狀態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的民航發(fā)動(dòng)機(jī)備發(fā)需求預(yù)測(cè)方法研究
發(fā)布時(shí)間:2022-12-06 04:07
民航發(fā)動(dòng)機(jī)機(jī)隊(duì)編制一般包括多架飛機(jī)及多臺(tái)同型號(hào)發(fā)動(dòng)機(jī),為滿(mǎn)足機(jī)隊(duì)的航班調(diào)度和運(yùn)維需求,民航機(jī)隊(duì)?wèi)?yīng)當(dāng)配置必要的備用發(fā)動(dòng)機(jī)。備發(fā)數(shù)量的多少直接影響到運(yùn)維成本和機(jī)隊(duì)保障率的高低,過(guò)高或過(guò)低的備發(fā)數(shù)量都可能產(chǎn)生不必要的成本損失或資源浪費(fèi)。隨著機(jī)隊(duì)規(guī)模的不斷擴(kuò)大,航空公司對(duì)于機(jī)隊(duì)備發(fā)需求預(yù)測(cè)系統(tǒng)的需求愈發(fā)強(qiáng)烈,因此研究適用于民航發(fā)動(dòng)機(jī)機(jī)隊(duì)的備發(fā)數(shù)量確定方法具有重大的工程實(shí)踐意義。備發(fā)數(shù)量的確定過(guò)程受到機(jī)隊(duì)健康狀態(tài)、發(fā)動(dòng)機(jī)拆換計(jì)劃、機(jī)隊(duì)調(diào)度方案等諸多因素的影響和制約,而由于這些因素中的大部分都與發(fā)動(dòng)機(jī)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)密切關(guān)聯(lián),因此本文針對(duì)狀態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的民航發(fā)動(dòng)機(jī)備發(fā)需求預(yù)測(cè)方法開(kāi)展研究。本文提出了基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DCNN)模型的航空發(fā)動(dòng)機(jī)剩余使用壽命預(yù)測(cè)方法,利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適于處理可變、復(fù)雜信號(hào)的特性,挖掘發(fā)動(dòng)機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的深層隱含特征。依據(jù)狀態(tài)數(shù)據(jù)的特性設(shè)計(jì)了新穎的網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu),并利用分段線性衰退模型給訓(xùn)練集樣本設(shè)置了剩余壽命標(biāo)簽。針對(duì)不同發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行周期數(shù)的差異性,利用變分自編碼器重構(gòu)數(shù)據(jù),采用無(wú)監(jiān)督重構(gòu)的方法判別數(shù)據(jù)序列的異常初始位置,對(duì)壽命標(biāo)簽平臺(tái)值進(jìn)行了修正。利用滑動(dòng)窗口制備數(shù)據(jù)樣...
【文章頁(yè)數(shù)】:93 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
1.1 課題來(lái)源
1.2 課題研究背景和意義
1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析
1.3.1 航空發(fā)動(dòng)機(jī)剩余壽命預(yù)測(cè)研究現(xiàn)狀
1.3.2 航空發(fā)動(dòng)機(jī)拆發(fā)期限預(yù)測(cè)研究現(xiàn)狀
1.3.3 航空發(fā)動(dòng)機(jī)機(jī)隊(duì)備發(fā)需求預(yù)測(cè)研究現(xiàn)狀
1.4 主要研究?jī)?nèi)容
第2章 基于DCNN的航空發(fā)動(dòng)機(jī)剩余使用壽命預(yù)測(cè)
2.1 引言
2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
2.2.1 一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模
2.2.2 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
2.3 網(wǎng)絡(luò)模型剩余壽命標(biāo)簽設(shè)置
2.3.1 基于分段線性衰退模型的剩余壽命標(biāo)簽設(shè)置
2.3.2 基于無(wú)監(jiān)督重構(gòu)的航空發(fā)動(dòng)機(jī)異常初始位置判別
2.4 剩余壽命預(yù)測(cè)流程及評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的建立
2.4.1 剩余壽命預(yù)測(cè)流程
2.4.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的建立
2.5 利用仿真數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
2.5.1 數(shù)據(jù)集描述及數(shù)據(jù)樣本制備
2.5.2 判別異常初始位置及壽命標(biāo)簽設(shè)置
2.5.3 設(shè)置網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)
2.5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
2.6 本章小結(jié)
第3章 知識(shí)與數(shù)據(jù)融合驅(qū)動(dòng)的發(fā)動(dòng)機(jī)拆換計(jì)劃制定
3.1 引言
3.2 航空發(fā)動(dòng)機(jī)拆換計(jì)劃制定流程
3.3 航空發(fā)動(dòng)機(jī)拆發(fā)期限預(yù)測(cè)
3.3.1 基于整機(jī)性能衰退的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型
3.3.2 其他影響拆發(fā)期限的因素
3.3.3 知識(shí)與數(shù)據(jù)融合驅(qū)動(dòng)的拆發(fā)期限預(yù)測(cè)流程
3.3.4 應(yīng)用案例
3.4 航空發(fā)動(dòng)機(jī)維修工作范圍決策
3.4.1 單元體維修等級(jí)知識(shí)模型
3.4.2 基于狀態(tài)參量的維修工作范圍模糊評(píng)價(jià)方法
3.5 本章小結(jié)
第4章 民航發(fā)動(dòng)機(jī)機(jī)隊(duì)備發(fā)數(shù)量確定
4.1 引言
4.2 機(jī)隊(duì)健康狀態(tài)和調(diào)度方案對(duì)備發(fā)需求預(yù)測(cè)的影響分析
4.2.1 機(jī)隊(duì)健康狀態(tài)對(duì)備發(fā)需求預(yù)測(cè)的影響
4.2.2 機(jī)隊(duì)調(diào)度方案對(duì)備發(fā)需求預(yù)測(cè)的影響
4.3 建立發(fā)動(dòng)機(jī)機(jī)隊(duì)總保障成本評(píng)估模型
4.3.1 評(píng)估機(jī)隊(duì)總保障成本
4.3.2 成本評(píng)估模型的約束條件
4.4 基于改進(jìn)蟻群算法的機(jī)隊(duì)備發(fā)需求預(yù)測(cè)方法
4.4.1 改進(jìn)的蟻群算法
4.4.2 機(jī)隊(duì)備發(fā)需求預(yù)測(cè)流程
4.5 航空發(fā)動(dòng)機(jī)機(jī)隊(duì)備發(fā)需求預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)
4.5.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及對(duì)比方法描述
4.5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
4.6 本章小結(jié)
第5章 民航發(fā)動(dòng)機(jī)機(jī)隊(duì)備發(fā)需求預(yù)測(cè)系統(tǒng)構(gòu)件開(kāi)發(fā)
5.1 引言
5.2 需求分析
5.3 系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)與設(shè)計(jì)
5.3.1 系統(tǒng)整體架構(gòu)設(shè)計(jì)
5.3.2 功能模塊設(shè)計(jì)
5.4 系統(tǒng)操作方法介紹
5.5 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
致謝
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于離散事件仿真的航空發(fā)動(dòng)機(jī)備發(fā)規(guī)劃[J]. 趙洪利,段朝鵬. 計(jì)算機(jī)仿真. 2020(02)
[2]基于疲勞-蠕變載荷等效轉(zhuǎn)換的渦輪盤(pán)載荷譜編制及壽命預(yù)測(cè)[J]. 肖陽(yáng),徐可君,秦海勤,賈明明. 推進(jìn)技術(shù). 2020(10)
[3]An aero-engine life-cycle maintenance policy optimization algorithm: Reinforcement learning approach[J]. Zhen LI,Shisheng ZHONG,Lin LIN. Chinese Journal of Aeronautics. 2019(09)
[4]基于Autoencoder-BLSTM的渦扇發(fā)動(dòng)機(jī)剩余壽命預(yù)測(cè)[J]. 宋亞,夏唐斌,鄭宇,卓鵬程,潘爾順. 計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng). 2019(07)
[5]變分自編碼器在機(jī)械故障預(yù)警中的應(yīng)用[J]. 馬波,趙祎,齊良才. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2019(12)
[6]多源統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的航空發(fā)動(dòng)機(jī)剩余壽命預(yù)測(cè)方法[J]. 趙廣社,吳思思,榮海軍. 西安交通大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(11)
[7]基于數(shù)理統(tǒng)計(jì)和時(shí)間聚合的備件預(yù)測(cè)方法[J]. 李紅衛(wèi),王衛(wèi)凱. 電子技術(shù)與軟件工程. 2017(09)
[8]淺議發(fā)動(dòng)機(jī)備件的需求預(yù)測(cè)[J]. 張金柱. 航空維修與工程. 2017(03)
[9]民航發(fā)動(dòng)機(jī)拆發(fā)日期預(yù)測(cè)研究[J]. 彭鴻博,劉孟萌,王悅閣. 自動(dòng)化儀表. 2016(09)
[10]淺談機(jī)隊(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)換發(fā)計(jì)劃管理[J]. 陳少龍,袁航. 航空維修與工程. 2016(05)
博士論文
[1]民航發(fā)動(dòng)機(jī)全壽命周期機(jī)隊(duì)維修策略?xún)?yōu)化方法研究[D]. 李臻.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2019
[2]航空發(fā)動(dòng)機(jī)性能評(píng)價(jià)與衰退預(yù)測(cè)方法研究[D]. 謝曉龍.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2016
[3]機(jī)隊(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)維修規(guī)劃及其關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 付旭云.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2011
[4]基于智能技術(shù)的民航發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷和壽命預(yù)測(cè)研究[D]. 郝英.南京航空航天大學(xué) 2006
碩士論文
[1]基于威布爾分布的渦扇發(fā)動(dòng)機(jī)壽命預(yù)測(cè)研究[D]. 張曉彤.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2019
[2]航天器關(guān)鍵部件壽命預(yù)測(cè)與可靠性研究[D]. 王妮.西安理工大學(xué) 2018
[3]面向全壽命的民航發(fā)動(dòng)機(jī)維修時(shí)機(jī)優(yōu)化方法及其應(yīng)用[D]. 田亞鵬.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2017
[4]民航發(fā)動(dòng)機(jī)維修計(jì)劃優(yōu)化的研究[D]. 劉孟萌.中國(guó)民航大學(xué) 2016
[5]復(fù)雜裝備備件庫(kù)存預(yù)測(cè)與控制方法及其應(yīng)用研究[D]. 王路.浙江大學(xué) 2016
[6]基于需求預(yù)測(cè)的庫(kù)存管理技術(shù)與系統(tǒng)研發(fā)[D]. 陳湘芝.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2015
[7]民用航空發(fā)動(dòng)機(jī)維修成本分析與控制研究[D]. 許飛.中國(guó)民航大學(xué) 2014
[8]民航發(fā)動(dòng)機(jī)目標(biāo)在翼時(shí)間確定方法及其應(yīng)用[D]. 陳銀.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2013
[9]機(jī)電產(chǎn)品壽命預(yù)測(cè)方法研究[D]. 楊帥.電子科技大學(xué) 2013
[10]基于損傷力學(xué)的輪盤(pán)結(jié)構(gòu)疲勞—蠕變損傷分析及壽命預(yù)測(cè)[D]. 劉寧波.電子科技大學(xué) 2013
本文編號(hào):3711029
【文章頁(yè)數(shù)】:93 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
1.1 課題來(lái)源
1.2 課題研究背景和意義
1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析
1.3.1 航空發(fā)動(dòng)機(jī)剩余壽命預(yù)測(cè)研究現(xiàn)狀
1.3.2 航空發(fā)動(dòng)機(jī)拆發(fā)期限預(yù)測(cè)研究現(xiàn)狀
1.3.3 航空發(fā)動(dòng)機(jī)機(jī)隊(duì)備發(fā)需求預(yù)測(cè)研究現(xiàn)狀
1.4 主要研究?jī)?nèi)容
第2章 基于DCNN的航空發(fā)動(dòng)機(jī)剩余使用壽命預(yù)測(cè)
2.1 引言
2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
2.2.1 一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模
2.2.2 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
2.3 網(wǎng)絡(luò)模型剩余壽命標(biāo)簽設(shè)置
2.3.1 基于分段線性衰退模型的剩余壽命標(biāo)簽設(shè)置
2.3.2 基于無(wú)監(jiān)督重構(gòu)的航空發(fā)動(dòng)機(jī)異常初始位置判別
2.4 剩余壽命預(yù)測(cè)流程及評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的建立
2.4.1 剩余壽命預(yù)測(cè)流程
2.4.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的建立
2.5 利用仿真數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
2.5.1 數(shù)據(jù)集描述及數(shù)據(jù)樣本制備
2.5.2 判別異常初始位置及壽命標(biāo)簽設(shè)置
2.5.3 設(shè)置網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)
2.5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
2.6 本章小結(jié)
第3章 知識(shí)與數(shù)據(jù)融合驅(qū)動(dòng)的發(fā)動(dòng)機(jī)拆換計(jì)劃制定
3.1 引言
3.2 航空發(fā)動(dòng)機(jī)拆換計(jì)劃制定流程
3.3 航空發(fā)動(dòng)機(jī)拆發(fā)期限預(yù)測(cè)
3.3.1 基于整機(jī)性能衰退的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型
3.3.2 其他影響拆發(fā)期限的因素
3.3.3 知識(shí)與數(shù)據(jù)融合驅(qū)動(dòng)的拆發(fā)期限預(yù)測(cè)流程
3.3.4 應(yīng)用案例
3.4 航空發(fā)動(dòng)機(jī)維修工作范圍決策
3.4.1 單元體維修等級(jí)知識(shí)模型
3.4.2 基于狀態(tài)參量的維修工作范圍模糊評(píng)價(jià)方法
3.5 本章小結(jié)
第4章 民航發(fā)動(dòng)機(jī)機(jī)隊(duì)備發(fā)數(shù)量確定
4.1 引言
4.2 機(jī)隊(duì)健康狀態(tài)和調(diào)度方案對(duì)備發(fā)需求預(yù)測(cè)的影響分析
4.2.1 機(jī)隊(duì)健康狀態(tài)對(duì)備發(fā)需求預(yù)測(cè)的影響
4.2.2 機(jī)隊(duì)調(diào)度方案對(duì)備發(fā)需求預(yù)測(cè)的影響
4.3 建立發(fā)動(dòng)機(jī)機(jī)隊(duì)總保障成本評(píng)估模型
4.3.1 評(píng)估機(jī)隊(duì)總保障成本
4.3.2 成本評(píng)估模型的約束條件
4.4 基于改進(jìn)蟻群算法的機(jī)隊(duì)備發(fā)需求預(yù)測(cè)方法
4.4.1 改進(jìn)的蟻群算法
4.4.2 機(jī)隊(duì)備發(fā)需求預(yù)測(cè)流程
4.5 航空發(fā)動(dòng)機(jī)機(jī)隊(duì)備發(fā)需求預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)
4.5.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及對(duì)比方法描述
4.5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
4.6 本章小結(jié)
第5章 民航發(fā)動(dòng)機(jī)機(jī)隊(duì)備發(fā)需求預(yù)測(cè)系統(tǒng)構(gòu)件開(kāi)發(fā)
5.1 引言
5.2 需求分析
5.3 系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)與設(shè)計(jì)
5.3.1 系統(tǒng)整體架構(gòu)設(shè)計(jì)
5.3.2 功能模塊設(shè)計(jì)
5.4 系統(tǒng)操作方法介紹
5.5 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
致謝
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于離散事件仿真的航空發(fā)動(dòng)機(jī)備發(fā)規(guī)劃[J]. 趙洪利,段朝鵬. 計(jì)算機(jī)仿真. 2020(02)
[2]基于疲勞-蠕變載荷等效轉(zhuǎn)換的渦輪盤(pán)載荷譜編制及壽命預(yù)測(cè)[J]. 肖陽(yáng),徐可君,秦海勤,賈明明. 推進(jìn)技術(shù). 2020(10)
[3]An aero-engine life-cycle maintenance policy optimization algorithm: Reinforcement learning approach[J]. Zhen LI,Shisheng ZHONG,Lin LIN. Chinese Journal of Aeronautics. 2019(09)
[4]基于Autoencoder-BLSTM的渦扇發(fā)動(dòng)機(jī)剩余壽命預(yù)測(cè)[J]. 宋亞,夏唐斌,鄭宇,卓鵬程,潘爾順. 計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng). 2019(07)
[5]變分自編碼器在機(jī)械故障預(yù)警中的應(yīng)用[J]. 馬波,趙祎,齊良才. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2019(12)
[6]多源統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的航空發(fā)動(dòng)機(jī)剩余壽命預(yù)測(cè)方法[J]. 趙廣社,吳思思,榮海軍. 西安交通大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(11)
[7]基于數(shù)理統(tǒng)計(jì)和時(shí)間聚合的備件預(yù)測(cè)方法[J]. 李紅衛(wèi),王衛(wèi)凱. 電子技術(shù)與軟件工程. 2017(09)
[8]淺議發(fā)動(dòng)機(jī)備件的需求預(yù)測(cè)[J]. 張金柱. 航空維修與工程. 2017(03)
[9]民航發(fā)動(dòng)機(jī)拆發(fā)日期預(yù)測(cè)研究[J]. 彭鴻博,劉孟萌,王悅閣. 自動(dòng)化儀表. 2016(09)
[10]淺談機(jī)隊(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)換發(fā)計(jì)劃管理[J]. 陳少龍,袁航. 航空維修與工程. 2016(05)
博士論文
[1]民航發(fā)動(dòng)機(jī)全壽命周期機(jī)隊(duì)維修策略?xún)?yōu)化方法研究[D]. 李臻.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2019
[2]航空發(fā)動(dòng)機(jī)性能評(píng)價(jià)與衰退預(yù)測(cè)方法研究[D]. 謝曉龍.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2016
[3]機(jī)隊(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)維修規(guī)劃及其關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 付旭云.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2011
[4]基于智能技術(shù)的民航發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷和壽命預(yù)測(cè)研究[D]. 郝英.南京航空航天大學(xué) 2006
碩士論文
[1]基于威布爾分布的渦扇發(fā)動(dòng)機(jī)壽命預(yù)測(cè)研究[D]. 張曉彤.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2019
[2]航天器關(guān)鍵部件壽命預(yù)測(cè)與可靠性研究[D]. 王妮.西安理工大學(xué) 2018
[3]面向全壽命的民航發(fā)動(dòng)機(jī)維修時(shí)機(jī)優(yōu)化方法及其應(yīng)用[D]. 田亞鵬.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2017
[4]民航發(fā)動(dòng)機(jī)維修計(jì)劃優(yōu)化的研究[D]. 劉孟萌.中國(guó)民航大學(xué) 2016
[5]復(fù)雜裝備備件庫(kù)存預(yù)測(cè)與控制方法及其應(yīng)用研究[D]. 王路.浙江大學(xué) 2016
[6]基于需求預(yù)測(cè)的庫(kù)存管理技術(shù)與系統(tǒng)研發(fā)[D]. 陳湘芝.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2015
[7]民用航空發(fā)動(dòng)機(jī)維修成本分析與控制研究[D]. 許飛.中國(guó)民航大學(xué) 2014
[8]民航發(fā)動(dòng)機(jī)目標(biāo)在翼時(shí)間確定方法及其應(yīng)用[D]. 陳銀.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2013
[9]機(jī)電產(chǎn)品壽命預(yù)測(cè)方法研究[D]. 楊帥.電子科技大學(xué) 2013
[10]基于損傷力學(xué)的輪盤(pán)結(jié)構(gòu)疲勞—蠕變損傷分析及壽命預(yù)測(cè)[D]. 劉寧波.電子科技大學(xué) 2013
本文編號(hào):3711029
本文鏈接:http://www.sikaile.net/guanlilunwen/lindaojc/3711029.html
最近更新
教材專(zhuān)著