A Novel PF-LSSVR-based Framework for Failure Prognosis of Nonlinear Systems with Time-varying Parameters

Particle filtering (PF) is being applied successfully in nonlinear and/or non-Gaussian system failure prognosis. However, for failure prediction of many complex systems whose dynamic state evolution models involve time-varying parameters, the traditional PF-based prognosis framework will probably generate serious deviations in results since it implements prediction through iterative calculation using the state models. To address the problem, this paper develops a novel integrated PF-LSSVR framework based on PF and least squares support vector regression (LSSVR) for nonlinear system failure prognosis. This approach employs LSSVR for long-term observation series prediction and applies PF-based dual estimation to collaboratively estimate the values of system states and parameters of the corresponding future time instances. Meantime, the propagation of prediction uncertainty is emphatically taken into account. Therefore, PF-LSSVR avoids over-dependency on system state models in prediction phase. With a two-sided failure definition, the probability distribution of system remaining useful life (RUL) is accessed and the corresponding methods of calculating performance evaluation metrics are put forward. The PF-LSSVR framework is applied to a three-vessel water tank system failure prognosis and it has much higher prediction accuracy and confidence level than traditional PF-based framework.     

基于数据融合的航空发动机可靠性评估模型(英文)

航空发动机运行过程中广泛存在着其他类型的数据,采用数据融合方法可以充分利用多源数据获取可靠性信息。考虑到航空发动机性能衰退性故障和突发故障同时存在,表现为竞争风险的形式,这种多故障模式也会对可靠性评估结果产生影响。在竞争风险的框架前提下,提出一种基于数据融合的航空发动机可靠性评估模型。该模型相对于只利用故障数据进行的可靠性评估,具有更好的可操作性;相对于只考虑一种故障模式进行的可靠性评估,更加符合航空发动机实际,评估结果也更加准确。通过算例验证了提出方法的有效性。     

波音757-200飞机引气系统故障分析

本文对波音757-200飞机引气系统的故障进行深入分析,并制定了相关的预防性措施。     

复杂结构部件概率疲劳寿命预测方法与模型

针对多部位损伤(MSD)复杂结构部件的疲劳寿命预测问题,通过定义损伤临界值随机变量,分析、讨论了寿命概率分布、损伤概率分布、损伤临界值概率分布的属性及其之间的关系,研究了概率损伤累积原理,提出确定累积损伤临界值概率分布的方法,建立了概率累积损伤准则。基于多层次统计分析技术和系统层可靠性建模原理,构建了复杂结构部件的概率寿命预测模型;通过各关键部位的损伤累积和结构系统的失效概率计算,实现了复杂结构部件概率疲劳寿命预测,通过典型算例展示了方法及模型的应用。     

数控车床故障分布的两重威布尔分段模型

为了定量地分析数控车床故障分布规律,同时也为提高其可靠性水平提供理论依据,在历时2年多收集14台数控车床故障数据的基础上,对数控车床故障率曲线的特征进行了分析,应用概率统计数学方法,建立了数控车床故障分布的两重威布尔分段模型,运用威布尔概率纸图分析法进行参数估计,据此对观测值进行了曲线拟合,拟和结果证明了分段模型的正确性.采用Laplace趋势检验法对模型进行了检验验证.从建立的两重威布尔分段模型和相应的故障率曲线上都可以区分出数控车床的早期故障期和偶然故障期,经计算早期故障期大约是5个多月,这与机床用户反映的使用初期的半年内故障频繁、故障率高相一致.该系列数控车床在使用中存在早期故障期,说明其早期故障在出厂前未被有效排除,降低了其可靠性水平.     

一种基于故障统计数据的发动机风险预测

给出了发动机故障危险等级划分 、危险系数确定、风险因子与飞行风险的计算方法,建立了基于蒙特卡罗仿真的发动机多故 障模式风险评估流程,预测发动机故障发生情况,评估发动机使用阶段的故障风险。在已有 航空发动机历史故障数据的基础上,对多种故障模式进行了风险预测,制定了两种可降低风 险的方案,分析了维修周期对风险因子的影响,给出了合理的降低风险方案。     

概率安全评估和可靠性分析中故障树的重要度分析

概率安全评估中故障树的临界重要度和可靠性分析中全局灵敏度指标都可以用来表征基本事件的重要程度。两种重要度分析之间有哪些区别和联系?首先,简述概率安全评估中故障树的定性及定量分析过程;然后,介绍故障树问题在可靠性评估中的失效概率计算及全局灵敏度指标的定义;最后,通过对三个飞机系统的故障树进行分析。结果表明:概率安全分析与可靠性分析得出的系统故障的概率基本一致,而由于引入基本事件发生概率的随机性,使得基本事件的重要性排序发生变化,甚至带来颠覆性的重要性排序,并且随机分布类型和分布参数对全局灵敏度指标的影响也是需要考虑的。     

基于交叉熵和空间分割的全局可靠性灵敏度分析

基于失效概率的全局灵敏度分析可以度量各个基本随机变量的不确定性对失效概率的影响程度,对如何降低结构的失效概率具有指导意义。基于交叉熵方法和空间分割提出一种新全局可靠性灵敏度分析方法。该方法采用交叉熵法自适应的确定重要抽样密度函数,有效地回避了传统重要抽样中设计点位置和个数求解的困难。基于评估失效概率所使用的样本,利用空间分割方法计算各个输入随机变量的全局可靠性灵敏度指标,能够提高样本的利用率和计算效率。文中利用一个数值算例和两个工程算例验证了所提方法的计算效率和精度。