Optymalizacja konstrukcji systemów diagnostycznych z zastosowaniem algorytmów genetycznych

Duże obiekty techniczne są zbudowane z bardzo wielu elementów składowych tworzących podzespoły realizujące ściśle określone funkcje. Diagnozowanie wszystkich elementów systemu jest w praktyce nieuzasadnione technicznie a przede wszystkim ekonomicznie. W związku z tym istnieje potrzeba dokonania selekcji elementów, których diagnozowanie będzie wystarczające dla poprawnego funkcjonowania całego obiektu technicznego. Dokonując takiej selekcji należy się kierować ustalonymi kryteriami. Do podstawowych kryteriów zalicza się kryterium bezpieczeństwa, kryterium prawdopodobieństwa uszkodzenia oraz kryterium kosztów. Drugim zagadnieniem, które należy rozwiązać przy wyborze systemu diagnostycznego jest wariant jego technicznej realizacji, który wiąże się zarówno ponoszonymi kosztami jak również oczekiwaną skutecznością. W pracy przedstawione zostały założenia analiz RCM. Analizy takie poz.walają na dokonanie dekompozycji obiektu umożliwiającej wybór elementów do diagnozowania oraz określenie wszystkich możliwych z technicznego punktu widzenia metod diagnostycznych. W celu wybrania metody diagnostycznej odpowiadającej w najlepszy sposób stawianym kryteriom zaproponowano dokonanie optymalizacji wykorzystującej algorytm genetyczny.

This paper presents application of Reliability Centered Maintenance methodology in selecting optimal maintenance practices and strategies in large scale systems. Applying condition based maintenance techniques in all components of a system is not feasible technically and economically. The justification of any given maintenance strategy within an organization must consider multiple criteria. One of the basic criteria are safety, failure likelihood or cost. Fuzzy logic and genetic algorithm approach are proposed for solving this problem.