一种航空发动机的维修决策方法、设备和介质技术

技术编号:21894861 阅读:12 留言:0更新日期:2019-08-17 15:40
本发明专利技术公开了一种航空发动机的维修决策方法,包括步骤:以预设频率对每一架次中的至少一种发动机参数进行数据采集,并构建与每一种发动机参数所对应的时序数据集;对时序数据集进行异常检测,以确定在每一架次中至少一种异常的发动机参数,并构建异常参数集;对异常参数集进行关联分析,并得到异常的发动机参数之间的关联规则;根据关联规则确定需要维修的设备。本发明专利技术还公开了一种计算机设备和存储介质。本发明专利技术通过关联规则可以避免出现飞机发动机的二次维修情况。

A Maintenance Decision Method, Equipment and Media for Aeroengine

【技术实现步骤摘要】
一种航空发动机的维修决策方法、设备和介质
本专利技术涉及计算机
,具体涉及一种航空发动机的维修决策方法、设备和介质。
技术介绍
从上世纪90年代至今,航空装备技术飞速发展,尤其是在军事战略的调整以及航空装备作战使用样式发生变化的大环境下,飞机地面保障的要求越来越高,而保障飞机发动机在其中是最为根本的因素。军事科技的飞速发展对飞行发动机的保障以及故障预测提出了更高的要求。但是在长期的发展中,飞机发动机的保障技术总是落后于其他航天装备的技术。原有的飞机发动机保障体系在新装备条件下面临巨大的挑战,而对其保障的不到位,会大大降低军用飞机的战备完好率。飞机发动机的健康管理缺乏量化分析,且在实际使用及维护过程中积累的经验和数据没能与设计数据很好地结合分析,造成理论与实际的脱离。飞机发动机发生故障时没有预警机制,机务外场设备维护人员对配备的飞机发动机,难以做到心中有数,预见性不足,且过度检修和检修不足现象并存,导致飞机发动机的完好率下降。当飞机发动机在发生故障后,现阶段的故障数据没有结构化,机务外场维护人员也很难针对故障现象及可靠性数据、指标数据等的综合分析,进行明确的故障诊断,从而很难找到最优的故障预测方法,进行飞机发动机更换。这使得飞机发动机维修成本增大,同时故障发动机也得不到良好的维护,导致资源的浪费。飞行发动机的维修决策是评判发动机健康状态的基础,它时刻影响着军用飞机的作战效率和维修保障效率,因此其在整个部队中的作用极为重要,所以,在大力发展航空装备的同时,如何为飞机发动机预测潜在异常情况并且提供有效的维修决策,也是地面保障领域中亟待解决的技术问题。专利技术内容有鉴于此,为了克服上述问题的至少一个方面,本专利技术实施例的提出一种航空发动机的维修决策方法,包括步骤:对每一架次中的至少一种发动机参数进行数据采集,并构建与每一种所述发动机参数所对应的时序数据集;对所述时序数据集进行异常检测,以确定在所述每一架次中的异常发动机参数,并构建异常参数集;对所述异常参数集进行关联分析,并得到所述异常的发动机参数之间的关联规则;根据所述关联规则在后续飞行中确定需要维修的设备。在一些实施例中,对每一架次中的至少一种发动机参数进行数据采集,并构建与每一种所述发动机参数所对应的时序数据集,进一步包括:以预设频率对每一架次中的至少一种发动机参数进行数据采集,对采集的所述每一架次的所述至少一种发动机参数所对应的数据进行预处理;利用预处理后的数据构建所述时序数据集。在一些实施例中,所述预处理包括数据去噪、缺失数据填补以及归一化处理。在一些实施例中,对所述时序数据集进行异常检测,进一步包括:判断所述时序数据集是否服从正态分布;响应于所述时序数据集服从正态分布,利用基于3σ法则进行异常检测;响应于所述时序数据集不服从正态分布,利用基于四分位法进行异常检测。在一些实施例中,利用Anderson-Darling方法判断所述时序数据集是否服从正态分布。在一些实施例中,对所述异常参数集进行关联分析,进一步包括:利用FP-Growth算法对所述异常参数集进行关联分析。在一些实施例中,在进行所述关联分析时,设置最小支持度阈值为0.1,最小置信度阈值为0.5。在一些实施例中,根据所述关联规则确定需要维修的设备,进一步包括:响应于所述发动机参数出现异常,确定需要维修的发动机的设备为与出现异常的发动机参数相关的设备以及与根据所述关联规则确定的其他发动机参数相关的设备。基于同一专利技术构思,根据本专利技术的另一个方面,本专利技术的实施例还提供了一种计算机设备,包括:至少一个处理器;以及存储器,所述存储器存储有可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时执行如上所述的任一种航空发动机的维修决策的方法的步骤。基于同一专利技术构思,根据本专利技术的另一个方面,本专利技术的实施例还提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时执行如上所述的任一种航空发动机的维修决策方法的步骤。本专利技术具有以下有益技术效果之一:在进行维修决策时,需要将与飞机发动机参数相关的设备进行提前更换或者维修,可以避免出现飞机发动机的二次维修情况。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的实施例。图1为本专利技术的实施例提供的一种航空发动机的维修决策方法的流程示意图;图2为本专利技术的实施例提供的采集的一种发动机参数的数据;图3为本专利技术的实施例提供的异常参数集;图4为本专利技术的实施例提供的计算机设备的结构示意图;图5为本专利技术的实施例提供的计算机可读存储介质的结构示意图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚明白,以下结合具体实施例,并参照附图,对本专利技术实施例进一步详细说明。需要说明的是,本专利技术实施例中所有使用“第一”和“第二”的表述均是为了区分两个相同名称非相同的实体或者非相同的参量,可见“第一”“第二”仅为了表述的方便,不应理解为对本专利技术实施例的限定,后续实施例对此不再一一说明。根据本专利技术的一个方面,本专利技术的实施例提出一种航空发动机的维修方法,如图1所示,其可以包括步骤:S1、对每一架次中的至少一种发动机参数进行数据采集,并构建与每一种所述发动机参数所对应的时序数据集;S2、对所述时序数据集进行异常检测,以确定在所述每一架次中的异常发动机参数,并构建异常参数集;S3、对所述异常参数集进行关联分析,并得到所述异常的发动机参数之间的关联规则;S4、根据所述关联规则在后续飞行中确定需要维修的设备。在本专利技术实施例中,飞机发动机参数可以包括:低压涡轮后燃气总温T4、振动值B、发动机低压转子转速N1、发动机高压转子转速N2、油门位置Alfa_PYD、低压进口叶片转角Alfa_1、高压进口叶片转角Alfa_2、喷口鱼鳞片位置Dpc、发动机进口空气总温T1、滑油进口压力Pm、占空比S1、占空比S8和APII-39二次电源接通V2。在一些实施例中,飞机的一次飞行,从A机场起飞到降落至A机场,称为一个架次,也可以说是单个架次。假设飞机从2012/7/227:32:21开始起飞,到2012/7/227:32:40降落,共20秒。从起飞到降落期间每一秒,13种飞机发动机参数都在产生数据。例如以预设频率对飞机单个架次的一种发动机参数N1进行采集,那么得到的数据应该如图2所示,那么,可以构成关于参数N1的时序数据集[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,5.293,12.529,9.849,8.442,9.313001,10.05,10.05,11.725],对其他12种发动机参数以同样的方式进行采集,即可得到其他12中参数的时序数据集。同样的,可以得到其他架次的发动机参数所对应的时序数据集。在一些实施例中,可以以预设频率对每一架次中的至少一种发动机参数进行数据采集,并且可以对采集的所述每一架次的所述至少一种发动机参数所对应的数据进行预处理,然后利用预处理后的数据构建所述时序数据集。具体的,可以先采用中值滤波的方法进行数据去噪,然后采用插值方法本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种航空发动机的维修决策方法,包括步骤:对每一架次中的至少一种发动机参数进行数据采集,并构建与每一种所述发动机参数所对应的时序数据集;对所述时序数据集进行异常检测,以确定在所述每一架次中的异常发动机参数,并构建异常参数集;对所述异常参数集进行关联分析,并得到所述异常的发动机参数之间的关联规则;根据所述关联规则在后续飞行中确定需要维修的设备。

【技术特征摘要】
1.一种航空发动机的维修决策方法,包括步骤:对每一架次中的至少一种发动机参数进行数据采集,并构建与每一种所述发动机参数所对应的时序数据集;对所述时序数据集进行异常检测,以确定在所述每一架次中的异常发动机参数,并构建异常参数集;对所述异常参数集进行关联分析,并得到所述异常的发动机参数之间的关联规则;根据所述关联规则在后续飞行中确定需要维修的设备。2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,对每一架次中的至少一种发动机参数进行数据采集,并构建与每一种所述发动机参数所对应的时序数据集,进一步包括:以预设频率对每一架次中的至少一种发动机参数进行数据采集,对采集的所述每一架次的所述至少一种发动机参数所对应的数据进行预处理;利用预处理后的数据构建所述时序数据集。3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述预处理包括数据去噪、缺失数据填补以及归一化处理。4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,对所述时序数据集进行异常检测,进一步包括:判断所述时序数据集是否服从正态分布;响应于所述时序数据集服从正态分布,利用基于3σ法则进行异常检测;响应于所述时序数据集不服从正态分...

【专利技术属性】
技术研发人员:马双涛许政艾腾腾赵强白文芳
申请(专利权)人:山东超越数控电子股份有限公司
类型:发明
国别省市:山东,37

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