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     1.課題來源與背景 “機(jī)電產(chǎn)品智能維護(hù)系統(tǒng)中故障診斷與預(yù)測(cè)關(guān)鍵技術(shù)研究及應(yīng)用”項(xiàng)目在如下項(xiàng)目的支持下完成： （1）“智能維護(hù)系統(tǒng)中故障預(yù)測(cè)的若干問題研究”，項(xiàng)目編號(hào)：61074083； （2）“基于隨機(jī)過程和相對(duì)熵的加速退化試驗(yàn)貝葉斯優(yōu)化設(shè)計(jì)”，項(xiàng)目編號(hào)：61104182； （3）“液壓系統(tǒng)關(guān)鍵部件早期故障診斷與性能衰退預(yù)測(cè)技術(shù)研究”，項(xiàng)目編號(hào)：51105019； （4）加速貯存壽命研究，天津津航技術(shù)物理研究所，2014.1月-9月，18萬 （5）高速存儲(chǔ)器加速試驗(yàn)技術(shù)，北京國科環(huán)宇空間技術(shù)有限公司，2012.6-2013.6，40萬。 2.技術(shù)原理及性能指標(biāo) 本項(xiàng)目針對(duì)智能維護(hù)系統(tǒng)中亟待解決的核心關(guān)鍵技術(shù)—故障診斷與預(yù)測(cè)關(guān)鍵技術(shù)，開展民用飛機(jī)、衛(wèi)星、船舶與車輛的診斷評(píng)估與預(yù)測(cè)維護(hù)技術(shù)研究，突破故障特征提取、故障定位、性能評(píng)估與預(yù)測(cè)維護(hù)等亟待解決的關(guān)鍵技術(shù)問題，最終形成一套系統(tǒng)化、智能化的機(jī)電系統(tǒng)故障診斷與預(yù)測(cè)維護(hù)的技術(shù)方法體系。 主要成果包括： （1）針對(duì)空間用高速存儲(chǔ)器和彈上導(dǎo)引頭，提出了考慮歷史信息和實(shí)際使用壽命剖面的加速退化試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法和壽命評(píng)價(jià)方法，為長(zhǎng)壽命高可靠產(chǎn)品的定延壽工作提供了新的技術(shù)方法。 （2）針對(duì)民用飛機(jī)閉環(huán)反饋控制系統(tǒng)，首次提出了考慮外界未知干擾下的控制系統(tǒng)故障定位方法、突變和緩變故障跟蹤診斷方法、基于距離測(cè)度的控制系統(tǒng)性能評(píng)估方法。 （3）針對(duì)衛(wèi)星蓄電池，提出了考慮復(fù)雜空間環(huán)境因素的衛(wèi)星蓄電池在軌壽命預(yù)測(cè)方法，為衛(wèi)星在軌運(yùn)行管理和壽命預(yù)測(cè)提供了重要的技術(shù)方法和手段。 （4）針對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械，提出了工況擾動(dòng)條件下的旋轉(zhuǎn)機(jī)械的特征提取與故障診斷方法、考慮多因素影響的旋轉(zhuǎn)機(jī)械性能評(píng)估與預(yù)測(cè)維護(hù)方法。 結(jié)合上述研究成果，開發(fā)了民用船機(jī)電綜合狀態(tài)評(píng)估與維護(hù)維修輔助決策系統(tǒng)、特種車輛綜合診斷與智能維護(hù)平臺(tái)，為相關(guān)機(jī)電產(chǎn)品智能維護(hù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、研發(fā)提供了重要的技術(shù)方法和輔助工具支撐。 主要性能指標(biāo)： （1）至少縮短試驗(yàn)時(shí)間5倍以上 （2）典型機(jī)電設(shè)備的故障診斷識(shí)別率可達(dá)93%以上。 （3）典型機(jī)電設(shè)備的性能趨勢(shì)預(yù)測(cè)精度可達(dá)90%以上。 3.技術(shù)的創(chuàng)新性與先進(jìn)性 （1）提出了一套機(jī)電產(chǎn)品加速退化試驗(yàn)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，具體如下： 提出了一種基于相對(duì)熵的序貫加速退化試驗(yàn)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，并獲國家發(fā)明專利授權(quán)； 提出了一種基于貝葉斯理論的步進(jìn)應(yīng)力加速退化試驗(yàn)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，并獲國家發(fā)明專利授權(quán)。 （2）提出了一套適用于民用飛機(jī)閉環(huán)控制系統(tǒng)的故障診斷與評(píng)估方法，具體如下： 提出了一種基于殘差與雙級(jí)Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的液壓伺服系統(tǒng)故障定位方法，并獲國家專利授權(quán)； 提出了一種基于無味卡爾曼濾波液壓伺服系統(tǒng)故障診斷方法，并發(fā)表在高水平SCI期刊上； 提出了一種基于雙級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和AR模型的液壓伺服系統(tǒng)性能評(píng)估方法，并發(fā)表在高水平SCI期刊上； 提出了一種基于雙級(jí)觀測(cè)器和馬氏距離的液壓伺服系統(tǒng)性能評(píng)估方法，并發(fā)表在高水平SCI期刊上。 （3）提出了一套適用于衛(wèi)星蓄電池的壽命預(yù)測(cè)方法，具體如下： 提出了一種基于改進(jìn)型動(dòng)態(tài)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的航天Ni-Cd蓄電池壽命預(yù)測(cè)方法，并獲國家專利授權(quán)； 提出了一種基于人工魚群與粒子濾波（AFSA-PF）的鋰離子蓄電池壽命預(yù)測(cè)，并發(fā)表在高水平SCI期刊上。 （4）提出了一套適用于民用船舶、特種車輛的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷與預(yù)測(cè)維護(hù)方法，具體如下： 提出了一種一種基于費(fèi)希爾判別分析與馬氏距離的旋轉(zhuǎn)機(jī)械健康評(píng)估與故障診斷方法，并獲國家專利授權(quán)； 提出了一種基于HHT和SVD的變工況軸承故障診斷方法，并發(fā)表在高水平SCI期刊上； 提出了一種基于EMD-PCA-SOM的軸承故障診斷與性能評(píng)估方法，并發(fā)表在高水平SCI期刊上； 提出了一種基于小波分解與SOM的液壓泵故障診斷與性能評(píng)估方法，并發(fā)表在高水平SCI期刊上； 提出了一種基于信息幾何與支持向量機(jī)的液壓泵故障診斷方法，并發(fā)表在高水平SCI期刊上； 提出了一種基于高斯混合模型的軸承性能評(píng)估方法，并發(fā)表在高水平SCI期刊上； 提出了一種基于EMD-TEO與馬氏距離的軸承故障診斷方法，并發(fā)表在高水平SCI期刊上； 提出了一種基于邏輯回歸的離心泵能評(píng)估與故障分類方法，并發(fā)表在高水平SCI期刊上。 4.技術(shù)的成熟程度，適用范圍和安全性 本項(xiàng)目成果中的相關(guān)技術(shù)方法成熟度已達(dá)到5到6級(jí)，部分成果已形成工程樣機(jī)與商業(yè)化系統(tǒng)，技術(shù)成熟度已達(dá)到7到9級(jí)，并成功應(yīng)用于航空、航天、船舶、汽車制造等民用領(lǐng)域。 5.應(yīng)用情況及存在的問題 經(jīng)在航天三院三部、船舶系統(tǒng)工程研究院、中航工業(yè)西安飛行控制研究所、中航工業(yè)慶安集團(tuán)有限公司、天津津航技術(shù)物理研究所、北京國科環(huán)宇有限公司等單位的衛(wèi)星、民用船舶、民用航空等產(chǎn)品的應(yīng)用，表明 該研究成果對(duì)于提高民用機(jī)電產(chǎn)品智能維護(hù)技術(shù)水平具有重要的推動(dòng)作用，取得了顯著的社會(huì)效益、經(jīng)濟(jì)效益和廣泛的應(yīng)用前景。