基於失效傳播感知的複雜系統運行可靠性監控研究

《基於失效傳播感知的複雜系統運行可靠性監控研究》是依託南京航空航天大學，由王華偉擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：基於失效傳播感知的複雜系統運行可靠性監控研究
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：王華偉
• 依託單位：南京航空航天大學

項目摘要

失效傳播是影響複雜系統運行可靠性的重要因素，通過利用有限的監測信息，對失效傳播的來源、過程和方式準確預測和精確把握，可有效控制運行風險。本項目以失效傳播感知為契入點，研究複雜系統運行可靠性監控中的關鍵和難點問題。通過分析失效傳播與故障診斷、狀態監測和運行可靠性監控間的相互作用機制，構建基於失效傳播感知的運行可靠性監控體系；對失效傳播中的潛在變數信息進行深入挖掘，提高失效傳播數據的利用率及利用效果，為失效傳播感知提供數據支撐；針對複雜系統運行過程存在的多失效源、多傳播路徑問題，研究失效傳播路徑的分析與預測方法；針對因失效傳播導致的複雜系統運行過程多失效模式並存的特點，提出多模型集成的複雜系統運行可靠性監控方法，提高複雜系統運行可靠性監控的系統性和準確度；通過在航空發動機系統和新型武器裝備系統中的套用，驗證其有效性。本項目對於豐富可靠性工程理論和方法，推動可靠性監控技術的發揮具有重要意義。

結題摘要

失效傳播增加了故障隔離、識別和分析的難度，導致難以發現系統的潛在故障隱患，直接影響複雜系統的運行可靠性。本項目深入分析失效傳播的來源、傳播路徑及影響可靠性的作用機制，研究複雜系統失效機理，採用深度學習及生成對抗網路等前沿的人工智慧技術處理數據及建立模型，提高複雜系統運行可靠性監控準確率。建立了考慮失效傳播的可靠性監控的框架體系，描述狀態監測信息利用、失效傳播分析，故障分析與可靠性監控關鍵節點。研究支撐失效傳播感知的數據分析與處理方法，針對失效傳播情況下，數據需求量大，且運行過程中採集的信息具有噪音，隨機性強的特點，分別採用盲信號處理、小波—奇異值分解和雲理論方法提取失效傳播中的潛在狀態信息；採用生成對抗式網路擴大數據量，為進一步實現深度學習奠定基礎；採用降噪自編碼器處理狀態信息，挖掘可靠性數據。研究複雜系統失效傳播路徑分析與預測方法，採用改進的降噪自編碼進行故障分析，採用深度信念網路結合結構貝葉斯方程進行失效傳播和故障預測；考慮到失效傳播的相關性，採用Copula函式描述失效變數之間的相關性；分析了由於失效傳播導致的變點問題，構建了基於變點的可靠性分析模型。研究了基於多模型集成的複雜系統運行可靠性監控方法，從數據分析角度，採用深度學習集成網路進行複雜系統可靠性監控；進一步採用時間序列預測分析失效傳播，進行可靠性預測與變化的感知，實現對維修決策的支持；從失效傳播機理角度，建立了基於失效傳播的多元退化失效可靠性監控模型，採用貝葉斯平均方法實現綜合描述多種失效對可靠性的影響。依託本項目授權發明專利1項，發表學術期刊論文10篇，已錄用論文3篇。本項目通過在航空發動機系統的套用，驗證其有效性，並將部分研究成果套用到航空公司發動機健康管理中。本項目對於豐富和發展可靠性理論，推動可靠性監控技術的發展具有重要意義。