| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 1 引言 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 研究内容及研究方法 | 第14-17页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第15-17页 |
| 2 研究理论基础 | 第17-35页 |
| 2.1 设备维修略述 | 第17-18页 |
| 2.2 以可靠性为中心的维修理论 | 第18-26页 |
| 2.2.1 可靠性相关定义和基本理念 | 第19-20页 |
| 2.2.2 可靠性主要指标 | 第20-23页 |
| 2.2.3 常用故障率分布函数 | 第23-24页 |
| 2.2.4 典型的可靠性模型 | 第24-26页 |
| 2.3 机会维修理论 | 第26-29页 |
| 2.3.1 机会维修的概念 | 第26页 |
| 2.3.2 部件维修相关性对机会维修影响 | 第26-27页 |
| 2.3.3 机会维修策略 | 第27-28页 |
| 2.3.4 机会维修方式 | 第28-29页 |
| 2.4 粒子群优化算法 | 第29-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-35页 |
| 3 天然气管道系统多部件设备预防性机会维修单目标决策 | 第35-49页 |
| 3.1 单部件维修 | 第35-39页 |
| 3.1.1 单部件故障 | 第35-37页 |
| 3.1.2 单部件维修策略 | 第37-38页 |
| 3.1.3 单部件的维修状态 | 第38-39页 |
| 3.2 确定单部件最优预防性维修周期 | 第39-41页 |
| 3.2.1 成本构成 | 第39-40页 |
| 3.2.2 确定最优维修周期 | 第40-41页 |
| 3.3 多部件设备系统预防性机会维修原理 | 第41-42页 |
| 3.4 多部件设备预防性机会维修单目标模型构建和求解 | 第42-48页 |
| 3.4.1 单目标模型假设 | 第42-43页 |
| 3.4.2 单目标模型构建 | 第43-46页 |
| 3.4.3 单目标模型算法流程 | 第46-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 4 天然气管道系统多部件设备预防性机会维修多目标决策 | 第49-63页 |
| 4.1 多目标模型构建 | 第49-53页 |
| 4.1.1 构建多目标模型的必要性 | 第49-50页 |
| 4.1.2 可用度-维修成本多目标优化模型 | 第50-53页 |
| 4.2 多目标模型优化算法 | 第53-57页 |
| 4.2.1 基于传统算法的多目标优化 | 第53-55页 |
| 4.2.2 基于粒子群算法的多目标优化 | 第55-57页 |
| 4.3 多目标模型优化求解 | 第57-61页 |
| 4.3.1 多目标模型的优化 | 第57-60页 |
| 4.3.2 多目标模型的求解 | 第60-61页 |
| 4.4 本章小结 | 第61-63页 |
| 5 实证研究 | 第63-71页 |
| 5.1 实例概况 | 第63-65页 |
| 5.1.1 压缩机系统重要性 | 第63页 |
| 5.1.2 压缩机技术现状 | 第63-64页 |
| 5.1.3 压缩机系统特点 | 第64-65页 |
| 5.2 预防性机会维修模型的应用研究 | 第65-70页 |
| 5.2.1 各部件维修数据 | 第65页 |
| 5.2.2 单部件最优预防性维修周期 | 第65-66页 |
| 5.2.3 机会维修模型的实证研究 | 第66-70页 |
| 5.3 本章小结 | 第70-71页 |
| 6 结论与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 结论 | 第71页 |
| 6.2 展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-79页 |
| 攻读硕士期间的研究成果 | 第79-81页 |
| 致谢 | 第81页 |
