[發明專利]一種基于無故障數據分析的飛機定檢內容優化方法

有效

• 申請號: 201310312698.6
• 申請日: 2013-07-23
• 公開（公告）號: CN103412986A
• 公開（公告）日: 2013-11-27
• 發明（設計）人: 黃雋;高青偉;張浩然;宋艷波;張麗萍;陳繼祥;辛旭光
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍海軍航空工程學院
• 主分類號: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明屬于航空維修領域，涉及無故障數據分析在飛機定檢內容優化中的應用，有效解決定檢工作中維修過度的問題，在保證可靠性的前提下減少飛機停飛時間和維修費用。?

背景技術

飛機定期檢查維護（periodic?inspection?and?maintenance簡稱定檢）是在航空技術裝備使用到一定時限（次數）以后所實施的周期性的維護保養工作，是保證航空技術裝備經常處于良好狀態的重要手段。其主要內容是深入檢查航空技術裝備的技術狀況，及時發現機件的、特別是機件內部的早期磨耗和損傷，徹底排除所發現的故障缺陷，并進行調整、清洗、潤滑等保養工作。飛機定檢內容優化是集可靠性分析、計算機、非線性規劃等技術于一體,旨在解決定檢內容中維修過度的問題。飛機定檢內容優化研究始于20世紀80年代。國內外航空公司的飛機例行定檢通常按照飛行小時數／起落次數分為A、B、C、D檢，一般將A檢放在航后進行，不需要專門的停修時間；B檢在實際并不常采用，常會取消B檢，并將B檢工作調整到A檢和C檢中完成以減少不必要的飛機停場時間。美國對軍用飛機的工齡探索開展了大量研究。我國的軍用飛機存在定檢內容不夠合理，檢修次數過多，定期檢修中離位檢查內容過多等問題，結果造成飛機維修停飛時間過長，完好率低。因此定檢內容優化工作在民用和軍用飛機的維修領域均有重要意義。?

飛機定檢內容優化的關鍵技術又分為無故障數據分析方法和非線性方程?數值求解方法。現有的無故障數據分析方法大致可分為以下幾類:經典方法、Bayes方法、多層Bayes方法等。經典方法主要有：配分布曲線法、極小χ²-法、等效失效數法、最優置信限法、修正極大似然函數法、廣義線性模型法、改造CLASS-K法和MLR（單調似然比）分布族可靠度的下限等。?

數值迭代方法求解非線性方程主要有二分法、牛頓法、迭代法和劈因子法，這些方法主要針對一元代數方程。指數方程常用代數解法只能求解最簡指數方程；積分方程近似解法有數值積分方法、近似核方法、迭代法和變分法等。而故障分布參數方程為一元指數方程和二元非線性積分方程。上述方法都難以求解故障分布參數方程。?

發明內容

本發明的技術解決問題是：克服現有技術的不足，提供一種基于無故障數據分析的飛機定檢內容優化方法，能高效選擇定檢內容優化目標，充分利用了歷史可靠性數據信息與特征確定定檢工作排查故障的分布類型，采用最優置信估計法獲得飛機、發動機及機載設備的可靠度的一定置信水平的置信下限，建立故障分布參數方程并采用非線性規劃方法的Active?Set算法快速精確求解。?

本發明的技術解決方案是：?

1、一種基于無故障數據分析的飛機定檢內容優化方法，其步驟如下：1）進行飛機定檢內容優化目標分析；2）定檢排查故障的分布類型分析；3）基于最優置信估計法的無故障數據分析；4）基于非線性規劃的故障分布參數方程求解。?

2、基于網絡計劃方法，采用WinQSB軟件構建網絡計劃圖，獲得關鍵路?徑和關鍵工作，從而選擇定檢內容優化目標。?

3、按照故障分布類型表分析或者故障分布類型流程分析方式進行定檢排查故障的分布類型分析。?

4、采用最優置信估計法進行無故障數據分析，按照公式給出飛機、發動機及機載設備（其常見故障分布為指數分布、威布爾分布、正態分布和對數正態分布）的可靠度的(1-α)置信水平的置信下限，建立故障分布參數方程。?

5、采用非線性規劃方法的Active?Set算法求解故障分布參數方程。?

本發明的原理：傳統的定檢內容優化針對各專業的所謂重要機件開展可靠性計算，計算量大，優化效率低，所以本發明針對關鍵路徑和關鍵工作選擇定檢內容優化目標的思想，克服傳統定檢內容優化方法盲目低效的不足。?

在定檢工作排查故障的分布類型時，查故障分布類型表的方式比較迅捷方便，不足之處是分布類型表的應用范圍有限，判斷準則比較模糊，有時不方便操作；如果獲得基于同類產品故障數據，本發明按照故障分布類型分析流程進行判斷，提高了無故障數據分析的效率和精度。?