该文进行啤酒包装生产系统设备预防性维修策略优化的研究,根据设备故障的统计规律制定出长远的维修计划,以期从总体上控制维修成本,提高设备可靠性.啤酒包装生产流水线是一个比较复杂的系统,它是由若干个设备和各设备之间的输送系统所组成.影响啤酒包装生产线运行效率的因素有三个,即设备数量,各设备相互之间的能力配比和各设备自身的运行情况.要改善设备的运行情况,就要加强设备的预防性维修.设备预防性维修问题十分复杂,其中故障模式的多样性和随机性给问题的解决带来了极大的困难.该文在分析设备预防性维修问题的传统数学分析方法、马尔可夫链方法和遗传算法等优化算法的基础上,提出了比较完整综合的进行预防性维修策略优化的解决方案.首先,该文对啤酒包装流水线生产系统建立了考虑机会维修的等风险预防性维修策略优化模型.在预防性维修建模过程中,预防性维修计划包括了不完全预防性维修和预防性替换,突发故障用最小维修处理;为了减少预防性维修造成的停产损失,一些预防性维修活动将根据机会维修阈值归并在一起进行;在考虑这些因素的基础上建立了满足系统可靠性的前提下以最小化维修成本为目标的预防性维修计划优化模型.然后进行该复杂模型求解的遗传算法设计.在遗传算法设计中,对应于系统的每个部件有三个变量被编码进遗传个体中,它们是:在预防性替换前的不完全预防性维修次数、预防性维修间隔内的最大风险值,作为最大风险值一定百分比的机会维修阈值.最后用Emplant仿个软件验证了预防性维修计划的遗传算法优化方法.将算法求解的最优预防性维修计划应用到生产系统仿真模型中进行评价,并与传统的故障替换策略进行了比较,证明了该文设计算法的正确性和优越性.该文亦简述了工程实际中维修策略的制定.