某型涡喷发动机的可靠性增长分析

针对某型涡喷发动机的一组含零故障的多台不同步截尾故障数据。给出了趋势检验、AMSAA模型的拟合优度检验及模型参数的极大似然估计方法。分析表明，该型发动机有显著的可靠性增长，且可用AMSAA模型拟合其故障数据，在考虑零故障后，其参数及MTBF的极大似然估计（MLE）更为可信。     

AMSAA模型在试飞阶段可靠性增长评估中的应用

探讨了当试飞阶段产品的试验数据不规则时,如何对数据中的异常点进行识别,并考虑如何对包含异常点的不规则试验数据进行评估。以某航空装备为例,识别出试飞阶段不规则试验数据的异常点,并采用改进的AMSAA模型对其在试飞阶段的可靠性增长情况进行评估,获得了较为准确的可靠性增长定量评估结果。     

极大似然法在飞机起飞性能参数辨识中的应用

以Y12飞机起飞性能飞行试验实测数据为例,研究了利用极大似然法进行飞机起飞性能参数辨识的问题。首先通过理论分析建立了Y12飞机双发起飞性能数学模型;然后从简化灵敏度导数计算角度提出了以飞机在起飞滑跑过程中速度增量为观测量的观测方程,分析给出了待辨参数和利用极大似然法进行参数识别的方法;最后针对极大似然法的几个要素,如迭代初值、代价函数、迭代次数、样本长度、试验数据段的选取等对辨识结果的影响进行了讨论和分析。结果表明,利用极大似然法可以快速、准确地辨识出起飞性能所需的参数,并具有较高的精度,在今后的性能飞行试验数据分析中应注重推广和应用。     

用于飞机模型参数辨识的飞行数据处理方法研究

飞行过程中产生的飞行器监测数据,对飞行器性能的优化与飞行器控制系统的设计有着重要的指导意义。然而飞行试验环境的复杂性与多变性将导致飞行数据中包含较多异常数据,严重影响数据质量。本文研究飞行数据中异常数据的辨识与补偿方法及其在飞行器模型参数辨识中的应用。结合数据相容性检验,提出了一套从野值的识别、剔除与补正、数据的平滑滤波到基于极大似然法的时间延迟、零位误差与比例误差的辨识与补偿的飞行数据处理方法。除此之外,本文对结合常值误差补偿的飞行器模型参数组合辨识方法及其应用进行了设计。应用实例表明,该方法能够在一定条件下实现具有较高精度与速度的飞行数据中异常数据的辨识与补偿,并验证了该方法在改善飞行器模型参数辨识过程与结果精度上的有效性。     

平均故障间隔时间评估方法分析

将AMSAA模型、基于威布尔分布以及指数分布的点估计法用于某产品试飞阶段平均故障间隔时间的评估,依据试飞阶段数据的特点对经典AMSAA模型进行改进,并通过算例证明了改进的AMSAA模型的合理性,同时讨论了各种方法的优势以及局限性,为外场平均故障间隔时间评估方法的选取提供参考.     

P-S-N曲线测定的最大似然法

 本文提出了一种测定P-S-N曲线的最大似然法。这种方法利用了三参数S-N曲线方程,并用最大似然法和矩法求参数的估计值。通过对光滑试件和缺口试件在轴向加载下疲劳试验数据的处理,说明了该方法的应用,并分析了该方法的精度。     

计及随机噪声的频域多输入多输出模态参数识别

提出了一种计及随机噪声的多输入多输出频域模态参数识别方法。该方法基于连续时间域的频率响应函数有理分式模型,利用Forsythe正交多项式改善求解性态,属频域的极大似然类估计方法。在最小二乘估计的基础上,利用"先验"的随机噪声信息进行优化迭代的极大似然估计,得到更优的模态参数识别结果。根据Cramer Rao下界不等式,在几乎不增加计算量的情况下获得所识别结果的不确定性信息,提高了模态参数识别的可靠性。采用GARTEUR飞机模型作为仿真算例,对本算法进行了仿真验证。     

一种估计飞行器运动特性的实用极大似然法

飞行器运动特性受非线性因素和随机噪声的影响,给气动系数,飞行稳定性与操纵性指标的结构模型辨识带来许多困难。为了解这个问题,首先提出了使用极大似然估计法,以提高辨识效率。接着建立了基于飞行器运动固定型数学模型下的极大似然函数,并给出了一种实用极大似然算法及其实现。     

可靠性增长下的Bayes序贯检验方法

针对可靠性增长下的序贯检验分析问题,提出了一种变总体Bayes序贯检验方法.该方法依据产品研制过程中产生的多状态试验数据,利用离散AMSAA(Army Material Systems Analysis Activity)可靠性增长模型对产品可靠性的变化规律进行描述,给出了变总体试验数据似然函数的表达式,并对变总体Bayes序贯检验的后验概率比和决策阈值进行了定义,进而构建了可靠性增长下的Bayes序贯检验模型.研究结果表明,提出的方法有效地解决了具有可靠性增长的可靠性指标的假设检验问题.      

基于非线性Wiener过程航空发动机性能退化预测

针对线性随机过程航空发动机剩余使用寿命预测精度不高的问题,提出一种漂移系数为指数形式的非线性Wiener过程发动机性能退化建模,进而预测航空发动机的剩余寿命。基于直接监测发动机性能退化数据,构建发动机性能退化模型,根据Wiener过程首达阈值时间的数学性质,推导出剩余寿命的概率分布。通过极大似然估计构建退化模型中未知参数的似然函数,利用遗传算法得到发动机总体模型参数的离线估计值。考虑到不同发动机个体间的差异性,采用贝叶斯公式,结合发动机的实时监测数据与总体模型参数的先验分布对模型中随机参数进行实时更新,从而对个体发动机的剩余寿命实时预测。最后,选择商用航空发动机仿真数据集(C-MAPSS)进行实验,结果表明：针对个体发动机基于非线性随机过程方法,实时更新非线性Wiener方法能够提高航空发动机循环中期剩余寿命预测的准确性,提供更加可靠的预防性维修决策。     

对 GJB/Z77 多台同型产品增长模型的分析

GJB/Z77的附录A中,阐述了如何应用AMSAA模型进行多台同型产品的可靠性增长,给出了趋势检验、参数估计和拟合优度检验的方法,并提供了一个实例。对该模型进行了分析,指出GJB/Z77中存在的错误。     

部件寿命的参数估计及其在服务通告中的应用

针对国内航空公司需要客观准确评估服务通告的问题,提出了利用极大似然估计方法来提高服务通告经济性评估的准确性。首先介绍了部件可靠性指标一平均非例行拆换间隔 （mean time between unscheduled removals,MTBUR）及其在服务通告中的应用;然后针对服务通告改装前后部件寿命的变化,采用极大似然估计方法估算改装后部件MTBF（mean time between failures）;最后结合估算的MTBF分析部件寿命变化对航空公司经济性的影响。     

论加速可靠性增长试验 (Ⅶ )步进应力试验方案的统计分析

对幂律-线性化模型步进应力加速可靠性增长试验方案，给出了模型参数，加速系数及MTBF的极大似然估计，极大后验估计，Bayes估计及其计算方法，对这些方案给出了Monte Carlo模拟方法，并用数值例说明了这些方法。     

某涡喷发动机可靠性增长分析

航空发动机的研制特点决定了试车故障数据兼有同步纠正和异步纠正的性质，为了更好的评价航空发动机的可靠性．对一组有可靠性增长的试车故障数据采用了MIL-HDBK-189介绍的带同步纠正性质的处理方法，所得结果与采用Crow的带异步纠正性质的统计分析方法计算的结果进行比较，可以发现：两种方法对趋势检验的结论和对平均故障间隔时间（MTBF）的极大似然估计基本一致。     

论加速可靠性增长试验(Ⅲ)分组数据的图方法

基于Arrhenius－幂律模型，给出了分析恒定应力加速可靠性增长试验分组数据的图方法。它们包括：增长趋势、幂律模型的拟合优度、相同故障机理及拟合加速方法的图检验；幂律模型参数、加速方程系数、加速系数、激活能及正常与加速应用水平下MTBF的图估计，并用实例说明这些方法。     

基于高保真有限元模型失谐叶盘受迫响应的统计特性

采用极值理论分析失谐叶盘最大受迫响应的统计特性并应用于某压气机叶盘上。对失谐叶盘进行减缩建模,运用蒙特卡洛方法模拟响应计算,研究不同激励阶次下最大响应放大因子的分布特性。采用极值理论对最大响应放大因子分布进行统计学建模,以极大似然估计方法求解未知参数,进行分布拟合,并采用K-S(Kolmogorov-Smirnov)检验方法检验各分布函数拟合的好坏程度。对某压气机叶盘进行失谐响应统计特性分析,对比了7种分布函数对最大响应放大因子的拟合效果,结果表明:极值分布、二参数威布尔分布、正态分布、对数正态分布和伽马分布拟合效果较差;常用的三参数威布尔分布不如广义极值分布的拟合效果好。因此,说明广义极值分布更能准确地描述失谐叶盘动力响应的统计特性。