航空發(fā)電機(jī)健康狀態(tài)預(yù)測技術(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，研究并實現(xiàn)航空發(fā)電機(jī)健康狀態(tài)的早期預(yù)測，可以及時掌握發(fā)電機(jī)健康狀態(tài)的變化趨勢，從而可保障飛機(jī)的飛行安全，提高其作戰(zhàn)效能。
　　本文以某型真實軍用航空發(fā)電機(jī)為具體研究對象，對其健康狀態(tài)的有效預(yù)測進(jìn)行了深入研究。通過采用真實航空發(fā)電機(jī)專用加速壽命試驗平臺對發(fā)電機(jī)進(jìn)行長期使用壽命試驗，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、在對試驗數(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)測和灰色預(yù)測理論引入到航空發(fā)電機(jī)健康狀態(tài)的預(yù)測研究中，深入分析其預(yù)測過程，設(shè)計預(yù)測算法，并通過軟件編程實現(xiàn)其預(yù)測效能，得到預(yù)測結(jié)果。試驗結(jié)果表明，最小二乘支持向量機(jī)預(yù)測平均誤差為7.02％，灰色預(yù)測平均誤差為19.22％。由于灰色模型預(yù)測誤差較大，不能滿足預(yù)測要求，因此，將引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組建灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對航空發(fā)電機(jī)健康狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測，預(yù)測平均誤差為9.86％，證明預(yù)測效果明顯提高。<

3、br>　　在航空發(fā)電機(jī)健康狀態(tài)預(yù)測過程中，由于單項預(yù)測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，同時，基于組建灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的思想，為使預(yù)測結(jié)果能夠更真實、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)測模型，對航空發(fā)電機(jī)健康狀態(tài)進(jìn)行了預(yù)測研究，并且在權(quán)重分配的計算上將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)行對比。試驗表明，基于D-S證據(jù)理論權(quán)重分配的組合預(yù)測平均誤差為6.35％。預(yù)測效果達(dá)到