民航发动机性能评估方法与视情维修决策模型研究

摘要

价值高昂、结构复杂的航空发动机构成了飞机的心脏。为了有效地保障其规定的高可靠性、安全性和经济性，国内、外航空公司已普遍采用经济、合理的视情维修（Condition-based maintenance, CBM）策略。然而，由于民航发动机各单元体/子系统之间的复杂性、运行监控信息的不确定性以及维修阈值的模糊性，航空公司当前在发动机运行管理与CBM决策过程中还存在着一些亟待解决的问题。本文基于这一工程背景，结合民航总局重点基金项目“民航发动机性能预测与维修成本控制研究”，利用多元参数建模思想，对发动机随机劣化过程中存在的性能综合评估、随机失效过程建模、换发优化决策及送修等级决策等CBM决策方面的关键和核心问题进行了深入的研究，并经相关航空公司的实证分析，表明所提出的理论建模方法是有效、合理的，具有很大的实用价值。主要研究内容如下： （1）鉴于目前工程实践中所用的单参数评估方法存在的诸多不足，根据客观赋权法的思想，采用粗糙集与模糊数学理论相结合的模糊信息熵权法研究了基于多参数的发动机性能综合评估问题，拓展了传统的综合评估方法；在工程实例计算中通过将模糊信息熵权法与单参数评估法、主成分分析法等传统评估方法加以对比，表明该方法勿需任何先验知识、决策过程中损失的客观信息较少，因此通过该方法对发动机性能的综合评估，可以更加准确地把握发动机机队的运营状况。该方法目前已在国内航空公司得到初步应用，发动机维护工程师经过多个工程实例验证了该方法的有效性。 （2）性能衰退是导致民航发动机换发的重要原因，但是在实际中该衰退过程的随机性增加了实际维修决策的难度。因此，针对发动机随机失效过程的维修决策建模问题，首次提出了将发动机性能衰退导致换发的在翼时间视为寿命数据进行生存分析的建模思想。文中分析了数据的截尾机制、协变量相关性及筛选基本原则等问题；进而研究了生存分析中广泛应用的比例强度模型（Proportional intensity model，PIM）的构成特点；在此基础上，综合考虑状态参数、维修历史等协变量对系统的影响效应，提出了应用于复杂系统的扩展型PIM（Gerenalized PIM，GPIM），并详细推导了该模型在全参数和半参数两类情形下的参数估计的求解过程。 （3）民航发动机运行过程中执行CBM策略的核心内容是换发决策，优化目标是在满足规定可靠性的前提下实现维修成本的最小化。首先研究了状态、维修等协变量对发动机系统劣化的影响效应，并采用GPIM求解出系统的失效强度函数和可靠性函数；其次，以长期的平均维修成本为目标函数进行维修阈值的优化，以CF6型发动机的历史故障数据为例，得到了相应的发动机换发决策控制限曲线，从而为航空公司实际维修决策提供了准确的量化指标。该类建模方法还可以推广应用到其他型号发动机的维修决策中，因此具有重要的实用价值。 （4）当在翼发动机整机性能衰退、需要立即换发送修时，对送修等级的决策是航空公司目前面临的一个难题。基于民航发动机的状态监控信息，提出了采用变精度粗糙集（Variable Precision Rough Set，VPRS）理论方法来挖掘反映送修等级和状态参数之间内在关联性的决策规则。其中，针对连续型条件属性数据的离散化问题，本文利用自组织神经网络和不相容评估相结合的方法来处理连续数据的离散化问题。通过实例验证表明：由该方法所获取的知识规则为发动机维护工程师制定合理的送修等级提供了积极的辅助作用，因而具有较大的参考价值。