基于残差NLSTM网络和注意力机制的航空发动机剩余使用寿命预测

针对长短期记忆（LSTM）网络对于多维数据特征识别和提取上存在不足的问题，在其改进模型嵌套式长短期记忆（NLSTM）网络的基础上，提出了一种基于注意力机制和残差NLSTM网络的剩余使用寿命预测方法。该方法将双层NLSTM网络代替残差块中的主网络，保留捷径连接中的卷积神经网络结构，既能充分提取时序特征又能保证有用数据在网络层中的跳层传递，并融入注意力机制构建多层残差网络，注意力机制的使用能够选择出对预测结果有重要影响的信息，有效提高预测的准确率。在航空发动机退化实验数据集上进行实验分析，结果表明：所述方法能有效建立监测数据与发动机健康状态之间的关系，剩余使用寿命预测误差较未改进残差结构方法平均降低10.8%，比未融入注意力机制方法平均降低18.9%，有效提高了预测精度。     

一种电离层TEC格点预测模型

基于分析时间序列数据的门限控制单元（GRU）神经网络模型，利用电离层TEC网格点历史数据、太阳活动指数、地磁活动指数作为预测因子，提出一种高精度电离层TEC格点预测模型.对全球60个网格点的数据进行了模型预测和对比实验，得到北半球平均相对精度的均值为83.96%，高于南半球的73.60%，表明预测模型在北半球的适应性更好，且中低纬地区的适应性优于高纬地区；预测模型在磁扰动期的平均相对精度的均值比磁平静期平均相对精度的均值高，约1.95%；与基于递归神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）和双向长短时记忆网络（Bi-LSTM）的电离层TEC单站预测模型相比，本文预测模型的均方根误差（RMSE）平均为原来的80.8%.      

一种由AR模型系数拟合的ARMA模型格型辨识法

本文给出一种由格型滤波器获得 ARMA 模型的 AR 模型系数,再由AR 模型系数拟合到 ARMA 模型系数的辨识法。此法算法简单,计算量小,且易于阶数的判定及检验。     

固体废弃物热解产物的神经网络预测模型

本文采用3层BP神经网络建立了固体废弃物热解产物的产率和特性的预测模型。采用遗传BP算法来优化隐层节点数和学习速率η0与回归方法相比，其预测误差明显小于回归公式的预测误差。     

用霍尔特-温特斯模型预测航空运输总周转量

引入了霍尔特-温特斯模型对中国民用航空运输总周转量进行预测,首先介绍了该模型的具体预测步骤,然后采用面向对象的软件技术,设计并开发了预测模型软件。该预测模型软件不但可以根据用户设定的平滑系数进行预测,还可以自动计算出预测效果较优的平滑系数,最终对2006年各个月份的中国民用航空运输总周转量进行了较为精确的预测。     

基于BP神经网络的飞机完好率建模研究

飞机完好率是检验航空兵部队装备作战能力的重要参数.首先研究了飞机完好率的定义及其计算公式,然后建立了飞机完好率的BP神经网络预测模型,仿真结果验证了该模型的精确性和有效性.     

飞机空调系统频发故障模型构建及预测

利用时间序列算法,对飞机空调系统故障进行预测研究。该算法基于数据处理后集成到SAS系统中的飞机空调系统故障序列,利用SAS/ETS模块相应命令检验该序列为平稳非白噪声序列,在此基础上对有限多个模型进行相对最优化选择后构建自回归移动平均(ARMA)预测模型。最后,将该模型应用于某型飞机空调系统故障实证研究及短期预测中,分析结果表明,该方法在飞机空调系统故障短期预测中的效果良好。     

基于可靠性数据的航材备件需求预测方法

航材备件的需求预测已成为装备综合保障领域研究的难点.主要对各部件寿命分布类型进行归纳与总结,建立多数零件服从寿命分布类型的需求预测模型,并对军机执行任务这一特殊情况建立了战损备件预测模型.以可靠性数据为研究基础,对正态分布、指数分布、威布尔分布等备件进行分类分析,根据实际情况逐步精确备件保障概率的取值.计算结果表明,方法能给出合理的备件保障概率和备件需求预测结果.     

基于T-Scan的三维激光扫描系统测量误差分析

三维激光自动扫描系统可以快速获取零件表面信息,提高扫描系统的测量精度可以进一步提高系统性能。针对扫描精度问题,对扫描系统的测量误差进行了分析和评估,在试验中使用的扫描系统由机器人和商业三维激光扫描仪T-Scan组成,这种商业三维激光扫描仪的基本原理是激光三角法,测量误差受到扫描位姿的影响。将T-Scan的扫描位姿分解为扫描深度、俯仰角和偏转角,通过控制变量试验研究了扫描位姿对随机误差和系统误差的影响。试验结果显示,扫描结果的随机误差远小于系统误差,系统误差与扫描深度和俯仰角呈双线性关系。根据试验结果建立了系统误差的预测模型,通过模型预测的系统误差与实际试验结果的偏差最大为26μm,该预测模型是优化扫描轨迹从而提高测量精度的前提条件。     

基于马尔科夫链模型的脉动装配线运行状态预测

分析了影响脉动生产线运行的因素和状态预测的必要性,提出了基于马尔科夫链模型的状态预测方法。基于马尔科夫链预测理论,对脉动生产线运行状态划分,确定状态转移矩阵,建立马尔科夫预测模型,并对模型准确性进行验证。