Dans ce travail, nous considérons un système multi-états série-parallèle dont les composantes sont sujettes à des réparations minimales et à des actions de maintenance préventive imparfaite. Le système peut avoir différents niveaux de performance, allant d'un fonctionnement parfait à une défaillance complète. Les composantes peuvent être en opération ou hors d'usage. La fiabilité d'un système multi-états est définie par sa probabilité de satisfaction d'une demande donnée. La fiabilité de chaque composante est caractérisée par sa fonction de hasard. Chaque action de maintenance préventive conduit à une réduction de l'âge effectif de l'équipement. Elle est caractérisée par son coefficient de réduction d'âge et par son coût. L'objectif consiste à planifier des actions de maintenance préventive pendant la durée de vie du système multi- états, de façon à minimiser le coût total moyen de maintenance, sous une contrainte de fiabilité. Il s'agit d'un problème d'optimisation combinatoire qui a été auparavant formulé et résolu par les algorithmes génétiques dans [47]. Dans ce travail, ce problème est résolu en utilisant une méthode heuristique basée sur le méta-heuristique des colonies de fourmis. Inspirée par les études sur le comportement des fournis réelles, cette méthode possède plusieurs caractéristiques intéressantes et constitue une approche intéressante pour résoudre les problèmes d'optimisation de la fiabilité. Une technique à base de la fonction de génération universelle est implémentée pour évaluer la fiabilité du système multi-états. En combinant la technique de la fonction de génération universelle et l'optimisation par colonies de fourmis, l'algorithme proposé permet d'obtenir efficacement une séquence quasi-optimale des actions de maintenance. L'approche développée et testée dans ce travail constitue une alternative intéressante pour la résolution du problème d'optimisation de la maintenance préventive imparfaite pour les systèmes multi-états. Des exemples numériques de la détermination de plans quasi-optimaux de maintenance préventive sont également présentés. / In this work, we consider a series-parallel multi-state System composed of elements subjected to minimal repair and imperfect preventive maintenance actions. The System has a range of performance levels from perfect functioning to complete failure. Components may experience two possible states: good and failed. Multi-state System reliability is defined as the System ability to satisfy given demand. The reliability of each element is characterized by its hazard function. Each preventive maintenance action may affect the effective age of equipment, and is characterized by its age reduction coefficient and cost. The objective is to determine a minimal average cost plan of preventive maintenance actions during multi-state System lifetime, under the constraint of providing a required level of System reliability. This is a combinatorial optimization problem which has been previously formulated and solved by genetic algorithms in [47]. In this work, this problem is solved by using a heuristic based on ant colony meta-heuristic. Inspired by studies on the behaviour of real ants, this method has many interesting characteristics and approaches for solving reliability optimization problems. A universal generating function technique is implemented to evaluate System reliability. By combining the use of the universal generating function technique and ant colony optimization, the proposed algorithm obtains efficiently quasi-optimal sequence of maintenance actions. The approach developed and tested in this work constitutes an interesting alternative approach to solve the imperfect preventive maintenance problem for multi-state Systems. Numerical examples of the determination of quasi-optimal preventive maintenance plans are also presented.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/18557 |
| Date | 11 April 2018 |
| Creators | Sadat Al Hosseini, Reza |
| Contributors | Nour El Fath, Mustapha |
| Source Sets | Université Laval |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | mémoire de maîtrise, COAR1_1::Texte::Thèse::Mémoire de maîtrise |
| Format | vii, 80 f., application/pdf |
| Rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
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