[发明专利]基于Bayes信息更新的涡轮盘概率故障物理寿命预测方法

摘要

本发明涉及基于Bayes信息更新的航空发动机轮盘概率故障物理寿命预测方法。包括如下步骤：步骤1：根据航空发动机轮盘结构特征，用基于故障物理的可靠性分析方法确定涡轮盘的故障物理信息；步骤2：运用FTA/FMECA方法对步骤1得到的航空发动机轮盘的故障物理信息和由维修数据统计得到的已有的故障信息进行分析得到轮盘的主要失效模式及其故障位置，收集并整理轮盘面向全寿命周期的不确定因素和不精确数据；步骤3：根据步骤2得到的轮盘主要失效模式和故障位置建立航空发动机轮盘的故障物理寿命预测模型。本发明的有益效果是：能显著地缩短航空发动机轮盘设计周期，降低开发的费用，能显著地提高航空发动机轮盘的寿命可靠性。

主权项

基于Bayes信息更新的航空发动机轮盘概率故障物理寿命预测方法，包括如下步骤：步骤1：根据航空发动机轮盘结构特征，用基于故障物理的可靠性分析方法确定涡轮盘的故障物理信息；步骤2：运用FTA/FMECA方法对步骤1得到的航空发动机轮盘的故障物理信息和由维修数据统计得到的已有的故障信息进行分析得到轮盘的主要失效模式及其故障位置，收集并整理轮盘面向全寿命周期的不确定因素和不精确数据；步骤3：根据步骤2得到的轮盘主要失效模式和故障位置建立航空发动机轮盘的故障物理寿命预测模型；步骤4：运用概率统计理论确定并量化步骤2得到的轮盘概率寿命预测中的不确定性；步骤5：根据步骤3得到的故障物理寿命预测模型，运用Bayes信息更新和故障物理技术，将步骤4得到的寿命预测模型中的模型参数和试验控制参量以分布形式输入，并以寿命分布的形式输出，建立轮盘的混合概率故障物理寿命预测方法；步骤6：运用马尔科夫链蒙特卡洛仿真解决步骤5中Bayes推理的高维积分计算，计算航空发动机轮盘的概率故障物理预测寿命及其不确定性范围。