基于组合预测模型的飞行器健康预测

针对飞行器健康状况难以准确预测的问题,结合GM(1,1)模型和MGM(1,n)模型的各自优点,提出了基于组合预测模型对飞行器健康信息进行预测的新方法.首先对由声发射传感器募集到的飞行器关键部件原始声发射信号进行五级sym4小波分解,分别提取其第五层小波分解系数的绝对值平均值、标准差和奇异值三种特征向量;然后分别用GM(1,1)模型和MGM(1,n)模型对绝对值平均值进行预测,利用BP神经网络将这两种模型的预测结果作为输入、原始数据作为输出进行组合预测.实验表明,这种组合预测方法可以很好地实现对飞行器关键部件故障信息的准确预测,其预测准确度明显高于单一预测模型,从而证实了该方法的有效性.     

组合预测在外弹道数据处理中的应用

利用组合预测方法中方差倒数加权(Variance ReciprocalWeighting,VRW)原理对测控网中多台外弹道跟踪测量设备测量数据的单独预测结果进行组合预测。计算数据结果表明,方差倒数加权预测计算结果的可靠性优于任何单次预测结果,获得的计算结果更逼近实际弹道。     

组合预测方法在APU状态监控中的应用

针对复杂非线性时间序列预测误差较大的问题．提出了一种组合预测的方法以减小误差。该方法通过采用均方误差确定权系数的思想．拟合混沌预测和指数平滑预测的结果．对飞机辅助动力装置的排气温度进行预测．通过监控排气温度的预测值监视其工作的状况。仿真结果表明．组合预测的精度比单一方法高．预测更准确。     

灰色预测算法及其在质量控制图中的应用

介绍了一种质量控制图和灰色预测算法,接着提出了灰色预测算法与质量控制图相结合的一个可行的实施方案,并加以实例说明。     

导弹电子设备故障的组合预测方法研究

针对传统GM(1,1)的对纯指数型序列预测的局限性,引出了改进的离散灰色DGM(1,1)模型。应用DGM(1,1)模型与时间序列AR模型的组合模型对导弹电子设备进行故障预测,并通过实例对预测精度进行了检验。     

基于灰色神经网络组合模型的航空发动机磨损趋势预测

航空发动机的磨损机理十分复杂,且受到诸多不确定因素影响,单一预测模型难以对其变化趋势进行有效预测。针对该问题提出了一种BP网络与改进灰色模型相融合的组合预测模型,并引入混沌理论的C—C方法确定BP网络的嵌入参数和时间延时。仿真结果显示,该组合模型相比单一的神经网络模型和灰色模型精度更高,更客观地反映出发动机滑油中金属含量的变化趋势,可为科学制定发动机维修决策提供重要依据。     

基于组合预测模型的某型导弹贮存寿命评估方法

科学确定导弹的贮存寿命对提高部队装备保障能力和战斗力具有重要的现实意义。针对导弹贮存数据具有“少数据”和随机波动性较大特点,建立了灰色GM（1,1）评估模型和马尔可夫模型的组合预测模型,并应川此组合预测模型解决了某型导弹贮存寿命评估的问题。结果表明,该方法对现有数据拟合程度较好,预测精度较高,克服单一预测方法的不足,有效性强,使用价值大。     

基于支持向量机的航空发动机滑油监控分析

提出了一种基于支持向量机的航空发动机滑油金属含量预测方法。详细分析了支持向量机用于时间序列预测的理论基础,并给出了运用支持向量回归进行多步预测的一般公式,提出了用最终预报误差(FPE)准则优化选取嵌入维数。与传统的AR预测模型相比,支持向量机由于采用了新型的结构风险最小化准则表现出优秀的推广能力。经过数值仿真得出自回归(AR)模型仅适合于短期预测;支持向量机预测推广能力强、具有较强的鲁棒性和容错性,对较长区间预测仍具有较好的效果。最后,将其应用于某型发动机滑油的铁金属含量预测,取得了较好的效果。      

润滑系统调压差活门技术研究与应用

调压差活门为发动机滑油供油系统的重要部件,用于控制滑油的流量和压力,关系着航空发动机润滑系统的供油能力和工作稳定性,通过感受供油路压力和中轴承腔压力保证各喷嘴前后的压差稳定在规定的范围内。为掌握某型发动机调压差活门的工作特性,对调压差活门的开闭特性、流量特性及响应特性进行试验研究。结果表明:活门的打开压力为252 k Pa,响应时间小于384 ms。研究结果可应用于生产中调压差活门初始打开压力的设定以及后续滑油供油系统仿真分析中,以提高航空发动机滑油供油系统流量、压力仿真计算的准确性和真实性。     

航空发动机支板热滑油防冰性能试验

在冰风洞内开展了结冰条件下涡轴发动机进气支板的热滑油防冰系统的防冰性能试验研究。试验设计加工了滑油电加热系统,采用可编程逻辑控制器（PLC）监控滑油的温度和流量。在冰风洞中采用全尺寸模型开展滑油防冰性能试验,所开展的涡轴发动机支板热滑油防冰试验参数包括：来流温度为-10,-5℃,来流速度为40 m/s,液态水含量为0.5,1.0 g/m³,过冷水滴平均体积直径为20 μm。试验开展了不同结冰气候条件下、不同滑油通道位置滑油防冰进气支板防冰效果的研究,记录了支板表面温度的变化和结冰情况。试验同时得到了支板防冰能力不足时支板表面的结冰冰型和结冰环境下发动机支板热滑油防冰的特点。     

滑油温度传感器内部断路故障原因分析及改进

对某型温度传感器内部断路故障进行分析,通过X光成像、电子显微镜微观检查及对比试验等手段确定故障原因,并提出预防改进措施。     

环下润滑结构内部流动分析和收油叶片结构优化研究

为了研究环下润滑结构内部流动并优化收油叶片结构,根据环下润滑结构内部高转速、强旋流的流动特点建立了数值计算模型,分析了原始结构的油气两相流动并总结了滑油的损失机理,在此基础上提出收油叶片的优化改进结构,详细讨论了不同收油叶片结构对环下润滑内部流动和收油效率的影响规律。研究结果表明,原始结构中滑油冲击主轴产生的碰撞飞溅和在离心作用下沿收油叶片被向外甩出均是引起收油效率下降的原因;优化收油叶片结构后的气流速度在叶尖附近的最大增加幅度不超过4m/s;收油叶片叶根拐角处采用圆弧过渡且叶根延伸后的收油效率仅在低转速范围内略高于原始结构的收油效率,收油效率最大提升了1.03%;在此基础上增加阶梯结构并进一步延伸叶根后可在全部转速范围内提升收油效率,相对原始结构的收油效率最大可提升接近5.0%。     

基于支持向量机回归的电力负荷预测研究

不同于传统的基于经验风险最小化的回归方法,支持向量机回归方法基于结构风险最小化准则.与神经网络相比,该方法在解决学习精度和推广性之间的矛盾方面有明显的优势.本文以城市电力负荷预测为应用背景,对比研究了基于统计学习理论的支持向量机回归方法和神经网络方法.预测结果显示支持向量机可能是一种非常有前景的预测工具,其预测精度明显好于神经网络.     

基于多元线性回归的发动机性能参数预测

在对发动机性能参数相关性研究基础上,结合多元线性回归预测模型,提出了一种能够考虑发动机众多因素对因变量影响的发动机性能预测模型.使用该模型对发动机排气温度(EGT)进行预测时,能够兼顾到p_4.95,N₂,T₃,N₁,p_B等性能参数对EGT影响.最后使用一组某民用机型发动机飞行试验数据对模型进行了验证,并与加权一阶局域法进行了对比.结果表明,该模型预测精度优于加权一阶局域法,该方法可以为这种机型发动机故障预测提供决策依据.      

经济增长非线性时序预测方法研究

分析了经济系统非线性时诹预测的国内外研究现状、现代经济增长模型在预测中存在的不足之处,阐述了经济增长系统的非线性、动态反馈性、开放性等特征,并应用非线性时序理论,研究了经济增长的非线性时序预测问题,给出了经济增长非线性时序预测的方法。     

弹载电子设备寿命预测方法研究

介绍了寿命预测的基本概念及目前较常用的几种预测方法,分析了这几种方法的优缺点。着重描述了具有"少数据建模"特点的灰色GM(1,1)预测模型的建模方法及后验差精度检验方法,最后应用此模型解决了某型号弹载电子设备寿命预测的问题。