基于相关分析和组合神经网络的退化预测

产品剩余寿命预测是加速退化试验和故障预测与健康管理两大热点领域中的关键技术之一.为了解决复杂退化的预测问题,提出了一种新型预测方法,对退化轨迹能够实现较长距离的预测.此方法首先对复杂退化数据进行小波变换,通过Durbin-Watson方法和偏相关图分析各级分解序列的自相关性,最后根据序列的特点,组合BP(Back Propagation)和小波神经网络对退化轨迹进行预测.为了验证所提组合神经网络方法的有效性,采用小波神经网络的预测结果进行对比分析.实际退化数据的预测结果表明,所提方法比单独采用小波神经网络,具有更小的均方差(MSE,Mean Square Error),对剩余寿命(RUL,Remaining Useful Life)也具有更高的预测精度.     

民机驾驶舱显示触控系统人机工效综合评价

未来民机驾驶舱将广泛采用触控技术,但目前尚未形成针对民机驾驶舱显示触控系统的人机工效评价体系与评价方法。针对上述问题,首先梳理民机驾驶舱显示触控系统相关的现行标准与规范,结合适航规章中人为因素考察项,提出民机驾驶舱显示触控系统人机工效评价指标体系。其次,考虑到评价指标的模糊性与灰色性,基于灰色关联分析,对传统模糊层次综合评价算法从数据集结处理和指标权重确定两个方向进行改进,通过构造专家信度系数修正秩次矩阵,实现专家认知特性的定量描述,建立民机驾驶舱显示触控系统人机工效综合评价模型。最后,结合ACROSS项目下的民机驾驶舱显示触控系统人机工效评价试验案例,分析驾驶舱显示触控系统配置策略对系统人机工效的影响,验证了评价体系与评价方法的适用性和合理性。