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题名基于证据推理和置信规则库的涡扇发动机故障预测
被引量：3
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作者
朱海龙
贾如侠
张亮
贺维
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机构
哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院
战略支援部队航天系统部装备部装备保障队
中国人民解放军火箭军工程大学
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出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第9期2074-2086,共13页
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基金
中国博士后科学基金(2020M683736)
黑龙江省自然科学基金(LH2021F038)
+4 种基金
黑龙江省大学生创新实践项目(202010231009,202110231024,202110231155)
哈尔滨师范大学博士科研启动金项目(XKB201905)
哈尔滨师范大学研究生质量培养提升工程项目(1504120015)
哈尔滨师范大学研究生学术创新项目(HSDSSCX2021-29)
哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院自然科学基金(JKYKYZ202102)。
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文摘
针对某型涡扇发动机故障预测的问题,提出一种基于证据推理和置信规则库的涡扇发动机故障预测模型。为描述涡扇发动机的健康状态,利用证据推理算法融合发动机系统状态信息;结合先验知识建立混合驱动的置信规则库仿真预测模型;采用投影协方差自适应进化策略用于优化模型参数;通过实验验证了模型的有效性。研究结果表明:该方法不仅准确预测涡扇发动机故障风险概率,而且为故障诊断和维修保障提供了有力的支撑。
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关键词
涡扇发动机
证据推理
置信规则库
投影协方差自适应进化
故障预测
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Keywords
turbofan
evidential reasoning(ER)
belief rule base(BRB)
projection covariance matrix adaptive evolution strategy(P-CMA-ES)
fault prediction
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分类号
TP182
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
V263
[航空宇航科学与技术—航空宇航制造工程]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于结构性能的大型贮液箱最优维护时机确定
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作者
陈媛
周志杰
明志超
王杰
张亮
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机构
火箭军工程大学导弹工程学院
战略支援部队航天系统部装备部装备保障队
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出处
《中国测试》
CAS
北大核心
2023年第2期1-7,14,共8页
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基金
国家自然科学基金(61833016)
陕西省杰出青年科学基金(2020JC-34)。
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文摘
为解决大型贮液箱存在的先验信息缺失、维修策略制定不合理等问题,该文提出一种基于结构性能的大型贮液箱最优维护时机确定方法。首先,利用维纳过程对贮液箱指标监测数据的未来变化趋势进行预测。其次,基于改进的置信规则库推理方法,构建贮液箱结构性能状态评估模型。然后,基于评估结果,在满足结构稳定性要求前提下,以单位时间内平均维护成本最小为目标,确定最优维护时机。最后,以50000 m^(3)的石油储罐为例,进行实验验证,说明所提方法的有效性。
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关键词
大型贮液箱
置信规则库
性能评估
最优维护
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Keywords
large liquid tanks
belief rule base
performance assessment
optimal maintenance
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分类号
TP207
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TB9
[机械工程—测试计量技术及仪器]
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