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王华伟: 作品数：128 被引量：791H指数：16; 供职机构：南京航空航天大学民航学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金中国博士后科学基金江苏省自然科学基金更多>>; 相关领域：航空宇航科学技术自动化与计算机技术理学机械工程更多>>

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基于贝叶斯网络的复杂系统故障诊断被引量：37: 2004年; 系统结构和部件关系复杂、试验费用昂贵是小样本下基于不确定性信息的决策问题。针对其特点,建立了基于贝叶斯网络的复杂系统故障诊断模型,并提出采用LeakyNoisy-OR模型来降低数据需求量和计算复杂度。经研究表明,这种方法能综合利用各种来源信息,具有知识表达明确、样本需求量小、故障诊断准确度高等特点,可为复杂系统故障诊断提供决策支持。; 王华伟周经伦何祖玉沙基昌; 关键词：复杂系统故障诊断贝叶斯网络信息融合

基于GA优化BP算法的滑油状态监测: 2022年; 滑油状态的监测与分析是航空发动机状态监测与故障诊断的重要手段。为了解决以往滑油金属质量分数预测模型算法的局部性、收敛速度慢及预测结果误差大等问题,结合遗传算法(GA)收敛速度快、鲁棒性好等优点,对反向传播(BP)神经网络算法进行GA优化,通过GA对参数寻优,并应用于发动机滑油金属质量分数预测。由于滑油的状态参数并不能确定部件故障与否,利用贝叶斯(Bayes)决策规则对诊断结果进行了错误率计算。将所提方法应用于某航空发动机滑油铁质量分数预测,结果表明:采用GA优化后的BP神经网络(GA-BP)得到的预测结果具有更高的精度,其最大预测误差不超过6%,平均预测误差为1.7%,所测数据与原数据具有较好的拟合性,利用Bayes决策规则对诊断结果进行分析,对于部件故障与否的判别更具说服力。; 周良王华伟许珊珊王清薇; 关键词：遗传算法可靠性航空发动机

基于相似体系的民机结构超手册维修案例分析被引量：3: 2022年; 为了解决超出手册范围的民机结构维修问题,提出一种基于相似体系的民机结构超手册维修案例体系模型。通过提取航空公司现有民机结构案例的损伤信息和维修方案信息,依据信息性质,采用数值分析、层次法、属性度量、术语频率-逆文档频率(term frequency-inverse document frequency,TF-IDF)方法进行系统的相似度分析,建立案例相似度指标体系。导入维修案例数据,通过支持向量机(support vector machine,SVM)分类以及弹性网络回归对指标体系进行权重分配并验证其可靠度达到82%。最后通过实例深度分析了该体系的可行性,实例证明,案例相似度指标体系的权重分配与区分效果总体符合实际,对民机结构超手册维修案例的制定有着重要参考意义。; 王峻洲王华伟侯召国; 关键词：特征指标

基于Bayes方法的民机冗余部件随机可靠性评估被引量：2: 2011年; 由于民机部件的故障发生具有随机性的特点,笔者采用马尔可夫链描述系统的状态变化,通过拉普拉斯变换得到部件可靠性相关指标函数,同时鉴于民机部件可靠性信息较少,属于小样本评估,采用Bayes方法,充分融合多源信息,结合部件检测信息和历史信息等,通过最大熵原则,实现验前信息的转化与先验参数的求解,并对两发动机组成的冗余动力系统进行了可靠性评估。通过算例,验证了笔者提出方法的有效性。; 赵飞王华伟王岩峰; 关键词：民机马尔可夫 BAYES 可靠性多源信息

大型客机维修成本优化研究被引量：1: 2010年; 在设计初期通过加强可靠性设计与维修性设计降低大型客机直接维修成本(DMC),是提高大型客机经济性的有效途径。本文建立了基于可靠性设计参数和维修性设计参数的大型客机维修成本模型,采用协同优化方法对可靠性和维修性设计参数进行协同优化,寻求降低维修成本的满意设计参数。通过对维修成本模型中的设计参数的优化,给出了协同优化方法进行复杂的大型客机维修成本设计优化的一般思路。并用大型客机起落架系统的直接维修成本优化算例验证了协同优化算法解决大型客机维修成本优化问题的有效性。; 刘春红王华伟; 关键词：大型客机

基于1D-CNN和Bi-LSTM的航空发动机剩余寿命预测被引量：45: 2021年; 剩余寿命预测对航空发动机的预防性维修有重要指导作用,是保障飞机安全运行,提高维修保障效率的重要手段。一维卷积神经网络(1-dimensional convolutional neural network,1D-CNN)和双向长短时记忆神经网络(Bidirectional long short memory, Bi-LSTM)被应用于航空发动机剩余寿命预测模型。首先,根据工程经验在多状态参数的主成分分析的基础上对退化过程进行随机分布拟合,得到综合性能退化量;然后将多变量时间序列样本和对应的性能退化量代入1D-CNN模型进行回归分析,从而得到性能退化分析模型;再通过Bi-LSTM对性能退化量进行时间序列预测,得到性能退化的未来趋势;最后通过设定性能退化阈值,得到剩余寿命预测结果,从而得到从多状态参数-性能退化分析-性能退化预测-剩余寿命预测的实时动态感知模型。实例分析结果表明,提出的混合模型与其他单一深度学习和传统模型相比,有更低的回归分析误差和退化预测误差,能够得到更准确可靠的剩余寿命预测结果。; 车畅畅王华伟倪晓梅蔺瑞管熊明兰; 关键词：航空发动机剩余寿命

民航飞机故障定位的两层两级决策方法: 2006年; 从民航飞机的结构和可靠性特点两个角度出发,提出一种新的两层两级决策方法.将设计属性作为考虑的主要因素,并对数据标准化和权值确定应用了合适的方法,实现了飞机的故障定位.实例说明该法可行,是传统方法的改进.; 郭亚中左洪福王华伟; 关键词：故障定位可靠性指标结构特点

基于性能退化数据的可靠性建模分析被引量：3: 2014年; 针对传统可靠性评估方法难以解决高可靠度、长寿命产品的可靠性评估问题,本文在使用失效时间数据的基础上,提出了使用产品的性能退化数据的方法。在很多情况下,退化过程中的性能退化数据比失效时间数据更有价值。文章介绍了退化数据的优点,提出了对产品退化的一般轨迹模型;针对高可靠度的产品提出了基于退化轨迹和退化量分布的两种评估方法,并用实例分别对两种评估方法进行展开应用,验证了方法的有效性。; 李伟王华伟孙绍辉; 关键词：可靠性评估

基于改进GRU的航空发动机剩余寿命预测被引量：4: 2020年; 针对航空发动机状态参数多样且非线性相关、退化过程复杂的特点,提出了基于改进GRU(Gated Recurrent Units)神经网络的航空发动机剩余寿命预测模型。模型具有多层的GRU神经网络,将多状态参数输入到第一层GRU进行性能退化分析得到性能指标;利用剩下的GRU层对性能指标进行时间序列预测;在得到性能指标预测的基础上,通过设定阈值得到最终的剩余寿命预测结果。通过实验验证证明:与传统的时间序列预测模型相比,改进GRU模型解决了传统GRU模型在处理多状态参数时的重复建模问题,并且有更高的剩余寿命预测准确率和更强的抗干扰能力。; 车畅畅王华伟倪晓梅付强; 关键词：航空发动机时间序列预测剩余寿命预测

中小企业信用风险评价体系及方法被引量：21: 2003年; 何祖玉韩玉启王华伟梅强; 关键词：中小企业贷款担保

王华伟

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