基于趨勢分析的艦載機預(yù)防性維修工作優(yōu)化技術(shù)研究
發(fā)布時間:2021-04-15 12:44
針對縮減艦上保障規(guī)模和提高艦載機的完好率的需求,提出艦載機預(yù)防性維修工作優(yōu)化方法。分析了如何選取優(yōu)化項目和參數(shù),對比分析了各種趨勢分析方法的適用性,采用基于飛參數(shù)據(jù)的趨勢分析方法,刻畫系統(tǒng)或部件的性能變化趨勢,提供適合單機的艦載機預(yù)防性維修工作優(yōu)化決策支撐,并以典型系統(tǒng)進行了案例應(yīng)用,形成了一種新的艦載機提高保障效能、提升系統(tǒng)安全性水平的技術(shù)途徑。
【文章來源】:測控技術(shù). 2020,39(12)
【文章頁數(shù)】:5 頁
【部分圖文】:
漸變故障P-F曲線
為減少艦載機預(yù)防性維修工作,同時部分實現(xiàn)基于狀態(tài)的維修,通過針對所有維修活動項目,開展擴展FMEA分析,對具有高保障代價、性能退化趨勢的維修活動相關(guān)成品和部件實施機上在線監(jiān)測設(shè)計,在地面進行趨勢分析,綜合判斷后可消減或優(yōu)化預(yù)防性維修活動。以往型號飛機定時維修的周期一般偏于保守,制定維護規(guī)程時缺乏定量參考,而趨勢分析能夠發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品的潛在故障并觸發(fā)維修,減少故障發(fā)生,為后續(xù)故障預(yù)測奠定基礎(chǔ),并為艦載機維護規(guī)程的優(yōu)化提供輸入。2 趨勢分析參數(shù)確定及方法對比分析
從圖4泵源子系統(tǒng)的聯(lián)合熵變化趨勢來看,隨系統(tǒng)工作時間增加,聯(lián)合熵先是逐漸增大,之后又開始顯著下降,這與該架飛機在外場經(jīng)過了一次液壓油清洗、油濾更換等定檢工作有關(guān),可看出該方法得出的系統(tǒng)性能刻畫曲線是相對準(zhǔn)確的,可以用于后續(xù)的預(yù)防性維修工作優(yōu)化決策。圖4 泵源子系統(tǒng)聯(lián)合熵變化趨勢
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于狀態(tài)的武器電子裝備故障預(yù)測研究綜述[J]. 侯曉東,王永攀,楊江平,張宇. 系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2018(02)
[2]風(fēng)力發(fā)電機組故障診斷與預(yù)測技術(shù)研究綜述[J]. 金曉航,孫毅,單繼宏,吳根勇. 儀器儀表學(xué)報. 2017(05)
[3]基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的航空發(fā)動機故障診斷與預(yù)測方法綜述[J]. 楊洪富,賈曉亮,任壽偉. 航空精密制造技術(shù). 2016(05)
[4]基于IDEF的復(fù)雜機電系統(tǒng)狀態(tài)解析[J]. 楊培林,徐凱,薛沖沖,侯瑞雙. 機械設(shè)計與制造. 2015(09)
[5]機載設(shè)備視情維修及其決策建模分析[J]. 吳明輝,阮永貴,韓海艦. 國外電子測量技術(shù). 2015(03)
[6]狀態(tài)維修理論及剩余壽命預(yù)測的研究現(xiàn)狀與展望[J]. 張仕新,昝翔,李浩,韓朝帥. 兵工自動化. 2014(09)
[7]考慮退化模式動態(tài)轉(zhuǎn)移的健康狀態(tài)自適應(yīng)預(yù)測[J]. 李鑫,呂琛,王自力,陶小創(chuàng). 自動化學(xué)報. 2014(09)
[8]基于遺傳算法和ARMA模型的航空發(fā)電機壽命預(yù)測[J]. 崔建國,趙云龍,董世良,張紅梅,陳希成. 航空學(xué)報. 2011(08)
[9]基于線性趨勢模型與LSSVM的校準(zhǔn)間隔組合預(yù)測[J]. 劉如峰,李世平,文超斌,宋兵. 傳感器與微系統(tǒng). 2010(09)
[10]復(fù)雜裝備健康管理模式綜述[J]. 滿強,夏良華,王亞彬,徐英. 火炮發(fā)射與控制學(xué)報. 2009(02)
博士論文
[1]基于狀態(tài)監(jiān)測信息的設(shè)備在線健康預(yù)測及維護優(yōu)化研究[D]. 劉勤明.上海交通大學(xué) 2014
[2]維修決策理論研究及其在離心壓縮機轉(zhuǎn)子系統(tǒng)中的應(yīng)用[D]. 李常有.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2009
[3]維修決策模型和方法的理論與應(yīng)用研究[D]. 王凌.浙江大學(xué) 2007
本文編號:3139362
【文章來源】:測控技術(shù). 2020,39(12)
【文章頁數(shù)】:5 頁
【部分圖文】:
漸變故障P-F曲線
為減少艦載機預(yù)防性維修工作,同時部分實現(xiàn)基于狀態(tài)的維修,通過針對所有維修活動項目,開展擴展FMEA分析,對具有高保障代價、性能退化趨勢的維修活動相關(guān)成品和部件實施機上在線監(jiān)測設(shè)計,在地面進行趨勢分析,綜合判斷后可消減或優(yōu)化預(yù)防性維修活動。以往型號飛機定時維修的周期一般偏于保守,制定維護規(guī)程時缺乏定量參考,而趨勢分析能夠發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品的潛在故障并觸發(fā)維修,減少故障發(fā)生,為后續(xù)故障預(yù)測奠定基礎(chǔ),并為艦載機維護規(guī)程的優(yōu)化提供輸入。2 趨勢分析參數(shù)確定及方法對比分析
從圖4泵源子系統(tǒng)的聯(lián)合熵變化趨勢來看,隨系統(tǒng)工作時間增加,聯(lián)合熵先是逐漸增大,之后又開始顯著下降,這與該架飛機在外場經(jīng)過了一次液壓油清洗、油濾更換等定檢工作有關(guān),可看出該方法得出的系統(tǒng)性能刻畫曲線是相對準(zhǔn)確的,可以用于后續(xù)的預(yù)防性維修工作優(yōu)化決策。圖4 泵源子系統(tǒng)聯(lián)合熵變化趨勢
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于狀態(tài)的武器電子裝備故障預(yù)測研究綜述[J]. 侯曉東,王永攀,楊江平,張宇. 系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2018(02)
[2]風(fēng)力發(fā)電機組故障診斷與預(yù)測技術(shù)研究綜述[J]. 金曉航,孫毅,單繼宏,吳根勇. 儀器儀表學(xué)報. 2017(05)
[3]基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的航空發(fā)動機故障診斷與預(yù)測方法綜述[J]. 楊洪富,賈曉亮,任壽偉. 航空精密制造技術(shù). 2016(05)
[4]基于IDEF的復(fù)雜機電系統(tǒng)狀態(tài)解析[J]. 楊培林,徐凱,薛沖沖,侯瑞雙. 機械設(shè)計與制造. 2015(09)
[5]機載設(shè)備視情維修及其決策建模分析[J]. 吳明輝,阮永貴,韓海艦. 國外電子測量技術(shù). 2015(03)
[6]狀態(tài)維修理論及剩余壽命預(yù)測的研究現(xiàn)狀與展望[J]. 張仕新,昝翔,李浩,韓朝帥. 兵工自動化. 2014(09)
[7]考慮退化模式動態(tài)轉(zhuǎn)移的健康狀態(tài)自適應(yīng)預(yù)測[J]. 李鑫,呂琛,王自力,陶小創(chuàng). 自動化學(xué)報. 2014(09)
[8]基于遺傳算法和ARMA模型的航空發(fā)電機壽命預(yù)測[J]. 崔建國,趙云龍,董世良,張紅梅,陳希成. 航空學(xué)報. 2011(08)
[9]基于線性趨勢模型與LSSVM的校準(zhǔn)間隔組合預(yù)測[J]. 劉如峰,李世平,文超斌,宋兵. 傳感器與微系統(tǒng). 2010(09)
[10]復(fù)雜裝備健康管理模式綜述[J]. 滿強,夏良華,王亞彬,徐英. 火炮發(fā)射與控制學(xué)報. 2009(02)
博士論文
[1]基于狀態(tài)監(jiān)測信息的設(shè)備在線健康預(yù)測及維護優(yōu)化研究[D]. 劉勤明.上海交通大學(xué) 2014
[2]維修決策理論研究及其在離心壓縮機轉(zhuǎn)子系統(tǒng)中的應(yīng)用[D]. 李常有.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2009
[3]維修決策模型和方法的理論與應(yīng)用研究[D]. 王凌.浙江大學(xué) 2007
本文編號:3139362
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