基于服役数据的飞机计划维修任务间隔优化方法

计划维修任务间隔是反映飞机可靠性和经济性的重要指标,而飞机服役后维修及故障数据的累积对 维修间隔调整提供依据。通过梳理飞机维修任务间隔优化的流程,确定数据抽样样本量的方法;给出基于数据 拟合的故障趋势分析方法对间隔优化的必要性进行判断;定义维修间隔优化的假设检验准则,对提出的优化方 法进行算例验证。结果表明:本文的方法能够对新维修任务间隔的可行性进行判断,指导维修大纲的更新。     

基于贝叶斯网络的故障诊断与维修决策研究

深入研究了决策贝叶斯网络的构成和求解过程,分析了决策贝叶斯网络与期望诊断代价相结合获得最佳维修策略的方法,举例说明了该方法的有效性.     

老龄飞机维修经验对我国民机研制生产的借鉴

国内民机工业还没有面临老龄飞机维修和管理的困难,但随着中国航空事业的快速发展以及飞机设计和制造的现实需要,为了确保老龄飞机的持续适航性和运行安全,我国民机研制和生产应借鉴民航老龄飞机的维修经验,更好地发展国产大飞机项目。     

基于ARCN模型的轴承故障诊断

提出注意力循环机制与胶囊网络融合的注意力循环胶囊网络（ARCN）的诊断模型。提取时序特征信息构建初级胶囊;自适应融合路由机制、注意力循环机制构建数字胶囊特征;基于西储大学轴承实验数据,验证了ARCN模型的准确率、鲁棒性、稳定性、收敛误差,其准确率相比Caps模型识别准确率提高1.2%、收敛误差达到0.2。基于实验仿真平台,采集正常、内环故障、外环故障和滚动体故障的振动信号,并通过小波基变换获取的时频图构建ARCN模型的数据集。仿真实验结果表明:ARCN模型下,每类故障被误诊的概率不超过总样本的1%。      

基于MSG-3的民机维修大纲评级方法研究

在应用MSG-3对飞机的维修项目进行分析时需要将定性问题转化为定量的分析，根据定量分析的结果确定维修工作和间隔。给出了分析的各种定量评级方法，通过评级确定项目的总等级，从而根据最终等级确定维修工作和间隔。     

基于TNA的民机维修培训大纲制订方法研究

提出一种基于培训需求分析(TNA)的培训大纲制订方法,在总结当前民航培训现状的基础上,研究了TNA分析流程,结合具体机型和人员特点,通过任务筛选和任务分析过程,确定了维修机型培训大纲的制订流程,并以气源系统为例,应用该方法制订其维修培训大纲。该方法创新了机型培训大纲的制订方法,对提高机型培训工作的效率具有一定的指导意义。     

基于比例风险模型的民机气源系统维修决策方法

基于状态的维修(CBM)是维修领域中主流的维修决策方法,它能有效的避免欠维修或者过维修等问题,但是也存在主观性、准确性差等缺点。本文通过建立比例风险模型,结合民机气源系统的实际应用的需求,给出了对其的维修决策理论及方法,弥补了传统CBM的不足。文章最后以民机气源系统的某部件为案例,证明了上述理论方法的实用价值。     

基于神经网络的飞机故障诊断

叙述了神经网络应用于飞机控制系统的故障诊断技术，阐明了飞机故障诊断的方法。采用RBF神经网络实现飞机控制系统故障诊断的算法和程序设计。     

基于模糊数学的民机机载气象雷达故障诊断

将模糊数学方法引入到民机机载气象雷达故障诊断中．提出由历史数据及专家择优综合确定模糊隶属度的方法,建立了模糊故障诊断模型,准确、快速地找出故障原因,实践证明该模型合理有效。     

基于多头注意力机制的飞机发动机寿命预测研究

针对飞机发动机监测参数多和预测模型不能充分提取监测数据的有效信息等问题,基于一维卷积神经网络（1DCNN）、时序卷积神经网络（TCN）和多头注意力机制,提出一种新的网络结构以实现飞机发动机剩余寿命的准确预测。对多维特征参数分别建立一个1DCNN-TCN模型,利用两层1DCNN对飞机发动机的多元传感器信号进行特征提取,利用TCN对特征量的时序信息进行记忆,通过多头注意力机制对多个1DCNN-TCN的输出分别进行加权处理,并拼接最终结果。分析结果表明,采用本文方法得到的RMSE和Score值比目前文献中最优值分别降低了6.84%,63.41%。该方法显著提升了飞机发动机剩余寿命预测的准确性。     

航空武器装备维修检测与发动机的故障诊断

介绍了国内外航空武器装备维修检测技术的发展状况,概述了各种诊断航空发动机故障的油液分析技术,阐明了航空发动机故障诊断的意义及发展趋势。     

基于神经网络的飞机故障诊断专家系统

介绍了专家系统与神经网络技术在飞机故障诊断领域的应用。从分析飞机故障诊断的特点出发,采用了神经网络的知识处理方法来构建一个基于飞机故障现象的故障诊断专家系统。     

基于IETM的飞行器维修信息化研究

交互式电子技术手册（IETM）已成为维修信息化保障的综合支持技术.针对飞行器维修信息化保障要求,分析了IETM的内涵,强调了IETM的本质在于集成.同时,还分析了IETM系统实现的关键技术,以Delphi为平台,采用关系数据库技术,开发了某飞行器维修的IETM系统.该系统将各种格式图像信息统一整合,采用Cult3D技术实现三维模型的人机交互,推动了飞行器维修保障的数字化和信息化发展.     

基于统计分析方法的飞机维修数据挖掘

针对航空公司现有维修记录均是以文字形式呈现的非结构化数据而不便于采用数学方法进行分析的情况,首先将这些非结构化数据按照一定的数学方法转换为结构化数据,建立了判别分析模型,根据计算结果预判某飞机故障可能发生的类型及原因,然后通过多元logistics回归方法分析得出影响预判结果的因素并得出结论,对预测故障、合理配置航材库存具有经济意义。     

基于模糊综合评价的民机虚拟维修训练评估

针对民机虚拟维修训练人员的评估优选问题,运用模糊综合评判方法,综合考虑了故障分析、故障定位、工具使用、关键操作等各方面的因素,建立了民机虚拟维修训练人员的选优标准、选优的程序步骤。给出了基于权值的模糊层次分析与评判方法。该方法通过两两元素相对比较技术来建立判断矩阵,改善了AHP方法所给出判断矩阵的不平衡问题而得出权值,再根据权值的大小对训练进行分析与评判。最后,通过一个民机虚拟维修训练评估和选择的实例来应用和检验这种系统综合评判方法。     

基于模糊层次分析法的民机区域评级研究

通过区域分析所确定的区域维修间隔,是飞机维修大纲的重要组成部分,对飞机的安全运营具有重大意义.针对区域评级工作中存在指标不规范和体系不完善的现状,研究了国外多种主流机型,首先分析区域影响因素建立细化的评级指标,然后应用模糊理论和层次分析法确定指标权重,并结合各指标的评分得出综合等级,其次根据等级-间隔对应关系确定飞机区域维修间隔,最后以某飞机的发动机整流罩所在区域为实例进行分析,验证了该评级方法的实施效果比较理想.     

基于粒子群优化算法的飞机维修计划编制优化

针对国内航空公司的维修生产管理,分析了维修计划的编制流程,建立了相应的整数规划数学模型,该模型采用维修停场损失、维修加班费用和维修外包费用的和作为目标函数,可用于混合机型机队的定检维修计划的制定。同时分析研究了粒子群优化算法,并采用该算法对模型进行求解。数据仿真结果表明,建立的模型和求解算法切实可行。     

基于双重注意力机制及S-BiGAN的机电设备故障诊断

标签样本少条件下机电设备的准确故障诊断对于提高复杂机电设备的健康管理能力具有重要意义。针对标签样本少条件下难以建立准确故障诊断模型的问题,在半监督生成对抗网络的基础上,将注意力模块引入生成对抗网络,并利用格拉姆角场将一维数据转换为二维图像;结合双向生成对抗网络特点,提出一种基于双重注意力机制的半监督双向生成对抗网络（S-BIGAN）机电设备故障诊断模型,以轴承数据为例进行验证。结果表明：与CNN-SVM、SGAN 等算法相比,本文提出的模型能够提高样本生成质量和故障分类特征,有效解决标签样本少情况下的故障诊断问题,极大地提高了故障诊断准确率。     

基于直接维修成本的民机LRU划分层级研究

民用飞机航线可更换单元（LRU）是航空器维修保障的基本单元,其划分方式直接影响着航空公司的直接维修成本。本文就LRU划分层级对直接维修成本的影响进行了定性分析,对直接维修成本中的计划维修成本和非计划维修成本进行了定量分析,明确了不同类型维修成本的重要组成因素,构建了基于直接维修成本的LRU划分层级模型,并以某航空公司的实际运营数据为例确定了直接维修成本最优条件下的LRU件的划分层级。本文提出的民用飞机LRU划分可为更好地研究其对飞机性能指标的影响提供理论支撑,为后续工程实践提供参考。