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。     

基于多退化量的动量轮剩余寿命预测方法

动量轮是卫星姿态控制系统的关键部件,对卫星的可靠性及整体寿命有直接影响。针对卫星动量轮的剩余寿命预测问题,提出一种基于Copula函数的多退化量下的寿命预测方法。首先,分析了影响动量轮寿命的关键因素,选择润滑剂剩余量和电流作为退化量;其次,分别对单个退化量进行退化建模,得到动量轮剩余寿命的边缘分布函数;然后,通过Copula函数族来描述多退化量之间的相关性,并对边缘分布进行融合,得到动量轮剩余寿命的联合分布函数;最后,提出基于赤池信息准则（Akaike information criterion,AIC)模型评价的Copula函数选择方法。     

基于二元相关的器件级可靠性建模与剩余寿命预测研究

器件作为部件及设备的主要组成部分,其可靠性及健康状态对设备功能完好性及任务可靠性具有重大影响。本文针对复杂应力条件下单一性能退化的可靠性建模不能全面地评估器件的状态和退化,提出基于Copula函数的二元性能退化联合建模的流程和方法,将联合建模分解为边缘退化模型选择与确定和性能参数之间关联性的构建两部分。同时,基于卡尔曼滤波方法,提出二元性能退化的剩余寿命预测方法,并利用芯片试验数据进行验证,应用于基于两焊点退化的芯片可靠性建模和剩余寿命预测。     

基于随机维纳过程的结构损伤寿命预测与可靠性评估方法

提出了一种基于随机维纳过程的结构损伤寿命预测与可靠性评估方法。首先,利用随机维纳过程对产品进行性能退化建模与寿命预测模型建立;其次,利用性能退化试验数据,通过参数无偏估计方法结合最小二乘原理计算得出模型参数的估计;然后利用建立的模型对产品进行寿命预测与可靠性评估;最终以某齿轮为实例,验证了所提出的方法的适用性和有效性。     

监测复合材料结构剩余疲劳寿命的剩余刚度方法

通过疲劳试验获得了复合材料层合板刚度退化的两参数模型,基于此模型提出了复合材料结构剩余疲劳寿命监测的剩余刚度方法,它以实验室中获得的归一化的剩余刚度曲线为基准,结合复合材料结构疲劳危险点的实测剩余刚度值,预测该危险部位的剩余疲劳寿命。该方法抓住了复合材料结构刚度退化的本质,借助实测刚度值,消除了疲劳性能分散性的大部分影响。通过4种玻璃/环氧复合材料光滑试验件和中心孔试验件的疲劳试验结果对该方法进行了验证。结果显示,本方法可以准确地预测复合材料结构的剩余寿命,且仅需利用前20%左右的剩余刚度数据,预测结果便与试验结果吻合较好。     

复合材料拉伸剩余强度及其分布

复合材料剩余强度是强度退化疲劳寿命预测模型的基础，本文研究了连续纤维树脂基复合材料（ＦＲＰ）的剩余强度随疲劳载荷加载次数退化的规律，按照ＦＲＰ疲劳损伤的产生和发展的规律，提出了一个ＦＲＰ剩余强度退化的模型，并得到了大量的实验结果的支持。在此基础上提出了一个复合材料剩余强度退化的统计模型：在寿命的初始，剩余强度即为静强度，服从Ｗｅｉｂｕｌ分布；在寿命结束时，即为疲劳强度，服从Ｗｅｉｂｕｌ分布；在不同时刻剩余强度也服从Ｗｅｉｂｕｌ分布，且其方差随加载次数线性变化     

基于退化数据的小样本时变可靠性评估方法

对于长寿命、高可靠性产品,失效样本很少或根本没有失效样本,如何准确地评价它们的时变可靠性,一直是一个很难解决的问题。本文提出一种基于退化数据,采用残差自回归模型结合可靠性理论的分析方法。首先采用残差自回归模型对样本的退化数据进行处理,然后结合可靠性理论,针对产品退化量服从正态分布和Weibull分布的情况,利用时间序列的特点估计分布参数,进行产品退化过程的时变可靠性分析。最后,通过与大样本的可靠性评估方法进行对比,证明了该方法的有效性。     

一种基于GA优化小波LS-SVR的实时寿命预测方法

针对性能非线性退化的产品,从研究退化轨迹相似性的角度出发,提出一种基于遗传算法(GA)优化小波最小二乘支持向量回归机(LS-SVR)的实时退化轨迹建模和寿命预测方法。该方法根据特定个体与同类产品的Euclid距离确定隶属度权值,加权小波LS-SVR建立的同类产品退化模型得到特定个体的退化轨迹模型,结合实测数据更新模型并进行实时寿命预测。实例分析验证了所提方法的有效性。     

基于BAS_RVM的APU涡轮剩余寿命预测

提出一种优化相关向量机的寿命预测方法,并用于对辅助动力系统（Auxiliary power unit, APU）涡轮的剩余寿命预测。首先,提出了改进的核函数,兼顾效率和精度,用天牛须搜索（Beetle antennae search, BAS）算法对相关向量机的核参数进行优化,建立寿命预测模型;然后,对历史数据进行分析,提取排气温度（Exhaust gas temperature,EGT）并进行修正、降噪,用多项式回归建立了EGT的涡轮性能退化模式库;最后,实例验证表明,文中算法在APU涡轮剩余寿命预测上与传统相关向量机相比效率提高40%,精度提高20%,通过敏感性分析确定了最佳的初始步长和输入维度。     

基于关键性能参数退化的伺服系统贮存寿命评估

由于现代装备长寿命、高可靠的特点,较短时间内很难获得足够的失效数据,使得基于失效数据的寿命评估方法难以应用。相对于失效数据来说,产品的性能退化数据包含了更多的信息,而且通过产品的性能退化数据进行可靠性和寿命评估可以更加节约试验时间和费用,因此基于性能退化数据的寿命分析是解决长寿命、高可靠产品寿命评估问题的有效途径之一。本文以某型伺服系统为对象,根据自然贮存和加速贮存试验数据建立关键性能参数的退化模型,利用退化模型求解失效概率分布函数或贮存可靠度函数,进而得到基于关键性能参数的贮存寿命评估结果,最终实现对伺服系统贮存寿命的综合评估。     

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.     

Remaining Useful Life Prediction of Rolling Element Bearings Based on Different Degradation Stages and Particle Filter

A method is proposed to improve the accuracy of remaining useful life prediction for rolling element bearings,based on a state space model(SSM)with different degradation stages and a particle filter. The model is improved by a method based on the Paris formula and the Foreman formula allowing the establishment of different degradation stages. The remaining useful life of rolling element bearings can be predicted by the adjusted model with inputs of physical data and operating status information. The late operating trend is predicted by the use of the particle filter algorithm. The rolling bearing full life experimental data validate the proposed method. Further,the prediction result is compared with the single SSM and the Gamma model,and the results indicate that the predicted accuracy of the proposed method is higher with better practicability.     

结构元件疲劳可靠性估算的剩余寿命模型

从安全余量的定义出发，提出了一个估算结构元件疲劳可靠性的剩余寿命模型，基于常幅载荷下，疲劳寿命可用对数正态函数分布描述，本文分析了常幅和变幅载荷作用下材料的疲劳剩余寿命的分布形式，认为可用带位置参数的对数正态函数近似描述。在此基础上，系统阐述了元件在常幅和多级载荷下的疲劳可靠性分析方法。3个算例表明：预测结果与试验结果符合很好，本文给出的剩余寿命模型是合理的。     

飞机连接耳片故障诊断疲劳损伤评估专家系统

连续耳片是飞机上的重要部件，其使用环境恶劣，极易出现故障引起失效。本文根据大量的数据、表格和曲线，用Delphi程序设计构造了专家系统的知识库及推理机，从静强度、疲劳强度、疲劳寿命、断裂损伤、临界裂纹及裂纹扩展寿命等方面，结合材料性能、表面加工、干涉配合、大气环境及表面强化等因素，对飞机连接耳片进行疲劳损伤容限的评估。提出了用剩余强度裕度、疲劳裕度、断裂判据、临界裂纹长度、挤压系数、耳片疲劳额定许用基准值、耳片孔边单裂纹综合构形因子、耳片几何因子、耳片试验试件系数、试验可靠性系数、置信系数和特征寿命等参数进行评估的方法。     

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。     

随机振动环境下电路板的疲劳寿命与可靠性研究

当前航空产品要求高可靠性、高环境适应性,以适应日趋严酷的产品使用环境。由于随机振动激励环境的复杂性,难以有效分析产品在振动环境下的疲劳寿命和可靠性。基于Miner准则和干涉模型,提出了典型电路板在随机激励下疲劳寿命和疲劳寿命可靠性的分析方法和步骤。并通过ANSYS分析与试验结果相结合,验证了方法和步骤的有效性。为电路板在振动环境下的环境适应性设计与分析提供了一个强有力的分析手段。     

老龄结构分析中腐蚀坑与等效裂纹间的量化关系

通过对航空结构的主体材料LY12-CZ进行预腐蚀试验,得到在不同条件下的腐蚀坑尺寸,然后进行疲劳试验并得到试验件寿命,再利用蒙特卡罗(MonteCarlo)方法对Paris公式进行数值积分并求解非线性方程,从而确定了与已知尺寸腐蚀坑有相同寿命所对应的等效表面裂纹的尺寸,最后把等效裂纹和腐蚀坑的尺寸分别代到模拟软件AFGROW内进行寿命预测并和试验疲劳寿命进行了比较。结果发现,把腐蚀坑等效为具有相同寿命的表面裂纹时,等效表面裂纹的尺寸比对应腐蚀的尺寸小19.7%-22.5%。     

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.     

基于改进遗传算法的物料配送路径实时规划方法

针对离散制造车间环境复杂、外部干扰因素众多的情况,提出基于改进遗传算法的物料配送路径实时规划方法。该方法以工作中心为物料配送基础,对离散制造车间物料配送环境进行了分析,阐述了物料配送参数的多样性。在此基础上,结合物料配送时间窗要求,以最小物料配送成本为优化目标,建立了车间实时环境下的物料配送模型。采用改进遗传算法对模型进行求解,通过实例验证了该模型的可行性和有效性。