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.     

航空发动机主轴承使用状态寿命预测模型(英文)

航空发动机主轴承寿命的实际可靠预测对于发动机的安全运行至关重要。使用状态寿命(即状态良好、初始损伤、故障发展和即将失效4个寿命阶段)描述航空发动机主轴承的使用寿命,并提出了一种基于支持向量机和模糊逻辑推理的主轴承状态寿命分析模型。首先,讨论了理论计算模型,采用轴承疲劳累积损伤模型,利用修正的Lundberg-Palmgren模型,结合飞参记录数据计算主轴承装机以来的累积寿命消耗,确定状态寿命的理论值。然后,详细阐述了状态寿命评估模型,该方法通过选取轴承振动的时域、频域统计量作为特征矢量,利用支持向量机作为辨识算法进行滚动轴承状态寿命的智能评估。最后,基于模糊逻辑推理融合主轴承状态寿命的理论计算模型和状态寿命评估模型得到主轴承状态寿命模型。采用滚动轴承的全寿命试验验证模型的有效性和可行性。     

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。     

基于卷积神经网络的近壁流动高分辨率平均速度场预测方法

本文设计并验证了基于卷积神经网络的边界层近壁流动高分辨率平均速度场预测方法:首先采用示踪粒子图像对数据集训练卷积神经网络，通过调整神经网络参数可以预测示踪粒子在数据集上的平均跨帧位移；然后使用该卷积神经网络预测像素空间中各像素位置的单粒子位移，得到高分辨率的平均速度场信息。将该方法用于预测湍流脉动较小的边界层近壁区的平均流动，能够将空间分辨率提高到单像素精度。误差分析发现，该方法获得的测速精度略优于传统单像素系综平均互相关算法，且对粒子浓度和示踪粒子图像对数目的要求明显低于后者。     

Vibration Fatigue Probabilistic Life Prediction Model and Method for Blade

Vibration fatigue is one of the main failure modes of blade.The vibration fatigue life of blade is scattered caused by manufacture error,material property dispersion and external excitation randomness.A new vibration fatigue probabilistic life prediction model(VFPLPM)and a prediction method are proposed in this paper.Firstly,as one-dimensional volumetric method(ODVM)only considers the principle calculation direction,a three-dimensional space vector volumetric method(TSVVM)is proposed to improve fatigue life prediction accuracy for actual threedimensional engineering structure.Secondly,based on the two volumetric methods(ODVM and TSVVM),the material C-P-S-N fatigue curve model(CFCM)and the maximum entropy quantile function model(MEQFM),VFPLPM is established to predict the vibration fatigue probabilistic life of blade.The VFPLPM is combined with maximum stress method(MSM),ODVM and TSVVM to estimate vibration fatigue probabilistic life of blade simulator by finite element simulation,and is verified by vibration fatigue test.The results show that all of the three methods can predict the vibration fatigue probabilistic life of blade simulator well.VFPLPM TSVVM method has the highest computational accuracy for considering stress gradient effect not only in the principle calculation direction but also in other space vector directions.     

Vehicle State and Parameter Estimation Based on Dual Unscented Particle Filter Algorithm

Acquisition of real-time and accurate vehicle state and parameter information is critical to the research of vehicle dynamic control system. By studying the defects of the former Kalman filter based estimation method, a new estimating method is proposed. First the nonlinear vehicle dynamics system, containing inaccurate model pa rameters and constant noise, is established. Then a dual unscented particle filter （DUPF） algorithm is proposed. In the algorithm two unscented particle filters run in parallel, states estimation and parameters estimation update each other. The results of simulation and vehicle ground testing indicate that the DUPF algorithm has higher state estimation accuracy than unscented Kalman filter （UKF） and dual extended Kalman filter （DEKF）, and it also has good capability to revise model parameters.     

考虑脆弱性的航空发动机剩余寿命预测

比例危险模型采用协变量的方式综合多个参数实现对系统的剩余寿命预测,已在航空发动机中得到了应用。然而由于传统比例危险模型是以假设多个研究样本独立同分布,即基本失效率相同为基础的,但对于航空发动机而言,由于运行环境和使用的不同,基本失效率存在差异。研究表明,忽略样本之间的差异会导致估计结果存在严重偏差。为此,本研究将引入用于表达样本之间非独立性的脆弱性概念,针对航空发动机,建立更具普遍性的脆弱性比例危险模型,首次应用于航空发动机的剩余寿命预测。通过实例表明,基于脆弱性比例危险模型得到的预测结果平均误差为4.6%,而基于传统比例危险模型的预测结果平均误差为6.9%,验证了脆弱性比例危险模型在航空发动机剩余寿命预测中的有效性。     

多支点轴系中滚动轴承的拟静力学研究

提出了考虑轴的弹性变形对多支点轴系中若干滚动轴承联合进行拟静力学分析的模型。首先把一般多支点轴系中常见的阶梯轴等效转化为一理想的等截面轴，然后给出轴上任一轴承内圈处位移的表达式，列出整个轴系的平衡方程式。为了求解该轴系的基本方程，还提出了适合于求解大型非线性方程组的计算方法。该方法对初点要求低，且收敛性好。文中又以一对预紧的角接触球轴承支承的齿轮轴系为例，分析讨论了齿轮上轴向载荷和轴承径向间隙对两     

一种针对铆接结构进行疲劳寿命评估的新方法

提出了一种针对铆接结构进行疲劳寿命评估的新方法。首先,运用弹塑性理论模型求解出铆接造成的铆钉孔周边的残余应力。然后,通过三维弹塑性、接触非线性有限元分析(Finite element method,FEM),计算出载荷传递引起的铆钉孔周围的应力分布。将这两个应力场进行叠加,并将沿径向距离疲劳危险部位应力最大处特定距离的点的应力,对照相关材料的光滑试件S-N曲线进行插值,得到疲劳寿命的评估结果。新方法与应力严重系数法(Stress severity factor,SSF)法进行了对比,并通过试验验证了该方法的可行性和准确性。     

QFP焊点形态预测及可靠性分析

本文根据液态焊料润湿理论和最小能量原理对QFP焊点的几何形态进行了预测。采用统一型粘塑性Anand本构方程描述焊点的粘塑性力学行为，通过非线性有限元方法研究焊点在热循环作用下的应力应变关系，基于疲劳寿命预测公式对焊点的热疲劳寿命进行预测。     

基于加权朴素贝叶斯分类器和极端随机树的蛋白质接触图预测

提出一个新的基于集成学习的预测器(TargetPCM),对蛋白质接触图(特别是中长程)进行高精度的预测。首先,TargetPCM使用加权朴素贝叶斯分类器(Weighted Nave Bayes classifier,WNBC)融合3个接触图预测器的输出,其中WNBC中的权重参数通过粒子群算法优化得到;其次,将WNBC融合后的输出和基于序列的特征进行组合,得到更具鉴别能力的特征;在此基础上,应用极端随机树训练得到最终的蛋白质接触图预测模型。为了验证TargetPCM的有效性,在包含98个非冗余蛋白质的数据集上进行了测试。结果表明:对于短程、中程和长程接触,TargetPCM的Top L/5精度比现有最好的集成预测器(NeBcon)分别提高了8.2%,16.1%和5.3%。在CASP11上进一步的验证表明,对于短程、中程和长程接触,TargetPCM的Top L/5精度比现有最好的基于协同进化的集成预测器(MetaPSICOV)分别提高了7.4%,9.1%和7.5%。实验结果验证了本文所提蛋白质接触图预测方法的有效性。     

几何加工精度对气体动压径向轴承性能的影响

在保证轴承性能的前提下，如何减少轴承加工成本是每个轴承设计者所关心的问题。本文主要针对加工精度对全圆周光滑气体动压径向轴承性能影响进行了分析，列举了几种加工轴承孔的常用方法在一般工艺条件下所能达到的精度。简要讨论了影响轴承零件加工精度的因素。针对主要的加工误差：圆度误差与圆柱度误差对轴承性能影响作了气体润滑有限元分析，建立了一种考虑圆度误差及圆柱度误差影响的气膜厚度分布综合表达式。分析表明，加工误差对轴承性能的影响与误差的种类及参数有关；合理的圆度及圆柱度加工误差应控制在平均气膜厚度的２０％～３０％左右。     

基于粒子滤波算法的非刚性目标实时跟踪

基于颜色的粒子滤波实时跟踪算法主要是利用视频图像的颜色直方图信息,综合考虑运动预测和帧间的相似性来确定目标的位置。针对影响粒子滤波算法性能的关键技术,提出了基于混合高斯模型的粒子滤波算法,并将其用于基于颜色的非刚性目标的实时跟踪相关问题。该算法使用混合高斯模型表示粒子,在每个时刻的修正步骤之后,采用EM算法对粒子进行重新拟合。仿真实验表明,本算法在保证跟踪准确度的同时,可以满足实时跟踪的要求。     

用2032信号分析系统诊断滚动轴承损伤类故障

本文从理论上提出了用共振解调法诊断滚动轴承损伤类故障时所得包络信号及其频谱图的基本特征,并用2032信号分析系统对滚动轴承实施了共振解调诊断,验证了理论分析的正确性.     

复合材料层合板疲劳寿命分析的系列单元失效模型

采用有限元方法发展了一个复合材料层合板疲劳寿命分析的系列单元失效模型,模型给出了复合材料层合板刚度退化、内部损伤和损伤累积规律,把层合板的失效过程模拟成单元刚度逐步退化、应力不断重新分布、单元损伤不断累积的动态过程。利用ANSYS软件进行了两个算例分析,分析预测结果与试验结果吻合较好。     

香港国际机场航空交通量的无偏灰色马尔科夫预测

针对香港国际机场航空交通量的灰色性和随机波动性,本文采用无偏灰色GM(1,1)代替传统灰色GM(1,1)模型,分析了2001—2012年香港机场航空交通量的数据,预测出2013年香港机场的航空交通量,然后用加权马尔科夫模型对预测结果进行优化。利用Matlab计算得后验差检验C值小于0.35,P值为1,拟合精度等级为好,表明动态无偏灰色马尔科夫能消除传统灰色GM(1,1)模型的固有误差,提高预测精度。加权马尔科夫模型对灰色预测结果优化得2013年香港航空交通量在352 241~370 780架次之间。     

三维四向编织复合材料疲劳性能分析

建立基于八边形纤维束截面假设的三维四向编织复合材料单胞模型。基于单向复合材料疲劳剩余刚度和剩余强度模型,结合组分材料的疲劳失效判据和性能突降方法,建立了三维四向编织复合材料疲劳寿命预测模型。利用ABAQUS有限元软件UMAT开发了疲劳寿命预测与渐进损伤分析程序,研究了三维四向编织复合材料在不同应力水平下的损伤扩展过程和疲劳寿命。研究表明,疲劳损伤是从纤维束之间的接触面的单元开始发生损伤破坏,然后向纤维束表面以及纤维束内部开始扩散,并且损伤扩展速率随着应力水平的提高而加快。本文研究为预测三维四向编织复合材料的疲劳寿命提供了一种途径。     

含孔复合材料层合板轴向拉伸三维有限元渐进失效分析

基于渐进失效分析方法,建立了带孔的三维有限元模型.该模型能有效计算应力集中区和自由边界区的应力以及层间应力,为渐进失效分析提供了可靠的基础.本文采用了修正的三维Hashin准则作为单元失效的判断依据,使用交互式退化模型对失效单元进行材料性能退化;同时研究了材料常数υ23值和刚度缩减系数(SCR)对失效载荷预测结果的影响;实现了失效扩展过程的仿真分析;计算了不同层合板的最终失效载荷,计算值与试验值误差小于10%.     

基于灰色系统GM（1，1）模型的疲劳寿命预测方法

将疲劳现象视为存在于一个灰色系统中,提出了运用灰色系统理论,通过建立灰色系统GM(1,1)模型预测构件疲劳寿命的新方法。对某试件的实验数据进行分析和计算。结果表明,该方法使疲劳寿命预测误差由原来的61.4%减小到24.1%,预测结果偏于安全,说明该方法具有较好的预测精度和工程实用价值。     

基于模糊软集合和Bayes的后续备件组合预测方法

针对后续备件需求预测精度低的问题,提出一种基于模糊软集合和贝叶斯的后续备件组合预测方法。首先根据后续备件的消耗规律,分别提出后续备件因果预测模型和时序预测模型;然后选取残差平方和、信息熵和相关系数作为预测效果的评价准则,以两种单项预测方法的预测效果作为先验信息,采用德尔菲法对单项预测方法进行模糊评价,构建模糊软映射;最后综合先验信息与专家模糊评价值,利用贝叶斯方法确定组合权系数求得预测结果。结合算例,对比分析方法的优越性,表明该方法具有较好的合理性和有效性。