考虑随机失效阈值的多源退化数据融合与剩余寿命预测

针对现有融合多源退化数据的剩余寿命预测方法忽略随机失效阈值影响的问题,提出一种考虑随机失效阈值的多源退化数据融合与剩余寿命预测方法。首先,建立考虑随机失效阈值的融合系数确定准则,将多源退化数据融合为单一健康指标;其次,采用带线性漂移的维纳过程建立所得健康指标的退化模型,利用极大似然估计法求解模型的未知参数,并基于贝叶斯原理对其进行更新;然后,基于全概率公式推导出随机失效阈值影响下剩余寿命概率分布的解析表达式;最后,以航空发动机退化数据为例进行分析,证明了所提方法能够有效提升剩余寿命预测的准确性与精度,具备工程应用价值。

基于特征选择与Transformer的涡扇发动机剩余使用寿命预测

针对传统剩余使用寿命预测模型难以解决长时依赖问题以及不同特征组合对模型预测精度影响大的问题,提出一种基于特征选择与Transformer的剩余使用寿命预测模型。首先利用以互信息为理论基础的最大相关最小冗余特征选择算法,捕获特征与标签、特征与特征的关系,得到最佳特征组合;然后以Transformer的编码器为主体并加入门控卷积单元组成预测模型,使模型可以充分捕捉全局信息且提高运算效率的基础上也更加注重局部信息;通过网格搜索与粒子群算法确定模型超参数。最后将最优特征组合的变量数据输入模型实现涡扇发动机剩余使用寿命预测。利用此方法在C-MAPSS数据集进行验证,并进行对比实验,结果表明预测误差与模型效率均有一定改进。

多尺度局部特征和Transformer全局学习融合的发动机剩余寿命预测

飞机发动机剩余寿命(Remaining useful life,RUL)的准确预测对确保其安全性和可靠性至关重要.在基于多传感器检测数据预测时,需解决局部特征提取问题以全面捕捉设备在不同时间尺度下的退化趋势,并需解决时间序列中各元素之间长期依赖性的全局学习问题.因此,提出了结合多尺度局部特征增强单元(Multi-sacle local feature enhancement unit,MSLFU_BLOCK)和Transformer编码器的预测模型,称之为MS_Transformer.MSLFU_BLOCK利用堆叠的因果卷积逐层从时间序列数据中提取多尺度局部信息,同时避免了传统卷积计算中固有的未来数据泄漏问题.随后,Transformer编码器通过其自注意机制进一步捕获时间序列数据中的短期和长期依赖关系.通过将多尺度局部特征增强单元与Transformer编码器相结合,提出的MS_Transformer全面捕捉了时间序列数据中的局部和全局模式.在广泛使用的CMAPSS基准数据集上进行的消融和预测实验验证了模型的合理性和有效性.与13个先进预测模型的比较分析表明,MS_Transformer模型在操作条件更复杂的FD002和FD004数据集上的RMSE和Score指标优于其他模型,同时在四个数据集上的平均性能最优.该研究为发动机剩余寿命预测提供了更为可靠的解决方案.

液滴撞击随机粗糙表面的动态行为特性研究

在航空发动机清洗过程中,通过清洗液滴与叶片积垢撞击实现发动机在翼清洗,因此液滴在随机粗糙表面撞击、铺展、浸润的研究对提升发动机在翼清洗效果有重要意义。为获得液滴撞击随机粗糙表面的撞击特性,本文研究了清洗液滴在随机粗糙表面撞击、铺展、浸润的动力学行为,重点分析了液滴直径和撞击速度对撞击特性的影响。结果表明,相比于光滑壁面,由于壁面粗糙度的作用,液滴铺展边缘会产生许多破碎的小液滴,且粗糙结构的凸起和间隙使得间隙内产生气泡进而影响润湿效果;液滴的铺展直径与液滴直径和撞击速度正相关,有助于抵消壁面粗糙度造成的液滴飞溅;壁面润湿程度随液滴直径和撞击速度增加,但撞击速度对撞击核心区域的润湿程度影响较小。本文研究成果可为优化航空发动机在翼清洗工艺参数提供一定的理论依据。

航空发动机首翻期内故障率Weibull分布拟合

航空发动机在1个翻修期内是先给定保证寿命,后续根据安全性、可靠性、经济性等综合评估,逐步延长保证寿命,最终达到首次翻修期寿命。为了分析首翻期内可靠性水平变化情况,以故障率变化为切入点,给出保证寿命的时间段建议。通过确定故障收集信息表,分析发动机首翻期内发生的发动机关联故障,并将故障信息按照一定原则进行了筛选。采用最大赋范残差方法对样本数据进行预处理,确认无异常数据后采用基于最小二乘法原理的相关系数优化法进行Weibull分布拟合,得到首翻期内概率密度函数曲线、故障率函数曲线、可靠度函数曲线,并根据形状参数来确定不同的故障类型(递增型、恒定型、递减型),给出保证寿命的建议使用时间区间。结果表明:采用故障率Weibull分布拟合方法,可直观地观察首翻期内故障率趋势变化情况,并能够依据可靠性指标,为发动机的不同延寿策略选择提供参考。

发动机健康管理系统发展现状及对策研究

随着航空发动机的快速发展,其复杂性、综合化、智能化程度不断提高,对发动机安全性、可靠性的要求也不断提升,发动机健康管理技术应运而生,并在国产新研发动机上进行了运用。文中介绍了国内外发动机健康管理系统的发展现状,以及发动机健康管理系统的关键技术,从分层级规划、分阶段实施、分模块推进、分平台验证4个方面对发动机健康管理系统的发展提出对策建议。

民用航空发动机全生命周期全链路测量管理体系建设研究

为打破传统计量保障仅关注测量设备准确性而非测量结果可靠性的局限,构建了适用于民用航空发动机全链路的测量过程控制管理体系。该体系以提升测量数据质量为目的,覆盖从部件设计到整机试验,从适航取证到客户交付所涉及的全部产品测量过程。在测量过程设计阶段,根据测量需求及过程的关重程度,分析测量能力,导出测量质量要求。在测量过程控制阶段,根据不确定度分析结果,锁定不确定度来源,利用测量系统分析、控制图、测量能力审核等手段监控测量过程。在测量有效性验证阶段,结合科研阶段航空发动机测量过程特点,建立同族测量过程归集,通过测量不确定度评定实现质量验证。该体系初期应用于厂内装配执行过程“高压压气机转子装配”项目的测量分级、能力分析、过程监控、结果验证等,对实现包括试验验证、生产制造等过程的全部相关方测量过程管理具有借鉴意义。

基于多尺度融合预测模型的航空发动机剩余寿命预测

针对大多数基于数据驱动的航空发动机剩余寿命预测方法未细分其退化过程与复杂输入数据之间的关系,无法准确识别和提取关键特征的问题。提出一种基于多尺度融合预测模型(MSF)的航空发动机剩余寿命预测方法。该方法利用静态协变量编码网络(SCCN)和变量选择网络(VSN)针对输入数据类型进行特征选择,将SCCN生成的静态协变量连接到模型的不同位置,以提升模型捕捉不同尺度时间特征的能力,并融入门控残差机制构建模型基本框架,既能提高模型的适应性也能保证信息在网络中传递的效率,采用分位数误差作为损失函数实现了多尺度的预测,有效的提高了预测的准确性。在CMAPSS涡扇发动机数据集上进行实验分析,FD002、FD004测试集的预测精度分别达到91.9%和92.4%,通过与其他深度学习方法进行对比,RMSE最优值分别提高15.54%和16.91%,Score最优值分别提高83.21%和78.78%。

基于双通道模型的航空发动机剩余寿命预测

针对现阶段航空发动机单一剩余使用寿命预测模型数据挖掘深度不足导致预测精度低的问题,提出一种双通道模型的预测方法。首先,构建双通道网络结构:通道一使用时间卷积网络,通过残差结构和空洞卷积使得网络具有更大的感受野和计算速度;通道二使用卷积长短时间记忆网络,提取多维时空特征,捕捉数据长期依赖关系。其次,利用多头注意力机制为双通道网络特征重新赋予权重。最后,将双通道网络进行特征融合输出,实现对航空发动机剩余寿命预测。使用涡扇发动机退化数据集进行实验验证,并与其它文献中提到的卷积双向长短时间记忆网络模型、多特征注意力模型、多头注意力模型、卷积门控单元循环神经网络模型进行对比。结果表明,所提模型在3种评价指标上均取得更好的表现,为航空发动机剩余寿命预测提供了一种新思路。

基于多特征融合的航空发动机剩余寿命预测

针对航空发动机剩余可用寿命(RUL)预测任务中代表性特征提取不充分导致RUL预测精度较低等问题,提出了一种基于多特征融合的航空发动机RUL预测方法.利用指数平滑法(ES)降低原始数据中的噪声干扰,得到相对平稳的特征数据.使用双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)提取特征数据的时序特征,利用多头注意力机制(Multi-attention)为时序特征赋予权重;设计卷积长短期记忆网络(Conv-LSTM)提取特征数据的时空特征;提取特征数据的手工特征并使用Softmax函数计算权重.设计一个特征融合框架将上述特征进行融合,然后通过全连接网络回归实现最终RUL预测.使用C-MAPSS数据集对模型进行仿真验证,与Bi-LSTM等模型进行对比,模型RUL预测精度更高,适应性更好.

Remaining useful life prediction of aero-engines based on random-coefficient regression model considering random failure threshold

Remaining useful life(RUL)prediction is one of the most crucial components in prognostics and health management(PHM)of aero-engines.This paper proposes an RUL prediction method of aero-engines considering the randomness of failure threshold.Firstly,a random-coefficient regression(RCR)model is used to model the degradation process of aeroengines.Then,the RUL distribution based on fixed failure threshold is derived.The prior parameters of the degradation model are calculated by a two-step maximum likelihood estimation(MLE)method and the random coefficient is updated in real time under the Bayesian framework.The failure threshold in this paper is defined by the actual degradation process of aeroengines.After that,a expectation maximization(EM)algorithm is proposed to estimate the underlying failure threshold of aeroengines.In addition,the conditional probability is used to satisfy the limitation of failure threshold.Then,based on above results,an analytical expression of RUL distribution of aero-engines based on the RCR model considering random failure threshold(RFT)is derived in a closed-form.Finally,a case study of turbofan engine is used to demonstrate the effectiveness and superiority of the RUL prediction method and the parameters estimation method of failure threshold proposed.

基于LSTM的航空发动机剩余寿命多因素预测

航空发动机作为飞机的重要部件,其可靠性会直接影响到飞机的安全性及性能。针对航空发动机工作环境恶劣、故障频发、诊断不确定等问题,提出了基于LSTM的航空发动机剩余寿命预测方法。首先预测未来一段时间内系统失效可能性以及采取适当维护措施,通过对数据进行了获取以及预处理;然后构建神经网络层并进行了训练;最后,通过测试数据仿真验证。结果表明提出方法能够达到理想的预测效果。

工程构件疲劳寿命估算的三维临界域法

临界域法将缺口附近区域中某点、线或面上的应力特征值作为材料失效的判断条件,能较合理地解释缺口效应现象,因此被认为是一类具有工程应用前景的缺口件疲劳寿命估算方法。本文首先结合三维工程结构的实际特点,详细阐述了适用于三维结构的应力场强法和临界距离法,对其中若干参数进行了准确定义和描述。然后,本文分别使用这两种方法和名义应力法对某型航空发动机轮盘进行了疲劳寿命估算。结果表明,本文给出的适用于三维结构的应力场强法、临界距离法能很好地预测航空发动机轮盘的疲劳寿命;而且相比于名义应力法,预测效果更好。

基于状态的航空发动机维修成本组合预测

针对发动机送修成本预估问题,在分析民用航空发动机基本维修工作的基础上,提出影响发动机维修成本的组成要素。结合航空发动机的送修特点和航空公司的实际需求,采用灰色理论,建立基于状态的发动机维修成本单一预估模型。在单一预估模型的基础上,运用统计粗集理论属性重要性判定方法,建立发动机维修成本组合预测模型。应用分析表明,组合模型较之单一预测模型在拟合和预测精度上都有明显提高,为航空公司合理制定维修计划和维修资金管理提供理论基础。

产品定寿与延寿中的几个环境问题

目的提出产品定寿与延寿中应注意的5个问题,为产品延寿和寿命预测提供一些思路。方法在分析产品及其寿命周期环境特点的基础上,结合产品寿命研究及寿命周期故障情况,并借鉴国外相似产品贮存条件与寿命情况。结果产品寿命受贮存期间的温度、湿度、含氧量等环境条件和执勤过程中的环境条件影响,与产品复杂程度有关,并最终体现在时间效应上。结论应增强"产品设计重在防护"思维,做好寿命准确分析预测需要长时间的心理准备,在实施中坚持理论与实践相结合。

基于多因素修正的结构件疲劳寿命预估方法

针对传统疲劳寿命预估算法精度低且适用性窄的问题,结合工程结构件的实际特点确定了对疲劳寿命估算精度造成影响的主要因素,将影响因素量化为具体的修正因子,并在此基础上提出了一种基于多因素修正的结构件疲劳寿命预估方法.然后应用修正后的算法对实例构件的疲劳寿命进行估算,并将估算结果与应用局部应力-应变法估算的结果及台架疲劳试验结果进行对比.结果表明,修正后的算法能够实现一般大型结构件疲劳寿命的准确估算,是一类预测精度高、实施方便且具有广泛工程应用前景的疲劳寿命估算方法.

先进航空发动机的室内试车台设计

为提高航空发动机试车台的先进性,在试车台常规台架设备的基础上,提出可应用于航空发动机室内试车台的先进燃油稳压控制系统、试车间内流场控制措施、超静定状态多组件矢量力测量系统。燃油稳压系统采用变频调节的供油二次泵和回油电动阀门匹配发动机入口流量需求,应用稳压系统能够使瞬态油压变化量减小至常规供油系统的50%;通过设计多孔孔板和封堵部分引射筒流通孔的方法改善试车间内流场品质;开展多组件测力系统设计、矢量台架安全监控,为航空发动机矢量力解耦和高精度测量提供重要的基础支撑。

一种改进的航空发动机剩余寿命预测方法

针对传统的发动机剩余寿命预测方法因为假定机队中所有发动机有相同的性能衰退模式,导致预测精度不高的问题,在分析发动机排气温度裕度数据的基础上,提出基于性能衰退模式的发动机剩余寿命预测方法.对发动机排气温度裕度粗大误差的处理进行了研究,定义了排气温度裕度时序数据的距离,给出了性能衰退模式挖掘步骤,采用CFM56-5B发动机的排气温度裕度时序数据对提出的方法进行了验证.结果表明,提出的方法与基于机队EGTM平均衰退率的预测方法相比,平均相对误差减少了2.5%。基于性能衰退模式的发动机剩余寿命预测方法可以为发动机拆发期限预测和维修计划制定提供可靠的支持.

基于飞行数据的航空发动机寿命监视系统设计

对飞行数据中反映发动机寿命损耗的参数进行处理,即野点剔除、峰谷点检测、无效幅值去除,在此基础上,应用一种新的实时雨流计数方法形成可用于寿命计算的标准循环,对发动机寿命影响较大的主要循环进行寿命消耗统计,应用线性累积损伤原理得到每次飞行后的使用寿命消耗百分数。设计了基于飞行数据的某型发动机寿命监视系统,并且建立寿命消耗数据库,为使用和维修该型发动机提供了重要的参考依据。

飞机燃油箱的静电打火及防护探讨

飞机燃油是飞机在飞行中的重要燃料,一般都是在燃油箱内燃烧,因此飞机燃油也就成为了飞机的主要燃料。对于现代大型客机而言,其燃油消耗量通常都很大,为了保证飞行安全,油箱内的燃油必须保持较高的温度。由于飞机燃油箱内的燃油与外界空气进行接触,因此在油箱内必然会发生静电现象,从而导致油箱发生燃烧事故。为了有效地避免这一情况,就必须要对燃油箱进行防静电防护。 由于现代大型客机的燃油箱内部往往都是用金属材料制成的,因此在发生静电打火后,往往都会产生火花现象,从而造成飞机燃烧事故。因此,针对飞机燃油箱静电打火及防护进行研究具有重要意义。本文将对这一问题进行分析,并提出相应的解决对策。