CN112329151B - 一种部件预防性维修方法 - Google Patents
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Abstract
本申请属于飞机综合保障及健康管理技术领域,具体涉及一种部件预防性维修方法,包括:建立部件状态随时间变化的表征模型;基于表征模型确定部件故障可检测的时间点、部件性能失效的时间点;根据部件故障可检测的时间点、部件性能失效的时间点,设定部件预防性维修的频次,以在一定程度上避免对部件过度维修。
Description
技术领域
本申请属于飞机综合保障及健康管理技术领域,具体涉及一种部件预防性维修方法。
背景技术
预防性维修是一种以可靠性为中心的维修方法,在飞机综合保障及健康管理中被普遍采用。
对飞机进行预防性维系,可有效保证飞机的安全性,减少灾难事故的发生,但当前对飞机进行预防性维修缺少科学的指导,存在过度维修的情形,造成人力、物力的巨大浪费。
鉴于上述技术缺陷的存在提出本申请。
需注意的是,以上背景技术内容的公开仅用于辅助理解本发明的发明构思及技术方案,其并不必然属于本专利申请的现有技术,在没有明确的证据表明上述内容在本申请的申请日已经公开的情况下,上述背景技术不应当用于评价本申请的新颖性和创造性。
发明内容
本申请的目的是提供一种部件预防性维修方法,以克服或减轻已知存在的至少一方面的技术缺陷。
本申请的技术方案是:
一种部件预防性维修方法,包括:
建立部件状态随时间变化的表征模型;
基于表征模型确定部件故障可检测的时间点、部件性能失效的时间点;
根据部件故障可检测的时间点、部件性能失效的时间点,设定部件预防性维修的频次。
根据本申请的至少一个实施例,上述的部件预防性维修方法中,所述建立部件状态随时间变化的表征模型,具体为:
基于最小二乘法的多项式分析、基于高斯拓展函数分析、时间序列分析、多元联合熵分析中的一种或多种,建立部件状态随时间变化的表征模型。
根据本申请的至少一个实施例,上述的部件预防性维修方法中,所述基于最小二乘法的多项式分析、基于高斯拓展函数分析、时间序列分析、多元联合熵分析中的一种或多种,建立部件状态随时间变化的表征模型,具体为:
基于最小二乘法的多项式分析、基于高斯拓展函数分析、时间序列分析、多元联合熵分析中的一种或多种,利用部件试验或实际运行得到的部件状态与时间的对应关系数据,建立部件状态随时间变化的表征模型。
根据本申请的至少一个实施例,上述的部件预防性维修方法中,所述根据部件故障可检测的时间点、部件性能失效的时间点,设定部件预防性维修的频次,具体为:
根据部件故障可检测的时间点、部件性能失效的时间点间的间隔时间,设定部件预防性维修的频次。
根据本申请的至少一个实施例,上述的部件预防性维修方法中,所述根据部件故障可检测的时间点、部件性能失效的时间点间的间隔时间,设定部件预防性维修的频次,具体为:
部件故障可检测的时间点、部件性能失效的时间点间的间隔时间越长,设定部件预防性维修的频次相应越低。
本申请至少存在以下有益技术效果:
提供一种部件预防性维修方法,其可用于对飞机部件的预防性维修,在应用于对飞机部件的预防性维修时,对部件进行预防性维修的频次,根据部件故障可检测的时间点、部件性能失效的时间点确定,可在一定程度上避免对部件过度维修。
附图说明
图1是本申请实施例提供的部件预防性维修方法的流程图;
图2是本申请实施例提供的部件状态随时间变化的表征模型的示意图;
图3是本申请实施例提供的建立部件状态随时间变化的表征模型的示意图;
其中:
P-部件故障可检测的时间点;F-部件性能失效的时间点。
为了更好说明本实施例,附图某些部件会有省略、放大或缩小,并不代表实际产品的尺寸;此外,附图用于示例性说明,其中描述位置关系的用语仅限于示例性说明,不能理解为对本专利的限制。
具体实施方式
为使本申请的技术方案及其优点更加清楚,下面将结合附图对本申请的技术方案作进一步清楚、完整的详细描述,可以理解的是,此处所描述的具体实施例仅是本申请的部分实施例,其仅用于解释本申请,而非对本申请的限定。需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与本申请相关的部分,其他相关部分可参考通常设计,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的技术特征可以相互组合以得到新的实施例。
此外,除非另有定义,本申请描述中所使用的技术术语或者科学术语应当为本申请所属领域内一般技术人员所理解的通常含义。本申请描述中所使用的“上”、“下”、“左”、“右”、“中心”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等表示方位的词语仅用以表示相对的方向或者位置关系,而非暗示装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,当被描述对象的绝对位置发生改变后,其相对位置关系也可能发生相应的改变,因此不能理解为对本申请的限制。本申请描述中所使用的“第一”、“第二”、“第三”以及类似用语,仅用于描述目的,用以区分不同的组成部分,而不能够将其理解为指示或暗示相对重要性。本申请描述中所使用的“一个”、“一”或者“该”等类似词语,不应理解为对数量的绝对限制,而应理解为存在至少一个。本申请描述中所使用的“包括”或者“包含”等类似词语意指出现在该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同,而不排除其他元件或者物件。
此外,还需要说明的是,除非另有明确的规定和限定,在本申请的描述中使用的“安装”、“相连”、“连接”等类似词语应做广义理解,例如,连接可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体地连接;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,还可以是两个元件内部的连通,领域内技术人员可根据具体情况理解其在本申请中的具体含义。
下面结合附图1-3对本申请做进一步详细说明。
一种部件预防性维修方法,包括:
建立部件状态随时间变化的表征模型;
基于表征模型确定部件故障可检测的时间点、部件性能失效的时间点;
根据部件故障可检测的时间点、部件性能失效的时间点,设定部件预防性维修的频次。
对于上述实施例公开的部件预防性维修方法,领域内技术人员可以理解的是,其可用于对飞机部件的预防性维修,在应用于对飞机部件的预防性维修时,对部件进行预防性维修的频次,根据部件故障可检测的时间点、部件性能失效的时间点确定,可在一定程度上避免对部件过度维修。
在一些可选的实施例中,上述的部件预防性维修方法中,所述建立部件状态随时间变化的表征模型,具体为:
基于最小二乘法的多项式分析、基于高斯拓展函数分析、时间序列分析、多元联合熵分析中的一种或多种,建立部件状态随时间变化的表征模型。
在一些可选的实施例中,上述的部件预防性维修方法中,所述基于最小二乘法的多项式分析、基于高斯拓展函数分析、时间序列分析、多元联合熵分析中的一种或多种,建立部件状态随时间变化的表征模型,具体为:
基于最小二乘法的多项式分析、基于高斯拓展函数分析、时间序列分析、多元联合熵分析中的一种或多种,利用部件试验或实际运行得到的部件状态与时间的对应关系数据,建立部件状态随时间变化的表征模型,如图2所示,其中确定的部件故障可检测的时间点为P,确定的部件性能失效的时间点为F。
为了使领域内技术员能够更容易的理解上述实施例公开的建立部件状态随时间变化的表征模型的技术内容,本申请提供以下更为具体的实施例:
飞机泵源子***为包含多个参数的***,其内部无序程度的增加将直接导致整体性能的衰退,其工作过程中,即使相关性能参数还处于允许范围内,其潜在的无序性的发展仍然不容忽视,采用多元联合熵分析方法,结合最小二乘法多项式分析,通过量化多个性能参数的随机程度,进行多参数数据综合分析,可以从总体上刻画泵源子***的性能变化规律,建立飞机泵源子***状态随时间变化的表征模型,具体过程如下:
选取典型飞机多个架次的飞参数据,采用等间距法对飞机参数进行符号转化、划分;
使用符号处理过的飞参数据,求取各个架次飞机泵源子***的联合熵;
根据飞机各个架次泵源子***的联合熵,使用最小二乘法计算联合熵的变化趋势,从而分析泵源子***的性能变化趋势,建立飞机泵源子***状态随时间变化的表征模型,具体的步骤可参见图3。
在一些可选的实施例中,上述的部件预防性维修方法中,所述根据部件故障可检测的时间点、部件性能失效的时间点,设定部件预防性维修的频次,具体为:
根据部件故障可检测的时间点、部件性能失效的时间点间的间隔时间,设定部件预防性维修的频次。
在一些可选的实施例中,上述的部件预防性维修方法中,所述根据部件故障可检测的时间点、部件性能失效的时间点间的间隔时间,设定部件预防性维修的频次,具体为:
部件故障可检测的时间点、部件性能失效的时间点间的间隔时间越长,设定部件预防性维修的频次相应越低。
对于上述实施例公开的部件预防性维修方法,领域内技术人员可以理解的是,其在部件故障可检测的时间点、部件性能失效的时间点间的间隔时间越长时,设定部件预防性维修的频次相应越低,即部件故障可检测的时间点、部件性能失效的时间点间的间隔时间较长,可相应降低其严防性维修的频次,对此可以理解的是,若部件故障可检测的时间点、部件性能失效的时间点间的间隔时间较长,即在能够检测到部件故障表征后,部件并不会在短时间内性能失效,而是在一段较长的时间后才会发生失效,在保证安全的情况下,相应降低该种部件预防性维修频次,可避免过度维修的情形,节约人力、物力。
说明书中各个实施例采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
至此,已经结合附图所示的优选实施方式描述了本申请的技术方案,领域内技术人员应该理解的是,本申请的保护范围显然不局限于这些具体实施方式,在不偏离本申请的原理的前提下,本领域技术人员可以对相关技术特征作出等同的更改或替换,这些更改或替换之后的技术方案都将落入本申请的保护范围之内。
Claims (3)
1.一种部件预防性维修方法,其特征在于,包括:
建立部件状态随时间变化的表征模型,具体为:
基于最小二乘法的多项式分析、基于高斯拓展函数分析、时间序列分析、多元联合熵分析中的一种或多种,利用部件试验或实际运行得到的部件状态与时间的对应关系数据,建立部件状态随时间变化的表征模型;
基于表征模型确定部件故障可检测的时间点、部件性能失效的时间点;
根据部件故障可检测的时间点、部件性能失效的时间点,设定部件预防性维修的频次;
在部件为飞机泵源子***时,建立部件状态随时间变化的表征模型,具体为:选取典型飞机多个架次的飞参数据,采用等间距法对飞机参数进行符号转化、划分;
使用符号处理过的飞参数据,求取各个架次飞机泵源子***的联合熵;
根据飞机各个架次泵源子***的联合熵,使用最小二乘法计算联合熵的变化趋势,分析泵源子***的性能变化趋势,建立飞机泵源子***状态随时间变化的表征模型。
2.根据权利要求1所述的部件预防性维修方法,其特征在于,
所述根据部件故障可检测的时间点、部件性能失效的时间点,设定部件预防性维修的频次,具体为:
根据部件故障可检测的时间点、部件性能失效的时间点间的间隔时间,设定部件预防性维修的频次。
3.根据权利要求2所述的部件预防性维修方法,其特征在于,
所述根据部件故障可检测的时间点、部件性能失效的时间点间的间隔时间,设定部件预防性维修的频次,具体为:
部件故障可检测的时间点、部件性能失效的时间点间的间隔时间越长,设定部件预防性维修的频次相应越低。
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