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第1章 绪论1

1.1 引言1

1.2 目前存在的问题2

1.3 研究现状与发展趋势5

1.3.1 性能可靠性分析原理5

1.3.2 基于单性能参数的可靠性分析技术8

1.3.3 基于多性能参数的可靠性分析技术12

1.3.4 航空发动机在翼寿命评估技术12

1.3.5 基于多失效模式共存的可靠性分析技术14

1.4 本书主要内容15

第2章 基于性能数据的航空发动机机队可靠性评估18

2.1 概述18

2.2 航空发动机主要性能监测参数分析19

2.2.1 巡航监控参数19

2.2.2 发动机排气温度裕度（EGTM）定义19

2.2.3 影响EGTM的因素分析20

2.3 航空发动机性能数据的分析22

2.3.1 性能数据预处理22

2.3.2 性能数据中不完全寿命数据的可靠度计算23

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25

2.4.1 基于带漂移的布朗运动的概念及性质25

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32

2.4.3 EGTM性能符合带漂移的布朗运动的检验33

2.5 航空发动机机队可靠性评估模型34

2.5.1 可靠性评估模型的建立34

2.5.2 模型中未知参数估计36

2.5.3 实时可靠性评估模型的修正37

2.6 实例分析37

2.6.1 带漂移的布朗运动的检验38

2.6.2 可靠度函数的建立39

2.6.3 可靠性评估模型的检验40

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42

3.1 概述42

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43

3.2.1 贝叶斯统计推断43

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45

3.2.3 具有布朗运动误差项的随机参数线性退化量模型48

3.2.4 模型实现50

3.3 基于时间序列方法的航空发动机在翼寿命预测模型53

3.3.1 时间序列方法简介53

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54

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60

3.4.1 航空发动机在翼寿命组合预测模型描述60

3.4.2 组合预测模型描述60

3.4.3 免疫粒子群优化算法61

3.4.4 航空发动机在翼寿命组合预测实现63

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65

4.1 概述65

4.2 状态空间模型和卡尔曼滤波算法66

4.2.1 状态空间模型66

4.2.2 卡尔曼滤波理论69

4.3 基于卡尔曼滤波算法的时变参数退化量模型72

4.3.1 时变参数退化量模型的状态空间表示72

4.3.2 时变参数估计的卡尔曼滤波递归算法73

4.3.3 时变参数退化量模型的建立74

4.4 基于多参数的航空发动机性能退化失效模型80

4.4.1 随机行走过程80

4.4.2 多维正态随机变量的性质80

4.4.3 基于多参数的航空发动机性能退化失效分析81

4.4.4 实时性能可靠度函数曲线83

4.5 基于性能可靠性的航空发动机在翼寿命控制85

4.5.1 基于性能可靠性的航空发动机实时可靠在翼寿命预测85

4.5.2 航空发动机在翼寿命控制86

第5章 多失效模式共存下的航空发动机使用可靠性评估88

5.1 概述88

5.2 航空发动机在翼寿命影响因素分析89

5.3 航空发动机典型失效模式失效模型的建立91

5.3.1 三类典型失效模式失效数据的收集整理91

5.3.2 协变量主成分分析93

5.3.3 基于比例危险模型的典型失效模式的失效分布函数的建立95

5.3.4 误差分析97

5.3.5 模型实现98

5.4 基于多失效模式共存的航空发动机使用可靠性评估99

第6章 民航发动机视情维修管理系统开发104

6.1 概述104

6.2 系统的总体设计104

6.2.1 系统需求与应用目标104

6.2.2 系统的功能模块105

6.3 航空发动机可靠性评估和下发预测的流程106

6.3.1 航空发动机可靠性评估流程106

6.3.2 航空发动机下发预测流程107

6.4 系统的具体实现108

6.4.1 系统开发平台简介108

6.4.2 数据库设计108

6.4.3 系统软件界面109

附录115

参考文献126