Resumen

Los motores aéreos son uno de los objetos que más preocupan a la industria de la aviación y a los investigadores, y es un trabajo difícil evaluar y predecir la degradación del rendimiento debido a la compleja estructura y a las cambiantes condiciones de funcionamiento del motor. Para realizar la evaluación de la degradación del rendimiento y la predicción de la vida útil restante (RUL) de los motores aéreos, este documento propone un método de evaluación y predicción en dos etapas basado en la fusión de datos. En primer lugar, la desviación estándar fusionada por múltiples características seleccionadas se utiliza como indicador de salud para caracterizar el rendimiento del motor. En segundo lugar, se propone un método de detección de ventana deslizante denominado pendiente de ventana local media para determinar el estado de salud actual de las observaciones mediante una regla especificada. Por último, la predicción de RUL se realiza sobre la observación en las dos etapas, respectivamente. Por un lado, se utiliza un método de predicción RUL basado en la similitud para los motores en la etapa de salud, y por otro lado, para los motores en la etapa de degradación, se establece un método de predicción RUL basado en una función de mapeo de la desviación estándar y el ciclo de uso actual. El método propuesto se ha aplicado y verificado en los datos de simulación C-MAPSS de la NASA. Los resultados de la evaluación y la predicción de la degradación muestran que el método propuesto es fiable y factible desde el punto de vista de la ingeniería, y tiene un mejor rendimiento en el indicador global en comparación con otros métodos.

• Materias:Automatización Aerodinámica Motores (Mecánica) Cinemática Ingeniería Aeronáutica
• Subjects:Automation Aerodynamics Engines Kinematics Aeronautical Engineering
• Palabras claves:métodos de predicción de la regla, desviación estándar, métodos propuestos, predicción de la regla basada en condiciones de funcionamiento cambiantes, características múltiples seleccionadas, evaluación de la degradación del rendimiento, predicción de motores aéreos, métodos de detección de ventanas, pendiente local de las ventanas
• Keywords:rul prediction methods, standard deviation, proposed methods, based rul prediction, changeable operating conditions, multiple selected features, performance degradation assessment, prediction of aeroengine, windows detection methods, local windows slope