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1、基于可靠性的民用飞机计划维修的决策方法 基于可靠性的民用飞机计划维修的决策方法维修是保证民用飞机持续适航的重要手段,故在飞机设计、制造和运营的整个过程中,维修都是必须重点关注。 例如,在民用飞机设计制造时就开始编制维修大纲、维修手册等,在飞机运用中又必须实施维修活动、记录维修信息。 合理的维修降低维修成本不仅可以为飞机制造商赢得市场而且还能为航空公司节约成本,因此维修是飞机的重要保障性工作。 本文主要从可靠性评估、维修策略和维修任务组合优化三个角度讨论了民用飞机的维修。 首先,准确的可靠性评估是民用飞机维修决策的基础,没有准确的可靠性信息很难对维修做出正确的评判。 维修策略是根据维修项目的可靠
2、性、特点和需要确定每个维修项目合理的维修方式。 最后,在实际执行维修活动时,往往还要对维修任务进行优化组合形成维修工作包,这不仅是组织管理维修活动的需要,而且还能降低维修成本。 民用飞机使用过程中经常产生各种截尾小样本,这增加了可靠性评估的困难。 鉴于截尾样本的真实寿命与完全样本有相同的分布,若把截尾样本转化成完全样本,则可按照完全样本的频数的比例估算截尾样本折算的频数。 一方面在该频数的基础上改进了标准寿命表估计和乘积限估计,使得它们能准确地估计各类截尾样本。 另一方面,把该频数作为权重因素之一,并结合顺序统计量在标准分布下的方差,形成能精确估计各类截尾样本的加权最小二乘法。 由于截尾数据的
3、似然函数中含有概率分布函数而导致MLE性能下降,本文在构造截尾事件及其概率密度函数的基础上,形成了截尾数据的概率密度函数。 用截尾数据的概率密度函数替代传统MLE使用的概率分布函数,再与完全样本的概率密度函数共同构造似然函数。 这样似然函数就全部由概率密度函数组成,故改进的MLE符合MLE定义的。 大量的仿真实验证明本文改进的方法可以很好评估截尾小样本的可靠度,比传统MLE估计得更加准确。 尤其是当样本中截尾数据的比例比较高的情况下,本文改进方法的优势更加明显。 从评估升降舵作动器和副翼作动器的可靠性的实例中可以看出,和传统方法相比,本文改进方法评估的可靠性倾向于保守而且更加精确。 通常在衡量
4、民机可靠性时,都假设在整个寿命周期内风险有相同的规律并且故障服从同一个分布,故在整个寿命周期内使用统一的可靠度模型。 事实上,民用飞机中许多设备的故障风险都很复杂,往往随运行时间有不同的特点甚至呈现多峰性,例如浴盆曲线,因此在整个寿命周期内用单一模型拟合设备可靠度的方法往往有较大的误差。 如果根据风险变化的特点把整个寿命周期分成不同的区间,则分段拟合就可以更准确地逼近可靠度的变化。 故本文把风险当作分段函数,提出了两类分段可靠度分布:一类风险函数是连续的;另一类风险函数可以是间断的。 为了估计分段可靠度模型的参数,在对寿命样本进行聚类的基础上,本文讨论了分段可靠度分布的回归估计和极大似然估计。
5、 最后,因为通常的信息准则不适合分段分布模型,本文改进了信息准则以评价分段可靠度模型的优劣。 经过大量的实验和仿真验证,本文的分段可靠度模型和它的估计方法比传统的单一模型更精确,尤其是在风险具有阶段性和多峰性时。 分段风险模型在评估发动机引气系统和前缘襟翼接近传感器的可靠度中表现良好,说明了分段可靠度模型有很好的实用性和准确性。 在准确评估可靠性后,合理地选择维修策略制定优化的维修决策是飞机维修保障的关键。 目前,尽管功能检查是飞机维修中最常用的维修策略,功能检查的实际应用遇到两大问题:在某些条件下检查的准确度不够高;缺少潜在缺陷和延迟时间的实际样本。 目前的功能检查模型多数没有考虑维修项目实
6、际退化过程对维修策略的限制,许多理论上很好的检查策略在实际中却不很准确,不能准确发现故障。 根据退化过程对检查间隔的约束,针对时间延迟模型的功能检查,建立有约束的不等间隔检查的费用率优化模型,并且提出了衡量检查准确性的指标。 本文假设故障率在潜在缺陷发生前后是明显不同的,然后提出一个分段分布和基于KS检验的时间序列层次聚类方法来估计潜在缺陷的发生时间。 然后,能从寿命样本中提取出延迟时间样本,进一步估计出延迟时间分布。 最后,因为寿命是延迟时间和潜在缺陷时间的总和,这样在寿命分布被估计出后潜在缺陷时间可以轻松估计出。 最后把本文的维修决策模型应用到民用飞机的减速控制系统中取得了良好的效果。 实
7、例和仿真结果都显示:不等间隔的检查策略要比等间隔的检查策略更加经济;和无约束的检查模型相比,有约束的检查模型虽然费用率数值可能不是最优,但是其确定的检查策略更加高效准确并符合工程实际。 另外,在民用飞机的维修领域,单目标模型有时是单调的,不存在最优值,不能求出最优维修策略。 故本文综合考虑多个目标,为维修策略建立多目标规划模型,就可以求出同时接近多个目标的最优策略。 并且提出一个新的中心对称的单纯形优化方法来求解该多目标优化问题。 实验证明本文的维修模型能取得更高效更准确的决策。 维修任务优化组合不仅便于组织管理维修活动而且还能降低维修成本。 但是在各种约束下实现维修任务的最优组合,不仅涉及数值计算而且还是个NP难问题。 本文讨论了用遗传算法和聚类模型两个方法实现维修任务的组合优化。 首先,本文提出了一种适合求解组合优化问题的遗传算法-基于簇遍历的遗传算法,以定时更换策略的块替换为例子,实现了维修任务的优化组合。 当只已知维修任务的间隔及其浮动范围时,本文改进了模糊C均值聚类的模型以实现了维修任务的优化组合。 改进FCM模型中消除了代表聚类中心的变量,降低了维数。 在试验中,新的算法和模型都取得了良好效果。 内容仅供参考
