基于数据驱动的民机系统可靠性分析与预测研究

The reliability analysis and prediction on the data driven approach is proposed to describe the nonlinear condition and multiple failure mode of the civil aircraft system. Analyzing and processing data methods are used to build the data relationship with condition, failure mode and reliability, which improve the data utilization effectiveness and efficiency. Integration method is proposed to build composite model on reliability analysis of competing failure for civil aircraft system. The interaction mechanism between degradation failure and catastrophic failure is obtained by data driven approach. Uncertainty and sensitivity methods are proposed for complex data and composite reliability model, which improve the accuracy of reliability analysis and prediction. The remaining useful life prediction models are built for degradation failure and catastrophic failure , respectively. By analyzing the interaction mechanism variation of multiple failure mode, the remaining useful life method is proposed on reliability prediction model and risk decision. The approach is demonstrated effectiveness by avionics system and engine system of civil aircraft. The project has the important meaning for enriching and developing reliability engineering theory and methods, promoting commercial system scientific management on reliability engineering.

针对民机系统具有的状态非线性及多失效模式的特征，提出基于数据驱动的可靠性分析与预测技术。分析和处理用于支撑民机系统可靠性分析与预测的复杂数据，建立数据与民机系统状态、失效模式和可靠性之间的关系，解决数据可利用及提升利用效率和效果的问题；采用模型集成的方法构建基于竞争失效的民机系统复合可靠性分析模型，通过数据定量分析退化失效和竞争失效的作用机制；研究基于复杂数据及复合模型的不确定性及灵敏度分析方法，提高民机系统可靠性分析与预测的准确性；分别建立基于性能退化及突发失效的剩余寿命预测模型；结合数据分析多失效模式竞争失效的变化规律，基于竞争失效的复合剩余寿命预测模型及风险决策机制，预测民机系统剩余寿命。通过在民机航电系统和发动机系统中的应用，验证方法的有效性。本项目对于丰富和发展可靠性工程理论和方法，推动民机系统可靠性工程管理科学化具有重要意义。

民机系统具有状态的可监测性、故障的贫发性和对性能的高要求性特点。数据是可靠性分析与预测的基础，有必要充分利用多种来源的数据，如状态监测参数、维修和检查信息等;上述数据形式多样，种类复杂，而且是不同时序点的信息，增加了分析和处理的难度。从本质上说，民航飞机的可靠性分析与预测的复杂性体现在数据的复杂性。本项目提出基于数据驱动的民机系统可靠性分析与预测方法，建立起数据—系统行为—系统可靠性之间的关系，提高可靠性分析与预测的准确性和工程上的可操作性。本项目从数据驱动角度出发，研究民机系统可靠性分析与预测问题，包括民机可靠性数据分析与处理技术，民机系统可靠性分析，民机系统可靠性预测方法及民机系统可靠性分析与预测的不确定性分析技术。分析和处理用于支撑民机系统可靠性分析与预测的复杂数据，重点研究了异常数据处理、复杂数据预处理、竞争失效数据处理及数据融合方法，解决数据可利用及提升利用效率和效果的问题；分别针对民机系统的退化失效和突发失效建立可靠性分析模型，建立退化失效与突发失效的动态联系，提出基于竞争失效的民机系统可靠性分析模型，采用贝叶斯模型平均技术定量分析竞争失效中各种失效模式的关系和作用机制，研究了民机系统运行可靠性评估方法；研究支撑民机系统可靠性分析与预测的灵敏度分析与不确定性分析方法，针对数据进行灵敏度分析，针对可靠性模型进行不确定性分析，结合可靠性数据自动选择模型，优化模型组合。研究基于数据驱动的民机系统可靠性预测方法，包括基于时序数据的民机系统可靠性预测方法，基于潜在故障的民机系统可靠性预测方法，基于不同退化轨迹的民机系统性能随机退化剩余寿命预测模型和针对竞争失效的民机系统剩余寿命预测方法。以上研究成果对于及时探知民机系统运行风险，加强民机系统运行可靠性管理，科学制定民机系统维修策略和提高民机系统备件管理水平具有重要意义。在航空公司得到具体应用，验证了本项目成果的有效性和可操作性，本项目的研究成果还可以推广应用到与民机系统可靠性分析与预测具有类似特点的核电站和电力系统等复杂系统中，具有广阔的应用前景。