潛在故障是影響復(fù)雜系統(tǒng)運(yùn)行可靠性的重要因素,潛在故障不可觀測(cè),往往又耦合其他故障,增加了潛在故障識(shí)別、分析及評(píng)估的難度,如不在潛在故障轉(zhuǎn)化為實(shí)際的故障之前及時(shí)探知及發(fā)現(xiàn),將直接影響運(yùn)行安全。此外,復(fù)雜系統(tǒng)結(jié)構(gòu)多樣,狀態(tài)表征具有非線性,增加了研究潛在故障的難度。本文研究面向潛在故障的復(fù)雜系統(tǒng)健康管理,包括以下研究?jī)?nèi)容:第一,分析了復(fù)雜系統(tǒng)失效及潛在故障特點(diǎn),構(gòu)建了復(fù)雜系統(tǒng)的健康管理體系,提出采用深度學(xué)習(xí)方法研究潛在故障。利用狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)及時(shí)了解系統(tǒng)狀態(tài),利用深度學(xué)習(xí)模型處理傳感器數(shù)據(jù),識(shí)別系統(tǒng)的退化狀態(tài),挖掘信息潛在的價(jià)值,有效識(shí)別潛在故障源,為后續(xù)研究奠定基礎(chǔ)。第二,結(jié)合潛在故障的數(shù)據(jù)特點(diǎn),采用主成分分析和深度信念網(wǎng)絡(luò)模型相結(jié)合的方法分析發(fā)動(dòng)機(jī)的剩余使用壽命,構(gòu)建了面向潛在故障的深度學(xué)習(xí)故障預(yù)測(cè)流程,實(shí)現(xiàn)在潛在故障轉(zhuǎn)化為真實(shí)故障之前及時(shí)采取措施。第三,研究了面向潛在故障的健康決策問(wèn)題,分析了考慮潛在故障的風(fēng)險(xiǎn)決策問(wèn)題,研究了潛在故障重要度方法,為探知潛在故障源提供手段,為維修保障工作的實(shí)施提供理論依據(jù)。第四,選取渦輪發(fā)動(dòng)機(jī)為研究對(duì)象,驗(yàn)證算法的有效性。收集到仿真發(fā)動(dòng)機(jī)的運(yùn)行數(shù)據(jù),以仿真發(fā)動(dòng)機(jī)的全壽命數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型,其中傳感器多維度數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù),剩余使用壽命(以運(yùn)行周期計(jì))為輸出數(shù)據(jù)。挖掘數(shù)據(jù)特征,預(yù)測(cè)潛在故障源發(fā)生周期。并進(jìn)一步分析潛在故障源中各組件的性能變化趨勢(shì),探索對(duì)系統(tǒng)整體輸出特性所產(chǎn)生影響的重要度。最后根據(jù)重要度采取主動(dòng)的措施抑制組件性能的進(jìn)一步退化,從而延緩故障的發(fā)生。
【學(xué)位單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP18;TK407
【文章目錄】：
摘要
Abstract
注釋表
縮略詞
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
        1.1.1 研究的背景
        1.1.2 研究的意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 潛在故障的研究進(jìn)展
        1.2.2 監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的提取與處理
        1.2.3 健康管理的研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的主要研究工作
    1.4 本文的內(nèi)容安排
第二章 面向潛在故障的復(fù)雜系統(tǒng)健康管理體系研究
    2.1 健康管理的框架體系
    2.2 復(fù)雜系統(tǒng)故障規(guī)律
        2.2.1 復(fù)雜系統(tǒng)失效與潛在故障
        2.2.2 潛在故障表現(xiàn)特點(diǎn)
        2.2.3 復(fù)雜系統(tǒng)失效特征
    2.3 考慮潛在故障的PHM方法選擇
        2.3.1 復(fù)雜系統(tǒng)的PHM分類
            2.3.1.1 基于可靠性的預(yù)測(cè)方法
            2.3.1.2 基于物理模型的PHM
            2.3.1.3 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的PHM方法
        2.3.2 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的潛在故障健康管理
    2.4 本章小結(jié)
第三章 面向潛在故障的深度學(xué)習(xí)故障預(yù)測(cè)模型
    3.1 基于數(shù)據(jù)的故障預(yù)測(cè)
        3.1.1 基于數(shù)據(jù)的直接預(yù)測(cè)方法
        3.1.2 基于數(shù)據(jù)的間接預(yù)測(cè)方法
    3.2 基于深度學(xué)習(xí)的故障預(yù)測(cè)模型
        3.2.1 深度學(xué)習(xí)理論
        3.2.2 模型分析
    3.3 基于深度學(xué)習(xí)的潛在故障預(yù)測(cè)流程
        3.3.1 狀態(tài)監(jiān)測(cè)、信息感知和數(shù)據(jù)的采集
        3.3.2 特征識(shí)別、選擇和融合
        3.3.3 RUL預(yù)測(cè)
    3.4 本章小結(jié)
第四章 面向潛在故障的健康決策
    4.1 潛在故障的分析方法
        4.1.1 潛在故障強(qiáng)度分析
        4.1.2 潛在故障源分析
    4.2 基于FRAM模型的失效傳播過(guò)程分析
    4.3 面向潛在故障的健康決策
        4.3.1 風(fēng)險(xiǎn)決策
        4.3.2 組件的性能退化
        4.3.3 基于深度學(xué)習(xí)的重要度分析
    4.4 本章小結(jié)
第五章 工程實(shí)踐案例分析
    5.1 數(shù)據(jù)來(lái)源與分析
        5.1.1 數(shù)據(jù)選擇
        5.1.2 數(shù)據(jù)集描述
        5.1.3 數(shù)據(jù)集使用框架
    5.2 方法驗(yàn)證
        5.2.1 數(shù)據(jù)采集
        5.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理及參數(shù)設(shè)置
        5.2.3 輸出結(jié)果
    5.3 潛在故障源及重要度分析
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 論文總結(jié)
    6.2 未來(lái)展望
參考文獻(xiàn)
致謝
在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文

【參考文獻(xiàn)】

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