[发明专利]作为维护预测器的受监控的机器性能

说明书

背景技术

由于现代飞行器的复杂性，可以预测商用飞行器部件的异常操作的预兆和健康管理系统的发展对飞行器健康管理很重要。

发明内容

根据一方面，预测机器中的部件异常操作的计算机实施的方法包括在机器的操作期间从机器接收监控数据。该方法还包括从所接收的监控数据计算至少一个监控特征。该方法还包括基于所计算的至少一个监控特征从预测矩阵提取异常操作的部件的概率。该方法还包括在所提取的概率超过第一阈值时为机器的部件安排维护。

根据一方面，一种系统包括计算机处理器以及计算机存储器。计算机存储器储存用于机器的部件的异常操作的预测矩阵。计算机存储器还储存异常操作预测应用。异常操作预测应用可由计算机处理器执行以在机器的操作期间从机器接收监控数据。异常操作预测应用还可执行以从所接收的监控数据计算至少一个监控特征。异常操作预测应用还可执行以基于所计算的至少一个监控特征从预测矩阵提取异常操作的部件的概率。异常操作预测应用还可执行以在所提取的概率超过第一阈值时为机器的部件安排维护。

根据一方面，用于计算机器的预测的异常操作的计算机程序产品包括计算机可读存储介质，其具有随其而体现的计算机可读程序代码。计算机可读程序代码可由一个或多个计算机处理器执行以在机器的操作期间从机器接收监控数据。计算机可读程序代码还可执行以从所接收的监控数据计算至少一个监控特征。计算机可读程序代码还可执行以基于所计算的至少一个监控特征从预测矩阵提取异常操作的部件的概率。计算机可读程序代码还可执行以在所提取的概率超过第一阈值时为机器的部件安排维护。

附图说明

图1是根据一方面的用于预测机器的异常操作的系统的方框图；

图2A是根据一方面的用于从飞行器的辅助动力单元(APU)提取历史数据的方法的流程图；

图2B是根据一方面的用于使来自图2A的历史数据的异常操作指示与来自图2A的历史数据中的监控数据相匹配的方法的流程图；

图3是根据一方面的用于基于来自图2A的历史数据确定信息监控特征的方法的流程图；

图4是图示说明用于来自APU的第一监控特征的示例性数据并示出APU的异常操作前和已经补救异常操作的起因后的周期内的第一监控特征的值的图表；

图5是图示说明用于来自APU的第二监控特征的示例性数据并示出APU的异常操作前和已经补救异常操作的起因后的周期内的第二监控特征的值的图表；

图6是图示说明用于来自APU的第三监控特征的示例性数据并示出APU的异常操作前和已经补救异常操作的起因后的周期内的第三监控数据的值的图表；

图7是图示说明根据至少一方面的示例性预测矩阵的至少一部分的方框图；

图8是根据一方面的用于预测机器的异常操作的系统的方框图；

图9是根据一方面的用于预测机器的异常操作的方法的流程图；

图10是根据一方面的用于生成预测矩阵的方法的流程图；以及

图11是根据一方面的用于确定信息监控特征的方法的流程图。

具体实施方式

在下文中，参考本公开中所呈现的方面。然而，本公开的范围不限于具体描述的方面。相反，以下特征和元素的任何组合不论是否与不同的方面有关都被考虑用于实施和实践所考虑的方面。此外，虽然相对于其它可能的解决方案和/或相对于现有技术，本文所公开的方面可以实现优点，但是特定的优点是否由给定的方面实现并不限制本公开的范围。因此，以下方面、特征和优点仅是说明性的且不应被认为是所附权利要求的元素或限制，除非在一个或多个权利要求中明确叙述。同样地，对“本发明”或“本公开”的参考不应当被解释为本文所公开的任何发明主题的概括，且不应当被理解为所附权利要求的元素或限制，除非在一个或多个权利要求中明确叙述。

在本文所述的方面，提供能够预测商用飞行器的辅助动力单元(APU)部件异常操作的系统。在该系统中，飞行器状态监控系统(ACMS)数据和维护信息(MMSG)数据用于计算一组监控特征。监控特征用于监控APU部件的操作状态并预测APU部件的异常操作。比较监控特征的值和预测矩阵中的值以预测APU部件异常操作。预测矩阵包含一组监控特征值区域、预测时间范围或周期，以及对应于每个监控特征值区域和每个预测周期的预测概率。根据APU历史数据计算预测矩阵。通过比较所计算的APU监控特征和预测矩阵来进行预测(查表法)。