ИДЕНТИФИКАЦИЯ ОТКАЗОВ В АВИАЦИОННОМ ДВИГАТЕЛЕ

1. Способ идентификации отказов в авиационном двигателе (1), способ отличается тем, что он содержит следующие этапы, на которых:
используют датчики (3a-3f) для сбора измерений временного ряда с упомянутого авиационного двигателя (1) и его окружающей среды;
используют средство (5) процессора для расчета, из упомянутых измерений временного ряда, индикаторов, которые характерны для элементов упомянутого авиационного двигателя (1);
используют средство (5) процессора для определения, из упомянутых характерных индикаторов, набора нормализованных индикаторов, которые являются представляющими работу упомянутого авиационного двигателя (1);
используют средство (5) процессора для построения вектора аномалий, представляющего поведение упомянутого двигателя (1) в качестве функции упомянутого набора нормализованных индикаторов;
используют средство (5) процессора, в случае сбоя, выявляемого упомянутым вектором аномалий, для выбора подмножества базисных векторов, имеющих направления, принадлежащие к определенной окрестности направления упомянутого вектора аномалий, упомянутое подмножество базисных векторов выбирается из набора базисных векторов, ассоциативно связанных с отказами упомянутого авиационного двигателя (1) и определенных с использованием критериев, установленных экспертами; и
используют средство (5) процессора для идентификации отказов, ассоциативно связанных с упомянутым подмножеством базисных векторов;
и тем, что выбор упомянутого подмножества базисных векторов содержит этапы, на которых:
используют средство (5) процессора для расчета геодезических расстояний между проекцией упомянутого вектора аномалий и проекциями упомянутых базисных векторов на сфере в пространстве размерности, равной количеству индикаторов в упомянутом наборе нормализованных индикаторов минус количество линейных соотношений между индикаторами;
используют средство (5) процессора для сравнения упомянутых геодезических расстояний парами;
используют средство (5) процессора для классификации базисных векторов в порядке возрастания геодезических расстояний относительно упомянутого вектора аномалий; и
используют средство (5) процессора для формирования упомянутого подмножества базисных векторов из первых базисных векторов, имеющих порядок классификации, меньший, чем определенный ранг.
,
2. Способ по п.1отличающийся тем, что упомянутая сфера имеет радиус 1.
3. Способ по п.1, отличающийся тем, что он включает в себя следующие этапы, на которых:
используют средство (5) процессора для определения, для каждого базисного вектора, априорной вероятности возникновения на основе критериев, установленных экспертами; и
используют средство (5) процессора для расчета, для каждого базисного вектора, апостериорной вероятности возникновения в качестве функции упомянутой априорной вероятности возникновения и упомянутых геодезических расстояний.
4. Способ по п.1, отличающийся тем, что упомянутый набор нормализованных индикаторов  содержит индикаторы , идентифицированные средством (5) процессора с использованием критериев, установленных экспертами.
5. Способ по п.4, отличающийся тем, что упомянутый набор нормализованных индикаторов  дополнительно содержит динамические индикаторы, построенные средством (5) процессора в качестве функции индикаторов в настоящий и прошлые моменты , и представляющие поведение упомянутого авиационного двигателя на протяжении времени.
6. Способ по п.1, отличающийся тем, что построение упомянутого вектора аномалий состоит в том, что:
используют средство (5) процессора для формирования вектора  индикаторов из упомянутого набора индикаторов; и
z
используют средство (5) процессора для построения упомянутого вектора  аномалий посредством повторного нормирования упомянутого вектора  индикаторов с использованием следующей формулы:
где  - среднее значение векторов индикаторов, а  - корень квадратный псевдоинверсного сигнала  ковариационной матрицы .
7. Способ по п.6, отличающийся тем, что он включает в себя следующие этапы, на которых:
используют средство (5) процессора для расчета нормы упомянутого вектора аномалий с использованием расстояния Махаланобиса:
; и
используют средство (5) процессора для обнаружения аномалии упомянутого авиационного двигателя с использованием порога запускающего сигнала, определенного в качестве функции статистического распределения упомянутой нормы вектора аномалий.
8. Способ по п.1, отличающийся тем, что упомянутый набор базисных векторов построен в соответствии с имитирующим поведением индикаторов в случае аномалий.
9. Способ по п.3, отличающийся тем, что он дополнительно заключается в том, что:
используют средство (5) процессора для установления сетки решений при применении критериев, установленных экспертами;
используют средство (5) процессора для применения правил Байеса для выведения покомпонентных вероятностей отказа из упомянутых апостериорных вероятностей возникновения и из упомянутой сетки решений; и
используют средство (5) процессора для обнаружения неисправных физических компонентов, которые ответственны за упомянутые отказы, при применении упомянутых покомпонентных вероятностей отказа.
10. Способ по п.9, отличающийся тем, что упомянутая сетка решений формируется из матрицы условных вероятностей, что компонент неисправен, зная, что отказ был замечен, и из последовательности коэффициентов, соответствующих априорным вероятностям отказа каждого компонента.
11. Способ по п.9, отличающийся тем, что упомянутая сетка решений дополняется машинным обучением.
12. Система для идентификации отказов в авиационном двигателе (1), система отличается тем, что она содержит:
датчики (3a-3f) для сбора измерений временного ряда с упомянутого авиационного двигателя (1) и его окружающей среды;
средство (5) для расчета, из упомянутых измерений временного ряда, индикаторов, которые характерны для элементов упомянутого авиационного двигателя (1);
средство (5) для использования упомянутых характерных индикаторов для определения набора нормализованных индикаторов, представляющих работу упомянутого авиационного двигателя (1);
средство (5) для построения вектора аномалий, представляющего поведение упомянутого двигателя (1) в качестве функции упомянутого набора нормализованных индикаторов;
средство (5) для выбора, в случае аномалии, выявляемой упомянутым вектором аномалий, подмножества базисных векторов, имеющих направления, принадлежащие к определенной окрестности направления упомянутого вектора аномалий, упомянутое подмножество базисных векторов выбирается из набора базисных векторов, ассоциативно связанных с отказами упомянутого авиационного двигателя, и определенных с использованием критериев, установленных экспертами;
средство (5) для идентификации отказов, ассоциативно связанных с упомянутым подмножеством базисных векторов;
и тем, что средство для выбора упомянутого подмножества базисных векторов содержит:
средство (5) для расчета геодезических расстояний между проекцией упомянутого вектора аномалий и проекциями упомянутых базисных векторов на сфере в пространстве размерности, равной количеству индикаторов из упомянутого набора нормализованных индикаторов минус количество линейных соотношений между упомянутыми индикаторами;
средство (5) для сравнения упомянутых геодезических расстояний парами;
средство (5) для классификации базисных векторов в порядке возрастания их геодезических расстояний относительно упомянутого вектора аномалий; и
средство (5) для формирования упомянутого подмножества базисных векторов из первых базисных векторов, имеющих порядок классификации, меньший, чем определенный ранг.
13. Система по п.12, отличающаяся тем, что она включает в себя:
средство (5) для определения, для каждого базисного вектора, априорной вероятности возникновения при применении критериев, установленных экспертами; и
средство (5) для расчета, для каждого базисного вектора, апостериорной вероятности возникновения в качестве функции упомянутой априорной вероятности возникновения и упомянутых геодезических расстояний.
14. Система по п.12, отличающаяся тем, что она дополнительно включает в себя:
средство (5) для установления сетки решений при применении критериев, установленных экспертами;
средство (5) для использования правил Байеса для выведения покомпонентных вероятностей отказа из апостериорных вероятностей возникновения и из упомянутой сетки решений; и
средство (5) для обнаружения неисправных физических компонентов, которые ответственны за упомянутые отказы, согласно упомянутым покомпонентным вероятностям отказа.
15. Компьютерная программа, включающая в себя команды для реализации способа идентификации отказов по п.1, когда выполняется средством процессора.