基于非支配遗传算法的机床系统定期预防性维修优化方法

本发明公开了基于非支配遗传算法的机床系统定期预防性维修优化方法，包括如下步骤：S1、收集机床系统故障数据，得到每个子系统的故障数据集；S2、对每个子系统的故障数据集进行可靠性建模，选择Weibull分布作为机床子系统故障间隔时间数据的拟合函数；S3、建立预防性维修总成本模型；S4、建立预防性维修总操作时间模型；S5、构建维护时间与维护成本的多目标优化函数；S6、采用非支配遗传算法的多目标优化方法，生成Pareto最优解集，并从中选取最优维护计划；S7、根据Pareto最优解集中的最优维护计划，结合具体需求确定最终的机床系统维护方案。本发明采用非支配遗传算法，通过子系统划分和成本时间建模，实现了维修成本低、效率高的预防性维护。