【摘 要】
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为了降低事故风险、追求经济效益,航空公司迫切需要提高对辅助动力装置(Auxiliary power unit,APU)的健康管理水平。本文为了实现对APU的剩余使用寿命预测,基于APU的性能参数建立了性能状态监测模型、单调退化的剩余使用寿命预测模型、非单调退化的剩余使用寿命预测模型。具体如下:(1)通过性能参数的表征特性研究,确定了判断性能退化的标准,进而建立了基于多尺度排列熵算法的APU性能监测
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为了降低事故风险、追求经济效益,航空公司迫切需要提高对辅助动力装置(Auxiliary power unit,APU)的健康管理水平。本文为了实现对APU的剩余使用寿命预测,基于APU的性能参数建立了性能状态监测模型、单调退化的剩余使用寿命预测模型、非单调退化的剩余使用寿命预测模型。具体如下:(1)通过性能参数的表征特性研究,确定了判断性能退化的标准,进而建立了基于多尺度排列熵算法的APU性能监测模型,用于确定寿命预测的时刻点;算例验证了模型在识别APU性能退化的效果,用敏感性分析确定了最佳的参数选择。(2)针对性能参数单调退化的情况,退化规律容易描述,本质是一个回归问题,所以使用一种优化相关向量进行剩余使用寿命预测。首先,提出了兼顾效率和精度的改进核函数,用天牛须搜索算法对相关向量机的核参数进行优化,建立寿命预测模型;然后,在报文中提取单调退化的排气温度(Exhaust gas temperature,EGT)参数,建立了EGT的退化趋势模式库;最后,算例验证成功实现了APU热部件的剩余使用寿命预测。(3)针对性能参数非单调退化的情况,其规律很难用回归模型描述,所以提出改进广义更新过程,用于APU剩余使用寿命预测。根据修后性能参数信息,用回归算法建立了健康指标模型,由于修理度为定值无法反映实际的维修状况,对Kijima虚寿命理论中修理度的确定方法进行改进。算例验证表明,相较于同类型模型,改进广义更新过程有更高的寿命预测精度。
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