基于半随机滤波-期望最大化算法的剩余寿命在线预测

剩余寿命(RL)预测是设备预测维护的关键环节。准确在线预测能够为维护策略的实时安排提供更加精确的技术支持,有效避免失效的发生。工程实际中,反映设备退化过程的性能指标往往不能直接监测,为解决隐含退化过程的剩余寿命在线预测问题,提出一种基于半随机滤波-期望最大化(EM)算法的预测方法。首先以剩余寿命为隐含状态,构建状态空间模型描述直接监测数据与设备剩余寿命间的随机关系。为实现单个设备剩余寿命的在线预测,依据到当前时刻为止的监测数据,采用扩展卡尔曼滤波(EKF)与期望最大化算法相互协作的方法实时估计与更新模型未知参数和剩余寿命分布。最后,将该方法用于惯性测量组合(IMU)剩余寿命在线预测问题,实验结果表明该方法能够提高预测的准确性并减少预测的不确定性。     

基于非线性Wiener过程的航空发动机性能衰减建模与剩余寿命预测

针对航空发动机在性能衰减过程中普遍存在的非线性和三源不确定性问题,提出了一种基于非线性Wiener过程的航空发动机性能衰减建模与剩余寿命（RUL）预测方法。首先,为解决目前大多数剩余寿命预测方法中潜在假设的局限性,即当前时刻估计的漂移系数与上一时刻漂移系数的后验估计完全相等,在状态空间模型的框架下建立了一类新的同时考虑非线性和三源不确定性的性能衰减模型,并在首达时间下推导出剩余寿命的分布。然后,针对新研发航空发动机缺乏历史数据和先验信息的问题,提出了一种基于Kalman滤波和条件期望最大化（ECM）算法的参数估计方法,使得估计的模型参数不依赖于历史数据量。同时能够在获得一个新的性能衰减数据后,实现对模型参数的自适应估计和在线更新,进而实时地更新航空发动机的剩余寿命分布。实验结果表明,本文方法可以有效地提高剩余寿命预测的准确性,能为航空发动机的维修决策提供可靠的依据。     

融合多传感器数据的发动机剩余寿命预测方法

针对基于单一传感器数据的剩余寿命预测方法存在数据利用率低和预测精度不高的问题，论文提出了一种融合多传感器数据的发动机剩余寿命预测方法。首先将多个传感器数据融合成一个复合健康指标来表征发动机的退化性能，采用线性维纳过程对复合健康指标进行退化建模，通过极大似然估计方法确定模型参数，进而得到发动机的预测寿命。为了确定融合系数，提出了一种利用真实寿命与预测寿命的预测均方误差最小化的方法。融合系数确定后，基于训练发动机历史寿命数据，确定出模型参数的离线估计值；然后利用Bayesian公式，同时结合发动机的实时监测数据与参数的先验分布对模型参数进行实时更新，接着在首达时间的意义下推导出剩余寿命的概率分布，进而实现了发动机的剩余寿命在线预测。最后，选择商用模块化航空推进系统仿真数据集进行数值仿真实验，结果表明：相较于基于单一传感器的方法，论文所提方法能够提高剩余寿命预测的准确性，其剩余寿命预测的相对均方误差降低了2%左右。     

基于性能非线性退化统计模型的发动机剩余寿命预测

针对航空发动机在性能退化过程中普遍存在的非线性和不确定性问题,提出一种基于非线性退化数据的统计模型和剩 余寿命预测方法。通过对发动机性能真实退化轨道的分析,采用统计回归的建模方法建立发动机退化轨道模型,利用发动机的历 史数据,通过最小二乘估计求解模型中的未知参数;根据贝叶斯准则,以发动机实时监测数据与参数的先验分布对模型中的参数 进行实时更新,以发动机性能退化量首次达到红线值作为失效依据,采用蒙特卡洛仿真的方法得到发动机剩余寿命分布,实现了 对个体发动机剩余寿命的预测;通过试验数据进行发动机剩余寿命的预测,验证了该方法的准确性。结果表明：根据发动机退化 数据结合退化模型得到的个体发动机剩余寿命实时预测值末端均方根误差为0.02588,可以辅助指导维修决策。     

部分可观测信息条件下装备剩余寿命预测

 针对部分可观测信息条件下退化系统的剩余寿命(RUL)预测问题,综合利用装备的历史寿命信息和性能退化信息,采用隐马尔可夫模型(HMM)对系统进行状态评估,得到系统的转移概率矩阵和观测概率矩阵;采用Bayes方法不断更新系统状态空间的条件概率分布;利用比例故障率模型(PHM)对系统进行可靠性分析,得到系统的故障率和可靠度函数,进而得到装备的剩余寿命分布。研究表明,该方法可较准确地预测装备的剩余寿命,为保障人员提供科学的维修决策依据。     

基于滤波模型的航空制导弹药剩余寿命分布

如何更好地利用技术检测数据来预测航空制导弹药剩余寿命,这是弹药质量控制研究中的一个重要方向。利用动态主成分分析法提取了航空制导弹药状态检测参数主成分,解决了弹药检测参数冗余、相互关联的问题,为剩余寿命分布研究奠定了基础。基于滤波模型和威布尔分布以及正态分布,建立了航空制导弹药剩余寿命分布模型。通过实例,就能很好地将弹药剩余寿命分布与弹药故障联系起来,并动态掌握其剩余寿命分布情况。     

基于Box-Cox变换与随机系数回归模型的非线性退化设备剩余寿命预测方法

准确预测退化设备的剩余寿命可以为设备维护管理提供重要信息支撑，进而避免设备运行中发生计划外失效、减少设备运行维护成本。针对工程实际设备广泛存在的非线性退化现象，提出了基于Box-Cox变换与随机系数回归模型的非线性退化设备剩余寿命预测方法。首先，采用Box-Cox变换对非线性退化数据进行线性化处理，在此基础上通过随机系数回归模型构建退化模型，并运用Bayesian理论与蒙特卡洛-期望最大化算法在线更新模型参数；然后，基于随机系数回归模型的特性，推导出剩余寿命的分布函数以及其点估计值；最后，通过数值仿真和锂电池实际退化数据验证所提方法的有效性。     

基于PCA-TN的直升机主减速器通用热分析计算

针对当前热分析方法无法满足直升机主减速器结构复杂多变的问题,提出了一种快速获取主减速器温度场分布的通用热分析方法。以典型直升机主减速器为样本,进行了主成分分析（principal component analysis,PCA）,并结合热网络法（thermal network,TN）,分析获得3种通用热分析单元体模型。对于不同结构的主减速器,通过单元体及其衍生体的组合可以迅速且有效地建立其系统热分析模型,求解获得温度场分布。以某直升机主减速器为例,应用该方法进行了热分析,并与试验进行了对比,结果表明:该方法能高效计算主减速器的温度场分布,计算值与试验值最大误差为5.07%,满足主减速器热分析工程计算需求。      

基于退化失效与突发失效竞争的导弹剩余寿命预测

为了提高导弹剩余寿命预测结果的准确性,本文综合利用导弹的性能退化数据和突发失效时间数据,提出了基于退化失效和突发失效竞争的剩余寿命预测方法。在引入状态空间模型评估出整弹退化程度的基础上,采用Gamma过程建立退化失效模型;在假定突发失效概率与整弹性能退化程度相关的前提下,采用Weibull分布建立突发失效模型;进而建立退化失效与突发失效竞争模式下的导弹可靠度模型。案例应用证明了所提方法的有效性,对准确预测导弹剩余寿命,有效开展视情维修具有一定的工程价值。     

潜在故障期内航空发动机的剩余寿命预测

在航空发动机的潜在故障期内,状态参数的变化规律可以间接地预测发动机的剩余寿命。针对潜在故障期内的特点,利用随机滤波理论建立了航空发动机的剩余寿命预测模型,并采用K-M法检验发动机性能参数的退化数据服从威布尔分布,按照最优线性无偏估计的点估计方法和极大似然函数法对相关参数进行点估计,举例对某型航空发动机在潜在故障期内的剩余寿命进行了预测。模型有效地预测了航空发动机的剩余寿命,为航空发动机的视情维修提供了决策依据。     

基于疲劳热响应的高强钢疲劳剩余寿命预测

为了在不破坏材料的情况下估算服役结构材料的使用寿命,尤其是估算承受过未知周次循环载荷（已受损）的材料剩余疲劳寿命,提出一种预测高强钢试件剩余疲劳寿命的方法。以300M钢为研究对象,在不同的循环应力水平下进行疲劳试验,所有的试验过程使用红外成像仪对试件进行全程温度监控,记录了试件在不同损伤阶段的受激温升斜率以构造包含金属疲劳热响应和疲劳寿命对应关系的“参考斜率曲面系”,并以此为依据估算剩余疲劳寿命。试验结果表明受激温升斜率与疲劳损伤状况,即试件的累计受载周次存在明显的线性关系。经试验验证,发现剩余寿命预测的误差不超过5%,说明该线性关系可作为估算剩余疲劳寿命的指标。     

基于LASSO变量选择的航空发动机相似性剩余寿命预测

由于航空发动机监测变量众多,传统方法直接选取性能退化趋势明显的变量进行寿命预测,所以提出一种基于LASSO(least absolute shrinkage and selection operator)的变量选取方法,结合相似性寿命预测方法有效提高了预测精度。基于K-means聚类区分不同工况,对航空发动机多个监测变量根据聚类结果进行变量转换。基于LASSO方法选取最优传感器变量。基于相似性方法进行航空发动机剩余寿命预测。将基于LASSO的变量选取方法与传统的根据退化趋势大小进行选择的方法进行剩余使用寿命预测的结果进行了对比研究。结果表明：基于LASSO选取变量的相似性寿命预测误差的标准差在3种运行周期下分别减少了约1.84、3.46、4.23。     

Gaussian process regression model incorporated with tool wear mechanism

Cutting tool condition directly affects machining quality and efficiency. In order to avoid severely worn tools used during machining process and fully release the remaining useful life in the meanwhile, a reliable evaluation method of remaining useful life of cutting tools is quite necessary. Due to the variation of cutting conditions, it is a challenge to predict remaining useful life of cutting tools by a unified model. In order to address this issue, this paper proposes a method for predicting the remaining useful life of cutting tools in variable cutting conditions based on Gaussian process regression model incorporated with tool wear mechanism, where the predicted value at adjacent moments is constrained to a linear relationship by the covariance matrix of Gaussian model based on the assumption of progressive tool wear process, so the wear process under continuous changing conditions can be modelled. In addition to that, the input feature space and the output of the model are also enhanced by considering the tool wear mechanism for improving prediction accuracy. Machining experiments are performed to verify the proposed method, and the results show that the proposed could improve the prediction of tool remaining useful life significantly.     

基于最优样条节点的导弹主动段弹道估计方法

拟合导弹主动段弹道并估计其弹道参数是天基红外系统(SBIRS)的重要任务之一。首先采用三次样条函数对导弹主动段弹道进行描述,并建立主动段弹道的运动模型和测量模型;其次采用最大似然估计方法将导弹弹道估计问题转化为非线性最小二乘准则下的样条系数和样条节点分布最优估计问题;最后利用投影定理将样条系数估计和样条节点分布估计分离开来,并通过迭代逼近给出了最优样条节点数的确定方法。仿真实验结果表明,所提方法不仅对主动段弹道的拟合精度高,而且还减少了待估参数的数目,简化了求解过程,可在无先验信息条件下较好地解决导弹主动段弹道的估计问题。     

Remaining useful life prediction based on the Wiener process for an aviation axial piston pump

An aviation hydraulic axial piston pump’s degradation from comprehensive wear is a typical gradual failure model. Accurate wear prediction is difficult as random and uncertain char-acteristics must be factored into the estimation. The internal wear status of the axial piston pump is characterized by the return oil flow based on fault mechanism analysis of the main frictional pairs in the pump. The performance degradation model is described by the Wiener process to predict the remaining useful life (RUL) of the pump. Maximum likelihood estimation (MLE) is performed by utilizing the expectation maximization (EM) algorithm to estimate the initial parameters of the Wiener process while recursive estimation is conducted utilizing the Kalman filter method to estimate the drift coefficient of the Wiener process. The RUL of the pump is then calculated accord-ing to the performance degradation model based on the Wiener process. Experimental results indi-cate that the return oil flow is a suitable characteristic for reflecting the internal wear status of the axial piston pump, and thus the Wiener process-based method may effectively predicate the RUL of the pump.     

面向空中交通节能减排的真空速估算模型

为了实现终端区内空管单位燃油消耗的有效评估,结合综合航迹数据采用数据挖掘技术,提出一种基于航迹数据的终端区真空速的估算模型.首先应对综合航迹数据处理,提出了对综合航迹处理的方法;通过在中国气象数据网上获取机场上空风的数据,利用插值法建立机场上空风场的模型;分析航行速度三角形,推导出真空速计算模型.最后分别以离场和进场的QAR数据,用Matlab对真空速进行仿真估算.结果表明:方法能够有效地利用综合航迹数据进行真空速的估算.