目錄
叢書總序1
叢書總序2
前言
第1章緒論001
1.1健康管理基本概念001
1.2民用飛機健康管理背景及意義002
1.2.1提高航空運輸經濟性002
1.2.2提高民機運營核心競爭力002
1.2.3增強主動式快速響應能力003
1.2.4降低飛機維修成本003
1.2.5提高飛機設計水平003
1.3民用飛機健康管理國內外研究現狀004
1.3.1國外民用飛機健康管理服務產品應用現狀004
1.3.2國外研究現狀及技術發展趨勢009
1.3.3國內技術研究現狀011
第2章面向客戶服務的民用飛機健康管理繫統方案015
2.1民用飛機主制造商客戶服務模式分析015
2.2面向客戶服務的健康管理繫統功能和使用需求分析016
2.3民用飛機健康管理繫統總體方案架構022
2.3.1機載繫統025
2.3.2數據通信繫統027
2.3.3地面繫統028
第3章民用飛機機載健康管理繫統設計034
3.1繫統架構034
3.2需求分析036
3.2.1數據信息需求分析037
3.2.2功能需求040
3.3繫統接口和功能模塊040
3.3.1民用飛機機載健康管理繫統級功能內部接口定義041
3.3.2民用飛機機載健康管理繫統級功能外部接口定義042
3.3.3部件級狀態數據的采集和總線傳輸043
3.3.4故障診斷045
3.3.5飛機狀態監控045
3.3.6數據加載046
第4章民用飛機空地傳輸繫統設計047
4.1空地傳輸繫統架構設計047
4.2需求分析051
4.3功能模塊052
4.3.1數據通信繫統052
4.3.2基於機場無線通信方式的航後PHM數據傳輸繫統060
第5章民用飛機地面監控與維護繫統設計062
5.1地面繫統架構設計062
5.1.1地面繫統功能需求分析063
5.1.2架構設計064
5.2功能模塊065
5.2.1數據庫065
5.2.2狀態實時監控072
5.2.3故障診斷075
5.2.4預測與健康管理077
5.2.5維修輔助決策078
第6章故障診斷原理及方法080
6.1故障診斷方法概述080
6.1.1基於知識的故障診斷方法概述081
6.1.2基於模型的故障診斷方法概述081
6.1.3基於數據驅動的故障診斷方法概述082
6.2基於知識的民用飛機故障診斷方法083
6.2.1基於CBR的故障診斷方法083
6.2.2基於故障隔離手冊的故障診斷方法086
6.3基於模型的民用飛機故障診斷方法088
6.3.1基於卡爾曼濾波的故障診斷方法088
6.3.2基於擴展卡爾曼濾波的故障診斷方法090
6.3.3基於強跟蹤濾波的故障診斷方法091
6.4基於數據驅動的民用飛機故障診斷方法093
6.4.1信號處理方法093
6.4.2統計分析的故障診斷方法101
6.4.3基於機器學習與數據挖掘的故障診斷方法106
第7章民用飛機故障壽命預測技術113
7.1故障預測方法概述113
7.2基於可靠性理論的民用飛機故障壽命預測方法114
7.2.1基於LSSVM的飛機性能可靠性壽命預測方法114
7.2.2基於改進威布爾分布的可靠性壽命預測方法116
7.2.3工程應用118
7.3基於失效物理的民用飛機故障預測方法121
7.3.1疲勞裂紋擴展模型122
7.3.2性能退化預測模型124
7.3.3基於Wiener退化過程的壽命預測模型127
7.4基於數據驅動的民用飛機故障預測方法131
7.4.1基於時間序列的故障預測方法131
7.4.2基於粒子濾波的故障預測方法135
7.4.3基於神經網絡的故障預測方法138
第8章民用飛機健康狀態評估技術142
8.1民用飛機健康評估基本概念142
8.1.1健康狀態評估定義142
8.1.2健康評估功能架構143
8.1.3健康評估方法144
8.2基於貝葉斯網絡的民用飛機健康狀態評估模型146
8.2.1民用飛機健康評估建模問題146
8.2.2基於貝葉斯網絡的健康評估建模147
8.3基於灰色關聯度及層次分析法的民用飛機健康評估方法148
8.3.1灰色關聯基本原理148
8.3.2層次分析法基本原理148
8.3.3基於灰色關聯分析及層次分析法的航空發動機健康評估模型149
8.3.4航空發動機健康狀況綜合評估實例150
8.4基於性能參數的民用飛機健康狀態評估模型152
8.4.1基於性能參數的健康狀態評估流程152
8.4.2性能參數選擇153
8.4.3繫統健康狀態的評估與預報153
8.4.4單機健康狀態評估與排隊155
8.5基於隱馬爾可夫模型的民用飛機健康狀態評估方法156
8.5.1隱馬爾可夫方法及其應用156
8.5.2隱馬爾可夫模型的基本參數及算法156
8.5.3基於HMM的民用飛機健康狀態評估方法160
8.5.4工程案例161
第9章視情維修條件下的民用飛機維修決策支持165
9.1基於健康管理技術的維修決策概述165
9.1.1CBM與PHM技術的聯繫165
9.1.2PHM技術對維修保障活動的影響166
9.1.3基於狀態的視情維修決策的意義168
9.2視情維修條件下的民用飛機維修保障模式169
9.2.1修復性維修171
9.2.2預防性維修172
9.2.3視情維修173
9.2.4PHM技術下的視情維修——CBM 174
9.3民用飛機視情維修決策建模177
9.3.1基於比例危險模型的民用飛機視情維修決策方法182
9.3.2基於延遲時間模型的民用飛機視情維修決策方法186
9.3.3基於WPHM的航空發動機視情維修決策案例190
9.4結構健康監控技術對維修任務的影響194
9.4.1SHM技術與MSG3分析的聯繫194
9.4.2基於SHM的計劃維修任務確定195
第10章基於大數據的民用飛機健康管理若干關鍵技術研究197
10.1基於大數據的民用飛機健康管理技術發展概要198
10.1.1國外基於大數據的健康管理發展概要198
10.1.2國內基於大數據的健康管理發展概要199
10.1.3國內外差距200
10.2基於大數據的民用飛機健康管理若干關鍵技術200
10.2.1雲計算技術200
10.2.2數據挖掘技術202
10.3面臨的挑戰與未來展望205
10.3.1民用飛機健康管理面臨的挑戰205
10.3.2民用飛機健康管理未來展望206
第11章基於深度學習的民用飛機故障診斷技術208
11.1多尺度卷積網絡診斷模型208
11.1.1深度殘差網絡模型209
11.1.2多尺度卷積模塊213
11.1.3傳動繫統故障診斷215
11.2聚類變分卷積診斷網絡220
11.2.1度量學習220
11.2.2聚類變分卷積網路223
11.2.3傳動繫統故障模擬實驗234
參考文獻238