摘要：针对性能退化故障和突发故障同时并存的问题建立基于竞争故障的航空机电系统剩余寿命预测模型，该方法利用状态监测数据，分析性能退化故障与突发故障的相关度，通过采用监测参数退化率的变化趋势预测剩余寿命，最后基于性能退化故障与突发故障相关度建立了航空机电系统寿命变化趋势预测模型，提高了航空机电系统剩余寿命预测的准确度，并为航空机电系统维修决策理论奠定了基础。
关键词：多元退化；航空机电系统；剩余寿命；预测
引言
航空机电系统的状态评估与预测还有剩余寿命的预测对保证飞行安全具有重大意义，愈来愈受到人们的重视。国内外一些先进的理论，如预测与健康管理、基于状态的维修等方法正逐步被采用，这种通过状态监测信息进行寿命预测的方法，是当前理论界关注的热点问题之一。当前国内外的航空机电系统寿命预测往往着重于从单边退化角度展开论述，是退化量、突发故障单一化的集中体现，退化量的多元化始终未能在学界占主导。针对航空机电系统运行过程中存在的多种退化故障和突发故障并存的竞争故障甚少提及。针对这个问题，本文研究了基于多个退化模式引起的航空机电系统竞争故障问题。首先根据工程经验选取剩余寿命预测所需的监测的有效状态特征参数，基于性能退化故障模式建立了一种改进的新的模型预测性能退化的参数，然后通过建立混合威布尔模型分析退化故障对突发故障产生的影响，在这个基础上预测出突发故障，最后基于多元退化故障和突发故障的竞争故障构建了航空机电系统剩余寿命预测模型，预测了航空机电系统的剩余寿命。
1民用航空机电系统的现状
1.1民用航空机电系统产业发展情况
1.1.1国际航空机电系统产业整体发展局势
按照《世界航空指南》目前的产品类别合计：与航空产业相关的配套供应商已超过500家，其中航空机电产品供应商已突破1270家。统计显示，当前机电产业产值比重占到了整个航空产业的20%～30%。
1.1.2我国航空机电系统产业发展情况
近5年来，中国已经成为世界民用飞机产业增长最快的国家。根据预测，未来20年，中国最低需求标准为6630余架新飞机，商业价值达9500亿美元之多，而其中73%为单通道飞机。按这个需求标准，机电产品实际价值相当于2370多亿美元，而维修配套以及生产转分包约为3087亿美元。
1.2我国民用航空机电系统面临的挑战
1.2.1研发体系不够完善
研发体系上，现阶段我国航空机电系统企业急需设立适应适航要求的体系和流程。按目前我国的流程情况，同国际相应的标准和要求距离还较大。目前与世界航空工业先进的研制能力相比，我国航空机电系统存在代差。
1.2.2系统运行能力水平较低
我国民用航空机电系统在系统性解决方案、实验验证能力和适航取证方面同样存在不足之处，在当今日益严峻的竞争环境下面临着巨大的挑战。首先，目前仍旧只有少数产品能满足适航认证条件，也基于此，我国还处在比较落后的阶段。第二，在实验验证能力上，实验验证平台对于新技术的验证水平还较低，对于技术成熟度的提高有着较大阻碍，由此凸显出了航空机电系统的系统能力严重不足。同时，我国航空机电企业对于适航认证，只有为数不多的单位进行了系统级研究。
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1.2.3核心技术支撑能力不足
在装备技术越发趋于先进的现状下，我国由于历史原因发展起步晚、资金技术投入低，目前还与先进水平有一定差距，且已由隐性矛盾转化为显性矛盾。例如，现阶段美国航空领域已开始实施新一代航空运输系统（NG）———4DT技术运行系统，此系统管制员不需要主导引导飞机航运，而是基于飞行系统的监管，飞行员可实时选择飞行航路。而我国目前由于电子航运技术的不足，导航和监控技术相对落后，导致飞行感知较弱，飞行偏差较大。
1.2.4体制缺陷与管理水平落后
我国航空航天产业基本都是国有大型企业，受“国企”传统思维的影响，企业内，计划经济与官僚主义仍然存在，基于自身规模大、地位高、重要性强，这些企业在实际发展运行中较一般企业姿态高、门槛高。由于人员组织架构不合理，员工基数大、人才少，领导职位多、负责少，组织复杂且审批速度慢。
2获取监测数据信息
从航空机电系统监测数据中提取大量有效的监测参数进行寿命预测，是当前航空机电系统状态评估与预测的热点问题。航空机电系统的数据主要包括：性能退化数据和突发数据，航空机电系统的性能退化的数据主要来源于状态监测参数，所以性能退化通常反映在监测参数的变化。航空机电系统监测数据具有小样本、维度高的特点，为充分利用这些状态监测参数，需对状态参数进行处理：一是筛选，降低数据利用难度。二是对这些状态监测参数进行融合，本文运用贝叶斯计算工具融合从多个角度全面反映航空机电系统的性能退化情况。突发故障数据信息比较少，一般选取几个经常发生突发故障的主要关键参数。
3基于混合威布尔模型的航空机电系统突发故障预测
3.1混合威布尔模型
针对航空机电系统的不同的多种性能退化故障数据和少量的突发故障数据，我们采用威布尔分布用于航空机电寿命试验的数据处理。当威布尔分布形状参数γ>1时，就可以得出航空机电系统性能退化与寿命分布变化的关系。针对航空机电系统性能退化有多种不同的性能退化过程，本文采用混合威布尔分布模型描述航空机电系统可靠性。
航空机电系统提取的试验数据，针对m次数据，假设k次和第一种威布尔分布吻合，m-k次和第二种威布尔分布吻合，那么构建威布尔分布的似然函数
计算的航空机电系统性能退化率的上下限，采用蒙特卡洛方法分别计算其对应的威布尔分布形状参数，进一步建立混合威布尔分布模型，权重分别为p和1-p。
采集突发故障监测数据，t表示突发故障发生时间，n表示突发故障样本数。
结语
针对性能退化故障和突发故障同时并存的情况建立航空机电系统剩余寿命预测模型，该方法能充分利用状态监测数据，分析性能退化故障与突发故障的相关度，准确地描述航空机电系统寿命变化趋势，提高了航空机电系统剩余寿命预测的准确度，并为航空机电系统复杂装备的理论支撑奠定了基础。航空机电设备保养及维修工作是保障航空机电系统正常运行的基础。就此，相关设备维修人员应提高安全意识，根据设备的性能与使用情况，合理选择维修与保养方法，严格遵循工作要求，以不断提升维修与保养工作效率，保障设备运行的安全性与可靠性。
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论文作者:牛耘
论文发表刊物:《基层建设》2019年第22期
论文发表时间:2019/10/31
标签：机电论文; 航空论文; 系统论文; 故障论文; 寿命论文; 性能论文; 布尔论文; 《基层建设》2019年第22期论文;