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。     

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。     

基于随机Wiener过程的航空发动机剩余寿命预测

针对目前剩余寿命(RL)预测方法没有综合考虑发动机个体性能退化的差异性和多阶段性的问题,提出了基于多阶段性能退化模型预测航空发动机剩余寿命的方法。首先,该方法采用多阶段Wiener过程对航空发动机进行退化建模,并假设退化模型参数服从随机分布来描述发动机个体的差异性。然后,根据历史性能退化数据与历史失效时间数据,利用期望最大化算法对模型参数的先验分布进行估计。当获得单台发动机的实时退化数据后,使用Bayesian方法对模型参数进行更新,从而实时更新航空发动机的RL分布,最终实现对单台航空发动机的RL预测。实验结果表明,该方法预测精度较高,能为航空发动机维修计划的制定提供依据。     

基于KPCA-BLSTM的航空发动机多信息融合剩余寿命预测

复杂航空发动机在运行过程中易出现多退化信息而导致寿命预测不精确的问题,为此提出基于核主成分分分析（KPCA）和双向长短时记忆（BLSTM）神经网络的多信息融合寿命预测模型。首先采用KPCA 对多维退化数据集进行降维处理和信息融合,得到能够表征设备退化的低维特征数据集;然后利用BLSTM 神经网络模型对带有多维退化信息的航空发动机剩余寿命进行预测,得到监测数据与剩余寿命的映射关系;最后采用C-MAPSS 航空发动机退化数据集对提出的多信息融合寿命预测模型进行仿真验证,并与其他三种模型结果进行对比。结果表明：KPCA-BLSTM 能够对多维退化信息下的剩余寿命进行精准预测,本文提出的预测模型的误差与得分优于其他三种模型,而且预测精度更高。     

基于CDBN与BiLSTM的多元退化设备剩余寿命预测

基于多传感器对复杂工业设备的多元健康状态进行监测,进而实现设备更全面准确的性能评估、剩余寿命预测与健康管理已逐渐推广应用。针对一类监测数据呈现大规模、非线性、高维化等特点的多元退化设备,提出了一种基于连续深度置信网络(CDBN)与双向长短期记忆(BiLSTM)网络的剩余寿命预测方法。首先,通过CDBN对监测到的性能退化数据进行分析,提取出反映多元退化设备隐含深层次特征的健康指标;然后,根据构造的健康指标,利用BiLSTM网络挖掘其时序信息和退化趋势,预测多元退化设备的剩余寿命;最后,利用蒙特卡洛仿真技术得到剩余寿命的区间估计,并通过商用模块化航空推进系统数据集验证所提方法的有效性和先进性。结果表明：所提方法能够有效提高此类设备的剩余寿命预测准确度,具有潜在的应用价值。     

基于信息融合的航空发动机剩余寿命预测

利用航空发动机状态监测信息,考虑到信息本身具有的误差性和随机性等特点,采用贝叶斯线性模型融合了监测信息,实现了综合利用多源信息的进行航空发动机性能衰退评估;以性能衰退评估结果为输入变量,建立基于Gamma随机过程的可靠性评估模型,预测在指定性能可靠性水平下的剩余寿命.通过算例,分析了不同监测参数对剩余寿命预测的影响.该方法能将性能监测与可靠性分析集成到一个框架中,充分利用了多种状态监测信息,结果更加准确,更符合控制航空发动机维修决策风险的实际.      

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。     

一种基于神经网络的航空发动机剩余寿命预估方法

针对航空发动机剩余寿命预估中模型建立困难且计算精度低等问题,提出了一种基于卷积神经网络和长短期记忆神经 网络进行航空发动机剩余寿命预估的方法。利用卷积神经网络中的卷积层与池化层提取传感器数据中的特征,并依据卷积层提 取出的特征,利用长短期记忆神经网络进行时间序列预测,并使用全连接层输出航空发动机剩余寿命。在NASA的C-MAPSS提 供的涡扇发动机退化仿真数据集上对该方法进行了验证。结果表明：基于卷积神经网络和长短期记忆神经网络的航空发动机剩 余寿命预估方法,可以在保证预测精度的前提下,对航空发动机剩余寿命进行较为保守的预估,在保证资源不被浪费的情况下,尽 可能提前发出故障预警信号,从而提高飞行的安全性,进而为航空发动机健康管理系统提供有用信息。该预测方法在对称指标和 非对称指标上均优于此前提出的方法。     

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。     

基于工况聚类和残差自注意力的发动机剩余使用寿命预测

针对多工况的航空发动机剩余使用寿命（RUL）预测精度较低的问题，本文提出了一种基于工况聚类分析和残差自注意力的发动机剩余使用寿命预测方法。首先，通过聚类将不同的工况进行划分，并构建线性回归分析模型筛选出符合发动机性能变化的退化参数；其次，通过卷积神经网络，获取数据中隐含的发动机性能退化特征；再次，利用双向长短期记忆神经网络挖掘时序退化特性并对其进行记忆；最后，结合残差自注意力机制对退化特征分配不同的权重来实现发动机剩余使用寿命预测。在美国国家航空航天局（NASA）的C-MAPSS多工况数据集上进行了消融试验，验证了该方法的有效性。结果表明，该方法评分和均方根误差均最优，可为发动机剩余使用寿命预测提供一定的参考。     

基于RF-SVR的燃油计量装置性能衰退检测和剩余寿命估计方法

为了实现航空发动机燃油系统的安全状态监测和健康管理,开展了燃油系统性能衰退检测和剩余使用寿命估计方面的研究。以燃油系统燃油计量装置为例,分析了其主要的性能衰退模式,设计了基于电流-速度数据的健康指标(HIs)选取方案,并考虑环境及模型参数不确定性,进行模型不确定性仿真,基于健康数据与性能衰退数据间的马氏距离对部件性能衰退进行检测。提出了基于随机森林-支持向量回归(RF-SVR)的剩余使用寿命(RUL)估计方法,利用通过RF特征选择优化的SVR模型实现部件RUL估计。最后基于某型民用涡扇发动机机械液压模型仿真数据对该方法进行了验证,结果表明:该方法的性能衰退检测虚警率及漏报率低于2%,RUL估计误差低于3%,可为航空发动机燃油系统的预测性维护提供参考。      

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 predictin...     

航空发动机转速信号的ARMA模型预测方法研究

提出了一种基于时间序列理论的分析和预测某型航空发动机转速信号的方法,建立了描述发动机额定转速变化规律的ARMA（3,1）模型,并对发动机转速进行预测。结果表明,所建模型能够以较高精度预测未来一段周期内发动机转速信号的发展趋势和数值大小,说明采用时序分析方法进行航空发动机转速信号预测有效可行。     

基于EM-KF算法的直升机主减速器剩余寿命预测方法

为解决间接状态监测数据下直升机主减速器剩余寿命预测难以估算的难题,提出了一种卡尔曼滤波和期望最大化算法相结合的剩余寿命预测方法.该方法可以根据不断更新振动信号特征值迅速且有效地估计出模型参数,进而预测不同运行时间主减速器的剩余寿命分布,最后对主减速器试验数据进行了案例分析.结果表明:该方法能够有效估计主减速器的剩余寿命分布,通过与主减速器剩余寿命准确值对比发现,剩余寿命准确值绝大多数落于剩余寿命预测值的95%置信区间内,表明该方法具有好的准确性,进而避免故障的发生.      

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。      

燃料泵的性能监测与故障诊断

提出了利用微型计算机和工作区域图对燃料泵进行性能监测与故障诊断的基本原理和方法,并以航空发动机某型柱塞泵为例进行了试验研究,获得了令人满意的结果。对提高燃料泵运行的可靠性和安全性具有一定的工程参考价值。     

航空发动机低压转子系统的动力学相似设计方法

提出了航空发动机转子系统动力学相似设计方法,以便采用模型替代实际结构对其动力学特性进行研究。基于转子系统的动力学等效原则,通过动力学优化方法建立全尺寸原型的相似等效模型。综合采用方程分析和量纲分析推导转子系统的动力学相似准则,并根据转子设计参数的相似关系建立相似等效模型的缩比模型。基于模型修正方法对三维设计模型的相似误差进行修正,得到预测精度较高的动力学相似模型。以双转子发动机低压转子试验模型的动力学相似设计为例,通过有限元仿真对动力学相似设计方法的有效性进行了验证。结果表明:在设计转速范围内,通过该方法得到的动力学相似模型能够有效预测全尺寸原型的临界转速和不平衡响应,前三阶临界转速的相似误差分别为3.09%、1.75%和0.31%,对应振型的相关性均大于0.93。该方法具有较高的实用价值,可为发动机整机动力学相似设计提供参考。