Daming Lin, Murray Wiseman, Dragan Banjevic, Andrew K. Jardine
CBM Lab, University of Toronto

视情维修（CBM）策略是当前维修部门常用的一种维修策略。它依据测量到的一组机器状态指标来决定是否更换当前的机器设备。

 

传统地人们依据状态指标数据所作出的CBM策略是比较显而易见的。例如，如果一个发动机的润滑油里的乙二醇测量值是正的，就必须停止使用此发动机并对其进行彻底的检查。类似地，对加工机械来说，如果某温度，压力或振动数据超过预定上限，就必须在功能失效而造成更大损害前对机械进行维修。

 

可是，人们采集大量状态数据的能力一直远远地超过了其制定恰当的策略对数据进行合理解释的能力。通常地人们监测多个状态测量指标，而这些指标有时会不一致。指标的上升或下降趋势常常被测量数据的随机性所掩盖。所有这些（当然还有其他因素）都造成了在很多情况下无法找到一组清晰的限度或准则以标示失效是否已经来临并且估计还有多长时间机械就会因失效而不能完成它的功能。

 

我们开发的EXAKT视情维修优化方法可以有效地解决上述的问题。施此方法于采集的状态数据可以得到一个最优的状态指标解释策略。如果在视情维修计划中始终坚持执行此最优策略，就可以将机械的维修费用降到最低或者使其可用度达到最大。