基于冲击的涡扇发动机退化建模与下发预测

为解决多性能参数模型无法描述不同起飞推力下发动机性能退化的问题,利用单性能参数结合极端冲击模型描述起飞时发动机全功率运转对热端部件的热冲击影响,利用线性退化模型描述发动机自然退化过程,建立发动机性能可靠度退化模型。利用V2500发动机全寿命EGTM数据,结合最大似然估计给出性能可靠度表达式与模型参数,最后利用机队中同型V2500发动机非完整EGTM数据验证模型,预测下发时间,结果表明此模型预测下发时间和实际下发时间的误差小于3%,证明了模型的有效性。     

基于ARIMA的民航发动机下发预测

时间序列自回归滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA)能较准确处理和预测依循环顺序获得的航空发动机性能数据。采用分箱改进的拉伊达准则处理起飞EGTM数据,可为ARIMA模型提供了更加真实的数据,获得航空发动机起飞EGTM预测值,依据航空公司发动机设定的可靠度进行下发预测。应用验证表明:基于ARIMA的起飞EGTM时间序列能够满足航空发动机的质量管理的要求。