[发明专利]多失效模式下多模型集成航空发动机运行可靠性评估方法

摘要

本发明提供了一种多失效模式下多模型集成航空发动机运行可靠性评估方法，包括分析多失效模式、建立多失效模式分析模型、建立评估备选模型、判断各模型的优劣、建立多模型集成评估模型、应用贝叶斯模型平均方法，分析多种失效模式对航空发动机运行可靠性的影响、采用马尔可夫链蒙特卡洛算法仿真计算航空发动机运行可靠性。本发明分别针对典型的失效模式，性能退化失效、结构强度失效和突发失效进行了分析，在众多备选模型中选择一个最优模型，再应用多模型集成技术，将多个模型集成到一个框架中进行航空发动机运行可靠性评估，提高航空发动机运行可靠性评估的准确性。

主权项

一种多失效模式下多模型集成航空发动机运行可靠性评估方法，其特征在于包括以下步骤：1)分析航空发动机的多失效模式；2)建立从结构维和时间维进行航空发动机运行可靠性评估的多失效模式分析模型，进行多失效模式分析；3)建立航空发动机运行可靠性评估备选模型；4)采用贝叶斯因子方法选择航空发动机运行可靠性评估模型，通过贝叶斯因子的不同取值判断各模型优劣，作为选择和评价单一模型航空发动机运行可靠性评估的依据；5)综合分析多种失效模式，建立多模型集成航空发动机运行可靠性评估模型p(X,θk,Mk)＝P(Mk)p(θk|Mk)p(X|θk,Mk)，其中k∈κ表示模型指数，P(Mk)表示模型Mk的先验概率密度函数，p(θk|Mk)表示在模型Mk下参数向量θk的条件概率，p(X|θk,Mk)表示在模型Mk和参数向量θk下事件X的条件概率密度函数；6)应用贝叶斯模型平均方法，分析多种失效模式对航空发动机运行可靠性的影响，航空发动机运行可靠性评估表达式是其中fj(R|(Mj,RT))表示已知运行可靠度R的情况下，失效模式j＝1,2,3的概率密度函数；ρj表示第j种运行状态为失效模式导致系统失效的后验概率，非负且满足反映的是每种失效模式对运行可靠性的贡献程度；7)采用马尔可夫链蒙特卡洛算法仿真计算贝叶斯模型平均中各失效模式权重，根据BMA权重与方差在似然函数中的权重变量进行随机采样，假设其符合正态分布，采用Metropolis‑Hastings抽样技术，针对未知参数ρi,i＝1,2,3的概率密度函数为π(ρi)，选取起始点ρi(0)，满足π(ρi(0))＞0，迭代产生多个不同Markov链，使Markov链收敛于目标分布π(ρi)，计算航空发动机运行可靠性。