一种直升机关重件磨损率预测方法技术

本发明专利技术涉及使用维修保障技术领域，特别涉及一种直升机关重件磨损率预测方法，包括如下步骤：确定直升机关重件磨损影响因素，采集磨损量数据；将直观的磨损量换算成单位时间的磨损率；用磨损影响因素的主效应、二次效应、交互效应组成自变量集合，与因变量集合形成样本数据表，进行相关性分析；提取成分；利用偏最小二乘提取成分，直到回归方程达到预定的精确度；转变为原始数据表中原始自变量和因变量之间的回归方程；模型分析与效果检验。本发明专利技术的直升机关重件磨损率预测方法运用正交试验设计方法，减少工作量，而且充分考虑到多因素多水平间的相互作用，真正达到高效率、快速、经济的目的。

【技术实现步骤摘要】
一种直升机关重件磨损率预测方法
本专利技术涉及使用维修保障
，特别涉及一种直升机关重件磨损率预测方法。
技术介绍
目前，部队外场服役多年的直升机在多个系统中均出现不同程度的老化、功能弱化等现象，问题主要集中在机械类的几个大系统易出现组件卡滞、抖动、飞车、线路脱落脱焊等问题，究其根本，磨损是引起该类故障的主要原因之一。对于磨损问题来说，定量预测一直是它的研究重难点；目前，主要是采用多因素正交试验方法提取磨损数据，根据磨损数据的统计规律，寻求较为合适的数理统计方法，以此为基础建立具有一定应用价值的磨损定量预测模型。但是，得到的预测模型多数是理论性较强，实际应用性偏弱。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供了一种直升机关重件磨损率预测方法，以解决现有直升机关重件磨损率定量预测方法存在的至少一个问题。本专利技术的技术方案是：一种直升机关重件磨损率预测方法，包括如下步骤：步骤一、确定直升机关重件磨损影响因素，设计多因素多水平的正交试验方案，采集磨损量数据；步骤二、处理正交试验数据，将直观的磨损量换算成单位时间的磨损率；步骤三、用磨损影响因素的主效应、二次效应、交互效应组成自变量集合，与因变量集合形成样本数据表，并对其进行相关性分析；步骤四、从样本数据表的自变量集合和因变量集合中提取成分；步骤五、利用偏最小二乘提取首个成分，然后通过原始变量对成分进行回归；若提取一次成分之后建立的回归方程达到了预定的精确度，算法结束；否则，根据数据表被首个成分诠释说明后的残余信息提取第二次成分；以此类推，直到回归方程达到所述预定的精确度，算法终止；步骤六、对根据成分建立的回归方程进行还原转化，转变为原始数据表中原始自变量和因变量之间的回归方程；步骤七、模型分析与效果检验。该模型分析亦明确了直升机关重件磨损影响因素的主次关系，通过定量计算区分主要影响因素和次要影响因素。可选的，所述成分是指将各原始变量的线性组合作为新的综合变量。可选的，所述新的综合变量要保证最大程度地涵盖各自所属数据表的变异信息，同时要有最大的相关程度。可选的，所述步骤七中，模型分析步骤包括：试验测量值与模型预测值的比较及成分提取正确性检验；鉴定自变量集合X与因变量集合Y是否强烈相关；分别测算所有自变量xj对因变量的解释能力；模型效果检验步骤包括：采集预定数量组的不同组合参数下的新试验测量数据，用于模型的效果检验，再根据建立好的回归预测模型，分别计算所述预定数量组的不同组合参数下的预测值，与试验实际测量值比较。专利技术效果：本专利技术的直升机关重件磨损率预测方法效果如下：1)运用正交试验设计方法，减少工作量，而且充分考虑到多因素多水平间的相互作用，真正达到高效率、快速、经济的目的；2)解决普通多元回归分析中自变量之间的多重相关性问题，充分考虑直升机关重件磨损影响因素之间的多重相关性，达到符合工程实际的目的；3)考虑到直升机外场环境恶劣复杂的实际特点及多因素间可能存在的相关性，用偏最小二乘回归方法来分析计算磨损影响因素和磨损率之间的关系，实现回归静态建模，并且对所建的磨损率回归静态模型进行模型分析和预测效果检验，为直升机关重件磨损率预测提供一种既符合工程实际又效果良好的方法。附图说明图1是基于偏最小二乘的直升机关重件磨损率预测分析流程；图2是模型分析与效果检验流程图；图3是误差均值与成分个数的关系变化趋势图；图4是试验值与预测值对比情况；图5是误差平方和PRESS变化趋势图；图6是t1/u1平面图；图7是VIPj直方图；图8是试验值与预测值对比图。具体实施方式为使本专利技术实施的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行更加详细的描述。在附图中，自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本专利技术，而不能理解为对本专利技术的限制。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。下面结合附图对本专利技术的实施例进行详细说明。在本专利技术的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本专利技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本专利技术保护范围的限制。下面结合附图1至图8对本专利技术直升机关重件磨损率预测方法做进一步详细说明。本专利技术的直升机关重件磨损率预测方法，能够解决普通多元回归分析中自变量之间的多重相关性问题，充分考虑直升机关重件磨损影响因素之间的多重相关性，达到符合工程实际的目的。针对本专利研究的直升机传动装置(主减速器)中的关重件——以较易磨损的齿轮为例，考虑3因素4水平，共16组不同磨损条件，采集正交试验实例数据[2]，建立基于偏最小二乘回归预测静态模型，按专利步骤，具体实例如下：步骤一、确定影响因素及其水平个数，设计正交试验方案，采集磨损量数据：试验采用旋转齿轮的方式进行，时间单位为旋转次数。选取三个主要影响因素，每个因素确定4个水平，共设计16组载荷、转速、硬度不同组合的磨损影响因素正交试验，按节点记录齿轮磨损率，测量结果参见表1；步骤二、处理正交试验数据，将直观的磨损量换算成单位时间的磨损率，见表1；表1测量结果步骤三、将由因素各效应组成的自变量集合与因变量集合形成样本数据表，相关性分析：根据磨损影响因素正交试验实例测量结果(表1)，在建立磨损率静态模型时要考虑三个因素，分别是载荷P(MPa)，转速R(r/min)，材料表面硬度H(HRC)，依次使用变量x1，x2，x3表示，观察指标齿轮磨损率(μm/200次)用变量y表示。在各因素之间有交互作用，或与其响应值有非线性关系的情况下考虑到模型最优化的实际需要，可根据实例测量结果(见表1)建立二次多项式模型，故本实例的回归模型为：式中，反映了变量的二次项效应；xixj反映了变量间的交互作用。令上述三个因素的主效应、二次项效应、交互作用组成自变量集合：式中，Xi＝[xi1,xi2,...,xi16]T；结合试验实例测量结果(表1)，利用SPSS软件对自变量集合中9组变量做相关性分析，其分析结果见表2：表2各变量间相关系数的SPSS分析结果从表2可以判断出，很多组合变量的相关系数较大，说明变量之间有严重的多重相关性，所以，应该选择偏最小二乘回归建模分析。步骤四、从样本数据表的自变量集合和因变量集合中提取“成分”：在偏最小二乘回归建模过程中，最主要的是成分个数的选择(成分个数不能超过变量集合X的变量个数，即h＜9)，选择合适的成分个数不仅可以使模型不丧失其稳健性，更加能够提高其预测精度。此处，用添加新成分来检验模型预测能力有无明显改进的方法选择成分个数。其中，先用误差均值量进行初步选择，计算结果见表3，在建立好模型后再用误差平方和PRESS和交叉有效性进行精确检验。成分的初步确定，图1为误差均值和成分个数的关系，此处主要的目的是查看变化趋势，找到下降趋势缓和点，从图3可以看本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种直升机关重件磨损率预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、确定直升机关重件磨损影响因素，设计多因素多水平的正交试验方案，采集磨损量数据；步骤二、处理正交试验数据，将直观的磨损量换算成单位时间的磨损率；步骤三、用磨损影响因素的主效应、二次效应、交互效应组成自变量集合，与因变量集合形成样本数据表，并对其进行相关性分析；步骤四、从样本数据表的自变量集合和因变量集合中提取成分；步骤五、利用偏最小二乘提取首个成分，然后通过原始变量对成分进行回归；若提取一次成分之后建立的回归方程达到了预定的精确度，算法结束；否则，根据数据表被首个成分诠释说明后的残余信息提取第二次成分；以此类推，直到回归方程达到所述预定的精确度，算法终止；步骤六、对根据成分建立的回归方程进行还原转化，转变为原始数据表中原始自变量和因变量之间的回归方程；步骤七、模型分析与效果检验。

【技术特征摘要】
1.一种直升机关重件磨损率预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、确定直升机关重件磨损影响因素，设计多因素多水平的正交试验方案，采集磨损量数据；步骤二、处理正交试验数据，将直观的磨损量换算成单位时间的磨损率；步骤三、用磨损影响因素的主效应、二次效应、交互效应组成自变量集合，与因变量集合形成样本数据表，并对其进行相关性分析；步骤四、从样本数据表的自变量集合和因变量集合中提取成分；步骤五、利用偏最小二乘提取首个成分，然后通过原始变量对成分进行回归；若提取一次成分之后建立的回归方程达到了预定的精确度，算法结束；否则，根据数据表被首个成分诠释说明后的残余信息提取第二次成分；以此类推，直到回归方程达到所述预定的精确度，算法终止；步骤六、对根据成分建立的回归方程进行还原转化，转变为原始数据表中原始自变量和因变量之间的回...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘松宇，沈亚斌，辛冀，
申请(专利权)人：中国直升机设计研究所，
类型：发明
国别省市：江西,36