基于退化特征相似性的航空发动机寿命预测

针对航空发动机结构复杂、性能退化参数众多、寿命预测精度低等问题,提出了一种基于退化特征相似性的寿命预测方法。首先通过基于Relief算法的退化特征筛选、基于主成分分析(principal component analysis,PCA)的特征提取和基于核函数的特征平滑,提取低维正交多变量退化特征;然后进行特征的相似性匹配,寻找与当前样本特征片段最相似的一组历史样本中的特征片段集合,将这些片段对应的RUL信息融合并采用密度加权方法得到当前样本的寿命预测估计值;最后通〖JP2〗过美国国家航空航天局(national aeronautics and space administration,NASA)提供的航空涡轮扇发动机仿真数据集验证了该方法的有效性,其寿命预测性能高于现有几种代表性方法。     

无失效数据下计算装置贮存寿命评估方法

针对信息化弹药部组件贮存寿命难以评估的问题,提出了一种融合自然贮存试验数据与加速试验无失效数据的部组件贮存寿命评估方法。首先,根据部组件的自然贮存试验数据,通过保序回归解决数据中的倒挂问题,采用极小卡方估计法和拟合优度检验初步确定部组件的寿命分布函数。接着,通过最优置信限法,估计加速应力水平下的模型参数,并计算加速应力水平与常规应力水平间的加速因子,将加速试验中的无失效数据折算为常规应力水平下的定时截尾数据,单独依据该数据重新评估模型参数。而后,融合折算数据和原始自然贮存数据,再次评估部组件的贮存可靠性,综合对比评估结果确定其分布函数。最后,以某计算装置为例,综合对比分析自然贮存试验数据、加速试验无失效数据和融合贮存试验数据的评估结果,确定了该计算装置的寿命分布函数和给定可靠度下的贮存寿命,证明了该方法的有效性,可以做工程应用推广。     

基于一致性检验的航空发动机剩余寿命预测

针对目前没有将退化的多阶段性和维修前的退化数据用于维修后的剩余寿命预测问题,提出了一种基于多阶段Wiener过程的正态总体均值和变异系数一致性检验的剩余寿命预测方法。首先选用Wiener过程构建多阶段的退化模型;然后根据维修前后的退化监测数据,提出了正态总体均值的一致性检验方法,在检验结果的基础上根据变异系数的倒数构造H随机变量,提出了一种基于概率分布的数据一致性检验方法。最后,根据维修前后的退化数据的一致性检验结果,融合维修前后的退化数据进行剩余寿命的预测,通过预测误差对比结果证实了所提检验方法的有效性。     

基于最优路径相似度传输矩阵的链路预测方法北大核心CSCD

为解决现有的基于相似性的链路预测方法忽略了最优路径在节点间传递相似性的能力的问题,提出一种基于最优路径相似度传输矩阵的链路预测方法。首先,分析节点间最优路径对信息传输能力的影响,进而对节点间紧密中心性进行定义;其次,依据最优路径数和中心性构建相似度传输矩阵,综合节点间局部信息和全局属性衡量节点间相似度。最后,将所提方法与其他相似性指标,在6个真实网络上进行实证对比研究。结果表明,所提算法预测精度较高,且算法更加稳定。     

维纳过程寿命预测的一种自助法

针对传统的维纳过程寿命预测方法未能有效考虑产品总体和个体之间的差异问题, 提出了解决该问题的一种自助法. 首先, 利用正态分布来描述产品总体维纳过程退化模型 的漂移参数和扩散参数; 然后, 对个体的性能退化参数进行自助估计并得到多组自助样本; 最后, 根据个体退化参数的自助样本对总体退化参数的分布进行估计, 获取其多组自助样本 并对总体的寿命进行预测. 通过对某航天长寿命产品的实例分析验证了该方法的有效性.     

基于退化与寿命数据融合的产品剩余寿命预测

产品的剩余寿命预测是其维修、更换和备件策略制定的重要依据。目前的寿命预测方法一般仅利用产品自身的性能退化数据,当性能退化数据较少时,剩余寿命预测结果精度难以保证。针对性能退化过程为具有随机效果的Wiener过程的产品,对其进行寿命预测时,采用Bayes方法融合产品的历史寿命信息和该产品自身的性能退化信息,得到性能退化参数的Bayes估计,进而得到该产品的剩余寿命分布,从而提高剩余寿命分布的预测精度。金属化膜脉冲电容器剩余寿命预测分析实例表明了该方法的有效性。     

基于数据相关的多雷达融合成像相干配准研究

针对多频带雷达融合成像中不同雷达信号间的相干配准问题,提出了一种新的基于雷达测量数据相关的相干配准方法。该方法在相干配准时不需对各雷达数据分别建模,相对于现有文献中采用的基于信号模型的相干配准法,降低算法复杂度的同时消除了建模误差,提高了相位参数估计的精度。对相干配准后的各雷达数据,通过超分辨和最优迭代方法建立全局信号模型,并对空白频带进行数据预测,得到整个频域范围的目标频率响应。仿真结果表明,该方法相干配准时相位参数的估计性能和最终的融合成像性能均优于现有的模型相关方法,且具有良好的抗噪性能。     

基于改进型BP神经网络的导引头测高性能评估

武器装备性能评估贯穿于装备发展的全寿命过程,对于装备定型与实战化运用具有重要意义。针对传统反向传播(back propagation, BP)神经网络模型易陷入局部最优、武器装备评估数据少等问题,提出了基于数据包络分析和Bootstrap法的改进型BP神经网络模型。利用数据包络分析处理原始指标得到3项优化参数,结合Bootstrap法对其进行扩充,再通过BP神经网络建立评估模型。实验表明,改进模型得到的合成孔径雷达(systemic aperture radar, SAR)导引头测高性能评估结果,其决定系数和误差系数均有明显改善。该模型不仅规避了模糊综合评判法主观性强、精确度不高等问题,同时有效解决了传统BP神经网络模型易陷入局部最优和武器装备评估数据少的两个问题。     

复杂误差的仿真及其应用

提出采用最优节点的样条函数模型对复杂误差建立数学模型，该模型通过最优节点个数和节点距的自适应调整，精确分离复杂误差数据中的次低频误差和随机误差，对次低频误差通过样条参数的统计模型实现，对随机误差采用自回归模型实现，并综合得到复杂误差数据的仿真。最后，利用该仿真模型讨论了复杂误差对数据融合系统输出精度的影响。     

变参数指数分布先验信息的折合

针对高可靠性复杂系统试验数据少、寿命试验中分布参数变动的特点,讨论了多阶段环境试验下,变参数指数分布先验信息的折合方法。提出了指数分布折合因子的概念,通过该折合因子将不同阶段试验数据折合为现场试验数据,以此作出指数分布中未知参数的折合区间估计和点估计。在寿命分布为指数分布的可靠性增长试验中,在现场样本量较小的情况下,将同分布的历史试验数据进行折合,进而运用Bayes方法评估系统失效率等有重要的意义。最后通过仿真实例验证了该方法的有效性。     

动态多模型指数平滑法融合的在线预测方法

针对传统预测算法实时性差、难以适应多种数据变化情况、参数无法根据数据的实时变化进行在线调整等问题,提出了一种动态多模型指数平滑法融合的在线预测算法。该算法根据历史数据的预测误差,动态调整指数平滑法的平滑系数,以及1次、2次、3次指数平滑法的融合权值,实时得到对传感器测量参数的准确预测。仿真表明,该算法在多种数据变化情况下均优于单一采用指数平滑法。     

基于改进相似性的装备部件剩余寿命预测及经济性储备策略

针对传统基于相似性的剩余寿命(remaining useful lifetime, RUL)预测方法未考虑运行条件差异, 从而影响预测准确性及部件储备策略科学性的问题, 提出一种基于改进相似性的装备部件RUL预测及经济性储备策略。基于提出的改进相似性方法, 区分装备部件的运行条件类别, 通过各类别内服役部件和参考部件的性能状态相似性, 预测服役部件的RUL; 基于RUL预测结果, 以装备部件维修储备总费用最低为目标, 以资源利用率为约束, 建立经济性储备策略决策模型; 采用差分进化算法对模型寻优求解, 得到最优装备部件储备策略。实例分析表明, 所提方法能够有效提升RUL预测的准确性和部件储备策略的科学性, 具备工程应用价值。     

动态多模型指数平滑法融合的在线预测方法

针对传统预测算法实时性差、难以适应多种数据变化情况、参数无法根据数据的实时变化进行在线调整等问题,提出了一种动态多模型指数平滑法融合的在线预测算法。该算法根据历史数据的预测误差,动态调整指数平滑法的平滑系数,以及1次、2次、3次指数平滑法的融合权值,实时得到对传感器测量参数的准确预测。仿真表明,该算法在多种数据变化情况下均优于单一采用指数平滑法。     

融合外场使用和加速寿命数据的可靠性评估方法

针对寿命服从双参数Weibull分布且已在外场使用一段时间后的机电产品,进行单应力、定时转换的步进加速寿命试验,研究外场使用数据和加速寿命试验数据之间的融合评估问题。考虑到外场多应力环境与实验室单一应力环境之间的差异性,构建基于修正系数的分布参数计算模型;开展融合外场使用历程和加速寿命试验过程的统计分析,建立各应力下的累计分布函数关系;构建融合过程的极大似然函数,运用数值迭代法,求解未知参数估计;结合某型机电产品进行仿真方案设计,采用蒙特卡罗仿真方法产生样本数据,通过对比分析说明本文所提出的模型评估精度更高。     

模型参数不确定的多响应参数和容差并行设计

针对模型参数不确定性问题,提出了一种考虑质量损失和制造成本的多响应参数和容差并行设计策略。首先,根据模型参数不确定与设计变量容差,构建多响应的质量损失函数;其次,通过试验数据建立容差成本模型,进而构建参数和容差并行设计的优化目标函数;然后,根据多目标优化算法得到最优参数和容差的Pareto解集,并采用单因素多元方差分析进行容差配置;最后,通过实际案例分析表明,该方法不仅改善了模型的预测性和稳健性能,而且获得了质量损失与制造成本之间的最佳平衡点,与传统的方法相比,能够在显著降低总成本的同时提高产品质量。     

基于确信可靠性理论的蠕变寿命模型应用研究

蠕变持久寿命的评估一直受到理论与工程领域的研究和关注,基于确信可靠性理论这一可靠性领域的新理论所提出的可靠性的三个科学原理建立了蠕变寿命的确信可靠度模型,并使用不确定理论表征参数的不确定性.通过案例研究分析了模型参数的不确定性,并将所得结果与基于失效时间数据的概率分布建模进行了对比.分析认为,基于确信可靠性理论的蠕变寿...     

设备部件延寿的灰色多指标畸变预测模型

针对设备部件延寿预测问题，首先，提出了上下限两种异常畸变指标，并给出灰色多指标延寿畸变预测模型的架构图和延寿预测示意图。其次，运用灰色系统方法分别构建了两阶段灰色预测模型，在第一阶段构建了灰色上下限畸变预测模型，得到下一次发生畸变的日期；在第二阶段构建了GM(1,1)模型，对设备部件延寿以及上下限指标的异常值进行预测。同时，对模型的预测精度进行检验和分析，并根据模型的预测结果确定了设备部件延寿的时间。最后，以半导体制造业设备靶材延寿为实际应用案例，验证了该模型的有效性和可行性，为合理制定部件的最优维护更换时间以及对降低企业运维成本具有重要指导意义。     

基于动态线性模型的民航发动机性能状态监控与在翼寿命预测

以民航发动机为对象,提出了一种基于动态线性模型的性能状态监控与在翼寿命预测方法.利用动态线性模型来描述性能参数偏差值序列,借助贝叶斯因子法来监测参数序列的异常.算例分析表明,该方法可操作性强,借助统计方法能够在故障发生的早期及时预警;动态线性模型同时用来描述发动机的性能退化过程,能够考虑维修、水洗以及故障等使用因素对性能退化的影响,实例证明该方法更加符合航空公司实际运营情况,能够更加合理地预测下发时间.     

动态指数平滑预测方法及其应用

指数平滑法是应用广泛的时间序列预测方法之一,但在传统方法中其相关系数的确定具有主观性,因此,其预测结果往往偏差较大.本文对传统指数平滑法进行改进,将其参数动态化,使得模型随预测过程自动更新,从而保证了预测的实时性、客观性.以最小预测误差平方和(SSE)为优化目标建立动态指数平滑参数和初值的优化模型,并通过迭代优化法求解.通过动态指数平滑模型,传统方法的一些缺陷,如模型参数选取的主观性、易导致预测偏差等被有效解决.预测实例表明,新方法优于传统指数平滑方法.