面向售后保障的导弹装备健康管理系统研究

随着战争向信息化、体系化、智能化方向发展,部队用户对导弹装备保障的需求从事后维修、定期维护向视情维修和智能保障转变,对导弹装备故障预测与健康管理提出了更高要求。通过开展导弹装备健康管理系统的需求分析,提出了面向导弹装备保障的系统总体架构、面向军厂复杂应用场景的系统物理架构和基于微服务的系统软件技术架构,采用结构化设计方法开展了系统功能模块结构设计,对系统关键技术进行了阐述和分析,并完成了面向试点型号的系统阶段性建设和应用。应用结果表明了本研究的可行性,可为其他型号装备的健康管理提供参考。

基于云重心评估法的装备健康状态评估

装备健康状态评估作为健康管理的重要组成部分,是实施状态维修的关键环节。针对装备健康状态信息的随机性和模糊性。对状态指标体系进行了定性和定量的组合。将装备健康状态划分为5个等级,建立了基于云重心评估法的装备健康状态评估模型,采用加权偏离度来衡量装备的健康状态,构成了定性和定量评价间的相互映射。通过应用,验证了该方法的可行性。

面向装备健康管理的监测参数选择与健康评估方法研究

针对装备健康管理中监测参数选择缺乏定量方法和健康评估中参数权重确定过于主观的问题,提出了基于模糊层次分析法的监测参数选择方法和基于粗糙集的健康评估方法。该方法在常规层次分析法基础上,引入三角模糊数构造判断矩阵,克服了判断矩阵中元素的不平衡性,符合专家对评判对象判断存在模糊性和不确定性的客观事实。给出了监测参数选择的详细步骤,基于所选监测参数,把健康评估问题描述成典型的多属性决策问题,利用粗糙集属性重要度确定参数客观权重。航空发动机中的应用结果表明,该方法具有较好的有效性和可行性。

面向装备健康管理的可测性指标研究

可测性指标是开展可测性设计、验证和评估的依据。针对传统可测性指标主要用于故障可检测性和故障可隔离性水平评价,不能全面反映面向装备健康管理可测性水平的问题,在定性分析装备健康管理对可测性的本质需求基础上,从全域和瞬态角度提出了五个可测性指标以定量描述面向装备健康管理的可测性水平;并基于故障模式状态矢量给出了可测性指标的分析计算流程。最后以某装备柴油机的机体子系统为案例详细说明了可测性指标的计算过程,应用结果表明所提指标具有一定的可行性和合理性,可以有效指导面向装备健康管理的可测性优化设计。

可用度约束条件下装备健康管理信息测试周期优化研究

针对传统测试周期设计没有考虑装备健康状态和可用度约束对周期决策影响的问题,研究了面向装备健康管理的测试周期优化模型。在装备健康状态退化模型基础上,提出了控制限维修策略。基于此,建立了以更新周期内费用率最小为优化目标,以装备使用可用度为约束条件,以测试周期为决策变量的非线性权衡优化模型。基于更新过程实现了测试周期优化设计。仿真结果表明,所提模型能有效指导贮存模式装备测试周期优化设计,具有一定的工程应用价值。

装备健康状态管理模式分析

阐述了装备健康状态管理的核心理念,提出了维修智能化和管理信息化的装备健康状态管理目标,分析了装备健康状态管理的状态监测、评估、预测以及维修决策等主要流程,分别就基于模型和基于知识的装备健康状态管理的技术方法进行了探讨。

通信装备健康感知研究

为保障通信装备可靠性,提出了一种以智慧架构为基础的健康感知方案。该方案根据健康感知目的,首先构建了包含物理感知、逻辑感知、综合感知和深度感知四个层次的通信装备智慧感知体系;然后,给出了装备健康感知综合检测方案和实施框架及工作流程;最后,以实例说明了通信装备感知的实现及应用,同时验证了所提方案的有效性与先进性。该方案可为通信装备健康提供先进的技术支持和可靠的评判依据。

基于故障风险标尺的复杂装备健康状态分类模型

针对复杂装备故障呈现出多重性、相关性及模糊性的特点,本文分析了装备健康状态演化规律,利用自适应模糊神经网络、故障模式、影响及危害性分析构建故障风险标尺,实现了对复杂装备故障风险程度的定量化描述及装备健康状态的分类。通过实验分析,本文提出的模型相比于传统的故障预测以及故障风险程度定量方法具有显著优势,实现了对装备从设计生产、部署使用以及退役报废全寿命周期的动态反馈,对提高复杂装备综合保障能力具有重要意义。

装备健康管理的内涵与发展

随着装备维修理论和技术蓬勃发展,人们对维修认识的深化,一种新的维修管理模式和手段——健康管理理论,越来越受到人们的重视。首先,回顾了装备健康管理(equipment health management,EHM)的起源,剖析了装备健康管理的内涵;而后,归纳了装备健康管理国内外的发展情况;最后,通过对比明确了加强装备健康管理研究的重大意义。

基于多元统计量的加工装备健康评估系统

加工装备的健康运行是保障生产安全的基础。目前对设备进行点检、维护主要依靠人工进行,对技术人员的经验要求较高且无法实现健康程度的量化评估。因此需要进行以定量分析手段为基础的加工装备健康评估方法研究,通过对加工过程中的动态信号进行监测与分析实现精准的健康评估。为此,提出了一种基于多元统计量的加工装备健康评估方法,通过对加工装备关键部件的振动信号在线监测和分析实现了早期故障的报警。在相关理论基础上,构建了一套加工装备健康评估系统,并进行了关键部件诊断试验。

装备健康管理学习型组织设计

构建了由学习、人员、结构和知识4个子系统组成的装备健康管理学习型组织模型;将装备健康管理学习型组织划分为决策层、管理层和执行层3个层次,提出建立贯穿3个层次的装备健康管理推进组织;在此基础上以现有装备管理机构为依托,对装备健康管理组织进行机构设置,包括决策机构、监管机构、作业机构、技术支援机构、装备研发机构和装备健康管理推进机构,从而保证装备健康管理活动的顺利运行。

WSR理论视点下的装备健康管理

随着装备维修理论和技术蓬勃发展,人们对维修认识一步步深化,装备健康管理成为当今一种新兴的前沿的管理理念,它不但是一种技术性活动,更是一种管理性行为。WSR方法论是一种典型的东方系统方法论,它从"物理""、事理""、人理"三个层次分析问题。文章首先概括了WSR系统方法论的内容,以及用它来分析装备健康管理问题的优越性;而后建立了装备健康管理的WSR三维结构,归纳了三维之间的关系;最后基于WSR理论对装备健康管理的工作过程进行了梳理。

相似度查询在航空发动机维修中的应用

随着装备健康管理快速发展,通过分析装备采样数据,掌握装备健康状态成为工程应用的主流,其中装备剩余寿命(RUL)预测是判定装备健康状态的重要工作。本文将航空发动机样本数据亟待检验发动机的采样数据建模,采用基于加权异构信息网络的相似度查询算法计算待检验发动机与样本之间的相似度,以样本发动机寿命表示待检验发动机剩余寿命,实现航空发动机剩余寿命预测。该技术在缺少大样本量支撑的场景有着很好的性能表现。

面向系统级的装备健康状态评估与故障预测方法

针对系统级装备健康状态评估与故障预测需求,提出面向系统级的装备健康状态评估与故障预测方法。通过构建由部组件到分系统到系统的装备健康状态评估流程和方法,建立基于健康度分析的多输出支持向量机(Support Vector Machine,SVM)故障预测模型,并提出基于蚁群算法的支持向量机模型参数优化方法,进而利用装备健康状态评估与故障预测系统进行试验验证。结果表明:提出的方法能有效完成系统级装备健康状态趋势预测,具有良好的工程应用价值。

中车慧衍工业智能开放平台

中车工业研究院有限公司(简称中车研究院)以轨道交通、风电领域工业装备健康管理为场景,应用大数据、人工智能、云计算、物联网等技术,构建云、边、端协同的中车慧衍工业智能开放平台,基于多源、多维传感网络系统和积木式异构边缘计算系统。

基于状态的维修及其决策模型研究

在分析各种传统维修方式优缺点的基础上，研究了基于状态的维修（Condition Based Maintenance，CBM）中现行的几个技术标准IEEE Std 1451、IEEE Std 1232和ISO 13373—1，并着重分析了CBM开放系统体系结构OSA-CBM的7大组成模块，指出了未来CBM的发展应集中于OSA—CBM的第5、6模块的研究。针对这2个模块，给池了一种利用建立数学模型进行装备健康预测及维修决策支持的可行的研究思路和结构框架。

基于动捕技术的人体肢体运动参数采集装置设计

结合人体工程技术中动捕技术的应用,文章介绍了动捕技术在行业应用中的发展情况,着重介绍了动捕技术在影视领域、动漫制作、游戏、医疗健康、体育等方面的应用。依据动捕技术的特点及下肢功能失能患者的需要,文章研究设计了一种可穿戴式下肢关节运动姿态捕捉装备,以帮助患者健康恢复。机构成左右对称设置,单边结构从腰部到脚跟处分为4节,关节联结之处设置运动参数传感器,以传递患者运动功能参数,机构已在医疗实践中获得较好的运用,具有较好的设计借鉴意义。

面向机械装备健康监测的数据质量保障方法研究

工业"大数据"时代的到来为机械装备健康监测带来了新机遇。然而,由于运行环境异常、人为因素干扰以及采集设备故障等,机械装备健康监测大数据中往往混杂大量与健康状态无关的异常值或缺失值数据,从而造成数据质量下降。监测数据中掺杂的劣质数据容易造成对机械装备健康状态的误判,进而导致运维策略制定不当。为保障数据质量,提出一种机械装备健康监测振动数据恢复的张量分解方法。针对机械装备不同转速的振动数据,构建以转速、时窗、小波尺度和时间为维度的四阶张量,利用Tucker分解从中挖掘蕴含的机械健康状态信息,并通过张量填充对缺失值数据进行恢复。分别采用仿真数据和试验台数据验证了提出方法的有效性,结果表明,与传统数据恢复方法相比,提出方法恢复的数据与真实数据的拟合度更高。将提出方法应用于风电装备监测数据恢复,保障了监测数据的质量。

基于DFT的布林线视角下的信号异常值检测方法

针对装备健康管理中关键部件常出现状态异常、性能退化问题,提出了1种兼顾时域统计性和频域周期性的信号数据异常值检测方法。在频域上,通过离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)进行频谱分析,根据幅值大的低频谐波的周期选择布林线的计算周期;在时域上,根据不同的置信度,利用移动平均值和标准差确定布林线的轨道,为装备关键部件的运行状态细致划分了不同程度的异常区域。通过正反算例分析,表明该方法的正确性和有效性,为导弹装备维修决策提供理论指导。

面向军地一体化智能保障信息系统建设方法研究

装备承制方和使用方的一体化保障模式是适应新国际及区域竞争形势下武器装备保障模式发展的新趋势。本文分析智能保障信息系统所需的核心能力,并研究利用最新信息化技术手段,建设智能保障信息系统的方法及建设路径。该方法能够为新保障模式下的保障信息系统建设提供可参考的技术手段。