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文檔簡介
1、隨著航空發(fā)動機復(fù)雜程度的不斷提高，為提高發(fā)動機的安全性與運行可靠性，降低其全壽命周期費用，亟需開展關(guān)于發(fā)動機健康管理（EHM）的理論研究與工程實踐應(yīng)用。剩余壽命預(yù)測是 EHM的關(guān)鍵問題，準確地預(yù)測剩余壽命能夠為發(fā)動機維修決策提供依據(jù)。通過總結(jié)已有研究存在的不足，本文提出如下研究內(nèi)容：
首先，針對發(fā)動機故障樣本少等問題，在多源監(jiān)測數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，分別提出了基于PCA和KPCA模型的健康狀態(tài)監(jiān)控方法，采用T2統(tǒng)計量與SPE指標對發(fā)動
2、機進行健康評估與故障檢測，并將基于貢獻率的故障識別方法應(yīng)用于發(fā)動機故障變量識別中。
其次，同時考慮到發(fā)動機性能退化過程的非線性、隨機性及受測量誤差影響等，提出了基于非線性Wiener過程的剩余壽命預(yù)測方法，并與基于非線性隨機系數(shù)回歸（RCR）模型的預(yù)測方法進行比較。另外，提出了基于EM算法與Kalman濾波算法的退化狀態(tài)與模型參數(shù)實時估計方法，同時對剩余壽命分布進行實時更新，實現(xiàn)剩余壽命在線預(yù)測。
最后，在剩余壽命預(yù)
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