考虑预测与健康管理的民机维修成本效益仿真评估方法

航空维修是飞机运营支持的重要工作之一,是航空公司保障安全飞行和控制运营成本的关键途径。目前应用实时故障预测与健康管理（Prognostic and health management,PHM）于航空维修领域还处于研究阶段,缺少工程实践数据和案例。针对缺乏应用PHM技术的飞机维修相关验证与评估数据的问题,本文基于PHM的维修模式概念,建立PHM维修模式下的计划维修优化、非计划维修可控和PHM错误影响分析模型。借助计算机仿真技术,由不同的系统PHM性能参数输入,根据所建立的模型进行实施PHM前后的维修工时、维修成本和非计划维修事件数的仿真模拟计算,验证与评估基于PHM的维修模式在减少维修工时、节约维修成本和控制非计划维修事件方面的优势。选取空调系统作为验证评估对象进行了大量的仿真试验分析,在单一系统的理想状态下（即性能参数设置为最佳）,基于PHM的维修模式相比于传统的预防性维修可以减少56%的维修工时,节约60%的维修成本,并且避免了88%的非计划维修事件。     

民用客机飞行计划基础数据的分析与计算

本文利用经纬度坐标结合大圆航线计算求出两航路点间航段地面距离与空中距离,并对GRIB2气象数据进行解析处理,利用二次拉格朗日插值求出航路点气象信息数据与该航段航路风数据,首次把两者数据结合处理从而解决了制作飞行计划所需的计算基础数据精确度问题,提高了客机使用效率与安全性,增加了航空公司的运营效益。     

民机PHM预测维修模式在空调系统的应用

针对故障预测与健康管理（Prognostic and health management, PHM）技术在民机维修工程中的应用问题,探讨了基于PHM的预测维修模式设计,提出了考虑PHM的初始维修任务分析流程以及基于PHM的预测维修模式实施方法。以B737NG空调系统为例开展验证研究,建立了基于数据驱动的空调系统PHM模型,设计了空调系统PHM维修模式,并基于历史运行数据开展了计划维修模式与预测维修模式下维修成本对比分析。研究结果表明：基于PHM的维修模式不仅可以取消部分定期检查工作,还可以通过提前监测减少非计划的维修事件,进而降低民机系统全寿命周期维修成本。成本效益分析表明：相比传统计划维修,PHM维修可降低40%以上的成本,进一步推广应用到整机其他系统将带来更大的经济效益和安全效益。     

基于PLSR-CER模型的大飞机成本风险控制

大型飞机的研制往往存在多种难以预见的不确定性因素,而且目前国内大型客机研制经验缺乏,相关的性能参数和研制成本的历史数据稀少,并存在多重相关性等问题,因此,文中引入了偏最小二乘回归方法,以客机的机体特征及性能特征作为多因变量,建立了一种多因变量对单一自变量的成本预测回归模型,并将部分客机性能参数和成本数据导入成本预测回归模型进行验证。实例分析表明,基于偏最小二乘回归法(Partial least-squares reqression,PLSR)构建的费用估算关系(Cost estimating relationship,CER)模型相对传统预测模型有很大的改善,预测的精度更高,更能体现客机研制成本与前期的性能要求之间的关系。     

容错导航系统的一种联合滤波器结构及其算法

本文提出了一种采用联合卡尔曼滤波器结构的容错导航系统的滤波算法。这种在多处理机环境下并行处理的分布式滤波算法有效地解决了具有多子系统的容错导航系统的实时要求。主滤波器的状态联合算法保证了获得系统最优公共状态估值。基于联合滤波器结构,水文提出了容错导航系统的故障检测与隔离(FDI)算法,将故障检测隔离决策归结为各子系统的状态估值与基于系统特性及先验噪声模型的状态估值之间的均值一致性检验问题。FDI算法决策并隔离发生故障的子系统对整个系统性能的影响。基于公共状态量的概念,简化了FDI算法的计算。     

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。     

网络系统“亚健康”状态的性能退化评估模型

针对网络系统中节点存在正常、亚健康、故障三种状态的情形,研究了网络系统亚健康状态下的性能退化评估方法。依据网络系统亚健康状态的特征及网络系统中节点之间的相互关系,深入探讨了影响网络系统效能退化的因素,提出了一种基于微分方程的网络系统亚健康状态的性能退化评估模型,进而预测亚健康网络系统未来可能发生的转化规律。理论分析及试验论证表明,所构建的模型具有一定的合理性,并具有良好的应用前景。     

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。