【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及可靠性工程，更具體的說是涉及一種基于改進登山算法的多態系統選擇性維修決策方法。
技術介紹
1、復雜多態系統在執行任務前需要對系統進行預防性維修，以保證系統在任務過程中任意時刻的健康狀態等級滿足最低要求，從而確保系統的性能表現；由于系統存在多種狀態，因此需要考慮非完好維修。
2、具體在實際應用中，復雜多態系統可以包括電力供應系統、衛星通信系統、工業制造自動化系統等等。
3、而電力供應系統包括發電單元、變電站、輸電線路和負載設備等等子系統，每個子系統又包括若干元件；在執行任務前需要對元件進行預防性維修，以確保系統的性能表現，由于元件存在多種狀態，因此需要考慮非完好維修。
4、衛星通信系統包括衛星、地面站和鏈路等等子系統，每個子系統又包括若干元件；在執行任務前需要對元件進行預防性維修，以確保系統的性能表現，由于元件存在多種狀態，因此需要考慮非完好維修。
5、工業制造自動化系統包括機器單元（如機器人、傳送帶、加工設備等）、控制系統和傳感器等等子系統，每個子系統又包括若干元件；在執行任務前需要對元件進行預防性維修，以確保系統的性能表現，由于元件存在多種狀態，因此需要考慮非完好維修。
6、目前，復雜多態系統的維修由于人員和資源等約束，需要在維修決策時采取選擇性維修的策略，從而在盡可能節約維修時間的情況下使維修的效果滿足需求。
7、因此，如何提供一種多態系統選擇性維修決策方法，其在確保維修后的多態系統性能滿足待執行任務需求的前提下，可以使多態系統的總體維修時
技術實現思路
1、有鑒于此，本專利技術的目的是提供一種基于改進登山算法的多態系統選擇性維修決策方法。
2、為了實現上述目的，本專利技術采用如下技術方案：
3、一種基于改進登山算法的多態系統選擇性維修決策方法，包括以下步驟：
4、s1:利用柯爾莫哥洛夫方程獲得待執行任務結束時元件健康狀態等級為k的概率；其中，元件表示多態系統中的第i子系統中的第j個元件；k為正整數；表示待執行任務結束的時刻；
5、s2:利用所述概率獲得待執行任務結束時元件的性能；
6、s3:利用所述性能獲得待執行任務結束時多態系統的性能期望p；
7、s4:以最小化多態系統的總體維修時間t為目標函數，以性能期望p大于待執行任務所需最小性能為約束條件，構建多態系統的選擇性維修決策模型；
8、s5：利用改進登山算法對所述選擇性維修決策模型進行求解，獲得多態系統在執行待執行任務前的維修策略；其中，所述改進登山算法結合了模擬退火算法和登山搜索算法。
9、優選的，基于公式求得；
10、將代入中的t中，獲得所述概率；
11、其中，表示t時刻元件健康狀態等級為k的概率；表示元件的最高健康狀態等級；表示元件從健康狀態等級m到健康狀態等級k的恒定轉移率；表示t時刻元件健康狀態等級為m的概率；表示元件從健康狀態等級k到健康狀態等級m的恒定轉移率。
12、優選的，所述性能基于以下公式獲得：
13、；
14、其中，表示所述維修策略中元件維修后的健康狀態等級；表示元件健康狀態等級為k時的任務能力。
15、優選的，所述性能期望p基于以下公式獲得：
16、；
17、其中，表示多態系統中包括的子系統數量；表示第i個子系統包括的元件數量。
18、優選的，所述選擇性維修決策模型的表達式為：
19、；
20、其中，表示元件的維修時間。
21、優選的，的計算公式為：
22、；
23、式中，表示元件的固定維修時間；表示元件的可變維修時間；其中，所述固定維修時間由元件的類型決定；所述可變維修時間由元件的維修等級決定。
24、優選的，元件的維修等級基于元件維修前的健康狀態等級以及元件的最高健康狀態等級確定；
25、元件的維修等級分為個等級；其中，等于0表示不執行維修；等于1表示將恢復到；等于表示將恢復到。
26、優選的，s5具體包括以下步驟：
27、s51:對登山搜索算法中的目標解進行隨機初始化；其中，目標解為包括所有元件維修后健康狀態等級的集合；
28、將隨機初始化的目標解代入到所述選擇性維修決策模型中，判斷其是否滿足約束條件；
29、若滿足，則執行s52?，若不滿足，則執行s54；
30、s52:將二元變量cs置1；
31、s53:從所有未設置為不維修策略的元件中選出維修效率e最小的元件，將其維修等級降低一級，以實現對目標解的更新；將更新后的目標解代入到所述選擇性維修決策模型中，判斷其是否不滿足約束條件；不斷重復s53直到不滿足約束條件將二元變量cs置0,然后執行s56；
32、s54:將二元變量cs置0；
33、s55:從所有未處于最高健康狀態等級的元件中選出維修效率e最高的元件，將其維修等級提高一級，以實現對目標解的更新，將更新后的目標解代入到所述選擇性維修決策模型中，判斷其是否滿足約束條件；不斷重復s55，直到滿足約束條件將二元變量cs置1,然后執行s56；
34、s56:計算當前目標解所對應的總體維修時間，并初始化模擬退火算法的初始溫度；
35、s57:隨機選取某一元件改變其維修等級，以實現目標解的更新；利用更新后的目標解和初始溫度計算更新后的目標解被接受的概率；若更新后的目標解被接受的概率在隨機生成的數值范圍內，則執行s58；若更新后的目標解被接受的概率不在隨機生成的數值范圍內，則執行s59；
36、s58:將當前目標解作為最終各元件維修后的健康狀態等級；
37、s59:隨機選取某一元件改變其維修等級，以實現目標解的更新，并將初始溫度降低到溫度；其中，w表示s59執行的次數，w={1，2，3...}；
38、利用更新后的目標解和溫度計算更新后的目標解被接受的概率；若更新后的目標解被接受的概率在隨機生成的數值范圍內，則執行s58；若更新后的目標解被接受的概率不在隨機生成的數值范圍內，則重復執行s59。
39、優選的，維修效率e的計算公式為：
40、；
41、式中，表示s53或s55中更新目標解后的性能期望，表示s53或s55中更新目標解前的性能期望；表示s53或s55中更新目標解后的總體維修時間；表示s53或s55中更新目標解前的總體維修時間。
42、優選的，基于以下公式計算s57中更新后的目標解被接受的概率：
43、；
44、；
45、；
46、其中，表示s57中更新后的目標解被接受的概率；表示s56計算的總體維修時間；表示s57中更新目標解后的總體維修時間；表示s57中更新目標解后的性能期望；表本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于改進登山算法的多態系統選擇性維修決策方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于改進登山算法的多態系統選擇性維修決策方法，其特征在于：
3.根據權利要求2所述的一種基于改進登山算法的多態系統選擇性維修決策方法，其特征在于，所述性能基于以下公式獲得：
4.根據權利要求3所述的一種基于改進登山算法的多態系統選擇性維修決策方法，其特征在于，所述性能期望P基于以下公式獲得：
5.根據權利要求4所述的一種基于改進登山算法的多態系統選擇性維修決策方法，其特征在于，所述選擇性維修決策模型的表達式為：
6.根據權利要求5所述的一種基于改進登山算法的多態系統選擇性維修決策方法，其特征在于，的計算公式為：
7.根據權利要求6所述的一種基于改進登山算法的多態系統選擇性維修決策方法，其特征在于，元件的維修等級基于元件維修前的健康狀態等級以及元件的最高健康狀態等級確定；
8.根據權利要求1所述的一種基于改進登山算法的多態系統選擇性維修決策方法，其特征在于，S5具體包括以下步驟：
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