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基于风险的石化动设备智能维修决策研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-22页
引言第22-24页
第一章 绪论第24-42页
   ·维修策略研究的历史与现状第24-34页
     ·设备维修的定义第24-26页
     ·维修方式的发展历程第26-34页
   ·维修决策研究进展第34-36页
   ·国内石化企业维修管理现状及存在问题第36-38页
     ·维修管理现状第36-37页
     ·存在的问题第37-38页
   ·本课题的主要研究内容第38-42页
第二章 基于风险的动态智能维修系统第42-60页
   ·前言第42-43页
   ·基于风险的动态智能维修模式第43-44页
   ·系统设计原则第44-45页
   ·系统构成第45-54页
     ·维修决策第45-47页
     ·智能监/检测第47-52页
     ·维修实施第52页
     ·故障信息管理第52页
     ·关键绩效指标评价第52-53页
     ·系统与ERP对接第53-54页
   ·系统构成的关键技术第54-58页
     ·智能监/检与风险评价相结合第54-57页
     ·关键绩效指标评价第57-58页
   ·本章小结第58-60页
第三章 基于模糊综合评价和BP神经网络方法的石化动设备重要度评价第60-88页
   ·前言第60-61页
   ·常用目标评判方法第61-62页
   ·模糊综合评价方法第62-69页
     ·模糊集理论第62页
     ·隶属度函数的确定第62-64页
     ·模糊综合评价方法第64-65页
     ·权重集的确定第65-69页
   ·BP神经网络第69-72页
     ·人工神经网络第69-71页
     ·BP神经网络第71-72页
   ·设备重要度模糊综合评价第72-76页
     ·建立因素集第72-73页
     ·建立评价集第73-74页
     ·确定评价矩阵第74-76页
     ·确定权重向量第76页
     ·综合评价结果第76页
   ·模糊综合评价与BP神经网络方法相结合第76-84页
     ·BP神经网络结构设计第77-78页
     ·构建BP神经网络样本集第78-81页
     ·BP神经网络的训练和检验第81-84页
   ·维修建议第84页
   ·应用实例第84-86页
   ·本章小结第86-88页
第四章 基于蒙特卡罗方法的石化动设备视情维修优化研究第88-102页
   ·前言第88-89页
   ·蒙特卡罗方法第89-90页
     ·基本原理第89页
     ·基本步骤第89-90页
     ·随机数的产生第90页
   ·视情维修的判别准则第90-93页
     ·设备故障数据的趋势分析第90-92页
     ·P-F间隔第92-93页
   ·视情维修周期优化第93-97页
     ·维修优化模型第93-95页
     ·Monte-Carlo仿真方法第95-97页
       ·Monte-Carlo仿真原理第95-96页
       ·Monte-Carlo仿真流程第96-97页
   ·应用实例第97-100页
     ·视情维修周期优化第97-99页
     ·结果分析第99-100页
   ·本章小结第100-102页
第五章 石化动设备基于风险的维修决策研究第102-114页
   ·前言第102页
   ·以可靠性为中心的维修(RCM)第102-105页
     ·RCM过程的基本准则第103页
     ·RCM理念第103-104页
     ·RCM应用中存在的问题第104-105页
   ·石化动设备基于的风险维修决策方法第105-113页
     ·基本资料收集第105-106页
     ·系统划分第106页
     ·故障模式风险评价第106-109页
       ·故障模式和原因分析第107页
       ·故障模式风险评价第107-109页
     ·故障根本原因分析第109-110页
     ·基于风险的维修决策第110-112页
     ·维修建议和状态监/检测建议第112-113页
   ·本章小结第113-114页
第六章 基于风险的维修决策软件开发第114-120页
   ·前言第114页
   ·软件特点第114-115页
   ·软件的结构设计第115-119页
   ·本章小结第119-120页
第七章 基于风险的维修决策方法工程应用第120-132页
   ·前言第120页
   ·系统划分第120-129页
     ·故障模式、原因分析及风险评价第123-129页
     ·维修建议和状态监/检测建议第129页
   ·本章小结第129-132页
第八章 总结和展望第132-134页
   ·结论第132-133页
   ·展望第133-134页
参考文献第134-139页
致谢第139-140页
研究成果及发表的学术论文第140-141页
作者和导师简介第141-143页
北京化工大学博士研究生学位论文答辩委员会决议书第143-145页

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