武器装备预研基金(51327020101)
- 作品数：4 被引量：30H指数：3
- 相关作者：贾云献谷玉波张英波林国语蔡丽影更多>>
- 相关机构：中国人民解放军军械工程学院石家庄军械技术研究所中国人民解放军军事交通学院更多>>
- 发文基金：武器装备预研基金中国人民解放军总装备部预研基金更多>>
- 相关领域：机械工程自然科学总论自动化与计算机技术更多>>
- 基于Gamma退化过程的剩余寿命预测及维修决策优化模型研究被引量：12
- 2013年
- 通过研究产品故障发生的机理,建立了基于Gamma退化过程的状态空间模型,运用EM-PF参数估计方法对模型中的参数进行求解,确定模型的具体形式,进而得出产品剩余寿命的分布函数和概率密度函数。该剩余寿命预测方法将退化状态与故障阈值联系起来,从而降低了剩余寿命预测的误差,以轴承磨损量特征进行建模,完善了状态信息与剩余寿命之间的相互关系。利用剩余寿命的概率密度函数建立了以费用最小为目标的维修决策模型,确定最优的维修更换时间并实现维修决策的优化。最后用轴承寿命试验所得到的数据对模型进行了验证,实例结果证明该模型是可行有效的。
- 谷玉波贾云献张英波
- 关键词：滚动轴承剩余寿命
- 基于油液光谱分析和粒子滤波的发动机剩余寿命预测研究被引量：10
- 2013年
- 油液光谱分析是机械磨损状态监测、故障诊断与故障预测的重要技术,基于光谱数据的机械状态剩余寿命预测有利于实现机械系统的最优维修决策。由于机械设备越来越复杂,其健康状态的退化过程很难用线性模型来表示,而粒子滤波(particle filter,PF)对非线性非高斯系统的处理能力,与经典Kalman滤波相比具有明显的优势,文章将PF预测方法运用于光谱分析,提出了基于PF和油液光谱分析技术的设备剩余寿命预测方法。在预测模型中实现了根据设备后验分布的估计值预测其先验分布概率,建立了基于PF的多步向前长期预测模型。最后,对某发动机实际的光谱分析数据进行了预测和分析,并与传统Kalman滤波方法的预测结果进行了比较,结果充分表明了本方法的有效性和优越性。
- 孙磊贾云献蔡丽影林国语赵劲松
- 关键词：油液光谱分析粒子滤波发动机剩余寿命预测
- 基于SAR的装备维修手册生成技术
- 2014年
- 保障性分析记录(Supportability Analysis Record,SAR)是维修手册编写的基础数据来源,针对传统纸质维修手册存在的缺陷以及维修手册编写中SAR的利用率不高等问题,提出了以保障性分析记录建立底层数据环境直接生成维修手册的设计思想,构建了基于SAR的装备维修手册生成技术框架,突破了基于XML的SAR表示技术。该框架充分利用SAR数据生成维修手册,提高了分析数据的可重用性,避免了重复分析,降低了工作量,提高了维修手册生成效率。
- 黄文江胡起伟朱宁王业
- 基于改进MOPSO的多级系统备件配置优化研究被引量：8
- 2015年
- 备件是装备保障的重要物质基础,合理规划备件的配置方案是提高装备保障效能的关键。针对多级保障系统备件配置优化的高维、非线性问题,构建了以备件保障度最大、保障费用最小为目标函数,以其他准则为约束条件的优化配置模型。面向优化模型求解的难题,在传统粒子群算法的基础上,提出了一种改进的粒子群求解算法,给出了该算法的设计思路和优化流程,采用基于准则的方法以及改进惯性权重等措施,以两个目标作为引导,在备件配置方案生成时可以避免长时间的无效搜索,提高了粒子群优化算法的求解效率,最后通过算例证明该方法的可行性和有效性。
- 王亚彬赵建民程中华王建增
- 关键词：备件
