确保供电服务质量和优化投资及成本支出的双重压力，高效地开展资产管理，无疑成为国际电网企业应对这种两难困境的必然选择。长期以来，电网企业一个突出特点是资产密集，如何高效地运作不断增加的庞大资产，实现电网资产的最优化管理，是提高电网企业经营绩效的关键问题。经过长期研究发现，电网企业的资产具有地域分散、发展迅速、新接入量大和配电资产变动频繁等特点。与电信、石油，甚至发电等其他资产密集型企业相比，电网企业的资产管理有其独特性，从而决定了电网企业无法简单借鉴其它行业的成功案例。本文以电网企业资产管理为对象，分别针对电网企业资产管理中的全寿命周期费用模型、设备购置决策方法、电网企业设备维修决策模型以及资产风险与电价的关联关系进行了研究，并在理论研究基础上开展了电网公司资产全寿命周期管理实践。论文主要内容包括：①电网企业资产全寿命周期费用模型。本文从电力设备整个寿命周期为出发点，对电力设备的费用模型进行了研究。根据电网企业的信息不完整特点将灰色系统理论引入电力设备的全寿命周期费用建模方法中，建立了电力设备的全寿命周期费用模型；在该模型中将费用分为一次性投资费用和运行维护费用两大类，着重研究了运行维护费用的计算方法，通过将灰色关联加权组合应用到运行维护费用统计数据分析中，并根据最大灰色关联度理论，确定了运行维护费用最佳拟合函数，从而解决了电网企业设备资产的全寿命周期费用的定量计算问题。论文算例验证了所建模型的适用性。②基于费用-效能分析的电力设备购置决策。电网的快速发展导致电力资产快速增加，在电力设备采购决策方面存在重性能轻费用或重费用轻性能的决策摇摆问题。为解决这一问题，在分析影响电力设备费效性能主要因素的基础之上，建立了电力设备费效模糊综合评判法。用该方法对参与投标的设备进行综合费效评估排序，可为设备招标采购工作提供客观参考，减少评标过程中的不确定因素，在电力设备购置决策中具有很好的应用价值。③电力企业资产管理的维修决策模型。电力设备维修管理耗费大量人力物力，是电网企业资产管理的另一重要工作，其管理难点在于难以建立同时考虑可靠性和经济性的模型。本文从系统整体效益出发建立了电网企业资产管理中所需的设备维修决策模型，考虑了由于维修停运引起的可靠性损失。在负荷削减损失中计及了主动削减负荷量和网损增量的变化，很好的计及了由于系统中设备维修对于整个系统可靠性和经济性的影响。所提模型有利于电网企业在保障电网安全的前提下最大限度地降低维修成本，从而达到系统整体可靠性和经济性的综合平衡。④电力资产运行风险在电价上的反映。随着新能源接入和智能电网建设的发展，电力市场将快速发展。为弥补电网企业传统电价管理方法的不足，研究了电网资产运行过程中与电价的关联关系。首先建立了计及电网运行风险的峰谷电价模型，进一步提出了一种计及电力系统短期运行风险的实时电价管理新策略。该方法根据系统各个时段内的运行风险水平来调整电价，当系统运行风险水平较高时，升高价格促使电力用户减少用电量或调整用电时间，从而降低运行风险；当运行风险较低时，在可接受的风险水平内降低价格刺激用户增加用电量，以保证系统运行的稳定性。⑤基于资产模型的全寿命周期管理实践。根据建立的资产全寿命周期费用模型及决策理论，在广东电网公司开展了资产全寿命周期管理实践，提出了基于电网资产全寿命周期管理的四因素管理模型，包含了资产的全寿命周期费用、使用的可靠性、效率、使用寿命四大关键要素，并根据这四大关键要素建立了系列考核指标，构建了管理保障体系。
叶树满[7]（2012）在《石化设备以可靠性为中心的维护技术应用与探索》文中进行了进一步梳理在石化行业，传统的监测维修规程是基于以往的经验及保守的安全考虑，对经济性、安全性及可能存在的失效风险有机地结合不够，维修频率和效力与设备失效的风险高低不相称，有限的维护资源使用不尽合理，维护行为存在一定的盲目性。随着以可靠性为中心的维护（RCM）技术不断地被国际大中型石化、能源、化工、电力等工业领域所采用，该技术在提高设备运行可靠性并降低维修成本等方面被证明为一种有效的工具。本文论述了以可靠性为中心的维护（RCM）技术是一种确定设备在其运行环境下的维修需求，以改进维修体系的系统分析方法在大港石化公司的应用与探索，提出了基于RCM方法的维修优化，分析了所涉及的理论基础和技术基础，包括RCM理念、失效模式分析、故障机理和失效模式技术特性对维修决策的影响。对大港石化公司两套装置主要设备故障模式进行识别，并结合相关技术基础，对这些故障模式的故障预防措施进行讨论，达到改进其预防维修、改进设备监测、改进预测维修甚至故障维修，优化维修体系，改进维修质量，降低维修成本，对大港石化公司整个维修体系的改进也是有益的探索。
董晓峰[8]（2012）在《基于RCM分析的智能化汽轮机组故障诊断系统研究》文中指出故障诊断在汽轮机组状态维修中具有重要的地位,故障诊断系统应该作为状态维修决策支持系统的一部分,为维修决策提供技术支持,如何将RCM（）分析结果应用到故障诊断过程中,使故障诊断为状态维修提供更有价值的信息；如何将不断发展的智能故障诊断技术应用于汽轮机组故障诊断,以提高汽轮机组故障诊断的准确性和可靠性,都是需要进一步研究的问题。对汽轮机组振动故障和通流部分故障进行RCM分析,充分了解这些故障产生的原因,造成的影响,需要采取的故障处理措施,故障发生时都有哪些故障特征以及如何进行监测以获取这些故障特征。应用RCM分析结果,建立故障诊断模型和故障诊断流程,应用故障诊断流程调用故障诊断模型对故障进行诊断,得到故障的故障模式、故障原因、故障位置、故障影响和故障处理措施等诊断结论,形成故障诊断报告,为维修决策提供技术支持。应用故障特征对故障模式进行聚类分析,形成故障模式类,从而可以在故障模式类层次区分开属于不同性质的故障模式,解决类间的识别问题,进而缩小故障诊断的识别范围。在故障模式类中使用粗糙集方法从故障特征中提取对故障诊断有贡献的故障特征,排除冗余的故障特征,减少冗余故障特征对故障识别的干扰,优化故障诊断规则。在诊断推理过程中,需要给诊断规则中的前提条件赋予相应的权重,由专家凭经验给出权重的方法因其具有一定的主观性而影响了权重对客观实际的反映,从而增加了诊断结果的不确定性,应用粗糙集理论中知识依赖度得到的权重,克服了主观分配权重存在的不足,使权重分配结果更符合客观实际。应用统计分析方法来求取故障监测参数的正常工作范围,结合运行规程的规定确定故障监测参数各段工作范围的隶属度,选择合适的函数作为故障征兆的隶属度函数。计算多个工况下汽轮机通流部分故障监测参数的正常工作范围,运用曲线拟合得到工况与故障监测参数正常工作范围的映射,解决了变工况下故障征兆隶属度函数的自动获取问题。以现场应用为目的,利用最新的软、硬件技术,参与设计并开发适用于状态维修要求的智能化汽轮机组故障诊断系统。
徐微[9]（2012）在《以可靠性为中心的设备维修决策技术研究与应用》文中认为现代企业中，典型的维修问题有被动的维修，重复的检修，合理的维修无法体制化，不必要和保守的预防性维修，以及缺乏可追溯性的维修计划等，因此，发展一种合适的维修方法来处理这类问题十分必要。以可靠性为中心的维修（RCM）提供了最系统和最有效的方式可实现工厂和设备维护计划的优化，帮助制定合理且有效的维修决策。目前，RCM已初步在我国的多个炼化企业中得到应用，但由于各种原因，其实施应用的效果并不理想，主要表现在很难利用已知的历史数据或状态监测数据获得设备的隐含信息进行风险的评估，为此，本文从以下方面进行了研究：（1）将一元和混合威布尔寿命分布模型引入到RCM的风险评估中，研究相应的参数估计方法，总结模型的选用原则，利用所得结果分析可靠性的各指标参量，并对中石油往复压缩机组关键部件进行风险评估，取得了较理想的效果。（2）引进三次指数平滑、灰色马尔科夫和灰色关联分析的神经网络法，实现状态监测下小样本波动数据的故障分析，以某轴承的数据验证了方法的有效性和可行性，另外，也探索性地研究其剩余寿命的估算。（3）详细介绍了RCM对中石油往复压缩机关键零部件的实施过程，并将上述各模型应用到该评估中，根据评估结果筛选出了可能产生高中风险故障模式对应的关键零部件，同时完成维修任务的优化。
周晶[10]（2012）在《地铁设备状态值确定与运行维修决策研究》文中认为近年来,轨道交通在我国快速发展,成为解决城市交通问题的主要工具之一。上海和北京等地的轨道交通已经进入网络化运营阶段,地铁设备的运行维修决策问题越来越突出。当前地铁设备采用的计划维修模式逐渐暴露出维修不足和维修过剩的问题。以可靠性为中心的维修（RCM）为主的综合维修模式由于充分考虑地铁设备可靠性、维修经济性等因素,成为地铁设备维修决策的首选,但传统的RCM分析方法在重要度划分、状态值确定等方面仍然存在不足。在此背景下,研究地铁设备状态值确定与运行维修决策研究具有重要的现实意义。论文提出了应用于地铁设备改进的RCM分析方法。针对不同类型的地铁车辆机械设备分别确定其权重和状态值,建立了地铁设备状态值变权综合评价模型;对地铁系统进行层次划分、设备编码以及重要度评价以识别出三类重要度不同的设备;提出以逻辑决断图法作定性分析,灰色局势决策法作定量评判的地铁设备维修综合决策方案;在考虑地铁设备维修费用模型的基础上,建立了定期维修间隔优化模型和状态维修间隔优化模型。论文以上海地铁的制动系统和车门系统为例对状态值变权综合评价模型和维修综合决策方案进行了实证分析,结果表明该研究可以更加有效的确定系统设备状态值和制定维修策略,研究成果具有实用价值。
二、状态维修中的问题与RCM维修体制（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、状态维修中的问题与RCM维修体制（论文提纲范文）
（1）核电站专用工具自主化运维项目中的备件库存优化管理（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究目的及内容 |
| 第2章 国内外研究现状与基础理论 |
| 2.1 国内外研究现状 |
| 2.1.1 备件分类研究现状 |
| 2.1.2 备件需求预测及虚拟库存研究现状 |
| 2.1.3 备件库存管理研究现状 |
| 2.1.4 可靠性理论在备件库存中应用的研究现状 |
| 2.1.5 文献研究小结 |
| 2.2 本文的基础理论和方法 |
| 2.2.1 备件ABC分类法 |
| 2.2.2 基于ABC分类的改进方法 |
| 2.2.3 可靠性分析方法 |
| 2.2.4 库存需求预测方法及虚拟库存理论 |
| 2.2.5 备件库存管理策略 |
| 第3章 核电站专用工具库存管理现状与问题分析 |
| 3.1 核电站专用工具自主化运维项目简介 |
| 3.2 核电站专用工具备件库存现状及存在的问题 |
| 3.3 核电站专用工具备件库存管理策略影响因素分析 |
| 3.3.1 维修策略对库存管理的影响 |
| 3.3.2 库存记录对库存管理的影响 |
| 3.3.3 备件分类对库存管理的影响 |
| 第4章 基于可靠性的备件库存ABC分类法 |
| 4.1 核电站专用工具备件分类方法的选择 |
| 4.2 可靠性分析中的关键部件识别及分类 |
| 4.3 可靠性分析中的故障概率分析及分类 |
| 4.4 基于可靠性的备件库存ABC分类 |
| 4.5 基于可靠性的备件库存ABC分类法的应用 |
| 第5章 基于可靠性分析的各类备件库存优化管理策略 |
| 5.1 A类备件库存管理目标和管理策略 |
| 5.2 B类备件库存管理目标和管理策略 |
| 5.3 C类备件库存管理目标和管理策略 |
| 5.4 考虑多基地虚拟库存的进一步库存优化 |
| 5.5 库存优化管理应用效果 |
| 第6章 总结和展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（2）重油催化装置设备维护系统研发（论文提纲范文）
| 学位论文数据集 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 1.4 重油催化设备及工艺 |
| 第二章 系统开发及相关技术 |
| 2.1 .NET框架 |
| 2.1.1 通用类型系统(CTS)和公共语言规范(CLS) |
| 2.1.2 微软中间语言(MSIL)和虚拟执行系统(VES) |
| 2.1.3 内存管理 |
| 2.2 C#语言及ASP.NET MVC开发技术 |
| 2.3 B/S模式 |
| 2.4 Web概述及技术 |
| 2.5 ADO.NET |
| 2.6 SQL Server |
| 2.7 设备维护管理理论概述 |
| 2.7.1 事后维修阶段 |
| 2.7.2 预防维修阶段 |
| 2.7.3 RCM设备维护理论 |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 系统需求分析 |
| 3.1 系统需求概述 |
| 3.1.1 系统功能需求 |
| 3.1.2 运行性能需求 |
| 3.1.3 数据需求 |
| 3.2 可行性分析 |
| 3.2.1 技术可行性 |
| 3.2.2 经济可行性 |
| 3.2.3 社会可行性 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 系统设计 |
| 4.1 系统需求分析与功能设计 |
| 4.2 整体设计 |
| 4.2.1 系统整体功能结构设计 |
| 4.2.2 技术架构设计 |
| 4.2.3 系统网络结构设计 |
| 4.2.4 数据库结构设计 |
| 4.3 具体功能设计 |
| 4.3.1 设备档案管理 |
| 4.3.2 设备动态管理 |
| 4.3.3 设备点检、维修、保养、备件管理 |
| 4.3.4 设备综合管理及系统维护 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 系统实现 |
| 5.1 系统主界面 |
| 5.2 系统模块的实现 |
| 5.2.1 设备档案管理模块的实现 |
| 5.2.2 设备动态管理模块的实现 |
| 5.2.3 设备点检、维修、保养、备件管理模块的实现 |
| 5.2.4 设备综合管理及系统维护模块的实现 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 系统测试 |
| 6.1 系统测试环境 |
| 6.2 系统测试方法与内容 |
| 6.2.1 黑盒测试方法 |
| 6.2.2 整体测试方法 |
| 6.2.3 白盒测试方法 |
| 6.2.4 系统测试内容 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 硕士成果及发表学术论文 |
| 作者和导师简介 |
| 附件 |
（3）基于RCM的输气站场阀门维修策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 背景与概况 |
| 1.1.1 阀门损坏产生的事故 |
| 1.1.2 阀门安全研究的必要性、安全性与经济性 |
| 1.1.3 国内外阀门维修策略发展 |
| 1.2 安全技术理论 |
| 1.2.1 安全技术概况 |
| 1.2.2 风险评价技术 |
| 1.2.3 RCM理论研究现状 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第二章 RCM理论与离心压缩机站阀门系统重要度评估 |
| 2.1 以可靠性为中心的维护(RCM)理论 |
| 2.1.1 以可靠性为中心的维护(RCM)理论发展历史 |
| 2.1.2 以可靠性为中心的维护(RCM)理论内容 |
| 2.1.3 以可靠性为中心的维护(RCM)对故障特性的研究 |
| 2.1.4 以可靠性为中心的维修方式的划分 |
| 2.1.5 以可靠性为中心的维护(RCM)流程 |
| 2.2 离心压缩机站阀门类型划分 |
| 2.2.1 离心压缩机站阀门系统组成 |
| 2.2.2 离心压缩机站阀门类型划分 |
| 2.3 阀门工作原理 |
| 2.3.1 闸阀工作原理 |
| 2.3.2 球阀工作原理 |
| 2.3.3 旋塞阀工作原理 |
| 2.3.4 节流阀工作原理 |
| 2.3.5 调压阀工作原理 |
| 2.3.6 止回阀工作原理 |
| 2.3.7 安全阀工作原理 |
| 2.4 输气站场阀门组成部分划分 |
| 2.4.1 输气站场阀门组成部分分析 |
| 2.4.2 输气站场阀门组成部分功能分析 |
| 2.5 阀门重要度评估 |
| 2.5.1 阀门风险评估 |
| 2.5.2 阀门重要度划分 |
| 第三章 压缩机站场阀门维修方式确定 |
| 3.1 阀门设备的FMEA分析 |
| 3.1.1 阀门设备功能分析 |
| 3.1.2 阀门设备故障树分析 |
| 3.1.3 阀门设备失效原因分析 |
| 3.2 维修方式制定 |
| 3.2.1 维修措施制定 |
| 3.2.2 阀门维修方式的确定 |
| 3.3 案例 |
| 3.3.1 球阀维修方式确定 |
| 3.3.2 截止阀维修方式确定 |
| 3.3.3 止回阀维修方式确定 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 压缩机站场阀门维修策略制定 |
| 4.1 维修策略确定 |
| 4.1.1 低风险设备维修检测方法 |
| 4.1.2 中风险设备维修检测方法 |
| 4.1.3 高风险设备维修检测方法 |
| 4.2 以可靠性为中心的维修方案制定 |
| 4.2.1 压缩机站场阀门维修周期的确定 |
| 4.2.2 压缩机站场典型阀门维修策略确定 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 结论与建议 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 建议 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（4）水力发电机组故障预测与状态维修策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1. 绪论 |
| 1.1 选题背景和研究目标 |
| 1.2 电力系统发电机组维修体制发展 |
| 1.3 状态维修技术的研究现状 |
| 1.4 存在的问题 |
| 1.5 本文主要内容与框架结构 |
| 2. 基于全程状态监测量与故障数据的故障风险预测模型研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于状态监测与可靠性分析的故障预测方法 |
| 2.3 状态维修技术中的可靠性理论 |
| 2.4 基于故障数据和全程状态监测数据的广义比例风险模型研究 |
| 2.5 算例分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 3. 基于比例故障率模型的多设备系统状态维修成本估算的仿真方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 复杂多设备系统的状态维修成本的计算方法 |
| 3.3 离散时间马尔可夫过程和蒙特卡罗模拟方法 |
| 3.4 基于比例故障率模型的多设备系统状态维修策略仿真计算方法研究 |
| 3.5 算例分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4. 基于停机成本的状态维修比例控制阈值模型研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 状态维修控制阈值策略 |
| 4.3 基于停机成本的比例状态维修阈值模型研究 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5. 基于停机成本的状态维修非线性控制策略模型研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 SARIMA时间序列模型和最优场景缩减技术 |
| 5.3 基于停机成本的状态维修非线性控制阈值策略模型 |
| 5.4 算例分析 |
| 5.5 基于停机成本的非线性阈值策略的敏感度分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 6. 总结与展望 |
| 6.1 主要工作与结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 附录2 攻读学位期间完成和参与的科研项目 |
（5）基于可靠性分析的风电机组状态维修决策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 维修理论研究现状 |
| 1.2.2 状态维修决策研究现状 |
| 1.3 存在的问题分析 |
| 1.4 本文研究内容 |
| 第2章 风电机组基础知识分析 |
| 2.1 基于设备系统划分的重要功能单元(FSI)获取 |
| 2.1.1 风电机组设备系统划分 |
| 2.1.2 风电机组重要功能单元获取 |
| 2.2 重要功能单元(FSI)监测参数分析 |
| 2.2.1 监测参数获取 |
| 2.2.2 监测参数阈值确定 |
| 2.3 重要功能单元(FSI)维修决策模型选择 |
| 2.4 重要功能单元(FSI)基于可靠性的维修分析 |
| 2.4.1 故障模式及影响分析(FMEA) |
| 2.4.2 固有风险分析(CA) |
| 2.4.3 动态故障树分析(FTA) |
| 2.4.4 可靠性分析 |
| 2.4.5 风电机组齿轮箱系统可靠性分析案例 |
| 2.5 本章结论 |
| 第3章 基于实时可靠性的状态维修决策 |
| 3.1 实时可靠性理论及计算模型 |
| 3.1.1 实时可靠性理论 |
| 3.1.2 实时可靠性计算模型 |
| 3.2 设备实时可靠性趋势预测 |
| 3.2.1 预测方法概述 |
| 3.2.2 二次指数平滑法 |
| 3.3 基于实时可靠性的状态维修决策 |
| 3.4 案例分析 |
| 3.4.1 确定参数偏差度 |
| 3.4.2 确定齿轮箱高速级轴承实时可靠性 |
| 3.4.3 齿轮箱高速级轴承实时可靠性预测 |
| 3.4.4 齿轮箱高速级轴承维修决策分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于比例失效模型的状态维修决策 |
| 4.1 比例失效模型及参数估计 |
| 4.1.1 比例失效模型建模过程 |
| 4.1.2 比例失效模型参数估计 |
| 4.2 基于WPHM的设备最优维修策略的制定 |
| 4.3 基于故障预警的风电机组维修决策 |
| 4.4 案例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
（6）电网企业资产管理模型及应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及关注的问题 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 关注的问题 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 国内外的研究现状 |
| 1.3.1 资产管理概述 |
| 1.3.2 企业资产管理的基本思想与应用 |
| 1.3.3 电网企业资产管理现状 |
| 1.4 本文的主要研究内容 |
| 2 电网企业资产全寿命周期费用模型 |
| 2.1 问题的提出 |
| 2.2 电力设备全寿命周期费用的构成 |
| 2.3 全寿命周期费用的计算方法 |
| 2.4 基于灰色系统理论的电力设备 LCC 模型 |
| 2.4.1 灰色系统理论 |
| 2.4.2 电力设备的全寿命周期费用 LCC 动态模型 |
| 2.4.3 基于灰色系统理论的运行维护费用模型 |
| 2.4.4 最小 LCC 的计算 |
| 2.5 计算实例 |
| 2.5.1 算例的 LCC 计算 |
| 2.5.2 全寿命周期费用的计算 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 基于费用-效能分析的电力设备购置决策 |
| 3.1 问题的提出 |
| 3.2 效能概述 |
| 3.2.1 效能的概念 |
| 3.2.2 效能的度量 |
| 3.3 费用-效能评估准则 |
| 3.3.1 等费用准则 |
| 3.3.2 等效能准则 |
| 3.3.3 费用/效能比（效能/费用比）准则 |
| 3.3.4 费用-效能综合评估准则 |
| 3.4 基于模糊理论的费用-效能综合评估 |
| 3.4.1 模糊理论数学基础 |
| 3.4.2 电力设备费用-效能的评估指标及层次结构 |
| 3.4.3 电力设备的费用-效能模糊综合评判法 |
| 3.5 算例 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 电网企业资产管理中的维修决策模型 |
| 4.1 问题的提出 |
| 4.2 电网企业维修计划问题 |
| 4.3 RCM 的基本理论及其发展 |
| 4.3.1 RCM 的基本理念分析 |
| 4.3.2 RCM 分析的主要步骤 |
| 4.3.3 RCM 应用前景展望 |
| 4.4 电网设备维修计划数学模型 |
| 4.4.1 建模的依据 |
| 4.4.2 目标函数的确立 |
| 4.5 数学模型的求解方法研究 |
| 4.5.1 目标函数分解 |
| 4.5.2 基于遗传算法的电网企业设备最优维修决策求解 |
| 4.6 算例分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 电力资产运行风险在电价上的反映 |
| 5.1 问题的提出 |
| 5.2 电力资产运行风险 |
| 5.3 资产运行风险与峰谷电价的关系 |
| 5.3.1 峰谷模糊分段 |
| 5.3.2 峰谷电价数学模型 |
| 5.3.3 算例分析 |
| 5.4 计及资产运行风险的实时电价管理 |
| 5.4.1 实时电价模型与原理 |
| 5.4.2 算例分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 基于资产模型的全寿命周期管理的实践 |
| 6.1 现状及目标 |
| 6.2 融合电网资产模型的管理实践 |
| 6.2.1 关键绩效指标 |
| 6.2.2 结果性指标 |
| 6.2.3 过程性指标 |
| 6.2.4 综合指数评价 |
| 6.3 管理体系 |
| 6.3.1 管理对象 |
| 6.3.2 管理策略 |
| 6.3.3 再造业务流程 |
| 6.3.4 优化组织结构 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结论及展望 |
| 7.1 论文主要结论 |
| 7.2 后续研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| A. 作者在攻读博士学位期间发表的论文目录 |
| B. 作者在攻读博士学位期间参加的科研项目 |
（7）石化设备以可靠性为中心的维护技术应用与探索（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 第1章 前言 |
| 1.1 课题来源及意义 |
| 1.2 RCM 技术简介 |
| 1.3 我国 RCM 技术发展现状及趋势 |
| 1.4 本课题主要研究方向及目的 |
| 1.5 本课题主要研究内容 |
| 第2章 装置系统划分与项目工作范围 |
| 2.1 装置介绍与系统划分 |
| 2.1.1 催化裂化装置 |
| 2.1.2 柴油加氢装置 |
| 2.2 项目工作范围 |
| 第3章 RCM 分析方法和项目的实施过程 |
| 3.1 大港石化公司 RCM 项目实施 |
| 3.2 项目开工会 |
| 3.3 数据收集和评审 |
| 3.4 筛选分析及工艺访谈 |
| 3.5 详细的 RCM 分析 |
| 3.5.1 失效模式影响分析和关键性评估 |
| 3.5.2 维护策略与任务的制定 |
| 3.6 失效可接受准则与关键性矩阵 |
| 3.6.1 筛选分析可接受准则 |
| 3.6.2 详细分析可接受准则 |
| 3.6.3 关键性矩阵 |
| 第4章 分析结果 |
| 4.1 筛选分析结果 |
| 4.2 失效模式影响及关键性分析结果 |
| 4.2.1 分析结果综述 |
| 4.2.2 功能性失效在四类关键性矩阵中的分布 |
| 第5章 维修策略与任务制定 |
| 第6章 结论 |
| 本文的创新点 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 |
| 致谢 |
（8）基于RCM分析的智能化汽轮机组故障诊断系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的意义 |
| 1.1.1 故障诊断是状态维修的基础 |
| 1.1.2 汽轮机组故障诊断的重要意义 |
| 1.2 故障诊断技术的发展现状 |
| 1.2.1 故障诊断技术的研究现状 |
| 1.2.2 智能故障诊断技术的发展方向 |
| 1.3 汽轮机组故障诊断的发展现状 |
| 1.3.1 汽轮机组故障诊断技术的研究现状 |
| 1.3.2 汽轮机组故障诊断系统的研究现状 |
| 1.4 本文的研究内容与结构 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 论文结构 |
| 第2章 RCM分析 |
| 2.1 RCM分析 |
| 2.1.1 多种维修理论简介 |
| 2.1.2 RCM的优点及应用 |
| 2.1.3 RCM的缺点及改进 |
| 2.2 基于模糊粗糙集的案例推理在RCM分析中的应用 |
| 2.2.1 粗糙集 |
| 2.2.2 模糊粗糙集 |
| 2.2.3 模糊相似矩阵 |
| 2.2.4 性能特征数据转化 |
| 2.2.5 性能特征约简与权重分配 |
| 2.2.6 基于案例的推理 |
| 2.2.7 案例表示 |
| 2.2.8 案例组织 |
| 2.2.9 案例检索 |
| 2.2.10 案例调整 |
| 2.2.11 案例维护 |
| 2.2.12 RCM分析案例推理 |
| 2.3 RCM分析结果应用于故障诊断 |
| 2.3.1 RCM分析过程中的7个基本问题 |
| 2.3.2 故障模式与影响分析 |
| 2.3.3 汽轮机本体故障的FMEA表 |
| 2.3.4 故障模式与影响分析结果的应用 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 汽轮机振动故障诊断方法研究 |
| 3.1 汽轮机振动故障 |
| 3.2 汽轮机振动故障聚类分析 |
| 3.2.1 汽轮机振动故障频谱特征 |
| 3.2.2 采用主元分析方法进行特征提取 |
| 3.2.3 采用模糊C均值聚类方法进行聚类分析 |
| 3.3 基于加权模糊逻辑的汽轮机振动故障诊断 |
| 3.3.1 振动故障特征表的建立 |
| 3.3.2 故障诊断决策表的建立 |
| 3.3.3 诊断规则的提取 |
| 3.3.4 故障征兆的表示 |
| 3.3.5 不确定推理 |
| 3.3.6 加权模糊逻辑 |
| 3.4 故障诊断案例 |
| 3.4.1 故障模式类的确定 |
| 3.4.2 人机交互诊断 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 汽轮机通流部分故障诊断方法研究 |
| 4.1 汽轮机通流部分故障 |
| 4.2 汽轮机通流部分故障聚类分析 |
| 4.2.1 汽轮机通流部分故障特征 |
| 4.2.2 采用主元分析方法进行特征提取 |
| 4.2.3 采用模糊C均值聚类方法进行聚类分析 |
| 4.3 基于信息融合的汽轮机通流部分故障诊断 |
| 4.3.1 通流部分故障诊断决策表的建立 |
| 4.3.2 通流部分故障诊断决策表的最小约简 |
| 4.3.3 选取所需的属性约简 |
| 4.3.4 故障诊断规则的建立 |
| 4.3.5 故障征兆的表示 |
| 4.3.6 采用证据理论进行信息融合 |
| 4.4 变工况下汽轮机通流部分故障征兆正常工作范围的确定 |
| 4.4.1 多工况下各故障征兆的正常运行范围 |
| 4.4.2 负荷与故障征兆正常工作范围关系的曲线拟合 |
| 4.5 故障诊断案例 |
| 4.5.1 故障征兆模糊化 |
| 4.5.2 故障模式类的确定 |
| 4.5.3 故障模式的确定 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 故障诊断系统的功能结构 |
| 5.1 故障诊断系统的功能结构 |
| 5.1.1 知识库 |
| 5.1.2 模型库 |
| 5.1.3 数据库 |
| 5.1.4 故障诊断功能 |
| 5.2 故障诊断流程 |
| 5.2.1 故障诊断任务生成的推理控制策略 |
| 5.2.2 故障模式确认的推理控制策略 |
| 5.2.3 故障位置查找的推理控制策略 |
| 5.2.4 故障原因查找的推理控制策略 |
| 5.2.5 故障影响查找的推理控制策略 |
| 5.2.6 故障处理措施查找的推理控制策略 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 故障诊断系统的实现 |
| 6.1 故障诊断系统的应用背景 |
| 6.2 故障诊断系统的软件结构 |
| 6.2.1 系统管理模块 |
| 6.2.2 数据分析模块 |
| 6.2.3 故障诊断模块 |
| 6.2.4 数据管理模块 |
| 6.3 故障诊断系统的界面展示 |
| 6.4 字段表 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 论文的主要创新点 |
| 7.3 有待进一步开展的工作 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（9）以可靠性为中心的设备维修决策技术研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外检维修策略的发展及研究现状 |
| 1.3 文章框架和主要创新点 |
| 第二章 RCM 风险评估中应用的相关理论 |
| 2.1 RCM 理论 |
| 2.1.1 RCM 在故障特性中的研究 |
| 2.1.2 RCM 评估的关键步骤 |
| 2.2 可靠性相关的指标和分布 |
| 2.2.1 可靠性和维修性特征量 |
| 2.2.2 可靠性中常用的故障分布 |
| 2.3 小结 |
| 第三章 基于威布尔概率统计的设备可靠性预测研究 |
| 3.1 失效数据的建模 |
| 3.1.1 建模主要过程 |
| 3.1.2 分布函数的经验取值 |
| 3.2 一元威布尔的可靠性分析模型 |
| 3.3 一元威布尔分布的参数估计 |
| 3.3.1 极大似然法 |
| 3.3.2 最小二乘法 |
| 3.3.3 遗传算法 |
| 3.4 混合威布尔的可靠性分析模型 |
| 3.5 混合威布尔分布的参数估计 |
| 3.6 威布尔概率统计的可靠性预测 |
| 3.6.1 一元威布尔的可靠性预测 |
| 3.6.2 混合威布尔的可靠性预测 |
| 3.7 一元威布尔和混合威布尔的选用原则 |
| 3.8 实例分析与应用 |
| 3.8.1 一元威布尔分布的应用实例 |
| 3.8.2 混合威布尔分布的应用实例 |
| 3.9 小结 |
| 第四章 基于状态监测的设备剩余寿命预测方法研究 |
| 4.1 设备剩余寿命预测的相关理论 |
| 4.1.1 状态监测 |
| 4.1.2 趋势分析 |
| 4.1.3 状态阀值 |
| 4.2 设备剩余寿命预测方法的研究 |
| 4.2.1 三次指数平滑模型 |
| 4.2.2 灰色马尔科夫模型 |
| 4.2.3 灰色关联分析的神经网络模型 |
| 4.3 实例应用与研究 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 RCM 在往复压缩机关键零部件上的应用 |
| 5.1 往复压缩机关键零部件的 RCM 分析 |
| 5.1.1 项目开工会及实施范围的确定 |
| 5.1.2 各种数据资料的收集和统计分析 |
| 5.1.3 往复压缩机机组系统划分和功能描述 |
| 5.1.4 往复压缩机部件的 FMEA |
| 5.1.5 故障模式的风险评价 |
| 5.1.6 关键部件重要度的确定 |
| 5.2 往复压缩机部件检维修策略的制定 |
| 5.3 维修任务的优化 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 总论与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 研究成果及发表的学术论文 |
| 作者及导师介绍 |
| 附件 |
（10）地铁设备状态值确定与运行维修决策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 图录 |
| 表录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 以可靠性为中心的维修 |
| 1.2.2 设备状态值评价 |
| 1.2.3 设备维修决策 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究方案 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 地铁设备维修的改进RCM 决策过程 |
| 2.1 一般设备故障率曲线 |
| 2.2 传统的RCM 分析方法 |
| 2.2.1 故障模式、影响及危害性分析 |
| 2.2.2 故障树分析 |
| 2.2.3 传统RCM 分析存在的问题 |
| 2.3 改进的RCM 分析方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 地铁设备状态综合评价模型研究 |
| 3.1 设备劣化过程 |
| 3.2 地铁设备状态特征空间描述 |
| 3.2.1 地铁设备状态 |
| 3.2.2 地铁设备状态特征空间 |
| 3.3 地铁设备状态评价标准的确定 |
| 3.4 地铁设备状态评价模型的建立 |
| 3.4.1 地铁设备状态评价指标劣化度的确定 |
| 3.4.2 地铁设备常权综合评价模型 |
| 3.4.3 变权综合理论 |
| 3.4.4 地铁设备变权综合评价模型 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 地铁设备维修方案决策研究 |
| 4.1 地铁系统层次划分 |
| 4.2 地铁系统设备编码 |
| 4.3 地铁设备重要度评价方法 |
| 4.4 地铁设备维修方式的分类 |
| 4.5 地铁设备维修决策方案 |
| 4.5.1 逻辑决策图法 |
| 4.5.2 灰色局势决策法 |
| 4.5.3 共决机制 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 地铁设备维修间隔决策研究 |
| 5.1 地铁设备维修费用模型 |
| 5.2 定期维修间隔优化模型 |
| 5.2.1 维修费用最低的定时更换模型 |
| 5.2.2 维修费用最低的成批更换模型 |
| 5.2.3 可用度最大的维修周期决策模型 |
| 5.3 给定可用度的状态维修间隔优化模型 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 案例分析 |
| 6.1 制动系统状态值评价 |
| 6.2 车门系统维修方案决策 |
| 6.2.1 逻辑决策图法 |
| 6.2.2 灰色局势决策法 |
| 6.2.3 车门系统维修方案 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 后续工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 |
四、状态维修中的问题与RCM维修体制（论文参考文献）
- [1]核电站专用工具自主化运维项目中的备件库存优化管理[D]. 俞杰. 深圳大学, 2019(10)
- [2]重油催化装置设备维护系统研发[D]. 陶强. 北京化工大学, 2019(06)
- [3]基于RCM的输气站场阀门维修策略研究[D]. 闫睿. 西南石油大学, 2016(05)
- [4]水力发电机组故障预测与状态维修策略研究[D]. 钱新博. 华中科技大学, 2014(07)
- [5]基于可靠性分析的风电机组状态维修决策研究[D]. 王成成. 华北电力大学, 2014(02)
- [6]电网企业资产管理模型及应用研究[D]. 赖佳栋. 重庆大学, 2012(06)
- [7]石化设备以可靠性为中心的维护技术应用与探索[D]. 叶树满. 中国石油大学（华东）, 2012(06)
- [8]基于RCM分析的智能化汽轮机组故障诊断系统研究[D]. 董晓峰. 华北电力大学, 2012(10)
- [9]以可靠性为中心的设备维修决策技术研究与应用[D]. 徐微. 北京化工大学, 2012(10)
- [10]地铁设备状态值确定与运行维修决策研究[D]. 周晶. 上海交通大学, 2012(07)