一个数字双胞胎框架,用于预测压电振动传感器的剩余使用寿命,用灵敏度降解建模

科学领域:

• 航空航天工程 航空航天工程
• 传感器技术 传感器技术
• 可靠性工程可靠性工程

背景情况:

• 压电振动传感器 (PVS) 对于高温航空航天发动机监控至关重要.
• 准确的剩余使用寿命 (RUL) 预测对于PVS维护至关重要.
• 数字双胞胎 (DTs) 提供了一种有前途的方法,可以通过集成的物理和虚拟数据来增强RUL预测.

研究的目的:

• 开发一个数字双胞胎 (DT) 框架,用于在高温下检测PVS的灵敏度降解和RUL评估.
• 建立基于降解机制的可靠方法来预测PVS RUL.

主要方法:

• 为光伏系统开发了一个五维DT模型和一个六模块框架.
• 维纳-阿雷尼乌斯加速降解模型被用来描述灵敏度降解.
• 整合了使用实时数据和贝叶斯参数更新的错误纠正方法.
• 使用第一个撞击时间方法预测RUL.

主要成果:

• 拟议的DT框架在PVS降解评估中取得了令人满意的表现.
• RUL预测误差显著降低至8小时.
• 一个案例研究表明,RUL预测的准确性很高,验证了实际有效性.

结论:

• 开发的DT框架为高温PVS RUL预测提供了有效的解决方案.
• 这种方法提高了航空航天发动机的可靠性和维护策略.
• 该方法在预测错误中提供了显著的减少,证明了其实际效用.