航空發(fā)電機(jī)健康狀態(tài)預(yù)測(cè)技術(shù)研究.pdf

1、航空發(fā)電機(jī)作為飛機(jī)供電系統(tǒng)的一個(gè)重要組成部分，是飛機(jī)各系統(tǒng)正常工作的基石，研究并實(shí)現(xiàn)航空發(fā)電機(jī)健康狀態(tài)的早期預(yù)測(cè)，可以及時(shí)掌握發(fā)電機(jī)健康狀態(tài)的變化趨勢(shì)，從而可保障飛機(jī)的飛行安全，提高其作戰(zhàn)效能。
　　本文以某型真實(shí)軍用航空發(fā)電機(jī)為具體研究對(duì)象，對(duì)其健康狀態(tài)的有效預(yù)測(cè)進(jìn)行了深入研究。通過采用真實(shí)航空發(fā)電機(jī)專用加速壽命試驗(yàn)平臺(tái)對(duì)發(fā)電機(jī)進(jìn)行長(zhǎng)期使用壽命試驗(yàn)，獲取了輸入轉(zhuǎn)速、負(fù)載、電壓、進(jìn)出口油溫、進(jìn)出口壓力和注油壓力等健康狀態(tài)表征參數(shù)，

2、在對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)預(yù)處理的基礎(chǔ)上，本文將最小二乘支持向量機(jī)預(yù)測(cè)和灰色預(yù)測(cè)理論引入到航空發(fā)電機(jī)健康狀態(tài)的預(yù)測(cè)研究中，深入分析其預(yù)測(cè)過程，設(shè)計(jì)預(yù)測(cè)算法，并通過軟件編程實(shí)現(xiàn)其預(yù)測(cè)效能，得到預(yù)測(cè)結(jié)果。試驗(yàn)結(jié)果表明，最小二乘支持向量機(jī)預(yù)測(cè)平均誤差為7.02％，灰色預(yù)測(cè)平均誤差為19.22％。由于灰色模型預(yù)測(cè)誤差較大，不能滿足預(yù)測(cè)要求，因此，將引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組建灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)航空發(fā)電機(jī)健康狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)平均誤差為9.86％，證明預(yù)測(cè)效果明顯提高。<

3、br>　　在航空發(fā)電機(jī)健康狀態(tài)預(yù)測(cè)過程中，由于單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型利用信息的不充分性，不能準(zhǔn)確反映發(fā)電機(jī)狀態(tài)的變化趨勢(shì)，同時(shí)，基于組建灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的思想，為使預(yù)測(cè)結(jié)果能夠更真實(shí)、準(zhǔn)確、全面的反映航空發(fā)電機(jī)的健康狀態(tài)，本文引入變權(quán)組合預(yù)測(cè)模型，對(duì)航空發(fā)電機(jī)健康狀態(tài)進(jìn)行了預(yù)測(cè)研究，并且在權(quán)重分配的計(jì)算上將D-S證據(jù)理論思想應(yīng)用其中，與傳統(tǒng)的權(quán)重分配組合模型進(jìn)行對(duì)比。試驗(yàn)表明，基于D-S證據(jù)理論權(quán)重分配的組合預(yù)測(cè)平均誤差為6.35％。預(yù)測(cè)效果達(dá)到