民航发动机视情维修决策方法

为了提供可行的民航发动机视情维修决策方法,首先介绍了民航发动机视情维修决策理论。基于可靠性和状态数据建立了比例强度模型,根据该模型实现了发动机最优预防维修间隔决策和拆换决策,并通过收集发动机运行役龄和状态数据,实现了发动机在翼时间预测。最后以某航空公司CF6—80C2型号的发动机机队为应用实例,研究发现完备的发动机运营数据是准确决策的关键。研究结果表明,这些视情维修决策方法有助于更好地控制发动机维修活动和在翼时间,从而减少风险和维修成本。     

基于CBR的远程发动机孔探评估专家系统

本文研究了一种基于CBR的孔探图像的航空发动机内部损伤远程评估专家系统,该系统将典型的损伤图像及其相应的维修决策作为案例,并存储于服务器案例库中,对于客户端所提交的孔探图像及相关数据,利用基于文本或基于案例检索方法,在案例中检索出相似案例,作为损伤评估的辅助决策依据,及时有效地制定出发动机的维修决策。本文给出了发动机内部损伤远程评估专家系统流程图,详细研究了该图象分析系统的建立与实现。     

一种基于故障统计数据的发动机风险预测

给出了发动机故障危险等级划分 、危险系数确定、风险因子与飞行风险的计算方法,建立了基于蒙特卡罗仿真的发动机多故 障模式风险评估流程,预测发动机故障发生情况,评估发动机使用阶段的故障风险。在已有 航空发动机历史故障数据的基础上,对多种故障模式进行了风险预测,制定了两种可降低风 险的方案,分析了维修周期对风险因子的影响,给出了合理的降低风险方案。     

基于不完备检测的飞机结构维修优化方法

针对飞机结构的损伤容限设计特点,提出了采用不等间隔的检测策略,同时考虑了不同检测等级的不同检测完备程度对飞机结构维修费用和维修决策的影响.研究了在此策略下的不同更新情况和相应的更新概率,以检测间隔、首检期系数和检测等级为优化变量,期望维修费用率为目标函数,建立了基于不完备检测的飞机结构维修优化模型.通过实例验证了模型的有效性和经济性.     

商用航空发动机快修维修研究

为满足客户多样性的维修服务需求，商用航空发动机OEM（主制造商）在商用航空发动机传统维修模式的基础上推出快修维修模式。目前，民航局、商用航空发动机OEM、航空公司、商用航空发动机MRO（维修单位）均未对快修维修的原则、定义等达成共识，本文探讨商用航空发动机快修维修的背景现状、原则和定义。     

基于模糊聚类的航空发动机故障预测研究

为了保证飞行安全和降低航空维修成本,提高航空发动机故障预测的准确性,利用数据挖掘技术,提出了一种基于模糊聚类的航空发动机故障预测的数据挖掘模型。通过对航空发动机维修数据的分析,构建了发动机数据的采集框架以及维修数据挖掘模型,利用模糊聚类理论对某型号航空发动机的维修数据进行聚类,依据不同的阈值获得样本的不同分类情况进行故障预测。最后通过算例仿真验证了模糊聚类可以为航空发动机故障预测提供决策依据。     

基于延迟时间模型的民机部件维修优化方法

民机视情维修理念推动了维修向高效、经济的方向发展。本文阐述了民机视情维修的概念;研究了延迟时间模型建模原理和建模过程,提出了以维修间隔为约束、以费用率为目标的维修优化模型。针对当前中国确定民机部件维修间隔主要凭借经验的现状,进行仿真分析,并提出通过仿真机体面板的故障数据,将延迟时间模型应用于机体面板的检查与更换等维修决策中。模型以费用最低为目标、维修间隔为约束,优化了维修决策。仿真分析同时研究了不同参数条件下的最优维修间隔的变化情况。研究结果表明该方法提高了部件维修决策的合理性。     

CFM56—3发动机MEC可靠性分析

在实际机务维修过程中,针对飞机和发动机附件开展可靠性工作对节约维修费用和提高飞行安全有极大的作用,依据某航空公司最早引入的4架波音737－300自投入营运以来来的发动机上的主发动机控制器（Main engine control,MEC)故障数据统计,采用黑箱方法对MEC的可靠性进行了系统的分析,通过可靠性分析计算,为MEC的航材储备提供理论依据,并提出了对其进行视情检查维修的建议,分析中所采用的新平均秩法和图估法,对维修过程中的飞行机和发动机附件可靠性分析有一定的实用价值。     

基于改进IRN网络的航空发动机故障诊断

建立了一种带偏差单元的内部回归神经网络.该网络的主要特点是记忆特性好,收敛速度快、稳定性强.介绍了该神经网络在航空发动机故障诊断中的应用方法,并通过实例验证了该方法在发动机故障分类中的实用性.在对某型航空发动机故障诊断中,准确性极高.从而在适时与视情维修过程中提出合理的建议,以便为相应维修方法的实施、改进和研究应用提供可靠的依据,有着良好的推广应用前景.     

基于状态的机械附件维修策略

基于状态开展修理，降低故障发生率和维修成本，是航空装备修理发展方向。以外场故障和大修故检信息统计、分析为基础，研究装备损伤规律，按基于状态修理思想，结合可靠性为中心的修理决策方法，初步探索了适应现有装备条件的基于状态维修方法的应用策略。     

基于检查数据和物理退化模型的涡轮叶片检修策略优化

根据发动机涡轮叶片在日常使用过程中的损伤检修数据确定其失效概率分布函数,应用Paris公式对叶片裂纹增长进行反演分析,得到在指定阈值下可检裂纹长度与初检时间的对应关系;再模拟裂纹增长过程,得到叶片在寿命周期内各个检查时刻的状态;最后通过仿真结果的统计分析得知叶片的失效概率。案例研究结果表明:叶片在服役过程中如果初检时间太早,初检时扩展裂纹长度小,不易被检测到,后续的重复检查间隔长,在各重复检查时刻容易产生失效;如果初检时间太迟,叶片在初检时会接近甚至超过临界损伤值,也增加失效概率。在允许失效概率为10-5的条件下,涡轮叶片在计划运行周期内的最优检查次数12次,最优初检时间和重复检查间隔分别为1 371循环和307循环。所提方法和研究结果为航空公司机务维修人员和发动机工程师的风险评判和检修决策提供依据和参考。     

航空发动机振动与平衡研究

转子不平衡引起的振动故障是航空发动机常见并且危害较大的故障,对发动机转子平衡是降低发动机振动的重要措施。本文主要以CFM56系列发动机为研究对象,介绍其静平衡和动平衡的基本原理和具体方法,为航空发动机相关维护以及振动平衡研究提供参考。     

基于状态监测数据的航空发动机剩余寿命在线预测

针对现有基于状态监测数据的航空发动机剩余寿命预测研究未能综合考虑隐含退化建模和同步更新漂移/扩散系数的问题,提出一种基于状态监测数据的航空发动机剩余寿命在线预测方法。首先,基于非线性Wiener过程构建带比例关系的航空发动机隐含退化模型;其次,基于多台同类发动机的历史状态监测数据,对退化模型参数进行离线估计;然后,基于目标发动机的实时状态检测数据,利用贝叶斯原理同步更新退化模型漂移/扩散系数;最后,推导出航空发动机的剩余寿命概率密度函数。结合实例分析,验证了本文所提方法较传统方法具有更高的预测准确性与精度,具备潜在工程应用前景。     

航空发动机任务可靠性模型建立方法研究

任务可靠性模型是用以估计产品在执行任务过程中完成规定功能的概率,描述完成任务过程中产品各个单元的预定作用,用以度量工作有效性的一种模型。航空发动机作为复杂的机电产品,其使用功能和使用环境都较为复杂,行业内缺少航空发动机任务可靠性模型建立方法或指南。本文结合某型航空发动机的工程研制工作,尝试按照通用的任务可靠性模型建立方法,研究建立方法中各项分析工作的目的和意义及其相互之间的输入输出关系,摸索出适合工程应用的航空发动机任务可靠性模型的建立方法。     

A Generative Adversarial Nets Method for Monitoring Data Generation on Aircraft Engines

A sufficient sample size of monitoring data becomes a key factor for describing aircraft engines state.Generative adversarial nets(GAN)can be used to expand the sample size based on the existing state monitoring information. In the paper,a GAN model is introduced to design an algorithm for generating the monitoring data of aircraft engines. This feasibility of the method is illustrated by an example. The experimental results demonstrate that the probability density distribution of generated data after a large number of network training iterations is consistent with the probability density distribution of monitoring data. The proposed method also effectively demonstrates the generated monitoring data of aircraft engine are in a reasonable range. The method can effectively solve the problem of inaccurate performance degradation evaluation caused by the small amount of aero-engine condition monitoring data.     

Remaining Useful Life Prediction for Aero-Engines Combining Sate Space Model and KF Algorithm

The key to failure prevention for aero-engine lies in performance prediction and the exhaust gas temperature margin(EGTM)is used as the most important degradation parameter to obtain the operating performance of the aero-engine.Because of the complex environment interference,EGTM always has strong randomness,and the state space based degradation model can identify the noisy observation from the true degradation state,which is more close to the actual situations.Therefore,a state space model based on EGTM is established to describe the degradation path and predict the remaining useful life(RUL).As one of the most effective methods for both linear state estimation and parameter estimation,Kalman filter(KF)is applied.Firstly,with EGTM degradation data,state space model approach is used to set up a state space model for aero-engine.Secondly,RUL of aero-engine is analyzed,and expected RUL and distribution of RUL are determined.Finally,the sate space model and KF algorithm are applied to an example of CFM-56aero-engine.The expected RUL is predicted,and corresponding probability density distribution(PDF)and cumulative distribution function(CDF)are given.The result indicates that the accuracy of RUL prediction reaches 7.76%ahead 580 flight cycles(FC),which is more accurate than linear regression,and therefore shows the validity and rationality of the proposed method.     

航空发动机模型参考模糊自学习控制

模型参考模糊自学习控制方法利用一个参考模型作为被控对象的输出性能要求，并且根据参考模型的输出和实际对象的输出间的误差，经过一个逆模糊模型学习产生模糊控制系统的控制规则。本文基于该方法离线构造了某型发动机的模糊控制器，并在发动机的其它状态及飞行包线的其它点进行在线学习校正，以得到期望的性能。仿真结果表明用该方法设计的模糊控制系统获得了满意的控制效果。     

Failure Assessment of Aero-engine Support Structure due to Blade-off

Aero-engine blade-off event could cause serious malfunction and endanger flight safety,which is an important issue widely concerned for a long period.This paper presents a comprehensive review on the regulation requirements,the major research methods and status at home and abroad.Firstly,the relevant certification regulations and standards about aero-engine structure safety due to blade-off event were overviewed and the research gaps between the abroad and the domestic were compared.Then,the simulation and experimental methodologies on aero-engine supporting structures undertake abnormal load due to blade-off event were discussed as major issue.Finally,the safety certification verification technology system for aero-engine support structures during blade-off event was proposed.