基于虚拟现实技术的复杂机电系统故障预报与最优维护研究

项目名称： 基于虚拟现实技术的复杂机电系统故障预报与最优维护研究

项目编号： No.61374138

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 张邦成

作者单位： 长春工业大学

项目金额： 78万元

中文摘要： 故障预报与最优维护是复杂机电系统健康管理的核心问题。已有方法不能有效综合利用表征复杂机电系统性能的多个特征变量的定量测试数据和定性知识，解决其在线故障预报和最优维护问题。鉴于此，本项目以航空发动机为对象，主要研究：1)基于虚拟现实技术的复杂机电系统建模及关键薄弱环节确定方法，得到与关键薄弱环节对应的特征变量；2)基于多特征变量定量测试数据和定性知识的复杂机电系统在线故障预报方法；3)基于在线故障预报结果，建立以航空发动机为代表的一类复杂机电系统维护模型，确定对其进行维护的最佳时机；4)利用从部队、民航获得的真实监测数据对所提出的在线故障预报和最优维护算法进行验证，可为提高复杂机电系统的可靠性，确定其最佳维护时机和延长使用寿命提供决策依据。项目的研究具有重要的理论意义，对降低复杂机电系统的维护成本，提高复杂机电系统的安全性和可靠性有广泛的应用价值。

中文关键词： 故障预报；健康评估；健康预测；最优维护；复杂机电系统

英文摘要： Fault prediction and optimal maintenance are the key problems of complex mechatronic systems. Current methods can not effectively use quantitative data and qualitative knowledge to solve the problems for online fault prediction and optimal maintenance. Th

英文关键词： Fault Prediction；Health Estimation；Health Prediction；Optimal Maintenance；Complex Mechatronic Systems