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文檔簡介
1、航空發(fā)動機視情維修的實現(xiàn)基于對航空發(fā)動機性能參數(shù)的準確預(yù)測。傳統(tǒng)的單參數(shù)預(yù)測技術(shù)雖能在一定程度上實現(xiàn)對性能參數(shù)的預(yù)測,但其存在準確程度不高、運算速度不夠快等缺陷,航空公司已不再滿足于采用該方式進行參數(shù)預(yù)測。究其原因,除了現(xiàn)有預(yù)測系統(tǒng)所采用的傳統(tǒng) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法有一定的局限性外,忽視多種性能參數(shù)間的相關(guān)關(guān)系也使得預(yù)測精度的提升遇到了瓶頸。為此,本文擬選擇合適的方法進行輸入?yún)?shù)融合,同時采用一種新型離散輸入過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立航空發(fā)動機性能
2、參數(shù)融合預(yù)測模型,并以其對實際航空發(fā)動機性能參數(shù)進行預(yù)測。
針對基于密度的異常點識別方法運算過程中出現(xiàn)的不方便、不準確的問題,本文提出一種基于不確定距離的異常點識別方法,通過計算數(shù)據(jù)點鄰域內(nèi)全局覆蓋概率,從不確定性的角度對異常點進行識別,并與基于距離和密度的異常點識別方法進行比較,驗證該方法的有效性。同時,針對指數(shù)平滑法的不足,基于羅-羅公司使用的COMPASS平滑函數(shù)對性能參數(shù)時間序列進行平滑處理,為融合預(yù)測做好輸入數(shù)據(jù)準備
3、。
為定量分析航空發(fā)動機性能參數(shù)間的相關(guān)性,以便進行融合預(yù)測,本文提出一種基于實驗現(xiàn)象的三點漸進查詢方法,能夠快速查詢到最大延遲相關(guān)點,進而計算出線性相關(guān)系數(shù)。為防止僅計算線性相關(guān)系數(shù)產(chǎn)生相關(guān)性分析誤差,本文擬采用基于分形理論的去趨勢交叉相關(guān)方法對航空發(fā)動機不同的性能參數(shù)間的非線性相關(guān)性進行定量分析,求取交叉相關(guān)赫斯特指數(shù),以此為依據(jù)判定各參數(shù)間的非線性相關(guān)性大小。對比以上兩種方法所得結(jié)果,選擇相關(guān)性較大的參數(shù)作為融合預(yù)測的基
4、礎(chǔ)。
針對現(xiàn)有單參數(shù)預(yù)測模型存在的精度和運算速度等問題,建立基于卷積和離散輸入過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的航空發(fā)動機性能參數(shù)融合預(yù)測模型。針對主成分分析過程運算量大、局部特征體現(xiàn)不明顯問題,本文提出一種基于蟻群算法的輸入樣本空間劃分方法,通過建立TSP問題模型并采用蟻群算法求解,將相空間重構(gòu)后的樣本空間劃分為若干子空間,再分別對各個子空間進行主成分分析。在此基礎(chǔ)上,將融合預(yù)測結(jié)果與單參數(shù)預(yù)測結(jié)果進行比較,驗證模型的有效性。
基于上
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