專利名稱：一種基于混合威布爾分布的航空發(fā)動(dòng)機(jī)可靠性監(jiān)測(cè)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及航空發(fā)動(dòng)機(jī)可靠性監(jiān)測(cè)技術(shù)，特別是結(jié)合航空發(fā)動(dòng)機(jī)自身故障規(guī)律和運(yùn)行特點(diǎn)，充分利用多種狀態(tài)監(jiān)測(cè)信息及維修檢查信息，對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)行實(shí)時(shí)可靠性評(píng)估，實(shí)現(xiàn)對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)的在翼可靠性監(jiān)測(cè)，保證航空發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行安全和提高運(yùn)行效率。
背景技術(shù)：
航空發(fā)動(dòng)機(jī)的可靠性是保證飛行安全的基礎(chǔ)。實(shí)時(shí)的可靠性監(jiān)測(cè)，便于跟蹤航空發(fā)動(dòng)機(jī)的可靠性變化規(guī)律，及時(shí)采取針對(duì)措施，避免航空發(fā)動(dòng)機(jī)故障的發(fā)生。目前，國(guó)外一些先進(jìn)的理論與技術(shù)，如預(yù)測(cè)與健康管理(Prognostics and Health Management, PHM)、視情維修(Condition Based Maintenance, CBM)、擴(kuò)展的視情維修(Condition basedmaintenance plus, CBM+)、自主保障(Autonomic Logistics, AL)等正逐步被采用，對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)可靠性評(píng)估提出了更高的要求。其中，CBM+更是將可靠性評(píng)估的“精確化”、“實(shí)時(shí)化”提升到關(guān)鍵地位，突出強(qiáng)調(diào)了可靠性監(jiān)控的重要性。該方法的核心是將過程、技術(shù)和知識(shí)推理集成應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)提高可靠性管理、利用率和維修效率的目標(biāo)，是一種更加精確的維修與健康管理。要實(shí)現(xiàn)可靠性評(píng)估的“精確化”、“實(shí)時(shí)化”，就必須有實(shí)現(xiàn)“精確”的手段，也就是如何充分信息的價(jià)值，利用信息挖掘出知識(shí)。在這一過程中，可靠性監(jiān)測(cè)尤為重要，它是連接“信息”與“決策”的最核心、最關(guān)鍵的環(huán)節(jié)。與傳統(tǒng)的可靠性評(píng)估相比較，可靠性監(jiān)測(cè)更強(qiáng)調(diào)了解可靠性水平的“精確化”和“實(shí)時(shí)化”，這是傳統(tǒng)的可靠性評(píng)估方法無法滿足的要求。當(dāng)前在航空發(fā)動(dòng)機(jī)可靠性評(píng)估領(lǐng)域，主要采用以下幾種方法一是基于故障數(shù)據(jù)的可靠性評(píng)估，由于航空發(fā)動(dòng)機(jī)可采集的故障數(shù)據(jù)較少，一般可以利用專家信息，部件信息及其他信息等實(shí)現(xiàn)，這種方法的特點(diǎn)是忽略了大量的可以利用的狀態(tài)監(jiān)測(cè)信息，且也無法實(shí)現(xiàn)“實(shí)時(shí)化”；二是依靠在線監(jiān)測(cè)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)參數(shù)進(jìn)行航空發(fā)動(dòng)機(jī)性能退化監(jiān)測(cè)與評(píng)估，這種方法簡(jiǎn)單、直觀，且能實(shí)現(xiàn)“實(shí)時(shí)化”，缺點(diǎn)是沒辦法充分利用多種來源的信息，也就是無法實(shí)現(xiàn)“精確化”，故只能為決策提供參考，而沒辦法為決策提供依據(jù)；三是以比例風(fēng)險(xiǎn)模型、人工智能方法為代表的信息融合與處理方法，這些方法的特點(diǎn)是充分利用多種來源的信息，提高預(yù)測(cè)的“精確度”，但這些方法的缺點(diǎn)也是明顯的，即都是依據(jù)統(tǒng)計(jì)平均效果，在提高準(zhǔn)確度的同時(shí)，忽略了風(fēng)險(xiǎn)的影響。綜上所述，目前的可靠性評(píng)估方法，尚無法解決可靠性評(píng)估中的“精確化”、“準(zhǔn)確化”和“實(shí)時(shí)化”和良好的風(fēng)險(xiǎn)控制能力。本發(fā)明提出一種基于混合威布爾分布的航空發(fā)動(dòng)機(jī)可靠性監(jiān)測(cè)方法,一是充分考慮航空發(fā)動(dòng)機(jī)狀態(tài)信息監(jiān)測(cè)的特點(diǎn)，解決小樣本、非線性、高維數(shù)據(jù)的利用問題，進(jìn)行航空發(fā)動(dòng)機(jī)性能退化評(píng)估；二是在描述航空發(fā)動(dòng)機(jī)性能退化過程，確定性能退化軌跡的上下限；三是利用混合的雙參數(shù)威布爾模型，能夠同時(shí)處理不同失效模式和不同失效規(guī)律的問題，更加符合航空發(fā)動(dòng)機(jī)可靠性的工程實(shí)際。本發(fā)明提出的方法具有很強(qiáng)的可操作性，便于推廣和實(shí)施。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一種航空發(fā)動(dòng)機(jī)可靠性監(jiān)測(cè)方法，該方法能綜合考慮航空發(fā)動(dòng)機(jī)數(shù)據(jù)特點(diǎn)、故障規(guī)律及故障模式，通過支持向量機(jī)方法，提取航空發(fā)動(dòng)機(jī)性能監(jiān)測(cè)信息與性能退化之間的關(guān)系，利用雙參數(shù)的混合威布爾分布描述不同失效模式和不同失效規(guī)律對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)可靠性的影響，實(shí)現(xiàn)“準(zhǔn)確”、“實(shí)時(shí)”監(jiān)測(cè)航空發(fā)動(dòng)機(jī)可靠性的目標(biāo)。為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的基于混合威布爾分布的航空發(fā)動(dòng)機(jī)可靠性監(jiān)測(cè)的步驟如下
1.提取已經(jīng)發(fā)生更換和維修的航空發(fā)動(dòng)機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)信息和性能退化程度信息。結(jié)合航空發(fā)動(dòng)機(jī)退化失效規(guī)律特點(diǎn)，分別從氣路性能監(jiān)測(cè)、滑油性能監(jiān)測(cè)和振動(dòng)監(jiān)測(cè)中選擇狀態(tài)監(jiān)測(cè)信息。2.利用支持向量機(jī)方法實(shí)現(xiàn)小樣本、高維“狀態(tài)監(jiān)測(cè)”數(shù)據(jù)的處理。綜合利用已經(jīng)提取的狀態(tài)監(jiān)測(cè)參數(shù)和性能退化信息，通過支持向量機(jī)方法的訓(xùn)練與驗(yàn)證，得到所提取的各監(jiān)測(cè)參數(shù)與航空發(fā)動(dòng)機(jī)性能退化之間的關(guān)系，實(shí)現(xiàn)在翼發(fā)動(dòng)機(jī)的性能退化值監(jiān)測(cè)。3.基于在翼航空發(fā)動(dòng)機(jī)實(shí)時(shí)退化值的監(jiān)測(cè)結(jié)果，利用退化模型描述航空發(fā)動(dòng)機(jī)的累積退化量?？紤]到航空發(fā)動(dòng)機(jī)作為特高可靠性系統(tǒng)的實(shí)際，為簡(jiǎn)化計(jì)算，采用線性退化模型描述航空發(fā)動(dòng)機(jī)的累積退化量。4.估計(jì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)線性退化模型中的隨機(jī)參數(shù)。假設(shè)其符合正態(tài)分布，估計(jì)隨機(jī)參數(shù)的均值和方差，確定隨機(jī)參數(shù)變化和航空發(fā)動(dòng)機(jī)累計(jì)性能退化量的上下限，作為描述性能退化規(guī)律的基礎(chǔ)。5.建立航空發(fā)動(dòng)機(jī)可靠性監(jiān)測(cè)模型。利用混合威布爾分布，描述不同失效規(guī)律和失效模式對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)可靠性的影響，對(duì)于不同失效規(guī)律賦予不同的權(quán)重，其中威布爾分布中的形狀參數(shù)用來描述退化失效模式對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)的可靠性影響，威布爾分布中的尺度參數(shù)用來描述突發(fā)失效對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)的可靠性影響。假設(shè)航空發(fā)動(dòng)機(jī)同時(shí)存在兩種失效規(guī)律，一種失效規(guī)律的概率為P，另一種失效規(guī)律的概率為1-P，則可靠性監(jiān)測(cè)模型的表達(dá)式為+(1_/7)χβ-(^Γ ，其
中a分別表示航空發(fā)動(dòng)機(jī)不同失效規(guī)律下的形狀參數(shù)和尺度參數(shù)。6.基于混合威布爾分布的航空發(fā)動(dòng)機(jī)可靠性監(jiān)測(cè)模型的參數(shù)估計(jì)?？紤]到航空發(fā)動(dòng)機(jī)本身的數(shù)據(jù)特點(diǎn)，在持續(xù)監(jiān)測(cè)過程中，為了充分利用以往監(jiān)測(cè)信息，采用貝葉斯方法對(duì)
R{f) = pxe^ —的各參數(shù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，并采用極大似然方法確定4，αυ，
rL, r 和P的表達(dá)式。7.基于混合威布爾分布的航空發(fā)動(dòng)機(jī)可靠性監(jiān)測(cè)模型的超參數(shù)估計(jì)。參數(shù)P的先驗(yàn)分布采用Beta分布，和a u的先驗(yàn)分布采用逆Gamma分布，h和Yu的先驗(yàn)分布采用均勻分布，利用貝葉斯方法，估計(jì)出各先驗(yàn)參數(shù)的期望值。8.計(jì)算航空發(fā)動(dòng)機(jī)可靠性監(jiān)測(cè)值。將步驟7計(jì)算的超參數(shù)期望值，帶入步驟6給出的E(p)、E(cn)、E(au)、E(YJ和EUu)表達(dá)式，并代入到
R if)=+(ι_^)Χβ'( )，可以計(jì)算達(dá)到航空發(fā)動(dòng)機(jī)可靠性監(jiān)測(cè)的期望值，實(shí)現(xiàn)
對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)的實(shí)時(shí)可靠性監(jiān)測(cè)。
與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有的優(yōu)點(diǎn)和效果如下(I)實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)掌握航空發(fā)動(dòng)機(jī)可靠性水平。新的維修理念對(duì)信息提出了更高的要求，動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)掌握航空發(fā)動(dòng)機(jī)可靠性水平，對(duì)于保證維修決策的柔性化、協(xié)同化等具有重要意義，可實(shí)現(xiàn)更加有效率的維修。(2)充分利用了狀態(tài)監(jiān)測(cè)信息。采用支持向量機(jī)處理了小樣本、高維數(shù)據(jù)，挖掘了監(jiān)測(cè)信息與性能退化之間的關(guān)系，系統(tǒng)描述了航空發(fā)動(dòng)機(jī)的性能退化軌跡，分析了性能退化對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)可靠性的影響。(3)利用雙參數(shù)的混合威布爾分布模型，將航空發(fā)動(dòng)機(jī)的不同性能失效模式、不同失效規(guī)律等集成到一個(gè)框架中進(jìn)行分析的方法，更加符合航空發(fā)動(dòng)機(jī)可靠性監(jiān)測(cè)的實(shí)際。


圖1基于混合威布爾分布的航空發(fā)動(dòng)機(jī)可靠性監(jiān)測(cè)流程圖；圖2基于混合威布爾分布的航空發(fā)動(dòng)機(jī)實(shí)時(shí)可靠性評(píng)估流程圖。
具體實(shí)施例方式針對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)多種失效模式和不同失效規(guī)律同時(shí)存在，以及具有大量監(jiān)測(cè)信息和少量故障信息的特點(diǎn)，提出一種航空發(fā)動(dòng)機(jī)可靠性監(jiān)測(cè)方法，其實(shí)施過程可以分為以下8個(gè)步驟，如圖1所示。1.采集航空發(fā)動(dòng)機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)信息與性能退化信息針對(duì)已經(jīng)發(fā)生檢查、更換與維修的航空發(fā)動(dòng)機(jī)，采集其狀態(tài)監(jiān)測(cè)信息及其對(duì)應(yīng)的性能退化信息。本發(fā)明的性能衰退監(jiān)測(cè)指標(biāo)從氣路性能監(jiān)測(cè)、滑油監(jiān)測(cè)和振動(dòng)監(jiān)測(cè)的指標(biāo)中選取，共涉及以下6個(gè)監(jiān)測(cè)指標(biāo)發(fā)動(dòng)機(jī)排氣溫度偏差(DEGT)、燃油消耗量偏差(GWFM)、高壓轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速偏差(GPCN25)、滑油壓力偏差(DPOIL)、低壓轉(zhuǎn)子振動(dòng)值偏差(ZVBlF)和高壓轉(zhuǎn)子振動(dòng)值偏差(ZVB2R)。2.采用支持向量機(jī)方法，綜合利用狀態(tài)監(jiān)測(cè)信息，提取各監(jiān)測(cè)參數(shù)與航空發(fā)動(dòng)機(jī)性能退化量之間的關(guān)系提取狀態(tài)監(jiān)測(cè)參數(shù)與航空發(fā)動(dòng)機(jī)性能退化量之間關(guān)系的基本思想如下設(shè)樣本集為Kxyyi) |i = 1,2,…，1}，其中Xi e Rn為輸入變量，對(duì)應(yīng)著航空發(fā)動(dòng)機(jī)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)參數(shù)；yi e R為輸出變量，一般是已知的對(duì)應(yīng)航空發(fā)動(dòng)機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)參數(shù)的性能退化結(jié)果。采用支持向量機(jī)，通過非線性映射乂·)將樣本輸入從原空間映射到高維特征空間，在此特征空間中構(gòu)造最優(yōu)決策函數(shù)+ 其中表示向量ω與映射函數(shù)的內(nèi)積，b為偏置，則相應(yīng)的約束優(yōu)化問題可表示為
權(quán)利要求
1.一種基于混合威布爾分布的航空發(fā)動(dòng)機(jī)可靠性監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，其步驟如下 步驟1:提取已發(fā)生更換和維修的航空發(fā)動(dòng)機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)信息和性能退化程度信息；步驟2 :利用支持向量機(jī)方法，提取各監(jiān)測(cè)參數(shù)與性能退化值之間的關(guān)系，實(shí)現(xiàn)對(duì)在翼發(fā)動(dòng)機(jī)的性能退化值監(jiān)測(cè)； 步驟3 :利用性能監(jiān)測(cè)結(jié)果，建立描述航空發(fā)動(dòng)機(jī)累積退化量的線性退化模型； 步驟4 :估計(jì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)線性退化模型中的隨機(jī)參數(shù)； 步驟5 :建立基于雙參數(shù)混合威布爾分布的航空發(fā)動(dòng)機(jī)可靠性監(jiān)測(cè)模型； 步驟6 :估計(jì)基于混合威布爾分布的航空發(fā)動(dòng)機(jī)可靠性監(jiān)測(cè)模型的參數(shù)； 步驟7 :估計(jì)基于混合威布爾分布的航空發(fā)動(dòng)機(jī)可靠性監(jiān)測(cè)模型中參數(shù)的超參數(shù)； 步驟8 :計(jì)算航空發(fā)動(dòng)機(jī)可靠性監(jiān)測(cè)值。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于混合威布爾分布的航空發(fā)動(dòng)機(jī)可靠性監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，在所述步驟I中，從已經(jīng)發(fā)生檢查、更換與維修的航空發(fā)動(dòng)機(jī)中提取航空發(fā)動(dòng)機(jī)性能退化值和狀態(tài)監(jiān)測(cè)參數(shù)，本發(fā)明分別從氣路性能監(jiān)測(cè)、滑油性能監(jiān)測(cè)和振動(dòng)監(jiān)測(cè)中選擇狀態(tài)監(jiān)測(cè)信息；
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于混合威布爾分布的航空發(fā)動(dòng)機(jī)可靠性監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，利用支持向量機(jī)方法，通過訓(xùn)練與驗(yàn)證，提取航空發(fā)動(dòng)機(jī)性能退化值與各監(jiān)測(cè)參數(shù)之間的關(guān)系，實(shí)現(xiàn)對(duì)在翼發(fā)動(dòng)機(jī)的實(shí)時(shí)性能退化監(jiān)測(cè)；
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于混合威布爾分布的航空發(fā)動(dòng)機(jī)可靠性監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，其所述步驟3中，利用實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的在翼航空發(fā)動(dòng)機(jī)性能退化監(jiān)測(cè)值，建立線性航空發(fā)動(dòng)機(jī)性能退化模型，描述航空發(fā)動(dòng)機(jī)累積退化量；
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于混合威布爾分布的航空發(fā)動(dòng)機(jī)可靠性監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，在所述步驟4中，估計(jì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)線性退化模型中的隨機(jī)參數(shù)，確定航空發(fā)動(dòng)機(jī)累積性能退化量的上下限；
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于混合威布爾分布的航空發(fā)動(dòng)機(jī)可靠性監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，在所述步驟5中，建立雙參數(shù)的混合威布爾分布模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)多種失效模式和多種失效規(guī)律的描述；
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于混合威布爾分布的航空發(fā)動(dòng)機(jī)可靠性監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，在所述步驟6中，采用極大似然方法，給出基于混合威布爾分布的雙參數(shù)可靠性監(jiān)測(cè)模型中參數(shù)的表達(dá)式；
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于混合威布爾分布的航空發(fā)動(dòng)機(jī)可靠性監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，在所述步驟7中，采用貝葉斯方法，估計(jì)基于混合威布爾分布的航空發(fā)動(dòng)機(jī)可靠性監(jiān)測(cè)模型的超參數(shù)；
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于混合威布爾分布的航空發(fā)動(dòng)機(jī)可靠性監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，在所述步驟8中，利用步驟6和步驟7的輸出結(jié)果，計(jì)算航空發(fā)動(dòng)機(jī)可靠性監(jiān)測(cè)值。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種基于混合威布爾分布的航空發(fā)動(dòng)機(jī)可靠性監(jiān)測(cè)方法，其步驟如下提取已發(fā)生更換和維修的航空發(fā)動(dòng)機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)信息和性能退化程度信息；利用支持向量方法提取各監(jiān)測(cè)參數(shù)與航空發(fā)動(dòng)機(jī)性能退化之間的關(guān)系，實(shí)現(xiàn)對(duì)于在翼發(fā)動(dòng)機(jī)性能退化值的監(jiān)測(cè)；基于在翼航空發(fā)動(dòng)機(jī)實(shí)時(shí)退化值的監(jiān)測(cè)結(jié)果，利用退化模型描述航空發(fā)動(dòng)機(jī)的累積退化量；估計(jì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)線性退化模型中的隨機(jī)參數(shù)，確定隨機(jī)參數(shù)變化和航空發(fā)動(dòng)機(jī)累計(jì)性能退化量的上下限；建立基于雙參數(shù)混合威布爾分布的航空發(fā)動(dòng)機(jī)可靠性監(jiān)測(cè)模型；利用極大似然方法給出航空發(fā)動(dòng)機(jī)可靠性監(jiān)測(cè)模型中各參數(shù)的表達(dá)式；估計(jì)基于雙參數(shù)混合威布爾分布的航空發(fā)動(dòng)機(jī)可靠性監(jiān)測(cè)模型的超參數(shù)；計(jì)算航空發(fā)動(dòng)機(jī)可靠性監(jiān)測(cè)值，實(shí)現(xiàn)“實(shí)時(shí)”、“精確”的航空發(fā)動(dòng)機(jī)可靠性監(jiān)測(cè)。
文檔編號(hào)G06F19/00GK103020438SQ20121051287
公開日2013年4月3日 申請(qǐng)日期2012年11月29日 優(yōu)先權(quán)日2012年11月29日
發(fā)明者高軍, 王華偉, 高魯 申請(qǐng)人:中國(guó)人民解放軍軍械工程學(xué)院