【摘 要】
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本文基于对航空发动机的多源监测数据的分析和发动机的当前健康状态的评估,期望能提高基于预测的发动机维修决策能力,实现航空发动机的故障预测与健康管理（Engine Prognostics and Health Management,E-PHM）。航空发动机剩余使用寿命（Remaining Useful Life,RUL）预测是E-PHM技术的关键。本文以航空发动机的多源监测参数为研究起点,通过对“发动
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本文基于对航空发动机的多源监测数据的分析和发动机的当前健康状态的评估,期望能提高基于预测的发动机维修决策能力,实现航空发动机的故障预测与健康管理（Engine Prognostics and Health Management,E-PHM）。航空发动机剩余使用寿命（Remaining Useful Life,RUL）预测是E-PHM技术的关键。本文以航空发动机的多源监测参数为研究起点,通过对“发动机性能监测参数的选择、剩余使用寿命的预测和维修决策的风险分析”三方面内容进行研究。首先,本文通过参数特征识别、改进的K-邻近算法、退化敛散性分析、数据无量纲处理、基于可靠性的加权融合方法进行发动机多源监测参数的选择、预处理与一维健康指标生成。其次,考虑到发动机性能变化具有多阶段退化的特点,本文设计了退化过程相似性匹配算法进行RUL预测。该算法首先采用密度聚类算法进行发动机多阶段退化分割,然后采用卡尔曼滤波（Kalman Filter,KF）与无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter,UKF）算法对一维健康指标进行滤波处理,最后进行退化模型相似性匹配的RUL预测。再次,在具备充足“正常到失效”样本的情况下,通过上述预测算法,对比了原生数据匹配、KF数据匹配与UKF数据匹配的预测精度,并给出了各方法的RUL预测的点估计和区间估计,结果表明基于UKF数据的预测结果具有较高的精确性与稳定性。最后,采用最小二乘蒙特卡罗方法给出了基于RUL的维修等待期权估值方法,分析了E-PHM给予的等待价值与维修时间之间的定量关系,通过从等待价值的计算得出最佳维修时刻的估计。
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