[发明专利]一种直升机关重件磨损率预测方法

说明书

本发明涉及使用维修保障技术领域，特别涉及一种直升机关重件磨损率预测方法，包括如下步骤：确定直升机关重件磨损影响因素，采集磨损量数据；将直观的磨损量换算成单位时间的磨损率；用磨损影响因素的主效应、二次效应、交互效应组成自变量集合，与因变量集合形成样本数据表，进行相关性分析；提取成分；利用偏最小二乘提取成分，直到回归方程达到预定的精确度；转变为原始数据表中原始自变量和因变量之间的回归方程；模型分析与效果检验。本发明的直升机关重件磨损率预测方法运用正交试验设计方法，减少工作量，而且充分考虑到多因素多水平间的相互作用，真正达到高效率、快速、经济的目的。

技术领域

本发明涉及使用维修保障技术领域，特别涉及一种直升机关重件磨损率预测方法。

背景技术

目前，部队外场服役多年的直升机在多个系统中均出现不同程度的老化、功能弱化等现象，问题主要集中在机械类的几个大系统易出现组件卡滞、抖动、飞车、线路脱落脱焊等问题，究其根本，磨损是引起该类故障的主要原因之一。

对于磨损问题来说，定量预测一直是它的研究重难点；目前，主要是采用多因素正交试验方法提取磨损数据，根据磨损数据的统计规律，寻求较为合适的数理统计方法，以此为基础建立具有一定应用价值的磨损定量预测模型。但是，得到的预测模型多数是理论性较强，实际应用性偏弱。

发明内容

本发明的目的是提供了一种直升机关重件磨损率预测方法，以解决现有直升机关重件磨损率定量预测方法存在的至少一个问题。

本发明的技术方案是：

一种直升机关重件磨损率预测方法，包括如下步骤：

步骤一、确定直升机关重件磨损影响因素，设计多因素多水平的正交试验方案，采集磨损量数据；

步骤二、处理正交试验数据，将直观的磨损量换算成单位时间的磨损率；

步骤三、用磨损影响因素的主效应、二次效应、交互效应组成自变量集合，与因变量集合形成样本数据表，并对其进行相关性分析；

步骤四、从样本数据表的自变量集合和因变量集合中提取成分；

步骤五、利用偏最小二乘提取首个成分，然后通过原始变量对成分进行回归；若提取一次成分之后建立的回归方程达到了预定的精确度，算法结束；否则，根据数据表被首个成分诠释说明后的残余信息提取第二次成分；以此类推，直到回归方程达到所述预定的精确度，算法终止；

步骤六、对根据成分建立的回归方程进行还原转化，转变为原始数据表中原始自变量和因变量之间的回归方程；

步骤七、模型分析与效果检验。该模型分析亦明确了直升机关重件磨损影响因素的主次关系，通过定量计算区分主要影响因素和次要影响因素。

可选的，所述成分是指将各原始变量的线性组合作为新的综合变量。

可选的，所述新的综合变量要保证最大程度地涵盖各自所属数据表的变异信息，同时要有最大的相关程度。

可选的，所述步骤七中，模型分析步骤包括：

试验测量值与模型预测值的比较及成分提取正确性检验；

鉴定自变量集合X与因变量集合Y是否强烈相关；

分别测算所有自变量xj对因变量的解释能力；

模型效果检验步骤包括：

采集预定数量组的不同组合参数下的新试验测量数据，用于模型的效果检验，再根据建立好的回归预测模型，分别计算所述预定数量组的不同组合参数下的预测值，与试验实际测量值比较。

发明效果：