【摘要】：針對(duì)工程上所獲取的飛機(jī)空氣制冷機(jī)信息本身具有的不確定性等特點(diǎn),提出了譜峭度(spectral kurtosis,簡(jiǎn)稱SK)和最小二乘支持向量機(jī)(least squares support vector machine,簡(jiǎn)稱LSSVM)相結(jié)合的壽命趨勢(shì)分析方法。首先,將壽命表征參量通過經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(empirical mode decomposition,簡(jiǎn)稱EMD)分解為多個(gè)固有模態(tài)分量(intrinsic mode function,簡(jiǎn)稱IMF),分別對(duì)多個(gè)IMF分量進(jìn)行傅里葉變換,得到多個(gè)頻譜,計(jì)算每根譜線的譜峭度;其次,通過譜峭度尋找到影響飛機(jī)空氣制冷機(jī)失效的主要IMF分量,對(duì)其進(jìn)行信號(hào)重構(gòu);最后,提取重構(gòu)后信號(hào)的能量特征,創(chuàng)建最小二乘支持向量機(jī)壽命趨勢(shì)模型,對(duì)飛機(jī)空氣制冷機(jī)壽命趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。通過對(duì)實(shí)際監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的分析和驗(yàn)證結(jié)果表明,該方法可以實(shí)現(xiàn)飛機(jī)空氣制冷機(jī)壽命趨勢(shì)分析效能,具有很好的工程應(yīng)用價(jià)值。
【圖文】：

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本文編號(hào)：2578973