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重要度驅(qū)動的維修和韌性管理 版權(quán)信息
- ISBN：9787030753151
- 條形碼：9787030753151 ; 978-7-03-075315-1
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
重要度驅(qū)動的維修和韌性管理 內(nèi)容簡介
本書以可靠性、重要度相關(guān)方法為基礎(chǔ)，研究工程系統(tǒng)中的維修和韌性優(yōu)化問題。當失效發(fā)生時，對其進行機理分析研究有助于了解各個關(guān)鍵指標的變化趨勢，找到失效發(fā)生的必要條件、失效的關(guān)鍵路徑以及影響失效的重要因素，從而提出維修措施來修復(fù)系統(tǒng)。失效發(fā)生后，對其進行合理的維修決策，以便在很好的時間來修復(fù)失效單元以優(yōu)選限度地提高系統(tǒng)韌性。其內(nèi)容對于例如電網(wǎng)系統(tǒng)、能源系統(tǒng)、交通系統(tǒng)、水利系統(tǒng)等工程系統(tǒng)具有很好的應(yīng)用前景，能夠深入準確地揭示失效機理，細致準確地分析系統(tǒng)性能，全面精準地分析韌性模型。
重要度驅(qū)動的維修和韌性管理 目錄
目錄
序
前言
第1章 緒論 1
1.1 研究背景與意義 1
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 2
1.2.1 理論現(xiàn)狀 2
1.2.2 應(yīng)用現(xiàn)狀 5
1.3 內(nèi)容安排 6
1.4 本章小結(jié) 7
第2章 基于重要度的維修優(yōu)先級 8
2.1 成本維修優(yōu)先級 8
2.1.1 符號定義 8
2.1.2 假設(shè) 8
2.1.3 基于成本的組件維修優(yōu)先級 9
2.1.4 組件維修策略 12
2.2 基于優(yōu)先級重要度的組件預(yù)防性維修策略 16
2.2.1 基于多態(tài)系統(tǒng)性能的優(yōu)先級重要度 16
2.2.2 組件預(yù)防性維修策略 18
2.2.3 不同維修策略下的韌性分析 20
2.2.4 案例分析 22
2.3 基于成本評估的預(yù)防性維修優(yōu)先模型 32
2.3.1 系統(tǒng)的期望總維修成本 32
2.3.2 基于成本評估的預(yù)防性維修指標 35
2.3.3 特殊系統(tǒng)的討論 40
2.3.4 基于CPMI的預(yù)防性維修策略分析 42
2.3.5 基于CPMI的預(yù)防性維修策略優(yōu)化 45
2.3.6 案例分析 47
2.4 本章小結(jié) 59
第3章 基于重要度的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)韌性 60
3.1 符號定義 60
3.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)韌性理論模型 62
3.2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)剩余韌性模型 62
3.2.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)韌性模型 63
3.2.3 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)*優(yōu)韌性模型 65
3.3 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)剩余韌性經(jīng)典重要度模型 66
3.3.1 OPT剩余韌性重要度 66
3.3.2 Birnbaum剩余韌性重要度 67
3.3.3 RAW剩余韌性重要度 67
3.3.4 RRW剩余韌性重要度 68
3.3.5 Copeland綜合排序分析 69
3.4 基于損失和恢復(fù)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)綜合重要度模型 70
3.5 基于經(jīng)典重要度的海運網(wǎng)絡(luò)剩余韌性分析 71
3.5.1 部分港口失效后海運網(wǎng)絡(luò)剩余韌性分析 74
3.5.2 部分航線失效后海運網(wǎng)絡(luò)剩余韌性分析 77
3.5.3 全部港口失效后海運網(wǎng)絡(luò)剩余韌性分析 80
3.5.4 全部航線失效后海運網(wǎng)絡(luò)剩余韌性分析 83
3.6 基于綜合重要度的陸運網(wǎng)絡(luò)韌性分析 86
3.6.1 部分節(jié)點失效的陸運網(wǎng)絡(luò)韌性分析 89
3.6.2 部分節(jié)點和線路失效的陸運網(wǎng)絡(luò)韌性分析 93
3.7 本章小結(jié) 98
第4章 城市地鐵維修優(yōu)先級應(yīng)用 99
4.1 地鐵網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)建模 99
4.2 地鐵網(wǎng)絡(luò)典型結(jié)構(gòu) 100
4.3 地鐵網(wǎng)絡(luò)級聯(lián)失效模型 101
4.3.1 節(jié)點的初始負載 102
4.3.2 節(jié)點的容量 102
4.3.3 節(jié)點負載的再分配 102
4.4 地鐵網(wǎng)絡(luò)性能模型 104
4.5 基于節(jié)點重要度的網(wǎng)絡(luò)維修優(yōu)先級 106
4.6 案例分析 107
4.7 本章小結(jié) 116
第5章 交通網(wǎng)絡(luò)維修策略應(yīng)用 117
5.1 基于級聯(lián)失效的城市道路交通網(wǎng)絡(luò)的擁堵程度的判定 117
5.1.1 城市交通網(wǎng)絡(luò)的基本性質(zhì)描述與符號定義 117
5.1.2 城市道路交通網(wǎng)絡(luò)的特性描述 119
5.1.3 城市道路交通網(wǎng)絡(luò)的擁堵程度的判定模型 124
5.2 基于不同擁堵程度的城市道路交通網(wǎng)絡(luò)的不同控制策略 126
5.2.1 問題描述與假設(shè)以及符號定義 126
5.2.2 輕度擁堵情況下的控制策略模型 127
5.2.3 嚴重擁堵情況下的控制策略模型 129
5.3 案例分析 130
5.3.1 道路擁堵程度判定 132
5.3.2 不同控制策略分析 137
5.4 本章小結(jié) 143
第6章 航材備件維修配置應(yīng)用 144
6.1 兩級保障模式下航材備件的維修過程 144
6.1.1 允許橫向供應(yīng)的兩級保障模式 144
6.1.2 航材備件的供應(yīng)與維修過程 145
6.2 基于備件保障率的備件數(shù)量確定 147
6.2.1 單一備件保障率的計算 148
6.2.2 系統(tǒng)級備件數(shù)量確定方式 154
6.3 基于重要度的備件維修配置 157
6.3.1 考慮飛行任務(wù)和飛機數(shù)量的備件初次分配 157
6.3.2 基于橫向供應(yīng)時間重要度的備件維修分配 158
6.4 案例分析 161
6.4.1 單組件保障效能的影響分析 163
6.4.2 各組件備份數(shù)量的優(yōu)化配置 166
6.4.3 倉儲位置的決策求解 168
6.5 本章小結(jié) 170
第7章 灌溉網(wǎng)絡(luò)韌性應(yīng)用 171
7.1 灌溉網(wǎng)絡(luò)性能變化分析 171
7.2 灌溉網(wǎng)絡(luò)的韌性分析和水資源分配 174
7.2.1 灌溉網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的損失分析 174
7.2.2 灌溉網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的恢復(fù)分析 175
7.2.3 灌溉網(wǎng)絡(luò)的損失成本 179
7.2.4 韌性及韌性*優(yōu)模型 179
7.3 案例分析 183
7.4 本章小結(jié) 194
第8章 裝備保障網(wǎng)絡(luò)韌性應(yīng)用 195
8.1 裝備保障體系網(wǎng)絡(luò)化建模及節(jié)點重要度分析 195
8.1.1 裝備保障三層耦合網(wǎng)絡(luò)建模 195
8.1.2 考慮網(wǎng)絡(luò)節(jié)點信息傳遞的信息重要度 198
8.1.3 考慮部分節(jié)點失效情況下的損失重要度 199
8.2 裝備保障網(wǎng)絡(luò)失效分析 204
8.2.1 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點失效模式 204
8.2.2 裝備保障多層耦合網(wǎng)絡(luò)級聯(lián)失效分析 206
8.2.3 基于信息重要度攻擊時的網(wǎng)絡(luò)級聯(lián)失效仿真分析 207
8.3 裝備保障網(wǎng)絡(luò)韌性分析優(yōu)化 208
8.3.1 基于信息重要度攻擊時的網(wǎng)絡(luò)級聯(lián)失效仿真分析 208
8.3.2 剩余可分配任務(wù)量韌性策略仿真分析 211
8.3.3 考慮節(jié)點維修的預(yù)防性維修策略模型及仿真分析 212
8.3.4 韌性重要度及仿真分析 215
8.4 本章小結(jié) 219
第9章 集群網(wǎng)絡(luò)韌性應(yīng)用 221
9.1 無人機集群的性能要求及其數(shù)量優(yōu)化 221
9.1.1 多階段任務(wù)特征 221
9.1.2 基于n/k系統(tǒng)的多階段任務(wù)可靠性計算 223
9.1.3 集群數(shù)量重要度分析及優(yōu)化 227
9.1.4 無人機數(shù)量優(yōu)化算例 231
9.2 無人機集群韌性分析及編隊重構(gòu)優(yōu)化 235
9.2.1 基于重要度的集群韌性分析 235
9.2.2 無人機集群的韌性優(yōu)化 241
9.2.3 編隊結(jié)構(gòu)優(yōu)化算例 245
9.2.4 損失重要度對打擊程度的影響 247
9.2.5 恢復(fù)重要度指導(dǎo)的集群結(jié)構(gòu)重組 248
9.3 本章小結(jié) 250
參考文獻 251
彩圖
序
前言
第1章 緒論 1
1.1 研究背景與意義 1
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 2
1.2.1 理論現(xiàn)狀 2
1.2.2 應(yīng)用現(xiàn)狀 5
1.3 內(nèi)容安排 6
1.4 本章小結(jié) 7
第2章 基于重要度的維修優(yōu)先級 8
2.1 成本維修優(yōu)先級 8
2.1.1 符號定義 8
2.1.2 假設(shè) 8
2.1.3 基于成本的組件維修優(yōu)先級 9
2.1.4 組件維修策略 12
2.2 基于優(yōu)先級重要度的組件預(yù)防性維修策略 16
2.2.1 基于多態(tài)系統(tǒng)性能的優(yōu)先級重要度 16
2.2.2 組件預(yù)防性維修策略 18
2.2.3 不同維修策略下的韌性分析 20
2.2.4 案例分析 22
2.3 基于成本評估的預(yù)防性維修優(yōu)先模型 32
2.3.1 系統(tǒng)的期望總維修成本 32
2.3.2 基于成本評估的預(yù)防性維修指標 35
2.3.3 特殊系統(tǒng)的討論 40
2.3.4 基于CPMI的預(yù)防性維修策略分析 42
2.3.5 基于CPMI的預(yù)防性維修策略優(yōu)化 45
2.3.6 案例分析 47
2.4 本章小結(jié) 59
第3章 基于重要度的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)韌性 60
3.1 符號定義 60
3.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)韌性理論模型 62
3.2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)剩余韌性模型 62
3.2.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)韌性模型 63
3.2.3 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)*優(yōu)韌性模型 65
3.3 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)剩余韌性經(jīng)典重要度模型 66
3.3.1 OPT剩余韌性重要度 66
3.3.2 Birnbaum剩余韌性重要度 67
3.3.3 RAW剩余韌性重要度 67
3.3.4 RRW剩余韌性重要度 68
3.3.5 Copeland綜合排序分析 69
3.4 基于損失和恢復(fù)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)綜合重要度模型 70
3.5 基于經(jīng)典重要度的海運網(wǎng)絡(luò)剩余韌性分析 71
3.5.1 部分港口失效后海運網(wǎng)絡(luò)剩余韌性分析 74
3.5.2 部分航線失效后海運網(wǎng)絡(luò)剩余韌性分析 77
3.5.3 全部港口失效后海運網(wǎng)絡(luò)剩余韌性分析 80
3.5.4 全部航線失效后海運網(wǎng)絡(luò)剩余韌性分析 83
3.6 基于綜合重要度的陸運網(wǎng)絡(luò)韌性分析 86
3.6.1 部分節(jié)點失效的陸運網(wǎng)絡(luò)韌性分析 89
3.6.2 部分節(jié)點和線路失效的陸運網(wǎng)絡(luò)韌性分析 93
3.7 本章小結(jié) 98
第4章 城市地鐵維修優(yōu)先級應(yīng)用 99
4.1 地鐵網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)建模 99
4.2 地鐵網(wǎng)絡(luò)典型結(jié)構(gòu) 100
4.3 地鐵網(wǎng)絡(luò)級聯(lián)失效模型 101
4.3.1 節(jié)點的初始負載 102
4.3.2 節(jié)點的容量 102
4.3.3 節(jié)點負載的再分配 102
4.4 地鐵網(wǎng)絡(luò)性能模型 104
4.5 基于節(jié)點重要度的網(wǎng)絡(luò)維修優(yōu)先級 106
4.6 案例分析 107
4.7 本章小結(jié) 116
第5章 交通網(wǎng)絡(luò)維修策略應(yīng)用 117
5.1 基于級聯(lián)失效的城市道路交通網(wǎng)絡(luò)的擁堵程度的判定 117
5.1.1 城市交通網(wǎng)絡(luò)的基本性質(zhì)描述與符號定義 117
5.1.2 城市道路交通網(wǎng)絡(luò)的特性描述 119
5.1.3 城市道路交通網(wǎng)絡(luò)的擁堵程度的判定模型 124
5.2 基于不同擁堵程度的城市道路交通網(wǎng)絡(luò)的不同控制策略 126
5.2.1 問題描述與假設(shè)以及符號定義 126
5.2.2 輕度擁堵情況下的控制策略模型 127
5.2.3 嚴重擁堵情況下的控制策略模型 129
5.3 案例分析 130
5.3.1 道路擁堵程度判定 132
5.3.2 不同控制策略分析 137
5.4 本章小結(jié) 143
第6章 航材備件維修配置應(yīng)用 144
6.1 兩級保障模式下航材備件的維修過程 144
6.1.1 允許橫向供應(yīng)的兩級保障模式 144
6.1.2 航材備件的供應(yīng)與維修過程 145
6.2 基于備件保障率的備件數(shù)量確定 147
6.2.1 單一備件保障率的計算 148
6.2.2 系統(tǒng)級備件數(shù)量確定方式 154
6.3 基于重要度的備件維修配置 157
6.3.1 考慮飛行任務(wù)和飛機數(shù)量的備件初次分配 157
6.3.2 基于橫向供應(yīng)時間重要度的備件維修分配 158
6.4 案例分析 161
6.4.1 單組件保障效能的影響分析 163
6.4.2 各組件備份數(shù)量的優(yōu)化配置 166
6.4.3 倉儲位置的決策求解 168
6.5 本章小結(jié) 170
第7章 灌溉網(wǎng)絡(luò)韌性應(yīng)用 171
7.1 灌溉網(wǎng)絡(luò)性能變化分析 171
7.2 灌溉網(wǎng)絡(luò)的韌性分析和水資源分配 174
7.2.1 灌溉網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的損失分析 174
7.2.2 灌溉網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的恢復(fù)分析 175
7.2.3 灌溉網(wǎng)絡(luò)的損失成本 179
7.2.4 韌性及韌性*優(yōu)模型 179
7.3 案例分析 183
7.4 本章小結(jié) 194
第8章 裝備保障網(wǎng)絡(luò)韌性應(yīng)用 195
8.1 裝備保障體系網(wǎng)絡(luò)化建模及節(jié)點重要度分析 195
8.1.1 裝備保障三層耦合網(wǎng)絡(luò)建模 195
8.1.2 考慮網(wǎng)絡(luò)節(jié)點信息傳遞的信息重要度 198
8.1.3 考慮部分節(jié)點失效情況下的損失重要度 199
8.2 裝備保障網(wǎng)絡(luò)失效分析 204
8.2.1 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點失效模式 204
8.2.2 裝備保障多層耦合網(wǎng)絡(luò)級聯(lián)失效分析 206
8.2.3 基于信息重要度攻擊時的網(wǎng)絡(luò)級聯(lián)失效仿真分析 207
8.3 裝備保障網(wǎng)絡(luò)韌性分析優(yōu)化 208
8.3.1 基于信息重要度攻擊時的網(wǎng)絡(luò)級聯(lián)失效仿真分析 208
8.3.2 剩余可分配任務(wù)量韌性策略仿真分析 211
8.3.3 考慮節(jié)點維修的預(yù)防性維修策略模型及仿真分析 212
8.3.4 韌性重要度及仿真分析 215
8.4 本章小結(jié) 219
第9章 集群網(wǎng)絡(luò)韌性應(yīng)用 221
9.1 無人機集群的性能要求及其數(shù)量優(yōu)化 221
9.1.1 多階段任務(wù)特征 221
9.1.2 基于n/k系統(tǒng)的多階段任務(wù)可靠性計算 223
9.1.3 集群數(shù)量重要度分析及優(yōu)化 227
9.1.4 無人機數(shù)量優(yōu)化算例 231
9.2 無人機集群韌性分析及編隊重構(gòu)優(yōu)化 235
9.2.1 基于重要度的集群韌性分析 235
9.2.2 無人機集群的韌性優(yōu)化 241
9.2.3 編隊結(jié)構(gòu)優(yōu)化算例 245
9.2.4 損失重要度對打擊程度的影響 247
9.2.5 恢復(fù)重要度指導(dǎo)的集群結(jié)構(gòu)重組 248
9.3 本章小結(jié) 250
參考文獻 251
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重要度驅(qū)動的維修和韌性管理 節(jié)選
第1章緒論 基于重要度理論識別系統(tǒng)的關(guān)鍵組件，對維修決策提供技術(shù)支持，并在恢復(fù)過程中使系統(tǒng)性能達到*優(yōu)。將動態(tài)韌性與多個節(jié)點重要度結(jié)合對比，研究失效節(jié)點的恢復(fù)順序。從復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)脆弱性和恢復(fù)性角度出發(fā)，提出一種基于節(jié)點重要度的韌性評估方法，使復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)韌性值恢復(fù)至*優(yōu)。 1.1研究背景與意義 科技的進步、工程技術(shù)的高度發(fā)展使得各類工業(yè)系統(tǒng)變得越來越復(fù)雜，日益嚴格的質(zhì)量與可靠性分析已經(jīng)成為系統(tǒng)設(shè)計、運行及維護管理必須考慮的一項重要工作。近年來，隨著系統(tǒng)監(jiān)測技術(shù)的發(fā)展，許多復(fù)雜裝備系統(tǒng)都配備了多種傳感器以監(jiān)控系統(tǒng)組件的實時運行狀態(tài)。監(jiān)測技術(shù)的應(yīng)用為復(fù)雜工業(yè)系統(tǒng)的運營維護提供了大量的在線信息。借助于大數(shù)據(jù)分析的興起，基于監(jiān)控數(shù)據(jù)的系統(tǒng)預(yù)測與健康管理(Prognostics and Health Management，PHM)技術(shù)取得了長足的進步和發(fā)展，由此帶來設(shè)備運行可靠性和可用性的提升、運行風(fēng)險和運營成本的降低。PHM技術(shù)包含預(yù)測和健康管理兩部分內(nèi)容：預(yù)測指通過分析系統(tǒng)故障數(shù)據(jù)、運行狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)等信息，預(yù)測系統(tǒng)的剩余壽命和故障類型等，為后續(xù)健康管理提供基礎(chǔ)；而健康管理指實時測量、記錄和監(jiān)控系統(tǒng)的運行狀態(tài)，并根據(jù)預(yù)測的結(jié)果進行維修和保障的過程。 維修保障是PHM框架的另一個重要組成部分，對于維持復(fù)雜系統(tǒng)的可靠、高效運行至關(guān)重要。傳統(tǒng)的維修理念包括事后維修和預(yù)防性維修，如今傳感器技術(shù)和大數(shù)據(jù)理論的發(fā)展使得預(yù)測性維修成為可能。預(yù)測性維修是指根據(jù)系統(tǒng)的狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)預(yù)測其剩余壽命等指標，并據(jù)此進行維修規(guī)劃。借由對系統(tǒng)狀態(tài)的可靠預(yù)測，預(yù)測性維修策略能有效避免傳統(tǒng)預(yù)防性維修導(dǎo)致的維修不足或維修過度等問題。近年來，預(yù)測性維修在復(fù)雜裝備系統(tǒng)可靠性改善、可用性提升、維修費用削減等方面得到了廣泛的應(yīng)用。 隨著全球化和科學(xué)技術(shù)發(fā)展，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模逐步龐大，結(jié)構(gòu)和類型也逐漸復(fù)雜，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點更容易受到破壞而失效，研究表明復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中5%～10%的重要節(jié)點失效就將導(dǎo)致整個網(wǎng)絡(luò)的失效。識別復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的重要節(jié)點已經(jīng)成為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究的重要組成部分并在各個領(lǐng)域內(nèi)得到了廣泛的應(yīng)用，其中包括基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)、生態(tài)系統(tǒng)和流行病防控等領(lǐng)域。例如，在現(xiàn)代戰(zhàn)爭中可以通過數(shù)據(jù)評估其關(guān)鍵軍事地點，然后集中火力對其進行打擊；在網(wǎng)絡(luò)媒體管理中，可以通過數(shù)據(jù)尋找出對信息傳播影響*大的節(jié)點，對其進行控制，可以有效地抑制或傳播輿論信息；在傳染病傳播網(wǎng)絡(luò)中，可以找出對病情傳播影響*大的病人，對其進行有效的隔離和治療，能夠防止病毒的進一步擴散；在通信網(wǎng)絡(luò)和交通網(wǎng)絡(luò)中，找出對網(wǎng)絡(luò)影響*大的通信或運輸節(jié)點進行預(yù)防性保護，以此可以避免受到攻擊時造成的毀滅性破壞。然而，由于這些攻擊或者災(zāi)害是不可預(yù)見也不能改變的，所以不可能通過消除攻擊或者災(zāi)害的發(fā)生來保護復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)不受影響。因此，只能選擇在攻擊發(fā)生后，通過盡快恢復(fù)較為重要的失效節(jié)點來快速恢復(fù)整個復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的運行。目前關(guān)于韌性的研究主要集中在復(fù)雜系統(tǒng)上，普遍研究認為韌性是由系統(tǒng)中的組件發(fā)生故障后的性能恢復(fù)程度和速度決定的。關(guān)于系統(tǒng)中組件故障點的恢復(fù)策略也被認為是韌性管理的關(guān)鍵。因此研究復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點和連邊失效后復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的韌性恢復(fù)過程在生產(chǎn)和生活中具有重要的應(yīng)用價值。 大量的災(zāi)難事件都凸顯了在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中進行韌性研究的重要性。例如，2003年，美國大范圍停電導(dǎo)致其交通和經(jīng)濟網(wǎng)絡(luò)中斷，造成了嚴重的社會影響和經(jīng)濟損失；2004年，印度尼西亞蘇門答臘島海岸發(fā)生大地震，地震引起的海嘯對沿海港口造成摧毀性損壞，對全球供應(yīng)鏈造成了嚴重的影響；2008年，中國的雪災(zāi)導(dǎo)致公路鐵路電網(wǎng)通信中斷，長江沿海的港口被迫關(guān)閉，沿海港口大量貨輪無法正常停泊和航行，對國家經(jīng)濟造成嚴重的損失。2011年，日本發(fā)生了地震并引起海嘯，導(dǎo)致沿海多個港口被毀，造成了超過34億美元的海上貿(mào)易損失；2019年，南洋理工大學(xué)和劍橋大學(xué)的一份研究報告揭示了如果中國、日本、韓國、新加坡和馬來西亞5個國家的15個港口因網(wǎng)絡(luò)攻擊而直接癱瘓，可能造成高達1100億美元的經(jīng)濟損失。當災(zāi)難事件發(fā)生后，*好的解決方案是從恢復(fù)的角度出發(fā)，在*短的時間內(nèi)對網(wǎng)絡(luò)進行*大程度的恢復(fù)。因此，基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究建立網(wǎng)絡(luò)韌性重要度模型，研究當復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)多節(jié)點和連邊失效后，快速準確評估復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中失效節(jié)點的重要性，迅速恢復(fù)重要失效點，使復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的韌性快速恢復(fù)至*大值，能夠更好地控制和預(yù)測整個復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，減少經(jīng)濟損失。 1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 1.2.1理論現(xiàn)狀 如今系統(tǒng)越來越復(fù)雜，構(gòu)成系統(tǒng)的每個組件都有多種狀態(tài)，其對應(yīng)著系統(tǒng)的多種性能水平，狀態(tài)的動態(tài)退化會導(dǎo)致系統(tǒng)性能水平下降直至故障[1]。為了提升系統(tǒng)的可靠性，需要合理安排組件進行預(yù)防性維修[2]。維修主要包括糾正性維修即事后維修(Corrective Maintenance，CM)和預(yù)防性維修(Preventive Maintenance，PM)。事后維修表示在組件或系統(tǒng)發(fā)生故障后執(zhí)行維護操作[3]。然而，在系統(tǒng)失效之前，執(zhí)行預(yù)防性維修可以有效地避免發(fā)生災(zāi)難性故障[4，5]。 關(guān)于維修策略的討論有很多，Hashemi等[6]提出了兩種新的針對復(fù)雜相干系統(tǒng)的*佳維修策略，建議的策略包括對每個組件和整個系統(tǒng)的*少維修。Zhang等[7]在考慮了不完美的預(yù)防性維護和系統(tǒng)更換的條件下，建立了三種維護策略，并證明了*優(yōu)策略的存在。Jiang和Liu[8]研究了執(zhí)行多任務(wù)的系統(tǒng)的選擇性維修策略。Lin等[9]提出了一個退化系統(tǒng)的維修策略，該系統(tǒng)的運行成本取決于系統(tǒng)的年齡和狀態(tài)。Gao等[10]考慮了兩種不同的維修策略：在每個生產(chǎn)周期的末尾維修和在每個設(shè)置點維修。Wu等[11]利用風(fēng)險總結(jié)的概念分析了維修策略的優(yōu)化，并提出了針對一組不同系統(tǒng)進行優(yōu)化的維修策略。李軍亮等[12]構(gòu)建了一種考慮混合維修策略和使用環(huán)境的復(fù)雜系統(tǒng)的區(qū)間可用度模型，假設(shè)系統(tǒng)的故障和維修時間服從任意分布，不同的故障模式采取不同的維修策略。李琦等[13]針對具有個體差異的緩慢退化系統(tǒng)，提出了基于半馬爾可夫決策過程的維修策略，該方法能夠更加精確地刻畫系統(tǒng)的退化過程，并可以幫助制定兼顧成本與可靠性的維修策略。岳德權(quán)和高俏俏[14]針對在運行過程中不斷受到?jīng)_擊且有兩種失效狀態(tài)的系統(tǒng)，提出了一種沖擊模型，以制定*優(yōu)維修策略。張曉紅和曾建潮[15]針對兩組件串聯(lián)系統(tǒng)，制定了周期性視情預(yù)防更換、機會更換和故障更換相結(jié)合的維修策略。 由于安全性、質(zhì)量和可用性的提高，預(yù)防性維修是使行業(yè)受益的維修策略之一[16]。在預(yù)防性維修策略優(yōu)化模型方面，趙斐和劉雪娟[17]考慮到關(guān)鍵組件與非關(guān)鍵組件失效對系統(tǒng)的影響不同，建立預(yù)防性維修策略優(yōu)化模型，即*優(yōu)的預(yù)防性維修周期可以利用*大化單位時間內(nèi)的期望利潤來確定。高俏俏[18]討論的是由兩個組件串聯(lián)組成且有兩種故障狀態(tài)的系統(tǒng)的預(yù)防維修策略，通過更新過程和幾何過程理論計算了系統(tǒng)經(jīng)長期運行單位時間內(nèi)期望費用。趙洪山和張路朋[19]主要是使用二次拋物線插值法，以總費用為目標函數(shù)對機會維修區(qū)間進行優(yōu)化，來達到維修費用*小的目的。Dui等[20]綜合考慮維修成本和系統(tǒng)性能，提出一種識別關(guān)鍵組件和非關(guān)鍵組件的維修優(yōu)先級方法。傅鈺等[21]研究電氣設(shè)備及風(fēng)電機組各主要組件的故障概率和維修機會，提出了基于可靠性的風(fēng)電場預(yù)防性機會維修策略，其目的同樣是希望損失和維修費用*小。熊律和王紅[22]引入效費比的經(jīng)濟性分析方式去決策每一次維修的具體方案。 不同領(lǐng)域的學(xué)者對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)韌性進行了研究，Albert等[23]為研究復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)韌性，將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論與韌性結(jié)合，為多學(xué)科的學(xué)者提供了一個新的視角。Buldyrev等[24]研究了級聯(lián)失效過程中相互依賴網(wǎng)絡(luò)的魯棒性，得出相互依賴的網(wǎng)絡(luò)的脆弱性更大，進一步推進了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)韌性在復(fù)雜相互依存網(wǎng)絡(luò)視角下的研究。Sun和Guan[25]從線路運營的角度對地鐵網(wǎng)絡(luò)脆弱性進行研究，為地鐵網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性提供了可行性意見。Yang等[26]基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論，以北京地鐵系統(tǒng)為例，評估了地鐵網(wǎng)絡(luò)在隨機失效和惡意攻擊情況下的魯棒性。Ma等[27]基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論，從結(jié)構(gòu)和功能兩個方面提出了公交-地鐵雙層網(wǎng)絡(luò)的魯棒模型。兌紅炎等[28]從可靠性角度定義了影響級聯(lián)失效過程的關(guān)鍵指標，探討網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點對整個網(wǎng)絡(luò)可靠性的影響。根據(jù)可靠性、脆弱性、魯棒性、冗余性[29]等系統(tǒng)特性，可以從不同角度對韌性進行定義，因此關(guān)于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)韌性沒有統(tǒng)一的定義，隨系統(tǒng)特性的不同而定義復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)韌性。 在基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)方面，Greco等[30]利用熵和韌性指標度量配水網(wǎng)絡(luò)的魯棒性，評估了一兩個環(huán)節(jié)故障對網(wǎng)絡(luò)性能的影響。Pagani等[31]研究由多尺度反饋回路產(chǎn)生的高維韌性測量來推斷配水網(wǎng)絡(luò)的韌性，并利用隨機森林分析方法對韌性指標進行組合得到更準確的測度。Zhang等[32]綜述了城市公共交通網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜性、動態(tài)韌性、單分層網(wǎng)絡(luò)和相互依存的網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)韌性。Gilani等[33]提出了一種混合整數(shù)線性規(guī)劃來恢復(fù)優(yōu)先級負載，同時滿足拓撲和運行約束，以增強分布式系統(tǒng)的韌性，并提出了一種韌性模型來形成動態(tài)微電網(wǎng)。Rocco等[34]提出了評估網(wǎng)絡(luò)組件因故障或攻擊而斷開連接對社區(qū)結(jié)構(gòu)和整個網(wǎng)絡(luò)的影響的方法，該方法可以對不同的網(wǎng)絡(luò)恢復(fù)順序所能實現(xiàn)的恢復(fù)能力進行評估。 在供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)韌性研究方面，Azadegan[35]研究了供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部和之間不同類型的合作相關(guān)的韌性策略類型，提出不同策略下的微觀、中觀和宏觀層面的供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)韌性。Zhao等[36]研究了供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)在中斷情況下的韌性，并從復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)拓撲的角度為供應(yīng)鏈管理者如何構(gòu)建韌性供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)表達了見解。Levalle和Nof[37]引入了供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的形式主義，探討了供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)韌性的概念和維度，提出了兩個韌性維度和兩個韌性層次。Wang和Xiao[38]從欠載失效出發(fā)，利用蟻群的社會韌性，提出了一種集群供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)級聯(lián)失效的恢復(fù)方法，能夠提高企業(yè)的恢復(fù)和調(diào)整能力，可以增強集群供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)的韌性。Nair等[39]使用滿足的需求與出發(fā)地和目的地之間的總需求的比率，研究中斷情況的多式聯(lián)運網(wǎng)絡(luò)的韌性。Verschuur等[40]使用船舶跟蹤數(shù)據(jù)分析過去由自然災(zāi)害造成的港口中斷，評估了74個港口的141次中斷和27次災(zāi)難，都顯示多個港口同時受到影響，更好地估計了港口和海事網(wǎng)絡(luò)的破壞程度和潛在韌性。Liu等[41]分析海洋供應(yīng)鏈中“脆弱性”的不同概念，并開發(fā)一個新的框架和支持模型，以識別和分析供應(yīng)鏈中的相關(guān)脆弱性，得出所研究的網(wǎng)絡(luò)對隨機失效的魯棒性比面對蓄意攻擊時的魯棒性更強。Wan等[42]對運輸網(wǎng)絡(luò)韌性進行了系統(tǒng)的綜述，重點介紹了其特點以及在不同運輸系統(tǒng)中應(yīng)用的研究方法。Feng等[43]基于重要度提出了無人機集群的數(shù)量優(yōu)化，并進行了韌性分析，提出了一個評估集群網(wǎng)絡(luò)恢復(fù)能力的框架。Chen等[44]基于中斷環(huán)境下供應(yīng)鏈運營的成本構(gòu)成，建立了衡量供應(yīng)鏈韌性的模型。Rahman等[45]提出了一種利用綜合方法來評估制造供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)韌性，并給出了其性能的變化規(guī)律。 在社交網(wǎng)絡(luò)韌性方面，Liu等[46]從信息擴散和個體警覺性的角度探討了疾病傳播和人群反應(yīng)之間的相互作用，通過將多層網(wǎng)絡(luò)映射成兩層網(wǎng)絡(luò)，并結(jié)合個人的風(fēng)險意識，對系統(tǒng)進行建模，結(jié)果發(fā)現(xiàn)當個體的保護反應(yīng)被引入時，疾病在整個傳播階段的速度有顯著的減緩。Lopez-Cuevas等[47]從社區(qū)情緒變化的角度來研究社區(qū)韌性，描述了在線社交網(wǎng)絡(luò)的情緒穩(wěn)定狀態(tài)，并分析這種穩(wěn)定狀態(tài)在影響社區(qū)的特定擾動或事件下是如何受到影響的。Kameshwar等[48]將社區(qū)網(wǎng)絡(luò)韌性定義為實現(xiàn)基于魯棒性和快速性的性能目標的聯(lián)合概率，并利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對其進行量化，可以改善基礎(chǔ)設(shè)施性能，以實現(xiàn)社區(qū)確定的復(fù)原力目標去改善基礎(chǔ)設(shè)施性能。 1.2.2應(yīng)用現(xiàn)狀 大多數(shù)文獻研究了基于建模仿真的維修策略，周虹和陳志雄[49]針對民用飛機故障的動態(tài)特性及維修體制建立增強型有向圖模型，有利于提高排故準確性，節(jié)省維修成本。崔建國等[50]以離散型概率序列運算理論為基礎(chǔ)
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