航空发动机视情维修管理中的寿命预测技术 [Aero-engine Life Prediction Technology in Condition Based Maintenance Management] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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任淑红 著

图书标签:

• 航空发动机
• 视情维修
• 寿命预测
• 可靠性工程
• 预测性维护
• CBM
• 健康管理
• PHM
• 数据分析
• 维修管理

出版社： 经济科学出版社

ISBN：9787514129038

版次：1

商品编码：11935521

包装：平装

丛书名： 航空经济论丛

外文名称：Aero-engine Life Prediction Technology in Condition Based Maintenance Management

开本：16开

出版时间：2016-05-0

内容简介

　　《航空发动机视情维修管理中的寿命预测技术》在内容的安排和叙述上，力图做到由浅入深，循序渐进，逻辑严密，推导论证细致，语言流畅易懂、精炼准确，在充分讲清基本概念的基础上，符合认识规律，便于从事航空发动机可靠性分析，寿命预测以及维修工程领域的科研人员阅读，也可供相关专业的研究生参考。
　　《航空发动机视情维修管理中的寿命预测技术》是以航空发动机可靠性分析和寿命预测技术的前沿性和适用性为原则，根据作者多年从事航空发动机可靠性分析和寿命预测的研究成果并参考该领域新的研究进展和相关文献撰写而成。

作者简介

任淑红，女，工学博士，讲师。2010年毕业于南京航空航天大学载运工具运用专业，获工学博士学位。参与完成国家863计划、国家自然科学基金、国家科技重大专项项目等课题4项。发表学术论文10篇，EI收录5篇，自2006年起就开始从事航空发动机可靠性管理项目的研究，对民用航空发动机开展了一系列全系统全寿命预知维修决策的新理论与新方法的研究。

目录

第1章 绪论
1．1 引言
1．2 目前存在的问题
1．3 研究现状与发展趋势
1．3．1 性能可靠性分析原理
1．3．2 基于单性能参数的可靠性分析技术
1．3．3 基于多性能参数的可靠性分析技术
1．3．4 航空发动机在翼寿命评估技术
1．3．5 基于多失效模式共存的可靠性分析技术
1．4 本书主要内容

第2章 基于性能数据的航空发动机机队可靠性评估
2．1 概述
2．2 航空发动机主要性能监测参数分析
2．2．1 巡航监控参数
2．2．2 发动机排气温度裕度(EGTM)定义
2．2．3 影响EGTM的因素分析
2．3 航空发动机性能数据的分析
2．3．1 性能数据预处理
2．3．2 性能数据中不完全寿命数据的可靠度计算
2．4 基于带漂移的布朗运动的航空发动机EGTM性能退化量模型
2．4．1 基于带漂移的布朗运动的概念及性质
2．4．2 基于带漂移的布朗运动的航空发动机性能退化量模型的建立
2．4．3 EGTM性能符合带漂移的布朗运动的检验
2．5 航空发动机机队可靠性评估模型
2．5．1 可靠性评估模型的建立
2．5．2 模型中未知参数估计
2．5．3 实时可靠性评估模型的修正
2．6 实例分析
2．6．1 带漂移的布朗运动的检验
2．6．2 可靠度函数的建立
2．6．3 可靠性评估模型的检验

第3章 单性能参数条件下航空发动机在翼寿命预测方法研究
3．1 概述
3．2 基于贝叶斯更新方法的航空发动机在翼寿命预测模型
3．2．1 贝叶斯统计推断
3．2．2 具有一般独立同分布随机误差项的随机参数线性退化量模型
3．2．3 具有布朗运动误差项的随机参数线性退化量模型
3．2．4 模型实现
3．3 基于时间序列方法的航空发动机在翼寿命预测模型
3．3．1 时间序列方法简介
3．3．2 基于时间序列方法的航空发动机在翼寿命预测模型实现
3．4 基于免疫粒子群的航空发动机在翼寿命组合预测模型
3．4．1 航空发动机在翼寿命组合预测模型描述
3．4．2 组合预测模型描述
3．4．3 免疫粒子群优化算法
3．4．4 航空发动机在翼寿命组合预测实现

第4章 多性能参数条件下的航空发动机在翼寿命预测方法研究
4．1 概述
……
第5章 多失效模式共存下的航空发动机使用可靠性评估
第6章 民航发动机视情维修管理系统开发
附录
参考文献

精彩书摘

　　《航空发动机视情维修管理中的寿命预测技术》：
　　作为飞机“心脏”的民航发动机的制造水平往往代表着当代最前沿的高新技术水平。面对这一高度集成的复杂系统，如何提高民航发动机运行可靠性、安全性和维修经济性正成为航空公司、发动机制造商和维修厂家共同关注的焦点问题。由于新材料、新技术的不断出现，不允许反复对发动机进行长周期、高费用的试验，且航空发动机系统结构越来越复杂，如果不解决可靠性问题，系统功能就失去了意义，这就需要将可靠性分析贯穿于研制、使用和维修的全过程。
　　在可靠性理论中，将产品丧失规定功能的现象称为失效，产品失效通常是由外部环境、工作条件以及产品内在的失效机理共同作用的结果，这通常是一个非常复杂的变化过程。根据文献[4]，大致可以将产品的失效机理分为两大类：①过应力机理，②耗损型机理。对于第一种，如果应力低于产品的强度，则对产品不会造成影响，如果应力超过产品所能承受的强度，则产品便会发生失效；对于第二种，在产品的使用过程中，应力会对产品造成一定的损伤，而且损伤会随着使用时间逐渐累积，最终导致产品功能逐渐退化，或结构、内部材料等抗应力强度发生退化，当其强度或功能退化到极限程度时，产品便会发生失效。
　　通过以上介绍可知，由于发动机是复杂大系统，其失效是由多种失效模式相互竞争的结果。在发动机的使用过程中，在某一时刻的某一瞬间，有可能其功能突然完全丧失，如外来物损伤、材料断裂等；也有可能随时间的延长其功能会逐渐缓慢下降，直至无法正常运行的状态，如排气温度升高超过警戒值、滑油泄漏、高压转子转速偏高等。
　　而目前可靠性分析方法还是以传统可靠性分析理论为主，都是通过大量试验得到系统或部件的失效数据，然后利用统计判断准则，选择最合适的寿命概率分布模型（主要是正态、对数正态、威布尔、指数等传统寿命分布），最后通过部件寿命分布模型和系统可靠性结构模型，得到产品的可靠性。而且其分析是基于大量失效数据的基础上，其分析结果反映的是在给定条件下总体的“平均属性”。另外，在分析过程中，没有区分不同的失效机理，不注重使用过程中产品的微观变化，假定产品只具有两种状态：正常、失效，不管其是否具有容错能力，产品的正常与失效状态之间都具有明显的界限划分，产品“非好即坏”，没有充分利用产品失效前的相关信息。
　　……

前言/序言

《航空发动机视情维修管理中的寿命预测技术》 内容简介 本书深入探讨航空发动机视情维修（Condition Based Maintenance, CBM）管理框架下，寿命预测技术的关键应用与发展。全书聚焦于如何通过先进的技术手段，在发动机运行过程中实时监测其健康状态，并在此基础上，准确预测其剩余使用寿命（Remaining Useful Life, RUL），从而实现从传统的定期维修向基于状态的预测性维护的战略转型。 本书的写作旨在为航空发动机设计、制造、维修以及管理领域的专业人士提供一套系统性的理论指导和实践参考。内容涵盖了寿命预测技术的核心原理、主要方法、数据处理、模型构建、算法选择以及在实际应用中的挑战与机遇。 核心内容概述： 第一部分：视情维修管理与寿命预测的理论基础 航空发动机视情维修（CBM）的理念与框架： 详细阐述CBM的内涵、目标、优势及其与传统维修模式的对比。深入分析CBM系统在航空发动机全生命周期管理中的重要性，包括提高可靠性、降低运营成本、提升安全性等。 寿命预测在CBM中的核心地位： 明确寿命预测技术是实现CBM的关键赋能技术。探讨寿命预测如何为CBM提供决策依据，例如确定最优维修时机、规避突发故障、优化备件库存管理等。 影响发动机寿命的关键因素分析： 系统性地梳理导致航空发动机性能退化和寿命缩短的内外部因素，包括设计裕度、制造工艺、运行环境（如温度、压力、湿度、污染物）、飞行任务谱（如起降频率、巡航时长、加速/减速）、燃油品质、维护保养水平等。 第二部分：航空发动机寿命预测的关键技术 发动机状态监测（Condition Monitoring, CM）技术： 传感器技术与数据采集： 详细介绍航空发动机中常用的各类传感器（如温度传感器、压力传感器、振动传感器、转速传感器、油液分析传感器、位移传感器等）的工作原理、性能参数及其在数据采集中的作用。 信号处理与特征提取： 探讨常用的信号预处理技术，如滤波、降噪、归一化等，以及如何从原始传感器数据中提取有效的健康指示器（Health Indicators, HIs）或特征参数，这些参数能够反映发动机的性能退化状态。例如，关键部件的温度变化趋势、振动频谱特征、燃油消耗率的变化等。 寿命预测模型与方法： 基于物理模型的方法（Physics-based Models, PBMs）： 介绍如何利用发动机的物理学原理、热力学、动力学以及材料科学等知识，建立描述部件或整机性能退化的数学模型。重点分析这些模型在预测特定退化机制（如裂纹扩展、疲劳损伤、涂层老化）方面的优势，以及其数据依赖性较低的特点。 基于数据驱动的模型（Data-driven Models, DDMs）： 统计模型： 介绍基于历史运行数据和故障数据，利用统计学方法建立寿命预测模型，如指数分布、威布尔分布、高斯过程回归等。 机器学习模型： 详细讲解各类适用于寿命预测的机器学习算法，包括： 回归模型： 线性回归、多项式回归、支持向量回归（SVR）等，用于预测连续的RUL值。 深度学习模型： 卷积神经网络（CNN）用于处理时序传感器数据中的空间特征，循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM、GRU）用于处理序列数据中的时间依赖性，及其在寿命预测中的应用。 集成学习模型： 随机森林、梯度提升树（如XGBoost、LightGBM）等，通过集成多个基模型提高预测精度和鲁棒性。 混合模型（Hybrid Models）： 探讨如何结合物理模型和数据驱动模型，利用各自的优势，构建更准确、更可靠的寿命预测模型。例如，利用物理模型提供先验知识，再用数据驱动模型进行修正。 寿命预测模型的评估与验证： 评估指标： 介绍常用的寿命预测模型评估指标，如均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、预测精度（Accuracy）、分数（Score）等。 模型验证方法： 讨论模型的交叉验证、回测（Backtesting）等验证策略，确保模型在实际应用中的有效性。 第三部分：航空发动机寿命预测的应用实践与挑战 典型应用案例分析： 结合具体的航空发动机部件（如涡轮叶片、压气机叶片、燃烧室、轴承等）的退化机制，展示如何应用寿命预测技术进行 RUL 预测。 与视情维修策略的集成： 探讨如何将寿命预测的输出（RUL值）与CBM决策支持系统相结合，制定最优的维修计划、备件供应计划和飞机调度计划。 面临的挑战与未来发展方向： 数据质量与可用性： 探讨在实际运行环境中获取高质量、标注准确的传感器数据和故障数据的困难。 模型泛化能力： 分析模型在面对不同运行环境、不同飞行任务谱、不同维修历史的发动机时的泛化能力不足的问题。 高维与异构数据处理： 应对海量、多源、异构数据的融合与处理挑战。 实时性与在线学习： 实现模型在发动机运行过程中的实时更新与自适应学习。 可解释性与信任度： 提高寿命预测模型的可解释性，增强维修人员对预测结果的信任。 新型预测技术： 展望基于知识图谱、联邦学习、强化学习等前沿技术在航空发动机寿命预测中的潜在应用。 本书力求理论与实践相结合，深入浅出地剖析航空发动机寿命预测技术的精髓，为读者理解和应用该项关键技术提供坚实的理论基础和丰富的实践指导。通过掌握和应用先进的寿命预测技术，航空发动机的视情维修管理将迈向更高效、更智能、更安全的新阶段。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《航空发动机视情维修管理中的寿命预测技术》立刻勾起了我的好奇心。我一直对航空发动机这个复杂的精密系统感到着迷，而对其维护保养的精细化管理更是我关注的焦点。在过去，航空发动机的维修往往遵循着严格的定期计划，但这种模式的弊端也很明显：一旦某个部件出现早期磨损，可能会导致不必要的停机检查和更换；反之，如果部件的寿命比预期更长，又会造成资源的浪费。而“视情维修管理”，顾名思义，就是根据发动机的实际运行状况来决定维修策略，这无疑是一种更加高效和经济的模式。这本书则聚焦于实现这种模式的关键技术——“寿命预测”。我迫切地想了解，这项技术是如何工作的，它能帮助我们预测到哪些类型的故障，又如何将这些预测结果转化为实际的维修指令，从而确保航空发动机的安全运行。

评分☆☆☆☆☆

我之所以被这本书的书名所吸引，是因为它精准地指向了我一直以来在思考的一个核心问题：如何让航空发动机的维护更加智能化和高效化。传统的定期维护模式，就像是给汽车定期保养一样，虽然有其必要性，但往往忽略了车辆实际的使用情况和零部件的真实磨损程度。而《航空发动机视情维修管理中的寿命预测技术》这个书名，则让我看到了一个更加先进和科学的解决之道。“视情维修管理”本身就是一个非常吸引人的概念，它意味着我们可以摆脱那些僵化的时间表，而转向一种更加灵活、更加精准的维护策略。而“寿命预测技术”，更是为这种管理模式注入了灵魂。它不是简单的推测，而是基于科学的模型和数据分析，能够“预知”零部件的剩余寿命，从而在最佳时机进行干预。我非常期待这本书能够深入剖析这项技术的原理、应用以及它对整个航空发动机维护体系带来的革命性影响。

评分☆☆☆☆☆

从我个人的角度来看，这本书的书名就已经点明了其核心价值所在——“视情维修管理”与“寿命预测技术”的深度融合。这不仅仅是简单的理论堆砌，更是一种实际应用导向的研究。我常常在想，飞机之所以能够安全地翱翔蓝天，背后付出了多少智慧和努力。传统的定期维修模式，虽然有其稳定性和可预测性，但在面对复杂多变的工况和材料性能衰减时，难免会存在一些“过早维修”或“维修不及时”的隐患。而“视情维修”正是为了克服这些不足而生的，它强调的是根据实际运行状态来决定维修时机，这无疑是一种更高效、更经济、更安全的维修模式。而“寿命预测技术”则是实现视情维修不可或缺的“眼睛”和“大脑”。它能够“看”到发动机内部的健康状况，“预测”出各个部件的剩余寿命，从而为维修决策提供科学依据。这种基于数据的、前瞻性的管理方式，让我觉得充满了科技感和未来感。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《航空发动机视情维修管理中的寿命预测技术》，让我立刻联想到了现代工业中对于智能化和精细化管理的不懈追求。航空发动机，作为工业皇冠上的明珠，其维护的复杂性和重要性不言而喻。我一直对“视情维修”这个概念非常感兴趣，因为它摆脱了传统定期维修的“一刀切”模式，转向了更加个性化、更加科学的维护策略。而“寿命预测技术”则是实现这一目标的关键驱动力。这本书的书名直接点出了这个核心，让我对它充满了期待。我很好奇，究竟是哪些技术手段，能够如此精准地预测出航空发动机中关键部件的剩余寿命？这些预测结果又是如何被整合到实际的维修管理流程中，最终转化为保障飞行安全的有力武器的？

评分☆☆☆☆☆

我被这本书的书名《航空发动机视情维修管理中的寿命预测技术》深深吸引，是因为它触及了我一直以来对于航空领域背后精细化管理和技术创新的好奇心。航空发动机，这个被誉为“飞机心脏”的精密机械，其每一次运转都牵动着无数人的心。而如何保证它的持续可靠，更是航空业面临的巨大挑战。传统的定期维修模式，虽然是基础，但在面对日益复杂和多样化的运行环境时，其局限性也逐渐显现。这本书提出的“视情维修管理”理念，以及其核心的“寿命预测技术”，则为我们描绘了一个更加智能、更加高效的维护图景。我迫切地想了解，这项技术是如何通过各种先进的手段，来“感知”发动机的健康状况，并“预测”其未来的表现的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字，光是听着就觉得非常有分量。《航空发动机视情维修管理中的寿命预测技术》，这几个词语组合在一起，精准地概括了它所涉及的领域——一个既充满科技感，又关乎实际应用的重要课题。作为一名对航空安全和技术发展都非常感兴趣的读者，我一直对发动机的维护保养有着浓厚的兴趣。传统的定期维修方式，虽然是一种成熟的模式，但总会给人一种“提前”或者“滞后”的可能性。而“视情维修管理”的概念，则是一种更加智能化的管理方式，它意味着我们可以根据发动机的实际运行状态来调整维修计划，从而最大化地利用零部件的寿命，同时避免不必要的风险。而这本书的核心，在于“寿命预测技术”，这就像是给视情维修装上了“眼睛”和“大脑”，能够提前洞察潜在的问题。我非常期待它能为我揭示这项技术的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《航空发动机视情维修管理中的寿命预测技术》就吸引了我，因为它触及了一个非常关键且具有挑战性的领域。我经常思考，航空发动机作为现代航空业的心脏，其可靠性和安全性直接关系到数以百计乘客的生命。而过去那种“按时更换”或者“等到坏了再修”的方式，虽然简单直接，但从长远来看，其经济成本和潜在风险都是巨大的。这本书提出的“视情维修管理”理念，以及在此基础上的“寿命预测技术”，恰恰是解决了这个痛点。我很好奇，这项技术是如何实现的？是依靠传感器收集海量数据，然后通过复杂的算法进行分析？还是有某种特殊的检测手段，能够“透视”发动机内部的磨损情况？这些技术细节，以及它们如何被整合进一个完整的管理体系，是我想深入了解的。

评分☆☆☆☆☆

我被这本书的书名深深吸引住了，因为它听起来就蕴含着前沿的科技与严谨的管理。《航空发动机视情维修管理中的寿命预测技术》——光是这几个词的组合，就足以让我对这本书的内容产生浓厚的兴趣。作为一名对航空工业怀有极大热情的读者，我深知航空发动机的复杂性和高昂的维护成本。传统的定期维修模式，在很多情况下可能存在“过度维修”或“维修不足”的问题，这不仅浪费资源，还可能带来不必要的风险。而“视情维修管理”则是一种更加智能化、精细化的管理方式，它强调的是“在需要的时候进行维修”，而不是“在固定的时间进行维修”。这本书的核心，也就是“寿命预测技术”，正是实现这种模式的关键。我非常想知道，作者是如何将先进的预测模型和实际的维修管理实践相结合的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字听起来就相当专业，是关于航空发动机视情维修管理中的寿命预测技术。作为一个对航空领域有浓厚兴趣的读者，我怀揣着极大的好奇心翻开了它。虽然我并非航空发动机的直接从业者，但对这项精密技术以及其背后的管理逻辑充满了向往。这本书似乎打开了一扇窗，让我得以窥见现代航空业背后那套严谨、科学的维护体系。想象一下，一台庞大的航空发动机，其每一个部件都承载着飞行安全的关键责任，而“寿命预测”这项技术，无疑是保障这种安全的基石。它不仅仅是关于“什么时候会坏”，更深层次的意义在于，如何通过先进的技术手段，在潜在故障发生之前，就能对其进行精准的预判和管理。这背后涉及到的数据采集、分析模型、预警系统，以及如何将这些预测结果融入到日常的维修管理流程中，这些都是我非常想要了解的。

评分☆☆☆☆☆

我一直对航空发动机的运作和维护充满好奇，所以当看到《航空发动机视情维修管理中的寿命预测技术》这个书名时，立刻就被吸引住了。在我的认知中，航空发动机的维护是一项极其复杂且严谨的工作，涉及到大量的工程技术和数据分析。而“视情维修”的概念，更是将这种维护提升到了一个新的高度，它意味着我们不再仅仅依赖于固定的时间表，而是要根据发动机的实际运行状况来做出决策。这本书的核心，“寿命预测技术”，听起来就像是为这种“视情维修”插上了翅膀。我非常渴望了解，这项技术是如何工作的，它能够捕捉到哪些细微的迹象，又如何通过复杂的模型来预测出发动机零部件的“健康状况”和“剩余寿命”。

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已经遇到几次这种情况了。

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还不错，京东可以信赖。

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封面有破碎，书边切的不齐（毛毛糙糙），像盗版！！

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