【摘要】：針對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,提出了譜峭度(spectral kurtosis,簡稱SK)和最小二乘支持向量機(jī)(least squares support vector machine,簡稱LSSVM)相結(jié)合的壽命趨勢分析方法。首先,將壽命表征參量通過經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(empirical mode decomposition,簡稱EMD)分解為多個固有模態(tài)分量(intrinsic mode function,簡稱IMF),分別對多個IMF分量進(jìn)行傅里葉變換,得到多個頻譜,計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,對其進(jìn)行信號重構(gòu);最后,提取重構(gòu)后信號的能量特征,創(chuàng)建最小二乘支持向量機(jī)壽命趨勢模型,對飛機(jī)空氣制冷機(jī)壽命趨勢進(jìn)行預(yù)測。通過對實際監(jiān)測數(shù)據(jù)的分析和驗證結(jié)果表明,該方法可以實現(xiàn)飛機(jī)空氣制冷機(jī)壽命趨勢分析效能,具有很好的工程應(yīng)用價值。
【圖文】：

１ｘ（）２…（）ｘｍｘ（）２ｘ（）３…ｘｍ＋（）１鐤鐤鐤（）ｘｎｘｎ＋（）１…ｘｍ＋ｎ－（）q縬纐膓牛保伲劍恚ǎ保恚ǎ茬枺ǎ﹒縬纐膓牛危ǎ保埃┰詰玫窖揪卣蟮幕∩�，划粪嵦褭燕嵧模型惦y盜芳筒饈約�。通过驯I芳窘ⅲ蹋櫻櫻鄭湍Ｐ停⒍閱Ｐ徒醒盜罰煌ü饈約閱Ｐ徒脅饈�，得祪e芰恐?jǐn)瞅列的囚|圃げ庵擔(dān)傭瓿煞苫掌評浠氖倜魘品治�。基于阉和Ｌ褭燕嵧的寿命囚|品治齜椒ㄈ繽跡彼盡Ｍ跡被冢櫻撕停蹋櫻櫻鄭偷氖倜魘品治齜椒ǎ疲椋紓保蹋椋媯澹簦潁澹睿洌幔睿幔歟螅椋螅恚澹簦瑁錚洌猓幔螅澹洌錚睿櫻耍幔睿洌蹋櫻櫻鄭停撤苫掌評浠倜魘品治鍪匝椋常狽苫掌評浠倜匝檎攵閱承頭苫掌評浠�，，覄谛寿命囚|品治鍪匝樘ń屑鈾偈倜匝�，采集到飞机空气衷u浠燒９ぷ韉焦δ蓯У拇罅啃畔�。本试验采集到的矄桚有进恐X露取⒊隹諼露�、进恐J沽Α⒊隹諮沽�、进空岟量、出空岟量、转速厚勸动尖檪R鵲取Ｓ捎詵苫掌評浠氖倜匝槲嫡穸匝�，因此，采用最能表征飞机空气衷u浠倜牟瘟俊穸櫻矗罰車冢稱詿藿ü�，谍x夯冢櫻撕停蹋櫻櫻鄭偷姆苫掌評浠倜魘品治

本文編號：2578973