【摘 要】
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针对航空发动机在性能退化过程中普遍存在的非线性和不确定性问题，提出一种基于非线性退化数据的统计模型和剩余寿命预测方法。通过对发动机性能真实退化轨道的分析，采用统计回归的建模方法建立发动机退化轨道模型，利用发动机的历史数据，通过最小二乘估计求解模型中的未知参数；根据贝叶斯准则，以发动机实时监测数据与参数的先验分布对模型中的参数进行实时更新，以发动机性能退化量首次达到红线值作为失效依据，采用蒙特卡洛仿
【基金项目】
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中国民航大学研究生科技创新基金（2020YJS014）资助；
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针对航空发动机在性能退化过程中普遍存在的非线性和不确定性问题，提出一种基于非线性退化数据的统计模型和剩余寿命预测方法。通过对发动机性能真实退化轨道的分析，采用统计回归的建模方法建立发动机退化轨道模型，利用发动机的历史数据，通过最小二乘估计求解模型中的未知参数；根据贝叶斯准则，以发动机实时监测数据与参数的先验分布对模型中的参数进行实时更新，以发动机性能退化量首次达到红线值作为失效依据，采用蒙特卡洛仿真的方法得到发动机剩余寿命分布，实现了对个体发动机剩余寿命的预测；通过试验数据进行发动机剩余寿命的预测，验证了该方法的准确性。结果表明：根据发动机退化数据结合退化模型得到的个体发动机剩余寿命实时预测值末端均方根误差为0.02588，可以辅助指导维修决策。
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