基于变论域模糊PID的航空转台控制系统研究

作者： 魏彬   唐凤轩   梁畅   张爱军   来源： 北京化工大学学报(自然科学版) 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 粒子群优化   模糊比例积分微分(PID)控制   可编程多轴运动控制卡(PMAC)   航空转台  

描述： 航空转台是进行地面仿真的关键设备，其控制系统的随动性对地面仿真结果有很大影响。围绕航空转台的控制结构和算法策略，提出使用粒子群优化算法迭代寻优以保证论域最佳的变论域模糊比例积分微分(proportion integral differential, PID)控制策略。以MATLAB作为仿真环境，分析本文所提算法策略的优化效果，仿真结果表明该控制策略相较于常规PID的时间乘绝对误差积分准则(ITAE)指标有显著提升。搭建以可编程多轴运动控制卡(programmable multi-axes controller, PMAC)控制器为核心的航空转台实物测试系统进行算法验证，实验结果表明，基于变论域模糊PID的航空转台控制系统可使航空转台的控制精度得以显著提升，超调量更小，调节时间更短，同时具备实用性，极大地提高了航空转台控制系统的随动性。

航空发动机滑动局部线性模型及控制

作者： 蒋安常   韩永健   张伟   周振华   周龙   杨蓓   来源： 航空发动机 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   粒子群优化   滑动线性模型   自适应PI控制  

描述： 为了提高航空发动机的控制性能和控制系统的可靠性，提出一种基于粒子群算法的航空发动机局部小区域自适应滑动的线性模型建立方法和双闭环自适应PI控制方法。在辨识区间内，以发动机转子转速为状态变量，采用在线实测数据和粒子群算法的参数估计方法，使模型辨识参数按照设定区间大小自适应跟踪滑动，从而保证线性模型能够精确逼近发动机的非线性动态。通过分析发动机燃油调节器的工作特性，建立了燃油调节器计量活门和电液伺服阀的传递函数，并根据所构建的模型，设计了航空发动机转子转速和燃油流量双闭环自适应PI控制系统以实现对航空发动机的精确控制。结果表明：利用局部滑动自适应辨识计算机得到的数据与发动机稳态、动态试验数据相吻合，且双闭环仿真控制性能满足航空发动机工作性能要求，表明所提出的航空发动机局部线性建模方法和自适应PI控制器参数算法对提高发动机的控制性能是有效的。

基于间接健康指标与回声状态网络的航空锂电池剩余使用寿命预测

作者： 后麒麟   曹亮   单添敏   王景霖   沈勇   来源： 测控技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 锂电池   粒子群优化   回声状态网络   间接健康指标   剩余使用寿命预测  

描述： 航空锂电池是飞机的重要组成部分，对其进行剩余使用寿命(RUL)预测至关重要。目前，一般采用锂电池容量作为RUL指标，但在飞机实际运行中，锂电池容量难以准确测量，同时面临长期寿命预测精度的问题。因此，提出一种基于间接健康指标和回声状态网络(ESN)的锂电池RUL预测方法，基于一阶偏相关系数分析方法提取最能代表电池寿命的间接健康指标来代替容量指标，建立间接健康指标预测模型。同时基于深度学习中的ESN,结合粒子群优化算法(PSO)对网络参数进行优化，建立退化预测模型，实现锂电池RUL预测，解决长期预测精度问题。使用NASA电池数据进行实验验证说明，该方法相较于其他方法具有更高的精度、稳定性以及良好的泛化能力。

基于改进粒子群的航空发动机部件特性修正

作者： 李明洲   嵇润民   黄向华   来源： 推进技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 数学模型   粒子群优化   涡桨发动机   试车数据   部件特性   修正  

描述： 涡桨发动机采用定转速工作方式，试车数据集中分布在几个不同转速工作状态附近。为利用大量分布不均匀的试车数据进行部件特性修正，提出一种改进参数的模拟退火粒子群算法，解决多工作点性能匹配时易陷入局部最优的问题，提高涡桨发动机部件特性修正精度。针对以往依靠经验和试错确定修正系数定义域时效率低下，且限制了算法搜索能力的问题，提出一种根据相邻等转速线确定非设计点区域修正系数上下限的方法。模型计算结果与实验数据对比表明，修正后模型各参数平均误差从3.95%降低到0.89%，最大误差从11.32%降低到2.37%，精度明显提高。

基于三次样条插值BP神经网络的航空阻力伞供应决策模型

作者： 谷雨轩   徐常凯   肖凯锐   来源： 科技与创新 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 阻力伞   供应决策   BP神经网络   三次样条插值  

描述： 针对航空阻力伞供应长期依靠人工经验决策与精细化保障模式不匹配的问题，提出一种阻力伞供应数量模型，首先通过三次样条插值扩充样本数据，然后通过实例模型精度对比优化神经元设置和激活函数的选择，最终建立神经元节点数为4、激活函数为Sigmond函数的BP神经网络航空阻力伞供应决策模型，为保障决策提供了有效的方法，对于提升保障效率具有重要意义。

基于BP神经网络航空情报员人因失误的风险预警机制研究

作者： 李培   来源： 成都航空职业技术学院学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 风险预警   BP神经网络   指标体系   人因失误  

描述： 从人、机、环、管四个方面对情报员人因失误影响因素进行研究，通过对各影响因素相关性分析，构建情报员人因失误风险预警指标体系，运用BP神经网络建立起相应的情报员人因失误的风险预警机制。

基于BP神经网络的航空公司债务风险形成与传染机理研究

作者： 田利军   王皓羽   张秀   徐森雨   来源： 商业会计 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 债务风险   BP神经网络   传染机理   航空公司  

描述： 我国民航业在进入多元化发展阶段的同时，也面临着高债务风险和现金流短缺的问题。文章以风险管理理论为基础，从企业、供应链、行业、区域四个层次剖析我国四大航空公司债务风险的形成和传染机理，运用主成分分析法和BP神经网络定量测度模型和预警模型对四大航空公司债务风险进行实证检验，验证模型具有较好的预测效果。得出结论：航空公司债务风险形成的内部因素主要是自身偿债能力和盈利能力的下降，同时航空公司债务风险会沿着区域、供应链传染，最后基于政府和企业视角提出债务风险防控建议。

基于PCA-BP的航空发动机大修周期预测方法

作者： 符式峰   贾晓亮   安磊   常笑   来源： 航空计算技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 主成分分析   航空发动机   大修周期   BP神经网络  

描述： 航空发动机大修具有影响因素多、因素之间耦合关系复杂等特点，针对数据驱动的航空发动机大修周期预测，提出基于主成分分析和反向传播神经网络(PCA-BP)的航空发动机大修周期预测方法。在分析影响航空发动机大修周期主要因素的基础上，采用PCA方法得到影响航空发动机大修周期的主成分因素，并将其作为BP神经网络的输入。基于某型航空发动机大修数据对PCA-BP模型进行训练和测试，并与BP神经网络模型进行比较，结果表明PCA-BP模型预测精度更高，验证了方法的有效性。

基于机器学习的航空器着陆跑道占用时间预测研究

作者： 谢玉冰   来源： 中国民用航空飞行学院 年份： 2022 文献类型 ： 学位论文 关键词： QAR数据   着陆跑道占用时间   BP神经网络   SHAP模型  

描述： 基于机器学习的航空器着陆跑道占用时间预测研究

基于飞参数据与BP神经网络的航空发动机动态建模

作者： 李帅国   彭靖波   王玮轩   郑劲松   来源： 第六届空天动力联合会议暨中国航天第三专业信息网第四十二届技术交流会暨2021航空发动机技术发展高层论坛 年份： 2022 文献类型 ： 会议论文 关键词： 航空发动机   BP神经网络   飞参数据   动态建模  

描述： 基于飞参数据与BP神经网络的航空发动机动态建模