航空发动机拆换率平滑方法研究

结合发动机视情维修策略的特点,建立起基于发动机剩余在翼时间预测方法的以飞机为对象的发动机群总保障成本的混合整数非线性规划模型,并提出了一种启发式拆换率平滑方法——SSPT算法,并以CF6型发动机的使用数据为例与其它三种算法进行分析比较.研究结果表明应用SSPT算法制定维修调度计划,能够使总保障成本最低、保障率最高、平均拆换率下降,并得到较好的拆换率平滑效果.      

航空发动机磨损故障分析及诊断技术述评

磨损类故障是航空发动机安全与高效运行的主要威胁之一。本文分析了发动机磨损类故障的组成以及相应诊断方法的研究现状,并结合机械设备故障诊断技术的发展趋势预测了航空发动机故障诊断技术的发展方向。     

基于人工智能技术的磨粒显微形态学分析

基于颗粒显微形态学分析理论，建立了一套磨损微粒显微特征描述体系。首先应用这套特征参数描述体系，提取磨损微粒形态中蕴涵的特征信息，然后综合使用自动聚类、人工神经网络和其他的人工智能分析方法进行磨损微粒的综合分析与识别。本项技术已经在航空发动机磨损故障诊断中得到了实际应用。     

便携式维修设备终端PMA的研究

针对民用航空维修领域中大量使用数字化信息的特点,研制了一款PMA终端系统。该PMA的系统平台由32位ARM处理器和嵌入式Linux构成,集成了IETM的交互式查询、视音频信息采集、机载数据下载、故障分析与故障信息上传等功能。它具有操作简便、功能扩展性好等特点。     

基于贝叶斯的航空备件需求研究与应用

鉴于目前航空备件需求计算应用泊松公式存在计算结果误差较大的问题,依据历史故障数据并应用广义更新过程建立反映历史故障数据以及维修能力的可靠性分布模型,同时针对目前历史故障数据主要是小样本事件,应用贝叶斯方法并采用切片采样法对可靠性分布模型进行参数估计。最后通过实例进行分析,结果表明实际故障次数和实际故障情况较为吻合,增大了模型的应用范围。     

多工况过程动态SDG故障诊断

通过分析多工况过程的故障动态特性,在符号有向图(SDG)中引入工况条件,补充对未测节点的表达,提出了一种新的定性描述模型——过程动态有向图,给出了建模方法和基于故障依赖性关系 D 矩阵的诊断流程.该模型满足了随工况变化调整结构和参数的需求,诊断算法解决了实际系统部分状态常常因未测量而造成信息缺失的问题.同时综合不同过程的SDG诊断能改善静态SDG模型定性推理分辨率.利用提出的方法建立了某民用飞机发动机引气系统的诊断模型并进行了诊断,结果表明该模型有效且实用.      

机会维修策略下的多部件系统可用度仿真

针对多部件系统固定维修时间长的特点,提出采用机会维修策略,将预防性维修和故障维修有机结合起来,从而分摊系统的固定维修时间,实现提高系统可用度的目的.为此,分析了系统的故障率特性,以及最小维修下的随机故障时间的产生特点.在此基础上,以各部件机会维修役龄为变量,最大化可用度为目标,给出了系统可用度仿真优化方法.最后通过算例,验证了该仿真算法的正确性.     

GAS PATH ELECTROSTATIC SENSOR MONITORING AND COMPARISON EXPERIMENT ON TURBOJET ENGINE

A monitoring and comparison experiment with two types of sensors on a turbojet engine is carried out. Compared with a probe-typed sensor, which is designed successfully before, signals are collected to verify the va- lidity and better feasibility of the circular sensor. According to the signals monitored over 131 h, the typical signals of 125--129 phases are analyzed. The results show that the unusual exhaust particles are carbon depositions from fuel spray nozzle. Therefore, with the electrostatic sensor, early warning can be provided for initial fault condition, as well as real-time reference for the condition-based maintenance.     

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。