针对装备关键部件累积损伤的量化跟踪与预测问题,以直升机动部件中无冗余且易损伤的传动链为对象,从损伤演化慢变过程会引起由快变振动信号所重构的相空间产生曲变现象的角度出发,开展基于相空间曲变的传动链关键部件损伤量化特征重构、累积损伤跟踪与预测的理论与方法研究,在由快变振动信号所重构的相空间中分析损伤累积演化的动力学特性规律,建立传动链关键部件快变参数与慢变损伤累积的量化对应关系,探索用于解决变工况、不确定环境下损伤演化描述特征的跟踪和标准时间尺度下剩余使用寿命预测问题的技术途径,为直升机健康管理技术体系的应用和状态基维护理念的实施提供支持,对于提高直升机运行的可靠性和避免直升机重大灾难事故具有重要意义。
Helicopter Transmission Train;Phase Space Warping;Damage Evolution Tracking;Remaining Useful Life;
本项目为解决装备关键部件累积损伤的量化跟踪与预测问题,以直升机动部件中无冗余且易损伤的传动链为对象,分析了慢变损伤演化引起的相空间曲变现象,研究了损伤演化特征提取、损伤跟踪与健康监测,以及剩余使用寿命预测的基础理论和技术方法。重点研究了适用于变工况下的损伤跟踪与健康监测技术。利用非线性动力学的相空间曲变理论,构造不受工况影响的损伤跟踪特征;利用智能学习理论中的相关向量机拟合健康指标与工况、健康特征之间的关联关系,进而构造变工况下的自适应健康监测模型。集成退化物理模型与粒子滤波、相关向量机等智能学习方法,探索研究标准时间尺度下的剩余使用寿命预测技术。本项目研究成果能够丰富和发展非线性动力学的损伤识别与跟踪预测理论,为解决变工况下损伤演化描述特征的跟踪和标准时间尺度下的剩余使用寿命预测问题,提供新的技术途径,为直升机健康管理技术体系的应用和状态基维护理念的实施提供支持,对于提高直升机运行的可靠性和避免直升机重大灾难事故具有重要意义。