本文關鍵詞：基于性能退化數據的航空發(fā)動機剩余壽命預測，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：作為飛機心臟的發(fā)動機是航空安全保障的重點,對其在設計、制造、運行和維護的各個階段進行精確的可靠性評估可以有效指導航空發(fā)動機的使用和維修管理,這對保證飛機飛行安全和降低運營成本有著至關重要的意義。隨著故障診斷、預測和健康管理技術的快速發(fā)展、安全性設計理念以及各種高精尖制造技術的應用,使得裝備可靠性越來越高,很難在短時期內獲得足夠多的失效數據,因此基于傳統(tǒng)可靠性的方法很難實現(xiàn)壽命預測。然而隨著傳感器技術、數據采集和處理技術的不斷發(fā)展,在航空發(fā)動機的使用過程中,積累了大量與壽命信息相關的性能監(jiān)測數據,基于這類性能退化數據對高可靠和長壽命設備進行可靠性分析和壽命預測成為趨勢。本文首先考慮了單參數情況下,假設航空發(fā)動機性能退化過程服從具有正態(tài)誤差項的隨機過程,通過同類設備的歷史數據得到先驗分布,根據貝葉斯方法將在線監(jiān)測數據結合歷史信息實時更新模型參數,利用蒙特卡洛馬爾可夫鏈仿真方法得到后驗分布,進而預測發(fā)動機在一定失效閾值下的剩余壽命。研究了數據在多種操作模式下,多維性能監(jiān)測參量的數據處理方法,進行了參數的擇優(yōu)選擇、數據的降維處理,運用主成分分析的方法降維并構造失效空間,在此基礎上,定義了將狀態(tài)參量在失效空間的投影和失效中心的歐幾里德距離作為表征航空發(fā)動機性能狀態(tài)的新參數,實現(xiàn)將多性能參數轉化為一維參數的特征提取。在得到發(fā)動機的性能狀態(tài)量之后,基于相似性理論從兩方面對發(fā)動機的壽命預測方法進行了研究:(1)性能參數多維,參照樣本數量豐富且具有失效數據。將數據進行了卡爾曼濾波的再處理,去除了干擾信息后,建立了基于相似性的壽命預測方法并采用航空發(fā)動機仿真數據對建立的模型進行檢驗,發(fā)現(xiàn)模型存在的問題,分析原因并對原模型提出了改進,并對改進模型進行了工程算例驗證和結果對比,表明改進的方法具有更高的精度和實用性。(2)性能參數多維,參照樣本少且未發(fā)生失效。提出了基于支持向量機和相似性相結合的壽命預測方法,通過訓練樣本建立退化軌跡模型并預測參照樣本失效時間,以支持向量機預測在役樣本運行時間的精度為計算相似度的依據,實現(xiàn)了剩余壽命的準確預測。
【關鍵詞】：壽命預測 健康狀態(tài)評估 相似性 支持向量機
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：V23

  本文關鍵詞：基于性能退化數據的航空發(fā)動機剩余壽命預測，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：295416