国家自然科学基金(U1233115)
- 作品数：13 被引量：103H指数：6
- 相关作者：王华伟施志坚徐璇刘晓娟汪雷更多>>
- 相关机构：南京航空航天大学中国人民解放军军械工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省研究生培养创新工程项目中国民航总局科技基金更多>>
- 相关领域：航空宇航科学技术自动化与计算机技术一般工业技术理学更多>>
- Weibull寿命型产品可靠性序贯验证试验方法被引量：1
- 2015年
- 国内外文献所提出的产品可靠性验证试验均基于产品寿命服从指数分布的假设,给出的试验标准对大多数机电产品并不适用;针对这一问题,根据非电子产品的序贯抽样试验和指数分布的序贯试验理论,推导了Weibull寿命型产品可靠性序贯验证试验方案,着重比较论述不同方案下的试验结果及其差异,为Weibull寿命型产品的序贯验证试验提供理论指导。
- 王琳吴海桥宗茜茜
- 关键词：WEIBULL分布
- 一种空管应激情绪量化仿真方法被引量：1
- 2016年
- 民航管制员工作的特殊性决定其频繁处于心理应激状态,对空中管制安全产生较大影响。为量化多因素影响下管制员心理应激反应,论文分析了管制员主要应激源,运用范德波尔方程模拟了管制员在应激源作用下的情绪变化,利用隐马尔可夫法分析了管制员应激源与工作状态之间的关系,并基于典型人格管制员实际月度工作情景仿真,得到了外界应激源刺激下其情绪发展变化曲线,为准确掌握管制员应激状态、制定应激管理措施提供了科学依据。
- 刘继新吴懿君尹旻嘉田文
- 关键词：空管情绪范德波尔方程隐马尔可夫模型
- 考虑多退化失效和突发失效之间竞争失效的可靠性评估方法被引量：16
- 2017年
- 提出了考虑多退化失效和突发失效之间竞争失效的可靠性评估方法。由协方差分析了多元退化信息之间的相关性及相关程度,建立多退化失效模式的可靠性评估模型,且选用了多元正态分布来建立模型。构建基于退化量突发失效的条件概率,分析退化失效对突发失效的影响,通过多个退化模式的退化失效与突发失效的联合概率分布函数建立竞争失效的可靠性评估模型。最后以航空发动机的失效数据为例,验证了模型的有效性。
- 刘晓娟王华伟徐璇
- 关键词：系统可靠性评估
- 基于PDM的TC取证信息管理系统开发
- 2016年
- 为改变发动机型号合格取证信息化管理水平落后的现状,加快适航取证工作进程,在对航空发动机型号取证工作进行深入研究的基础上,以PDM(产品数据管理)系统为平台,使用Java语言和Eclipse工具,对Teamcenter进行定制和二次开发,设计开发了发动机型号合格取证信息管理系统。通过系统可以对发动机型号合格取证工作总体进度进行监控,并且实现了对取证文档、审定流程和取证人员及其权限控制的一体化管理。提高了航空发动机型号取证工作效率,推动了发动机适航取证工作的信息化进程。
- 汪雷李艳军曹愈远赵苏阳付利霞
- 关键词：PDM信息管理适航管理
- 基于多尺度排列熵和长短时记忆神经网络的航空发动机剩余寿命预测被引量：10
- 2019年
- 针对航空发动机性能退化失效的变点和多状态参数的时间序列预测,构建了基于多尺度排列熵算法和长短时记忆神经网络的剩余寿命预测模型;使用多尺度排列熵算法对时间序列进行变点分析,求解出性能退化过程中的突变点,得到了有故障征兆的性能退化起始点;构建了包含多变量的长短时记忆神经网络模型,将多个状态参数代入到模型中得到对应的剩余寿命;将变点后的航空发动机多状态参数和剩余寿命作为样本,代入到长短时记忆神经网络模型中进行多步和多变量的时间序列预测;通过综合航空发动机状态参数变点分析方法和时间序列预测模型,得到最终的剩余寿命预测结果。研究结果表明:多尺度排列熵算法能够及时监控各个状态参数的变化,当发现状态参数异常时,排列熵的值会发生跳变,从而有助于及时发现故障征兆;长短时记忆神经网络模型通过门控单元对长时间序列数据进行信息筛选,充分保留了有效信息用于时间序列预测;多变量长短时记忆神经网络能够对多状态参数进行同步分析,并且将状态参数直接与剩余寿命相对应,提高了模型效率;通过多尺度排列熵算法和长短时记忆神经网络模型的结合,能够考虑到航空发动机的多退化模式,得到更符合实际退化过程的剩余寿命预测结果;经过算例分析,提出方法的剩余寿命预测的均方根误差为5.3,与长短时记忆神经网络、反向传播神经网络和支持向量机相比,误差分别降低了63%、72%和78%。
- 车畅畅王华伟倪晓梅付强
- 关键词：航空发动机剩余寿命预测变点
- 基于Teamcenter的航空发动机适航信息管理系统
- 2014年
- 为改变我国适航信息化管理水平落后的现状,推进民用航空迅速发展,在深入研究民用航空发动机适航取证工作的基础上,以航空发动机型号合格审定为对象,基于Teamcenter平台的权限管理、数据管理及流程控制等功能模块,设计开发了航空发动机适航信息管理系统,建立了适航取证工作的系统化、规范化管理平台,将取证人员、文档、审定流程充分融合,通过软件平台全方位统一管理,极大提高了工作效率,加快了适航取证的步伐。
- 马安祥李艳军汪雷汪震宇安罡
- 关键词：适航取证信息管理TEAMCENTER航空发动机
- 改进降噪自编码的航空发动机气路故障诊断被引量：14
- 2019年
- 为提高故障诊断准确度,针对航空发动机气路故障中状态参数非线性强且易受噪声污染的问题,提出一种改进降噪自编码的航空发动机气路诊断方法。该方法在降噪自编码器(denoising autoencoder,简称DAE)基础上,采用改进萤火虫算法(firefly algorithm,简称FA)优化的径向基(radial basis function,简称RBF)神经网络,进行航空发动机故障诊断,DAE能够提取出更利于故障诊断的深层鲁棒特征。为了进一步提高算法的诊断准确度,引入惯性权重与自适应光强因子的改进FA来优化RBF网络从而得到萤火虫径向基(firefly radial basis function,简称FRBF)网络,再将DAE提取的特征导入其中进行故障诊断。通过实例,将提出方法与原始DAE、单独的FRBF、支持向量机(support vector machine,简称SVM)和RBF这4种算法进行对比,结果表明,所提出方法诊断精度最高,达到98.1%,且算法性能稳定,鲁棒性也优于其他几种方法。
- 洪骥宇王华伟车畅畅倪晓梅
- 关键词：航空发动机故障诊断萤火虫算法径向基网络
- 基于改进信息融合的航空发动机状态评估方法被引量：2
- 2015年
- 针对航空发动机状态监测数据的模糊性和随机性,结合贝叶斯粗糙集和D-S证据理论,提出一种改进信息融合的状态评估方法。首先对样本数据进行离散化处理,通过基于区分矩阵的属性约简算法对影响发动机性能的特征参数进行提取,生成最佳决策表。然后根据置信增益函数重新定义了贝叶斯粗糙集,利用贝叶斯粗糙集的支持度和置信增益函数作为证据的支持程度,得到各准则下的证据基本信任分配。最后利用证据合成法则对多个证据进行合成,得到评估结果。通过实例计算,验证了改进方法应用在航空器发动机状态评估中的有效性以及在处理不完备信息问题时的优越性。
- 施志坚王华伟
- 关键词：航空发动机信息融合证据理论
- 基于多元联系数集对分析的航空维修风险态势评估被引量：38
- 2016年
- 为提高航空维修风险评估的有效性,引入多元联系数集对分析理论,将评估系统中的确定与不确定因素作为一个整体进行处理。在考虑专家权重的基础上,运用不确定层次分析法确定各评估指标的权重区间,并通过三元联系数的联系度表达式将权重区间转化为权重精确值。对三元联系数的不确定项进行拓展得到五元联系数表达式,以此为基础建立风险的同异反评估模型。根据由该模型计算出的集对势结果对系统风险态势进行评判,并利用各阶偏联系数对风险发展趋势进行分析,实现静态和动态评估的有效结合。以某航空公司维修基地为实例,计算和分析结果表明了该方法在系统风险评估及趋势分析中的可行性与有效性。
- 施志坚王华伟王祥
- 关键词：航空维修集对分析风险评估
- 基于降噪自编码器的航空发动机性能退化评估被引量：8
- 2018年
- 针对航空发动机性能退化的形式及规律,提出一种基于降噪自编码器的航空发动机性能退化评估方法。针对采集的航空发动机6个状态监测参数,采用降噪自编码器,利用贪婪逐层训练算法,挖掘各参数对发动机性能的深层影响,提取出更有利于评估的数据特征,进行性能退化评估。将提出的算法与BP(back propagation)神经网络以及支持向量机得到的结果进行测试比较,测试表明:提出的方法准确率有所提高,达到93.5%,具有较强的鲁棒性,在信噪比为10dB时准确率达到84.5%,并且能够防止航空发动机状态监测中小样本过拟合的问题。
- 洪骥宇王华伟倪晓梅
- 关键词：鲁棒性
