基于模糊聚类分析的维修决策研究文献综述

随着科学技术的不断发展和工业生产的日益复杂化，设备维护的重要性日益凸显。

传统的维修方式已难以满足现代化生产的需求，而基于状态的维修决策作为一种更经济、更有效的维修方式应运而生。

模糊聚类分析作为一种有效的模式识别方法，能够对设备状态进行有效的分类和评估，为维修决策提供科学依据。

本文首先阐述了维修决策和模糊聚类分析的相关概念，接着综述了国内外基于模糊聚类分析的维修决策研究现状，包括不同模糊聚类算法的应用、设备状态指标体系构建、以及与其他方法的结合等方面。

此外，本文还分析了当前研究存在的不足，并展望了未来的研究方向。

关键词：维修决策；模糊聚类分析；设备状态评估；状态监测；预测性维护

维修决策是指根据设备的运行状态、重要程度、维修成本等因素，选择最佳的维修时机和维修方式，以保证设备的可靠性、可用性和经济性。

传统的维修方式主要有三种：事后维修、定期维修和基于可靠性的维修。

然而，这些方式存在着一定的局限性，例如事后维修的滞后性、定期维修的盲目性以及基于可靠性维修的成本高昂等。

随着传感器技术、信息技术和人工智能技术的飞速发展，基于状态的维修(CBM)应运而生。