【摘 要】
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航空发动机是飞机的核心动力装置,针对航空发动机的故障预测与健康管理,对于提高飞机的安全性和降低飞行的成本有着至关重要的作用。发动机剩余使用寿命的预测方法是近年来飞
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航空发动机是飞机的核心动力装置,针对航空发动机的故障预测与健康管理,对于提高飞机的安全性和降低飞行的成本有着至关重要的作用。发动机剩余使用寿命的预测方法是近年来飞机健康管理问题中的研究热点之一,本文基于信息粒化的理论和技术,开展航空发动机剩余寿命的预测研究,论文主要工作包括:第一,使用信息粒化的方法将发动机多传感器监测数据划分生成若干个区间信息粒,进而寻找发动机性能退化的区间,根据退化区间动态地设定每台发动机的最大剩余使用寿命,再通过发动机的性能退化特征构造出分段的性能退化模型。利用发动机的数据集验证了本文提出的退化区间寻找方法的有效性,根据退化区间动态设定得到的最大剩余寿命可以取得更准确的剩余寿命预测结果。第二,提出一种区间型剩余寿命的多层感知器预测模型,利用退化区间的中心以及半径构造区间型剩余使用寿命数据集,分别训练剩余寿命区间的上限预测模型和下限预测模型,最终得到剩余使用寿命的预测区间。利用发动机数据集进行了剩余使用寿命区间预测的实验,测试结果表明所建立的模型可以有效涵盖真实的剩余使用寿命。第三,根据航空发动机设计和维护的实际需求,搭建了航空发动机数据管理平台,开发了多个数据管理及维护模块和发动机性能评估模块。该平台具备的功能包括:航空发动机数据的导入导出、履历本的查询和更新、性能参数的可视化预览等,在此基础上结合发动机剩余使用寿命预测等数据分析功能,平台对航空发动机做出性能评估,并将评估结果导出报表,为发动机的设计和维护提供参考。
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