往复密封件作为机载液压作动器的重要组成部分,对飞行安全有着重要的影响。机载往复密封件承受着高压、宽温、变载荷、强振动等机载工况,多场耦合作用下其失效机理复杂,现有数值模型难以完全揭示其失效机理。在基于自回归滑动平均(Auto-Regressive Moving Average,ARMA)模型的机载往复密封二元时变相关退化建模过程中,首先,基于维纳过程描述往复密封摩擦力和泄漏量退化轨迹,采用Copula函数连接2个性能退化指标之间的相关性;并用ARMA模型表征相关性系数的时变性,采用2段贝叶斯估计的方法对模型中的参数进行估计;最后,介绍了往复密封试验装置,并基于该装置的试验数据验证了所提出的往复密封退化模型的准确性。

针对气缸可靠性研究中剩余寿命预测方面的问题,提出了一种基于退化路径的气缸剩余寿命在线预测方法。在建立了基于维纳过程的气缸退化模型基础上,推导了退化路径决定下的气缸剩余寿命的概率密度函数解析表达式,提出了一种融合Bayes估计和期望最大化算法的参数在线估计方法,实现了气缸剩余寿命在线预测,并通过气缸性能退化实验数据验证了方法的有效性。通过与同类方法对比结果表明,在小样本情况下,所提方法能更准确地预测气缸剩余寿命且预测的不确定性更低。

针对典型的液压系统回路,建立在故障预测基础上的主动预防性维修,可以使得维修保障措施针对性强、维修效果好。从这种视情维修的视角,以实际需求为牵引建立的基于剩余寿命预测的维修策略,在工业、国防、航空等领域有着广泛应用前景,这既能够提高装备安全性、战备完好性,又能够降低维修保障费用。对传统预防性维修决策模型进行推广,建立了退化数据驱动的预防性维修决策模型;建立了基于退化数据的剩余寿命在线预测模型,实现了依据退化数据求解剩余寿命分布;设计了起竖油缸的加速退化试验并获取了其性能退化数据,通过所建预防性维修决策模型制订了起竖回路的预防性维修方案。