【摘 要】
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在飞机运转过程中,发动机设备会由于疲劳、磨损、老化等原因发生状态衰变。运行状态衰变的航空发动机会导致飞机安全性能的下降,并且会增加飞机的维护成本。为了防止飞机发动机在较差状态下运转,可以对其进行适当的维护行动,例如检测、修理或更换等。但是,如果对飞机发动机进行过度维护,则会干扰运行,使得停机时间增加。因此,制定合理的飞机发动机维护策略至关重要。本文主要通过强化学习方法对飞机发动机衰变问题进行研究。
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在飞机运转过程中,发动机设备会由于疲劳、磨损、老化等原因发生状态衰变。运行状态衰变的航空发动机会导致飞机安全性能的下降,并且会增加飞机的维护成本。为了防止飞机发动机在较差状态下运转,可以对其进行适当的维护行动,例如检测、修理或更换等。但是,如果对飞机发动机进行过度维护,则会干扰运行,使得停机时间增加。因此,制定合理的飞机发动机维护策略至关重要。本文主要通过强化学习方法对飞机发动机衰变问题进行研究。根据飞机发动机运行过程中的状态监测信息、事件信息、维修信息等,建立飞机发动机状态评估模型,识别飞机发动机运行过程中的一些异常参数,为维修决策提供支持,以延长发动机的使用寿命。采用离散状态下的马尔可夫决策模型对飞机发动机的状态进行表征,并建立不完美维护情况下的飞机发动机恢复模型。最后针对一个研究实例,采用Q学习方法对此衰变模型进行求解,获得飞机发动机的平均回报和基于状态的预测维护策略,具有一定的实践指导意义。
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