动态环境载荷数据驱动的民机部件贝叶斯可靠性评估及剩余寿命预测方法研究

项目名称： 动态环境载荷数据驱动的民机部件贝叶斯可靠性评估及剩余寿命预测方法研究

项目编号： No.61403198

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 孙见忠

作者单位： 南京航空航天大学

项目金额： 25万元

中文摘要： 在贝叶斯可靠性理论框架下，提出了基于动态环境/载荷数据的使用可靠性评估与剩余寿命预测方法，研究了“机载大数据”环境下系统/部件动态环境载荷谱提取、似然函数构造方法，并借助先验分布融合其他信息源以提高预测精度：针对具有小样本失效数据的一类系统，提出了基于失效时间和动态环境载荷谱的建模方法，解决了在只有环境载荷数据和小样本失效数据的情况下系统/部件使用可靠性评估的问题；针对具有小样本退化检查数据的一类系统，提出了基于退化检查数据和动态环境载荷谱的建模方法，模型解决了在无失效数据的情况下借助环境载荷数据和小样本退化检查数据评估系统/部件使用可靠性的问题；针对上述两类模型研究了相应的贝叶斯求解算法，并开发了通用的R程序包，最后以民机典型系统和部件为对象对所提出的模型和方法进行了验证。项目研究紧密结合着工程背景和应用需求，为“大数据”环境下航空装备的剩余寿命预测及可靠性评估提供了一种新的方法

中文关键词： 工业大数据；可靠性评估；剩余寿命预测；健康监测；贝叶斯

英文摘要： In the framework of Bayesian reliability theory, the methods for in-service reliability assessment and remaining useful life prediction are proposed which is based on the recorded dynamic environment and load data. The environment/load spectrum extrac

英文关键词： industry big data；reliability assessment；remaining useful life prediction；health monitoring；Bayes