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基于结构与性能表征的氨纶老化行为研究

基于结构与性能表征的氨纶老化行为研究

作者：肖泽润华南理工大学

学位级别：硕士

聚氨酯纤维(氨纶)因其优越的回弹性被广泛应用于纺织、医疗、精密仪器等领域。在长期的使用过程中,氨纶存在色变、回弹性下降等老化问题,以至于引发一些安全问题。本文以一种市售的普通氨纶为研究对象,对氨纶进行氯水和紫外人工加速老... 详细信息

聚氨酯纤维(氨纶)因其优越的回弹性被广泛应用于纺织、医疗、精密仪器等领域。在长期的使用过程中,氨纶存在色变、回弹性下降等老化问题,以至于引发一些安全问题。本文以一种市售的普通氨纶为研究对象,对氨纶进行氯水和紫外人工加速老化试验。利用FTIR和XRD研究了氨纶氯水和紫外老化的结构变化;利用DSC和TG/DTG研究了老化的热性能变化;通过万能材料试验机研究了老化的力学性能变化。基于时间、温度、湿度、真空度对氨纶紫外老化性能的影响规律,对其剩余使用寿命进行了预测。(1)在氯水老化中,氯离子取代了N-H和C-H键中的氢,形成了N-Cl、C-Cl,使其结晶度先增加后减小,玻璃化转变温度上升,使拉伸模量先增加后减小,而断裂伸长率一直下降,且有效氯浓度越大,下降越明显。(2)在紫外老化中,硬段发生了重排反应,分子链断裂,且氢键数量不断增加,结晶度先局部增加后减少,拉伸模量先增后减,而断裂伸长率一直增加,拉伸回复性一直下降。环境湿度直接影响氨纶的软段、硬段,首先是水分子对软段的增塑作用,促使原有氢键的断裂和重新组合。之后硬段中的氨基甲酸酯基发生水解反应,形成了大量的羟基,使模量和断裂强度随湿度增加而降低。环境温度主要影响氨纶的硬段,随着老化温度的增加,软段的醚基处氢键数量虽增加,但其热分解温度下降,使断裂伸长率在不断增加,因破坏了硬段的结构而使回复率下降。在真空环境中老化后发现结构未出现明显变化,只是断裂强度稍微下降。(3)根据老化实验数据,预测氨纶紫外老化剩余寿命,在温度25℃、湿度40%常压下,氨纶的使用寿命为2460h(100d),并对预测结果进行误差分析,方差在合理范围内;并提出合理、高效使用氨纶的方法以及提高其使用可靠性的措施。本文的研究揭示了氨纶氯水和紫外老化机理,确定了时间、温度、湿度、真空度等因素对氨纶紫外老化性能的影响规律,有效地预测了氨纶紫外服役下的剩余使用寿命。这不仅为高效、安全使用氨纶提供了理论基础,而且有助于研发合成高耐候性的氨纶,从本质安全角度解决材料老化引发的安全问题。

关键词：氨纶加速老化失效机理剩余寿命预测可靠性分析

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随机载荷作用下含裂纹结构的疲劳可靠性分析

随机载荷作用下含裂纹结构的疲劳可靠性分析

作者：郝永振电子科技大学

学位级别：硕士

随着机械结构工作环境日益复杂和恶劣,各种随机因素的影响不断增加,含裂纹结构中的不确定性在疲劳可靠性分析中显得越发重要。分析疲劳寿命和可靠性则需要对部件内裂纹位置以及长度有充分的了解。传统的疲劳裂纹分析大多是基于Paris公... 详细信息

随着机械结构工作环境日益复杂和恶劣,各种随机因素的影响不断增加,含裂纹结构中的不确定性在疲劳可靠性分析中显得越发重要。分析疲劳寿命和可靠性则需要对部件内裂纹位置以及长度有充分的了解。传统的疲劳裂纹分析大多是基于Paris公式或者修正Paris公式,但是该疲劳裂纹分析方法忽略了裂纹扩展中的多裂纹位置关系、边界关系等因素的影响。对于复杂工作条件下的部件,载荷的不确定性同样对疲劳寿命有较大影响。因此,根据结构可靠性理论,从概率故障物理的角度对含裂纹结构进行疲劳可靠性分析是十分必要的。本学位论文拟针对此问题,开展如下研究:(1)裂纹间竞争失效行为研究。含裂纹结构失效类型主要为表面裂纹失效,通过分析不同的表面裂纹概率模型,结合裂纹初始位置及其初始长度的随机性,提出一种新的判断表面裂纹的概率模型,为含裂纹结构失效类型的判断提供依据。(2)裂纹间应力强度因子和相互作用分析。含裂纹结构往往存在多条裂纹,对于含有两条平行线裂纹的平板模型,结合裂纹尖端应力强度因子,通过ANSYS仿真计算不同位置关系的应力强度因子大小,拟合相邻裂纹之间的相互作用因子;并通过该相互作用因子预测应力强度因子大小,与仿真结果对比,验证相互作用因子模型的准确性和可行性。(3)含裂纹结构剩余寿命预测与可靠性分析。为了考虑随机载荷及裂纹长度不确定性对含裂纹结构剩余寿命的影响,本文通过载荷及裂纹长度的分布类型计算剩余寿命及其分布类型,并进行疲劳可靠性分析。(4)表面多裂纹扩展仿真和概率建模。结合实测表面裂纹的位置和长度分布,作为输入条件进行裂纹扩展仿真;由于裂纹间的相互作用,裂纹扩展过程中可能出现相邻裂纹的融合现象,在裂纹扩展过程中考虑裂纹融合效应更加符合实际工程;根据裂纹融合理论基础以及仿真结果,结合含裂纹结构裂纹融合现象中的各种不确定因素,建立含表面多裂纹融合的概率模型。

关键词：含裂纹结构表面裂纹应力强度因子剩余寿命预测裂纹融合

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丁坝可靠度和设计使用年限研究

丁坝可靠度和设计使用年限研究

作者：韩林峰重庆交通大学

学位级别：硕士

在航道整治和维护过程中，丁坝作为常见的整治建筑物形式，起到束窄水流、冲深河槽的作用。本文依托交通运输部黄金水道通过能力提升技术重大专项“整治建筑物的可靠度和设计使用年限研究”展开，将长江中游荆江河段航道整治工程作为依... 详细信息

在航道整治和维护过程中，丁坝作为常见的整治建筑物形式，起到束窄水流、冲深河槽的作用。本文依托交通运输部黄金水道通过能力提升技术重大专项“整治建筑物的可靠度和设计使用年限研究”展开，将长江中游荆江河段航道整治工程作为依托工程。针对如何保障整治建筑物的稳定、确保工程质量安全和效果、降低工程维护成本等技术难题和航道整治工程中整治建筑物可靠度设计分析方法相对落后的现状，通过原型观测、理论分析和水槽试验相结合的技术手段，在对丁坝类整治建筑物现状调查及损毁原因分析的基础上，开展了对抛石丁坝可靠度和设计使用年限的研究，给出抛石块体稳定受力模型，并构建了基于三参数威布尔分布的抛石丁坝可靠度模型，提出了受年际不同洪峰流量的洪水作用后丁坝剩余寿命计算方法。由于抛石丁坝结构复杂，影响其水毁的不确定因素众多，因此采用量纲分析法建立抛石丁坝水毁程度量化公式，将丁坝水毁程度与其影响因素直接联系起来，建立了基于水毁体积比的抛石丁坝安全性判别分析方法，能够定量反映水毁因素与水毁程度之间的关系，从回归方程的计算结果来看，计算值和试验数据吻合较好，可为实际工程设计和维护提供参考依据。

关键词：丁坝可靠度模型试验水毁体积比剩余寿命预测

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数据驱动的涡扇发动机性能退化研究

数据驱动的涡扇发动机性能退化研究

作者：李印龙中国民航大学

学位级别：硕士

针对于航天航空工程中涌现出复杂机电设备性能退化可靠性分析等难题,众多国内外的专家学者基于性能退化数据建模并且构建可靠性评估模型,有效解决了长寿命、高可靠性复杂设备的健康状态评估问题,其中涡扇发动机性能退化就是个典型例子... 详细信息

针对于航天航空工程中涌现出复杂机电设备性能退化可靠性分析等难题,众多国内外的专家学者基于性能退化数据建模并且构建可靠性评估模型,有效解决了长寿命、高可靠性复杂设备的健康状态评估问题,其中涡扇发动机性能退化就是个典型例子。针对于航空发动机的性能退化研究,需要基于数据驱动的理念来建立性能退化分析模型,由于存在诸多内外部随机因素的影响,导致航空发动机在性能退化过程中存在退化轨迹的不确定性。基于以上分析与实际的需求,本文重点研究在数据驱动的理念下挖掘涡扇发动机的性能退化机理,进一步结合涡扇发动机的性能退化数据进行性能退化建模,然后采用非线性Wiener过程进行剩余寿命的预测分析。并且本文研究了涡扇发动机不同的故障模式下的性能退化问题,从一元衍生到了二元,其中模型的参数求解与更新等问题文章中提出创新性方法,主要的研究内容包括以下几个方面:(1)针对于高压压气机故障导致的涡扇发动机的性能退化问题,由于涡扇发动机在翼循环期间存在多种随机因素影响,则采用漂移系数为指数形式的非线性Wiener过程构建涡扇发动机性能退化模型与性能预测模型。并且基于极大似然方法结合发动机性能退化历史数据可以估计模型未知参数,同时采用遗传算法与贝叶斯更新理念进行参数的更新,最终可以确定退化模型的失效概率密度函数。最后,采用涡扇发动机的仿真数据集进行实验验证,经过对比分析不同模型的预测误差,可以确定该方法的有效性和预测精度。(2)考虑到涡扇发动机在性能预测中基于单性能参数T50预测精度不高的问题,则引入多源性能参数融合方法来进行涡扇发动机剩余寿命预测。基于数据驱动的理念最大化利用多源性能退化数据,所以本章在高压压气机故障基础上,首先基于专家经验进行相关性能参数的筛选,然后采用核主分分析的方法进行多源性能参数的融合来构建新的健康参数,来进一步准确刻画涡扇发动机的性能退化轨迹。最后,通过涡扇发动机的性能退化数据基于非线性退化模型比较单参数与多源数据融合方法的剩余寿命的预测准确性。(3)针对于风扇故障导致的涡扇发动机性能退化问题,基于性能退化数据与故障机理分析,该退化模型下涡扇发动机呈现出双指标相关性退化的模式,因此采用二元非线性Wiener过程来进行涡扇发动机的可靠性分析。同时引入Frank Copula函数来描述不同性能参数之间的相关性关系,可以构建风扇故障导致的涡扇发动机性能退化模型。其次,考虑到模型参数求解复杂化引入MCMC方法用于模型参数估计,同时基于贝叶斯更新理念进行退化模型中随机参数实时更新,然后可以得到涡扇发动机在不同循环时刻下的剩余寿命的概率密度函数。最后,通过涡扇发动机数据集进行试验验证,并且比较不同预测方法的精度与适用性。

关键词：涡扇发动机剩余寿命预测非线性Wiener 遗传算法贝叶斯更新多源数据融合模型参数估计 Copula函数

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智能装备物联网监控服务平台核心技术研究

智能装备物联网监控服务平台核心技术研究

作者：李校舟大连理工大学

学位级别：硕士

国家智能制造体系将智能装备、智能服务、工业软件、工业互联网视为制造业产业变革的核心内容,智能装备物联网监控服务平台旨在结合工业物联网技术开发面向智能装备的工业软件,为智能装备提供全寿命周期的智能服务。其中,设备剩余使用... 详细信息

国家智能制造体系将智能装备、智能服务、工业软件、工业互联网视为制造业产业变革的核心内容,智能装备物联网监控服务平台旨在结合工业物联网技术开发面向智能装备的工业软件,为智能装备提供全寿命周期的智能服务。其中,设备剩余使用寿命预测是智能服务领域的核心技术,轴承作为工业的关节,其健康状态对工业设备的稳定运行有着极其重要的意义。本文以滚动轴承为研究对象,进行智能装备剩余使用寿命预测研究,同时开发一套智能装备物联网监控服务软件平台,本文的主要工作包括:（1）开发一套智能装备物联网监控服务软件平台。针对智能服务的实用性问题,根据故障预测与健康管理技术相关标准,将软件平台主要职责分为数据采集、信号处理、状态监测、健康评估、剩余寿命预测5个部分。对前4个部分进行软件设计与开发,结合数据采集设备构成软硬件一体的系统平台,对第5部分进行实验研究;以滚动轴承为研究对象,设计了旋转机械振动试验台,以便为更深层次的实验研究提供数据素材。（2）滚动轴承全寿命周期退化特征提取与选择。针对单一特征对轴承退化表征能力弱的问题,分析滚动轴承全寿命振动信号,阐述了其性能退化过程;基于振动数据提取了轴承的时域、频域、时频域特征,分析了基于集总经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD）提取的时频域特征对轴承运行工况的敏感性;使用趋势性、单调性、鲁棒性作为评价指标进行特征选择,筛选可准确描述轴承退化的多域特征。（3）滚动轴承剩余使用寿命预测算法研究与实验验证。针对轴承剩余寿命预测精度问题,首先使用长短期记忆网络（Long Short-Term Memory Networks,LSTM）与时间卷积网络（Temporal Convolutional Networks,TCN）两种模型对滚动轴承多域特征集进行剩余寿命预测实验,并与相关学术成果对比,验证了本文所提取的多域特征结合两种预测模型的有效性。对比本文两种模型的评价指标,TCN获得更高的预测精度,表明其能更有效地挖掘数据中蕴含的特征,适用于滚动轴承寿命预测。针对时域、频域特征对非平稳振动信号表征能力不足的缺陷,使用EEMD提取时频特征结合TCN进行剩余寿命预测,取得优于多域特征集的预测效果,表明基于EEMD提取的特征对轴承服役特性与工况的敏感程度,本文提出的EEMD-TCN模型适用于滚动轴承剩余使用寿命预测。（4）智能装备物联网监控服务软件平台测试与验证。将已开发软件部署于企业的轴承振动监测平台,使用深沟球轴承进行振动监测实验,对所开发的软件平台各模块分别进行验证,通过分析实验结果论证了软件平台的有效性与实用性。

关键词：智能装备物联网剩余寿命预测时间卷积网络

基于LSTM的对接机构故障预测与健康管理系统研究

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基于LSTM的对接机构故障预测与健康管理系统研究

作者：陈锡禹哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

随着科技进步,在装备车辆中也引进了多种新技术,这使得装备车辆的信息化技术日益完善,自动化程度逐步提高。这也导致着装备车辆功能的复杂化。对接机构便是这其中一种复杂的新型装备车辆。而对接机构的可靠安全运行尤为重要。目前国内... 详细信息

随着科技进步,在装备车辆中也引进了多种新技术,这使得装备车辆的信息化技术日益完善,自动化程度逐步提高。这也导致着装备车辆功能的复杂化。对接机构便是这其中一种复杂的新型装备车辆。而对接机构的可靠安全运行尤为重要。目前国内对于故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management,PHM)系统的研究尚处于初期阶段,缺乏系统的通用软件、硬件平台,尚无法形成一套即统一又完善的体系。因此本文将建立一套PHM系统,以满足对接机构的稳定可靠运行。本文以对接机构为研究对象,设计了一种基于长短时记忆网络的PHM系统。分析了对接机构PHM系统的理论基础长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的特性,改进了LSTM单元结构,并对其学习能力进行了仿真验证。设计了对接机构的故障预测与健康管理系统的总体方案,并搭建对接机构的关键部件的实验采集平台,进行实时数据的采集与分析。为更具说服力地证明本文模型的诊断与预测能力,采集了不同转速、不同负载和不同采样频率下的传感器数据。建立了基于LSTM的对接机构故障诊断模型。分析对接机构的主要故障,并通过对传感器数据进行Hibert-Huang变换,提取传感器数据的时频特征,并将特征分量作为故障诊断模型的输入序列。通过对基于LSTM的对接机构故障诊断模型的训练,使得故障诊断模型在不同负载、不同采样频率和不同故障的数据时,故障检测率可达到99.9%,故障虚警率为0.2%。建立了基于LSTM的对接机构健康管理模型。健康管理模型分为故障预测模型与剩余寿命模型。其中故障预测模型将Encode-Decode模型引入到LSTM网络当中,以当前时刻的时间序列作为输入,以下一时刻的时间序列作为输出,进行一种无监督学习。对于正常数据以及故障数据有着良好的数据预测能力。最终故障预测模型的均方根误差平均值可以达到0.17。将预测数据输入到故障诊断模型中可以实现故障预测。剩余寿命预测模型是利用Attention机制对LSTM输出的中间输出序列进行选择学习,从而实现根据实时状态对剩余寿命的预测。其中剩余寿命模型的均方根误差平均值可以达到6.4。

关键词：故障预测与健康管理长短时记忆网络故障诊断故障预测剩余寿命预测

基于多信号数据融合分析的交流真空接触器运行状态监测系统研究

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基于多信号数据融合分析的交流真空接触器运行状态监测系统研究

作者：袁钰林厦门理工学院

学位级别：硕士

我国能源格局呈现多元化的发展趋势,但火力发电仍然是当前保障民生与经济发展的能源基石。电厂中1200k W下的高压电动机、1200k VAR下的电容器组以及较小容量的变压器多采用真空接触器-熔断器组合电器进行控制。作为电力拖动系统中操作... 详细信息

我国能源格局呈现多元化的发展趋势,但火力发电仍然是当前保障民生与经济发展的能源基石。电厂中1200k W下的高压电动机、1200k VAR下的电容器组以及较小容量的变压器多采用真空接触器-熔断器组合电器进行控制。作为电力拖动系统中操作频繁的启动装置,真空接触器呈现出小型化、集成化、智能化的发展趋势,传统的故障诊断方法难以满足工程实际需求。因此,为确保真空接触器的安全稳定运行,本文以发电厂6k V开关中的VCR-193真空接触器为研究对象,在故障诊断与寿命预测方向的多个问题进行了系统性研究,分析线圈电流与动作特性的耦合关系,建立了多源信息下的真空接触器故障诊断与剩余寿命估计体系,设计了一套真空接触器运行状态监测系统。主要研究工作如下:(1)真空接触器故障模式分析。分析真空接触器不同故障类型的产生机理,通过试验和ANSYS仿真模拟故障工况,研究电流曲线与故障特征的相关性,搭建真空接触器故障周期试验平台,采集不同故障类型下的全周期运行数据,建立故障特征数据库。(2)真空接触器故障诊断方法的研究。试验分析表明线圈电流数据蕴含着故障特征。本文提出了基于RF-LSTM-AE(Random Forest-Long Short-Term Memory-Auto Encoder)的真空接触器故障诊断模型。所提方法利用LSTM(Long Short-Term Memory)单元实现对信息的时序特征提取,将多个电流传感器信号作为输入,通过自编码器重构误差与随机森林分类的融合分析,实现了真空接触器突发性故障和渐发性故障的诊断。通过数据集验证,表明该模型在诊断准确性和泛化性方面具有一定优势。(3)真空接触器剩余寿命研究。该部分就真空接触器劣化阶段的剩余寿命估计流程进行了理论研究,基于LSTM网络构建了RUL(Remaining Useful Life)估计模型,将当前设备的运行状态及特征电流数据作为模型的输入,实现对设备剩余寿命的预测。通过试验数据的验证和评价指标的分析,证明了该方法的可靠性。(4)基于上述的研究成果,采用Py Qt5+TensorFlow框架开发了集成参数监测、状态评估和寿命评估为一体的真空接触器运行状态监测系统,搭建了数据、模型混合的真空接触器状态监测体系,并实现了模型的可视化,指导开关设备运维策略的制定。

关键词：真空接触器 ANSYS仿真故障诊断剩余寿命预测 TensorFlow

基于混合深度网络的滚动轴承智能故障诊断与预测方法研究

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基于混合深度网络的滚动轴承智能故障诊断与预测方法研究

作者：黄开泰电子科技大学

学位级别：硕士

滚动轴承是机械设备当中的核心零部件,起到了支撑以及减少摩擦的关键作用,在日常生活、工业生产以及国防建设等诸多领域被广泛应用。轴承的性能高低直接影响着机器设备的工作状况,一旦轴承出现故障,极大可能会导致机械设备瘫痪,从而造... 详细信息

滚动轴承是机械设备当中的核心零部件,起到了支撑以及减少摩擦的关键作用,在日常生活、工业生产以及国防建设等诸多领域被广泛应用。轴承的性能高低直接影响着机器设备的工作状况,一旦轴承出现故障,极大可能会导致机械设备瘫痪,从而造成重大损失甚至人员伤亡。因此,对滚动轴承开展智能故障诊断与预测,具有重大的意义与实用价值。本文从滚动轴承的振动信号数据出发,结合深度学习理论,分别从滚动轴承的智能故障诊断与剩余寿命预测方法这两个方面对其开展研究,主要内容如下:(1)对滚动轴承的机械结构以及失效形式开展研究,并以此为基础分析了振动信号的产生以及各结构的振动特性。对常见的振动信号分析方法及其原理进行研究,并对常见的深度学习网络进行介绍,为后文进行故障诊断以及剩余寿命预测研究提供理论基础。(2)针对当下滚动轴承故障诊断过程故障识别率不高、未能充分利用数据内在关联的问题,提出了一种基于多任务学习的滚动轴承智能故障诊断模型。在模型中,轴承故障诊断任务被划分为轴承故障位置分类以及轴承故障损伤程度识别两个子任务,采用硬参数共享的机制使其互相学习。使用轴承数据集对模型进行测试并进行抗噪实验和模型对比,实验结果表明,所提模型能够正确识别轴承故障位置以及故障损伤程度,与对应单任务方法相比具有更优的性能。(3)针对目前的轴承剩余寿命预测研究大多需要经历复杂的特征提取过程,且存在预测精度不高的问题,本文提出了一种基于时间卷积网络(Temporal Convolutional Network,TCN)和注意力门控循环单元(Attention Gate Recurrent Unit,AGRU)的滚动轴承剩余寿命预测模型。通过轴承数据集对该模型的有效性进行实验验证,并将其与常见的神经网络模型进行实验对比。结果表明,模型在数据集中具有良好的预测效果。

关键词：滚动轴承故障诊断剩余寿命预测多任务学习神经网络

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民航发动机送修决策优化研究

民航发动机送修决策优化研究

作者：蒋雄伟中国民航大学

学位级别：硕士

民航发动机的使用周期长,在寿命周期内对发动机进行送修是民用航空器维修业务的重要内容之一,送修决策的合理性不仅关系到发动机的安全运行,还会影响发动机的利用率和维修成本,因此对发动机送修决策的各个方面进行优化具有重要意义。针... 详细信息

民航发动机的使用周期长,在寿命周期内对发动机进行送修是民用航空器维修业务的重要内容之一,送修决策的合理性不仅关系到发动机的安全运行,还会影响发动机的利用率和维修成本,因此对发动机送修决策的各个方面进行优化具有重要意义。针对目前航空公司在发动机送修方面存在的问题,本文进行以下研究:首先,本文对民航发动机剩余寿命预测方法进行研究,采用核主元分析处理发动机监测数据,提取退化特征信息并将其融合成健康指数,并利用相关向量机建立健康指数的回归模型,预测发动机的剩余寿命,与现有方法进行对比,结果表明该方法能够提高发动机剩余寿命的预测精度。其次,本文从寿命件角度对发动机送修方案进行优化,将发动机多寿命件更换视为多目标优化问题,分析其约束条件并建立优化模型,采用粒子群算法对模型进行求解,并且对得到的方案集进行评估,选择其中的最优方案作为发动机的送修方案,通过发动机实际的寿命件数据验证了该方法的有效性。最后,本文研究了发动机送修等级决策方法,以单元体的送修等级为决策对象,建立了基于状态监控的发动机送修等级决策模型,该模型使用发动机历史送修数据作为样本,采用大间隔近邻算法对样本空间进行优化,通过发动机实时监测数据与样本数据的匹配确定单元体的送修等级,实例验证结果表明该模型能够满足工程需求,为发动机送修等级的确定提供决策支持。

关键词：剩余寿命预测健康指数寿命件送修方案送修等级