基于蒙特卡洛的航空装备长周期完好率预测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于蒙特卡洛的航空装备长周期完好率预测方法，包括：根据装备完好特点和使用特点对完好影响因素进行分类或合并，得到随机性因素、周期性因素、不可控因素和计划性因素；对随机性因素、周期性因素、不可控因素和计划性因素分别进行概率分布估计，得到概率分布函数；基于概率分布函数对机群进行蒙特卡洛仿真；根据蒙特卡洛仿真得到机群中每架飞机在服役期间内的不完好发生情况及对应的不完好所属因素和架日数；根据蒙特卡洛仿真得到完好架日总数和不完好架日总数，分别计算获得各单位年度、季度和月份的完好率，并分别计算各类影响因素下的不完好率。实现对于未来较长周期的航空装备完好率预测。长周期的航空装备完好率预测。长周期的航空装备完好率预测。

【技术实现步骤摘要】
基于蒙特卡洛的航空装备长周期完好率预测方法


[0001]本专利技术涉及飞机完好率预测
，具体涉及一种基于蒙特卡洛的航空装备长周期完好率预测方法。

技术介绍

[0002]飞机完好率是描述部队可用飞机架日数的重要指标，是影响部队战斗力的关键因素。目前的飞机完好率预测模型研究大多是针对作战任务要求的完好性预测模型，通过对飞机维修保障流程进行分解分析，预测机群的完好率。而对于未来较长时间的完好率预测，则无法通过维修保障流程来准确预测。飞机质控数据信息系统记录了飞机自列装以来，所有的完好状态信息，基于装备完好状态信息，可预测其未来较长时间的完好率趋势。
[0003]现有的飞机完好率时间序列预测方法往往是基于单一模型或者单一模型的简单扩展，虽然有采用两种模型的复合，也是简单的混合，没有考虑数据的特征而产生“模型设计偏差”。在完好率预测过程中不能抓取飞机不完好状态数据的各种特征，导致预测结果不够准确，且容易造成部分关键信息的缺失。
[0004]因此，如何改善飞机完好率预测方法，在保留关键信息的前提下简化完好率预测问题，以实现对未来较长周期的航空装备完好率预测，成为目前亟待解决的问题。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种基于蒙特卡洛的航空装备长周期完好率预测方法，以解决现有技术在飞机完好率预测过程中不能抓取飞机不完好状态数据的各种特征，导致预测结果不够准确，且容易造成部分关键信息的缺失的问题。
[0006]本专利技术实施例提供了一种基于蒙特卡洛的航空装备长周期完好率预测方法，包括：
[0007]根据装备完好特点和使用特点对完好影响因素进行分类或合并，得到随机性因素、周期性因素、不可控因素和计划性因素；
[0008]对随机性因素、周期性因素、不可控因素和计划性因素分别进行概率分布估计，得到概率分布函数；
[0009]基于概率分布函数对机群进行蒙特卡洛仿真；
[0010]根据蒙特卡洛仿真得到机群中每架飞机在服役期间内的不完好发生情况及对应的不完好所属因素和架日数；
[0011]根据蒙特卡洛仿真得到完好架日总数和不完好架日总数，分别计算获得各单位年度、季度和月份的完好率，并分别计算各类影响因素下的不完好率。
[0012]可选地，根据装备完好特点和使用特点对完好影响因素进行分类或合并，得到随机性因素、周期性因素、不可控因素和计划性因素，包括：
[0013]将故障因素和修理因素合并为质量因素，归类于随机性因素中；
[0014]将对飞机的预防性维修归类于周期性因素；其中，预防性维修包括不同周期的大
修、定检和专检；
[0015]将改装和待试飞归类于不可控因素；
[0016]将列装计划和调配计划归类于计划性因素。
[0017]可选地，对随机性因素、周期性因素、不可控因素和计划性因素分别进行概率分布估计，得到概率分布函数，包括：
[0018]根据随机性因素、周期性因素、不可控因素和计划性因素的时序规律，分别选取对应的概率分布模型，并利用历史数据进行拟合，得到概率分布函数。
[0019]可选地，还包括：
[0020]通过指数分布获取随机性因素的概率分布函数；
[0021]通过设置间隔时间和消耗时间获取周期性因素的概率分布函数；
[0022]根据历史完好架日数据分布特点获取不可控因素的概率分布函数。
[0023]可选地，根据概率分布参数对机群进行蒙特卡洛仿真，包括：
[0024]设置初始仿真条件；
[0025]判断机群中第i架飞机在第j个月时的服役月份；
[0026]通过随机抽样得到第i架飞机在第j个月时的各个完好因素概率a
k
；
[0027]依次根据周期性因素、随机性因素和不可控因素对第i架飞机第j个月时的状况进行判断；
[0028]若第i架飞机属于周期性因素不完好，则计入不完好次数并结束本次循环；
[0029]若第i架飞机属于周期性因素完好，则进入随机性因素判断；
[0030]若第i架飞机属于随机性因素完好，则计入不完好次数并结束本次循环；
[0031]若第i架飞机属于随机性因素不完好，则进入不可控因素判断；
[0032]若第i架飞机属于不可控因素完好，则第i架飞机在第j个月为完好状态，记录完好次数；否则，计入不完好次数并计算机群在第j个月的完好率；
[0033]当服役月份到达上限，结束仿真。
[0034]可选地，设置初始仿真条件包括：
[0035]设置机群规模为n架；设置机群中第i架飞机的初始服役时间t
si
；设置飞机的飞行小时强度t
fx
；设置飞机的日历寿命强度t
rl
；设置预测结束时间t
yc
；设置随机性概率分布函数f
sj
(t)；设置不可控因素概率分布函数f
bkk
(t)；设置周期性因素间隔时间t
jg
和消耗时间t
xh
。
[0036]可选地，在当服役月份到达上限，结束仿真之后，还包括：
[0037]通过多次抽样仿真，对机群共进行若干次循环计算。
[0038]可选地，还包括：
[0039]根据机群完好次数、周期性因素对应的不完好次数、随机性因素对应的不完好次数和不可控因素对应的不完好次数，计算得到机群的完好率预测值。
[0040]可选地，还包括：
[0041]根据蒙特卡洛仿真得到的完好率预测结果中占比较高的影响因素，分析影响因素的变化对完好率预测结果的影响，并计算得出各个影响因素变化程度对机群完好率的贡献。
[0042]本专利技术实施例的有益效果：
[0043]本专利技术实施例提出了基于蒙特卡洛的航空装备长周期完好率预测方法，基于装备质控数据，在梳理装备完好影响因素的基础上通过影响因素优化和移动平均模型实现在简化完好率预测问题的同时，尽可能保留关键信息，并建立基于时间序列和蒙特卡洛的完好率预测方法，可实现对于未来较长周期的航空装备完好率预测。对于航空装备有序使用、计划调配和长期规划具有重要意义。
附图说明
[0044]通过参考附图会更加清楚的理解本专利技术的特征和优点，附图是示意性的而不应理解为对本专利技术进行任何限制，在附图中：
[0045]图1示出了本专利技术实施例中一种基于蒙特卡洛的航空装备长周期完好率预测方法的流程图；
[0046]图2示出了本专利技术实施例中一种飞机完好状态影响因素分类优化流程；
[0047]图3示出了本专利技术实施例中一种飞机完好状态影响因素分类优化标准；
[0048]图4示出了本专利技术实施例中一种基于蒙特卡洛的飞机完好率预测建模方法的整体流程图；
[0049]图5示出了本专利技术实施例中另一种基于蒙特卡洛的飞机完好率预测建模方法的整体流程图；
[0050]图6示出了本专利技术实施例中一种故障因素随月本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于蒙特卡洛的航空装备长周期完好率预测方法，其特征在于，包括：根据装备完好特点和使用特点对完好影响因素进行分类或合并，得到随机性因素、周期性因素、不可控因素和计划性因素；对所述随机性因素、所述周期性因素、所述不可控因素和所述计划性因素分别进行概率分布估计，得到概率分布函数；基于所述概率分布函数对机群进行蒙特卡洛仿真；根据蒙特卡洛仿真得到所述机群中每架飞机在服役期间内的不完好发生情况及对应的不完好所属因素和架日数；根据所述蒙特卡洛仿真得到完好架日总数和不完好架日总数，分别计算获得各单位年度、季度和月份的完好率，并分别计算各类影响因素下的不完好率。2.根据权利要求1所述的基于蒙特卡洛的航空装备长周期完好率预测方法，其特征在于，根据装备完好特点和使用特点对完好影响因素进行分类或合并，得到随机性因素、周期性因素、不可控因素和计划性因素，包括：将故障因素和修理因素合并为质量因素，归类于所述随机性因素中；将对飞机的预防性维修归类于所述周期性因素；其中，所述预防性维修包括不同周期的大修、定检和专检；将改装和待试飞归类于所述不可控因素；将列装计划和调配计划归类于所述计划性因素。3.根据权利要求2所述的基于蒙特卡洛的航空装备长周期完好率预测方法，其特征在于，对所述随机性因素、所述周期性因素、所述不可控因素和所述计划性因素分别进行概率分布估计，得到概率分布函数，包括：根据所述随机性因素、所述周期性因素、所述不可控因素和所述计划性因素的时序规律，分别选取对应的概率分布模型，并利用历史数据进行拟合，得到所述概率分布函数。4.根据权利要求3所述的基于蒙特卡洛的航空装备长周期完好率预测方法，其特征在于，还包括：通过指数分布获取所述随机性因素的概率分布函数；通过设置间隔时间和消耗时间获取所述周期性因素的概率分布函数；根据历史完好架日数据分布特点获取所述不可控因素的概率分布函数。5.根据权利要求1所述的基于蒙特卡洛的航空装备长周期完好率预测方法，其特征在于，根据所述概率分布参数对机群进行蒙特卡洛仿真，包括：设置初始仿真条件；判断机群中第i架飞机在第j个月时的服役月份；通过随机抽样得到所述第i架飞机在第j个月时的各个完好因素概率a

【专利技术属性】
技术研发人员：张柱柱，毛海涛，周圣林，焦鹏，刘军，张旸，胡文林，吴省均，沈沛，刘宇麟，
申请(专利权)人：中国人民解放军九二七二八部队，
类型：发明
国别省市：