[发明专利]一种多阶段一致性检验的航空发动机剩余寿命预测方法

说明书

本发明公开了一种基于多阶段Wiener过程一致性检验的航空发动机剩余寿命预测方法，该方法中，统计平滑法平滑处理维修前后的发动机性能监测数据；启发式分割算法进行性能退化多阶段的划分；根据发动机性能退化过程的多阶段性和随机性，利用多阶段Wiener过程建立性能退化模型；利用基于多阶段Wiener过程的正态总体均值一致性检验方法对维修前后发动机的性能监测数据的均值是否一致进行检验；根据维修前后的退化数据的一致性检验结果，决定维修后发动机的剩余寿命预测是否融合维修前的发动机监测数据，并利用监测数据估计多阶段Wiener过程的参数，预测维修后发动机的剩余寿命。本发明的方法提高了模型参数估计和发动机寿命预测结果的准确性，具有较高实用价值。

技术领域

本发明涉及一种航空发动机剩余寿命预测方法，具体涉及一种基于多阶段Wiener过程一致性检验的航空发动机剩余寿命预测方法。

背景技术

有效地对航空发动机的剩余寿命进行预测，并在预测结果的基础上提早地制定相应 的维修及备件计划，能够很大程度上减少维修费用。为降低航空发动机的维修保障费用， 保证飞机的运行安全，亟需开展航空发动机剩余寿命预测的有关研究。

寿命预测的研究方向主要可以分为两类：基于数据驱动的方法和基于物理失效模型。发动机的失效是由于材料在高温高压的环境下逐渐退化的结果，随着各类产品变得 越来越复杂化，基于物理失效模型的方法很难建立可靠的故障模型来对应产品的失效过 程；而基于数据驱动相关的方法主要依靠产品运行过程中监测的退化数据，建立相应的 退化模型，具有明显的计算和建模优势，当退化达到给定阈值时发生故障，可以通过更 换一些组件来维修发动机使其继续工作。

但是，现有的航空发动机剩余寿命预测方法没有考虑到性能退化的多阶段性以及将 维修前的退化监测数据用于维修后的剩余寿命预测，使得预测结果准确度欠佳。而不同样本的信息或同一样本的不同阶段的信息是否可以融合，是基于退化模式的一致性，因 此一致性问题在实际工程中是普遍存在的。

发明内容

针对上述问题，本发明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的一致性的预测航空发动机剩余寿命的方法，该方法根据一致性检测的结果，决定 是否融合维修前的退化监测数据，提高了参数估计与剩余寿命预测的准确性。

本发明采用如下技术方案：

一种基于多阶段Wiener过程一致性检验的航空发动机剩余寿命预测方法，其包括如下步骤：

a、采用统计平滑法，对维修前的发动机历史性能监测数据和维修后的发动机性能监测数据进行平滑处理，减少监测数据的测量误差；

b、在步骤a的基础上，采用启发式分割算法，求取平滑处理后的维修前性能监测数据的突变点，进行性能退化多阶段的划分；

c、在步骤b的基础上，根据发动机性能退化过程的多阶段性和随机性，利用平滑处理后的发动机维修前与维修后的性能监测数据，基于多阶段Wiener过程，建立性能 退化模型；

d、在步骤c的基础上，利用基于多阶段Wiener过程的正态总体均值一致性检验方法，对维修前与维修后发动机的性能监测数据的均值是否一致进行检验；

e、在步骤d的基础上，在正态总体均值一致性检验结果的基础上，根据多阶段Wiener 过程的变异系数的倒数构造随机变量H，利用基于概率分布的数据一致性检验方法，检 验维修前与维修后发动机的性能监测数据的波动情况是否一致；

f、在步骤d和e的基础上，若维修前与维修后发动机的性能监测数据的均值和波动情况均一致，则融合维修前与维修后发动机的性能监测数据，若不一致，则不融合维修 前的发动机性能监测数据；

利用性能监测数据对多阶段Wiener过程的参数进行训练估计，从而对维修后的发动机进行剩余寿命的预测。

与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：