基于D—S证据理论的航空发动机状态评估研究

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航空发动机是飞机最核心的部件之一,其安全性、可靠性和经济性一直是航空发动机制造商、维修厂商和航空公司等相关部门关注的焦点。因此为了航空发动机能够安全运行,本文针对航空发动机状态监测数据的多参数性、不确定性和冲突性,提出了基于D-S证据理论的航空发动机健康状态评估。首先,采用D-S证据理论的方法对航空发动机进行状态评估。基于隶属度函数和权值构造证据体,通过多源信息融合实现航空发动机的健康状态评估,并以实例加以验证。其次,在证据理论的基础上,建立人工神经网络与证据理论相结合的评估模型。将隶属度计算后的传感器参数作为神经网络的输入,对神经网络进行训练,以输出识别率构造证据理论的基本可信度值,经过信息融合处理得到具体健康状态等级。对仿真实例进行验证,表明基于D-S证据理论和神经网络方法在状态评估领域应用的有效性。最后,对视情维修策略和基于状态的维护决策模型进行阐述,根据航空发动机状态评估结果,讨论不同状态下航空发动机的维护方式选择问题,基于半马尔科夫过程建立了发动机不完美维护模型,为进一步制定维护策略打下基础。
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