文献类型：期刊文章

作　　者：曹明[1,2] 王鹏[1,2] 左洪福[3] 曾海军[1] 孙见忠[3] 杨卫东[4] 魏芳[1] 陈雪峰[5]

CAO Ming;WANG Peng;ZUO Hongfu;ZENG Haijun;SUN Jianzhong;YANG Weidong;WEI Fang;CHEN Xuefeng(AECC Commercial Aircraft Engine Co.Ltd,Shanghai 201109,China;School of Aeronautics and Astronautics,Shanghai Jiaotong University,Shanghai 200240,China;School of Energy&Power,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,Nanjing 210016,China;Research Center for Dataology and Data Schience,Fudan University,Shanghai 200433,China;School of Mechanical Engineering,Xian Jiaotong University,Xi’an 710049,China)

机构地区：[1]中国航发商用航空发动机有限责任公司,上海201109 [2]上海交通大学航空航天学院,上海200240 [3]南京航空航天大学能源与动力学院,南京210016 [4]复旦大学航空航天数据研究中心,上海200433 [5]西安交通大学机械工程学院,西安710049

出　　处：《航空学报》

基　　金：国家科技重大专项(2017-Ⅳ-0008-0045)。

年　　份：2022

卷　　号：43

期　　号：9

起止页码：34-73

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD2021_2022、EAPJ、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：基于民用航空发动机健康管理(EHM)的需求及发展目标,从CBM+全流程的角度分析民用航空发动机健康管理系统应用现状及行业发展趋势,进而总结民用航空发动机健康管理的应用现状及差距、挑战,并指出未来国内需要重点关注的民用发动机EHM研发方向。针对各个EHM功能模块的需求、差距、解决方案进行了深入论证分析,重点讨论了民用发动机EHM“下游”3个模块:地面综合诊断、寿命管理和智能视情维护维修决策的需求、必要性、现状及未来发展趋势和热点技术。

关 键 词：航空发动机健康管理系统  故障融合决策  深度学习  知识图谱 数字孪生  寿命管理 智能视情维护维修  

分 类 号：V19]