【摘要】：針對航空發(fā)動機的試驗樣本量和故障數(shù)據(jù)少,采用傳統(tǒng)的數(shù)學平均值法對其平均故障間隔時間(MTBF)評估不能反映其真實可靠性水平的問題,基于Bayes理論,把歷史試驗數(shù)據(jù)視為先驗信息,采用矩等效方法確定先驗分布,然后通過Bayes理論綜合現(xiàn)場試驗數(shù)據(jù),建立了一種基于Bayes理論的航空發(fā)動機MTBF評估方法。該方法可以擴大MTBF評估所需的信息量。采用所提出的Bayes方法 對某航空發(fā)動機MTBF進行評估,得到其MTBF評估值為302.68h,比采用數(shù)學平均值法約提高了18.7%,評估結(jié)果更符合實際。表明該方法可應用于航空發(fā)動機MTBF的評估。
[Abstract]:In view of the fact that there are few test samples and fault data of aero-engine, the traditional mathematical average method can not reflect the true reliability level of aero-engine by using the traditional mathematical average method to evaluate its average fault interval time, based on Bayes theory. The historical test data are regarded as prior information and the prior distribution is determined by the moment equivalent method. Then a MTBF evaluation method of aero-engine based on Bayes theory is established by synthesizing the field test data based on Bayes theory. This method can expand the amount of information needed for MTBF evaluation. The proposed Bayes method is used to evaluate the MTBF of an aeroengine, and the MTBF evaluation value is 302.68 h, which is about 18.7H higher than that of the mathematical average method. The evaluation results are more practical. It shows that this method can be applied to the evaluation of aero-engine MTBF.
【作者單位】： 北京理工大學機電學院;中國航空發(fā)動機集團有限公司沈陽發(fā)動機研究所;中國兵器工業(yè)集團公司中國北方車輛研究所;
【分類號】：O212.8;V263.6

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