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基础设施系统的维护和运行：回顾
Mauricio Saacute;nchez-Silva, M.ASCE1; Dan M. Frangopol, Dist.M.ASCE2;
Jamie Padgett, M.ASCE3; and Mohamed Soliman, A.M.ASCE4。
摘要：基础设施管理在可持续发展中具有重要作用，是评价现有项目社会经济可行性和开发新项目的基础。本文综述了不确定性条件下基础设施维护与运行中涉及的关键问题。它讨论了主要的概念和理论原则，并通过提供一系列最新的参考资料，引导读者了解问题的不同方面。虽然本文没有对文献中提供的所有维护方法和策略进行全面的描述，但它对主要方法进行了批判性的回顾。本文提出和讨论的概念为构建模型提供了基础，这些模型可用于为维护和操作基础设施系统做出更好的决策。DOI:10.1061/（ASCE）ST.1943-541X.0001543。版权所有2016美国土木工程师学会。
作者关键词：维修；运行；基础设施；不确定性；结构安全可靠性。
介绍
基础设施系统是可持续发展的重要组成部分，其优化运行是社会经济活力的核心。结构和基础设施的最佳运行要求以最低成本最大限度地提高可用性（即，在预定的可用性阈值上运行）和安全性。为了实现这一目标，必须确定具有成本效益的运营政策，其中维护起着重要作用。维护是技术和相关管理措施的组合，旨在将项目或系统保留在或恢复到其可以执行所需功能的状态[BS3811（BSI 1984）]。在许多领域，特别是在机械、电气、航空航天和土木工程领域，对退化系统的维修和更换问题进行了广泛的研究。除了几本关于运行研究的书外，还有大量与维护相关的论文。事实上，在过去的几十年里，已经发表了各种有关工程维护问题的最新评论（Pierskalia和V oelker 1979；Sherif和Smith 1981；Sherif 1982；Bosch和Jensen 1983；Valdes Florez和Feldman 1989；Cho和Parlar 1991；Dekker 1996）。
也有许多文件可用于解决特定类型结构（如桥梁、路面和海洋结构）的维护和操作问题。对土木工程中现有方法的全面总结和讨论，如Frangopol等人。（2004）和Frangopol（2011）。
本文的目的是综述在不确定性条件下有助于结构和基础设施系统优化运行的主要维护策略。本文不提供文献中所有可用方法的描述，而是对主要概念和策略的概述。除了介绍在土木工程应用中使用的方法外，本文还描述了在航空航天和海洋结构物（如Melchers 2006）、配水网络（如Osman和Bainbridge 2011；Grigg 2006）、路面作业等各个工程领域广泛使用的策略，以及管理（例如，Archilla 2006）。
本文首先给出了维护问题的一组定义和基本概念的描述。这包括确定选择性能指标的替代方案，讨论结构随时间的性能，以及选择维护策略。此外，它还强调了使用寿命终止决策的重要性。然后，给出了维修问题的基本费用公式，这是确定最优运行策略的基础。在描述了维修问题之后，论文的下一部分对主要维修模式进行了最新的描述。特别地，我们详细讨论了两种有用的方法：经典的和基于马尔可夫的维修模型。随后，简要讨论了降级在维护计划定义中的作用。本节之后简要总结了主要问题以及用于管理由多个互连组件组成的系统问题的方法。最后，本文提出了维修管理中的一些关键概念问题，并给出了一些结论。
维修问题的基本考虑
本节介绍了与任何维护计划相关的方面；这些方面分为以下几类：（1）系统性能随时间变化（退化或劣化），（2）结构性能指标的定义，（3）维护的类型和程度，（4）检查问题，以及（5）使用寿命终止决策。这些概念将在后续章节中用于制定维护模型。
劣化过程
由于各种环境和机械应力导致结构随时间恶化，因此需要进行维护（Frangopol 2011）。由于需求的变化，或内部或外部条件的变化，特定结构的退化率可能会随时间发生显著变化（Saacute;nchez Silva和Klutke 2016）。因此，了解劣化机理是确定维修方案的关键，需要对结构特性的时变及其不确定性进行建模。
考虑一个系统，该系统在时间t/40时投入运行，其状态随时间而降低。时间t时的系统状态（性能指标，如强度或电阻）将被定义为V（t）。注意V（t）是一个随机变量，它接受正实数集合中的值。假设它在t/40的值是一个确定的量，表示系统是新的时的状态，即V/t/0/v0。此外，如果结构的条件随时间而降低，则在时间t之前的累积劣化可定义为随机变量D（t）。D（t）的价值除其他外，取决于结构特性、需求和外部条件。在不进行维护的假设下，结构状况V（t）与退化D（t）有关，如下所示：
（1）
如果系统状态的历史是随时间记录的，那么集合构成随机过程。当结构条件低于预定阈值时，就会发生故障，那么，维护的一个重要数量是系统的生命周期L，它是一个随机变量，定义为：
（2）
经常如式（1）所示，但在某些情况下，假设个。此外，结构寿命L的估计可以解释为首次通过问题；见Melchers（2000）和Streicher等人。（2008年）。
结构退化过程，D（t），通常分为渐进式和冲击式。随着时间的推移，结构的性能逐渐缓慢地退化。另一方面，由于连续的冲击（例如地震的影响），基于冲击的退化损伤累积。已有大量的文献描述了不同的退化模型；本文后面将更详细地介绍这些模型。
结构性能指标
维护的重点是使结构运行在可接受的最低性能阈值之上。操作是根据结构性能指标V（t）来定义的，V（t）是描述系统状态演变的时间相关函数。绩效指标可以是定性的，也可以是定量的。前者表示结构的整体状况（如损伤指数、状态），用任意比例表示，常用高、中、低等语言术语。以损伤指数或状态指数的形式呈现的定性性能指标可在连续范围内定义；例如，V（t）isin;0；1*，或在离散的任意尺度上；例如，V（t）isin;0；1；2；3；4；5*（Liu和Frangopol 2004，2005a，b，c，d；Petcherdchoo等人。2008年；Frangopol等人。2009年；Ghosn等人。2016年b）。这种定性指标的主要缺点是，没有明确或充分地说明实际的结构条件和安全水平，条件状态之间的离散随机转换可能无法说明实际的结构性能（Frangopol和Liu 2007；Frangopol 2011）。另一方面，定量指标使用根据某些物理特性（如位移、刚度、强度）定义的评估。在这种情况下，性能指标具有评估的物理属性的单位。这一区别很重要，因为绩效指标的选择在很大程度上界定了结果的相关性，并对评价的精度设置了限制。然而，考虑到问题的不确定性，定量指标主要集中在基于相关概率测度的结构性能评估上，这当然是从物理问题的分析中获得的。一个常见的定量性能指标是与时间有关的可靠性指数beta;（t），其计算如下：
式中，Pf=根据极限状态函数g定义的失效概率（例如，变形、混凝土开裂或标称阻力损失）；以及
对于f（p,t），向量参数p/4 fp1；p2的联合概率密度；：：g.多个有用的性能度量源于结构寿命L的定义[式（2）]，并从其概率分布数学上导出。寿命的CDF取决于部件特性和失效模式，并作为计算许多有用寿命概率度量的基础，例如bull;累积失效概率：累积失效概率F（t）是部件失效时间小于t的概率，即。
幸存函数：定义为F(t)的补函数，也称为可靠性函数；幸存函数给出组件在时间t之前不会失效的概率，并计算为
编写可靠性函数的另一种方法是：
K*=最小性能阈值，v0是时间t/40时的结构条件。bull;危险函数：也称为故障率，定义为一个部件在时间间隔t（t）内发生故障的条件概率，前提是该部件一直存在到时间t；危险函数的计算公式为（Leemis 1995）
由于与其他概率方法相比，寿命函数具有简单易用的特点，因此也被广泛应用于结构的维修计划中（Yang等人。2006a，b；Okasha和Frangopol 2009，2010b，c）。此外，基于可靠性函数和可靠性指数的性能模型已广泛应用于退化结构系统的维修计划（Frangopol和Estes 1997；Enright和Frangopol 1999；Estes和Frangopol 2001；Klutke和Yang 2002；Kong和Frangopol 2003b，a，2004，2005；Zhu和Frangopol 2012；Saydam和弗兰戈波尔2011；弗兰戈波尔和塞达姆2014）。此外，考虑到两种方法的优点（Bucher and Frangopol 2006；Neves et al。2006a年b）。这些模型提供了更全面的处理，但它们可能导致问题表述的复杂性增加。
维护类型和范围
任何维修行动都需要确定两个重要方面：进行干预的时间及其范围。对于前者，维护通常分为预防性维护和纠正性维护（图2）。在预防性维护中策略，预先定义一组操作（干预），以使结构运行在某个最低性能阈值水平之上（不一定失败）。另一方面，当达到或违反性能阈值时发生的操作称为纠正性维护。为了更加具体，一些作者将预防性维护进一步分为主动性维护和反应性维护（Yang等人。2006a年b）。主动维修是指在失效机制开始之前（如裂纹形成之前）的任何行动；反应维修是指在失效过程开始之后（如裂纹扩展开始之后）进行的任何行动。其他作者（如Chen和Trived 2005）将预防性维护分为以下几类：（1）基于状态的预防性维护和（2）基于时间的预防性维护（Legat等人。1996年）。在基于状态的维修中，所采取的行动取决于系统的状态（Scarf 1997b，a；Frangopol 2011）。只有在有检查计划的情况下，才可以进行这种类型的维护。另一方面，在基于时间的预防性维护中，通常在基于成本的优化分析（Vaurio 1997）之后定义的预定义时间间隔执行维护。干预程度在确定最佳维护计划方面也起着重要作用。它定义维护策略的成本并影响系统可用性。为改善结构相对于其原始状态的状态而进行的干预，可分为（图3）：
bull;完全维护：将结构恢复到与新状态相同的状态；
bull;不完全维护：将结构恢复到与新状态相同和与旧状态相同的状态；bull;最小维护：将结构恢复到与旧结构一样糟糕的状态；
bull;更糟糕的维护：导致结构能力（无意）降低的干预，甚至可能导致结构失效。
检查问题
在大多数实际应用中，由于难以考虑此类决策中涉及的所有因素，因此很难实施预先指定的长期维护计划（Junca和Sanchez Silva，2013年）。然后，有时根据对结构状况的定期观察来定义维护策略；这些评估称为检查。
检查旨在检测结构的状况并确定是否需要干预。因此，可以定义V（t）；Theta;）a合适的、单调递增的性能指标，其中Theta;a随机向量考虑了检查期间的不确定性。同时，将Smas定义为一个阈值级别，用于区分结构的损伤和未损伤状态。然后，Mori和Ellingwood（2006）提出了一个可检测函数d
因此，在d/V（t）；Theta;）的情况下1/4 表示需要进行干预；d/5 （t）；Theta;）*1/4，表示结构按预期运行。函数d需要用概率来描述。Mori和Ellingwood（1994a）认为，可检测函数不是阶跃函数，而是对极限状态概率有二阶影响的单调递增函数。基于式（9），需要干预的概率PR（t）可以表示为
可探测性函数的不确定性导致了一个事实，即不可能总是准确地确定结构的物理条件（V aldez Flores and Feldman 1989；Madanat 1993）。因此，检查可能无法确定是否需要干预或所需维护的范围。评估检查准确性有两种方法。第一种方法称为良好评估概率，它确定检测实际存在的事件（裂纹、缺陷、浓度等）的概率。第二种方法称为错误评估概率，它确定检测不存在的事件的概率。在后一种情况下，可以区分两种类型的错误：
bull;A型：结构处于良好状态（运行在最低阈值水平以上），但被判断为不好并已修复
bull;B类：结构处于不良状态（如故障状态），但被判定为良好且未修复。
关于检验准确性的进一步讨论，可在普伦和托马斯（1986）、弗兰戈波尔等人的著作中找到。（1997），Orcesi和Frangopol（2011b，c），V aldez Flores和Feldman（1989），以及Streicher等人。（2008年）。是否检查的决定不仅与检测概率有关，还与相关成本有关。然后，考虑在连续时间间隔xkw处用k1,2：检验X0的结构。进一步假设检查时间可以忽略不计，干预活动不会改变故障间隔时间和瞬时故障率的分布，并且系统在检查期间不会发生故障。因此，如果C1as为检查成本，C2as为单位时间内未检测到故障的成本，则每个检查周期（维修间隔时间）的总成本由（V aldez Flores and Feldman 1989）给出
V aldez Flores和Feldman（1989）对现有的最小化检查成本的方法和问题公式的一些变化进行了全面的描述。Nakagawa（2005）提出了几种优化检验政策的模型，Streicher等人提出了一些具体的模型。（2008）和Madanat和Ben Akiva（1994）。几个已提出渐近解；有关更多信息，请参见Munford和Shahani（1972、1973）、Keller（1974）和Nakagawa和Yasui（1980）。
使用寿命终止注意事项
基础设施管理的一个重要部
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