国家自然科学基金(60939003)
- 作品数：88 被引量：520H指数：15
- 相关作者：左洪福钟诗胜蔡景刘鹏鹏孙见忠更多>>
- 相关机构：南京航空航天大学哈尔滨工业大学南昌航空大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划江苏省普通高校研究生科研创新计划项目更多>>
- 相关领域：航空宇航科学技术自动化与计算机技术机械工程理学更多>>
- 不确定条件下民航发动机维修工作范围决策被引量：2
- 2012年
- 为降低民航发动机维修成本和提高修后性能,提出不确定条件下的发动机维修工作范围决策方法.将发动机各单元体各维修级别能够恢复的整机性能值表示为一个梯形模糊数,建立单元体性能恢复值分配优化的模糊机会约束规划模型;将模型的机会约束转化为清晰等价类,发现该模型和确定条件下的单元体性能恢复值分配优化模型具有相同的结构,能够采用确定条件下模型的求解方法进行求解;利用应用实例对提出方法进行了验证.结果表明:提出方法能够解决不确定条件下的发动机维修工作范围决策问题;模型机会约束的置信水平对决策结果至关重要,要综合考虑实现送修目标的风险和维修成本,确定合理的置信水平.
- 付旭云崔智全钟诗胜
- 关键词：航空发动机
- 基于性能退化数据融合的航空发动机剩余寿命预测方法被引量：1
- 2020年
- 针对当前仅使用性能退化数据而导致发动机剩余寿命预测精度不高的问题,研究了融合无失效数据与现场性能退化数据的航空发动机个体剩余寿命预测模型.该模型使用随机参数的Wiener过程对航空发动机性能退化进行建模并使用bootstrap方法对性能退化样本进行自助抽样,根据Bayes方法得到模型参数在性能退化数据与无失效数据下的后验分布,用马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC)方法对参数进行抽样估计,最终实现对航空发动机个体的剩余寿命预测.实验结果表明:该模型能提高剩余寿命预测精度,并为航空公司的计划维修提供依据.
- 刘君强谢吉伟
- 关键词：无失效数据剩余寿命WIENER过程MCMC方法
- 小波网络平均影响值的航空发动机自变量筛选被引量：6
- 2013年
- 为了快速准确地实现发动机参数非线性自变量筛选,基于平均影响值的思想和小波神经网络学习能力强、收敛速度快、具有自适应性和容错性等优点,提出小波神经网络平均影响值的发动机自变量筛选方法。根据参数之间的关系特点,建立多参数连续小波逼近网络模型,并给出学习算法。仿真实例表明,该方法不但能够实现复杂的非线性变量筛选,而且对比其他非线性变量筛选方法,具有精度更高、速度更快的特点。
- 崔智全付旭云钟诗胜王体春
- 关键词：航空发动机小波网络
- 基于Bayes方法的民机冗余部件随机可靠性评估被引量：2
- 2011年
- 由于民机部件的故障发生具有随机性的特点,笔者采用马尔可夫链描述系统的状态变化,通过拉普拉斯变换得到部件可靠性相关指标函数,同时鉴于民机部件可靠性信息较少,属于小样本评估,采用Bayes方法,充分融合多源信息,结合部件检测信息和历史信息等,通过最大熵原则,实现验前信息的转化与先验参数的求解,并对两发动机组成的冗余动力系统进行了可靠性评估。通过算例,验证了笔者提出方法的有效性。
- 赵飞王华伟王岩峰
- 关键词：民机马尔可夫BAYES可靠性多源信息
- 一种可用于航空发动机健康状态预测的动态集成极端学习机模型被引量：8
- 2014年
- 提出一种动态集成极端学习机模型用于航空发动机健康状态预测.采用AdaBoost.RT集成学习算法对极端学习机(ELM)进行集成,在训练时采用每个训练样本的近邻样本对ELM的局域性能进行评估;在预测时首先确定新样本在训练样本集中的近邻样本,然后根据ELM在近邻样本上的性能来赋予集成权值实现弱学习机的动态集成.以燃油流量为指标进行航空发动机健康状态预测,动态集成ELM模型短期预测结果的平均相对误差绝对值(MAPE)为3.688%,小于单一ELM模型的3.830%以及静态集成ELM模型的3.719%;长期预测结果中动态集成ELM模型的MAPE为3.075%,小于单一ELM模型的4.355%以及静态集成ELM模型的3.884%.因此动态集成ELM模型更适用于航空发动机健康状态预测.
- 钟诗胜雷达
- 关键词：航空发动机极端学习机
- 时滞随机耦合网络的稳定性(英文)
- 2013年
- 利用Lyapunov方法和图论研究一类时滞随机耦合网络的稳定性,给出一种构造Lyapunov泛函的方法,建立一系列与网络的拓扑结构相关的稳定性判据.
- 考永贵孙华曹洪霞
- 关键词：网络时滞拓扑性质
- 气路静电监测技术在涡喷发动机试车中的应用
- 2013年
- 将气路静电监测技术应用于涡喷发动机状态监控。在利用静电电压信号计算电荷信号的过程中,利用最小二乘法解决了电荷信号存在漂移趋势的问题。分析了试车过程中电荷信号及其特征参数,表明航空发动机燃烧室积碳故障能够引起静电信号特征参数出现异常变化。结合模糊数学理论并借鉴民航发动机故障图方法,建立了某型涡喷发动机试车过程中的分解决策模型,采用实际数据验证了该模型能在一定程度上解决试车过程中发动机存在的过分解和欠分解的工程实际问题。
- 刘鹏鹏左洪福孙见忠蔡景
- 关键词：涡喷发动机
- 用集成过程神经网络预测民航发动机振动趋势被引量：3
- 2015年
- 提出了一种集成过程神经网络预测模型用于民航发动机振动信号趋势预测。首先,对AdaBoost.RT算法的误差函数进行了改进,并采用自适应调整策略在训练过程中自动调节算法的分类阈值;然后,以改进的AdaBoost.RT算法为集成学习框架构建集成过程神经网络（process neural network,简称PNN）预测模型。通过对两组实际民航发动机振动信号序列的预测对集成模型的预测效果进行了评估。结果表明,在具有更加简单网络结构的情况下,集成PNN模型的预测效果好于单一PNN模型。此外,提出的改进AdaBoost.RT算法的效果优于原始AdaBoost.RT以及仅改进了阈值调整方法的AdaBoost.RT算法。对比结果表明,提出的集成PNN模型适用于民航发动机振动信号变化趋势预测。
- 雷达钟诗胜
- 关键词：振动信号过程神经网络
- 大型客机运行监控与健康管理系统设计被引量：11
- 2011年
- 总结了大型客机实时运行监控与健康管理的研究现状,介绍了C919大型客机的健康管理系统总体架构,将其划分为实时监控、健康状况趋势分析和预测以及故障诊断与维修决策3个功能模块。分析了实现该系统的地面实时监控技术、趋势分析及预测方法、剩余寿命预测方法、故障诊断算法、维修决策方法以及系统验证仿真技术等6个关键技术和方法,并对本领域的研究和应用进行了展望。研究结果表明:通过对飞机进行实时运行监控,能够降低排故时间,提高航班正点率,易于飞机的调配,提高飞机的利用率;通过对飞机进行健康管理,使技术人员能更有效地制定维修任务,控制维修间隔,实现预防性维护和视情维修,从而大大降低维修成本,提高飞机的可靠性及经济性,同时也能为飞机的设计提供改善依据。
- 马小骏左洪福刘昕
- 关键词：大型客机实时监控健康管理故障诊断故障预测
- 航空发动机吸入颗粒物静电感应特性的模拟实验及分析被引量：5
- 2015年
- 利用静电传感器和SC-010型环境试验箱等硬件搭建了吸入颗粒物静电监测模拟实验平台,并在此实验平台上展开了针对航空发动机吸入颗粒物静电感应特性的模拟实验研究,成功获取相应静电监测信号。实验设置颗粒材料、管道流速、颗粒粒径和颗粒投入质量4种变量作为变量条件,分别进行4组单一变量的对比实验,采集在不同颗粒材料、不同管道流速、不同颗粒粒径以及不同颗粒质量浓度环境下带电颗粒所产生的静电感应信号,对每组实验信号的活动率水平(AL)、正/负事件率(PER/NER)和绝对平均幅值等特征参数进行相应的数据分析和对比,并得到了一些有用的结论。实验发现,上述4种变量条件分别对静电感应信号的绝对时域平均幅值、AL参数、PER/NER参数有不同程度的影响。
- 殷逸冰左洪福文振华蔡景付宇
- 关键词：航空发动机进气道静电传感器
