融合状态监测信息的航空发动机运行可靠性评估理论与方法研究

The new theory and technology of reliability assessment are urgently demanded in the fields of aerospace, power generation equipment, CNC machining, weapons etc. For the difficult problems of small sample, and stochastics, and nonlinear vibration of aeroengine operational reliability assessment, fault probability distribution and fault mode of effect will be considered from the point of dynamic monitoring information. New theory of modeling reliability will be established based on features extraction online actively under dynamic operating condition. New methodology of dynamic reliability assessment based on vibration signal and pressure signal under active monitoring will be proposed.Scientificity and accuracy of assessment effect will be investigated thoroughly. New method of online dynamic reliability prediction will be further studied using technology of ensemble learning combined multiple characteristics of variable.Theoretical basis will be provided for predictive degradation trend. Miniature aeroengine and large aeroengine will be jointly adopted for experimental study. Miniature aeroengine will be tested in different running states in order to meet effective assessment and prediction of reliability, and will be validated by large aeroengine. The research will intend to unify static offline with dynamic online for reliability assessment. A positive significance will be produced to solve key technical problems of the safe operation for aeroengine, and to guarantee aviation safety.

航空航天、发电设备、数控加工、武器装备等机械重大设备迫切需求运行可靠性评估的新理论与方法。本项目针对航空发动机小样本、随机性、非线性振动的运行可靠性评估难点问题，从航空发动机运行状态监测信息的角度考虑故障概率分布及故障模式的影响，建立在线、主动、动态运行下融合动态信号的可靠性建模新理论，提出主动监测下基于振动、压力信号特征提取的动态可靠性评估新方法，并探究评估的科学性、精确性。针对航空发动机在线运行故障数据的有限性小样本及非完备性，提出一种多特征联合变量的集成学习方法，实现在线动态可靠性预测，为推知劣化趋势提供理论依据。采用微型航空发动机和大型航空发动机试验相结合的办法，实现微型航空发动机在不同状态在线运行下可靠性的有效评估及预测，并进行大型航空发动机的试车验证。研究拟达到静态离线与动态在线的可靠性评估有机统一，对解决航空发动机安全运行的可靠性关键技术问题，保障我国航空安全具有积极的意义。

航空航天、发电设备、数控加工、武器装备等机械重大设备迫切需求运行可靠性评估的新理论与方法。本项目针对航空发动机小样本、随机性、非线性振动的运行可靠性评估难点问题，从航空发动机运行状态监测信息的角度考虑故障概率分布及故障模式的影响，建立在线、主动、动态运行下融合动态信号的可靠性建模新理论。通过实时监测航空发动机转子系统的运行状态，采集转子不同运行阶段的振动信号，从不同角度提取能够反映发动机转子运行状态的有效信息，结合KPCA核主成分分析、归一化小波信息熵以及威布尔比例故障率等可靠性评估模型，实现了对转子系统实时动态的可靠性评估，同时建立基于多特征联合变量集成学习方法的智能故障诊断模型，对转子系统各部件出现的故障状况进行及时准确地定位。同时建立基于多特征联合变量集成学习方法的智能故障诊断模型，对转子系统各部件出现的故障状况进行及时准确地定位。在不同损伤程度和作用载荷条件下，建立转子系统部件动力学和有限元分析模型，为深入研究其故障机理和内部结构非线性环节对宏观系统动力学参数的影响规律提供了理论依据。本研究通过提取与故障相关的特征信息进行可靠性分析，提出了重大设备可靠性评估的技术和方法，总结出适用于工程问题的运行可靠性分析软件模块，以及基于动态监测信息的可靠性评估软件，实现了微型航空发动机整机和大型航空发动机整机上进行工程验证,对于提高航空发动机研发过程中的结构可靠性具有重要的科学理论意义和工程应用价值。

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