基于多性能参数的民用航空发动机 实时性能可靠性预测

以民用航空发动机为研究对象,运用性能退化可靠性理论,对发动机的性能可靠性进行了研究.通过分析发动机性能退化过程,利用状态空间方法建立了时变性能退化模型,并通过卡尔曼滤波对性能趋势进行预测;然后考虑各性能参数之间的相关性,运用随机过程理论建立了基于多性能参数的实时性能可靠性预测模型,从而对发动机的退化时间进行实时预测;最后通过实例证明该方法是有效的,并且易于工程实现,同时,也为航空公司进行发动机机队科学管理提供了基础.      

基于模糊信息熵的航空发动机性能评估和可靠性分析

以航空发动机为研究对象,利用发动机测量参数变化评估发动机综合性能。将多个测量参数通过模糊信息熵方法转化成1维参数,克服了1个参数不能全面反映发动机性能的缺点;结合性能退化可靠性理论和随机过程方法,通过分析发动机性能退化过程,运用威布尔分布建立了基于随机过程的性能退化过程中的发动机性能可靠性模型。结果表明：通过模糊信息熵方法得到的性能参数能较好地反映发动机性能状况及可靠性程度。     

基于Wiener过程的民用航空发动机性能可靠性预测

通过对民用航空发动机性能退化数据的分析,提出了一种有效融合先验退化数据和现场退化数据的性能可靠性评估和剩余寿命预测方法.首先在先验退化数据的基础上确定Wiener过程参数的先验分布,然后利用贝叶斯方法融合新增的现场数据,对Wiener过程参数进行更新,并在此基础上对单台发动机进行性能可靠性评估和剩余寿命预测.该方法能根据现场退化数据不断地对可靠性和剩余寿命进行更新.最后通过某航空公司发动机性能退化数据验证文中提出的方法,结果表明41号发动机在2000循环和3000循环时预测的剩余寿命相对误差分别为0.060和0.018,可以满足航空公司发动机下发计划制定的实际需要.      

基于Wiener和Copula函数性能退化模型的减推力起飞可靠性收益评估研究

从精细化、规范化管理使用发动机的角度出发,针对航空发动机减推力起飞在可靠性和安全收益指标的贡献度量化评估问题,提出了一种基于性能退化分析的可靠性收益评估方法。建立了单个性能参数Wiener退化量模型,并利用Copula函数进行二元相关性能参数退化量建模,提出了基于Copula函数和Wiener退化过程的二元相关性能可靠性模型。将模型应用于实例分析,通过发动机执行减推力和未执行减推力时的性能退化数据,定量地分析了执行减推力起飞技术对可靠性和在役寿命方面的贡献度,并将文中提出的方法与基于单参数的性能可靠度函数以及二元独立性能参数的性能可靠度函数进行对比分析。结果表明,执行减推力起飞技术的发动机在运行中有更高的安全裕度,在役寿命平均延长了23%左右。     

基于SVR的航空发动机抗性能退化容错研究

涡轮风扇发动机工作环境复杂,长期工作在高温、高压状态下,使得发动机不断老化、性能衰退,由性能退化导致的航空发动机可靠性降低问题不容忽视.采用支持向量回归方法SVR对测量参数进行估计,获得发动机性能退化模型;应用支持向量机的非线性回归的核函数变换法,对特征空间优化获得最优分类面,同时基于Mann-Kendall算法对发动机性能退化参数进行评估.结果表明:该方法能有效地评估分析发动机性能退化趋势和衰退程度.     

基于气路参数融合的涡扇发动机性能退化预测

针对单参数驱动的涡扇发动机性能退化预测精度不高的问题,提出了一种基于气路参数融合的涡扇发动机性能退化预测的方法。通过监测发动机性能退化过程中多源参数,采用专家经验和核主成分分析相结合的方法,进行发动机性能参数的选择和融合,从而构建健康参数。基于非线性Wiener过程构建涡扇发动机退化模型,采用极大似然方法求得发动机退化模型的离线参数估计值;由于不同发动机性能退化的差异性,基于贝叶斯更新理念对随机参数进行实时更新,可以实现对单台发动机的性能退化实时预测。通过实例验证,采用此方法在预测末端方均根误差为0.028 3,整体预测精度提升了54.5%,可以辅助指导维修决策。      

考虑起飞工况的航空发动机性能退化预测研究

针对现阶段航空发动机性能退化建模研究没有考虑起飞工况的影响问题，提出了基于修正的非线性维纳过程发动机性能退化建模方法。该方法结合了同类型号发动机的历史性能退化数据与个体发动机的实时退化和工况数据。首先，考虑发动机每次起飞的工况不同，把工况修正引入非线性维纳过程建立发动机的性能退化模型。然后利用极大似然估计方法求得退化模型离线估计值，基于贝叶斯理论对退化参数进行在线更新，最后基于局部线性嵌入算法，对工况参数进行融合构建工况因子，修正退化参数，实现了基于起飞工况的单台发动机性能退化预测。结果表明，采用融合工况因子修正模型，与未修正和压比修正模型相比，平均绝对百分比误差分别降低1.50%和1.01%。证明融合工况因子修正模型能降低发动机起飞工况差异和仅用单工况参数修正所造成的预测误差，可以用来辅助指导下发决策。     

某型涡轴发动机性能衰减与部件退化评估

为在某型涡轴发动机持久试验中进行性能健康检查,采用多点匹配方法建立了个体发动机性能衰减计算模型,基于非线性气路分析方法对部件性能退化进行了计算,集合已有经验确定性能偏离部件,完成了某型发动机持久试验中不同阶段的性能衰减评估.结果表明,某型发动机性能衰减及部件性能退化成阶段性分布,前期压气机和燃气涡轮性能变化最快,随后处于相对稳定阶段,动力涡轮性能在目前试验时数范围内基本无变化.该方法的验证为涡轴发动机使用过程中的性能健康与评估提供了有益的经验.      

基于随机过程的可靠性建模

基于Wiener过程、Gamma过程和逆高斯(Inverse Gaussian,IG)过程等随机过程的可靠性建模方法在装备可靠性评估中逐步得到应用.针对3类考虑随机影响的随机过程模型,分别阐述了各类模型在一元性能退化建模、二元性能退化建模、加速退化建模和竞争失效建模等情形下的应用情况,并展望了下一步研究方向.研究工作对...     

基于风扇退化的涡扇发动机寿命衰减双参数评估方法研究

由于涡扇发动机不同单元体之间存在耦合性,采用单一性能退化参数预测发动机剩余寿命明显是不全面的。本文根据风扇故障导致涡扇发动机退化机理,引入Frank Copula函数描述二元性能参数之间的相关性,并且采用二元非线性Wiener过程来构建性能退化模型,然后基于MCMC (Markov Chain Monte Carlo)方法进行模型参数估计,实现涡扇发动机剩余寿命预测。最终,通过涡扇发动机的仿真数据集来验证该方法的适用性。证明基于Copula函数的二元非线性Wiener过程建模为发动机剩余寿命预测提供了理论基础和技术支持。     

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.      

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。     

航空发动机飞行载荷谱的预测

提出了基于飞机的设计飞行任务剖面、飞行力学及发动机原理的发动机飞行载荷的预测方法,即首先将飞机的设计飞行任务剖面通过飞行力学的基本原理转化为发动机的推力（或油门）剖面,然后通过发动机性能计算获得发动机的其它工作状态参数,从而获得发动机的飞行载荷谱。      

多传感器监测飞机部件非线性退化评估

飞机部件一般采用多传感器进行状态监控,针对退化过程具有非线性特征的民机典型部件剩余寿命（RUL）预测及评估问题,首先建立了部件性能参数的一般非线性Wiener退化过程,推导出基于多传感器监测数据的剩余寿命预测框架和概率密度函数,随后利用状态空间模型进行隐退化状态估计并同时利用最大期望算法（EM）实现参数递推估计,最后形成了飞机部件多传感器监测下的剩余寿命非线性退化评估方法。通过数值仿真案例和民航发动机剩余寿命预测案例,对比线性退化模型和基于单一传感器监测数据的非线性退化模型,验证了所提方法在提高剩余寿命预测精度的有效性,可为飞机及其部件的剩余使用寿命预测和视情维护决策提供技术支撑。     

基于蒙特卡罗发动机竞争失效的下发仿真模型

针对常规的解析法预测发动机下发时间建模过程复杂且不易求解的问题,提出了一种基于蒙特卡罗仿真预测发动机首次下发时间的方法。通过分析发动机机队的历史数据,研究排气温度裕度(EGTM)的衰退规律以及性能衰退超标的寿命分布,统计各主要部件发生首次部件损伤的时间分布,并计算偶然性损伤的发生概率,确定偶然性损伤的时间分布,对性能衰退、部件损伤、偶然性损伤三种失效模式进行竞争分析,建立蒙特卡罗仿真模型,预测发动机的首次下发时间规律。结合该机队提供的实际下发数据,利用Kolmogorov-Smirnov检验确定首次下发时间的分布类型,经分析,仿真结果的可靠度误差甚小,在-1%~2%之间,从而验证了该方法的合理性和可行性。      

考虑发动机性能退化的涡轮叶尖间隙预估方法研究

针对有主动间隙控制的某型高压涡轮,建立了考虑发动机退化的叶尖间隙预估模型,重点研究了发动机在长期使用、性能退化过程中涡轮前燃气温度和蠕变变形对叶尖间隙的影响。研究中,首先分析了间隙预测中发动机性能退化影响的引入方式,建立了对应的间隙预估流程。随后以某型发动机典型工作历程为对象,对比研究了传统间隙控制方案、考虑发动机性能退化影响两种条件下的涡轮叶尖间隙尺度变化规律,并据此开展了间隙控制策略的优化调整。研究中发现,由于发动机性能的退化,导致涡轮前燃气温度升高,使得机匣、轮盘和叶片的热变形量增大,其中在最大巡航阶段对机匣的影响最大,其伸长量达到了6.914mm,与未退化前相比增大了17%,同时由于发动机的长期使用,叶片和轮盘受蠕变变形影响,导致叶尖间隙的变化。研究结果表明,采用优化后的主动间隙控制方案,各个工况下的叶尖间隙值均控制在合理范围内,尤其在高温起飞阶段,与退化状态下的间隙值相比提高了53%,有效避免了叶片严重碰摩等故障发生。     

A novel BIST scheme for circuit aging measurement of aerospace chips

The avionics working environment is bad, easy to accelerate aging of circuits. Circuit aging is one of the important factors that influence the reliability of avionics, so circuit aging testing is of great significance to improve the reliability of avionics. As continuing aging would degrade circuit performance, aging can be monitored through precise measurement of performance degradation. However, previous methods for predicting circuit performance have limited prediction accuracy. In this paper, we propose a novel Built-In Self-Test (BIST) scheme for circuit aging measurement, which constructs self-oscillation loops employing parts of critical paths and activates oscillations by specific test patterns. An aging signature counter is then used to capture the oscillation frequency and in turn measure the aging state of the circuit. We propose to implement this measurement process by BIST. Experimental results show that the proposed in-field aging measurement is robust with respect to process variations and can achieve a precision of about 90%. The application of this scheme has a certain value to improve the reliability of avionics systems.