航空發動機視情維修管理中的壽命預測技術 [Aero-engine Life Prediction Technology in Condition Based Maintenance Management] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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任淑紅 著

圖書標籤:

• 航空發動機
• 視情維修
• 壽命預測
• 可靠性工程
• 預測性維護
• CBM
• 健康管理
• PHM
• 數據分析
• 維修管理

齣版社： 經濟科學齣版社

ISBN：9787514129038

版次：1

商品編碼：11935521

包裝：平裝

叢書名： 航空經濟論叢

外文名稱：Aero-engine Life Prediction Technology in Condition Based Maintenance Management

開本：16開

齣版時間：2016-05-0

內容簡介

　　《航空發動機視情維修管理中的壽命預測技術》在內容的安排和敘述上，力圖做到由淺入深，循序漸進，邏輯嚴密，推導論證細緻，語言流暢易懂、精煉準確，在充分講清基本概念的基礎上，符閤認識規律，便於從事航空發動機可靠性分析，壽命預測以及維修工程領域的科研人員閱讀，也可供相關專業的研究生參考。
　　《航空發動機視情維修管理中的壽命預測技術》是以航空發動機可靠性分析和壽命預測技術的前沿性和適用性為原則，根據作者多年從事航空發動機可靠性分析和壽命預測的研究成果並參考該領域新的研究進展和相關文獻撰寫而成。

作者簡介

任淑紅，女，工學博士，講師。2010年畢業於南京航空航天大學載運工具運用專業，獲工學博士學位。參與完成國傢863計劃、國傢自然科學基金、國傢科技重大專項項目等課題4項。發錶學術論文10篇，EI收錄5篇，自2006年起就開始從事航空發動機可靠性管理項目的研究，對民用航空發動機開展瞭一係列全係統全壽命預知維修決策的新理論與新方法的研究。

目錄

第1章 緒論
1．1 引言
1．2 目前存在的問題
1．3 研究現狀與發展趨勢
1．3．1 性能可靠性分析原理
1．3．2 基於單性能參數的可靠性分析技術
1．3．3 基於多性能參數的可靠性分析技術
1．3．4 航空發動機在翼壽命評估技術
1．3．5 基於多失效模式共存的可靠性分析技術
1．4 本書主要內容

第2章 基於性能數據的航空發動機機隊可靠性評估
2．1 概述
2．2 航空發動機主要性能監測參數分析
2．2．1 巡航監控參數
2．2．2 發動機排氣溫度裕度(EGTM)定義
2．2．3 影響EGTM的因素分析
2．3 航空發動機性能數據的分析
2．3．1 性能數據預處理
2．3．2 性能數據中不完全壽命數據的可靠度計算
2．4 基於帶漂移的布朗運動的航空發動機EGTM性能退化量模型
2．4．1 基於帶漂移的布朗運動的概念及性質
2．4．2 基於帶漂移的布朗運動的航空發動機性能退化量模型的建立
2．4．3 EGTM性能符閤帶漂移的布朗運動的檢驗
2．5 航空發動機機隊可靠性評估模型
2．5．1 可靠性評估模型的建立
2．5．2 模型中未知參數估計
2．5．3 實時可靠性評估模型的修正
2．6 實例分析
2．6．1 帶漂移的布朗運動的檢驗
2．6．2 可靠度函數的建立
2．6．3 可靠性評估模型的檢驗

第3章 單性能參數條件下航空發動機在翼壽命預測方法研究
3．1 概述
3．2 基於貝葉斯更新方法的航空發動機在翼壽命預測模型
3．2．1 貝葉斯統計推斷
3．2．2 具有一般獨立同分布隨機誤差項的隨機參數綫性退化量模型
3．2．3 具有布朗運動誤差項的隨機參數綫性退化量模型
3．2．4 模型實現
3．3 基於時間序列方法的航空發動機在翼壽命預測模型
3．3．1 時間序列方法簡介
3．3．2 基於時間序列方法的航空發動機在翼壽命預測模型實現
3．4 基於免疫粒子群的航空發動機在翼壽命組閤預測模型
3．4．1 航空發動機在翼壽命組閤預測模型描述
3．4．2 組閤預測模型描述
3．4．3 免疫粒子群優化算法
3．4．4 航空發動機在翼壽命組閤預測實現

第4章 多性能參數條件下的航空發動機在翼壽命預測方法研究
4．1 概述
……
第5章 多失效模式共存下的航空發動機使用可靠性評估
第6章 民航發動機視情維修管理係統開發
附錄
參考文獻

精彩書摘

　　《航空發動機視情維修管理中的壽命預測技術》：
　　作為飛機“心髒”的民航發動機的製造水平往往代錶著當代最前沿的高新技術水平。麵對這一高度集成的復雜係統，如何提高民航發動機運行可靠性、安全性和維修經濟性正成為航空公司、發動機製造商和維修廠傢共同關注的焦點問題。由於新材料、新技術的不斷齣現，不允許反復對發動機進行長周期、高費用的試驗，且航空發動機係統結構越來越復雜，如果不解決可靠性問題，係統功能就失去瞭意義，這就需要將可靠性分析貫穿於研製、使用和維修的全過程。
　　在可靠性理論中，將産品喪失規定功能的現象稱為失效，産品失效通常是由外部環境、工作條件以及産品內在的失效機理共同作用的結果，這通常是一個非常復雜的變化過程。根據文獻[4]，大緻可以將産品的失效機理分為兩大類：①過應力機理，②耗損型機理。對於第一種，如果應力低於産品的強度，則對産品不會造成影響，如果應力超過産品所能承受的強度，則産品便會發生失效；對於第二種，在産品的使用過程中，應力會對産品造成一定的損傷，而且損傷會隨著使用時間逐漸纍積，最終導緻産品功能逐漸退化，或結構、內部材料等抗應力強度發生退化，當其強度或功能退化到極限程度時，産品便會發生失效。
　　通過以上介紹可知，由於發動機是復雜大係統，其失效是由多種失效模式相互競爭的結果。在發動機的使用過程中，在某一時刻的某一瞬間，有可能其功能突然完全喪失，如外來物損傷、材料斷裂等；也有可能隨時間的延長其功能會逐漸緩慢下降，直至無法正常運行的狀態，如排氣溫度升高超過警戒值、滑油泄漏、高壓轉子轉速偏高等。
　　而目前可靠性分析方法還是以傳統可靠性分析理論為主，都是通過大量試驗得到係統或部件的失效數據，然後利用統計判斷準則，選擇最閤適的壽命概率分布模型（主要是正態、對數正態、威布爾、指數等傳統壽命分布），最後通過部件壽命分布模型和係統可靠性結構模型，得到産品的可靠性。而且其分析是基於大量失效數據的基礎上，其分析結果反映的是在給定條件下總體的“平均屬性”。另外，在分析過程中，沒有區分不同的失效機理，不注重使用過程中産品的微觀變化，假定産品隻具有兩種狀態：正常、失效，不管其是否具有容錯能力，産品的正常與失效狀態之間都具有明顯的界限劃分，産品“非好即壞”，沒有充分利用産品失效前的相關信息。
　　……

前言/序言

《航空發動機視情維修管理中的壽命預測技術》 內容簡介 本書深入探討航空發動機視情維修（Condition Based Maintenance, CBM）管理框架下，壽命預測技術的關鍵應用與發展。全書聚焦於如何通過先進的技術手段，在發動機運行過程中實時監測其健康狀態，並在此基礎上，準確預測其剩餘使用壽命（Remaining Useful Life, RUL），從而實現從傳統的定期維修嚮基於狀態的預測性維護的戰略轉型。 本書的寫作旨在為航空發動機設計、製造、維修以及管理領域的專業人士提供一套係統性的理論指導和實踐參考。內容涵蓋瞭壽命預測技術的核心原理、主要方法、數據處理、模型構建、算法選擇以及在實際應用中的挑戰與機遇。 核心內容概述： 第一部分：視情維修管理與壽命預測的理論基礎 航空發動機視情維修（CBM）的理念與框架： 詳細闡述CBM的內涵、目標、優勢及其與傳統維修模式的對比。深入分析CBM係統在航空發動機全生命周期管理中的重要性，包括提高可靠性、降低運營成本、提升安全性等。 壽命預測在CBM中的核心地位： 明確壽命預測技術是實現CBM的關鍵賦能技術。探討壽命預測如何為CBM提供決策依據，例如確定最優維修時機、規避突發故障、優化備件庫存管理等。 影響發動機壽命的關鍵因素分析： 係統性地梳理導緻航空發動機性能退化和壽命縮短的內外部因素，包括設計裕度、製造工藝、運行環境（如溫度、壓力、濕度、汙染物）、飛行任務譜（如起降頻率、巡航時長、加速/減速）、燃油品質、維護保養水平等。 第二部分：航空發動機壽命預測的關鍵技術 發動機狀態監測（Condition Monitoring, CM）技術： 傳感器技術與數據采集： 詳細介紹航空發動機中常用的各類傳感器（如溫度傳感器、壓力傳感器、振動傳感器、轉速傳感器、油液分析傳感器、位移傳感器等）的工作原理、性能參數及其在數據采集中的作用。 信號處理與特徵提取： 探討常用的信號預處理技術，如濾波、降噪、歸一化等，以及如何從原始傳感器數據中提取有效的健康指示器（Health Indicators, HIs）或特徵參數，這些參數能夠反映發動機的性能退化狀態。例如，關鍵部件的溫度變化趨勢、振動頻譜特徵、燃油消耗率的變化等。 壽命預測模型與方法： 基於物理模型的方法（Physics-based Models, PBMs）： 介紹如何利用發動機的物理學原理、熱力學、動力學以及材料科學等知識，建立描述部件或整機性能退化的數學模型。重點分析這些模型在預測特定退化機製（如裂紋擴展、疲勞損傷、塗層老化）方麵的優勢，以及其數據依賴性較低的特點。 基於數據驅動的模型（Data-driven Models, DDMs）： 統計模型： 介紹基於曆史運行數據和故障數據，利用統計學方法建立壽命預測模型，如指數分布、威布爾分布、高斯過程迴歸等。 機器學習模型： 詳細講解各類適用於壽命預測的機器學習算法，包括： 迴歸模型： 綫性迴歸、多項式迴歸、支持嚮量迴歸（SVR）等，用於預測連續的RUL值。 深度學習模型： 捲積神經網絡（CNN）用於處理時序傳感器數據中的空間特徵，循環神經網絡（RNN）及其變體（如LSTM、GRU）用於處理序列數據中的時間依賴性，及其在壽命預測中的應用。 集成學習模型： 隨機森林、梯度提升樹（如XGBoost、LightGBM）等，通過集成多個基模型提高預測精度和魯棒性。 混閤模型（Hybrid Models）： 探討如何結閤物理模型和數據驅動模型，利用各自的優勢，構建更準確、更可靠的壽命預測模型。例如，利用物理模型提供先驗知識，再用數據驅動模型進行修正。 壽命預測模型的評估與驗證： 評估指標： 介紹常用的壽命預測模型評估指標，如均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）、預測精度（Accuracy）、分數（Score）等。 模型驗證方法： 討論模型的交叉驗證、迴測（Backtesting）等驗證策略，確保模型在實際應用中的有效性。 第三部分：航空發動機壽命預測的應用實踐與挑戰 典型應用案例分析： 結閤具體的航空發動機部件（如渦輪葉片、壓氣機葉片、燃燒室、軸承等）的退化機製，展示如何應用壽命預測技術進行 RUL 預測。 與視情維修策略的集成： 探討如何將壽命預測的輸齣（RUL值）與CBM決策支持係統相結閤，製定最優的維修計劃、備件供應計劃和飛機調度計劃。 麵臨的挑戰與未來發展方嚮： 數據質量與可用性： 探討在實際運行環境中獲取高質量、標注準確的傳感器數據和故障數據的睏難。 模型泛化能力： 分析模型在麵對不同運行環境、不同飛行任務譜、不同維修曆史的發動機時的泛化能力不足的問題。 高維與異構數據處理： 應對海量、多源、異構數據的融閤與處理挑戰。 實時性與在綫學習： 實現模型在發動機運行過程中的實時更新與自適應學習。 可解釋性與信任度： 提高壽命預測模型的可解釋性，增強維修人員對預測結果的信任。 新型預測技術： 展望基於知識圖譜、聯邦學習、強化學習等前沿技術在航空發動機壽命預測中的潛在應用。 本書力求理論與實踐相結閤，深入淺齣地剖析航空發動機壽命預測技術的精髓，為讀者理解和應用該項關鍵技術提供堅實的理論基礎和豐富的實踐指導。通過掌握和應用先進的壽命預測技術，航空發動機的視情維修管理將邁嚮更高效、更智能、更安全的新階段。

評分☆☆☆☆☆

從我個人的角度來看，這本書的書名就已經點明瞭其核心價值所在——“視情維修管理”與“壽命預測技術”的深度融閤。這不僅僅是簡單的理論堆砌，更是一種實際應用導嚮的研究。我常常在想，飛機之所以能夠安全地翱翔藍天，背後付齣瞭多少智慧和努力。傳統的定期維修模式，雖然有其穩定性和可預測性，但在麵對復雜多變的工況和材料性能衰減時，難免會存在一些“過早維修”或“維修不及時”的隱患。而“視情維修”正是為瞭剋服這些不足而生的，它強調的是根據實際運行狀態來決定維修時機，這無疑是一種更高效、更經濟、更安全的維修模式。而“壽命預測技術”則是實現視情維修不可或缺的“眼睛”和“大腦”。它能夠“看”到發動機內部的健康狀況，“預測”齣各個部件的剩餘壽命，從而為維修決策提供科學依據。這種基於數據的、前瞻性的管理方式，讓我覺得充滿瞭科技感和未來感。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名《航空發動機視情維修管理中的壽命預測技術》就吸引瞭我，因為它觸及瞭一個非常關鍵且具有挑戰性的領域。我經常思考，航空發動機作為現代航空業的心髒，其可靠性和安全性直接關係到數以百計乘客的生命。而過去那種“按時更換”或者“等到壞瞭再修”的方式，雖然簡單直接，但從長遠來看，其經濟成本和潛在風險都是巨大的。這本書提齣的“視情維修管理”理念，以及在此基礎上的“壽命預測技術”，恰恰是解決瞭這個痛點。我很好奇，這項技術是如何實現的？是依靠傳感器收集海量數據，然後通過復雜的算法進行分析？還是有某種特殊的檢測手段，能夠“透視”發動機內部的磨損情況？這些技術細節，以及它們如何被整閤進一個完整的管理體係，是我想深入瞭解的。

評分☆☆☆☆☆

我一直對航空發動機的運作和維護充滿好奇，所以當看到《航空發動機視情維修管理中的壽命預測技術》這個書名時，立刻就被吸引住瞭。在我的認知中，航空發動機的維護是一項極其復雜且嚴謹的工作，涉及到大量的工程技術和數據分析。而“視情維修”的概念，更是將這種維護提升到瞭一個新的高度，它意味著我們不再僅僅依賴於固定的時間錶，而是要根據發動機的實際運行狀況來做齣決策。這本書的核心，“壽命預測技術”，聽起來就像是為這種“視情維修”插上瞭翅膀。我非常渴望瞭解，這項技術是如何工作的，它能夠捕捉到哪些細微的跡象，又如何通過復雜的模型來預測齣發動機零部件的“健康狀況”和“剩餘壽命”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字，光是聽著就覺得非常有分量。《航空發動機視情維修管理中的壽命預測技術》，這幾個詞語組閤在一起，精準地概括瞭它所涉及的領域——一個既充滿科技感，又關乎實際應用的重要課題。作為一名對航空安全和技術發展都非常感興趣的讀者，我一直對發動機的維護保養有著濃厚的興趣。傳統的定期維修方式，雖然是一種成熟的模式，但總會給人一種“提前”或者“滯後”的可能性。而“視情維修管理”的概念，則是一種更加智能化的管理方式，它意味著我們可以根據發動機的實際運行狀態來調整維修計劃，從而最大化地利用零部件的壽命，同時避免不必要的風險。而這本書的核心，在於“壽命預測技術”，這就像是給視情維修裝上瞭“眼睛”和“大腦”，能夠提前洞察潛在的問題。我非常期待它能為我揭示這項技術的奧秘。

評分☆☆☆☆☆

我之所以被這本書的書名所吸引，是因為它精準地指嚮瞭我一直以來在思考的一個核心問題：如何讓航空發動機的維護更加智能化和高效化。傳統的定期維護模式，就像是給汽車定期保養一樣，雖然有其必要性，但往往忽略瞭車輛實際的使用情況和零部件的真實磨損程度。而《航空發動機視情維修管理中的壽命預測技術》這個書名，則讓我看到瞭一個更加先進和科學的解決之道。“視情維修管理”本身就是一個非常吸引人的概念，它意味著我們可以擺脫那些僵化的時間錶，而轉嚮一種更加靈活、更加精準的維護策略。而“壽命預測技術”，更是為這種管理模式注入瞭靈魂。它不是簡單的推測，而是基於科學的模型和數據分析，能夠“預知”零部件的剩餘壽命，從而在最佳時機進行乾預。我非常期待這本書能夠深入剖析這項技術的原理、應用以及它對整個航空發動機維護體係帶來的革命性影響。

評分☆☆☆☆☆

我被這本書的書名深深吸引住瞭，因為它聽起來就蘊含著前沿的科技與嚴謹的管理。《航空發動機視情維修管理中的壽命預測技術》——光是這幾個詞的組閤，就足以讓我對這本書的內容産生濃厚的興趣。作為一名對航空工業懷有極大熱情的讀者，我深知航空發動機的復雜性和高昂的維護成本。傳統的定期維修模式，在很多情況下可能存在“過度維修”或“維修不足”的問題，這不僅浪費資源，還可能帶來不必要的風險。而“視情維修管理”則是一種更加智能化、精細化的管理方式，它強調的是“在需要的時候進行維修”，而不是“在固定的時間進行維修”。這本書的核心，也就是“壽命預測技術”，正是實現這種模式的關鍵。我非常想知道，作者是如何將先進的預測模型和實際的維修管理實踐相結閤的。

評分☆☆☆☆☆

我被這本書的書名《航空發動機視情維修管理中的壽命預測技術》深深吸引，是因為它觸及瞭我一直以來對於航空領域背後精細化管理和技術創新的好奇心。航空發動機，這個被譽為“飛機心髒”的精密機械，其每一次運轉都牽動著無數人的心。而如何保證它的持續可靠，更是航空業麵臨的巨大挑戰。傳統的定期維修模式，雖然是基礎，但在麵對日益復雜和多樣化的運行環境時，其局限性也逐漸顯現。這本書提齣的“視情維修管理”理念，以及其核心的“壽命預測技術”，則為我們描繪瞭一個更加智能、更加高效的維護圖景。我迫切地想瞭解，這項技術是如何通過各種先進的手段，來“感知”發動機的健康狀況，並“預測”其未來的錶現的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名《航空發動機視情維修管理中的壽命預測技術》立刻勾起瞭我的好奇心。我一直對航空發動機這個復雜的精密係統感到著迷，而對其維護保養的精細化管理更是我關注的焦點。在過去，航空發動機的維修往往遵循著嚴格的定期計劃，但這種模式的弊端也很明顯：一旦某個部件齣現早期磨損，可能會導緻不必要的停機檢查和更換；反之，如果部件的壽命比預期更長，又會造成資源的浪費。而“視情維修管理”，顧名思義，就是根據發動機的實際運行狀況來決定維修策略，這無疑是一種更加高效和經濟的模式。這本書則聚焦於實現這種模式的關鍵技術——“壽命預測”。我迫切地想瞭解，這項技術是如何工作的，它能幫助我們預測到哪些類型的故障，又如何將這些預測結果轉化為實際的維修指令，從而確保航空發動機的安全運行。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字聽起來就相當專業，是關於航空發動機視情維修管理中的壽命預測技術。作為一個對航空領域有濃厚興趣的讀者，我懷揣著極大的好奇心翻開瞭它。雖然我並非航空發動機的直接從業者，但對這項精密技術以及其背後的管理邏輯充滿瞭嚮往。這本書似乎打開瞭一扇窗，讓我得以窺見現代航空業背後那套嚴謹、科學的維護體係。想象一下，一颱龐大的航空發動機，其每一個部件都承載著飛行安全的關鍵責任，而“壽命預測”這項技術，無疑是保障這種安全的基石。它不僅僅是關於“什麼時候會壞”，更深層次的意義在於，如何通過先進的技術手段，在潛在故障發生之前，就能對其進行精準的預判和管理。這背後涉及到的數據采集、分析模型、預警係統，以及如何將這些預測結果融入到日常的維修管理流程中，這些都是我非常想要瞭解的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名《航空發動機視情維修管理中的壽命預測技術》，讓我立刻聯想到瞭現代工業中對於智能化和精細化管理的不懈追求。航空發動機，作為工業皇冠上的明珠，其維護的復雜性和重要性不言而喻。我一直對“視情維修”這個概念非常感興趣，因為它擺脫瞭傳統定期維修的“一刀切”模式，轉嚮瞭更加個性化、更加科學的維護策略。而“壽命預測技術”則是實現這一目標的關鍵驅動力。這本書的書名直接點齣瞭這個核心，讓我對它充滿瞭期待。我很好奇，究竟是哪些技術手段，能夠如此精準地預測齣航空發動機中關鍵部件的剩餘壽命？這些預測結果又是如何被整閤到實際的維修管理流程中，最終轉化為保障飛行安全的有力武器的？

評分☆☆☆☆☆

已經遇到幾次這種情況瞭。

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評分☆☆☆☆☆

好

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