不确定性下复杂系统及集群的选择性维护策略研究

Selective maintenance decision is to identify a subset of critical components to be maintained when maintenance resources are very limited, so as to maximize the success of executing a mission. As such circumstance has been extensively encountered in engineering and military practices, selective maintenance has become an important research topic of the field of maintenance decision. Nevertheless, uncertainties are inevitable in selective maintenance decision, and overlooking these uncertainties will lead to a sensitive and unreliable decision. With the aim of appropriately treating various uncertainties, this proposal devotes to develop selective maintenance strategies under uncertainty from three aspects. The important research topics to be covered are: (1) Develop tools for uncertainty representation, quantification, and propagation in selective maintenance decision, examine how selective maintenance strategies may be affected by various uncertainties, and improve the robustness of selective maintenance strategies under uncertainty; (2) Investigate the selective maintenance strategies for systems executing multiple consecutive missions and distribute the limited maintenance resources optimally and dynamically among the breaks between adjacent missions. The curses of the dimensionality and the high-dimensional integration will be properly addressed; (3) explore the selective maintenance strategies for a fleet of systems by coordinating the sparse maintenance resources among collaborative working systems and optimally assigning subtasks in a joint fashion. The research results to be developed will provide a suite of theoretical methods and practical tools to ensure the operational reliability and safety of complex systems and their fleet. Additionally, the methodologies for selective maintenance decision will be further enriched.

选择性维护决策能在维护资源非常有限的情况下，有策略地选择系统中部分关键部件实施维护，从而最大程度地保障系统执行任务的成功性，是维护决策领域的重要研究方向。然而，选择性维护决策面临着各种不确定性因素，忽略不确定性将造成维护策略的不稳健和不可靠。本项目从三个层面研究不确定性下的选择性维护决策问题，内容包括：研究选择性维护决策中各种潜在不确定性表征、量化和传播方法，揭示它们对维护决策的影响机制，以及提高选择性维护策略的稳健性；建立多阶段任务下的选择性维护决策模型，克服维数灾难和高维不确定性变量积分难题，实现有限维护资源在多个任务间隔期的动态协调分配；探索系统集群的选择性维护决策，解决在不确定性下多类系统协同作业机制中维护资源的调度和子任务分配的联合优化问题。本项目是对现有选择性维护决策理论与方法的重要拓展和补充，将为保障复杂系统及集群在有限维护资源下可靠性运行和安全服役提供理论依据和决策手段。

本项目围绕有限维护资源下的维护决策问题，系统地研究了不确定性下的复杂系统及集群的选择性维护决策建模与优化方法，以阐明各类不确定性对系统可靠性演变规律与选择性维护决策的影响机制。项目研究内容分为四个层面，分别为是，第一个层面：考虑维护资源、任务和退化模型的不确定性，研究各类不确定性下的系统可靠性评估方法和选择性维护决策方法；第二个层面：考虑状态监测的不确定性，研究不完全状态监测下选择性维护决策建模与优化方法；第三个层面：考虑任务的多阶段特性，研究多阶段任务下的系统可靠性评估、选择性维护决策与动态选择性维护决策方法；第四个层面：考虑复杂系统及集群中存在的相关性与协同性，研究任务调度与维护决策联合优化方法。本项目研究成果已发表英文专著2章节，在IISE TRANS、EUR J OPER RES、IEEE T RELIAB、RELIAB ENG SYST SAFE、IEEE T IND INFORM等权威期刊发表论文21篇，被美国工程院院士、IEEE/IISE/ASME Fellow等知名学者科研团队正面引用420余次，被国内一级学会期刊专题报道；在IISE Annual、RAMS、MMR等权威国际会议发表论文23篇；申请发明专利5件并授权3件，获软件著作权2件；在国内外权威会议做大会特邀报告6次，邀请报告12次；参加国内外学术会议77人次，其中出国(境)8参会人次；项目组赴国(境)外长期交流4人次，邀请国(境)学者外来访5人次、线上交流2人次；培养博士研究生4人、硕士研究生18人；研究成果获教育部自然科学二等奖1项、国防科学技术进步三等奖1项以及IISE Annual 2021、APARM2018&QR2MSE2018、中国运筹学会可靠性分会年会和四川省机械工程学会年会最佳/优秀论文(提名)奖5次。研究成果为中国工程物理研究院长贮装备可靠性评估、成都飞机工业(集团)有限责任公司战机抢修决策等工程迫切需求提供了新方法和决策依据。项目负责人获国家优秀青年科学基金、四川省青年科技奖、中国运筹学会青年科技奖等荣誉，入选国际工程资产管理学会(ISEAM) Fellow、2018-2020年Elsevier中国高被引学者、2020年美国斯坦福大学全球前2%顶尖科学家榜单、四川省“天府万人计划”科技菁英人才。