用于预测机械零件的磨损的方法以及用于确定与航空器或航空器机队相关联的运行风险的方法与流程

本发明的是监控航空器机队的。本发明涉及一种用于预测机械零件的磨损的方法。它还涉及一种用于基于对航空器机械零件的磨损的预测来确定航空器或航空器机队的运行风险的方法。

背景技术：

1、众所周知，使用合同数据和飞行数据(航空器、发动机、第三方)以便估计与其盈利能力相关的合同固有参数，特别是：翼下时间、直接维护成本(后者包括重型维护、零件和劳动力)、发动机运行成本(后者包括燃料消耗和线路维护)、发动机和设备运行风险指标、与合同条款相关的环境适宜性和使用的理由。

2、还已知要考虑每个飞行区间的特征。事实上，环境之间的差异可能改变腐蚀或侵蚀的影响，这将对零件产生影响，并且因此对与零件相关联的购买成本产生影响。然而，在现有技术的方法中，并没有精细地估计合同的盈利能力(例如，通过采用按运营区域划分的度量)。特别地，对直接维护成本、翼下时间、平均故障间隔时间、mtbur(计划外移除前的平均时间)和风险指标的估计是在宏观上进行的(基于反馈或fb)。因此，公司不能保证合同将是盈利的，并且也无法正确估计合同固有的成本和风险。

3、然而，没有已知的技术解决方案用于监控机械零件(诸如航空器涡轮发动机)的磨损或老化。

4、因此，需要一种用于针对多个机械零件或者甚至航空器机队准确地确定机械零件的老化以及与这种老化相关联的运行风险的方法。

技术实现思路

1、通过使得可以使用飞行数据而不仅仅是财务数据来监控合同，本发明提供了对先前讨论的问题的解决方案。为此，本发明提供了一种用于预测机械零件的磨损的方法，以及一种用于考虑到每个机械零件的使用概况以及每个机械零件所暴露的环境条件而确定与航空器或航空器机队相关联的运行风险的方法。

2、为此，本发明的第一方面涉及一种用于预测机械零件(例如涡轮发动机)的磨损以及与针对给定使用概况的该预测相关联的不确定性的方法，该使用概况考虑了与环境数据相关联的多个环境条件以及机械零件在这些环境条件中的每一个下的使用时间，该方法包括：

3、-确定与所考虑的机械零件相同类型的多个机械零件相关联的运行数据的步骤；

4、-根据在先前步骤中确定的运行数据，确定用于预测零件磨损的多个模型的步骤，其中机械零件可以被划分为多个元件，使用来自多个模型中的至少一个模型来对每个元件进行建模；

5、-对于多个模型中的每个模型，根据与用于确定所考虑的模型的运行数据相关联的机械零件的元件和/或使用概况与所考虑的机械零件的元件和/或所考虑的机械零件的元件的使用概况之间的接近度来确定加权系数的步骤；

6、-确定所考虑的机械零件的磨损预测的步骤，该预测是通过多个模型中的每个模型所做出的预测的加权平均来获得的，每个模型做出的预测由与所述模型相关联的加权系数来进行加权；

7、-确定表示多个模型的预测的离散度的统计量的步骤，预测的不确定性是根据此统计量而被建立的。

8、因此可以预测机械零件的磨损以及与此预测相关联的不确定性。此外，此预测还考虑了所考虑的机械零件的运行条件。这种预测可以应用于预防性维护，或者甚至可以应用于评估与配备有这种机械零件的航空器或机队相关联的成本。特别地，它使得可以估计维护成本、发动机在翼时间、涡轮发动机的可用率或合同风险指标。

9、除了在先前段落中刚刚讨论的特征之外，根据本发明的第一方面的方法可以具有单独地考虑或根据任何技术上可能的组合考虑的一个或多个以下附加特征。

10、在一个实施例中，环境数据包括砾石的存在、盐的存在、沙子的存在、暴露于电磁辐射、海拔、热幅度或者甚至污染。

11、在一个实施例中，机械零件是航空器机械零件，并且使用概况包括航空器所行进的路线，包括具有中途停留位置、在线维护位置或线路可更换单元存储点的所有航空器轨迹。

12、本发明的第二方面涉及一种用于确定与包括至少一个涡轮发动机的航空器相关联的运行风险的方法，所述方法包括：

13、-对于每个涡轮发动机，预测涡轮发动机的磨损以及与此预测相关联的不确定性的步骤，此预测以及与之相关联的不确定性使用根据本发明的第一方面的方法来确定；

14、-根据在先前步骤中针对每个涡轮发动机确定的磨损预测和与之相关联的不确定性来确定运行风险的步骤。

15、本发明的第三方面涉及一种用于确定与包括多个航空器的机队相关联的运行风险的方法，该方法包括：

16、-对于机队中的每个航空器，确定运行风险的步骤，运行风险是使用根据本发明的第二方面的方法来确定的；

17、-根据在先前步骤中确定的与机队中的每个航空器相关联的运行风险来确定与机队相关联的运行风险的步骤。

18、本发明的第四方面涉及一种包括程序代码指令的计算机程序，当所述程序在计算机上执行时，用于执行根据本发明的第一方面、第二方面或第三方面的方法的步骤。

19、本发明的第五方面涉及一种计算机可读数据介质，在其上记录有根据本发明的第四方面的计算机程序。

20、通过阅读以下描述并通过查看附图，将更好地理解本发明及其不同的应用。

技术特征：

1.一种用于针对给定使用概况预测机械零件的磨损以及与此预测相关联的不确定性的方法(100)，使用概况考虑了与环境数据相关联的多个环境条件以及机械零件在这些环境条件中的每一个中的使用时间，所述方法包括：

2.根据先前权利要求所述的方法(100)，其中环境数据包括砾石的存在、盐的存在、沙子的存在、暴露于电磁辐射、海拔、热幅度或者甚至污染。

3.根据前述权利要求中的一项所述的方法(100)，其中机械零件是航空器机械零件，并且其中使用概况包括航空器所行进的路线，包括具有中途停留位置、线路维护位置或者甚至线路可更换单元存储点的所有航空器轨迹。

4.一种用于确定与包括至少一个涡轮发动机的航空器相关联的运行风险的方法(200)，所述方法包括：

5.一种用于确定与包括多个航空器的机队相关联的运行风险的方法(300)，所述方法包括：

6.一种包括程序代码指令的计算机程序，当所述程序在计算机上执行时，用于执行根据前述权利要求中的一项所述的方法(100、200、300)的步骤。

7.一种计算机可读数据介质，在其上记录有根据在前权利要求所述的计算机程序。

技术总结
本发明的一个方面涉及一种用于在给定的使用概况中预测机械零件的磨损以及与此预测相关联的不确定性的方法(100)，使用概况考虑与环境数据相关联的多个环境条件以及机械零件在这些环境条件中的每一个下的使用时间，该方法包括：‑步骤(1E1)，确定与所讨论的机械零件相同类型的多个机械零件相关联的运行数据；‑步骤(1E2)，基于在先前步骤，步骤(1E1)，中确定的运行数据，确定零件的多个磨损预测模型，机械零件能够被划分为多个元件，使用多个模型中的至少一个模型来对每个元件进行建模；‑步骤(1E3)，对于多个模型中的每个模型，取决于与用于确定所讨论的模型的运行数据相关联的机械零件的元件和/或使用概况与所讨论的机械零件的元件和/或所讨论的机械零件的元件的使用概况之间的接近度来确定加权系数；‑步骤(1E4)，确定对所讨论的机械零件的磨损的预测，此预测是经由多个模型中的每个模型所做出的预测的加权平均来获得的，每个模型做出的预测由与所述模型相关联的加权系数来进行加权；‑步骤(1E5)，确定表示多个模型的预测的离散度的统计量，预测的不确定性是取决于统计量而被建立的。

技术研发人员：若瑟林·泽维尔·库帕尔,纪尧姆·雷米·博内特,热尔曼·高达
受保护的技术使用者：赛峰航空器发动机
技术研发日：
技术公布日：2024/1/22