一种基于航空发动机性能的大修费用预测方法及系统

1.本发明涉及数据处理领域，特别是涉及一种基于航空发动机性能的大修费用预测方法及系统。


背景技术：

2.伴随国产航空发动机的发展，维修费用成为航空发动机使用过程中的重要成本支出项目。发动机大修是恢复发动机性能的重要方式，也是维修费用的重要组成。在大修过程中，航空发动机的修理过程相对固定，但是换件、工时等维修费用差异性比较大，与大修前使用过程密切相关。目前大修厂接收需修理的发动机后，会完成针对航空发动机性能的检测，并记录相应的指标值，根据这些值来判断性能退化情况和使用水平，进而完成相应的大修工作。
3.目前航空发动机的性能参数在实际检验和维修的过程中会记录较多项目，但是根据航空发动机大修要求，实际使用的性能参数是从记录的参数信息数据当中进行选用。这种选用是根据工艺要求，设计情况，使用情况，以及各个参数对实际性能影响的大小来确定的。在实际大修过程中，通常会选取与工作温度，耗油情况，运转功率相关的参数进行使用。
4.在航空发动机大修过程中针对性能的检测主要分为维修前测试记录，维修中调整测试记录和维修后检验测试记录三类，通过不同的性能数据（试车记录中各类参数，例如温度、耗油率，转速）来判断大修的成效是否达标。
5.航空发动机大修费用组成相对复杂，组成成分较多，分类方法也有多种。目前较为常用的大体上可以分为按部件组成进行费用计算分析、按费用类型进行计算分析以及按维修阶段进行费用分析。在进行发动机大修费用分析时，对于性能的介入较少，无论是汇总计算还是分析预测，都是按照维修记录中的具体的费用明细来加和。这种直接加和计算的方式，在已有费用数据时进行总结计算时直接而准确的，但对于费用数据不完整或维修工作暂时未完成的大修，进行费用数据预测是相对困难的事情。


技术实现要素：

6.本发明的目的是提供一种基于航空发动机性能的大修费用预测方法及系统，能够提高大修费用预测的准确性。
7.为实现上述目的，本发明提供了如下方案：一种基于航空发动机性能的大修费用预测方法，包括：获取每一型号航空发动机大修前的性能参数、费用情况以及大修过程性能记录情况；所述性能参数包括：温度、耗油率、转速以及运转功率；所述费用情况包括：大修总费用、大修各分类费用以及部件级费用；所述大修各分类费用包括：大修单元体费用、本体部件费用以及成附件费用；根据所述本体部件费用、大修总费用以及大修过程性能记录情况确定关键性能参数、关键性能参数的权重比例以及目标费用；所述目标费用包括：本体总费用和大修总费
用；以所述关键性能参数为自变量，以所述目标费用为因变量，采用偏最小二乘法进行多参数方程的拟合，确定关键性能参数与大修总费用的映射关系。
8.可选地，所述根据所述本体部件费用、大修总费用以及大修过程性能记录情况确定关键性能参数、关键性能参数的权重比例以及目标费用，之前还包括：对每一型号航空发动机大修前的性能参数、费用情况以及大修过程性能记录情况进行归一化处理。
9.可选地，所述以所述关键性能参数为自变量，以所述目标费用为因变量，采用偏最小二乘法进行多参数方程的拟合，确定关键性能参数与大修总费用的映射关系，具体包括：根据每一所述目标函数确定对应的拟合结果；根据所述拟合结果与实际的大修总费用进行误差比较；利用误差比较结果最小对应的拟合方程确定关键性能参数与目标费用的映射关系。
10.一种基于航空发动机性能的大修费用预测系统，包括：数据获取模块，用于获取每一型号航空发动机大修前的性能参数、费用情况以及大修过程性能记录情况；所述性能参数包括：温度、耗油率、转速以及运转功率；所述费用情况包括：大修总费用、大修各分类费用以及部件级费用；所述大修各分类费用包括：大修单元体费用、本体部件费用以及成附件费用；目标费用和性能确定模块，用于根据所述本体部件费用、大修总费用以及大修过程性能记录情况确定关键性能参数、关键性能参数的权重比例以及目标费用；所述目标费用包括：本体总费用和大修总费用；映射关系确定模块，用于以所述关键性能参数为自变量，以所述目标费用为因变量，采用偏最小二乘法进行多参数方程的拟合，确定关键性能参数与大修总费用的映射关系。
11.可选地，还包括：归一化处理模块，用于对每一型号航空发动机大修前的性能参数、费用情况以及大修过程性能记录情况进行归一化处理。
12.可选地，所述映射关系确定模块具体包括：拟合结果确定单元，用于根据每一所述目标函数确定对应的拟合结果；误差比较单元，用于根据所述拟合结果与实际的大修总费用进行误差比较；映射关系确定单元，用于利用误差比较结果最小对应的拟合方程确定关键性能参数与目标费用的映射关系。
13.一种基于航空发动机性能的大修费用预测系统，包括：输入器，处理器和存储器；所述输入器和所述存储器均与所述处理器连接；所述输入器用于输入每一型号航空发动机大修前的性能参数、费用情况以及大修过程性能记录情况；所述存储器用于存储计算机软件程序；所述处理器用于根据输入的每一型号航空发动机大修前的性能参数、费用情况以及大修过程性能记录情况调取并执行所述计算机软件程序，以确定关键性能参数与大修总费用的映射关系；所述计算机软件程序用于实施所述的一种基于航空发动机性能的大修费用预测方法。
14.根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：本发明所提供的一种基于航空发动机性能的大修费用预测方法及系统，从每一型号的性能参数出发，随着大修过程性能记录情况确定关键性能参数与大修总费用的映射关系，考虑了航空发动机大修过程费用的不确定性，实现基于性能的大修费用预测。避免了维修过程中采集费用的问题，根据同一型号的维修相似性和性能参数共性，选用合适的性能参数并借助偏最小二乘法进行费用拟合，进而应用到需要预测的发动机上。
附图说明
15.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
16.图1为本发明所提供的一种基于航空发动机性能的大修费用预测方法流程示意图；图2为本发明所提供的具体实施例的流程示意图；图3为本发明所提供的一种基于航空发动机性能的大修费用预测系统结构示意图。
具体实施方式
17.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
18.本发明的目的是提供一种基于航空发动机性能的大修费用预测方法及系统，能够提高大修费用预测的准确性。
19.为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
20.图1为本发明所提供的一种基于航空发动机性能的大修费用预测方法流程示意图，如图1所示，本发明所提供的一种基于航空发动机性能的大修费用预测方法，包括：s101，获取每一型号航空发动机大修前的性能参数、费用情况以及大修过程性能记录情况；所述性能参数包括但不限于：温度、耗油率、转速以及运转功率，记为x1，x2，x3，
……
xi；所述费用情况包括：大修总费用、大修各分类费用以及部件级费用；所述大修各分类费用包括但不限于：大修单元体费用、本体部件费用以及成附件费用；大修总费用是该型号发动机单台大修的全部费用，用z表示，各台发动机由于有不同的使用情况和退化损伤情况，因此进行逐台统计；大修各分类费用指不计入外购零部件的发动机大修费用，或是本体修理费用，或者根据其他依据和标准进行划分的修理费用这部分费用是大修整体费用的部分，但相对性能的关联度较高，因此可以作为因变量来进行计算统计分析，记为y，同样是进行逐台统计；大修部件级费用指按不同的组部件级分类进行费用汇总时，不同的组部件与性能
关联所体现出的费用规律不同，也能分开独立分析费用统计，记为w。
21.s102，根据所述本体部件费用、大修总费用以及大修过程性能记录情况确定关键性能参数、关键性能参数的权重比例以及目标费用；根据大修过程性能记录单确定实际大修过程的性能变化对于大修费用及效果的影响，进而选用本型号适用的相关的关键性能参数，并根据其对实际大修的影响为各关键性能参数设定合理的影响因子，也即是权重比例。
22.作为一个具体的实施例，从已记录的性能参数x1，x2，x3，
……
xi中选用本型号适用的n个相关性能参数。例如选定的性能为x1，x2，x3，
……
xn，根据其对实际大修的影响为各关键性能参数设定合理的影响因子，也即是权重比例，记为k1，k2，k3，
……kn
。以参数与权重比例的乘积作为自变量的变量值来进行计算分析。
23.所述目标费用包括但不限于：本体总费用和大修总费用；还可以是部分与性能相关性较强的分部件费用，即单元体或是部件级占大修总费用较高的费用，例如非外购件维修总费用，都是大修的一部分，根据实际需要选取费用类型。
24.s102之前还包括：对每一型号航空发动机大修前的性能参数、费用情况以及大修过程性能记录情况进行归一化处理。
25.s103，以所述关键性能参数为自变量，以所述目标费用为因变量，采用偏最小二乘法进行多参数方程的拟合，确定关键性能参数与大修总费用的映射关系。
26.s103具体包括：根据每一所述目标函数确定对应的拟合结果；根据所述拟合结果与实际的大修总费用进行误差比较；利用误差比较结果最小对应的拟合方程确定关键性能参数与目标费用的映射关系。
27.对于多个不同目标费用的拟合方程，根据与实际费用数据的对比整理，形成误差比较分析，选用符合要求的误差较小的偏最小二乘方程作为费用预测使用的方程公式。
28.偏最小二乘法的基本过程为：1）确定方程类型，主要分为两种，统一取线性方程的结构为：；统一取对数方程的结构为：；其中，表示费用元素；表示发动机性能参数；为由回归分析确定的系数。
29.第二类结构为全部参数对数方程，这种参数方程的结构基于费用元素和性能参数的无量纲化。
30.2）将和进行标准化处理，得到标准化后的自变量矩阵和因变量矩阵
，标准化处理的目的是为了公式表达上的方便和减少运算误差。
31.；；式中，是的均值，是的标准差；是的均值；是的标准差。
32.3）从中抽取一个成分，，其中：；实施和在上的回归：；其中，、是回归系数（是标量），即；记残差矩阵；检查收敛性，若对的回归方程已达到满意的精度，则进行下一步；否则，令：；回到第3）步，对残差矩阵进行新一轮的成分提取和回归分析4）在第h步（），方程满足要求，这时得到m个成分，实施在上的回归，得；由于均是的线性组合，因此，可写成的线性组合形式，即：
；其中，，i为单位矩阵。
33.最后，就有；的回归系数为。式中，是的第个变量。
34.5）按照标准化的逆过程，将的回归方程还原为对的回归方程。
35.如图2所示，以某型号的航空发动机大修情况为例，完成大修费用预测过程。
36.数据收集整理，进行本体部件费用的预测工作，选用某型号航空发动机大修50台进行统计，收集完整性能记录表和本体部件总费用、大修总费用信息，形成数据表格；经过实际维修指标和专家分析情况，从记录的性能参数中选择了耗油率（x1），该型发动机t45截面的平均温度（x2），发动机转速（x3）以及运转功率（x4）作为性能指标，并分配影响因子均为1，表示各参数对于费用影响基本持平；记大修总费用为z，本体维修费用为y，由于无法确定哪一项费用与性能之间的关系更为密切，因此分别用偏最小二乘法对两个目标费用进行方程的拟合；根据数据分别得到关于z和y的偏最小二乘方程：；；；；分别描述了性能与大修总费用的线性关系，性能与大修总费用的对数线性关系，性能与本体维修费用的线性关系，性能与本体维修费用的对数线性关系；进行误差比较：分别将收集的性能数据代入四个方程得到计算值，按照误差计算方法误差=（|实际值-真实值|/真实值）*100%；得到单台发动机通过这四种计算方法得出的误差值，进而得到四种不同预测方程各自的平均误差，选用误差符合预期且较小的方程作为预测最终选用的方程，本例中选用作为预测方程，误差约为9%；代入需要预测的发动机性能值，即耗油率（x1），该型发动机t45截面的平均温度（x2），发动机转速（x3）以及运转功率（x4），进行计算，得到最终的预测结果。
37.图3为本发明所提供的一种基于航空发动机性能的大修费用预测系统结构示意图，如图3所示，本发明所提供的一种基于航空发动机性能的大修费用预测系统，包括：数据获取模块301，用于获取每一型号航空发动机大修前的性能参数、费用情况以及大修过程性能记录情况；所述性能参数包括：温度、耗油率、转速以及运转功率；所述费用情况包括：大修总费用、大修各分类费用以及部件级费用；所述大修各分类费用包括：大修单元体费用、本体部件费用以及成附件费用；目标费用和性能确定模块302，用于根据所述本体部件费用、大修总费用以及大修过程性能记录情况确定关键性能参数、关键性能参数的权重比例以及目标费用；所述目标费用包括：本体总费用和大修总费用；映射关系确定模块303，用于以所述关键性能参数为自变量，以所述目标费用为因变量，采用偏最小二乘法进行多参数方程的拟合，确定关键性能参数与大修总费用的映射关系。
38.本发明所提供的一种基于航空发动机性能的大修费用预测系统，还包括：归一化处理模块，用于对每一型号航空发动机大修前的性能参数、费用情况以及大修过程性能记录情况进行归一化处理。
39.所述映射关系确定模块303具体包括：拟合结果确定单元，用于根据每一所述目标函数确定对应的拟合结果；误差比较单元，用于根据所述拟合结果与实际的大修总费用进行误差比较；映射关系确定单元，用于利用误差比较结果最小对应的拟合方程确定关键性能参数与目标费用的映射关系。
40.本发明还提供了一种基于航空发动机性能的大修费用预测系统，包括：输入器，处理器和存储器；所述输入器和所述存储器均与所述处理器连接；所述输入器用于输入每一型号航空发动机大修前的性能参数、费用情况以及大修过程性能记录情况；所述存储器用于存储计算机软件程序；所述处理器用于根据输入的每一型号航空发动机大修前的性能参数、费用情况以及大修过程性能记录情况调取并执行所述计算机软件程序，以确定关键性能参数与大修总费用的映射关系；所述计算机软件程序用于实施所述的一种基于航空发动机性能的大修费用预测方法。
41.本发明与现有的航空发动机大修费用预测方法相比，该方法有如下的优点：充分考虑了大修前性能对于大修的影响，对于不同的性能情况能够反映出不同的发动机使用过程中的损伤与退化情况；需要的数据相对减少，预测范围较大，可预测的费用类型不受到局限，除了大修总费用还可以用于与性能相关的其他部组件大修费用成分；能够在大修工作开展之前进行初步预测评估，避免了传统方法需要使用大修过程中一部分费用数据的弊端；本方法对于缩小预测误差，提高预测精度，并为后续型号的大修费用预测发展方向提供了技术可行性。
42.本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统
而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
43.本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。