风力机、数控机床、雷达等复杂机电产品购置成本高、工作环境恶劣,一旦发生故障将会造成高昂的维修成本和停机损失。科学的维修策略是提高此类产品可用度的重要手段,也是吸引顾客和促销产品的有效措施。目前,复杂机电产品维修仍面临着诸多问题,主要体现在以下几个方面:对产品维修周期和维修服务成本缺乏科学估计,维修服务难以及时有效,维修策略与工程实际需求不吻合。因此,开展复杂机电产品维修优化研究具有重要的理论价值和工程应用前景。本文以复杂机电产品为研究对象,基于非等检测周期、多阶段预防性维修、多目标维修等维修策略,分别以产品可用度、可靠度和运维成本为优化目标,开展多目标维修决策优化研究。主要内容如下:(1)基于可用度的非等检测周期和不完全维修优化。以风力机等机电产品为对象,提出非等检测周期的维修优化方法。引入役龄回退因子、考虑不完全维修,建立以可用度为优化目标的维修决策模型;以风力机关键部件为对象,完成案例研究。研究结果表明:与基于等检测周期的维修模型相比,基于非等检测周期的维修模型能更有效地提高风力机的可用度。(2)基于可靠度的多阶段预防性维修优化。面向风力机等机电产品,提出多阶段预防性维修优化方法。采用役龄回退因子描述各阶段不完全预防性维修效果,构建以成本率为优化目标的多阶段预防性维修模型。以风力机齿轮箱、发电机、主轴为对象,完成案例研究和参数灵敏度分析。研究结果表明:与传统的单阶段或两阶段预防性维修相比,基于可靠度的多阶段预防性维修可以有效降低系统的成本率,实现预防性维修周期和各阶段预防性维修次数的优化。(3)考虑故障分类的多目标不完全预防性维修优化。通过引入混合故障率模型完成不完全预防性维修建模,将不完全预防性维修周期内的故障分为软故障和硬故障,并采取预防性检测、最小维修等方式实施维修;引入拟更新系数描述不完全预防性维修周期之间的关系。以系统可用度与成本率为优化目标,建立多目标维修数学模型;采用NSGA-Ⅱ算法获得多目标维修模型的帕累托最优解。以风力机为对象,完成案例研究和灵敏度分析。研究结果表明:多目标优化的帕累托前沿(Pareto frontier)与单目标优化结果具有一致性;与单目标优化结果相比,多目标优化结果能更好地满足客户的偏好、适应不同的维修资源约束,提供更多可行的维修方案。本文的主要贡献在于:系统地开展了基于可用度、可靠度与成本率的机电产品多目标维修优化研究;从非等检测周期策略、不完全维修建模、多阶段预防性维修、故障分类等层面,完善了机电产品维修策略及求解方法。相关研究工作丰富了维修决策模型及方法体系,为科学地制定维修决策提供了理论依据。