基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的維修決策及其在航空發(fā)動(dòng)機(jī)系統(tǒng)中的應(yīng)用
發(fā)布時(shí)間:2023-02-14 18:42
航空發(fā)動(dòng)機(jī)作為飛機(jī)的心臟,在航空工業(yè)動(dòng)力設(shè)備中占有極其重要的地位,其可靠性和性能保證了飛機(jī)的總體性能和飛行安全。同時(shí)航空發(fā)動(dòng)機(jī)也是發(fā)生故障較多的系統(tǒng),航空發(fā)動(dòng)機(jī)故障維修的費(fèi)用很高,所以制定合適的維修計(jì)劃,對(duì)航空公司有著極大的現(xiàn)實(shí)意義。本文針對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)系統(tǒng)的維修決策,進(jìn)行了以下三方面的工作:第一,基于單狀態(tài)參數(shù)進(jìn)行決策,即某個(gè)參數(shù)指標(biāo)到達(dá)閾值之后進(jìn)行維修,本文在單狀態(tài)維修方面,使用數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的思想,先使用了時(shí)間序列模型ARIMA進(jìn)行關(guān)于排氣溫度EGT的預(yù)測(cè),準(zhǔn)確率在百分之九十以上,由于時(shí)間序列模型只能提取線性平穩(wěn)特征,無法有效的提取非線性特征,考慮對(duì)其優(yōu)化,通過ARIMA與長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM結(jié)合,利用時(shí)間序列模型提取殘差作為長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)的輸入,再用LSTM進(jìn)行誤差回歸分析,最后把誤差加到ARIMA模型上進(jìn)行預(yù)測(cè)。第二,在多狀態(tài)參數(shù)決策方面,針對(duì)航空公司的歷史故障數(shù)據(jù),首先使用了威布爾模型進(jìn)行擬合可靠度,基于威布爾模型可靠度決策;接著使用威布爾比例風(fēng)險(xiǎn)算法,求取歷史故障數(shù)據(jù)的瞬時(shí)故障率最值,基于瞬時(shí)故障率做出決策,然后將時(shí)間作為橫軸坐標(biāo),協(xié)變量的綜合狀態(tài)作為縱軸坐標(biāo),得到了一條對(duì)數(shù)曲...
【文章頁數(shù)】:72 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
1.1 課題研究的背景和意義
1.2 課題相關(guān)方法國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 維修方式研究現(xiàn)狀
1.2.2 視情維修研究現(xiàn)狀
1.2.3 航空發(fā)動(dòng)機(jī)維修決策研究現(xiàn)狀
1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容
第2章 基于單狀態(tài)參數(shù)的維修決策
2.1 引言
2.2 航空發(fā)動(dòng)機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)參數(shù)選擇
2.3 時(shí)間序列模型
2.3.1 模型簡(jiǎn)介
2.3.2 ARIMA模型下的決策
2.3.3 算例
2.4 時(shí)間序列模型優(yōu)化
2.4.1 循環(huán)網(wǎng)絡(luò)與長(zhǎng)短期網(wǎng)絡(luò)
2.4.2 ARIMA聯(lián)合LSTM下的決策
2.4.3 算例
2.5 本章小結(jié)
第3章 多狀態(tài)參數(shù)下基于可靠度的維修決策
3.1 引言
3.2 威布爾模型
3.2.1 威布爾模型檢驗(yàn)
3.2.2 威布爾可靠度模型下的決策
3.3 威布爾比例風(fēng)險(xiǎn)模型
3.3.1 主成分分析
3.3.2 模擬退火算法
3.3.3 威布爾比例風(fēng)險(xiǎn)模型下的決策
3.4 算例
3.5 本章小結(jié)
第4章 多狀態(tài)參數(shù)下基于剩余安全壽命的決策
4.1 引言
4.2 半馬爾科夫模型
4.2.1 馬爾科夫系列模型
4.2.2 KMEANS聚類
4.2.3 半馬爾科夫模型下的決策
4.3 算例
4.4 本章小結(jié)
第5章 維修方案決策
5.1 引言
5.2 維修方案選擇
5.2.1 優(yōu)化目標(biāo)的選擇
5.2.2 灰靶理論下的方案評(píng)價(jià)
5.3 算例
5.4 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
致謝
本文編號(hào):3742809
【文章頁數(shù)】:72 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
1.1 課題研究的背景和意義
1.2 課題相關(guān)方法國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 維修方式研究現(xiàn)狀
1.2.2 視情維修研究現(xiàn)狀
1.2.3 航空發(fā)動(dòng)機(jī)維修決策研究現(xiàn)狀
1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容
第2章 基于單狀態(tài)參數(shù)的維修決策
2.1 引言
2.2 航空發(fā)動(dòng)機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)參數(shù)選擇
2.3 時(shí)間序列模型
2.3.1 模型簡(jiǎn)介
2.3.2 ARIMA模型下的決策
2.3.3 算例
2.4 時(shí)間序列模型優(yōu)化
2.4.1 循環(huán)網(wǎng)絡(luò)與長(zhǎng)短期網(wǎng)絡(luò)
2.4.2 ARIMA聯(lián)合LSTM下的決策
2.4.3 算例
2.5 本章小結(jié)
第3章 多狀態(tài)參數(shù)下基于可靠度的維修決策
3.1 引言
3.2 威布爾模型
3.2.1 威布爾模型檢驗(yàn)
3.2.2 威布爾可靠度模型下的決策
3.3 威布爾比例風(fēng)險(xiǎn)模型
3.3.1 主成分分析
3.3.2 模擬退火算法
3.3.3 威布爾比例風(fēng)險(xiǎn)模型下的決策
3.4 算例
3.5 本章小結(jié)
第4章 多狀態(tài)參數(shù)下基于剩余安全壽命的決策
4.1 引言
4.2 半馬爾科夫模型
4.2.1 馬爾科夫系列模型
4.2.2 KMEANS聚類
4.2.3 半馬爾科夫模型下的決策
4.3 算例
4.4 本章小結(jié)
第5章 維修方案決策
5.1 引言
5.2 維修方案選擇
5.2.1 優(yōu)化目標(biāo)的選擇
5.2.2 灰靶理論下的方案評(píng)價(jià)
5.3 算例
5.4 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
致謝
本文編號(hào):3742809
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