智能维护系统中故障预测的若干问题研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61074083
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    35.0万
  • 负责人：
    吕琛
  • 依托单位：
    北京航空航天大学
  • 学科分类：
    F0301.控制理论与技术
  • 结题年份：
    2013
  • 批准年份：
    2010
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2011-01-01 至2013-12-31

项目摘要

本申请课题以制造业的相关设备部件为背景，研究智能维护系统的核心-"故障预测"中的若干问题。故障预测是基于采集的状态监测数据对设备的剩余运行寿命、未来状态、或可靠运转的概率进行预测。鉴于故障预测能力的重要性和状态监测技术的成熟性，近年已有相关的大量研究并保持着持续增长的态势。目前用于智能维护系统设备故障预测的方法可归纳为：传统的可靠性模型、基于状态的故障预测模型、以及集成可靠性数据和状态数据的故障预测综合模型。在智能维护系统中的故障预测研究方面，仍需改进和提高若干问题。本课题拟重点对其中的三个共性问题进行深入研究，包括：状态监测与可靠性的有效综合集成、不完整趋势数据的有效利用、考虑设备维修行为对故障预测的影响。课题研究将以滚动轴承、液压系统、小卫星电源系统等三个具体对象对所提出的方法进行验证。

结项摘要

本项目以制造业的相关设备部件为背景，对智能维护系统的核心-"故障预测" 中的三个共性问题分别进行了深入研究。课题以滚动轴承、液压系统、小卫星电源系统、NASA锂离子电池等典型机电设备部件为验证数据，对项目研究成果进行测试验证。“基于状态监测数据与可靠性数据的故障预测研究”实现了“状态监测与可靠性的有效综合集成”；“基于智能乘积限估计器故障预报方法”完成了“不完整趋势数据的有效利用”；“考虑维修、役龄和工作状况的风险健康度评估方法”“考虑了设备维修行为对故障预测的影响”；此外，在项目研究的基础上，创新性地提出了“完全截断数据条件下的故障预报”及“基于空间变换的性能衰退评估与预测”。进而，在更加深入地完成了课题申请“故障预测”中的三个共性问题，同时，初步解决了制约预测的又一重大共性问题——变工况问题。为故障预测应用于工程实际提供了必要的前提与保障。

项目成果

期刊论文数量（19）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（17）
专利数量（1）
An intelligent approach to machine component health prognostics by utilizing only truncated histories
仅利用截断的历史记录来进行机器部件健康预测的智能方法
  • DOI：
    10.1016/j.ymssp.2013.08.025
  • 发表时间：
    2014-01-01
  • 期刊：
    MECHANICAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING
  • 影响因子：
    8.4
  • 作者：
    Lu, Chen;Tao, Laifa;Fan, Huanzhen
  • 通讯作者：
    Fan, Huanzhen
Bearing health assessment based on chaotic characteristics
基于混沌特性的轴承健康评估
  • DOI：
    10.3233/sav-130765
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    Shock and Vibration
  • 影响因子：
    1.6
  • 作者：
    Lu, Chen;Sun, Qian;Tao, Laifa;Liu, Hongmei;Lu, Chuan
  • 通讯作者：
    Lu, Chuan
An approach to fault detection and isolation for control components in the aircraft environmental control system
飞机环境控制系统中控制组件的故障检测和隔离方法
  • DOI：
    10.1177/0954410013487614
  • 发表时间：
    2014-06
  • 期刊：
    Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers - Part G: Journal of Aerospace Engineering
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Chen Lu;Yujie Cheng;Hongmei Liu;Zhaobing Wang
  • 通讯作者：
    Zhaobing Wang
粒子群优化在直升机旋翼动平衡调整中的应用
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2011
  • 期刊：
    北京航空航天大学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    刘红梅;吕琛;欧阳平超;王少萍
  • 通讯作者：
    王少萍
An approach to health assessment for tools in milling machine
铣床刀具健康评估方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    Journal of Vibroengineering
  • 影响因子：
    1
  • 作者：
    Bei Jikun;Lu Chen;Wang Zhipeng;Wang Zili
  • 通讯作者：
    Wang Zili

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其他文献

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  • 通讯作者：
    吕琛
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  • 通讯作者：
    吕琛
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  • 期刊：
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  • 通讯作者：
    刘红梅
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  • 作者：
    吕琛;马宁
  • 通讯作者：
    马宁

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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