航空发动机机队维修决策优化方法与关键技术

In view of the deficiency of the currently used aeroengine maintenance decision support scheme in the maintenance work plan optimization of aeroengine parts and components, limited capacity for unscheduled disturbance prediction, emergency response, and the consequently grim situation, such as imbalanced removal rate, excessive spare aeroengines and high failure rate, a new program is proposed based on preliminary technique framework. This program aims to solve the key scientific and technological issues in aeroengine fleet maintenance decision support, and its objective is globally optimizing the full maintenance cost over each aeroengine’s whole life cycle from the perspective of the fleet. To achieve this objective, not only the relationship between aeroengine fleet maintenance costs and maintenance control variables should be studied, the full cost model entailing cost sources from maintenance, fuel, spare part and inventory also needs to be built. Furthermore, the theoretical model and optimization algorithms for fleet state monitoring, airline maintenance, short term and long term maintenance scheduling, work scope planning would be fully exploited. Based on these models and techniques, a configurable and expandable aeroengines fleet maintenance decision support system would to be developed and authenticated for industrial application. This program is intended to provide concrete theoretical and technical basis for upgrading domestic level of domestic aeroengine fleets security monitoring, maintenance planning, global scheduling, and eventually enables airlines to achieve the goal of lean aeroengine fleet management.

针对目前的航空发动机维修决策方法对发动机部件和单元体的维修优化不够，对非计划扰动因素的预测和应对能力不强，以及由此带来的发动机拆换率不均衡、备发数量偏多和故障率偏高的严峻形势，基于前期技术方案，本项目致力于解决航空发动机机队维修决策优化的关键科学技术问题，提出面向全寿命、全机队和全成本的航空发动机维修决策优化的技术路线，研究航空发动机机队运维成本与维修决策变量之间的相关性，建立由维修成本、燃油成本、备发成本等成本单元组成的航空发动机机队运维全成本模型，构建航空发动机机队状态监测、航线维修、短期送修计划、中长期送修计划、维修工作范围制定的理论方法和优化模型，并提出优化模型的求解算法，在此基础上，建立构件化、易扩展的航空发动机机队维修决策优化支持系统并完成系统的应用验证，为提高我国航空公司的发动机机队安全监测、维修决策和全局调度的水平，实现航空发动机机队工程管理的精益化奠定理论和技术基础。

科学合理地进行维修决策是降低发动机运维成本的关键。目前发动机维修决策方面的研究存在三点不足：①没有实现全寿命期的全局优化；②假设整机性能恢复值与各单元体的性能恢复值成线性关系；③在优化模型建立时主要考虑的是维修成本，没有考虑包含燃油成本和备发成本在内的其他成本。本项目针对上述不足，从全寿命全机队全成本角度出发，致力于解决发动机机队状态监测、机队送修时机优化、维修工作范围优化等科学技术问题，为实现我国航空公司发动机管理的精益化奠定理论和技术基础。本项目主要取得如下主要成果：.（1）在机队状态监测与航线维修决策优化方面，提出了基于动态加权核密度估计集成学习机的性能参数短期预测方法、基于DBSA-GMM的性能参数长期预测方法、基于多部件系统建模的部件性能诊断方法、基于QAR数据的发动机点形式异常检测方法、基于ACARS数据的发动机时间序列形式异常检测方法、基于多性能参数趋势分析的发动机故障诊断方法、基于QAR数据的涡轮叶片蠕变损伤评估方法、基于非齐次泊松过程的风扇叶片外物损伤风险评估、基于半马尔可夫模型的热端组件剩余寿命预测与检查间隔优化、水洗效果评价与水洗时机优化方法。.（2）在机队送修计划与维修工作范围优化方面，提出了基于启发式算法的机队维修计划短期优化方法、基于比例风险模型的机队平均送修间隔预测模型、机队中长期调度计划动态优化方法、基于SMTS的发动机修后性能预测模型、基于增量式知识学习的单元体维修等级决策方法、机队全寿命维修成本预测方法、基于强化学习的单机中长期维修策略优化方法、基于粒子群优化的发动机全寿命维修决策方法、基于深度Croston方法的机队备发需求预测模型、面向全寿命成本最优的机队维修策略优化方法。.（3）在原型系统研制与验证方面，提出了支持多协议的发动机性能参数采集方法、性能参数大数据存储方法、基于多BOM集成的运维数据集成模型，研制了可定制的基础平台与业务构件，在国航、山航、川航进行了应用验证。

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