基于蒙特卡罗模拟的航空发动机故障风险预测

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1、2015年3月第41卷第3期北京航空航天大学学报JournalofBeijingUniversityofAeronauticsandAstronauticsMarch2015V01．4lNo．3http：／／bhxb．buaa．edu．cnjbuaa@buaa．edu．cnDOI：10．13700／j．bh．1001—5965．2014．0190基于蒙特卡罗模拟的航空发动机故障风险预测赵洪利“，刘宇文2(1．中国民航大学航空工程学院，天津300300；2．中国民航大学中欧航空工程师学院，天津300300)摘要：针对航空发动机结构复杂、故障模式多样，传统故障风险预测方法难以实现的

2、现状，基于蒙特卡罗模拟技术，给出了航空发动机故障风险预测方法，用于评估发动机各个部件在未来发生故障的可能性．针对航空发动机故障数据的特点，以威布尔分布建立故障概率模型，利用中位秩回归参数法，估计威布尔分布参数．利用乘同余组合发生器与反变换法相结合的方式产生满足威布尔分布的随机数．在单故障模式风险预测的基础上，给出了多种故障模式并存的航空发动机风险预测方法，并且给出了蒙特卡罗模拟步骤和算法，针对实例，对比发动机厂商提供的预测数据，验证了算法的有效性与蒙特卡罗模拟方法在航空发动机故障风险预测中的可用性．关键词：航空发动机；多故障模式；定期检查；风险预测；蒙特卡罗模拟中图分类号：V2

3、39；0211．67文献标识码：A文章编号：1001-5965(2015)03-0545-06航空发动机的风险水平指在规定的时间内、正常飞行的条件下，航空发动机出现故障的概率或次数⋯．故障风险预测方法能够给出航空发动机在未来一段时间周期内可能发生故障的次数．航空运营企业为了保证飞机运行的可靠性，需要计划好发动机维修，并储备相应数量的需备件，这就需要对发动机的故障风险水平做出预测，估计发动机在未来一段时间内各部件及发动机系统出现故障的次数，从而为生产或运营计划做出安排．航空发动机部件多，结构复杂，不同部件都有各自的故障概率分布．经过多年发展，航空发动机部件故障概率的分析方法有很多

4、¨。31．其中，经典的解析方法虽然能够给出单个部件统计特性的精确表达式，但是用于确定多部件组成的复杂系统的故障风险等可靠性参数是十分困难的．而其他系统分析方法，如故障树分析法、马尔可夫状态转移法等，其问题求解的规模往往会随着部件数目的增多而呈指数量级增大⋯1，且对所求解的系统往往有一定限制(如部件故障概率分布形式等)．蒙特卡罗方法作为一种随机模拟方法，通过对模型或系统的观察或抽样试验来计算所求参数的统计特征，能够很好地避免以上问题．1蒙特卡罗方法蒙特卡罗方法的主要步骤∞1包括：针对具体问题构造相应的概率过程；实现已知概率分布的随机抽样；利用随机抽样的结果计算具体的估计量．1．1

5、构造概率过程构造概率过程即找到具体问题所服从的概率分布，如二项分布、指数分布、正态分布等．准确描述问题的概率过程是蒙特卡罗求解方法的关键，整个随机模拟过程都是建立在已知的概率分布之上．如何确定问题所服从的概率分布，收稿日期：2014-04-06；录用日期：2014-07-11；网络出版时间：2014-08-0811：43网络出版地址：WWW．cnki．net／kcms／doi／10．13700／j．bh．1001-5965．2014．0190．html}通讯作者：赵洪利(1964一)，男，天津人，副教授，tyyazx@163．com，主要研究方向为航空维修与管理{l用格式：赵洪

6、剩，刘宇文．基f蒙特卡罗模拟昀航空发动机故障风险预测【j1．北京航空航天大学学报，2015．41(3)：545-550．ZhaoHL。LiuYW．Forecastingforaero-enginefailureriskbasedonMonteCarlosimulation【J]．JournalofBeijingUniversityofAeronauticsandAstronautics，2015，41(3)：545-550(inChinese)．546北京航空航天大学学报2015年这需要根据已有的数据并结合相应的数据处理方法来确定．1．2随机抽样与统计构造完概率过程后，就知道了

7、系统各个部分所服从的概率分布，如一辆汽车中仪表盘等电子元器件寿命可能服从指数分布，发动机故障时间可能服从威布尔分布等．在已知概率分布的基础上，产生满足相应分布的随机变量即为随机抽样过程．随机抽样的核心在于随机数的生成，常用的方法有工程上的物理方法和数学公式递推法．工程上的物理方法无法重复便捷地生成随机数，且价格昂贵．数学递推公式法利用计算机就可重复产生大量的随机数，虽然无法做到真正意义上的随机性，但只要满足相应的随机数检验，即可满足大部分要求H。．蒙特卡罗模拟方法能否得到好的结果关键在于整个