飞机机电系统关键部件性能趋势分析方法

作者： 崔建国   徐昕明   于明月   蒋丽英   来源： 机械设计与制造 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 性能趋势   组合预测   飞机发电机   多项式趋势预测   ARMA  

描述： 飞机发电机作为飞机机电系统的关键部件之一,为飞机提供主要的电力来源,其运行状态在飞机的使用过程中至关重要。为改善和提升飞机发电机的性能变化趋势的预测精度,更好实现对飞机发电机性能变化的趋势分析,以某型真实飞机发电机为研究对象,提出一种由多项式趋势预测模型和ARMA模型相结合的组合预测方法来对该型飞机发电机进行性能趋势分析。首先,在专业试验平台上对该型飞机发电机进行了长期大量试验,获取了大量性能表征信息。在此基础上,将多项式趋势预测模型和ARMA模型进行组合,综合运用多项式趋势预测模型良好的趋势拟合能力和ARMA的时间序列分析功能,对该型飞机发电机进行性能趋势分析。试验验证结果表明,这种组合预测方法优于传统单一模型的预测方法,具有很高的预测精度,能够更好地实现对飞机发电机的性能趋势分析效能,具有较高的工程应用价值。

飞机机电系统关键部件性能趋势分析方法

作者： 崔建国   徐昕明   于明月   蒋丽英   来源： 机械设计与制造 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 性能趋势   组合预测   飞机发电机   多项式趋势预测   ARMA  

描述： 飞机发电机作为飞机机电系统的关键部件之一,为飞机提供主要的电力来源,其运行状态在飞机的使用过程中至关重要。为改善和提升飞机发电机的性能变化趋势的预测精度,更好实现对飞机发电机性能变化的趋势分析,以某型真实飞机发电机为研究对象,提出一种由多项式趋势预测模型和ARMA模型相结合的组合预测方法来对该型飞机发电机进行性能趋势分析。首先,在专业试验平台上对该型飞机发电机进行了长期大量试验,获取了大量性能表征信息。在此基础上,将多项式趋势预测模型和ARMA模型进行组合,综合运用多项式趋势预测模型良好的趋势拟合能力和ARMA的时间序列分析功能,对该型飞机发电机进行性能趋势分析。试验验证结果表明,这种组合预测方法优于传统单一模型的预测方法,具有很高的预测精度,能够更好地实现对飞机发电机的性能趋势分析效能,具有较高的工程应用价值。

飞机机电系统关键部件性能趋势分析方法

作者： 崔建国   徐昕明   于明月   蒋丽英   来源： 机械设计与制造 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 性能趋势   组合预测   飞机发电机   多项式趋势预测   ARMA  

描述： 飞机发电机作为飞机机电系统的关键部件之一,为飞机提供主要的电力来源,其运行状态在飞机的使用过程中至关重要。为改善和提升飞机发电机的性能变化趋势的预测精度,更好实现对飞机发电机性能变化的趋势分析,以某型真实飞机发电机为研究对象,提出一种由多项式趋势预测模型和ARMA模型相结合的组合预测方法来对该型飞机发电机进行性能趋势分析。首先,在专业试验平台上对该型飞机发电机进行了长期大量试验,获取了大量性能表征信息。在此基础上,将多项式趋势预测模型和ARMA模型进行组合,综合运用多项式趋势预测模型良好的趋势拟合能力和ARMA的时间序列分析功能,对该型飞机发电机进行性能趋势分析。试验验证结果表明,这种组合预测方法优于传统单一模型的预测方法,具有很高的预测精度,能够更好地实现对飞机发电机的性能趋势分析效能,具有较高的工程应用价值。

飞机机电系统关键部件性能趋势分析方法

作者： 崔建国   徐昕明   于明月   蒋丽英   来源： 机械设计与制造 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 性能趋势   组合预测   飞机发电机   多项式趋势预测   ARMA  

描述： 飞机发电机作为飞机机电系统的关键部件之一,为飞机提供主要的电力来源,其运行状态在飞机的使用过程中至关重要。为改善和提升飞机发电机的性能变化趋势的预测精度,更好实现对飞机发电机性能变化的趋势分析,以某型真实飞机发电机为研究对象,提出一种由多项式趋势预测模型和ARMA模型相结合的组合预测方法来对该型飞机发电机进行性能趋势分析。首先,在专业试验平台上对该型飞机发电机进行了长期大量试验,获取了大量性能表征信息。在此基础上,将多项式趋势预测模型和ARMA模型进行组合,综合运用多项式趋势预测模型良好的趋势拟合能力和ARMA的时间序列分析功能,对该型飞机发电机进行性能趋势分析。试验验证结果表明,这种组合预测方法优于传统单一模型的预测方法,具有很高的预测精度,能够更好地实现对飞机发电机的性能趋势分析效能,具有较高的工程应用价值。

航空发动机安全保护控制研究综述

作者： 齐义文   曹峥   崔建国   来源： 航空科学技术 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 安全保护   航空发动机   控制方法  

描述： 随着航空发动机技术的不断发展,对其性能要求不断提高,发动机既要发挥极限性能又不能超过限制边界,这使得发动机安全性变得愈发重要,相应的控制设计、状态监测和安全保护问题受到研究人员的关注。本文通过对现有文献资料的整理分析,概述了涉及航空发动机安全保护控制的研究现状。首先,从发动机可靠性角度,对航空发动机的健康管理和容错控制研究现状进行了综述分析。然后,进一步从发动机安全性角度,对航空发动机的防喘保护、限制保护和切换保护等安全保护控制研究方法进行了文献评述。最后,对航空发动机安全保护控制的研究前景进行了展望。

航空发动机安全保护控制研究综述

作者： 齐义文   曹峥   崔建国   来源： 航空科学技术 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 安全保护   航空发动机   控制方法  

描述： 随着航空发动机技术的不断发展,对其性能要求不断提高,发动机既要发挥极限性能又不能超过限制边界,这使得发动机安全性变得愈发重要,相应的控制设计、状态监测和安全保护问题受到研究人员的关注。本文通过对现有文献资料的整理分析,概述了涉及航空发动机安全保护控制的研究现状。首先,从发动机可靠性角度,对航空发动机的健康管理和容错控制研究现状进行了综述分析。然后,进一步从发动机安全性角度,对航空发动机的防喘保护、限制保护和切换保护等安全保护控制研究方法进行了文献评述。最后,对航空发动机安全保护控制的研究前景进行了展望。

航空发动机的IGWO-KELM故障诊断方法

作者： 崔建国   李勇   王景霖   于明月   来源： 机械设计与制造 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   故障诊断   改进灰狼算法   核极限学习机   核独立分量分析  

描述： 为提高航空发动机滑油系统的故障诊断有效性，本文提出了一种改进的灰狼算法优化核极限学习机(IGWO-KELM)的航空发动机故障诊断方法，对航空发动机进行了故障诊断技术研究。首先对航空发动机滑油系统的参数数据进行预处理，利用核独立分量分析(KICA)将数据映射到核空间，消除原始特征向量间的相关性，并提取特征系数矩阵;其次，由提取的特征矩阵创建KELM故障模型，为减少人为调节网络参数的随机性对诊断结果造成的影响，采用IGWO算法优化KELM的网络参数，并创建IGWO-KELM故障诊断模型;最后，对所创建的IGWO-KELM故障诊断模型进行了试验验证。结果表明，所提出的IGWO优化KELM的故障诊断方法能有效提高航空发动机故障诊断准确率，诊断准确率达96%，具有很好的应用前景。

航空发动机的IGWO-KELM故障诊断方法

作者： 崔建国   李勇   王景霖   于明月   来源： 机械设计与制造 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   故障诊断   改进灰狼算法   核极限学习机   核独立分量分析  

描述： 为提高航空发动机滑油系统的故障诊断有效性，本文提出了一种改进的灰狼算法优化核极限学习机(IGWO-KELM)的航空发动机故障诊断方法，对航空发动机进行了故障诊断技术研究。首先对航空发动机滑油系统的参数数据进行预处理，利用核独立分量分析(KICA)将数据映射到核空间，消除原始特征向量间的相关性，并提取特征系数矩阵;其次，由提取的特征矩阵创建KELM故障模型，为减少人为调节网络参数的随机性对诊断结果造成的影响，采用IGWO算法优化KELM的网络参数，并创建IGWO-KELM故障诊断模型;最后，对所创建的IGWO-KELM故障诊断模型进行了试验验证。结果表明，所提出的IGWO优化KELM的故障诊断方法能有效提高航空发动机故障诊断准确率，诊断准确率达96%，具有很好的应用前景。

基于ELM的航空发动机故障诊断方法

作者： 崔建国   刘宏伟   陶书弘   于明月   高阳   来源： 火力与指挥控制 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取   极限学习机   故障诊断   小波包  

描述： 以航空发动机主燃油泵为具体研究对象,提出了一种基于基于小波包能量比与极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的故障诊断方法。对于某型真实航空发动机,采用振动传感器感知发动机附件机匣的振动信号,对获取的发动机附件机匣的振动信号采用DB3小波包对其进行3层小波包分解,求出第3层各频带信号的能量作为原始信号的特征,构建特征向量。用求得的特征向量建立基于ELM的故障诊断模型,对航空发动机主燃油泵进行故障诊断技术研究。为表明该方法的有效性,还设计了基于BP神经网络的故障诊断模型,并对所构建的特征向量进行了诊断。试验结果表明,基于ELM故障诊断方法可以有效提高故障诊断的速度及准确率,具有很好的工程应用前景。

基于ELM的航空发动机故障诊断方法

作者： 崔建国   刘宏伟   陶书弘   于明月   高阳   来源： 火力与指挥控制 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取   极限学习机   故障诊断   小波包  

描述： 以航空发动机主燃油泵为具体研究对象,提出了一种基于基于小波包能量比与极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的故障诊断方法。对于某型真实航空发动机,采用振动传感器感知发动机附件机匣的振动信号,对获取的发动机附件机匣的振动信号采用DB3小波包对其进行3层小波包分解,求出第3层各频带信号的能量作为原始信号的特征,构建特征向量。用求得的特征向量建立基于ELM的故障诊断模型,对航空发动机主燃油泵进行故障诊断技术研究。为表明该方法的有效性,还设计了基于BP神经网络的故障诊断模型,并对所构建的特征向量进行了诊断。试验结果表明,基于ELM故障诊断方法可以有效提高故障诊断的速度及准确率,具有很好的工程应用前景。