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公开(公告)号：CN113111575B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202110344142.X
申请日：2021-03-30
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F18/22 , G06F18/213 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/084 , G06N3/088 , G06F123/00
Abstract: 本发明公开了一种基于深度特征编码与混合高斯模型的燃气轮机性能退化评估方法，首先提取燃气轮机多源数据，根据数据的分布特征去除多源数据中的异常值干扰，其次自适应分离多源数据中的低频噪声和高频故障成分，并选取包含重要信息的分量进行重构，构造原始特征矩阵，然后构建堆叠降噪自编码器模型并输入样本特征矩阵进行训练，获取多源数据在隐层空间的深度特征编码，使用混合高斯模型对正常阶段的隐层表达进行分布拟合，从而构建正常基准，输入新获取样本的多源数据隐层特征，计算该样本与基准分布的马氏距离，从而建立燃气轮机健康退化指标。
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公开(公告)号：CN113487187B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202110771540.X
申请日：2021-07-08
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06Q10/06 , G06Q10/08 , G06Q10/00 , G06F30/15 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F111/08
Abstract: 本公开揭示了一种基于级次维修的时变备件库存配置方法，包括：构建级次维修及备件供应体系，其中，级次维修包括基层级和基地级，备件供应包括现场可更换单元LRU和车间可更换单元SRU，不同故障单元维修时间和在修数量相互独立，且备件需求率服从泊松分布；基于级次维修及备件供应体系建立时变需求率模型，其中，时变需求率模型基于时变设备可用度和钝化效应构建；建立备件供应渠道模型，对各级供应渠道数量概率分布进行修正；基于时变需求率模型和各级供应渠道数量概率分布，构建备件保障率和装备可用度的效益指标；备件保障率和装备可用度效益指标结合效益指标构建费效比模型；建立优化模型，基于费效比模型对备件进行优化配置。
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公开(公告)号：CN113359449B
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202110629082.6
申请日：2021-06-04
Applicant: 西安交通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本公开揭示了一种基于强化学习的航空发动机双参数指数劣化维护方法，包括：建立航空发动机的多部件系统劣化模型，其为含有随机误差项的双参数指数模型，利用状态阈值的方式将部件状态离散化得到离散状态；每次维护行为维护后对劣化轨迹进行更新得到维护后的性能提升水平，其分为瞬时性能提升和维护后的劣化发展两部分，基于双参数指数模型及其维护后的性能提升水平，构建状态之间的转移概率矩阵；基于部件劣化的离散状态构建成状态空间，维护动作构建成动作空间；通过经济成本与停机损失成本建立成本函数，并计算期望奖励值；采用Q‑Leaming算法以期望奖励最大为优化目标，获得每个部件劣化的离散状态下的最佳维护行为。
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公开(公告)号：CN113487187A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110771540.X
申请日：2021-07-08
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06Q10/06 , G06Q10/08 , G06Q10/00 , G06F30/15 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F111/08
Abstract: 本公开揭示了一种基于级次维修的时变备件库存配置方法，包括：构建级次维修及备件供应体系，其中，级次维修包括基层级和基地级，备件供应包括现场可更换单元LRU和车间可更换单元SRU，不同故障单元维修时间和在修数量相互独立，且备件需求率服从泊松分布；基于级次维修及备件供应体系建立时变需求率模型，其中，时变需求率模型基于时变设备可用度和钝化效应构建；建立备件供应渠道模型，对各级供应渠道数量概率分布进行修正；基于时变需求率模型和各级供应渠道数量概率分布，构建备件保障率和装备可用度的效益指标；备件保障率和装备可用度效益指标结合效益指标构建费效比模型；建立优化模型，基于费效比模型对备件进行优化配置。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113111575A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110344142.X
申请日：2021-03-30
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度特征编码与混合高斯模型的燃气轮机性能退化评估方法，首先提取燃气轮机多源数据，根据数据的分布特征去除多源数据中的异常值干扰，其次自适应分离多源数据中的低频噪声和高频故障成分，并选取包含重要信息的分量进行重构，构造原始特征矩阵，然后构建堆叠降噪自编码器模型并输入样本特征矩阵进行训练，获取多源数据在隐层空间的深度特征编码，使用混合高斯模型对正常阶段的隐层表达进行分布拟合，从而构建正常基准，输入新获取样本的多源数据隐层特征，计算该样本与基准分布的马氏距离，从而建立燃气轮机健康退化指标。
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公开(公告)号：CN117151674A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202211431607.6
申请日：2022-11-14
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06Q10/20 , G06Q10/04 , G06F30/27 , G06N3/092 , G06F119/02 , G06F111/08 , G06F111/04
Abstract: 本公开揭示了基于强化学习的航改燃气轮机集群维护方法，其有效降低维护成本，提高设备安全性，其首先将整个集群决策结构分为个体层I、系统层Sys和资源层R；基于威布尔故障率模型，引入役龄延迟因子和失效率递增因子反映维修次数对部件工作性能的影响；引入有效工龄并替换役龄延迟因子反映有效工龄下的失效率改变；根据多源信息融合的退化状态评估研究获取实际航改燃气轮机退化指标结果建立双参数指数退化模型，并结合失效率建模为系统层多维状态空间S；针对不同维护活动类型，将系统层动作分为：预防性维护和无动作aN两种；将动作成本与资源限制成本共同组成成本函数，并形成期望价值；最后在强化学习框架内完成集群设备的仿真。
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公开(公告)号：CN113374543B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202110629185.2
申请日：2021-06-04
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本公开揭示了一种基于时变故障率模型的航空发动机部件维修方法，方法包括：根据航空发动机部件的历史故障统计数据建立故障率模型；基于检测误差项对航空发动机部件实际衰退的真实检测构建故障风险函数，维护过程中的不同维护行为及次数对部件故障风险的影响通过加入故障率递增因子和役龄递减因子实现；将维护成本对性能恢复的影响加入到役龄递减因子中，以反映投入成本影响下的综合性能变化；考虑经济性和安全性，以包括维护经济成本与停机时间损失成本的长期费用率和故障率最小为目标构建目标函数；求解目标函数的最优检测时间间隔。
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公开(公告)号：CN113374543A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110629185.2
申请日：2021-06-04
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本公开揭示了一种基于时变故障率模型的航空发动机部件维修方法，方法包括：根据航空发动机部件的历史故障统计数据建立故障率模型；基于检测误差项对航空发动机部件实际衰退的真实检测构建故障风险函数，维护过程中的不同维护行为及次数对部件故障风险的影响通过加入故障率递增因子和役龄递减因子实现；将维护成本对性能恢复的影响加入到役龄递减因子中，以反映投入成本影响下的综合性能变化；考虑经济性和安全性，以包括维护经济成本与停机时间损失成本的长期费用率和故障率最小为目标构建目标函数；求解目标函数的最优检测时间间隔。
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公开(公告)号：CN113359449A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110629082.6
申请日：2021-06-04
Applicant: 西安交通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本公开揭示了一种基于强化学习的航空发动机双参数指数劣化维护方法，包括：建立航空发动机的多部件系统劣化模型，其为含有随机误差项的双参数指数模型，利用状态阈值的方式将部件状态离散化得到离散状态；每次维护行为维护后对劣化轨迹进行更新得到维护后的性能提升水平，其分为瞬时性能提升和维护后的劣化发展两部分，基于双参数指数模型及其维护后的性能提升水平，构建状态之间的转移概率矩阵；基于部件劣化的离散状态构建成状态空间，维护动作构建成动作空间；通过经济成本与停机损失成本建立成本函数，并计算期望奖励值；采用Q‑Leaming算法以期望奖励最大为优化目标，获得每个部件劣化的离散状态下的最佳维护行为。
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