[发明专利]一种不确定寿命预测信息下航空发动机的维修优化方法

说明书

本发明的一种不确定寿命预测信息下航空发动机的维修优化方法，包括基于传感器采集到的历史数据，进行不确定性建模；基于实时获得的在役发动机的状态监测数据，利用不确定性模型获得在役发动机置信水平下的剩余寿命预测区间；基于剩余寿命预测区间，计算高斯分布的位置参数和尺度参数，构建剩余寿命概率分布；已知修复性维修费用和预测性维修费用的情况下，计算各维修时间和可能失效时间下的成本矩阵；基于剩余寿命概率分布和成本矩阵，构建期望的维修成本率函数；通过最小化期望的维修成本率函数，获得最优的维修时间。本发明为航空发动机提供一个实施维修的最优时间，保证发动机安全可靠运行，同时大大降低了发动机单位运行时间的维修成本。

技术领域

本发明涉及航空发动机维修优化方法，特别是涉及一种不确定寿命预测信息下航空发动机的维修优化方法。

背景技术

航空发动机是一种高度复杂和精密的热力机械，作为飞机的心脏，不仅是飞机飞行的动力，也是促进航空事业发展的重要推动力，人类航空史上的每一次重要变革都与航空发动机的技术进步密不可分。然而，由于航空发动机结构的复杂性以及工作环境的恶劣性，其安全运营和维修保障问题日益突出。对于航空发动机这一类可修复的复杂工程系统，及时恰当的设备维修是确保系统安全性、可靠性和可用性的重要手段之一。

剩余寿命预测是航空发动机预测与健康管理系统中的主要活动之一。在剩余寿命建模中，由于模型误配、模型参数不确定性和数据噪声方差等认知水平和测量能力的原因，各种不确定性不可避免。这些不确定性极大地降低了剩余寿命预测的可信度，因此可能会做出不适当的决策，有时甚至会导致系统崩溃。

发明内容

发明目的：本发明的目的是提供一种不确定寿命预测信息下航空发动机的维修优化方法，该方法可以在不确定寿命预测信息下给出最优的实施发动机维修的时间，从而降低发动机单位运行时间的维修成本。

技术方案：本发明的一种不确定寿命预测信息下航空发动机的维修优化方法，包括以下步骤：

S1、基于传感器采集到的历史数据，进行不确定性建模；

S2、基于实时获得的在役发动机的状态监测数据，利用建立好的模型获得此在役发动机置信水平下的剩余寿命预测区间；

S3、基于获得的剩余寿命预测区间，计算高斯分布的位置参数和尺度参数，构建剩余寿命概率分布；

S4、已知修复性维修费用和预测性维修费用的情况下，计算各种各样维修时间和可能失效时间下的成本矩阵；

S5、基于构建的剩余寿命概率分布和计算的成本矩阵，构建期望的维修成本率函数；

S6、通过最小化期望的维修成本率函数，获得最优的维修时间。

进一步的，步骤S1中传感器采集到的历史数据包括温度、压力和转速，建立的不确定性模型为：

其中，X表示航空发动机温度、压力和转速的状态监测数据，由剩余寿命估计值的下边界和上边界构成，表示由X到的非线性映射函数。

进一步的，步骤S2中利用建立好的模型获得此在役发动机置信水平下的剩余寿命预测区间为：

其中，X_new表示在役航空发动机的状态监测数据，表示由建立好的不确定性模型估计出的剩余寿命区间，表示估计的剩余寿命区间下界，表示估计的剩余寿命区间上界。

进一步的，步骤S3中高斯分布的位置参数和尺度参数计算过程为：