基于比例风险模型的民机气源系统维修决策方法

基于状态的维修(CBM)是维修领域中主流的维修决策方法,它能有效的避免欠维修或者过维修等问题,但是也存在主观性、准确性差等缺点。本文通过建立比例风险模型,结合民机气源系统的实际应用的需求,给出了对其的维修决策理论及方法,弥补了传统CBM的不足。文章最后以民机气源系统的某部件为案例,证明了上述理论方法的实用价值。     

考虑预防性维修的离散时间单部件系统的可用度模型

对预防性维修的单部件离散可修系统,假定系统寿命、修复性维修和预防性维修的修复时间均遵从离散的一般分布,修复为完全修复,利用概率分析的方法详细讨论了系统正常、修复性维修和预防性维修3个状态之间的转移关系,在此基础上建立了该系统的瞬态可用度模型,最后进行了仿真校验。结果表明,预防性维修对系统瞬时可用度的影响较大,特别是当系统故障率为单调递增时,合理的预防性维修将起到提高系统可用度的效果,该模型能较好地反映工程中的情况,具有良好的工程应用前景,可以帮助维修人员更好地完成工程系统的保障和维修。     

民机空调系统部件不完全维修决策优化

针对民机系统部件维修通常存在的"维修过剩"与"维修不足"问题,提出一种综合考虑维修经济性与可靠性的不完全维修优化模型。引入改善因子表达不完全维修对部件有效寿命的影响,采用最小维修、预防性维修和修复性更换相结合的维修策略,构建以单位时间总维修成本最低为目标、可靠寿命为约束的数学模型,利用遗传算法进行求解,获得优化的维修时间间隔。以民用飞机空调系统部件的维修为例验证了优化模型的可行性,可为航空公司制定合理高效的维修计划提供支撑。     

民航维修资源优化模型

据资料统计,2002年中国民航维修市场总量近11亿9千万美元,而2007年将增长至16亿4千万美元,年增长速度超过7.5%.目前,国内民航航空公司的维修市场分为四部分:隶属于各航空公司的维修基地、国内第三方维修单位、国外第三方维修单位和国外的飞机制造企业.如何准确预测民用飞机的维修需求以及所需的维修能力,优化资源配置,降低飞机的维修费用,降低航空公司的运营成本成为一个值得研究的问题.     

基于贝叶斯网络的故障诊断与维修决策研究

深入研究了决策贝叶斯网络的构成和求解过程,分析了决策贝叶斯网络与期望诊断代价相结合获得最佳维修策略的方法,举例说明了该方法的有效性.     

基于比例风险模型的航空发动机视情维修决策

基于航空发动机在翼监控信息来合理确定视情维修(CBM)决策是航空公司安全运营中的重要内容。本文利用Weibull比例风险回归的建模思想,分析了航空发动机因性能衰退而换发的历史监控数据记录,并据此建立了反映该类发动机性能参数与在翼时间之间的函数关系;进而采用最小维修成本、最大可用度策略确定最优维修决策阈值,为同类型在翼发动机进行维修决策的优化提供了一个客观的量化方法。最后对CF6型发动机历史故障数据进行了实例分析,表明该方法在发动机视情维修决策中的实用价值。      

基于Markov过程的视情维修模型最优化设计

随着故障诊断和故障预测技术的进步,视情维修作为一种最新发展的维修策略之一,得到了越来越广泛的应用.根据合理假设,应用Markov过程,建立了退化系统的视情维修模型,以期望系统使用可用度为目标,提出了寻找模型最佳参数的方法.     

基于实时状态监控信息的飞机维修决策系统

针对某型飞机虽然已具备机上实时状态监控功能但维修人员只能实施事后维修的问题．应用故障预测与健康管理（PHM）技术．设计了基于数据链的实时状态监控维修决策系统．用于飞机故障预测、故障报告、维修响应和健康管理。     

基于状态维修的预防性维修策略优化模型研究

基于状态的维修着眼于系统的具体运行状况,对被监测装备的真实状态进行评估,克服了维修的盲目性,可有效减少由于维修不足而引起的意外故障和由于维修过剩带来的资源浪费。提出一种基于状态的多部件系统非周期预防性维修计划的优化方法,引入"机会维修阈值"概念,优化不同维修方式转移概率的表达式,将多个维修作业按照机会维修阈值进行归并,运用马尔可夫决策过程理论,给出不同维修方式转移概率的表达式和目标函数,并进行算例分析。结果表明:提出的优化模型减少了预防性维修活动,节约了维修工时和经费,可为系统预防性维修策略决策提供参考。     

PHM体系中的航空器维修决策理论研究

PHM体系要求航空器维修决策策略从由事后维修或定时维修转变为视情维修。实际应用中,维修决策系统需要依赖于众多相关的故障信息,需要PHM体系完成对机载信息的监控、存储、传送以及故障的预测与诊断。PHM体系不是为了直接消除故障,而是为了了解和预计故障何时将发生,或在出现未料到的故障时,维修决策系统将快速确定触发维修工作。     

多状态串并联系统结构与维修策略

为准确构建生产系统中系统结构与设备维修之间的关系,以串并联系统冗余分配问题（RAP）为基础,引入基于系统可靠性的机会维修策略与基于状态的检测间隔,建立了设备购置与维修费用最少为目标的系统结构与维修策略的联合模型,从而在保证系统生产效率和可用度的前提下,降低系统运行的总成本。利用半马尔可夫过程和通用生成函数（UGF）求解出系统在检测点上各状态的稳态概率、维修费用及可用度。通过算例表明,无论在系统设计之前还是在运行之后,将系统结构与维修策略综合考虑比分开考虑更具经济价值。     

基于聚类状态主控边界点的单调多态关联系统可靠性分析

鉴于组成系统单元的多状态单调关联性特征,将多元离散函数理论引入描述系统状态结构函数,发展了控制状态等价类主导状态向量的状态等价类主控边界点的逻辑方法,推导了多态单调关联系统的状态结构函数、可靠性和期望状态表达式;面向顾客的需求偏好,将负效用函数嵌入系统平均性能效用模型;鉴于元件状态引起的计算复杂性,提出了集合运算的德摩根律法和新型的框图式算法,简化了系统可靠度的表达式。结合某型航空发动机的简化演算,验证了主导等价类向量方法和框图算法的合理性与有效性,为工程系统的可靠性设计和可靠性管理提供理论依据。     

考虑两种失效竞争的多状态冷贮备系统可靠性模型

针对装备系统中多状态工作部件存在退化失效与突发失效竞争的情况,以冷贮备系统为研究对象,假设系统内3个维修台可分别提供预防性维修与两种不同类型的修复性维修,采用随机检测策略,系统性能水平在一定范围内退化时进行预防性维修,部件完全退化失效时进行退化失效修复性维修,而突发失效时进行突发失效修复性维修;利用PH （Phase-type）分布描述模型中各类随机时间变量,外部冲击的到达则采用PH更新过程描述,建立了考虑退化失效与突发失效的多状态冷贮备系统可靠性模型。最后通过算例验证了模型的适用性,演示了预防性维修阈值以及三类维修速率对系统可靠性的影响。     

基于半马尔可夫模型的民用航空发动机热端组件系统检查间隔优化

根据采集的民用航空发动机热端组件系统检修信息和专家对系统退化状态的判别,在系统状态退化过程为离散半马尔可夫链过程的假设前提下,分别建立了基于专家估计数据、基于检查数据以及基于融合数据的各宏观退化状态驻留时间估计模型,并应用最大似然函数法和MCMC（Markov chain Monte Carlo）法对模型参数进行估计,得到基于不同数据源的各宏观退化状态下驻留时间估计值和状态转移系数,并以一定使用周期内的检修费用最优为目标建立状态转移概率模型,仿真得到3个典型宏观退化状态下的最优检查间隔分别为1750、350、70循环。该仿真结果与目前的民航运行生产工程实际情况非常接近,可以为民航运输企业的检修决策提供客户化的决策支持并提高经济效益。      

基于故障检测的某涡扇发动机维修决策方法

为有效解决某涡扇发动机过度维修造成发动机性能衰减、维修周期长、维修成本高的难题,以某涡扇发动机大修手册和维修工艺为依据,研究了基于故障检测的发动机维修流程和修理模式,建立专家诊断系统和基于BP(back propagation)神经网络的故障诊断模型,并用数台涡扇发动机真实性能数据验证故障诊断模型的可靠性,其诊断准确率高达95%,综合两者的诊断信息,制定可靠的维修方案,优化维修流程,提出了一种基于故障检测的维修决策方法.通过某涡扇真实排气温度高发动机应用验证表明:所提出的维修决策方法,有效排除故障,提高发动机的修理质量,降低维修成本,具有良好的工程应用价值.      

基于深度信念网络的航空发动机维修等级决策

准确的航空发动机维修等级决策,能够避免过维修和欠维修,在保证航空发动机运行安全的前提下节约维修成本。结合航空发动机状态监控信息和维修等级特点,采用深度信念网络（DBN）算法,挖掘状态监测及维修等级决策之间的深层次对应关系,实现对维修等级的分类和预测。该模型通过DBN预训练和反向传播(BP)神经网络反向微调提取出样本特征,从而提高维修等级预测准确率。以某航空公司CF6航空型发动机的状态参数和维修等级数据作为实例进行验证,结果显示:该模型能够通过构建多层网络结构挖掘出样本的更深层次信息,在分类能力、决策准确性方面优于传统神经网络,有较强的特征提取能力,对维修等级分类有较高的正确率,能得出更准确的维修等级决策结果,避免因维修等级误判而带来不必要的损失。      

共因失效条件下多状态系统选择性维修优化

共因失效（CCF）广泛存在于多状态系统（MSS）中,研究共因失效条件下多状态系统的维修优化问题,对于提高系统任务成功概率、降低故障损失具有重要意义。考虑多状态系统、任务剖面和随机共因失效的模糊特性,采用模糊马尔可夫模型（FMM）和模糊通用生成函数（FUGF）法,建立了模糊随机共因失效条件下模糊多状态系统（FMSS）任务成功概率评估解析模型（AM）,采用Monte Carlo仿真（MCS）方法对模型进行了验证;考虑维修费用约束,建立了模糊随机共因失效条件下模糊多状态系统选择性维修优化模型,为生成最优维修方案提供支持,结合实际案例,分析了随机共因失效对选择性维修优化和系统各状态的模糊概率的影响,验证了模型的有效性。研究结果表明,模糊随机共因失效和各模糊参数的α水平截集可能会影响选择性维修优化的结果,且忽略模糊随机共因失效会高估系统任务成功概率。